Der Strategic System Design Experience Manager

Befehlszeile für die Massen (KI)

Die Gefahr besteht darin, dass wir mit der KI dieselben Fehler machen, die wir mit den Daten gemacht haben. Der beste Einsatz von Technologie besteht nicht darin, sie schneller oder umfassender zu nutzen, aber die meisten Menschen verhalten sich so, als wäre sie eine Sache, auch wenn in Systemen tagtäglich die Komplexität die Geschwindigkeit übertrifft. Erfolgreich sind diejenigen Unternehmen, die unbeabsichtigt Technologie einsetzen und ein hohes Maß an Kreativität einsetzen. Die Formel-1-Technik braucht immer noch einen Hamilton; Der Kunst wurden Farben und Pinsel gegeben, aber in den fortschrittlichsten Kunstformen haben die Menschen Ausdrucksformen entwickelt, die über die einfache Verwendung dieser Werkzeuge hinausgehen. Es sind immer Menschen!

Nachdem ich KI eingesetzt hatte, brauchte ich nur wenige Stunden, um kritische Hürden zu überwinden, die menschliches Eingreifen und Kreativität erforderten, um sie zu umgehen und das Tool dazu zu bringen, das zu tun, was ich brauchte. Vielleicht finde ich diese Einschränkungen nach über 20 Jahren der Innovation und des Einsatzes neuer Technologien schneller. Deshalb möchte ich Ihnen sagen, dass die Verfügbarkeit der Technologie Ihre Probleme nicht lösen und dazu führen wird, dass Sie die Hälfte Ihres Personals entlassen. Je schneller Sie dies erkennen, desto schneller verringern Sie das Risiko, Investitionen in KI zu vermasseln, wie ich gesehen habe, wie Unternehmen Millionen für wertlose Bemühungen in Big Data, AR, VR, Blockchain, Krypto, Gamification, Agile oder jeden anderen Arbeitsplatz verbrennen. verwandte angeblich automatisierte Unternehmenslösung, die sofort einsatzbereit ist und dann wie ein Zauber funktioniert. KI ist exponentiell leistungsfähiger und daher schwieriger umzusetzen. Amazon hat gerade nach Tests zugegeben, dass Serverless keine Sache ist. Zumindest haben sie es versucht.

Bill Schmarzo, der Dekan für Big Data, erklärte in unseren Podcast-Episoden, dass der Schlüssel zur Arbeit mit Daten menschenzentrierte Erkenntnisse sind, die Ihnen helfen zu verstehen, was Daten bedeuten.https://podcasts.apple.com/gb/podcast/the-wicked-podcast/id1509106202?i=1000531799855Seiner Erfahrung nach bringt Design Thinking den menschlichen Aspekt und die Denkweise mit ein, um Daten den Wert zu geben, den sie haben können.

Ich werde in den kommenden Tagen meine erste KI-Datenbank installieren, um das zu bewältigen, was Midjourney mir nicht erlaubt. Der wahre Wert liegt im Kennenlernen des Werkzeugs, mit dem man problemlos einige erstaunliche Grundtricks ausführen kann, aber wie alles andere erfordert ein ernsthafter Wert ernsthafte Anwendungskenntnisse.

Wir brauchen immer noch Leute, die anfangen, dies aus vielen verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.

Für KI sind nicht nur Spezialisten erforderlich, die die Grundlagen von KI-Tools und Trainingssystemen entwickeln, sondern auch viele Endbenutzer, die lernen und erweitern, wie sie die Tools nutzen. Wir haben den Leuten nur eine Reihe von Primärfarben gegeben und ihnen gesagt, dass die Leinwandgröße variabel ist. Wir brauchen Menschen, die abstrakt malen, perfekte Kreise zeichnen und Stöcke oder Eimer anstelle von Pinseln verwenden können, um das Mögliche auszuschöpfen. Die Leute werden damit fahren! Die Unternehmen, die das nicht verstehen, werden nicht in der Tate Modern landen, sondern auf einem örtlichen Straßenmarkt, wo sie Dinge verkaufen, die nur Nerds wie mir Aufmerksamkeit schenken. Ich mag die Tate- und Straßenmärkte, aber ich bin mir sicher, dass Sie verstehen werden, was ich meine.

Wo sind diese scheinbaren Grenzen, die Menschen erweitern müssen, um Werte zu erkennen, und was haben wir vorher übersehen?

Wo ist die technologische Grenze?

• Sprache: Sie können mit ChatGPT oder Midjourney sprechen, aber sie interpretieren das, was Sie sagen, auf ihre Art und Weise. Es gibt Hunderte von Eingabeaufforderungen und Möglichkeiten, Dinge zu beschreiben, um sie dazu zu bringen, das zu tun, was sie wollen. Ich habe beispielsweise versucht, Midjourney dazu zu bringen, ein Bild zu erstellen, bei dem aus einigen Rohren Schmiere austrat. Es würde keine Gänsehaut oder Rohre auf die richtige Art und Weise rendern. Man interpretierte eine Dampfmaschine auch immer als Dampflok. Es würde einfach nicht vom falschen Bild abweichen oder die von mir beschriebenen Funktionen wiedergeben. Daher sind Geschick und Experimentierfreudigkeit erforderlich, um zu wissen, was das Werkzeug kann und wie man es dazu bringt, bestimmte Dinge zu tun. Das sind stundenlange Schulungen durch den kontrollierenden Menschen, nicht unähnlich dem Lernen, wie sich ein Material unter bestimmten Umständen verhält. Wir brauchen Leute, die wissen, wie man das macht.
• Interkonnektivität: Das Erstellen benutzerdefinierter Inhalte als Text oder Bilder ist nur ein Teil der Kette. Es muss noch in ein CMS oder andere Veröffentlichungsplattformen verschoben werden. Es muss für Plattformen angepasst und mit anderen Bereitstellungssystemen sowie Neuanpassungen, Vorlagen usw. verknüpft werden. Alle von der KI erzeugten Daten müssen weiterhin an ihren Kontext angepasst werden. Wie auch immer wir kommunizieren, wir werden neue Formate entwickeln, in denen wir dies tun. Wie die meisten anderen Technologien benötigt sie APIs; Es ist alles isoliert und erfordert, dass Menschen die Teile verbinden. Wir werden noch lange Zeit Leute brauchen, die das können.
• Ebenen mit neuem Wert: YouTube hatte Influencer-Wellen, die zusätzlich zum einfachen Video-Sharing einen neuen Markt aufbauten. Bei der Blockchain kam es zu Krypto-Einführungen und Betrügereien. Eine Plattform ist oft nur der Ausgangspunkt. Der darüber hinausgehende Wert ergibt sich aus menschlichen Netzwerken und ihrem Verhalten, nicht unähnlich der Börse oder dem berüchtigten Subprime-Kreditgeber-Crash von 2007. So wie die Druckmaschine die Alphabetisierung übertrieben hat, werden sich darüber hinaus Werte schnell weiterentwickeln. Zu wissen, welche KI-Tools heute verfügbar sind, scheint ein Wert zu sein, der Menschen von anderen abhebt. Wir werden weiterhin Menschen brauchen, die diese neue Werteebene entwickeln, die wahrscheinlich den nächsten Schritt definieren wird.
• Befehlszeile für die Massen: Apps müssen intuitiv sein. Wenn Sie als Unternehmen möchten, dass Ihre Kunden es nutzen, muss die Art und Weise, wie sie es nutzen, dennoch benutzerfreundlich sein. Es ist nicht einfach, mithilfe von KI-Tools eine eindeutige Antwort zu erhalten. Dies ist ein Designproblem. Als Unternehmen möchten Sie, dass die Ergebnisse wertvoll und intuitiv sind. Menschen, denen es schwerfällt, den Wert zu ermitteln, werden Ihre Dienstleistung nicht kaufen. Wir brauchen immer noch Leute, die diese Dienste auf benutzerfreundliche Weise verfügbar machen.

• Datenmaterial: Als Daten oder Big Data zum Thema wurden, bestand die Verzögerung häufig darin, dass Daten bereinigt oder auf neue Weise erstellt werden mussten. Es erforderte, dass die Leute definierten, welche Daten benötigt wurden, und dass andere Leute dabei halfen, Anreize für die Hinzufügung dieser Daten zu schaffen. Das ist auch heute noch eine Herausforderung, wie ich letztes Jahr in einem globalen Projekt erlebt habe.
• API-Einschränkungen: Ich habe eine erfolgreiche Musik-App für iOS erstellt, die auf mindestens drei APIs basiert. Im Laufe der Jahre habe ich mehr als 20 erfahren und betreibe immer noch einen Geoserver auf meinem Raum. So erstaunlich und magisch APIs auch sind, ich stieß schnell auf Funktionseinschränkungen und verbrachte meine Zeit hauptsächlich mit Problemumgehungen. Ökosysteme werden weiterhin Menschen brauchen, die fehlende Teile verbinden und fehlende Funktionen ermöglichen.
• Outsourcing Freeze: Mit günstigen Diensten erhalten Sie einfache und eingeschränkte Versionen des Dienstes. Sie werden mit ihnen Verträge abschließen, und es wird für die Lieferanten angesichts der aktuellen Situation unmöglich sein, ihr Angebot weiterzuentwickeln. Der Wert entwickelt sich zu schnell, was bedeutet, dass der Auftragnehmer eine Investition vermeidet, die die Margen schmälert. Neue Partnerschaften müssen dafür sorgen, dass Systeme miteinander verbunden werden und sich in Zusammenarbeit weiterentwickeln. An den Verbindungspunkten müssen Menschen zusammenarbeiten.
• Neues Verhalten: Menschen verändern ihre Aktivitäten durch neue Dienste. Die Suchanfragen von Google sind bereits betroffen. Neue Werkzeuge werden Produktion und Konsum verändern. Das bedeutet, dass die Menschen neue Wege wollen, Dinge zu erledigen, und dass Produktionsprozesse erneut überprüft werden müssen. Jemand muss recherchieren und herausfinden, was Kunden und Klienten brauchen, und dann dafür entwerfen. Bester und intuitiver Zugang bedeutet Verkauf.

Es wurde nicht automatisierter; es ist einfach viel komplexer geworden.

Sie werden immer noch Leute brauchen, die auf Technologie- und Markenebene Anpassungen und Integrationen vornehmen.

Sie brauchen Partner, die Ihnen mehr Flexibilität in Bezug auf die Technologie und ihre Entwicklung bieten und mehr und nicht weniger zusammenarbeiten.

Am wichtigsten ist, dass Sie immer noch verstehen, wie sich die Realität verändert hat und wie Sie Ihren Umgang mit dem Markt verbessern müssen, damit Sie die neuen Verhaltensweisen an den Markt anpassen.

Vollständige Automatisierung gibt es nicht. Ein System braucht Menschen, die es überprüfen und warten. Wenn Sie jedoch wachsen wollen, müssen Sie Dinge mehr denn je erforschen, entwerfen und testen.

Zu wissen, welche Rolle Menschen innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens spielen, ist wahrscheinlich noch wichtiger als je zuvor. KI ist exponentieller als jede Technologie zuvor, daher ist das Risiko, hier einen Fehler zu machen, exponentiell größer. Wir brauchen exponentiell klügere Menschen. Da es diese nicht gibt, brauchen wir komplexere und interdisziplinäre Teams und keine ausgelagerten Spezialisten. Menschen sind wichtiger denn je.

Was denken Sie?

Welche neuen Teams bauen Sie auf?

Was werden Sie als Service-Designer, Unternehmensarchitekt oder Systemdenker mehr tun?

Spannende Zeiten liegen vor uns!

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