AI centraal op Economist Innovation Summit – Leiders roepen op tot versterking, niet vervanging, van menselijke vaardigheden

Panel (L-R): Nicole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall & Tom Standage

Artificele intelligentie domineerde de openingsessie van de Economist Innovation Summit van vandaag (#EconInnov). Voor deelnemers als ik – Jeremy Cowan – die AI zagen als een verzameling chatbots en pilots, diende de sessie als een beslissende wake-up call.

Tom Standage, deputy editor van The Economist, verwelkomde Nicole Eagan, CEO van Darktrace, een bedrijf dat zich positioneert als een "Enterprise Immune System" voor cybersecurity. Eagan kondigde aan dat Darktrace's AI-platform nu actief is in meer dan 7.000 organisaties wereldwijd.

(Nicole zal binnenkort geïnterviewd worden door IoT Now over de AI-markt en deze implementaties in meer detail. Red.)

Hoewel het niet verrassend was dat banken AI gebruiken voor fraudedetectie en predictieve analytics, benadrukte Eagan dat de meeste implementaties in minder dan een uur voltooid kunnen worden – een claim die we tijdens haar interview dieper zullen verkennen.

Standage bracht een veelvoorkomende zorg naar voren: hoe kan een AI-systeem dreigingen detecteren die al in het netwerk bestaan? Eagan legde uit dat het systeem de huidige staat initieel als "normaal" kan vlaggen tijdens de eerste paar dagen van de operatie, maar door meerdere datastromen te analyseren snel leert om afwijkingen te ontdekken.

Zwaar maar niet traag

Toen gevraagd werd welke sectoren de AI-adoptie leiden buiten de financiële sector, gaf Heath P. Terry, Managing Director van Goldman Sachs, een verrassend antwoord: zware industrie – inclusief energie, olie en productie – ziet significante winsen. "Een gasturbine kan tot 400 sensoren hosten," merkte Terry op, "en AI kan potentiële storingen van vijf uur tot vijf dagen voorspellen. Het plannen van onderhoud tijdens laag-gebruik vensters kan cruciaal zijn voor utiliteitsbedrijven die opereren op 2-3% marges."

Standage uitte echte verrassing, opmerkend: "Dit zijn de typen bedrijven die we meestal niet associeren met snelle software-adoptie." Toegevraagd naar achterblijvende sectoren, verduidelijke Terry dat het niet een gehele sector is, maar individuele bedrijven. "Detailhandel is vaak trager, voornamelijk door een enorme tekort aan talent," zei hij. "Een AI-expert van acht cijfers kiest onwaarschijnlijk een detailhandelketen boven Google of een andere techreus." Het grootste obstakel, volgens Terry, blijft de beschikbaarheid van hoogwaardige data.

Michael Wignall, Microsoft UK's CTO, deelde hoe het bedrijf AI in productiviteitstools insluit. "We maken AI een standaard onderdeel van dagelijkse workflows," zei hij. "Realtime vertaling op Skype ondersteunt nu Chinees-naar-Engels gesprekken. Door de drempel voor AI te verlagen, democratiseren we het gebruik." Hij benadrukte ook Microsoft's rol in het mogelijk maken van een Dixons Carphone-chatbot en het helpen van Rolls-Royce bij het lanceren van een Engines-as-a-Service-model – voorbeelden die AI's potentieel illustreren om bedrijfsmodellen te transformeren, hoewel met bijbehorende risico's.

Bouwen of kopen, en andere risico's

Standage merkte op dat techreuzers als Google en Facebook van idee naar product kunnen gaan in slechts vijf maanden, een scherp contrast met de decennia-lange overstap die veel bedrijven maakten bij het adopteren van cloud-e-mail. Wignall was het eens dat AI, machine learning en deep learning een mix zullen zien van overte ontwikkeling en stille adoptie. "Gebruikers zullen bewust worden van AI door de utiliteit ervan," zei hij.

Hij voegde toe dat voor sectoren zoals financiële diensten, organisaties vaak AI-oplossingen in-house bouwen, terwijl Microsoft en Google complexe bouwstenen leveren om het wiel niet opnieuw uit te vinden.

Eagan waarschuwde dat het uitbreiden van AI-implementaties het aanvalsoppervlak van een organisatie kan vergroten, gezien het talentetekort – meer dan 2 miljoen open cybersecurity-functies wereldwijd. "Een cyber-aanval kan data sneller versleutelen dan een security-manager koffie kan halen," zei ze. "Daarom moet menselijk toezicht versterkt worden met AI."

Mensenen hebben tijd nodig om AI te vertrouwen

Toegevraagd of ingenieurs weerstand bieden aan AI-integratie, antwoordde Eagan dat wanneer AI gebruikt wordt om dreigingen te detecteren, medewerkers over het algemeen ontvankelijk zijn. "We geven mensen de mogelijkheid om de eindactie te beslissen, en de machine neutraliseert dreigingen," zei ze. Darktrace's implementatiemodel begint met Recommendation Mode, gaat dan over naar Human Confirmation Mode, en uiteindelijk naar Active Mode waar AI autonoom kan handelen. "Vertrouwen wordt opgebouwd over tijd," voegde ze toe.

"Cyberexperts zijn in een soort man-aan-man gevecht met hackers wanneer het systeem net geïmplementeerd is," legde ze uit. "Binnen een jaar, na het testen van de technologie, treden ze een due-diligence-fase in, waarbij ze hun cyberverdediging benchmarken tegen peers."

Afsluitend benadrukte Wignall dat AI een productiviteitstool is maar ook een katalysator voor nieuwe bedrijfsmodellen. "Terwijl de Luddieten in de 19e eeuw jobverlies vrezen, creëerden spoorwegen en telegrafen uiteindelijk nieuwe werkgelegenheidskansen," zei hij.

De auteur is Jeremy Cowan, Editorial Director van IoT Now, IoT Global Network en VanillaPlus.