Artikkel

Økt skepsis til bruken av AI, algoritmer og data-drevne beslutninger

Datasikkerhet har lenge vært regnet som en stor risiko for virksomheter – men man må ikke glemme at det hele tiden kommer nye risikoer å ta hensyn til. Noen eksperter er bekymret for at algoritmer og maskinbaserte avgjørelser kan forsterke feilvurderinger på grunn av underliggende feil i algoritmen. Å forstå viktigheten av å ta denne risikoen seriøst er avgjørende for å forhindre at en ny usikkerhets-kilde går inn i virksomheters ansettelsesprosesser.

Kombinasjonen av people-data og algoritmebasert kunstig intelligens (AI) gjør denne typen bekymringer enda mer aktuelle. Akkurat som at man noen ganger ikke skjønner hvorfor visse reklamer dukker opp i nettleseren – begynner bedriftsledere nå å innse at data-drevne beslutninger ikke alltid gir mening, er nøyaktige eller i det hele tatt gode.

Selv avanserte teknologibedrifter som Facebook og Twitter har oppdaget at AI uten mennesker kan være svært mangelfullt. Derfor ansetter de tusenvis av mennesker til å overvåke deres AI-baserte sosiale nettverk og reklamealgoritmer. Ikke minst må HR-bedrifter være strenge i overvåking maskinbaserte-beslutninger for å sikre at de er fornuftige og objektive.

Teknologisk ledende bedrifter har begynt å investere flere ressurser i å løse disse problemene. Et nettverk av dataeksperter dannet nylig nettverket «the Partnership on AI to Benefit People and Society», som er finansiert av Amazon, Apple, Facebook, Google, IMB og Microsoft. Nettverket ble etablert for å undersøke og å formulere ledende praksiser for å øke allmenhetens forståelse for AI. Nettverket har også som mål å fungere som en åpen plattform for engasjement og diskusjon om AI, og dens innflytelse på mennesker og samfunn. Ginny Rometti, CEO i IMB, har også laget og foreslått et sett av etiske prinsipper for de som bruker AI.

Virksomhetene må holde seg på den uproblematiske siden av teknologien

Til tross for alle de potensielle risikoene er den forespeilede bruken av people-analyser for verdifull til å ikke ta i bruk. Som et eksempel GE, Visa, IBM og andre et analyseanalyseverktøy som finner ukjente jobbkandidater og anbefaler trening. GEs HR-analytics team bruker data som sporer «historiske bevegelse av ansatte og tilknytning til jobber» for å hjelpe medarbeidere å identifisere potensielle nye muligheter over hele bedriften, uavhengig av forretningsenhet eller geografi.

De kommende årene ser vi for oss en eksplosiv vekst av smarte produkter som utnytter people-data. Risikoer forbundet med innsamling, lagring og bruk av disse dataene bør gjøres så effektivt som mulig. Strategier som anonymisering og kryptering av informasjon kan gjøre det enklere for organisasjoner å effektivt utnytte persondata mens de passer på risikoen forbundet med lagring og behandling av ulike typer personlig informasjon.

Rapporten «Global Human Capital Trends 2018» retter søkelyset mot trender som vil prege arbeidslivet i de kommende årene, og er besvart av over 11.000 ledere og HR-fagpersoner i 140 land – deriblant mer enn 300 i Norge. Det gjør undersøkelsen til den største av sitt slag her til lands.

Var denne siden nyttig?