In tutti i settori, le aziende sono ora società tecnologiche e di dati. Prima lo capiscono e lo vivono, prima soddisferanno le esigenze e le aspettative dei clienti, creeranno più valore aziendale e cresceranno. È sempre più importante reimmaginare il business e utilizzare le tecnologie digitali per creare nuovi processi aziendali, culture, esperienze dei clienti e opportunità.

Uno dei miti sulla trasformazione digitale è che si tratta di sfruttare la tecnologia. Non è. Per avere successo, la trasformazione digitale richiede intrinsecamente e si basa sulla diversità. L’intelligenza artificiale (AI) è il risultato dell’intelligenza umana, abilitata dai suoi vasti talenti e anche suscettibile ai suoi limiti.

Pertanto, è imperativo per le organizzazioni e i team rendere la diversità una priorità e pensarci oltre il senso tradizionale. Per me, la diversità ruota intorno a tre pilastri fondamentali.

Le persone

Le persone sono la parte più importante dell’intelligenza artificiale; il fatto è che gli esseri umani creano l’intelligenza artificiale. La diversità delle persone – il team di decisori nella creazione di algoritmi di intelligenza artificiale – deve riflettere la diversità della popolazione generale.

Ciò va oltre la garanzia di opportunità per le donne nei ruoli di intelligenza artificiale e tecnologia. Inoltre, include le dimensioni complete di genere, razza, etnia, set di abilità, esperienza, geografia, istruzione, prospettive, interessi e altro ancora. Come mai? Quando hai team diversi che esaminano e analizzano i dati per prendere decisioni, riduci le possibilità delle loro esperienze, privilegi e limitazioni individuali e unicamente umane, rendendoli ciechi alle esperienze degli altri.

Uno dei miti sulla trasformazione digitale è che si tratta di sfruttare la tecnologia. Non è.

Collettivamente, abbiamo l’opportunità di applicare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per spingere il futuro e fare del bene. Ciò inizia con diversi team di persone che riflettono la piena diversità e le ricche prospettive del nostro mondo.

La diversità di competenze, prospettive, esperienze e aree geografiche ha svolto un ruolo chiave nella nostra trasformazione digitale. In Levi Strauss & Co., la nostra strategia in crescita e il nostro team di intelligenza artificiale non includono solo scienziati e ingegneri di dati e apprendimento automatico. Di recente abbiamo contattato dipendenti di tutta l’organizzazione in tutto il mondo e abbiamo deliberatamente deciso di formare persone senza precedenti esperienze di codifica o statistica. Abbiamo preso le persone nelle operazioni di vendita al dettaglio, nei centri di distribuzione e nei magazzini, e le abbiamo progettate e pianificate e le abbiamo sottoposte al nostro primo bootcamp di apprendimento automatico, basandoci sulle loro competenze di vendita al dettaglio esperte e potenziandole con la codifica e le statistiche.

Non abbiamo limitato gli sfondi richiesti; abbiamo semplicemente cercato persone che fossero curiose nella risoluzione dei problemi, analitiche per natura e persistenti nel cercare vari modi di affrontare i problemi aziendali. La combinazione delle competenze esistenti nel settore della vendita al dettaglio e dell’ulteriore conoscenza dell’apprendimento automatico ha consentito ai dipendenti che si sono diplomati al programma di avere ora nuove prospettive significative oltre al valore aziendale. Questa iniziativa unica nel suo genere nel settore della vendita al dettaglio ci ha aiutato a sviluppare un gruppo di membri del team di talento e diversificato.

Dati

Le capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono valide solo quanto i dati inseriti nel sistema. Spesso ci limitiamo a pensare ai dati in termini di tabelle strutturate — numeri e cifre — ma i dati sono tutto ciò che può essere digitalizzato.

Le immagini digitali dei jeans e delle giacche che la nostra azienda produce da 168 anni sono dati. Le conversazioni del servizio clienti (registrate solo con i permessi) sono dati. Le mappe di calore del modo in cui le persone si muovono nei nostri negozi sono dati. Le recensioni dei nostri consumatori sono dati. Oggi tutto ciò che può essere digitalizzato diventa dati. Dobbiamo ampliare il modo in cui pensiamo ai dati e assicurarci di inserire costantemente tutti i dati nel lavoro di intelligenza artificiale.

La maggior parte dei modelli predittivi utilizza i dati del passato per prevedere il futuro. Ma poiché l’industria dell’abbigliamento è ancora nelle fasi nascenti dell’adozione del digitale, dei dati e dell’intelligenza artificiale, avere dati passati a cui fare riferimento è spesso un problema comune. Nella moda, guardiamo avanti per prevedere le tendenze e la domanda di prodotti completamente nuovi, che non hanno una storia di vendita. Come lo facciamo?

Utilizziamo più dati che mai, ad esempio sia le immagini dei nuovi prodotti che un database dei nostri prodotti delle passate stagioni. Quindi applichiamo algoritmi di visione artificiale per rilevare la somiglianza tra i prodotti di moda passati e nuovi, il che ci aiuta a prevedere la domanda per quei nuovi prodotti. Queste applicazioni forniscono stime molto più accurate rispetto all’esperienza o all’intuizione, integrando le pratiche precedenti con previsioni basate su dati e intelligenza artificiale.

In Levi Strauss & Co., utilizziamo anche immagini digitali e risorse 3D per simulare come si sentono i vestiti e persino creare nuova moda. Ad esempio, addestriamo le reti neurali per comprendere le sfumature intorno a vari stili di jeans come gambe affusolate, modelli di baffi e sguardi angosciati e rileviamo le proprietà fisiche dei componenti che influiscono su drappeggi, pieghe e pieghe. Siamo quindi in grado di combinare questo con i dati di mercato, dove possiamo personalizzare le nostre collezioni di prodotti per soddisfare le mutevoli esigenze e desideri dei consumatori e concentrarci sull’inclusività del nostro marchio attraverso i dati demografici. Inoltre, utilizziamo l’intelligenza artificiale per creare nuovi stili di abbigliamento mantenendo sempre la creatività e l’innovazione dei nostri designer di livello mondiale.

Strumenti e tecniche

Oltre alle persone e ai dati, dobbiamo garantire la diversità negli strumenti e nelle tecniche che utilizziamo nella creazione e produzione di algoritmi. Alcuni sistemi e prodotti di intelligenza artificiale utilizzano tecniche di classificazione, che possono perpetuare pregiudizi di genere o razziali.

Ad esempio, le tecniche di classificazione presuppongono che il genere sia binario e comunemente assegnano le persone come “maschio” o “femmina” in base all’aspetto fisico e alle ipotesi stereotipate, il che significa che tutte le altre forme di identità di genere vengono cancellate. Questo è un problema, ed è compito di tutti noi che lavoriamo in questo spazio, in qualsiasi azienda o settore, prevenire pregiudizi e tecniche avanzate al fine di catturare tutte le sfumature e gli intervalli nella vita delle persone. Ad esempio, possiamo eliminare la razza dai dati per cercare di rendere un algoritmo cieco rispetto alla razza, salvaguardando continuamente dai pregiudizi.

Ci impegniamo per la diversità nei nostri prodotti e sistemi di intelligenza artificiale e, per raggiungere tale obiettivo, utilizziamo strumenti open source. Gli strumenti e le librerie open source per loro natura sono più diversificati perché sono disponibili per tutti in tutto il mondo e persone di ogni estrazione e campo lavorano per migliorarli e farli avanzare, arricchendoli con le loro esperienze e limitando così i pregiudizi.

Un esempio di come lo facciamo in Levi Strauss & Company è con il nostro programma fedeltà US Red Tab. Mentre i fan impostano i loro profili, non chiediamo loro di scegliere un genere o di consentire al sistema di intelligenza artificiale di fare supposizioni. Invece, chiediamo loro di scegliere le loro preferenze di stile (Donne, Uomini, Entrambi o Non lo so) per aiutare il nostro sistema di intelligenza artificiale a creare esperienze di acquisto su misura e consigli sui prodotti più personalizzati.

La diversità di persone, dati, tecniche e strumenti sta aiutando Levi Strauss & Co. a rivoluzionare la propria attività e il nostro intero settore, trasformando il manuale in automatizzato, l’analogico in digitale e l’intuitivo in predittivo. Stiamo anche costruendo sull’eredità dei valori sociali della nostra azienda, che da 168 anni è sinonimo di uguaglianza, democrazia e inclusività. La diversità nell’intelligenza artificiale è una delle ultime opportunità per continuare questa eredità e plasmare il futuro della moda.

Source link