К 2030 г., как прогнозируют в PwC, искусственный интеллект может привнести в мировую экономику $15,7 трлн. Подавляющее большинство топ-менеджеров крупных компаний связывают с ИИ очередную технологическую революцию; согласно исследованию отношения в обществе к ИИ, проведенному компанией Edelman к Всемирному экономическому форуму 2019 г., такого мнения придерживаются 91% руководителей технологических компаний. Среди представителей «широкой общественности» доля оптимистов чуть ниже, 84%, но тоже весьма велика. Что нужно принять во внимание ИТ-директорам прежде, чем выступить проводником технологий ИИ в свои компании?
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта требует от ИТ-директоров постоянно следить за разработками в этой области для того, чтобы быть в состоянии оценить применимость той или иной технологии в его компании, подбирать необходимых ИТ-специалистов, ставить перед ними задачи и контролировать их выполнение.
Эта работа, сама по себе непростая, осложняется тем, что ИТ-директорам нужно принимать решение о том, как можно применить технологии искусственного интеллекта в ближайшее время, а не через 3–5 лет. Во-первых, потому, что тема «горячая» и все ждут немедленных результатов от ИИ-проектов (в том числе — подстегнутые маркетинговыми заверениями поставщиков решений). А во-вторых, потому, что в кризисное время от любых ИТ-проектов ждут быстрой отдачи.
Стефани Оверби собрала 9 советов ИТ-директорам, обдумывающим проекты в области искусственного интеллекта.
Термин «искусственный интеллект» очень расплывчатый, он используется для обозначения широкого круга технологий, позволяющих на основе данных получать прогноз или ответ на интересующий вопрос. И у каждой «ветки» ИИ — своя «специализация». К примеру, технологии NLP (Natural Language Processing, технологии обработки естественного языка) подходят для автоматизации сортировки входящих электронных писем; технологии машинного зрения могут использоваться для оценки качества продуктовой линейки, а расширенная аналитика поможет предсказать сбой в работе инфраструктуры или оборудования. Соответственно, ИТ-директору надо сфокусироваться на тех технологиях ИИ, которые нужны бизнесу его компании.
Зачастую ожидания от ИИ намного превосходят реальные возможности средств искусственного интеллекта, по крайней мере — на текущем этапе их развития. Поэтому ИТ-директорам нужно разобраться в ограничениях технологий искусственного интеллекта, чтобы привести свои ожидания в соответствие с возможностями решений в области ИИ, которые предлагают поставщики. Условно говоря, проанализировав ИИ миллионы изображений кошек и «не кошек», алгоритм машинного обучения может научиться распознавать этих зверей, но он не узнает, что эти домашние животные мяукают.
В ходе опроса Everest Group, в котором приняли участие более 200 мировых лидеров в сфере ИТ, 84% респондентов назвали важной проблемой «долгое ожидание» возврата инвестиций в проекты, связанные с искусственным интеллектом. Действительно, для выхода на окупаемость проектов, основанных на технологиях ИИ, требуется больше времени, чем, в среднем, для любой другой инициативы в ИТ. Поэтому, начиная ИИ-проект, надо набраться терпения. Несмотря на упоминавшиеся выше большие ожидания от ИИ и требование быстрых результатов.
Данные — это топливо для алгоритмов искусственного интеллекта. Вот почему в разработку стратегии ИИ должны изначально вовлекаться любые их наборы. А ИТ-директорам нужно понимать, какой объем данных необходим для создания ИИ-решения и оценить до начала проекта — есть ли они в достаточном количестве.
При этом ИТ-директорам следует интересоваться у разработчиков, откуда те берут данные для обучения алгоритма и по каким критериям оценивается работа алгоритма.
Хотя большинство организаций заявляют, что «данные важны», лишь немногие готовы инвестировать достаточно средств в их получение и обработку. Поэтому ИТ-директору необходимо четко понимать, в какие навыки работы с технологиями ИИ ему нужно инвестировать, для того, чтобы уложиться в бюджет.
В компаниях часто возникают споры о том, кому должны подчиняться подразделения по работе с данными. Одни директора по информационным технологиям считают, что специалисты этого профиля должны входить в состав их службы, другие выступают за то, чтобы они работали в бизнес-подразделениях. Как бы то ни было, ИТ-директора должны ценить специалистов по обработке данных, независимо от их «приписки» к той или иной структуре. При правильном руководстве такие сотрудники могут решать серьезные бизнес-задачи независимо от того, где они числятся.
Хотя все большее количество компаний используют ИИ-приложения по модели SaaS, однако решающую роль в их масштабировании играет собственная группа разработчиков. Она же вносит решающий вклад в успех (или в провал) проектов в области искусственного интеллекта. Одна из самых важных ролей ИТ-директора в этом процессе — понимание технологических требований, необходимых для поддержки внедрения ИИ-решений в компании. ИТ-директор должен убедиться, что стек технологий ИИ способен работать вместе с другими корпоративными технологиями.
В отличие от традиционных ИТ-проектов, для реализации инициатив с использованием технологий искусственного интеллекта требуется сотрудничество специалистов в области анализа данных, поддержки и развития инфраструктуры, приложений, управления данными и собственно бизнеса компании. Соответственно, ИТ-директора должны уметь собирать кросс-функциональные команды, которые будут отвечать за результаты ИИ-проектов в целом, а не отдельных их частей.
Несмотря на слово «интеллект» в названии группы технологий, искусственный интеллект не адаптивен. Поэтому алгоритмы хорошо решают только те задачи, для которых они разрабатывались, и обычно терпят неудачу, когда применяются в ситуациях, похожих на них с точки зрения людей, но не с точки зрения ИИ. Например алгоритм, обученный управлению автомобилем в городской среде, скорее всего потерпит неудачу, управляя автомобилем в сельской местности.
И, конечно, ИТ-директор должен понимать, в чем ценность внедрения приложений искусственного интеллекта для бизнеса его компании. Позволит ли ИИ стать ей более эффективной? Сможет вывести на новый уровень работу с клиентами? Поможет найти совершенно новые бизнес-модели? При этом от директора, как отмечают в Everest Group, еще требуется и необычное умение — управлять завышенными ожиданиями бизнеса в отношении внедрения искусственного интеллекта и его влияния на бизнес.
Комментариев пока нет