Оказывается, у каждой технологической волны или деловой тенденции, с которой мы сталкиваемся, есть общая тема. ФОМО. Для тех, кому нужно это найти, включая меня, это означает «Страх упустить». Конечно, совершенно очевидно, что в наши дни это полностью работает с криптовалютой, однако мы также видим это с помощью искусственного интеллекта. Тем не менее, прежде чем вы выберете «своего научного сотрудника с докторской степенью», сделайте глубокий вдох и прочтите эту статью. Пообещайте, что вы не пропустите следующие 5 минут, чтобы прочитать это.
Скажите мне, если какая-либо из этих историй кажется вам знакомой.
Днем вы сидите в своем офисе или в кабинке, в моем случае, и ваш босс вбегает в дверь в стиле Крамера из всеми любимого телешоу Сайнфельд.
Когда вы выплевываете свой кофе, они кричат от страсти,
«Майкл! Нам нужен ИИ ».
Затем они продолжают выбегать из комнаты. Конечно, ваша первая мысль:
«Какого черта. Я занят тем, что сюда ходят поезда ».
На данный момент команда остаётся чесать в затылке. Что именно просит ваш босс? Что нужно бизнесу? Кто это будет делать? Как мы это сделаем? Как мы узнаем, что это работает? Хотя это может показаться забавным способом возглавить команду, он оставляет всех в замешательстве и сковывает движения. Я предлагаю вам оставить это телевизионным ситкомам.
Еще в те дни, когда я работал с мобильными приложениями, я помню, как сидел в огромном зале заседаний нефтегазовой компании в окружении ее руководителей, рассказывающих о том, как им нужен мобильный телефон. Они показали мне скриншоты своих веб-сайтов, абзацы с идеями приложений, и, как быстро стало очевидно, они понятия не имели, что делать, но хотели сделать что-нибудь. Я поднял глаза и сказал: «Вам не нужно приложение». Что я получил обратно? ШОК, ПАНИКА. «Но ты же парень из приложений!». Я: «Ваш генеральный директор сказал, что вам нужно приложение (вставьте« AI »сегодня)?». Глядя друг на друга по комнате, кто-то, наконец, набрался смелости сказать «да». И вот в чем секрет всех этих волн,
«В первую очередь вам нужна стратегия».
Без продуманной, интеллектуально честной стратегии вы потратите впустую время, деньги и драгоценный капитал внутри своей организации. И это приводит к тому, что ваши конкуренты надрывают вам задницу!
Без сомнения, ИИ, или машинное обучение, или глубокое обучение, или как бы вы это ни называли, - это преобразующая технология, и мы продолжим видеть ее влияние на наше общество и работать. Однако вот 4 совета, которые помогут вам встать на правильный путь.
- Не нужно кипятить океан. Во многих случаях наука о данных может применяться для ответа на простые вопросы, которые имеют большое значение для бизнеса. Пример здесь:
Лучший способ сделать это - поговорить со своими коллегами по бизнесу и найти вопрос, на который можно ответить. Это может быть: «Как мне узнать, по какому из потенциальных клиентов позвонить в первую очередь?». Или: «Было бы здорово, если бы мы могли приблизительно предсказать, кто не придет на их встречу». Помните, это не должно быть сложно. Детские шаги - это то, как вы учитесь ходить, а затем бегать, поэтому примените это и здесь.
2. Найдите своего чемпиона и убедите организацию принять участие. По нашему опыту, даже с лучшим в мире искусственным интеллектом инициативы с высокой рентабельностью инвестиций никогда не будут реализованы, потому что, честно говоря, люди не нравится изменение. Я сидел на собраниях в заводских цехах и слышал о том, как машины еженедельно ломаются и вызывают остановку линий, но когда мы представили, что наша платформа может помочь идентифицировать эти остановки до того, как они произошли, начальник цеха посмотрел на нас и сказал: «Но это же Работа Ларри - исправить это ». Самая большая проблема - это не понимание, а, скорее, культурная трансформация, которая должна произойти. Получите поддержку снизу вверх, найдите или станьте чемпионом и решите простые, малорисковые, ценные и измеримые идеи в первую очередь.
3. Это действительно увеличение интеллекта, а не искусственный интеллект. Хотя ИИ звучит круто, реальность такова, что многие компании, начинающие применять машинное обучение для улучшения своего бизнеса, должны начинать с предоставления более качественной информации людям, которые должны принимать решения. На данный момент это не всезнающая машина, которая говорит вам, что делать - для людей моего возраста вы могли бы подумать: HAL.
Скорее, это действительно больше похоже на мудрого, опытного советника. Может быть, больше Гэндальфа, чем HAL? В любом случае, урок состоит в том, чтобы не ворваться в вашу организацию и не говорить всем, что вы собираетесь сделать их работу устаревшей; вместо этого вы улучшите их работу, предоставив им информацию, чтобы они могли быстрее принимать более обоснованные решения. Вы собираетесь исключить утомительные и рутинные задачи для них, и они будут проводить свое время, делая забавные вещи; то, ради чего вы хотите работать. В противном случае вы пострадаете от того, о чем мы говорим в подсказке №2.
4. Это на самом деле требует больше ИТ, чем Data Science. Я знаю, шокирует, не так ли? Если вы посмотрите на жизненный цикл специалистов по данным, они будут тратить больше времени на обработку данных и их отправку, а не на построение моделей. В нашей отрасли мы наблюдаем оценки до 80% их рабочего времени.
Добавьте к этому тот факт, что наборы данных экспоненциально становятся больше, а в организациях уже есть системы и инфраструктура - подумайте о финансовой системе 15-летней давности, которую вы все используете - и давление на существующую разработку программного обеспечения, DevOps и ИТ, чтобы они продолжали `` сохранять «Поезда ходят», развертывание и автоматизация этих моделей в производственной среде будет медленным и, следовательно, сильно рисковать успехом ваших проектов в области науки о данных. Последнее, что вам нужно, когда вы заручитесь поддержкой бизнеса, - это сказать им, что для достижения результатов потребуется 6 месяцев. Другими словами, этот поезд никогда не уйдет со станции. Лучший совет здесь - когда вы работаете над №2, вы также включаете ИТ. Поверьте мне, их нетрудно привлечь к работе, они любят это, но им нужно участвовать в этом процессе.
Все стоящие дела трудны, теперь вперед.
Мы живем в захватывающее время, и, как всегда, все преобразования проходят нелегко. Однако ИИ - это технология, которая действительно может помочь бизнесу, и она не является недосягаемой. Все, что для этого требуется, - это глубокий вдох, выработка стратегии, выполнение указанной стратегии, обучение на собственном опыте и постоянное совершенствование. Придерживайтесь стабильного темпа, и вы выиграете гонку. Удачи.
