Trois considérations éthiques pour les fabricants investissant dans l'intelligence artificielle

Alors que l'intelligence artificielle (IA) est répandue dans des secteurs tels que le secteur financier, où les algorithmes et les arbres de décision sont depuis longtemps utilisés pour approuver ou refuser les demandes de prêt et les réclamations d'assurance, l'industrie manufacturière est au début de son parcours d'IA. Les fabricants ont commencé à reconnaître les avantages de l'intégration de l'IA dans les opérations commerciales, en associant les dernières techniques aux systèmes d'automatisation existants et largement utilisés pour améliorer la productivité.

Antony Bourne, président, Industries, IFS, explique que les fabricants doivent construire des systèmes éthiques alors que l'IA devient omniprésente dans l'industrie. Il décrit trois problèmes éthiques majeurs auxquels l'industrie est confrontée alors que les fabricants augmentent leurs investissements dans l'IA et se lancent dans cette nouvelle direction technologique.

Les fabricants investissent massivement dans l'IA. Une récente étude internationale IFS interrogeant 600 personnes interrogées, dont 383 étaient des décideurs majeurs de la fabrication, travaillant avec des technologies telles que la planification des ressources d'entreprise (ERP), la gestion des actifs d'entreprise (EAM) et la gestion des services sur le terrain (FSM), a révélé que plus de 90 % des les fabricants prévoient des investissements dans l'IA.

Combinée à d'autres technologies telles que la 5G et l'Internet des objets (IoT), l'IA permettra aux fabricants de créer de nouveaux rythmes et méthodologies de production. La communication en temps réel entre les systèmes d'entreprise et les équipements automatisés permettra aux entreprises d'automatiser des modèles commerciaux plus complexes que jamais, y compris la configuration à la commande ou même la fabrication sur mesure.

Malgré la productivité, les économies de coûts et les gains de revenus associés à l'IA, l'industrie voit maintenant la première série de problèmes éthiques apparaître à mesure qu'elle se généralise. Voici les trois principales considérations éthiques que les entreprises doivent prendre en compte lorsqu'elles investissent dans l'IA.

1. Quel sera l'impact de l'IA sur vos effectifs ?

L'IA apportera sa plus forte contribution à la croissance du chiffre d'affaires en créant de nouvelles offres nettes de produits et de services qui étaient auparavant irréalisables. Pour les fabricants exécutant des contrats de service après-vente, l'utilisation de chatbots équipés de capacités de traitement du langage naturel (NLP) est le choix évident.

Ces machines peuvent automatiser un pourcentage élevé d'interactions avec les clients, aidant à gérer des besoins de service plus simples qui ne nécessitent pas d'escalade spécifique, permettant ainsi au personnel d'assistance de se concentrer sur des problèmes plus complexes. De plus, lier des systèmes d'IA à des appareils connectés a le potentiel de rendre les résolutions à distance plus efficaces et beaucoup moins laborieuses.

Mais il y aura également des implications importantes pour le résultat net, car le nombre d'heures de travail nécessaires pour produire de la valeur diminue, ce qui a conduit à diverses opinions et prédictions sur l'impact exact de l'IA sur la main-d'œuvre.

Selon une étude du National Council on Compensation Insurance (NCCI) de 2017, depuis 1990, la production manufacturière américaine a augmenté de plus de 70 % tandis que l'emploi a chuté de plus de 30 % au cours de la même période. Cela signifie qu'en 2016, les États-Unis ont produit au moins 70 % de biens de plus qu'en 1990 avec seulement environ 70 % de la main-d'œuvre, et explique en grande partie pourquoi, pendant cette période, la productivité du travail dans le secteur manufacturier américain a augmenté de 140 %.

Comme le souligne l'étude du NCCI, l'automatisation de la fabrication a réduit les coûts de production, rendant les fabricants américains moins chers et le rôle plus compétitif en raison de la réduction des besoins en main-d'œuvre, en particulier si les nouveaux emplois créés par l'IA sont de courte durée pendant une période de transition. Des questions importantes se posent maintenant :aurons-nous besoin d'une semaine de travail plus courte, de nouveaux modèles commerciaux ou de nouveaux systèmes économiques pour faire face à ce changement ?

Mais il y a plus à faire avec l'IA :pour améliorer et augmenter les compétences humaines

Les optimistes suggèrent que la technologie de l'IA peut remplacer certains types de main-d'œuvre, mais que les gains d'efficacité l'emporteront sur les coûts de transition. Ils pensent que l'IA arrivera sur le marché dans un premier temps en tant que guide pour les travailleurs humains, les aidant à prendre de meilleures décisions et à améliorer leur productivité. En outre, l'investissement dans cette technologie a le potentiel d'améliorer les compétences des employés existants et d'augmenter l'emploi dans des fonctions commerciales ou des secteurs qui ne sont pas en concurrence directe avec l'IA.

De plus, les récentes recherches de l'IFS laissent présager un avenir encourageant pour une IA harmonisée et une main-d'œuvre humaine dans le secteur manufacturier. L'étude IFS AI a révélé que les personnes interrogées considéraient l'IA comme un moyen de créer plutôt que de supprimer des emplois. Environ 45 % des personnes interrogées ont déclaré s'attendre à ce que l'IA augmente les effectifs, tandis que 24 % pensent que cela n'aura pas d'impact sur les chiffres de l'effectif.

2. Évaluez-vous honnêtement les gains potentiels de productivité et de rentabilité de l'IA ?

Il est facile pour les organisations de dire qu'elles se transforment numériquement. Ils ont adhéré aux mots à la mode, lu la recherche, consulté les analystes et vu les chiffres sur les économies de coûts potentielles et la croissance des revenus.

Mais la transformation numérique n'est pas un mince changement. Il s'agit d'un changement complet dans la façon dont vous sélectionnez, mettez en œuvre et exploitez la technologie, et se produit à l'échelle de l'entreprise. Une première étape cruciale pour une transformation numérique réussie consiste à vous assurer que les parties prenantes appropriées sont impliquées dans votre parcours numérique dès le début. Cela signifie que les responsables de la fabrication doivent être transparents lorsqu'ils évaluent et communiquent les gains de productivité et de rentabilité de l'IA par rapport au coût des changements commerciaux transformateurs afin d'augmenter considérablement la marge.

Évaluer la valeur de l'IA est plus compliqué

Lorsque les entreprises ont investi pour la première fois dans l'informatique, elles ont dû inventer de nouvelles mesures liées à des avantages tels qu'un achèvement plus rapide des processus ou des rotations des stocks et des taux d'achèvement des commandes plus élevés. Mais la fabrication est un territoire complexe. Une combinaison de processus enracinés, de chaînes d'approvisionnement étirées, d'actifs en dépréciation et de pressions mondiales croissantes fait de la planification des résultats améliorés parallèlement aux exigences quotidiennes une perspective difficile. Les dirigeants et leurs fournisseurs de logiciels doivent suivre un processus rigoureux et minutieux pour identifier les opportunités de valeur acquise.

La mise en œuvre de nouvelles stratégies commerciales nécessitera des dépenses en capital et des investissements dans le changement de processus, qui devront être vendus aux conseils d'administration, aux investisseurs et aux autres parties prenantes. En tant que tels, les dirigeants doivent éviter la tentation de faire des promesses excessives lorsqu'ils discutent de l'IA. Ils doivent faire la distinction entre les résultats incrémentiels qu'ils peuvent attendre de la mise en œuvre de l'IA dans un processus étroit ou défini par opposition à une approche systémique dans l'ensemble de leur organisation.

3. Appropriez-vous les résultats de l'IA - bons et mauvais

Il peut y avoir des conséquences intentionnelles ou imprévues des résultats basés sur l'IA, mais les organisations et les décideurs doivent comprendre qu'ils seront tenus responsables des deux. Nous ne devons pas chercher plus loin que les tragédies des accidents de voiture sans conducteur et les luttes qui ont suivi, car la responsabilité n'est pas attribuée sur la base de l'algorithme ou des entrées de l'IA, mais en fin de compte des motivations sous-jacentes et des décisions prises par les humains.

Les dirigeants ne peuvent donc pas se permettre de sous-estimer les risques de responsabilité que présente l'IA. Cela s'applique en termes de si l'algorithme s'aligne ou prend en compte les véritables résultats de l'organisation, et l'impact sur ses employés, ses fournisseurs, ses clients et la société dans son ensemble. Tout cela tout en empêchant la manipulation de l'algorithme ou des données alimentant l'IA qui aurait un impact sur les décisions de manière contraire à l'éthique, intentionnellement ou non.

Rappelez-vous que l'IA est un outil développé par l'homme après tout

Margot Kaminski, professeur agrégé à la faculté de droit de l'Université du Colorado, a soulevé la question du « biais d'automatisation », la notion selon laquelle les humains font davantage confiance aux décisions prises par les machines qu'aux décisions prises par d'autres humains. Elle soutient que le problème avec cet état d'esprit est que lorsque les gens utilisent l'IA pour faciliter des décisions ou prendre des décisions, ils s'appuient sur un outil construit par d'autres humains, mais souvent ils n'ont pas la capacité technique, ou la capacité pratique, de déterminer s'ils devraient compter sur ces outils en premier lieu.

C'est là que « l'IA explicable » sera essentielle :l'IA qui crée un chemin d'audit afin qu'avant et après les faits, il y ait une représentation claire des résultats que l'algorithme est conçu pour atteindre et de la nature des sources de données sur lesquelles il travaille. . Kaminski affirme que les décisions explicables en matière d'IA doivent être rigoureusement documentées pour satisfaire les différentes parties prenantes, des avocats aux data scientists en passant par les cadres intermédiaires. « Un avocat peut être intéressé par différents types d'explications qu'un informaticien, comme une explication qui permet de savoir si une décision est justifiée, si elle est légale, ou permet à une personne de contester cette décision d'une manière ou d'une autre », explique Kaminksi.

Êtes-vous prêt à évoluer numériquement avec l'IA ?

Les fabricants dépasseront bientôt le point d'essayer de dupliquer l'intelligence humaine à l'aide de machines et se dirigeront vers un monde où les machines se comportent d'une manière dont l'esprit humain n'est tout simplement pas capable. La véritable transformation numérique grâce à l'IA verra son influence sur tous les processus au sein d'une organisation, en automatisant les systèmes et en faisant des tâches répétitives un souvenir lointain.

Bien que cela réduise les coûts de production et augmente la valeur que les organisations peuvent restituer avec des intrants limités, ce changement changera également la façon dont les gens contribuent à l'industrie, le rôle du droit du travail et de la responsabilité civile. Il y aura des défis éthiques à surmonter, mais les organisations qui trouvent le bon équilibre entre adopter l'IA et être réalistes quant à ses avantages potentiels - tout en gardant les travailleurs heureux et, en retour, contribuant à la société - usurperont et prendront le relais. Serez-vous l'un d'entre eux ?