Pertarungan tangan kosong di antara kejutan di Economist Innovation Summit, saat para delegasi didesak untuk meningkatkan bukan menggantikan keterampilan manusia

Panel (kiri-kanan):Niclole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall &Tom Standage

Tidak dapat dihindari bahwa technology du jour , kecerdasan buatan (AI) mendominasi bursa pembukaan di Economist Innovation Summit hari ini (#EconInnov) . Dan untuk mereka – seperti saya, akui Jeremy Cowan – yang percaya bahwa AI sebagian besar masih merupakan serangkaian chatbot dan proyek percontohan, ada panggilan untuk membangunkan lebih awal.

Dalam sesi pembukaan, moderator Tom Standage, The Economist wakil editor, diberitahu oleh Nicole Eagan, kepala eksekutif Darktrace , sebuah perusahaan yang menggambarkan dirinya sebagai pemain dalam “Teknologi Sistem Kekebalan Perusahaan untuk keamanan siber”, yang organisasinya kini telah menerapkan AI di lebih dari 7.000 perusahaan di seluruh dunia.

(Nicole akan diwawancarai oleh IoT Now dalam beberapa minggu ke depan untuk membahas pasar AI dan penerapan ini secara lebih rinci. Ed.) 

Tidak terlalu mengejutkan mendengarnya mengatakan bahwa bank sudah menggunakan AI dalam deteksi penipuan dan model prediktif, tetapi dia bersikeras bahwa sebagian besar penerapannya selesai dalam waktu kurang dari satu jam. Kami akan kembali ke klaim itu saat kami berbicara tatap muka.

Tom Standage tampak skeptis tentang sesuatu, menanyakan bagaimana mereka mengatasi situasi mencari peretas yang sudah ada di jaringan. Lagi pula, untuk sistem AI baru, apa pun yang ada di jaringan sudah tampak secara definisi sebagai norma. Eagan menyatakan bahwa dalam dua atau tiga hari pertama sistem mungkin mengatakan bahwa itu normal, tetapi dengan memeriksa beberapa kumpulan data, sistem dapat segera mendeteksi kelainan.

Berat tapi tidak bergerak lambat

Selain layanan keuangan, Standage menanyakan industri mana yang paling maju dalam merangkul AI. Jawaban dari Heath P Terry, direktur pelaksana Goldman Sachs , adalah kejutan berikutnya. “Kami melihat hal-hal luar biasa di industri berat; energi, minyak, mesin berat dan manufaktur.

Misalnya turbin gas dapat memiliki 400 sensor di dalamnya – jadi kita tidak berbicara tentang seorang insinyur yang memantaunya dengan notebook dan dial. AI dapat melihat tanda-tanda peringatan kemungkinan kegagalan dari lima jam hingga lima hari ke depan. Jika Anda dapat menjadwalkan pemeliharaan dalam periode penggunaan yang rendah, hal itu dapat sangat bermanfaat bagi perusahaan dengan margin 2-3%, di area seperti utilitas.”

Standage tampak sama terkejutnya dengan beberapa penonton atas jawaban ini. “Ini adalah perusahaan yang tidak kami kaitkan dengan adopsi cepat perangkat lunak baru,” katanya. Industri mana yang tertinggal?

"Ini bukan seluruh industri," jawab Terry. “Ini perusahaan yang lebih spesifik. Mungkin ritel (lebih lambat)," akunya, "tetapi ada kekurangan bakat besar-besaran. Pakar AI delapan digit tidak akan bekerja di perusahaan retail jika mereka dapat membuka Google atau perusahaan teknologi lain untuk lebih banyak lagi.” Namun tantangan terbesar yang dilihat Heath, adalah memiliki jenis data yang kita butuhkan; kami melakukan pekerjaan yang lebih baik untuk menjaga data yang benar, tegasnya.

Microsoft CTO Inggris, Michael Wignall, ditanya di mana AI digunakan oleh perusahaannya. “AI cocok menjadi alat bagi orang lain untuk menjadi lebih produktif,” katanya. “Kami telah berputar untuk membuat diri kami sendiri dan sekarang pelanggan kami lebih produktif. Misalnya, kami telah menambahkan terjemahan waktu nyata di Skype dari bahasa Mandarin ke Inggris.

Kami mendemokrasikan AI, menurunkan hambatan untuk digunakan.” Contoh lainnya adalah Microsoft menyediakan “pipa ledeng dan kemampuan” untuk mengaktifkan Dixons Carphone  chatbot telepon, dan kami mengaktifkan Rolls-Royce  untuk menawarkan Engines-as-a-Service, bukan sebagai produk. AI jelas memungkinkan inovasi model bisnis, tetapi ada risikonya.

Membangun atau membeli, dan risiko lainnya

Standage berkomentar bahwa Google atau Facebook telah menerapkan Pembelajaran Mesin (ML) di Produk yang Disarankan, dari ide hingga layanan hanya dalam waktu lima bulan. Dia tertawa masam ketika membandingkan hal ini dengan kebanyakan perusahaan yang membutuhkan waktu 10 tahun untuk beralih ke email cloud.

Wignall mengatakan dia mengharapkan perusahaan untuk mengadopsi teknologi ini (seperti AI, ML dan Deep Learning) dengan campuran pengembangan terbuka dan siluman. “Orang-orang akan menyadarinya dengan menggunakannya,” sarannya.

“Anda akan melihat AI di area di mana Anda harus membangunnya sendiri,” Heath mempertahankan, “misalnya dalam layanan keuangan, tetapi perusahaan seperti Microsoft dan Google akan menyediakan blok bangunan yang kompleks sehingga klien tidak perlu menemukan kembali roda setiap saat. .”

Eagan mengangkat kekhawatiran lain. “Saya dapat melihat proyek-proyek ini meningkatkan permukaan serangan, ditambah ada kekurangan bakat dengan 2 juta pekerjaan terbuka di sektor ini. Serangan siber dapat mengenkripsi data perusahaan dalam waktu yang dibutuhkan manajer keamanan untuk mendapatkan secangkir kopi, sehingga manusia perlu ditambah dengan teknologi AI.”

Orang perlu waktu untuk belajar mempercayai AI

Ditanya apakah para insinyur bereaksi buruk ketika perangkat lunak AI diinstal, dia berkata, “Ketika Anda memasukkan AI untuk mendeteksi ancaman, orang-orang setuju dengan itu. Kami kemudian dapat memutuskan tindakan dan mesin dapat menetralisir ancaman. Kami membangun fitur baru untuk memberikan kontrol dan penerimaan kepada manusia.”

Darktrace memberitahu klien untuk menggunakannya berulang kali dalam Mode Rekomendasi. Ketika itu bekerja berulang kali, Anda memindahkannya ke Mode Konfirmasi Manusia. “Kemudian Anda memindahkannya ke Mode Aktif di mana AI mengambil keputusan dan tindakan. Anda harus meluangkan waktu agar orang-orang belajar mempercayainya,” tambahnya.

“Pakar dunia maya bisa bertarung satu lawan satu (dengan peretas) saat kami tiba. Kemudian 12 bulan kemudian, setelah menerapkan teknologi dalam mode uji coba, mereka berada dalam fase Uji Tuntas. Mereka menjadi yang terdepan, mengamankan cloud, melihat performa mereka dalam pertahanan siber dibandingkan dengan rekan-rekan mereka.”

Mari kita beri kata terakhir kepada Michael Wignall dari Microsoft. “AI adalah alat produktivitas. Beberapa organisasi menggunakannya untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka, beberapa untuk biaya yang lebih rendah. Tapi itu akan membawa model bisnis baru yang tidak kita duga sebelumnya. The Luddites (kelompok radikal 19 ^th Pekerja tekstil Inggris abad yang menghancurkan mesin tenun sebagai protes atas hilangnya pekerjaan. Ed.) benar, tetapi kereta api dan telegraf datang membawa bentuk pekerjaan baru.”

Penulisnya adalah Jeremy Cowan, direktur editorial IoT Now, IoT Global Network dan VanillaPlus.