Boekbespreking: “Kracht en Voorspelling”

Niet veel auteurs beginnen hun nieuwe boek met een eerlijke bekentenis dat hun vorige boek fundamenteel verkeerd was. We Were Wrong, zeggen Ajay Agrawal, Joshua Gans en Avi Goldfarb in hun voorwoord. “Kracht en voorspelling” (Harvard Business Review Press, £ 22, ISBN 9781647824198), Een boeiend artikel over de ontwrichtende economie van kunstmatige intelligentie. Maar je kunt ze niet echt kwalijk nemen dat ze het doel gedeeltelijk hebben gemist in de ‘voorspellingsmachines’ voor 2017 – sommigen zouden zeggen dat ze hier te streng voor zichzelf zijn – omdat de uitgangspositie solide genoeg was: technologieën zullen altijd evolueren, terwijl robuust en betrouwbare wetenschap zal volgen.De economie heeft dezelfde regels als altijd.

Nogmaals, om eerlijk te zijn, Prediction Machines kwam vijf jaar geleden uit en sindsdien is er veel gebeurd in de AI-wereld. Hoewel het door de auteurs geschetste economische model “nog steeds nuttig” is, heeft kunstmatige intelligentie een half decennium later vooruitgang geboekt. De auteurs zeggen dat er een opkomend en cruciaal nieuw hoofdstuk is in het technologieverhaal dat verteld moet worden, met name voor fintech-, farmaceutische, automobiel- en detailhandelsbedrijven.

Aangezien AI zo’n transformerende technologie is, is er onvermijdelijk een fase tussen het in eerste instantie realiseren van het potentieel ervan en het zien van de wijdverbreide acceptatie ervan. Dat is waar we vandaag staan, zeggen de auteurs, die een ongelijke tijdlijn ontdekken waarin sommige industrieën grotere AI-systemen sneller integreren dan andere. Dit zijn de winnaars die de “kracht” van de titel van het boek verwerven in hun respectieve markten. De keerzijde van deze kracht is het ‘heft van kunstmatige intelligentie’ dat echo-effecten kan creëren in toeleveringsketens van ogenschijnlijk kleine stroomafwaartse bewegingen. Het gedeelte ‘voorspellen’ heeft betrekking op het concept van ‘terugtrekking’ van de ingesleten bedrijfscultuur van pre-AI-regelsystemen. We moeten begrijpen dat er onzekerheid is in het ecosysteem, terwijl er toch ruimte wordt geboden aan AI om zijn werk te doen – in wezen voorspellingen doen op basis van meerdere geaggregeerde beslissingen.

De auteurs beweren dat jongere organisaties, door snel inzicht te krijgen in hoe en wanneer ze AI moeten toepassen, beter in staat zijn een concurrentievoordeel te behalen ten opzichte van oudere bedrijven die hun zelfopgelegde inertie niet van zich af kunnen schudden.

Waar de economie begint, is wanneer verouderde systemen worden vervangen door de beloning van technologische innovatie. Het is “fortune favors the brave moment” omdat AI een voorsprong creëert voor early adopters, terwijl durfkapitalisten in de rij staan ​​om te investeren in agile startups die het AI-dogma hebben overgenomen. Wie vanaf de zijlijn toekijkt, gebukt onder de angst om de macht over te dragen aan een machine, verliest het argument dat geïntegreerde AI leidt tot betere besluitvorming, terwijl mensen de touwtjes in handen houden.

Als het gaat om de allesomvattende angst voor AI-bias, was er veel voordat we algoritmen bedachten om ons te helpen deze te detecteren en te verminderen. Al met al is ‘Power and Prediction’ een tijdig en vooruitziend vervolg op ‘Forecasting Machines’.