Sun'iy intellektent (AI) tomonidan doimiy ravishda ushbu yo'nalishni tizimlashtirgandan keyingina biznesni barqaror deb taxmin qilinadigan foyda olish. Bu nafaqat II amaliyotini biznes uchun, balki o'sish garovining ajralmas qismi. Kompaniyalar sanoat yoki tartibga soluvchilar o'zlarini standartlashtirishga olib kelishini kutmasliklari kerak, ular o'z qo'llarida jarayonni olishlari kerak.
Sun'iy razvedka (AI) so'nggi uch yil ichida dunyo miqyosidagi biznes - dunyo miqyosidagi biznes, so'nggi uch yil ichida AI echimlari uchun 306 milliard dollarni sarfladi. Nazariyada ushbu investitsiyalar uch marta daromad keltirishi mumkin. Biroq, ko'plab kompaniyalar kutilgan natijalarga erishmaydilar.
Asosiy sababi - bu biznesning o'zgaruvchanligi AI echimlarini samarali taqqoslashdir. Bu AI standartlashtirilishi tufayli sodir bo'ladi. Biz, masalan, qurilishdan taqqoslanamiz. Arxitektorlar, g'ishtli stackers, elektrchilar va boshqa qurilish professionallari har biri o'z sahnada qanday qilib uy qurishni bilishadi. Ular o'qitilgan, ularning rolini tushunish, xavfsizlik standartlari bilan tanishish kerak. O'ng onaning dizayni me'mor-havaskorga va uning qurilishi tasodifiy odamlar guruhiga kirishi dargumon. Shu bilan birga, bitta narsa, masalan, liftni qurmoqchi bo'lsangiz, aks holda turli xil ob'ektlar va bilimlari bo'lgan mutaxassislar, turli xil tajriba va bilimlarga ega mutaxassislar talab qilinadi.
Shuningdek, u AI bilan bo'lishi kerak - standart normalar, standartlar va asosiy printsiplarning umumiy to'plamini ishga tushirish orqali faqat texnologik imkoniyatlarni kamdan-kam hollashtirish yoki noto'g'ri talqin qilishdan saqlanish mumkin Vazifalar, shuningdek noto'g'ri hisoblash va loyihalarni moliyalashtirish. IHE texnologiyalari juda tez rivojlanmoqda, hukumatlar va normativ hokimiyat organlari sanoat islohotlarini amalga oshirish va standartlarni amalga oshirish uchun vaqtlari yo'q. Shunday qilib, tashkilotlar o'zlarining qo'llarida professionalizatsiya vazifasini olishlari kerak.
Vaqt keldiAksimot AI umumiy biznesni rivojlantirish strategiyasi doirasida muvaffaqiyatli baholanadigan kompaniyalar o'rtasida tadqiqot o'tkazdi - ular strategik ballar deb nomlanadi. Ular AI va fanlararo buyruqlar ko'rsatmalarini standartlashtirish taktikasidan foydalanadilar. Ushbu yondashuvda samarali dizayn va mahsulot mahsulotlarini, shu jumladan o'qitish va ishtirokchilar o'rtasidagi javobgarlikni aniq taqsimlash imkoniyatini tez-tez 1,5-2,5 baravar ko'p ta'minlaydi.
AI-ni muvaffaqiyatli tashkil etgan kompaniyalarning 92 foizi tashkilot davomida fanlararo guruhlardan foydalanishadi. Ularning 72 foizi ularning xodimlari o'zlarining xodimlari qanday sun'iy aqlni allaqachon qo'llashini yoki ularning rollari doirasidagi vazifalar uchun qo'llanilishi mumkinligini to'liq tushunishadi. O'zining amaliyotidagi strategik qamozchilar ortiqcha vazifalarni tezda yo'q qiladi va umuman olganda, umuman ichkarida ham, umuman olganda, AI jamoalarini kompaniya ichidagi AI jamoalarining yashash chegaralarida aniqlik kiritadi.
Bunday jamoalarda rollarning kombinatsiyasi va nisbati aniq hol va loyihalarga bog'liq bo'ladi. Hamkor tajriba va / yoki ishlab chiqish rejasi yordamida jamoalar ushbu jarayonni tartibga solishga yordam beradi va kompaniya uchun standart va oshkora yordam beradi. Ammo bitta narsa barcha loyihalar uchun kalit bo'lib qolmoqda - bu boshidanoq javobgarlik va umidlarni hal qilish kerak.
Majburiy ta'lim va umumiy AI savodxonligiTashkilotlar AIni o'rganishga sarflanmoqda, ammo qoida tariqasida, real dunyoda ko'plab ichki mutaxassislar sun'iy intellekt bilan samarali ish uchun zarur o'quv va malakaga ega emaslar. AI loyihalari bilan shug'ullanuvchi xodimlar uchun ta'lim, kompetentsiyalar va treningga qo'yiladigan tashkilotlar muhimdir.
Shu bilan birga, AI kompaniyalari, biznes, shuningdek, ma'lumotlar va ma'lumotlarni boshqarish sohasida ham, u holda ham, u va ma'lumotlar boshqaruvi sohasida ham malakali ko'nikma va malakaga ega kompaniyalarga ishonadilar. Shunday qilib, strategik schrater professor-kompaniyalarining 70 foizi o'z xodimlari AI sohasida va ma'lumotlar bilan ishlashda rasmiy ravishda o'rganilganliklarini talab qilmoqdalar.
Bugungi kunda biznes ii jamoalari bilan o'qitish va malaka oshirish darajasini rasmiylashtirmasdan, asosiy vazifalar va ularni amalga oshirishga yondashuvlar bilan ta'minlamasdan jihozlangan. AI sohasidagi bitiruvchilar yoki sertifikatlangan mutaxassislar orasida ham amaliy ko'nikma va vositachilik va muayyan biznesning xususiyatlarini tushunish nuqtai nazaridan turli xil yoritish va egalik qilish darajasi mavjud.
Yangi iste'dodli kompaniyalar terma jamoalari ko'pincha ma'lum bir rolni bajarish uchun zarur bilim darajasini baholash uchun nomzodlarning texnik tekshiruvidan foydalanadilar. AI jamoalari ishtirokchilariga ko'p mas'uliyat va mustaqillikni berishga qodir bo'lish uchun AI amaliyotining dolzarb holatini tushunish, tashkilotning faoliyatini o'rganish va rejalashtirishning dolzarbligini tekshirish uchun doimiy baholash tadbirlarini o'tkazish kerak.
AIga sarmoyaning shartsiz o'sishiga qaramay, ushbu sohadagi haqiqiy professionallikning amalga oshishi tashkilotning butun vujudga kelishi va savdosini ta'minlashga bog'liq.
Ai-orzu jamoasiYana bir xarakterli muammo bu samarali fanlararo buyruqni qurishning iloji yo'q. AIning haqiqiy biznes qiymati faqat biznes hamkasblari bilan birgalikda tahlil, ma'lumotlar va sun'iy razvedka ishi bilan shug'ullanish mumkin. Mukammal jamoa quyidagicha ko'rinishi kerak:
- Mahsulot egasi (mahsulot egasi), "teri" samarali metrlar uchun javobgardir va biznesning talablari va fikr-mulohazalarini qabul qilish uchun yagona kirish nuqtasi;
- Mavjud biznes jarayoni qanday ishlashini tushunadigan mavzu sohasining ekspert mutaxassisi va ideal holda, boshqa kompaniyalarda qanday vazifalarni hal qilish to'g'risida bilimlarni qo'llab-quvvatlaydi;
- ishni to'g'ri etkazadigan ishsiz tahlilchi - II mahsulot talablariga binoan hujjatlar, farazlar, tavsiflar va cheklovlarni o'zgartirish;
- Vizual tahlillarning keng doirasini aniqlash uchun ma'lumotlar tahlilchisi / Ma'lumot Sintisti, murakkab yashirin shakllarni aniqlash uchun keng qamrovli analitik usullarni yaratish va ularni tekshirish uchun MVP qurish; Bunday mutaxassislar uchun vakolatlarning maydonlaridan biri bu ma'lumotlar hikoyalari - ma'lumotlarni o'girish va tahlil natijalarini tushunadigan tushunarli biznes tushunchalarida o'zgartirish uchun qadam qo'yish qobiliyati;
- Ma'lumot va ma'lumotlar sayketistiga ma'lumot beradigan ma'lumotlar va ma'lumotlar sayketistiga kiritadigan ma'lumotlarizator muhandisi (Ma'lumot so'rovi), masalan, turli manbalardan turli manbalardan birlashtirilgan; Tajriba shuni ko'rsatadiki, bu rol mustaqil bo'lishi kerak, chunki uni amalga oshirishda ma'lumotlar hisoblash samarasizligi;
- Vaqtning qisman arxitektsiyasi (Rekarxitectects) va steward vakili (ma'lumotlar styuard), ular tez-tez, cheklovlar va samarali konturlarning, shu jumladan axborot xavfsizligi, bulut va boshqa Infratuzilma, devezops / Axborot tashish jarayoni / mlops, erta bosqichda, buning sababi borligini baholash va mumkin bo'lgan xatarlar va effektlarni aniqlashtirish to'g'ri.
Rollarga asoslanib, bunday jamoalarda kompaniyalarda ko'p bo'lmasligi kerakligi sababli, bu mutaxassislar har doim pishirishmoqda. Haqiqat shundaki, bu biznes resurslarni bunday buyruqqa ajratishdan oldin amalga oshirishni istaydi. Bunday jamoalar yagona standartlar va qoidalarga amal qilishlari kerak. Agar ish birlashtirilgan printsiplarga muvofiq tashkil etilgan bo'lsa, u optimal ravishda va kengaytirilgan va yangi vazifalarni bajarish uchun yangi vazifalarni hal qilish uchun tez ko'paytirilishi mumkin. Mutaxassislarning bir qismi rasmiylashtirilgan jarayonlar innovatsiyalarni bo'g'ib qo'yishi mumkinligini ta'kidlaydi; Aksincha, aksincha aksincha ko'rsatildi.
Professional kompaniyalarda mahsulotlar va xizmatlarni yaratish va rivojlantirishda sinov va tartibga solishga standart yondashuv mavjud. Kompaniya onlayn chakana mijozlar tajribasini yaxshilash, AI-mahsulotni rivojlantirishni qo'llab-quvvatlash uchun aqlli qurilmalar yoki ishlov berishning aqlli qurilmalar yoki jarayonlarini yaratganligidan qat'iy nazar, ishchilarga innovatsiyalarni bashorat qilinadigan va samarali amalga oshirishga imkon beradi.
Masalan, siz har doim dasturiy ta'minot kodini samarali vositaga o'tkazish uchun har doim rasmiylashtirilgan tartib kerak. Ma'lumot muhandislarini etarlicha tuzilgan va hujjatsiz kodni taklif etilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar muhandislari va hujjatlashtirilgan kodni etkazib berish, pitondan Scala-ga etkazib berish uchun ishlab chiqarish uchun Scala-ga o'tishni taklif etganda.
Amaliyotda IA-taraqqiyot standartlari andozalar, ro'yxatga olish va monitoring qoidalari, birlashma sinovlarini, Kodeks versiyalarini boshqarish, kutubxona versiyalari va boshqa ma'lumotlarni boshqarish talablariga ta'sir qiladi.
Rossiya va dunyodaRossiyada II rivojlanish sohasida, boshqa mamlakatlarga nisbatan yaxshi, mashinalarni o'rganish bo'yicha mutaxassislar va sun'iy aql sohasidagi vaziyat mavjud. Mavzu korporatsiyalarining kun tartibida va davlat darajasida mavjud. AI funktsiyasining bag'ishlangan korporativ laboratoriyalari va AI echimlarini sanoatning kam sonli biznes-jarayonlarida sanoatni ishlab chiqarish yuzaga keladi.
Vaziyat texnologik kompaniyalar, elektron tijorat va chakana savdo sohasida eng yaxshisidir, an'ana telekomoklar va banklar amalga oshiriladi. Ushbu tarmoqlarda korporativ tuzilmada birlashtirilgan II jamoa bilan integratsiyalashgan II jamoasi shakllantirilmoqda. Iqtisodiyotning real sektorida hali ham katta yo'l bor, ammo mening amaliyotimdagi muvaffaqiyatli misollardan biri bu neft va gaz sanoatidagi kompaniyaga tegishli.
Bank sektorida ko'rdim, rivojlangan analitiklarga asoslangan keng qamrovli o'zgarishlarga eng muvaffaqiyatli o'zgarishlardan biri. Xalqaro bank guruhi ilg'or analitikalar va onlayn hamkorlik uchun yagona texnologik platformaga sarmoya kiritdi, shuningdek, deyarli bir vaqtning o'zida xalqaro ma'lumotlar fanlari jamoasini boshladi. Yuqorida ko'rsatilgan rollar bilan bir qatorda, birinchi olti oy davomida 10 ga yaqin II ish mahsuldoriga olib borilishi va yana 20-ni batafsil o'qishini boshlash imkonini berdi.
Shuni ta'kidlash kerakki, boshlanish paytida kompaniyada ma'lumotni boshqarishning asoslari (Data-boshqaruv) funktsiyasi mavjud bo'lib, ularda yagona yondashuv, jarayonlar va texnologiyalarni aniqladilar.
AI-da standartlashtirishni qanday hal qiladiBirinchidan, vakolatli jamoaning kombinatsiyasi va ayni paytda aylanish printsiplari va standartlari iqtisodiy samaraning asosiy dalillaridan dalolat beradi. Bu loyihaning oxiriga kelib, mahsulotga mahsulotni mahsulotga o'tish jarayoni narxini oxirigacha tahlil qilish bilan chambarchas bog'liq. Jamoalar AI-MARKIKALAR ASOSIYALARIDA, bu siz AI loyihalarining muammolarini va nozik joylarini darajasini yoki to'liq yo'q qilishga imkon beradi. Masalan, siz ma'lum bir biznesni amalga oshirishning ilg'or analitikasi kiritilgandan so'ng, siz P & L mahsulotining o'zgarishi va zaruriy tahlilni aniqroq amalga oshirgandan so'ng darhol prognoz o'tkazishingiz mumkin.
Umuman olganda, bu kompaniyalarning AI rivojlanishining strategik yo'nalishi sifatida, "Laboratorika tajribasi" dan "Laboratorika eksperimentlarining" laboratorika eksperimentlarining "laboratorika eksperimentlarining" laboratoriya eksperimentlarining "laboratoriya eksperimentlaridan" to'liq qamish strategiyasiga o'tishini ko'rib chiqishga imkon beradi.