Pe măsură ce tot mai multe companii își restructurează activitatea și reduc personalul invocând eficiența adusă de inteligența artificială, un nou studiu academic atrage atenția asupra unui efect secundar mai puțin discutat… pierderea treptată a expertizei umane poate submina chiar performanța sistemelor AI pe care firmele ajung să se bazeze.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Cercetarea, realizată de specialiști de la Universitatea din Passau și Universitatea de Stat din Arizona și publicată în prestigioasa revistă Academy of Management Review, arată că utilizarea extensivă a învățării automate poate declanșa un cerc vicios al degradării cunoașterii organizaționale, informează TechXplore.
Când AI preia sarcinile, oamenii își pierd competențele
La prima vedere, avantajele sunt evidente. Modelele de învățare automată pot conserva cunoștințele acumulate în timp și pot compensa plecarea angajaților experimentați, fie prin pensionare, fie prin fluctuație de personal. În industrii precum producția industrială, logistica sau serviciile financiare, AI poate prelua sarcini de control al calității, analiză de risc sau suport decizional cu o eficiență greu de egalat.
Problema apare însă în timp.
Potrivit profesorului Jin Gerlach, coautor al studiului, pe măsură ce sistemele AI preiau responsabilități-cheie, angajații folosesc tot mai rar competențele respective. În lipsa exercițiului constant, expertiza se erodează. Unii specialiști părăsesc compania, iar noii angajați nu mai apucă să dezvolte aceleași abilități, deoarece sarcinile sunt deja automatizate.
Astfel, organizația începe să piardă tocmai capitalul intelectual care a stat la baza dezvoltării și calibrării sistemelor AI.
Modelele îmbătrânesc. Cine le mai poate repara?
Modelele de inteligență artificială sunt antrenate pe date istorice. Ele reflectă realitatea din momentul în care au fost construite. Însă mediul economic, tehnologic și social se schimbă constant. Ceea ce era valid ieri poate deveni irelevant mâine.
În mod inevitabil, aceste modele trebuie actualizate: au nevoie de noi seturi de date, de ajustarea variabilelor, de validarea predicțiilor și de corectarea erorilor. Toate aceste operațiuni presupun intervenție umană calificată.
Dacă expertiza umană s-a diminuat între timp, procesul de actualizare devine problematic. În lipsa specialiștilor capabili să înțeleagă în profunzime sistemele și contextul lor operațional, AI riscă să funcționeze pe baza unor presupuneri depășite.
Autorii studiului numesc acest fenomen o posibilă „capcană a cunoașterii”. Pe măsură ce îmbătrânesc, modelele pot deveni tot mai puțin precise, iar degradarea poate avea loc gradual, fără semnale evidente de alarmă.
Mai mult, dacă angajații ajung să accepte necritic recomandările unui sistem AI învechit, propriile lor judecăți profesionale pot fi influențate negativ. În timp, acest lucru poate afecta calitatea deciziilor la nivel organizațional.
Concedierile motivate de AI, o strategie riscantă?
În ultimii ani, numeroase companii din sectorul tehnologic au anunțat concedieri masive, justificându-le prin eficiența adusă de automatizare și inteligență artificială. În lumina acestor concluzii, astfel de decizii pot părea, pe termen lung, riscante.
„Rezultatele noastre indică existența unor consecințe neintenționate ale utilizării AI în organizații”, subliniază profesorul Gerlach. Potrivit acestuia, menținerea expertizei umane nu este un moft, ci o condiție esențială pentru utilizarea sustenabilă a sistemelor inteligente.
Cu alte cuvinte, reducerea costurilor prin eliminarea specialiștilor poate genera, în timp, costuri ascunse: scăderea performanței algoritmilor, erori de decizie și dificultăți în adaptarea la schimbări.
Un model teoretic cu implicații practice
trebuie subliniat că studiul publicat este unul teoretic conceptual și nu se bazează pe date empirice noi, ci combină rezultate existente din cercetarea organizațională și știința calculatoarelor pentru a construi un model nou.
Autorii formulează o teorie de proces care explică modul și motivele pentru care apare un anumit fenomen, în acest caz, pierderea cunoștințelor organizaționale din cauza utilizării inteligenței artificiale.
