Може ли Изкуственият интелект да избира по-добри лидери от нас?

Лидерството има значение. Всичко, което човечеството някога е постигнало, е резултат от съвместна работа и е възможно само ако някой отговаря за координирането на колективната човешка дейност.
През цялата ни еволюционна история е било сравнително лесно да се избират правилните лидери. Например нашите предци ловци-събирачи са живели на малки групи, където всички са се познавали много добре.
Лидерският талант се е определял от сравнително малък набор от видими умения, като физическа сила, бързина, сръчност и смелост.
А относно почтеността, която е имала толкова голямо значение, колкото и днес, тя много по-трудно е можело да се фалшифицира, пише за Fast Company д-р Томас Чаморо, главен директор по иновациите в ManpowerGroup, професор по бизнес психология в University College London и Columbia University.

В настоящето обаче се сблъскваме със следното предизвикателство: Въпреки че лидерските способности са много по-разнообразни и сложни, ние все още разчитаме на инстинктите си, за да ги разберем. Еволюирахме, за да решаваме дали можем да се доверим на някого въз основа на интуицията, пише още Чаморо, който е и съосновател на deepersignals.com, както и сътрудник в Harvard’s Entrepreneurial Finance Lab.
Сега, когато лидерският потенциал включва широк спектър от интелектуални умения, като любопитство, емпатия, емоционална интелигентност и способност за учене, да не говорим за напреднала техническа експертиза, трябва да разчитаме на инструменти и данни, за да измерим лидерския потенциал на хората.
Това е мястото, където алгоритмите имат огромен потенциал. Подхранвани с големи масиви от данни за това, което лидерите са направили и постигнали през годините, те могат да ни помогнат да направим по-добри изводи за потенциала на кандидатите. Ако това звучи твърде неясно, помислете за това по следния начин: Алгоритмите са по същество рецепти, частично създадени от компютри, пише Чаморо.
Представете си, че имаме база данни за 1000 лидери, които са класирани или оценени според действителното им представяне. Представете си, че имаме и тонове данни за това кои са те, какви са техните ценности, умения и десетки други личностни категории. Изкуственият интелект може да влезе в употреба, за да научи защо някои лидери са по-ефективни от други, и на свой ред да създава алгоритми, които преработват формулата за компетентно лидерство.
Следващата стъпка е да преценим дали кандидатите приличат на успешните кандидати, което не се различава от начина, по който Netflix или Spotify предлагат нови филми или песни въз основа на това дали те приличат на нашите минали избори, допълва авторът.
Той обаче посочва редица рискове, за които трябва да сме подготвени, за да се избегнат неточности и несправедливост.
Колко надеждни са историческите данни за представянето на лидерите?
Винаги съществува риск оценките на представянето на лидерите да са заразени със субективни мнения. Едно е хората да научат алгоритмите, че даден обект на пътя е дърво или светофар, съвсем друго е да ги научат, че някой е добър или лош лидер.
Алгоритмите ще третират всяка класификация като факт или истина, което означава, че не само може да възпроизведе, но и да увеличи пристрастията. Например, ако хората са по-склонни да бъдат определени като високоефективни лидери, когато са мъже, бели и на средна възраст, алгоритмите ще препоръчат белите мъже на средна възраст да бъдат избрани и повишени в лидерски роли, но това ще увеличи или ще намали резултатите на организацията?, пише професорът по бизнес психология.
Как алгоритмите ще въздействат на инициативите за разнообразие? 
Ако обучим алгоритми да предсказват вероятността някой да стане лидер, те ще оптимизират на база „еднаквост“, а не на разнообразие. Т. е., ако има формула за това „как изглежда доброто“, логично е избраните кандидати да станат по-хомогенни, обяснява авторът.
Този проблем може да бъде решен чрез фокусиране върху екипи, а не върху отделни лица. Добрите екипи винаги са комбинация от хора, които имат различен опит, умения и начин на мислене. В този смисъл алгоритмите могат да бъдат обучени да откриват съществуващи пропуски в даден екип и да търсят съответните липсващи профили, за да подсилят разнообразието.
Трябва да можем да обясним защо даден алгоритъм е избрал някого (или не), казва още Чаморо.
Това всъщност е едно от големите предимства, които компютърните алгоритми могат да имат пред хората. Без значение какво ви казват хората, никога не знаем защо са харесали или не даден кандидат, коментира той.
Два мозъка мислят по-добре от един 
Тъй като алгоритмите все още не постигат близо до перфектното степени на точност, вероятно в краткосрочно бъдеще ще продължим да виждаме това, което виждаме днес, а именно хората да вземат по-добри решения, когато са подкрепени от алгоритми, управлявани от данни, и обратното. Алгоритмите ще бъдат по-ценни, ако могат да бъдат подсилени от човешкия опит.
В известен смисъл това винаги е било така. Някои експертите могат да вземат интуитивни решения, защото тяхната интуиция е резултат от натрупани знания и опит. Това означава, че от хората ще продължава да се очаква да добавят стойност, отвъд тази, която AI и алгоритмите могат да имат. Например, когато алгоритмите са в състояние да открият 80% от качествата, които правят лидерите по-ефективни, останалите 20% може да са компетентност на хората, пише още Чаморо.
В крайна сметка алгоритмите са човешко изобретение. Те са още един пример за нашата способност да създаваме технически инструменти, за да правим повече с по-малко и да подобряваме различни области от живота. Тъй като изборът на правилните лидери е основно условие за създаване на по-добри екипи, организации и общества, струва си да експериментираме в тази област. Не на последно място и заради мрачните „рекорди“ на човечеството в изборите на лидери.Източник

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *