Patrzę, jak zmienia się analityka w firmach, ile potrafią już algorytmy, zwłaszcza tzw. uczące się, jak automaty stają się pełnowartościowymi pracownikami umysłowymi i zastanawiam się kto w niedalekiej przyszłości będzie depozytariuszem najważniejszej wiedzy w firmie, a może wręcz mądrości.
Dzisiaj to ciągle jeszcze jest tak, że owe systemy analityczne wspomagają podejmowanie decyzje, ale decyzje ciągle podejmują ludzie, zwykle menedżerowie na podstawie swojego rozumienia spraw, którymi się zajmują. Ale wszyscy oni mówią, że zalewają ich dane i raporty, których nie są w stanie twórczo przetworzyć na decyzje, i tak kierują się w dużym stopniu intuicją i doświadczeniem. A tymczasem maszyny „mówią” – te ilości danych to dla nas pikuś, a zagadnienia wcale nie musimy „rozumieć”, aby je dobrze wykonać.
W dzisiejszych czasach kilka technologii osiągnęło taki punkt rozwoju, że przestaje być ciekawostką, dodatkiem albo drogą fanaberią, a zaczyna powszechnie kształtować modele biznesu, produkty, a także warunki realizacji biznesu: produkcję, usługi, logistykę. A przede wszystkim zmieniają zakres decyzji człowieka, a co chyba ważniejsze: mechanizm na podstawie, którego uznaje się, że dana decyzja jest prawidłowa, słuszna, że należy ją podjąć.
Cechą działania człowieka jest rozumienie zagadnienia, którym się zajmuje. Człowiek najpierw próbuje pojąć z czym ma do czynienia, jaki jest w nim związek przyczynowo-skutkowy, jaki kontekst etyczny i humanistyczny, jakie podobieństwo do innych spraw, do przeszłości, itd. Dopiero po uzyskaniu tego zrozumienia szuka rozwiązania czy dalszej strategii postępowania. Dzieje się tak i w leczeniu chorób, i w rozwoju firmy, i w sprawach publicznych, i w wychowaniu dzieci. Oczywiście, możemy źle zrozumieć sytuację czy zagadnienie, jednak nie zmienia to faktu, że dopiero rozumienie uruchamia dalszych ciąg – decyzje, działanie, wybory.
Maszyna – taka jak Watson, super komputer IBM, używany m.in. w medycynie ale też wiele pomniejszych systemów analitycznych – niczego nie musi rozumieć. Migiem przerabia ogromne zasoby danych i wyciąga z nich wnioski, podaje człowiekowi jako właściwe rozwiązanie, prawie się nie myli. Właśnie dlatego, że ma taką moc obliczeniową nie musi rozumieć. Bo w tych danych jest zawarta tzw. prawda, ta którą człowiek próbuje pojąć aby działać, do której zatrudnia swój aparat intelektualny i wiedzę. Człowiek jeszcze ma tę zdolność, że na podstawie dużo mniejszej liczby danych, mniejszej wiedzy, potrafi zrozumieć o co chodzi. Ale liczba danych rośnie, co więcej pomnażają się automatycznie (bez „ręcznego” wprowadzania ich do pamięci komputerów). Jeśli człowiek będzie chciał poważnie traktować tę rosnącą wiedzę, to szybko podda się, bo nie będzie w stanie objąć jej rozumem, a jeśli nawet, to nie tak szybko, aby działać. A z drugiej strony, na wyciągnięcie ręki będą – już są – systemy informatyczne, które zwolnią go z przymusu rozumienia, a podpowiedzą – bardzo prawdopodobnie – dobrą decyzję. Będzie nam się chciało myśleć, fundować sobie gigantyczny ból głowy, czy zdamy się na maszyny?
A teraz kilka zdań o tych technologiach, które nagle nabrały mocy. No, może nie tak nagle bo technologia „in memory” znana i stosowana jest w systemach analitycznych od kilku lat, ale dzisiaj można ja stosować skuteczniej ze względu na postęp w budowanie pamięci komputerów. Ta technologia – nie wdając się w szczegóły techniczne – to jest rewolucja w tworzeniu baz danych i dostępie do danych. Wielokrotnie przyspiesza i upraszcza dostęp do danych i pozwala na ich dowolne przetwarzanie. Systemy analityczne stały się więc tańsze i wydajniejsze, a także umożliwiają oglądanie np. biznesu w czasie rzeczywistych. Stać na nie nawet mniejsze firmy. Na pewno uczynią zarządzanie biznesem perfekcyjne – czyli tak aby działanie gospodarcze dokładnie odzwierciedlało potrzeby konsumentów.
Kiedyś dane musiały być wprowadzane do systemów informatycznych, dzisiaj te dane w dużej mierze się same wczytują (z Internetu, z czujników, z telefonów, itd) , a wraz z rozwojem Internetu rzeczy ten proces mocno się nasili, a co więcej umożliwi komunikowanie się maszyn bez pośrednictwa człowieka, a także reagowanie nie czekając na człowieka. Dzisiaj w samochodzie systemy podpowiadają kierowcy co ma zrobić, ale nawet już teraz niektóre modele za niego podejmują decyzje czy ma zwolnić czy jechać na przegląd, a samochody autonomiczne w ogóle nie potrzebują kierowcy. Strumienie danych wczytywane do systemów tylko będą wspomagały skuteczność i trafność pracy systemów analitycznych i automatów, ponieważ – jak powiedziałam wcześniej – ich „mądrość” wynika z możliwości przetwarzania dużych zasobów danych, a nie z „rozumienia” spraw. No i uczą się 🙂
Trzecia okoliczność to rosnące zaufanie ludzi do technologii w miarę jak maleje zaufanie do systemów politycznych czy świata finansowego czy wielkich korporacji, czego najlepszym dowodem jest rozwój kryptowalut czy rozwój platform współdzielonych zasobów, ale też wiele innych znaków tego trendu.
Można przypuścić, że dość szybko zdamy się na maszyny – systemy analityczne, sztuczną inteligencję, automaty – w sprawach codziennych, biznesowych, społecznych, naukowych, itd. Żeby całkiem nie zapomnieć jak się myśli i pojmuje, będziemy chodzić do intelektualnych fitness, tak jak dzisiaj chodzimy do salonów gimnastycznych poćwiczyć, bo nawet do sklepu po bułki zaczęliśmy jeździć samochodem.