Il Pregiudizio Cognitivo e l’Automazione Intelligente

Pascal Bornet (uno dei guru dell’Intelligent Automation e coautore del libro “Intelligent Automation – welcome to the world of Hyperautomation”) in un recente post su Linkedin (Here are your 188 known Cognitive Biases!), ha riaperto il tema del rapporto tra la complessità del pensiero cognitivo e il tentativo di semplificazione che deriva dall’adozione di strumenti come in questo caso di Decision Intelligence ma piu’ in generale di Artificial Intelligence.

Questa figura riassume i 188 pregiudizi (BIAS) conosciuti e scientificamente catalogati che potrebbero influenzare i risultati di un processo decisionale. 

Sebbene la cultura tradizionale dia al concetto di PREGIUDIZIO una valenza negativa, i pregiudizi cognitivi sono tutti affascinanti e sono sicuro che, approfondendo alcuni di questi, ritroveremo comportamenti abituali nel mondo del lavoro.
Per esempio:

Occam’s razor – (il rasoio di Occam) nome affascinante per spiegare come spesso la mente umana indica di scegliere, tra più soluzioni possibili di un problema, quella più semplice.

Alzi la mano chi non ha mai visto scelte basate su questo pregiudizio; gli altri mentono.

Bike Shedding – (il capannone delle biciclette) descrive la tendenza di dedicare parte del nostro tempo, in modo sproporzionato, verso questioni umili e banali, gestendo superficialmente questioni importanti.

Alzi la mano chi non ha partecipato a riunioni sorprendentemente interminabili per prendere decisioni banali; gli altri mentono.

Cosa ci insegna tutto questo e che relazione c’è con la Rivoluzione Cognitiva e l’ Automazione Intelligente?

Innanzitutto la prima interessante considerazione è che il cervello umano è complesso e affascinante ma e’ altrettanto vero che, quando si deve prendere una decisione, i 188 pregiudizi rischiano di portarci fuori strada.

D’altro canto pensare che tutto possa essere risolto con degli algoritmi di intelligenza artificiale vorrebbe dire riporre fin troppa fiducia in modelli matematici che simulano solo una parte della complessità del processo cognitivo con vantaggi e svantaggi, per esempio, derivanti dalle semplificazioni.

Ma allora come tutto questo puo’ influenzare l’Automazione Intelligente?

Se una delle definizioni piu’ centrate della stessa e’ che “automatizza attività imitando le quattro capacità principali dei lavoratori quali esecuzione, linguaggio, visione e pensiero/apprendimento”, viene istintivo pensare che sia praticamente impossibile ricreare con algoritmi la difficoltà in grado di aggirare decisioni influenzati anche solo dai bias conosciuti del cervello umano.

Ma qui sta proprio la quinta essenza della componente INTELLIGENTE dell’automazione.

Pretendere che le macchine imitino in tutto e per tutto la complessità del ragionamento umano e’ ambizioso ma pensare di automatizzare quelle attività che non richiedono, tra le altre, l’analisi di tutti i 188 “pregiudizi” non lo è affatto, anzi, è prerequisito per lasciare che le persone si concentrino su task in cui lo spirito critico del pensiero cognitivo possa creare valore.

Del resto la definizione non si limita al concetto di pensiero/apprendimento, ma ci sono anche altri elementi da imitare quali l’esecuzione (task automation), linguaggio (language recognition, character recognition e BOT) piuttosto che visione (image recognition, augmented reality).

Questa e’ Automazione Intelligente!

Articolo scritto da Francesco Sartini – Cognitive Managed Services – Business Unit Manager at BlueIT