Lær om og implementer utvidet intelligens for å akselerere vekst
I dag er kunstig intelligens (KI) en sentral drivkraft for forretningsutvikling. Fra tolkning av dokumenter til KI-drevet kundeservice, utnytter virksomheter i stor grad de fordelene disse maskinene gir.
KI utmerker seg ikke bare med pålitelighet, nøyaktighet og evnen til å utføre repeterende oppgaver raskt, men den kan også bistå ledere i beslutningsprosesser.
Likevel er ikke alltid KI tilstrekkelig, og det er her utvidet intelligens kommer inn, ved å kombinere KI med menneskelig kunnskap. Dette resulterer i en forbedret intelligens for bedriften din. Les videre for å finne ut mer om dette konseptet.
Hva er utvidet intelligens?
Utvidet intelligens er et konsept som handler om samspillet mellom mennesker og maskiner. KI-ingeniører og forskere har utviklet dette for å komplettere menneskelig innsikt i utfordrende situasjoner gjennom effektive beslutningsprosesser. Målet er å støtte menneskelig arbeidskraft, ikke å erstatte den med maskiner og roboter.
Denne tilnærmingen har flere synonymer, inkludert:
- Intelligensforbedring
- Kognitiv forsterkning
- Maskin-forsterket menneskelig intelligens
- Forbedret intelligens
Utvidet intelligens benytter seg også av KI, men med fokus på å forbedre menneskelig ytelse i både forretningsmessige og personlige sammenhenger.
Denne teknologien minsker behovet for manuell innsats som mennesker må utføre for å oppnå et endelig produkt, det være seg varer, datainnsikt eller programvare for tjenester.
Bedrifter og sluttbrukere har allerede begynt å ta i bruk maskin-forsterket menneskelig intelligens. Et tydelig eksempel er selvkjørende biler med førerassistentsystemer som kollisjonsvarsler og parkeringshjelp.
Utvidet intelligens finnes også i dataprogramvare.
For eksempel, i et KI-basert lønnssystem, vil programvaren automatisk foreslå neste trinn i lønnsprosessen etter en tid. Dette er et resultat av at programmet observerer dine arbeidsprosesser og deretter forsterker din innsats.
Formålet med utvidet intelligens
Hovedformålet med utvidet intelligens er å optimalisere bruken av en organisasjons maskinelle og menneskelige ressurser. Å holde disse ressursene adskilt vil begrense hva som kan oppnås.
Andre viktige mål er:
- Å utvide rekkevidden av menneskelige kognitive evner.
- Å forutsi konsekvenser av handlinger og gi råd til mennesker om lønnsomheten av disse.
- Å bruke intelligente maskiner til å rense og forberede data, slik at dataforskere kan analysere datasett og oppdage viktige mønstre og markedssignaler.
Hvorfor er utvidet intelligens viktig?
Utvidet intelligens er viktig fordi det skaper en balanse mellom intelligente maskiner og menneskelig arbeidskraft. Det er økende bekymring i arbeidslivet knyttet til overdreven bruk av roboter i produksjon og den resulterende nedbemanningen.
Gjennom å benytte utvidet intelligens, kan bedrifter styrke sine ansatte og involvere dem i prosjekter som vil generere inntekter. For eksempel kan ansatte innen detaljhandel, salg og markedsføring bruke utvidet intelligens for å selge flere produkter eller tjenester.
Denne teknologien reduserer også repeterende og monotone oppgaver, slik at dyktige medarbeidere kan konsentrere seg om mer verdifulle oppgaver, som å utvikle nye markedsstrategier, konvertere potensielle kunder, og utforme innovative inntektsmodeller for kommende produkter/tjenester.
Hvordan fungerer utvidet intelligens?
For å forstå hvordan utvidet intelligens fungerer, må vi først se på de komplementære egenskapene til KI og mennesker.
| KI er god på: | Mennesker er gode på: |
| Nøyaktighet i rutineoppgaver | Generalisering av konsepter |
| Rask utførelse av repeterende oppgaver | Kreativitet |
| Håndtering av store mengder data | Sosial og emosjonell intelligens |
Når disse evnene kombineres i et system der mennesker jobber sammen med KI-systemer, dannes et utvidet intelligensprogram.
Utvidet intelligens benytter flere teknologier for å fremme samarbeid mellom mennesker og maskiner:
- Kunstige nevrale nettverk som etterligner menneskelig hjernefunksjon, som hjelper maskiner med romlig navigering.
- Maskinlæring for å lære fra erfaring, feil, og tilbakemeldinger fra mennesker.
- NLP (Natural Language Processing) som hjelper KI å forstå menneskelig språk.
- Ansikts-, bilde-, video- og karaktergjenkjenning gjennom optiske systemer.
- Mønstergjenkjenningsteknologi for å finne mønstre i data, video, wireframes og bilder.
- Logiske resonneringsalgoritmer for å trekke slutninger fra data, vurdere situasjoner og lage prognoser.
Når disse teknologiene er integrert og koblet sammen, utfører et utvidet etterretningssystem sine oppgaver gjennom følgende funksjoner:
- Det forstår datainndata og resultater av dataanalyse.
- Systemet kan tolke og skille ny data fra gammel.
- Det vurderer hvilke data som er verdifulle, hvilke som ikke er det, hvilke data som bør arkiveres og mer.
- Den utvidede intelligensen lærer fra menneskelig input og tilbakemeldinger, og justerer deretter arbeidsflyt eller kodebase.
- Det kan sikre at virksomheten følger regelverket ved å opprette en database for kvalitetskontroll, risikovurdering, sikkerhetskoder og lignende.
Hvorfor bør bedrifter benytte utvidet intelligens?
Hovedsakelig bør bedrifter bruke utvidet intelligens for å redusere belastningen av manuell innsats for sine ansatte. Mennesker utmerker seg i å generalisere konsepter, kreativ tenkning og emosjonell intelligens. Det ville ta svært lang tid å utvikle KI-programvare som kan etterligne alle disse egenskapene.
Derfor må bedrifter forsterke disse menneskelige evnene med maskinell ekspertise, som håndtering av store datamengder, utrettelighet og nøyaktighet i repeterende oppgaver.
Når markeds- eller finanseksperter får tilgang til organisert data, kan de raskt utvikle innsikt basert på databasen, med veiledning fra KI. Uten dette, ville det kreve flere team for å samle, rense og organisere data for analyse.
Utvidet intelligens er ikke bare relevant for dataanalyse, men også i mange bransjer som produksjon, gjestfrihet, helsevesen og finans.
Utvidet intelligens vs. Kunstig intelligens
Siden både KI og utvidet intelligens benytter seg av KI- og ML-algoritmer, kan det oppstå spørsmål om forskjellene mellom disse to. Nedenfor er en tabell som oppsummerer de viktigste forskjellene:
| Attributter og funksjoner | Utvidet intelligens | Kunstig intelligens |
| Anvendelsesskala | Teknologien er egnet for store applikasjoner. Menneskelig involvering muliggjør generalisering av kontekst i store virksomheter. | KI fokuserer ofte på en eller to spesifikke oppgaver og mangler evnen til generalisering. |
| Autonomi | Utvidet intelligens er ikke et autonomt system. Det er et samarbeid mellom maskiner og mennesker. | KI-er kan fungere autonomt når de er trent korrekt. |
| Brukskriterier | Utvidet intelligens benyttes i oppgaver og prosesser som krever kompleks intelligens som kun mennesker besitter. | KI er god til rutineoppgaver og repeterende oppgaver. Du oppretter arbeidsflyten én gang, trener KI-programmet, og det vil fortsette å yte til programmet stoppes. |
| Forretningsverdi | Utvidet intelligens har større verdi ettersom det støtter beslutningsprosesser. | KI støtter ikke direkte beslutningstaking i samme grad. |
| Utvikling | Krever mye forskning og utvikling for å bygge et velfungerende utvidet intelligensprogram. | KI kan enklere replikeres ved å kopiere kildekoden. |
| Vedlikehold og kontinuerlig utvikling | Krever nøye vedlikeholdsplaner og kontinuerlig arbeid med kildekoden for å møte nye utfordringer. | KI-er er relativt vedlikeholdsfrie, bortsett fra sky-lagring og sikkerhetsoppdateringer. De yter så lenge virksomheten trenger det etter opplæring. |
| Sosial intelligens | Utvidet intelligens krever en viss grad av sosial intelligens for å fungere med mennesker. | KI trenger ikke sosial intelligens da de ofte opererer isolert. |
| Håndtering av tilbakemeldinger i sanntid | Utvidet intelligensprogrammer må ofte håndtere tilbakemeldinger fra mennesker i sanntid. | KI trenger ikke å behandle tilbakemeldinger i sanntid. Tekniske eksperter tar seg av uregelmessigheter i ytelsen. |
| Eksempler | Innholdsanbefalinger fra strømmeplattformer. | Nettsøk fra smarte assistenter, spamfiltrering og plagiatkontroll. |
Utvidet intelligens rolle i Big Data
Big data er et resultat av datautvinning i ulike bransjer. For eksempel, å vurdere et produkts effektivitet på det globale markedet innebærer å samle inn data fra forhandlere, leverandører, lagerhus, kunder osv. Dette resulterer i enorme datamengder i flere databaser.
Tradisjonelt ville det kreve tusenvis av timer og flere team for å verifisere, rense og organisere data for analyse.
Med utvidet intelligens kan dataanalytikere utnytte KI- og ML-programmer for å minimere denne innsatsen og kostnadene. Disse maskinene analyserer og organiserer data automatisk ved kilden og lagrer dem sikkert i skyen. Menneskelige dataforskere kan deretter studere datasett.
I omfattende dataanalyser kan KI også overta repeterende oppgaver og dermed støtte menneskelige dataforskere.
Med tingenes internett øker datamengden drastisk ettersom smarte sensorer samler data fra den virkelige verden. Å bruke utvidet intelligens for å forsterke menneskelig kapasitet er derfor viktig for å håndtere disse enorme databasene.
Fordeler med utvidet intelligens
En betydelig fordel med utvidet intelligens er å forhindre feil i forretningsprosesser på grunn av feilaktige beslutninger tatt av KI. Den menneskelige arbeidskraften overvåker KI-aktiviteter og foretar justeringer der det er nødvendig.
Andre fordeler inkluderer:
- Støtte ledere med å ta korrekte beslutninger i kritiske prosjekter, som ansettelser eller etablering av nye produksjonsanlegg.
- KI-programmer kan skanne millioner av referanser på kort tid og gi relevante referanser for beslutningstaking.
- Sparer tid ved å validere, rense, organisere og filtrere store databaser.
- Utvidet intelligensmodeller for forskning, produktutvikling, markedsføring og salg kan hjelpe bedrifter ved å forutsi resultater av spesifikke hypoteser eller handlinger.
- Eliminerer skjevheter og menneskelige feil i forretningsprosesser.
- Reduserer kostnader ved å maksimere resultater fra færre ansatte.
- Muliggjør raskere opplæring og utplassering av nyansatte gjennom utvidet intelligens via smarttelefoner og VR-enheter.
- Utfører repeterende og tidssensitive oppgaver nøyaktig på kort tid.
Utvidet intelligens: Læringsressurser
Utvidet intelligens
Denne boken fra Amazon hjelper deg med å kombinere maskinell og menneskelig intelligens på en effektiv måte, og er en anbefalt lesning for ledere, administrerende direktører, teknologidirektører og dataforskere.
Boken fokuserer på følgende:
- Kravene til utvidet intelligens
- Risikoer, etikk og datastyring for utvidet intelligens
- Svak og sterk utvidet intelligens
Utvidet intelligens: Smarte systemer
Denne boken er en ideell ressurs for å forstå de grunnleggende konseptene i menneske-maskin-symbiose.
Den er også en del av Amazon-serien «Digital Epistemologies and New Literacies».
Utvidet intelligens i helsevesenet
Helsevesenet er en sektor som kan dra stor nytte av kollektiv intelligens fra mennesker og maskiner. Denne boken utforsker alle nyansene av utvidet intelligens i helsevesenet.
Den fokuserer på:
- Høyere hastighet og effektivitet i diagnostikk.
- Bedre beslutningstaking i utfordrende kliniske situasjoner.
- Case-studier fra den virkelige verden der utvidet intelligens benyttes i medisinsk praksis.
Oppsummering
Du vet nå hva utvidet intelligens er og hvordan denne teknologien kan være relevant for virksomheten din. Denne teknologien er stadig i utvikling.
Det forventes at den vil erstatte manuell innsats i produksjons- og serviceindustrien. Dette vil resultere i mer effektive og kostnadsbesparende forretningsprosesser som krever mindre feilsøking.
Du er kanskje også interessert i å lese om kunstig generell intelligens (AGI), nettkurs i kunstig intelligens (KI), og eksempler på kunstig intelligens i hverdagen.