Quasi la metà di tutte le aziende ha implementato l'apprendimento automatico

Se sei preoccupato (o super entusiasta) che l'apprendimento automatico (ML) diventi mainstream, un recente sondaggio condotto da Oxford Economics per conto delle risorse umane (HR) e della società di gestione delle risorse IT ServiceNow dovrebbe suscitare il tuo interesse. Il rapporto, che ha esaminato 500 Chief Information Officer (CIO) in 11 paesi e in 25 settori, ha rilevato che il 49% delle aziende utilizza già ML per migliorare i processi aziendali tradizionali.

Dei 500 CIO intervistati, 200 hanno dichiarato di essere già oltre la fase pilota e hanno iniziato a implementare ML in qualche modo. I CIO sperano di limitare gli errori dell'utente e gli errori di giudizio introducendo l'automazione. Quasi il 70 percento dei CIO afferma che le decisioni prese dalle macchine saranno più accurate di quelle prese dagli umani. Secondo il sondaggio, oggi i CIO si concentrano principalmente sull'utilizzo di ML per automatizzare attività ripetitive (68 percento), prendere decisioni complesse (54 percento), riconoscere modelli di dati (40 percento) e stabilire collegamenti tra eventi (32 percento).

"Uno dei motivi per cui hai sentito parlare così tanto della ML è che è l'ondata di produttività che separerà le aziende dalla concorrenza", ha affermato Chris Bedi, CIO di ServiceNow. "È più veloce e offre decisioni migliori. Gli umani hanno preconcetti, gli algoritmi no."

Bedi ha affermato di vedere un enorme potenziale per le ML in settori come la pianificazione delle risorse aziendali (ERP), la gestione delle scorte e la catena di approvvigionamento, tra molti altri. Il quarantuno percento dei CIO nel sondaggio ha indicato la mancanza di competenze come il problema principale che impedisce loro di implementare ML oggi. Al contrario, solo il 16 percento dei CIO e delle loro aziende ha in programma piani di adattamento delle dimensioni della forza lavoro e di ruolo per far fronte al ML.

ML and Jobs

I numeri pubblicati nel sondaggio di Oxford Economics sono proiezioni a breve termine, a differenza di un rapporto della società di consulenza gestionale McKinsey & Company. Secondo il loro rapporto, metà delle attività lavorative odierne potrebbero essere sostituite dall'automazione dal 2035 al 2055, a seconda di vari fattori. Il rapporto dell'azienda ha analizzato 2.000 attività lavorative attraverso 800 occupazioni e ha scoperto che quasi 2, 7 trilioni di dollari in salari sono spesi per lavori che alla fine potrebbero essere automatizzati.

"ML cambierà i ruoli delle persone", ha detto Bedi. "Non sottoscrivo la ML che toglie il lavoro alle persone; cambierà il lavoro delle persone. Le decisioni banali verranno automatizzate, il che libererà le persone. Nuovi posti di lavoro verranno creati."

Bedi ha affermato che la chiave per sfruttare la ML per migliorare i profitti mantenendo al contempo il rango e il file sta spostando le attuali competenze dei dipendenti e assumendo nuovi talenti per gestire le capacità della ML. "Il talento è un grosso problema", ha detto Bedi. "Data Scientist deve essere uno dei lavori più interessanti in circolazione. Dobbiamo davvero esaminare qual è la nostra road map dei talenti e delle competenze triennali? Ed essere veramente intenzionati a sviluppare tali competenze. Dobbiamo formare i dipendenti ma capire anche fonti alternative a quel talento ".

Bedi ha esortato i datori di lavoro ad assumere e formare i dipendenti per trarre vantaggio dai processi basati su ML. Una volta che gli umani si sentiranno a proprio agio con la capacità di ML di produrre dati affidabili e prendere decisioni corrette, ha affermato che l'industria passerà al processo decisionale delle macchine guidato dalla supervisione umana.

The Late Adopter Dilemma

L'indagine di Oxford Economics ha isolato 50 aziende che sono state ritenute "First Movers". Il sondaggio ha studiato i processi aziendali e le strategie dei talenti di queste società per determinare come e dove la ML sarebbe avanzata nei prossimi anni. Lo studio ha scoperto che è più probabile che First Movers abbia ridefinito le descrizioni dei lavori per concentrarsi sul modo in cui gli esseri umani lavorano con le macchine e hanno pianificato lo sviluppo di team specializzati incentrati sullo sviluppo e l'uso della tecnologia ML. A differenza dei loro colleghi, è più probabile che queste aziende abbiano sviluppato road map per processi futuri, acquisendo errori e garantendo l'accuratezza dei dati.

Sfortunatamente, altri rapporti indicano che più piccola è l'organizzazione (e meno risorse ha un'organizzazione), minore è la probabilità che sia preparata per l'ondata ML. Un recente studio di Bluewolf (una società IBM) ha rilevato che solo il 33 percento delle piccole imprese prevede di investire in intelligenza artificiale (AI) e ML entro i prossimi 12 mesi. Ciò è in contrasto con il 30 percento delle grandi aziende che hanno già investito nelle tecnologie e il 44 percento che prevedeva di iniziare a investire entro i prossimi 12 mesi. È un totale del 74 percento, ovvero del 20 percento in più rispetto al totale delle piccole imprese.

"Siamo all'inizio del viaggio", ha detto Bedi. "Le persone e le aziende che sono aggressive si separeranno dalle aziende che non lo sono. Sembra che ci sia un invito all'azione per farlo. Le aziende che si appoggiano inizieranno a separarsi dalla concorrenza. Quella separazione aumenterà. I CIO inizieranno davvero a insistere su questo nel prossimo futuro ".