Posibles trampas de inteligencia artificial en el análisis de inteligencia: consumir mucho tiempo
La inteligencia artificial (IA) puede requerir nuevas tareas para garantizar que funcione correctamente, destacando un peligro potencial: la inteligencia artificial puede consumir más tiempo que los analistas.Las organizaciones que adoptan la inteligencia artificial a escala experimentarán una cierta cantidad de fricción dado que la inteligencia artificial está provocando un cambio tan grande.Simplemente no puede cambiar el 20% de las tareas de su fuerza laboral, o agregar nuevas tareas, sin esforzar su fuerza laboral, procesos comerciales y herramientas existentes.Las organizaciones inteligentes que desean cosechar los mayores beneficios de la inteligencia artificial necesitan identificar estas dificultades y encontrar formas de mitigarlas.
La nueva tecnología es un comedor de tiempo.
Quizás la trampa más importante es que, en lugar de crear un nuevo valor, la inteligencia artificial termina monopolizando el tiempo de los analistas.Esto ha sucedido antes, como con la implementación de registros de salud electrónicos (EHR) en la industria de la salud.Si bien los sistemas de registros médicos electrónicos prometen reducir la carga de trabajo de profesionales de la salud, investigaciones recientes muestran que los sistemas EHR en realidad aumentan el tiempo que los médicos pasan documentando las visitas de los pacientes.Los médicos que usan registros médicos electrónicos pasan más tiempo escribiendo durante las visitas al paciente, lo que reduce el tiempo que pasan cara a cara con los pacientes.En general, esta reducción en la comunicación crea percepciones negativas entre los pacientes y los médicos.
Curiosamente, el ejemplo de EHR puede ayudar a las agencias de inteligencia a evitar esta trampa.Mientras que los médicos pasan más tiempo registrando EHR que las notas en papel, las enfermeras y el personal administrativo en realidad ahorran mucho tiempo en sus tareas.Entonces, un EHR que hace que los médicos pasen más tiempo no es necesariamente un fracaso de la tecnología;Más bien, refleja el enfoque estratégico de una organización, esencialmente cambiando parte de la carga de trabajo y la carga de trabajo clerical desde el personal hasta los médicos.En cambio, refleja la necesidad de reevaluar las estrategias comerciales y tecnológicas que lo llevaron.
Si la comunidad de inteligencia debe evitar problemas similares con la adopción a gran escala de la inteligencia artificial, debe aclarar sus prioridades y cómo la inteligencia artificial encaja en su estrategia general.Las herramientas de inteligencia artificial que las organizaciones se centran en mejorar la productividad serán muy diferentes de las herramientas de inteligencia artificial que buscan mejorar la precisión de los juicios analíticos.La inteligencia artificial no es una solución a cada problema, y tener una comprensión clara de su valor puede ayudar a garantizar que se aplique a los problemas correctos.Tener claros sobre los objetivos de una herramienta de inteligencia artificial también puede ayudar a los líderes a comunicar su visión de inteligencia artificial a los empleados y mitigar el malentendido o la incertidumbre sobre cómo se utilizará la herramienta.
En segundo lugar, la comunidad de inteligencia debe evitar invertir en "tecnologías nulas", usos de inteligencia artificial sin acceso a los datos que necesita para tener éxito.La inteligencia artificial es un poco como un molino de harina: sin el grano para alimentarlo, no genera mucho valor.
Incluso las herramientas de inteligencia artificial más avanzadas tendrán una utilidad limitada si carecen de datos de capacitación válidos o datos de entrada suficientes.Sin los datos correctos, las herramientas de inteligencia artificial aún pueden comer análisis que intentan usarlos, pero su producción tendrá una utilidad limitada.El resultado sería un análisis frustrante en el que los analistas de inteligencia considerarían la inteligencia artificial como un desperdicio de su tiempo limitado.