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  [] 인공지능 중심의 기업은 더욱 다양해질 필요가 있다. 빅데이터 및 기계 학습은 기업 및 직원에게 흥미로운 기회를 제공한다. 그러나 우리가 그들을 둘러싼 잠재적인 편견을 다루지 않으면 실패 할 위험성이 높다. 인지 다양성은 인공 지능에서 최고의 비즈니스 가치를 얻을  게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기
write date : 2019-07-23 09:27:40   

인공지능 중심의 기업은 더욱 다양해질 필요가 있다. 빅데이터 및 기계 학습은 기업 및 직원에게 흥미로운 기회를 제공한다. 그러나 우리가 그들을 둘러싼 잠재적인 편견을 다루지 않으면 실패 할 위험성이 높다. 인지 다양성은 인공 지능에서 최고의 비즈니스 가치를 얻을 수 있는 방법이다.

JM KIM 기자  
    입력 : 2019.07.18 09:05   트위터 페이스북 구글 네이버블로그

스페인 여성으로서, 필자는 오후 10시에 저녁 식사를 하기 위해 친구들을 만났다. 본인은 이것이 하루를 최대한 활용할 수 있는 완벽한 시간이라고 생각했다. 암스테르담에 살면서, 국제 환경에서 일하고 독일에 정착한 후 오늘까지 빨리 전진하면서, 본인은 결코 늦게 저녁 식사를 준비하지 않을 것이다. 나는 더 일찍 먹는 것이 더 합리적이라고 믿는다.

 

우리 모두는 우리에게 풍부한 삶의 경험, 즉 세계에 대한 감각을 얻기 위해 상의하는 일종의 이야기 책을 가지고 있다. 우리의 정체성 (성별, 인종, 나이, 출신), 신경학적 차이, 연구 및 경험은 그 책의 내용에 직접적으로 영향을 미쳐서 우리가 추론하는 방식에 영향을 미친다.

 

본인은 아직도 스페인 출신의 여성이지만 식사를 조직 할 때 추론이 바뀌었다. 정오에는 가벼운 점심 식사를, 이른 저녁에는 저녁 식사를 하는 것이 훨씬 더 합리적이다. 그것은 이제 내 책의 일부이다.

 

다양성은 모든 팀의 성공을 위한 비법이 아니다. 우리가 벽돌을 운반 할 필요가 있다면 가장 강한 사람들이 필요하다. 그러나 복잡한 문제를 해결할 필요가 있다면 다양성이 도움이 된다는 것이 입증되었다. McKinsey 2018 년에 집행 팀에서 인종 / 문화 다양성 상위 5 분위 수에 속하는 기업이 업계 최고의 수익성을 보일 가능성이 33 % 높다고 발표했다.

기사본문 이미지

이 장점의 이유는 엄격하게 원산지, 민족 또는 성별의 다양성이 아니다. 이러한 차이점으로 인해 팀 구성원은 자신의 서적에 다른 장이 있기 때문이다. 본인은 엔지니어이고, 다른 경험을 한 여자로서, 그리고 스페인 사람이다. 이 이야기는 내 책에 있으며 내가 세상을 보는 방법에 영향을 미친다. 다양한 사람들이 다르게 이성을 발휘하며 더 많은 아이디어와 새로운 아이디어를 얻을 수 있다. 그것은 인지 다양성의 문제이다.

 

데이터 및 인공 지능 기반 조직 및 인지 다양성

 

가트너(Gartner)는 데이터 및 분석이 디지털 경제에서 경쟁하기 위해 필수적인 조직의 디지털화 및 변환 작업을 가속화하는 데 필요한 핵심 요소임을 인정한다.

 

왜 인지 다양성은 조직의 데이터 중심 목표 및 인공 지능 계획의 성공 요인일까? 데이터는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공한다. 그러나 실제로 데이터를 읽는 사람에 따라 데이터를 해석 할 수 있다.

 

가장 좋은 사례 중 하나는 남성의 과학자가 인간 시비를 일종의 동화라고 설명했다는 것인데, 경쟁적인 정자가 수동적 여성 난자와 싸우는 것이 더 다양한 과학 팀에 의해 강조 되었듯이 사실이 아니다.

 

인공 지능의 데이터 해석은 그 뒤에 있는 인간의 지능만큼 편향 될 수 있다. 우수한 인공 지능 팀이 있지만 인지적으로 다양하지 않을 때 어떤 일이 발생할 수 있을까? 아마존(Amazon)의 모집 알고리즘은 성별에 편향되어 여성 후보자의 비율이 낮았다는 것을 알게 된 후 경쟁 여성 후보자를 배제했다.

 

유튜브가 iOS 용 비디오 업로드 앱을 출시했을 때 디자인 팀이 오른 손잡이였기 때문에 사용자가 업로드 한 비디오의 5 ~ 10 %가 거꾸로 되어 왼손잡이가 전화를 관리하는 방식을 고려하지 않았다. 또 다른 예는 구글(Google) 포토의 인공 지능에서 아프리카 계 미국인을 고릴라라고 표시 한 경우이다. 왜 구글이 더 다양해질 필요가 있는지에 대한 분명한 시위로서 주주 총회에서 제기 되고 있다.

 

인공 지능 제품에 대한 편향의 예이다. 우리가 인공 지능 기반 조직을 계획하고 인공 지능 기반 결정을 기능에 적용한다면 어떤 일이 벌어 질지 상상해보라. 그 본래 편견을 피하는 방법은 무엇일까?

 

대답은 인지 다양성이다. 비 동질성 팀은 데이터를 해석하거나 솔루션을 테스트하거나 의사 결정을 내릴 때 동등한 팀이 편향을 인식하고 문제를 해결할 수 있다.

 

인력의 인지적 다양성을 향상시키는 방법

대조하고 상의 할 수 있는 도서의 내용이 많을수록 더 많은 아이디어와 시각을 갖게 된다. 새로운 챕터를 추가하거나 다른 책을 결합하거나 번호를 늘릴 때 이점이 있다. 마찬가지로 비즈니스가 인지 다양성을 향상시킬 수 있는 세 가지 방법이 있다.

 

1) 현재 팀 활용

가트너는 2020 년까지 조직의 50 %가 비즈니스 가치를 달성하기에 충분한 인공 지능 및 데이터 활용 능력이 부족할 것이라고 말했다. 현재의 인력이 새로운 까다로운 데이터 및 디지털 기술에 대비할 수 있도록 해야 한다. HR에서 영업, 마케팅, 재무, IT에 이르기까지 모든 조직에서 데이터 언어를 이해해야 한다. 그것은 모든 사람에게 승리이다. 각자는 현재의 역할에서 성장할 수 있거나 새로운 기회를 얻을 수 있는 한편 사업의 가치를 높일 수 있다.

 

2) 데이터 과학자를 비즈니스 파트너로 만들기

우리는 HR 비즈니스 파트너 또는 재무 비즈니스 파트너와 같은 역할을 하는 데 익숙하지만 데이터 과학자와의 진정한 비즈니스 파트너십의 가치는 종종 간과된다. 데이터 과학자의 추론을 비즈니스 기능의 이해와 경험과 결합하면 측정 가능한 데이터 기반 증거 및 조직 내외부의 새로운 기회와 도전 과제로 의사 결정 프로세스가 생성된다. 기업은 가설과 통찰력을 탐색하기 위해 다양한 시민 데이터 과학자 그룹이 필요하다.

 

3) 다양한 인재 유치 및 유지

비전과 전략에는 다양성이 포함되어야 한다. 선택 절차에 대한 교육을 제공하고 채용 담당자에게 공정한 인터뷰를 제공하는 등 선택 실무에 중점을 둔다. 현재 다이버시티 번호의 메트릭으로 기준선을 만들고 진화를 감사하라.

 

후보자를 유치하는 방법은 Women in Big Data와 같은 다양한 데이터 과학 인재 파이프 라인과 연결되는 전략적 파트너십을 구축하는 것이다. 많은 대기업들이 이미 하고 있는 것처럼, 과소 대표 그룹을 위한 프로그램과 이니셔티브를 정의하라.

 

결론적으로, 빅 데이터 및 기계 학습은 기업 및 직원에게 흥미로운 기회를 제공한다. 그러나 우리가 그들을 둘러싼 잠재적인 편견을 다루지 않으면 실패 할 위험성이 높다. 인지 다양성은 인공 지능에서 최고의 비즈니스 가치를 얻을 수 있는 방법이다. 필요한 모든 것은 다양한 인력으로, 모두 아이디어를 공유 할 때 서로 다른 책을 참조한다. 이에 대한 준비가 되었는가?

 

저자: 나 히아 르 두냐/ 보다폰(Vodafone)의 애널리틱스 및 디지털 통합 담당 수석 관리자

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