Где мы?
Мы начинаем 2023 год, и все же есть много CSP, которые имеют низкий уровень внедрения машинного обучения, но в основном очень разнородны. В этой же компании мы можем найти последние достижения в области искусственного интеллекта и процессов, которые выполняются так же, как они выполнялись 10 лет назад. Становится все труднее и труднее поддерживать процесс обеспечения качества обслуживания, соответствия требованиям здоровья, устойчивым во времени, если мы делаем это традиционным способом. Поскольку новые технологии открывают новые возможности, отказ от использования этих новых технологий, таких как машинное обучение, может привести к потере этих возможностей в пользу традиционных или новых конкурентов.
Нет ничего нового в том, что большая проблема заключается в управлении данными. Существует бесконечное количество источников достоверной информации с различными стандартами и во многих случаях без определенной схемы для формулирования потребностей и возможностей, необходимых в динамично развивающемся бизнесе. Многие из проектов, ставших истоками этих источников истины, были реализованы в разное время, с разными целями и стандартами, и мы можем найти многие из них на промежуточной стадии, на которой они могут повысить ценность, но не раскрывая весь свой потенциал.
Несмотря на то, что CSP располагают значительным объемом ресурсов, иногда им приходится использовать их для удовлетворения множества одновременных требований. Все CSP, с которыми мы постоянно общаемся, ищут способ его массового внедрения, но настоящая проблема заключается в том, чтобы привести колеса в движение. Я постараюсь привести три аргумента, когда дело доходит до принятия решения о том, каким проектам отдавать предпочтение среди множества важных и срочных.
1. Баланс затрат и выгод наилучший
Внедрение машинного обучения сегодня относительно быстро и дешево. Я говорю «относительно», потому что это зависит от того, в какой момент наша компания относится к переквалификации/повышению квалификации и техническим долгам. Как бы то ни было, есть конкретные варианты использования, которые могут быстро создавать ценность и приносить такую большую выгоду, что мы можем погасить их с очень небольшими усилиями. Важно ограничить масштаб и понять, что самое главное — набрать обороты для решения уравнения гибким образом и получить поддержку от наших спонсоров и технических команд, не разочаровываясь в процессе.
2. Это позволяет нам расти в геометрической прогрессии
Внедрение передовых технологий в наши процессы позволяет нам не только переосмыслить и улучшить их, но и продолжить экспоненциальный рост без необходимости линейного изменения наших устройств, особенно в сетях 5G, SDWAN и IOT. Технологии и бизнес развиваются так быстро, что через десять лет они будут иметь беспрецедентную скорость и охват. Устойчивость будет зависеть от нашей способности управлять этими предприятиями с высококомпетентными, профессиональными и гибкими командами, у которых есть инструменты для постоянного и экспоненциального создания ценности.
3. Закладывает основу для будущего
Машинное обучение — это своего рода искусственный интеллект со специфическими приложениями. У него есть несколько успешных примеров практически во всех отраслях, и он способен создавать ценность в краткосрочной перспективе. Но это также большой первый шаг к новым реализациям искусственного интеллекта. Преодоление проблем управления и переподготовки/повышения квалификации, переосмысление наших проектов и схем и, что наиболее важно, формирование нового организационного мышления может позволить нам двигаться быстрее, чем наши конкуренты, в том, что грядет.
Только 3?
Есть много дополнительных причин, по которым мы должны повысить наши ставки на машинное обучение и сделать его ядром стратегии создания ценности на 2023 год. фокус, который объединяет рабочие группы, позволяя им достигать годовых целей. Мы не говорили о некоторых конкретных случаях использования и о том, как создать непрерывный цикл ценности с помощью машинного обучения, также известного как MLOps, но это тема для следующих записей в блоге.
Эта статья изначально была размещена на iquall.net/blog
