Zespół AI a podział ról | Sztuczna inteligencja w biznesie #53

Czy wiesz, jakie umiejętności i osobowości są potrzebne w zespole AI? W dzisiejszym artykule przyjrzymy się, jak wygląda zespół AI, omawiając kompetencje, osobowość, strukturę podziału pracy i obowiązki. Czytaj.

Co robi zespół AI?

Zespół AI to grupa specjalistów z zakresu sztucznej inteligencji. Do ich obowiązków w firmie należy:

• wzmacnianie produktów i usług z wykorzystaniem AI – zespół AI może opracowywać i wdrażać systemy oparte na AI, które podnoszą wartość oferowanych produktów i usług. Przykładowo firma e-commerce może wdrożyć system rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji, który na podstawie analizy zachowań zakupowych sugeruje produkty dostosowane do preferencji klienta,
• automatyzacja rutynowych zadań — zespół AI może tworzyć rozwiązania automatyzujące powtarzalne zadania, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej złożonych. Na przykład firma może stworzyć chatbota opartego na sztucznej inteligencji, który będzie obsługiwał klientów i odpowiadał na często zadawane pytania,
• analizowanie danych i generowanie raportów – zespół AI może analizować duże ilości danych, wyciągać wnioski i generować raporty wspierające decyzje biznesowe. Na przykład firma może korzystać z systemu analizy nastrojów opartego na sztucznej inteligencji, aby monitorować opinie klientów na temat swoich produktów i usług.

Jednak obowiązki zespołu AI w firmie zależą przede wszystkim od ambicji organizacji w zakresie zakresu wdrożenia sztucznej inteligencji. Według Gartnera zakres wykorzystania AI w przedsiębiorstwie można ogólnie podzielić na trzy obszary:

1. Firmy dążące do poprawy efektywności, gdzie zespół AI pracuje przede wszystkim nad przygotowaniem zarówno narzędzi wewnętrznych dla organizacji, jak i narzędzi do obsługi klienta.
2. Firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji swoich działań, ale unikają jej stosowania w produktach i obsłudze klienta. Zespół AI zajmuje się wyłącznie doskonaleniem procesów wewnętrznych organizacji.
3. Firmy, które na szeroką skalę wdrażają sztuczną inteligencję, gdzie zespół AI wdraża rozwiązania w produktach, obsłudze klienta i wewnętrznie.

Źródło: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Kompetencje i obowiązki członków zespołu AI

Jak wynika z raportu firmy Gartner „Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024”, w nadchodzących latach zapotrzebowanie na specjalistów w zakresie sztucznej inteligencji będzie rosło, zwłaszcza w obszarach takich jak:

• wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji w firmach,
• Zaufanie AI, Zarządzanie ryzykiem i bezpieczeństwem, AI TRSM,
• tworzenie i rozwój aplikacji obsługujących sztuczną inteligencję (AI-augmented development),
• wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji sposobu podejmowania decyzji.

Ale jak wygląda zespół AI od wewnątrz? Oczywiście będzie się to nieznacznie różnić w zależności od projektu. Ale oto kilka kluczowych ról w zespole AI:

• Analityk danych — badacze danych zajmują się analizą i interpretacją danych, modelowaniem predykcyjnym i uczeniem maszynowym. Ich głównym celem jest wydobycie cennych informacji z danych i wykorzystanie ich do podejmowania decyzji biznesowych.
• Inżynier oprogramowania AI — inżynierowie oprogramowania AI tworzą i rozwijają aplikacje oparte na sztucznej inteligencji. Ich zadaniem jest wdrażanie i optymalizacja algorytmów uczenia maszynowego oraz integrowanie ich z istniejącymi systemami.
• Badacz ML/inżynier ML — badacze ML opracowują nowe modele i algorytmy uczenia maszynowego oraz je wdrażają. Ich głównym celem jest ciągłe doskonalenie i innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji.
• Etyk AI — etycy AI to profesjonaliści, którzy rozumieją ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i są odpowiedzialni za etyczne zastosowanie tej technologii. Dbają o to, aby inicjatywy AI i ich wdrażanie były zgodne z zasadami etycznymi i prawem.

Zespół AI potrzebuje także osoby odpowiedzialnej za aspekty strategiczne i biznesowe projektu. Może to być menedżer AI, który zarządza rozwojem i wdrażaniem procesów i produktów opartych na AI, lub dyrektor AI (CAIO), który jest odpowiedzialny za strategię AI w całej organizacji. Ich rolą jest:

• zarządzać stosowanymi technologiami AI – CAIO musi znać różne algorytmy i techniki AI oraz umieć je zastosować do rozwiązywania problemów w organizacji,
• nadzorować projektowanie, rozwój, testowanie i wdrażanie rozwiązań AI we współpracy z zespołem AI,
• zmierzyć wpływ biznesowy i finansowy AI w celu oceny korzyści i kosztów wdrożenia sztucznej inteligencji,
• szkolić i rozwijać pracowników w zakresie sztucznej inteligencji.

Osobowości w zespole AI

Jak w każdym zgranym zespole, każdy członek zespołu AI musi posiadać odpowiednie kompetencje, regularnie aktualizowane umiejętności i doświadczenie. Nie mniej ważna jest jednak potrzeba różnorodności, która oznacza, że ​​zespół powinien składać się nie tyle z ludzi podobnych do siebie, ile z ludzi, którzy inspirują się nawzajem swoimi odmiennymi punktami widzenia.

Osobowości odgrywają kluczową rolę w budowaniu skutecznego zespołu AI. Choć wszystkich członków zespołu łączy pasja do technologii i umiejętności analityczne, różnią się podejściem, temperamentem i preferencjami.

Menedżer zespołu AI musi rozpoznać te różnice i docenić znaczenie różnorodności. Na przykład zorientowanego na szczegóły i skrupulatnego analityka danych mogą znudzić abstrakcyjne dyskusje na temat przyszłych kierunków technologii AI i wolą skupić się na ulepszaniu obecnego modelu ML. Z drugiej strony etyk AI o wizjonerskim temperamencie i bogatej wyobraźni może nie mieć cierpliwości do żmudnego programowania i testowania.

Według raportu McKinsey „Technology Trends Outlook 2023” w dzisiejszym świecie biznesu coraz większe znaczenie mają:

• Elastyczność – tempo rozwoju technologii sprawia, że ​​nie warto zamykać się w jednym zestawie narzędzi i jednym sposobie działania,
• Umiejętność dostosowania się do zmieniających się warunków – zmiany w składzie zespołu, przejście na pracę zdalną, a nawet outsourcing do innej firmy nie powinien stanowić problemu dla „idealnego” członka zespołu AI,
• Otwartość na nowe wyzwania – wdrożenie sztucznej inteligencji w większej liczbie obszarów biznesu oznacza, że ​​każda osoba w zespole AI będzie musiała zdobyć nowe umiejętności.

Równie ważna jest umiejętność współpracy i komunikacji, chęć wzięcia odpowiedzialności za powierzone zadania oraz umiejętność radzenia sobie ze stresem.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Struktura podziału pracy

Aby zapewnić efektywny przepływ pracy w zespole AI, warto zastosować technikę struktury podziału pracy. Polega na podzieleniu projektu na bardziej szczegółowe zadania, które następnie przydzielane są poszczególnym członkom zespołu zgodnie z ich kompetencjami.

Na najwyższym poziomie znajdują się ogólne cele biznesowe, które zostały rozbite na konkretne inicjatywy produktowe. Te z kolei dzielą się na zadania badawcze, programistyczne, testowe itp. Dzięki WBS każdy dokładnie wie, co zrobić, aby przyczynić się do sukcesu całości.

W zespole AI struktura podziału pracy może wyglądać następująco:

• Analiza danych. Zespół AI często zaczyna od analizy danych w celu zidentyfikowania wzorców i relacji, które można wykorzystać do zbudowania modeli predykcyjnych.
• Budowa modeli predykcyjnych. Na podstawie zebranych danych zespół AI buduje modele predykcyjne, które można wykorzystać do prognozowania przyszłych zdarzeń.
• Testowanie i optymalizacja modeli. Po zbudowaniu modeli zespół AI testuje je i optymalizuje, aby upewnić się, że działają prawidłowo i dają dokładne wyniki.
• Wdrażanie modeli. Po przetestowaniu wdrażane są modele, co oznacza, że ​​służą one do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie nowych danych.
• Monitorowanie i utrzymanie modeli. Po wdrożeniu modeli zespół monitoruje ich działanie i utrzymuje je w dobrym stanie, aby zapewnić dokładne wyniki przez cały okres ich użytkowania.

Streszczenie

Wybór zespołu projektowego może zadecydować o sukcesie lub porażce całego projektu. Dlatego tak ważne jest, aby zespół AI składał się z osób o różnych umiejętnościach i osobowościach, różnych doświadczeniach i różnych stylach pracy. Jeśli kierownik projektu lub CAIO wybierze odpowiednich ludzi, w naturalny sposób przejmą oni nieformalne role, które są najważniejsze dla zbudowania spójnego zespołu, zwiększając szanse na sukces i dalszą owocną współpracę.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról