Nos anos 80 e início dos anos 90, o Filofax era obrigatório para os executivos que queriam ser vistos indo a lugares. Mas enquanto era um símbolo, também era uma ferramenta útil. Combinou um diário substituível com um livro de contatos e páginas de notas, e você pode ter todos os tipos de extras, incluindo uma página de inserção de plástico para segurar uma calculadora..

De volta ao dia, isso era uma coisa bastante sofisticada. Agora esperamos tudo isso e muito, muito mais em um smartphone. O problema é que, embora tenhamos acesso a muitas ferramentas digitais úteis em dispositivos individuais, elas não estão em um só lugar. Eles estão espalhados por diferentes aplicativos. O que é necessário é algo para reunir todas as fontes de informação e fazê-las funcionar no contexto. A resposta é estreita AI (inteligência artificial).

Múltiplas camadas

O AI restrito não é tecnicamente sofisticado, mas o que você pode fazer com ele é definir tarefas específicas para encontrar partes relevantes da informação e fazer com que ele relate as descobertas no contexto para criar relatórios precisos ou imagens de determinados cenários. A chave é programá-lo para executar tarefas complementares em várias camadas, a fim de construir informações realmente úteis.

Por exemplo, uma boa atualização para um Filofax seria programar uma AI restrita para que você pudesse criar uma ferramenta organizadora de reunião que exigisse o mínimo de esforço para usar, informando todas as informações essenciais necessárias para chegar às reuniões a tempo e informadas..

Idealmente, o que você faria é usar a tecnologia para vincular muitas informações, incluindo os perfis de todos os que estarão presentes na reunião e as trocas recentes de e-mails com eles, perfis relevantes da empresa, tweets recentes de qualquer um dos envolvidos e um planejador de viagens. que oferece opções de viagem com tempos de viagem, planos de rota e um mapa. Seria um guia abrangente completo para todas as reuniões e disponível com alguns toques na tela do smartphone.

Na verdade, minha empresa criou esse aplicativo, mas é perfeitamente possível criar um programa de AI restrito semelhante que possa ser conectado em rede no nível corporativo e incluir muitos serviços adicionais, incluindo a capacidade de anexar ou fazer circular documentos em nuvem necessários em reuniões..

Muito mais potencial

O AI estreito já é usado por sites de trem e passagens aéreas para que os consumidores possam pesquisar as opções e os preços das viagens - mas poderia fazer muito mais. Ele poderia fornecer comparações de espaço para as pernas e avaliações de pontualidade, atendimento, atendimento ao cliente e processamento de check-in. A lista pode continuar e o que você obterá é uma imagem precisa do que você está comprando, e não apenas quanto você vai pagar. É claro que isso teria um impacto nos níveis de atendimento ao cliente e no desempenho das companhias aéreas, mas não tanto quanto eu suspeito nas companhias ferroviárias.

Estreito AI foi notoriamente usado no beisebol na avaliação dos jogadores, resultando no livro best-seller e filme de mesmo nome Moneyball. O AI estreito foi usado para identificar os jogadores com melhor desempenho e preço médio. A avaliação e o cálculo funcionaram e a equipe envolvida, a Oakland Athletics, recrutou uma equipe com uma massa salarial de um terço das equipes que desempenhou, bem como, embora o entusiasmo do lado tenha sido outro assunto..

AI tão estreita pode ser programada para se organizar de todas as maneiras. Isso inevitavelmente leva à questão de quando será capaz de pensar e organizar para nós? Há pouca dúvida na comunidade de IA de que a chegada da TI ao processo de pensamento criativo é mais uma questão de tempo, não de conjectura. O consenso é que vamos vê-lo pela primeira vez em 2035, mas precisamos estar atentos às nossas expectativas sobre o que será.

Piscas perigosas

Como toda IA, a versão "forte" provavelmente terá uma visão bastante limitada de suas tarefas, mas dentro de um determinado mandato pode se tornar criativo de maneiras que não podemos apreciar. Por exemplo, você pode pedir para encontrar o método mais rápido de viagem para ir de Londres a Birmingham.

Uma vez que ele decide sobre a rota, digamos por via ferroviária, pode considerar que a maneira mais eficaz de chegar às Midlands na hora certa é invadir o computador da rede ferroviária central e parar todos os trens que possam atrasar o que ele reservou. para voce. Em situações diferentes, pode ter uma influência semelhante em redes rodoviárias ou aéreas.

O problema não será obter uma IA forte para tentar nos ajudar, pode muito bem estar escrevendo uma lista muito longa de comportamento lógico que não é permitido realizar. O grande problema pode vir quando pedimos para erradicar uma doença humana. Nesta situação, pode decidir que, logicamente, o melhor curso de ação é erradicar os seres humanos. A decisão seria eficaz, mas preferiria frustrar a motivação por trás do pedido.

Por enquanto, podemos nos ater ao uso da versão estreita da IA ​​para nos ajudar a nos organizar de maneira mais eficiente em todos os tipos de formas..

  • David Senior é CEO da Lowdownapp Ltd. Com quase 20 anos de experiência em TI, trabalhou para corporações globais líderes, mas nos últimos dois anos foi co-fundador de duas empresas, a Spark33 Ltd para assessorar CxOs em aplicativos móveis e móveis, e Lowdownapp para focar no uso de inteligência artificial restrita na criação de aplicativos móveis baseados em informações contextuais em várias camadas.