Различноста и инклузијата се во сржта на успехот, степенот на иновација, социјалната мобилност и еднаквоста пред законот. Добрите вести се што нашето општество станува поразлично, поинклузивно и потолерантно. Лошите вести се што сѐ уште треба да напредуваме пред да го сметаме општеството за навистина праведно.
Вештачката интелигенција (АИ) ќе воведе нови предизвици за нашите концепти за различност и инклузија. Во време кога вештачката интелигенција станува клучно бизнис средство, вработените сѐ повеќе мислат дека ќе бидат принудени да се натпреваруваат со АИ за нивните работни места.
Но, овој страв, колку и да изгледа реален, најверојатно е неоснован. Лори Клецер, доцент на Универзитетот во Калифорнија, посочува дека во минатото сме се соочувале со слични економски пресврти и секогаш новите работни места се создавале претежно поради зголемената продуктивност која се случува благодарение на технологијата.
Па тогаш од каде доаѓа овој страв? И како работодавците можат да ги научат вработените да работат во заедништво со вештачката интелигенција за да создадат посилна и поповрзана работна сила?
Интересно, истите вкоренети предрасуди кои создаваат пречки за различно и инклузивно работно место се истите кои можат потенцијално да ги спречат компаниите и работниците да не ги сфатат трансформативните бенефити на вештачката интелигенција.
Додека листата на когнитивни предрасуди може да се прошири, има три кои го отежнуваат создавањето различни работни места и најверојатно ќе ја попречат и инклузијата на вештачката интелигенција во тимовите.
Првите се предрасуди во групата, што исто така се нарекува и фаворизирање во група. Овој вид на предрасуди нѐ тера да преферираме луѓе кои ги сметаме како дел од нашата група. Овие предрасуди играат улога во голем дел од нашите социјални интеракции и можат да имаат сериозно влијание врз создавањето различност на работното место, како на пример, кога оние кои бираат кој ќе го добие работното место фаворизираат кандидати кои се од иста раса или религија.
Треба да се внимава и на хевристичката достапност. Оваа предрасуда ја осудува веројатноста на настаните преку пример на кој веднаш им текнува на лицата. На пример, многу луѓе ја поврзуваат имиграцијата со криминал бидејќи лесно можат да се сетат на вести или политички говори кои ги поврзуваат тие две нешта. Според одредени податоци, имигрантите се всушност помалку наклонети кон криминал од домородното население или немаат влијание на степенот на криминал. За жал, потешко е да се присетите на посложени податоци.
И на крајот го имаме деклинизмот, кој се случува кога луѓето се сеќаваат на минатото како да било подобро отколку што всушност било, а ја гледаат сегашноста како полоша отколку што е и очекуваат влошување и во иднина. За еден деклинист, решението е да се врати на бизнис праксата од некое минато време.
Фото: BigThink
Сето ова искомбинирано со негативните предрасуди - нашата наклонетост да ги игнорираме позитивните факти - и можете да видите колку е тешко за луѓето да ги премостат нивните когнитивни предрасуди и да им пријдат на новите ситуации со рационална непристрасност.
Од сето ова можеме да заклучиме дека раководителите ќе треба да покажат дека целта на вештачката интелигенција не е да се заменат луѓето, исто како што различноста во работната сила не е да се замени некој друг. Целта на вештачката интелигенција е да стасаме што е можно подалеку преку зголемена продуктивност и иновација. Раководителите ќе треба да вложат време и енергија за да истражат како најдобро да изградат партнерство меѓу луѓето и вештачката
интелигенција.
-На овие идни работни места, менаџерите ќе треба да ги дизајнираат нивните тимови така што задачите се интелигентно поделени меѓу луѓето и „нелуѓето“. Менаџерите ќе треба да одлучат кои задачи би биле извршени најдобро од страна на луѓето, а кои од страна на роботите и каква улога треба да имаат алгоритмите, аналитиката и вештачката интелигенција за да им помогнат на луѓето подобро да си ја вршат работата - вели Стив Браун.