Наука про досконалість даних та штучний інтелект – автоматизуйте управління діловою досконалістю та “Управління за вартістю”

Наука про вдосконалення даних оптимізує штучний інтелект для автоматизації досконалості бізнесу та діалогу між людиною та комп’ютером

Сьогодні дисципліна щодо досконалості даних викладається у багатьох університетах, таких як Юридичний університет Фрібурга, CNAM (Conservatoire National des Arts et Métiers) або Університет Бургундії Франш-Конте у Франції. Це наука про діалог між людьми та машинами.

Цифровий світ надзвичайно складний. Digital Enterprise 4.0, побачений спільнотою ISO, візуалізує всі ці складні взаємодії, які люди насправді мають у цьому новому цифровому світі. З огляду на цю складність, виникає питання, чи можна по-старому робити речі за старими технологіями.

Створення нового суспільства вимагає думати інакше. Питання: чи готові ми до цього? Насправді ніхто не готовий, але чи є у нас вибір? Так, у нас є вибір або стрибнути по-дурному, або керувати цінністю.

Всі ми шукаємо цінності, але що означає цінність? У лінгвістиці цінність – це багатозначність, тобто слово, що має кілька значень. Значення має лише два: одне і його протилежне. Перше значення – це те, що ми можемо виміряти (наприклад, гроші, енергія), інше значення – те, що ми не можемо виміряти (наприклад, людство, права людини, політика, правила) – і з початку світу ці два значення відходять убік . Обидва значення завжди були розділені, і ми ніколи не пов’язували їх між собою. Ось що викликає сьогоднішню складність.

Отже, як пов’язати ці два значення разом? Через дані. Це величезна можливість, яка дозволить нам нарешті пов’язати ці два значення і керувати цінністю.

Рішень багато. Ми намагаємось створити майбутнє, аналізуючи минуле або сьогодення: аналітика великих даних, IBM Watson, багато технологій, що існують у штучному інтелекті, що дозволяє нам розуміти світ і намагається спроектувати для нас майбутнє.

Але що, якщо світ, який ми створили, не є світ щастя; тобто те, що правила, які ми відкриємо з наявних даних, не приведуть нас до щастя, просто тому, що даних про щастя раніше не існувало? Ми повинні визнати і прийняти, що майбутні тенденції не обов’язково слідують минулим тенденціям. Якщо нам потрібно створити новий світ, це за новими правилами та новими даними – нам потрібно діяти як восьминіг. Нам потрібно перейти від логіки мережі, логіки павуків, до логіки восьминога.

У восьминога 8 мізків, пов’язаних з величезним мозком, який є поляризатором, головою. Восьминіг прожив свою цифрову революцію за мільйони років до нас. Ми не повинні з’єднувати дані разом, ми повинні поєднувати розумність разом. Підключення розумності означає, що даними потрібно керувати у джерела, інакше ми не зможемо інтегрувати всі ці дані.

Якщо ми інтегруємо ці дані в декількох місцях для створення озер даних і т. Д., Ми створюємо симетрії речей: Як тільки дані переміщуються з джерела, життєвий цикл джерела продовжується, а ця нова річ, яку ми створили, повністю розв’язана з життєвого циклу джерела. Поширеною ілюзією є те, що ми можемо створити озеро даних, а потім максимізувати цінність даних. Це неможливо.

Даними потрібно керувати у джерела

Остаточним кінцем, коли даними потрібно керувати та бути розумними, є Інтернет речей. Через кілька років з’являться так звані агрегатори даних. Вони дозволять обслуговувати ці дані від джерела до контексту використання даних. Оскільки дані без контексту не мають сенсу. Щоб зрозуміти дані, потрібно зрозуміти контекст використання – і контекст використання знаходиться не в джерелі, а в місці призначення. Ось чому найкращий спосіб дізнатись необхідні дані – отримати їх у джерелі. Кожен найкраще знає про свою власну особу, а тому може надати найсвіжіші дані про свою особу.

Якщо ми хочемо створити нове майбутнє, даними потрібно керувати у джерела – але хто є власником даних? Це питання власності даних. Джерело даних повинно володіти своїми даними і нести за них відповідальність. Це переговори щодо зв’язку людей та укладення контрактів, щоб вони змусили їх ділитися своїми даними. Чому люди повинні надавати свої дані? Оскільки ви можете бути прозорими в процесі створення вартості та домовитись про цінність для них, щоб вони могли ділитися своїми даними на вимогу. Це новий світ – він поєднує розумність.

Дані, які існують, не обов’язково допоможуть нам створити нове майбутнє. Якщо ми хочемо створити майбутнє, нам потрібно починати з майбутнього, тобто це альфа перед омегою. Ми повинні розпочати з омеги – кінцевого пункту, який ми хотіли б створити, образу нового суспільства, яке ми хотіли б створити, а потім використати наш інтелект, щоб поїхати туди. Це може допомогти нам узгодити наш шлях із технологією. Ми повинні знати свою мету, щоб туди потрапити.

Як змусити людей мислити по-новому, коли вони бояться нової парадигми?

Уявіть собі світ із цією супер машиною, яка врятує людство. Пора примирити людей і машини для спільної роботи. Машини є частиною нашого суспільства, і без цієї машини неможливо вижити чи створити нове суспільство досконалості, що регулюється цінністю, оскільки ця складність виходить за рамки нашої уяви. Ми не зможемо керувати тими цунамі, що вражають світ.

Під час біблійної повені Ной побудував човен, щоб допомогти, інакше ніхто б не вижив. Отже, це машина, яка дозволить людям і комп’ютерам працювати разом задля співпраці та створення нового цифрового суспільства.

“Поки чоловіки можуть дихати або очі бачать / Так довго це живе, і це дає тобі життя”. Навіть Шекспір уявляв машину вічності 4 століття тому. Однак тут справа не в зображенні машини, а в її спільному створенні.

Доктор Валід ель Абед

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/data-excellence-science-artificial-intelligence-automate-el-abed/.

Dr Walid el Abed люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: