5 bài học về mệnh lệnh AI, từ Netflix đến Spotify
Thật dễ dàng để nói rằng các thuật toán quan trọng hơn bao giờ hết, nhưng khai thác sức mạnh của chúng là một trận chiến bất tận, và nhân loại vẫn là trung tâm của mọi doanh nghiệp.
5 bài học về mệnh lệnh AI, từ Netflix đến Spotify
Reed Hastings (trái) và Daniel Ek [Ảnh: Ernesto S. Ruscio / Getty Images cho Netflix (Hastings), Drew Angerer / Getty Images (Ek)]
TÁC GIẢ ROBERT SAFIAN7 PHÚT ĐỌC
Tháng trước, Netflix đã lặng lẽ xóa tất cả các đánh giá người dùng còn lại trên dịch vụ của mình . Và cứ như thế, CEO Reed Hastings đã hoàn thành sự thay đổi mới nhất trong chiến lược phát triển chưa từng có của công ty mình: tránh xa sự khôn ngoan của đám đông trong các khuyến nghị về nội dung, ủng hộ sự khôn ngoan của cỗ máy. Thuật toán này hiện đang nắm quyền tại Netflix, vì nó ngày càng phổ biến trên toàn nền kinh tế.
Năm vừa qua đã chứng kiến sự trỗi dậy của niềm đam mê với giáo dục và nỗi sợ hãi về trí thông minh nhân tạo. Chủ đề này là một tính năng trung tâm của bữa tiệc tự chọn công nghệ trước đây như các công ty chống đạn như Facebook và Google, thúc đẩy các phiên điều trần quốc hội Mỹ và sự phẫn nộ của trang biên tập. Tuy nhiên, đây cũng là công cụ mới mạnh mẽ nhất cho hiệu quả kinh doanh, một động lực thiết yếu cho lợi thế cạnh tranh từ Amazon đến Accdvisor.
Ý nghĩa của AI và sự trỗi dậy của thuật toán chưa bao giờ phù hợp hơn, quan trọng hơn hay phức tạp hơn. Điều không thể phủ nhận: Làn sóng mới nhất của Tech đang đến với chúng ta và sẽ không quay trở lại.
Cho dù bạn điều hành một công ty đại chúng hay một công ty mới thành lập, cho dù bạn ở trong học viện hay trong thế giới phi lợi nhuận, cho dù bạn giám sát một nhóm hay đóng góp cho hoạt động của một doanh nghiệp, bạn cần hiểu sự xuất hiện của AI. Dưới đây là năm bài học nhấn mạnh cách thuật toán xác định lại lãnh đạo doanh nghiệp và tổ chức, bao gồm bài học lớn nhất mà mỗi nhà lãnh đạo và doanh nhân cần phải vật lộn để phát triển trong thời đại này.
1. SPOTIFY: CAM KẾT THUẬT TOÁN
Từ một vị trí không chắc chắn, dịch vụ phát trực tuyến Stockholm Stockholm Spotify đã thúc đẩy ngành công nghiệp âm nhạc toàn cầu. Nhưng bằng cách nào? Gần đây tôi đã dành thời gian tại trụ sở của Spotify , cũng như tại các văn phòng ở New York, để làm quen với lãnh đạo công ty. Nhiều yếu tố đã thúc đẩy thành công của Spotify, nhưng một yếu tố quan trọng là cam kết về công nghệ của công ty. Bằng chứng đơn giản nhất: Khoảng 40% nhân viên của công ty được dành riêng cho kỹ thuật và phần mềm. Giám đốc điều hành Daniel Ek yêu thích âm nhạc, anh thậm chí đã dành một năm để cố gắng trở thành một tay guitar chuyên nghiệp, nhưng anh hiểu rằng điều khiến Spotify trở nên đặc biệt là cách công nghệ của nó tương tác với âm nhạc, nghệ sĩ và người nghe. Có rất nhiều bài hát và rất nhiều sở thích âm nhạc, mà không có phần mềm tiên tiến, không thể sắp xếp và ưu tiên tất cả các tùy chọn.
Giám đốc điều hành của Apple, Tim Cook, khi tôi gặp ông vào đầu năm nay , đã chỉ trích những người tạo ra âm nhạc về các bit và byte. Nhưng lớp thuật toán của Spotify và sức mạnh phần mềm tổng thể của nó đã đặt nó lên hàng đầu và mang lại lợi thế, ngay cả khi công ty của Cook đã đưa Spotify vào với Apple Music được quản lý bởi con người hơn. Trong quá trình đó, Spotify đã không làm quá tệ cho chính mình, tạo ra giá trị thị trường hơn 30 tỷ đô la.
2. BIOHUB: BIẾN QUÁ TẢI DỮ LIỆU THÀNH CƠ HỘI
Nhiều tổ chức đánh giá cao sức mạnh của dữ liệu, nhưng nhận được ý nghĩa từ lượng thông tin khổng lồ là một nghệ thuật khó khăn. Cảm biến và số liệu thống kê có nghĩa là không có gì nếu không có các công cụ để đưa dữ liệu họ thu thập vào ngữ cảnh.
Tôi đã có một đại diện trực quan hấp dẫn về điều này trong một chuyến thăm gần đây đến văn phòng kiêm phòng thí nghiệm của BioHub ở San Francisco. Joe Derisi, một trong những đồng giám đốc của BioHub, đã cho tôi thấy đầu ra của một loại kính hiển vi mới. Nếu một máy ảnh tiêu chuẩn có một ống kính để lấy nét, Derisi giải thích, máy ảnh này có 22 ống kính, mỗi ống kính phải được tinh chỉnh liên quan đến ống kính kia, trong việc hiệu chỉnh phút sẽ không thể thực hiện được nếu không có phần mềm.
Ngày hôm trước, tôi đã tham gia một cuộc họp ban cố vấn cho một nỗ lực nghiên cứu khoa học lớn. Tôi đã học được cách một thử nghiệm hai ngày duy nhất hiện có thể mang lại hàng triệu kết quả chi tiết, nhờ vào khả năng ngày càng tăng của chúng tôi để tạo và thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, sau đó có thể mất chín tháng hoặc hơn để các nhà nghiên cứu hiểu được tất cả. Đó là lý do tại sao các nhà nghiên cứu hàn lâm sẽ cố gắng khai thác một chuyên gia kỹ thuật để viết các thuật toán giúp tăng tốc mọi thứ. Bởi vì họ có thể hiểu ý nghĩa của một thử nghiệm càng nhanh, họ càng có thể chuyển sang thử nghiệm tiếp theo nhanh hơn, tinh chỉnh nó để mang lại kết quả mạnh mẽ hơn.
Tiềm năng này đúng với hầu hết mọi doanh nghiệp ngày nay, không chỉ trong lĩnh vực nghiên cứu y học. Để duy trì lợi thế cạnh tranh, bạn cần kiểm tra, nghiên cứu và phát triển. Ngày hôm qua, sự đổi mới nhanh chóng trở thành cổ phần của bảng. Hoặc như một CEO tôi đã nói với thừa nhận, các cột gôn chỉ tiếp tục di chuyển. Các thuật toán có thể là trung tâm của tất cả các phần của quá trình phát triển nghiên cứu thử nghiệm, nhưng chính trong nghiên cứu này, giai đoạn nghiên cứu, trong đó các cơ hội có thể bất ngờ xuất hiện trong bản thân họ, vì vậy rất nhiều hoạt động bị sa lầy.
3. GOLDMAN SACHS: HÃY ĐỂ AI DẪN ĐẦU. . .
Hai năm trước, ngân hàng đầu tư Phố Wall Goldman Sachs đã ra mắt Marcus, một ngân hàng bán lẻ hướng tới người tiêu dùng cho một khách hàng thế hệ tiếp theo. Bằng cách xây dựng một nền tảng công nghệ từ đầu (và tận dụng bảng cân đối của Goldman), Marcus đã có thể mang lại tỷ lệ lợi nhuận cao hơn và dịch vụ tốt hơn so với nhiều đối thủ truyền thống. Nhưng hóa ra, đó mới chỉ là khởi đầu. Mùa xuân này, Marcus đã mua Clarity Money , một nền tảng tương tác được truyền vào AI, được đổi thương hiệu, sẽ trở thành cốt lõi cho trải nghiệm của Marcus.
Thay vì sợ làm hỏng sự khởi đầu mạnh mẽ của mình, Marcus đang hành động để tự phá vỡ chính mình, khám phá một tầm nhìn giai đoạn tiếp theo của sản phẩm. Đây là cơ hội và các mối nguy hiểm cho nhiều công ty. Khi AI ngày càng tốt hơn, bạn có sẵn sàng nắm lấy những gì nó cung cấp, hoặc bạn sẽ mạo hiểm nhường lại lợi thế cạnh tranh cho người chơi khác?
4. FACEBOOK :. . . VÀ NGẨNG CAO ĐẦU
Facebook đã đưa lợi thế về tốc độ và quy mô của AI và thuật toán lên một tầm cao đáng kinh ngạc, nhưng năm ngoái cũng đã tiết lộ những rủi ro trong cách tiếp cận đó . Công ty đã không đánh giá cao sự rối loạn chức năng mà những người đang chơi phần mềm của nó có thể tạo ra. Nếu một phần mười của 1% giày Adidas bị lỗi dây chuyền lắp ráp, chúng có thể bị xóa. Nhưng đối với Facebook, với 2 tỷ người dùng, điều đó có thể có nghĩa là 2 triệu diễn viên xấu trên toàn thế giới, một vấn đề đơn giản là không thể dung thứ được.
Điều mà Facebook sáng tỏ là mọi hành động chúng ta làm với tư cách là doanh nhân sẽ có những hậu quả không lường trước được. Khi một thuật toán hoặc AI đang giám sát các hành động đó, ban đầu nó có thể che giấu hậu quả. Bạn càng phụ thuộc vào máy, bạn càng khó xác định và khắc phục sự cố. Và ngay cả khi bắt buộc phải nắm lấy thuật toán đạt đến mức khẩn cấp, nhu cầu cảnh giác là tối quan trọng.
Một số nhà quan sát tin rằng chính phủ nên cung cấp sự cảnh giác như vậy , và có một tiếng trống trong Quốc hội Hoa Kỳ cho hành động pháp lý. Tuy nhiên, khi công nghệ tiến bộ, gánh nặng và trách nhiệm, rơi vào doanh nghiệp tư nhân để cảnh sát lựa chọn tốt hơn. Facebook, trước hết, đang chạy đua để giải quyết những sai lầm của mình, ném nhiều người hơn nữa và vâng, nhiều phần mềm hơn trong việc sửa các lỗ hổng trên mạng. Điều đó có thể không ngăn chặn sự không thể tránh khỏi của các cơ quan giám sát bên ngoài hoặc sự can thiệp khác, nhưng điều đó không làm cho nó ít cần thiết hơn.
5. NIKE: TÔN TRỌNG YẾU TỐ CON NGƯỜI
Khi Nike chọn làm nổi bật Colin Kaepernick trong chiến dịch kỷ niệm 30 năm của hãng Just Just It It và ra mắt một dòng sản phẩm xung quanh anh ta, không có đèn nhấp nháy trên máy tính chỉ đường. Mạnh mẽ như thuật toán là của Nike và Nike sử dụng chúng cho mọi thứ, từ sản xuất đến thiết kế đến tiếp thị, không có mã máy tính nào có thể đưa ra những lựa chọn thực sự thách thức mà mọi người phải đối mặt trong kinh doanh mỗi ngày. Chính bản năng ruột của Giám đốc điều hành Nike Mark Marker và trái tim của anh ấy đã chấp thuận chương trình Kaepernick Thay đổi cảm giác trực quan của anh ấy về nơi Nike là một thương hiệu và nơi nó có thể di chuyển trong tương lai.
Sẽ thật ngu ngốc nếu không nắm lấy tiềm năng mạnh mẽ mà AI và thuật toán mang lại, nhưng chúng ta cũng cần phải giữ kỷ luật về các bộ phận của các doanh nghiệp của chúng ta cần sự giúp đỡ của con người. Ngay cả Netflix, công ty triển khai phần mềm mở rộng để cho tôi biết những chương trình sẽ xem dựa trên những gì tôi đã xem trước đó, đặt cược đắt tiền cho những người trình chiếu sáng tạo để đưa những chương trình đó vào cuộc sống. Và nếu tôi thực sự thích trải nghiệm một cái gì đó hoàn toàn mới thì sao? AI không có cơ sở để mơ về House of Card tiếp theo , không kể đến một trò chơi như Fortnite , đã thu hút hàng triệu acolytes trẻ, nhiều người trong số họ đang xem video chơi game trên mạng Twitch của Amazon chứ không phải là truyền thống được coi là "chỉ."
Việc đặt cược của Nike vào Kaepernick có thể gây tốn kém hoặc tiên tri, nhưng đó là lựa chọn cốt lõi trong sứ mệnh và mục đích của công ty, và không bao giờ có thể được ủy thác cho mã máy tính. Một đồng nghiệp gần đây đã chia sẻ câu thần chú này: Mọi thứ trong một tổ chức có thể được thực hiện bằng máy móc nên được thực hiện bằng máy hiệu quả. Nhưng mọi thứ cần phải được thực hiện bởi con người phải được thực hiện bởi con người. Các đặc điểm xác định của một doanh nghiệp, những người liên quan đến đạo đức, phán đoán, sáng tạo và lòng từ bi đòi hỏi một sự tiếp xúc của con người. Chúng ta không thể đánh mất điều đó, bất cứ điều gì thuật toán có thể cho chúng ta biết.
5 bài học về mệnh lệnh AI, từ Netflix đến Spotify
Reed Hastings (trái) và Daniel Ek [Ảnh: Ernesto S. Ruscio / Getty Images cho Netflix (Hastings), Drew Angerer / Getty Images (Ek)]
TÁC GIẢ ROBERT SAFIAN7 PHÚT ĐỌC
Tháng trước, Netflix đã lặng lẽ xóa tất cả các đánh giá người dùng còn lại trên dịch vụ của mình . Và cứ như thế, CEO Reed Hastings đã hoàn thành sự thay đổi mới nhất trong chiến lược phát triển chưa từng có của công ty mình: tránh xa sự khôn ngoan của đám đông trong các khuyến nghị về nội dung, ủng hộ sự khôn ngoan của cỗ máy. Thuật toán này hiện đang nắm quyền tại Netflix, vì nó ngày càng phổ biến trên toàn nền kinh tế.
Năm vừa qua đã chứng kiến sự trỗi dậy của niềm đam mê với giáo dục và nỗi sợ hãi về trí thông minh nhân tạo. Chủ đề này là một tính năng trung tâm của bữa tiệc tự chọn công nghệ trước đây như các công ty chống đạn như Facebook và Google, thúc đẩy các phiên điều trần quốc hội Mỹ và sự phẫn nộ của trang biên tập. Tuy nhiên, đây cũng là công cụ mới mạnh mẽ nhất cho hiệu quả kinh doanh, một động lực thiết yếu cho lợi thế cạnh tranh từ Amazon đến Accdvisor.
Ý nghĩa của AI và sự trỗi dậy của thuật toán chưa bao giờ phù hợp hơn, quan trọng hơn hay phức tạp hơn. Điều không thể phủ nhận: Làn sóng mới nhất của Tech đang đến với chúng ta và sẽ không quay trở lại.
Cho dù bạn điều hành một công ty đại chúng hay một công ty mới thành lập, cho dù bạn ở trong học viện hay trong thế giới phi lợi nhuận, cho dù bạn giám sát một nhóm hay đóng góp cho hoạt động của một doanh nghiệp, bạn cần hiểu sự xuất hiện của AI. Dưới đây là năm bài học nhấn mạnh cách thuật toán xác định lại lãnh đạo doanh nghiệp và tổ chức, bao gồm bài học lớn nhất mà mỗi nhà lãnh đạo và doanh nhân cần phải vật lộn để phát triển trong thời đại này.
1. SPOTIFY: CAM KẾT THUẬT TOÁN
Từ một vị trí không chắc chắn, dịch vụ phát trực tuyến Stockholm Stockholm Spotify đã thúc đẩy ngành công nghiệp âm nhạc toàn cầu. Nhưng bằng cách nào? Gần đây tôi đã dành thời gian tại trụ sở của Spotify , cũng như tại các văn phòng ở New York, để làm quen với lãnh đạo công ty. Nhiều yếu tố đã thúc đẩy thành công của Spotify, nhưng một yếu tố quan trọng là cam kết về công nghệ của công ty. Bằng chứng đơn giản nhất: Khoảng 40% nhân viên của công ty được dành riêng cho kỹ thuật và phần mềm. Giám đốc điều hành Daniel Ek yêu thích âm nhạc, anh thậm chí đã dành một năm để cố gắng trở thành một tay guitar chuyên nghiệp, nhưng anh hiểu rằng điều khiến Spotify trở nên đặc biệt là cách công nghệ của nó tương tác với âm nhạc, nghệ sĩ và người nghe. Có rất nhiều bài hát và rất nhiều sở thích âm nhạc, mà không có phần mềm tiên tiến, không thể sắp xếp và ưu tiên tất cả các tùy chọn.
Giám đốc điều hành của Apple, Tim Cook, khi tôi gặp ông vào đầu năm nay , đã chỉ trích những người tạo ra âm nhạc về các bit và byte. Nhưng lớp thuật toán của Spotify và sức mạnh phần mềm tổng thể của nó đã đặt nó lên hàng đầu và mang lại lợi thế, ngay cả khi công ty của Cook đã đưa Spotify vào với Apple Music được quản lý bởi con người hơn. Trong quá trình đó, Spotify đã không làm quá tệ cho chính mình, tạo ra giá trị thị trường hơn 30 tỷ đô la.
2. BIOHUB: BIẾN QUÁ TẢI DỮ LIỆU THÀNH CƠ HỘI
Nhiều tổ chức đánh giá cao sức mạnh của dữ liệu, nhưng nhận được ý nghĩa từ lượng thông tin khổng lồ là một nghệ thuật khó khăn. Cảm biến và số liệu thống kê có nghĩa là không có gì nếu không có các công cụ để đưa dữ liệu họ thu thập vào ngữ cảnh.
Tôi đã có một đại diện trực quan hấp dẫn về điều này trong một chuyến thăm gần đây đến văn phòng kiêm phòng thí nghiệm của BioHub ở San Francisco. Joe Derisi, một trong những đồng giám đốc của BioHub, đã cho tôi thấy đầu ra của một loại kính hiển vi mới. Nếu một máy ảnh tiêu chuẩn có một ống kính để lấy nét, Derisi giải thích, máy ảnh này có 22 ống kính, mỗi ống kính phải được tinh chỉnh liên quan đến ống kính kia, trong việc hiệu chỉnh phút sẽ không thể thực hiện được nếu không có phần mềm.
Ngày hôm trước, tôi đã tham gia một cuộc họp ban cố vấn cho một nỗ lực nghiên cứu khoa học lớn. Tôi đã học được cách một thử nghiệm hai ngày duy nhất hiện có thể mang lại hàng triệu kết quả chi tiết, nhờ vào khả năng ngày càng tăng của chúng tôi để tạo và thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, sau đó có thể mất chín tháng hoặc hơn để các nhà nghiên cứu hiểu được tất cả. Đó là lý do tại sao các nhà nghiên cứu hàn lâm sẽ cố gắng khai thác một chuyên gia kỹ thuật để viết các thuật toán giúp tăng tốc mọi thứ. Bởi vì họ có thể hiểu ý nghĩa của một thử nghiệm càng nhanh, họ càng có thể chuyển sang thử nghiệm tiếp theo nhanh hơn, tinh chỉnh nó để mang lại kết quả mạnh mẽ hơn.
Tiềm năng này đúng với hầu hết mọi doanh nghiệp ngày nay, không chỉ trong lĩnh vực nghiên cứu y học. Để duy trì lợi thế cạnh tranh, bạn cần kiểm tra, nghiên cứu và phát triển. Ngày hôm qua, sự đổi mới nhanh chóng trở thành cổ phần của bảng. Hoặc như một CEO tôi đã nói với thừa nhận, các cột gôn chỉ tiếp tục di chuyển. Các thuật toán có thể là trung tâm của tất cả các phần của quá trình phát triển nghiên cứu thử nghiệm, nhưng chính trong nghiên cứu này, giai đoạn nghiên cứu, trong đó các cơ hội có thể bất ngờ xuất hiện trong bản thân họ, vì vậy rất nhiều hoạt động bị sa lầy.
3. GOLDMAN SACHS: HÃY ĐỂ AI DẪN ĐẦU. . .
Hai năm trước, ngân hàng đầu tư Phố Wall Goldman Sachs đã ra mắt Marcus, một ngân hàng bán lẻ hướng tới người tiêu dùng cho một khách hàng thế hệ tiếp theo. Bằng cách xây dựng một nền tảng công nghệ từ đầu (và tận dụng bảng cân đối của Goldman), Marcus đã có thể mang lại tỷ lệ lợi nhuận cao hơn và dịch vụ tốt hơn so với nhiều đối thủ truyền thống. Nhưng hóa ra, đó mới chỉ là khởi đầu. Mùa xuân này, Marcus đã mua Clarity Money , một nền tảng tương tác được truyền vào AI, được đổi thương hiệu, sẽ trở thành cốt lõi cho trải nghiệm của Marcus.
Thay vì sợ làm hỏng sự khởi đầu mạnh mẽ của mình, Marcus đang hành động để tự phá vỡ chính mình, khám phá một tầm nhìn giai đoạn tiếp theo của sản phẩm. Đây là cơ hội và các mối nguy hiểm cho nhiều công ty. Khi AI ngày càng tốt hơn, bạn có sẵn sàng nắm lấy những gì nó cung cấp, hoặc bạn sẽ mạo hiểm nhường lại lợi thế cạnh tranh cho người chơi khác?
4. FACEBOOK :. . . VÀ NGẨNG CAO ĐẦU
Facebook đã đưa lợi thế về tốc độ và quy mô của AI và thuật toán lên một tầm cao đáng kinh ngạc, nhưng năm ngoái cũng đã tiết lộ những rủi ro trong cách tiếp cận đó . Công ty đã không đánh giá cao sự rối loạn chức năng mà những người đang chơi phần mềm của nó có thể tạo ra. Nếu một phần mười của 1% giày Adidas bị lỗi dây chuyền lắp ráp, chúng có thể bị xóa. Nhưng đối với Facebook, với 2 tỷ người dùng, điều đó có thể có nghĩa là 2 triệu diễn viên xấu trên toàn thế giới, một vấn đề đơn giản là không thể dung thứ được.
Điều mà Facebook sáng tỏ là mọi hành động chúng ta làm với tư cách là doanh nhân sẽ có những hậu quả không lường trước được. Khi một thuật toán hoặc AI đang giám sát các hành động đó, ban đầu nó có thể che giấu hậu quả. Bạn càng phụ thuộc vào máy, bạn càng khó xác định và khắc phục sự cố. Và ngay cả khi bắt buộc phải nắm lấy thuật toán đạt đến mức khẩn cấp, nhu cầu cảnh giác là tối quan trọng.
Một số nhà quan sát tin rằng chính phủ nên cung cấp sự cảnh giác như vậy , và có một tiếng trống trong Quốc hội Hoa Kỳ cho hành động pháp lý. Tuy nhiên, khi công nghệ tiến bộ, gánh nặng và trách nhiệm, rơi vào doanh nghiệp tư nhân để cảnh sát lựa chọn tốt hơn. Facebook, trước hết, đang chạy đua để giải quyết những sai lầm của mình, ném nhiều người hơn nữa và vâng, nhiều phần mềm hơn trong việc sửa các lỗ hổng trên mạng. Điều đó có thể không ngăn chặn sự không thể tránh khỏi của các cơ quan giám sát bên ngoài hoặc sự can thiệp khác, nhưng điều đó không làm cho nó ít cần thiết hơn.
5. NIKE: TÔN TRỌNG YẾU TỐ CON NGƯỜI
Khi Nike chọn làm nổi bật Colin Kaepernick trong chiến dịch kỷ niệm 30 năm của hãng Just Just It It và ra mắt một dòng sản phẩm xung quanh anh ta, không có đèn nhấp nháy trên máy tính chỉ đường. Mạnh mẽ như thuật toán là của Nike và Nike sử dụng chúng cho mọi thứ, từ sản xuất đến thiết kế đến tiếp thị, không có mã máy tính nào có thể đưa ra những lựa chọn thực sự thách thức mà mọi người phải đối mặt trong kinh doanh mỗi ngày. Chính bản năng ruột của Giám đốc điều hành Nike Mark Marker và trái tim của anh ấy đã chấp thuận chương trình Kaepernick Thay đổi cảm giác trực quan của anh ấy về nơi Nike là một thương hiệu và nơi nó có thể di chuyển trong tương lai.
Sẽ thật ngu ngốc nếu không nắm lấy tiềm năng mạnh mẽ mà AI và thuật toán mang lại, nhưng chúng ta cũng cần phải giữ kỷ luật về các bộ phận của các doanh nghiệp của chúng ta cần sự giúp đỡ của con người. Ngay cả Netflix, công ty triển khai phần mềm mở rộng để cho tôi biết những chương trình sẽ xem dựa trên những gì tôi đã xem trước đó, đặt cược đắt tiền cho những người trình chiếu sáng tạo để đưa những chương trình đó vào cuộc sống. Và nếu tôi thực sự thích trải nghiệm một cái gì đó hoàn toàn mới thì sao? AI không có cơ sở để mơ về House of Card tiếp theo , không kể đến một trò chơi như Fortnite , đã thu hút hàng triệu acolytes trẻ, nhiều người trong số họ đang xem video chơi game trên mạng Twitch của Amazon chứ không phải là truyền thống được coi là "chỉ."
Việc đặt cược của Nike vào Kaepernick có thể gây tốn kém hoặc tiên tri, nhưng đó là lựa chọn cốt lõi trong sứ mệnh và mục đích của công ty, và không bao giờ có thể được ủy thác cho mã máy tính. Một đồng nghiệp gần đây đã chia sẻ câu thần chú này: Mọi thứ trong một tổ chức có thể được thực hiện bằng máy móc nên được thực hiện bằng máy hiệu quả. Nhưng mọi thứ cần phải được thực hiện bởi con người phải được thực hiện bởi con người. Các đặc điểm xác định của một doanh nghiệp, những người liên quan đến đạo đức, phán đoán, sáng tạo và lòng từ bi đòi hỏi một sự tiếp xúc của con người. Chúng ta không thể đánh mất điều đó, bất cứ điều gì thuật toán có thể cho chúng ta biết.
Nhận xét
Đăng nhận xét