.jpg)
Руководители, изучающие проблемы и преимущества искусственного интеллекта в современном технологическом ландшафте, должны принять, изучить и стратегически интегрировать его в инновации, пишет на портале InformationWeek Джулиан Хамуд, президент Trusted Tech Team.
Появление ИИ в современном быстро развивающемся технологическом ландшафте породило как проблемы, так и возможности. Как руководители, мы должны ориентироваться в этом ландшафте, используя стратегический подход, который позволит нам развиваться вместе с ИИ, а не противостоять его распространению. Ниже я делюсь своими соображениями, основанными на моем техническом образовании и опыте, примерами из реальной жизни и практическими советами о том, как оставаться на шаг впереди развивающихся технологий.
Принять активное участие
Ключ к эффективной интеграции ИИ в бизнес лежит в проактивном взаимодействии. Вместо того чтобы пассивно наблюдать за технологическими изменениями, компании вести активно в плане понимания возможностей применения ИИ. Пример таких известных компаний, как Kodak и Nokia, которые в свое время доминировали в своих отраслях, но в конечном итоге потерпели крах из-за нежелания внедрять технологические достижения, говорит о важности использования ИИ в качестве преобразующей силы.
Рассмотрим эволюцию Netflix от рассылки DVD-дисков к потоковому вещанию и использование алгоритмов ИИ для рекомендации пользователям персонализированного контента. Активно анализируя шаблоны просмотра, компания повышает качество обслуживания и удерживает пользователей, используя ИИ для отслеживания привычек просмотра и создания индивидуальных рекомендаций. Пользователи могут самостоятельно управлять потоковым мультимедийным контентом и настраивать свое взаимодействие в соответствии с возможностями системы по составлению и рекомендации контента на основе их предпочтений.
Учиться на ошибках и делиться опытом
Ошибки — бесценные учителя, особенно когда речь идет об интеграции ИИ. Ярким примером может послужить случай, когда Amazon (без каламбура) сообщила о том, что ее инструмент для подбора персонала, работающий на основе искусственного интеллекта, показал предвзятое отношение к кандидатам-женщинам. Компьютерные модели компании были обучены проверять кандидатов, наблюдая за закономерностями в резюме, поданных в компанию за 10 лет, которые в основном были от мужчин, что отражает доминирующее положение мужчин в отрасли.
Amazon осознала этот недостаток, отказалась от этого инструмента и начала вносить изменения, включая анализ предвзятости, очистку старых данных, привлечение разнообразной команды для выявления потенциальной предвзятости с целью переобучения моделей на более репрезентативном наборе данных и осуществление постоянного мониторинга для обеспечения того, чтобы новые предвзятости не появлялись с течением времени.
Еще одним примером проблем ИИ может служить ИИ-система Watson for Oncology, разработанная IBM в сотрудничестве с Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC). Она была призвана помочь онкологам и медицинским работникам в выработке обоснованных и персонализированных рекомендаций по лечению онкологических больных. Как и в случае с Amazon, первоначально система не могла предоставить точную информацию о лечении, поскольку данные поступали в основном из одного источника — MSKCC. Это приводило к отсутствию разнообразия в популяциях пациентов и подходах к лечению, представленных в обучающих данных, в результате чего рекомендации были предвзяты по отношению к одной практике, что могло быть неприменимо к пациентам с другими демографическими характеристиками в других регионах. IBM осознала это и улучшила возможности системы по работе с разными пациентами, повысила прозрачность принимаемых решений и доработала алгоритмы с целью повышения их точности.
Стратегическое мышление: адаптивность вместо жесткости
Технологический ландшафт быстро развивается, что требует гибкого подхода. Хотя технические знания и опыт необходимы, стратегическое мышление — это главное. Примером этого принципа может служить эволюция Microsoft в области ИИ в облачной платформе Azure. Компания перешла от предиктивной аналитики к использованию возможностей обработки естественного языка и компьютерного зрения. Такая адаптация позволила ей предложить более широкий спектр услуг, основанных на ИИ, и подчеркивает важность гибкости в быстро меняющейся технологической среде.
В условиях развития технологий ИИ роль руководителей заключается не только в том, чтобы идти в ногу со временем, но и в том, чтобы задавать темп. Активно взаимодействуя с ИИ, принимая его как партнера, учась на ошибках и стратегически адаптируя свой подход, мы сможем использовать его потенциал для развития инноваций и уверенного движения в будущее.
Вот несколько советов, которые стоит принять во внимание:
- Постоянное обучение. Следите за тенденциями в области ИИ, посещайте конференции, вебинары и сотрудничайте с экспертами, чтобы расширить свое понимание.
- Этичность ИИ. Отдавайте приоритет этическим аспектам, обеспечивая отсутствие предвзятости в системах ИИ и соблюдение принципов справедливости и инклюзивности.
- Сотрудничество — ключевой момент. Работайте в тесном контакте с экспертами в данной области, чтобы преодолеть разрыв между возможностями ИИ и реальными потребностями, избегая ловушки «черного ящика».
- Адаптивные стратегии. Разрабатывайте стратегии ИИ, которые могут меняться в зависимости от технологического прогресса и меняющихся требований бизнеса.
Недавнем бывший COO Microsoft Кевин Тернер заявил мне, что, по его мнению, «генеративный ИИ будет важнее, чем облако». И нам, как руководителям, следует возглавить работу по освоению преобразующей силы ИИ, оставаясь при этом верными своему стратегическому видению.
Поэтому давайте воспользуемся этой возможностью, чтобы определить траекторию развития ИИ, стимулировать инновации и обеспечить будущее, в котором технологии будут способствовать прогрессу человечества. Движение — это не избегание трудностей, а их преодоление и использование как ступеньки на пути к прогрессу.
Международные семинары тренинги
Источник: itweek.ru