Koncept umetne inteligence temelji na podatkih in vzorcih. Podatki so vstopni elementi, ki sprožijo analizo vzorcev, ki sproži odziv, ki sproži akcijo. Mehanizem delovanja, ki je zelo človeški, ne glede na izraz »umetna«, ki mu ga pripisujemo.
Človeško razmišljanje poteka na zelo podoben način. Z zaznavanjem okolja pridobiva od njega podatke. Če nam naši vgrajeni vzorci dovoljujejo opredelitev, kaj ti podatki so, potem to lahko imenujemo informacije, v nasprotnem primeru poskušamo graditi vzorec, ki bo podatke spremenil v informacije. Ko enkrat pridemo do te stopnje, potem na podlagi vseh dostopnih informacij in njihove uporabe, večinoma se te nahajajo v kratkoročnem spominu, včasih smo sposobni izvesti tudi operacijo z dolgoročnim spominom, pripravimo odziv, ki aktivira strukture, ki sprožijo akcijo.
Kot pravi David Eagleman je večina našega odzivanja mehanska in prednastavljena, saj razmišljanje ni evolucijsko zaželena dobrina, ker je energetsko neučinkovita in kot taka postavlja človeka v slabši položaj, kot nekoga, ki odreagira nagonsko. V slabšem položaju bi bili vse do trenutka, dokler pozitivne posledice kritičnega razmišljanja ne bi prinesele prebojev. Če bi iskali samo preboje in ne bi bili učinkoviti v vsakdanjih dejavnostih, ki so naučeni vzorci, potem nikoli ne bi pričakali prebojev.
Če se borimo proti kombinaciji delovanja skozi vzorce in nadgradnje s kreativnimi (energetsko požrešnimi) rešitvami, potem je tako, kot da bi igrali šah in iskali kreativne rešitve v otvoritvah, ko imamo še vedno omejeno količino kombinacij in izgrajene vzorce najboljših možnih rešitev. Lahko sicer poskusimo, toda končni rezultat bo verjetno padec zastavice ali pomankanje časa v zaključku. Časa, ki bi ga potrebovali, da bi lahko izbrali najboljšo rešitev v množici, ki obsega več miljard možnosti na odprtem polju, ki nam je na voljo.
Če tečemo na sto metrov zmaguje moč, če tečemo maraton nam 1 cm daljši korak ob približno 38.000 korakih (recimo da tečemo tempo 5:00 na km ob frekvenci 180 korakov na minuto), pomeni približno dve minuti boljši čas. Učinkovitost je na kratki rok lepa, na dolgi pa nujna.
Če pregledamo mehanizem delovanja umetne inteligence in jo začnemo uporabljati za izboljšanje poslovne učinkovitosti, potem jo moramo postaviti v področje delovanja po vzorcih. Z njeno uporabo moramo omogočiti kreativnemu elementu – ki naj bi ostal človek, če ne zaradi drugega vsaj zaradi svoje sposobnosti, da podatke kreira v informacije in da išče preboje, ki bodo omogočili novo platformo za grajenje novih, boljših vzorcev.
Uspešnost pa se ne meri samo s preboji, temveč večkrat kot učinkovitost delovanja po vzorcih. Lahko smo še tako inteligentni, če se ne znamo obnašati, bo naša inteligentnost služila le debati samemu s seboj in kot dodatni element frustracij. Če ne znamo upravljati našega delovanja po vzorcih, smo kot igralec v kazinu, ki ve, da bo na ruleti padla številka 8, toda do trenutka, ko se to zgodi, porabi ves denar, ki ga je imel.
Enako velja za podjetje. Če ne znamo upravljati delovanja po vzorcih, pomeni, da ne upravljamo dobro z našimi procesi, z vsakodnevno uporabo našega premoženja, z našim usklajevanje poslovanja z zakonodajo in regulativo, z delovanjem v duhu naše zunanje predstavitve in se ne znamo redno prilagajati spremembam tako vhodnih podatkov kot zunanjega okolja, ne bomo dočakali “tistega” preboja, ker nam bo zmanjkalo energije (sredstva, ljudje, javna podoba, razvoj).
Velikokrat lahko srečamo vprašanja o tem: kaj je temeljno poslovanje podjetja in kaj lahko odda v najem izven podjetja? Mogoče je boljše vprašanje: kaj so naši temeljni vzorci poslovanja, na čem so zgrajeni, kdo jih nadzira in upravlja, kakšni so postopki spreminjanja in katere so naše prebojne akitvnosti, kako potekajo, kako se sprožijo, kako se udejanijo in kako se jih energetsko financira? Predvsem pa bi nas moralo zanimati razmerje med njima. Če znamo učinkovito upravljati svoje delovanje po vzorcih si pridobimo energijo za prebojne zaključke.
Namesto da se borimo proti umetni inteligenci in iščemo njene omejitve in prednosti je sedaj pravi trenutek, da si pogledamo svoje podjetje v luči novih konceptov, razdelimo delovno polje, definiramo vzorce in vhodne podatke, jih izboljšamo, če je potrebno ali vsaj definiramo postopke, kako jih upravljati in si zgradimo platformo za preboj in naberemo energijo, da ga izpeljemo.
Prepoznavanje in upravljanje vzorcev je verjetno kompetenca prihodnosti.
