O gerente de experiência de design de sistema estratégico

May 10 2023

Linha de comando para as massas (IA) O perigo é que com a IA cometemos os mesmos erros que cometemos com os dados. O melhor uso da tecnologia não é usá-la mais rápido ou maior, mas a maioria das pessoas se comporta como se fosse uma coisa, mesmo que a complexidade supere a velocidade nos sistemas todos os dias.

Linha de comando para as massas (AI)

O perigo é que com a IA cometemos os mesmos erros que cometemos com os dados. O melhor uso da tecnologia não é usá-la mais rápido ou maior, mas a maioria das pessoas se comporta como se fosse uma coisa, mesmo que a complexidade supere a velocidade nos sistemas todos os dias. As empresas bem-sucedidas são aquelas que aplicam o uso não intencional de tecnologia e alta criatividade. A tecnologia da Fórmula 1 ainda precisa de um Hamilton; a arte recebeu cores e pincéis, mas nas formas mais progressivas de arte, as pessoas desenvolveram formas de expressão além do simples uso dessas ferramentas. É sempre gente!

Levei apenas algumas horas depois de usar a IA para atingir obstáculos críticos que precisavam de intervenção humana e criatividade para contornar e fazer a ferramenta fazer o que eu precisava. Talvez depois de mais de 20 anos de inovação e uso de novas tecnologias, eu encontre essas limitações mais rapidamente. Portanto, sinto dizer a você que a disponibilidade da tecnologia não resolverá seus problemas e permitirá que você demita metade de sua equipe. Quanto mais rápido você perceber isso, mais rápido você reduzirá o risco de atrapalhar os investimentos em IA, como já vi organizações queimarem milhões em esforços sem valor em big data, AR, VR, blockchain, criptografia, gamificação, agilidade ou qualquer outro local de trabalho. solução corporativa supostamente automatizada relacionada que sai da caixa e funciona como um encanto. A IA é exponencialmente mais poderosa e, portanto, mais complexa de acertar. A Amazon acabou de admitir que serverless não é uma coisa depois de testá-lo. Pelo menos eles tentaram.

Bill Schmarzo, o Reitor de Big Data, explicou em nossos episódios de podcast que a chave para trabalhar com dados são insights centrados no ser humano que ajudam você a entender o que os dados significam.https://podcasts.apple.com/gb/podcast/the-wicked-podcast/id1509106202?i=1000531799855Em sua experiência, o design thinking traz o aspecto humano e a mentalidade para tornar os dados o valor que eles podem ter.

Vou instalar meu primeiro banco de dados AI nos próximos dias para superar o que o Midjourney não me permite fazer. O valor real está em conhecer a ferramenta, que pode facilmente fazer alguns truques básicos incríveis, mas como todo o resto, o valor sério exige habilidades sérias de uso.

Ainda precisamos que as pessoas comecem a olhar para isso de muitos ângulos diferentes.

A IA não exigirá apenas especialistas que construam as entranhas das ferramentas de IA e sistemas de treinamento, mas muitos usuários finais que estão aprendendo e expandindo como usam as ferramentas. Nós apenas demos às pessoas um monte de cores primárias e dissemos a elas que o tamanho da tela é variável. Vamos precisar de pessoas que possam pintar de forma abstrata, desenhar círculos perfeitos e usar bengalas ou baldes em vez de pincéis para expandir o que é possível. As pessoas vão dirigir isso! As empresas que não entendem isso não vão acabar na Tate Modern, mas em um mercado de rua local vendendo coisas que apenas nerds como eu vão prestar atenção. Eu gosto da Tate e dos mercados de rua, mas tenho certeza que você vai me entender.

Onde estão esses limites aparentes que as pessoas precisam expandir para valorizar e o que perdemos antes?

Onde está o limite tecnológico?

Idioma: Você pode falar com ChatGPT ou Midjourney, mas eles interpretarão o que você disser da maneira deles. Existem centenas de prompts e maneiras de descrever as coisas para levá-los a fazer o que desejam. Como exemplo, tentei fazer com que o Midjourney criasse uma imagem que tivesse uma gosma saindo de alguns canos. Não renderizaria nenhuma gosma ou canos da maneira certa. Também interpretou uma máquina a vapor sempre como um trem a vapor. Ele simplesmente não mudava da imagem errada ou renderizava os recursos que descrevi. Portanto, é preciso habilidade e experimentação para saber o que a ferramenta pode fazer e como fazê-la fazer certas coisas. São horas de treinamento pelo humano controlador, não muito diferente do aprendizado, como um material se comporta em certas circunstâncias. Precisamos de pessoas que saibam fazer isso.
Interconectividade: criar conteúdo personalizado como texto ou imagens é apenas uma parte da cadeia. Ele ainda precisa ser movido para um CMS ou outras plataformas de publicação. Ele precisa ser ajustado para plataformas e acorrentado a outros sistemas de entrega e reajustes, modelos, etc. Quaisquer dados produzidos da IA ainda precisam ser ajustados para seu contexto. Seja como for que nos comuniquemos, desenvolveremos novos formatos dentro dos quais o fazemos. Como a maioria das outras tecnologias, ele precisa de APIs; é tudo isolado e requer pessoas para conectar as peças. Por muito tempo, precisaremos de pessoas que possam fazer isso.
Camadas de novo valor: o Youtube teve ondas de influenciadores construindo um novo mercado em cima do simples compartilhamento de vídeo. Blockchain teve lançamentos de criptografia e golpes. Muitas vezes, uma plataforma é apenas o ponto de partida. O valor superior vem das redes humanas e de seu comportamento, não muito diferente do mercado de ações ou do infame crash do credor subprime de 2007. Como a alfabetização hipercarregada da imprensa, os valores evoluirão rapidamente. Saber quais ferramentas de IA estão disponíveis hoje parece ser um valor que coloca as pessoas à frente das outras. Ainda precisaremos de pessoas que desenvolvam essa nova camada de valor, o que provavelmente definirá o próximo passo.
Linha de comando para as massas: os aplicativos devem ser intuitivos. Como empresa, se você deseja que seus clientes o usem, a maneira como eles o usam ainda deve ser amigável. Não é fácil obter uma resposta clara das ferramentas de IA. Este é um problema de projeto. Como empresa, você deseja que os resultados sejam valiosos e intuitivos. As pessoas que lutam para chegar ao valor não vão comprar o seu serviço. Ainda precisamos de pessoas para disponibilizar esses serviços de maneira fácil de usar.

Material de dados: quando os dados ou big data se tornaram uma coisa, o problema geralmente era que os dados precisavam ser limpos ou criados de uma nova maneira. Exigia que as pessoas definissem quais dados eram necessários e outras pessoas para ajudar a incentivar as pessoas a adicioná-los. Isso ainda é um desafio hoje, como experimentei em um projeto global no ano passado.
Limitações da API: criei um aplicativo de música de sucesso no iOS com base em pelo menos 3 APIs. Ao longo dos anos, aprendi mais de 20 e ainda administro um geoservidor no meu espaço. Por mais incríveis e mágicas que sejam as APIs, encontrei limitações de recursos rapidamente e principalmente gastei tempo em soluções alternativas. Os ecossistemas ainda precisarão de pessoas para conectar as peças que faltam e habilitar os recursos que faltam.
Outsourcing Freeze: serviços baratos oferecem versões simples e limitadas do serviço. Você vai contratar com eles, e será impossível para os fornecedores evoluir sua oferta dado o cenário atual. O valor evolui muito rápido, o que faz com que o contratante evite um investimento que reduza as margens. Novas parcerias precisam fazer com que os sistemas se conectem e evoluam em colaboração. As pessoas têm que trabalhar juntas nos pontos de conexão.
Novo comportamento: as pessoas mudam o que fazem com os novos serviços. As buscas do Google já foram afetadas. Novas ferramentas mudarão a produção e o consumo. Isso significa que as pessoas querem novas maneiras de fazer as coisas e os processos de produção devem ser revistos novamente. Alguém tem que pesquisar e descobrir o que os clientes e clientes precisam e depois projetar para isso. Acesso melhor e intuitivo significa vendas.

Não ficou mais automatizado; ficou muito mais complexo.

Você ainda precisará de pessoas para personalizar e integrar em nível de tecnologia e marca.

Você precisa de parceiros que lhe dêem mais flexibilidade em relação à tecnologia e sua evolução e colaborem mais, não menos.

Mais importante ainda, você ainda precisa entender como a realidade mudou e como você deve melhorar a forma de se envolver com o mercado para que você se ajuste ao mercado com os novos comportamentos.

Automação completa não é uma coisa. Um sistema precisa de pessoas para verificar e mantê-lo, mas se você deseja crescimento, deve explorar, projetar e testar as coisas mais do que nunca.

Saber o papel que os humanos desempenham dentro e fora de sua organização provavelmente se tornou ainda mais crítico do que nunca. A IA é mais exponencial do que qualquer tecnologia anterior, então o risco de errar é exponencialmente maior. Precisamos de pessoas exponencialmente mais inteligentes. Como não existem, precisamos de equipes mais complexas e interdisciplinares, não de especialistas terceirizados. As pessoas são mais importantes do que nunca.