Команда ИИ против разделения ролей | ИИ в бизнесе №53

Знаете ли вы, какие навыки и личности необходимы в команде ИИ? В сегодняшней статье мы рассмотрим, как выглядит команда ИИ, обсудим компетенции, личности, структуру работы и обязанности. Читай дальше.

Чем занимается команда ИИ?

Команда AI — это группа специалистов в области искусственного интеллекта. В их обязанности внутри компании входит:

• усиление продуктов и услуг с использованием ИИ — команда ИИ может разрабатывать и внедрять системы на основе ИИ, которые повышают ценность предлагаемых продуктов и услуг. Например, компания электронной коммерции может развернуть систему рекомендаций на основе искусственного интеллекта, которая предлагает продукты, адаптированные к предпочтениям клиентов, на основе анализа поведения покупателей.
• автоматизация рутинных задач — команда ИИ может создавать решения, которые автоматизируют повторяющиеся задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более сложных. Например, компания может создать чат-бота на базе искусственного интеллекта, который будет обслуживать клиентов и отвечать на часто задаваемые вопросы.
• анализ данных и создание отчетов — команда ИИ может анализировать большие объемы данных, делать выводы и создавать отчеты для поддержки бизнес-решений. Например, компания может использовать систему анализа настроений на основе искусственного интеллекта для отслеживания отзывов клиентов о своих продуктах и ​​услугах.

Однако обязанности команды ИИ компании зависят, прежде всего, от амбиций организации относительно масштабов внедрения искусственного интеллекта. По данным Gartner, масштабы использования ИИ на предприятии можно разделить на три области:

1. Компании, стремящиеся повысить эффективность, где команда ИИ работает в первую очередь над подготовкой как внутренних инструментов организации, так и инструментов для обслуживания клиентов.
2. Компании, которые используют ИИ для оптимизации своей деятельности, но избегают его использования в продуктах и ​​обслуживании клиентов. Команда ИИ занимается только улучшением внутренних процессов организации.
3. Компании, которые широко внедряют искусственный интеллект, где команда ИИ внедряет решения в продуктах, обслуживании клиентов и внутри компании.

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

Компетенции и обязанности членов команды ИИ

Согласно отчету Gartner «10 главных стратегических технологических тенденций 2024 года», спрос на специалистов по искусственному интеллекту будет расти в ближайшие годы, особенно в таких областях, как:

• внедрение генеративного искусственного интеллекта в компаниях,
• Доверие к ИИ, Управление рисками и безопасностью, ИИ ТРИЗМ,
• создание и разработка приложений с поддержкой искусственного интеллекта (разработка с использованием искусственного интеллекта),
• использование искусственного интеллекта для оптимизации способа принятия решений.

Но как выглядит команда ИИ внутри? Конечно, оно будет немного отличаться в зависимости от проекта. Но вот некоторые ключевые роли в команде ИИ:

• Специалист по данным — специалисты по данным занимаются анализом и интерпретацией данных, прогнозным моделированием и машинным обучением. Их главная цель — извлечь ценную информацию из данных и использовать ее для принятия бизнес-решений.
• Инженер-программист ИИ — инженеры-программисты ИИ создают и разрабатывают приложения на основе искусственного интеллекта. Их работа — внедрять и оптимизировать алгоритмы машинного обучения и интегрировать их в существующие системы.
• Исследователь ML/инженер ML — исследователи ML разрабатывают новые модели и алгоритмы машинного обучения и реализуют их. Их главная цель — постоянное совершенствование и инновации в области искусственного интеллекта.
• Специалист по этике ИИ . Специалисты по этике ИИ — это профессионалы, которые понимают риски, связанные с использованием искусственного интеллекта, и несут ответственность за этическое применение этой технологии. Они следят за тем, чтобы инициативы в области ИИ и их реализация соответствовали этическим принципам и закону.

Команде искусственного интеллекта также нужен кто-то, ответственный за стратегические и бизнес-аспекты проекта. Это может быть менеджер по искусственному интеллекту, который управляет разработкой и внедрением процессов и продуктов на основе искусственного интеллекта, или главный специалист по искусственному интеллекту (CAIO), который отвечает за стратегию искусственного интеллекта во всей организации. Их роль заключается в том, чтобы:

• управлять используемыми технологиями искусственного интеллекта — CAIO должен быть знаком с различными алгоритмами и методами искусственного интеллекта и уметь применять их для решения проблем в организации,
• контролировать проектирование, разработку, тестирование и внедрение решений ИИ в сотрудничестве с командой ИИ,
• измерить бизнес и финансовое влияние ИИ, чтобы оценить преимущества и затраты на внедрение искусственного интеллекта,
• обучать и развивать сотрудников в области ИИ.

Личности в команде AI

Как и в любой сплоченной команде, каждый член команды ИИ должен обладать нужными компетенциями, регулярно обновляемыми навыками и опытом. Не менее важна, однако, необходимость разнообразия, означающая, что команда должна состоять не столько из похожих людей, сколько из людей, вдохновляющих друг друга своими разными точками зрения.

Личности играют ключевую роль в создании эффективной команды ИИ. Хотя все члены команды разделяют страсть к технологиям и аналитические навыки, они различаются своим подходом, темпераментом и предпочтениями.

Менеджер команды ИИ должен признать эти различия и оценить важность разнообразия. Например, внимательному и дотошному специалисту по обработке данных могут быть скучны абстрактные дискуссии о будущих направлениях технологий искусственного интеллекта, и он предпочитает сосредоточиться на улучшении текущей модели машинного обучения. С другой стороны, специалисту по этике ИИ с дальновидным темпераментом и богатым воображением может не хватить терпения для утомительного программирования и тестирования.

Согласно отчету McKinsey «Прогноз технологических тенденций на 2023 год», в современном деловом мире все большее значение приобретают следующие факторы:

• Гибкость – скорость развития технологий означает, что не стоит привязываться к одному набору инструментов или одному способу ведения дел.
• Способность адаптироваться к меняющимся условиям – изменения в составе команды, переход на удаленную работу или даже аутсорсинг в другую компанию не должны быть проблемой для «идеального» члена команды ИИ,
• Открытость к новым вызовам . Внедрение искусственного интеллекта в большее количество областей бизнеса означает, что каждому человеку в команде ИИ необходимо будет приобрести новые навыки.

Не менее важны способность к сотрудничеству и общению, готовность брать на себя ответственность за поставленные задачи и способность справляться со стрессом.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Структура декомпозиции работ

Чтобы обеспечить эффективный рабочий процесс в команде ИИ, стоит использовать технику декомпозиции работы. Он предполагает разделение проекта на более детальные задачи, которые затем распределяются между отдельными членами команды в соответствии с их компетенциями.

На самом высоком уровне существуют общие бизнес-цели, которые разбиты на конкретные продуктовые инициативы. Они, в свою очередь, делятся на задачи исследования, программирования, тестирования и т. д. Благодаря WBS каждый точно знает, что делать, чтобы способствовать успеху целого.

В команде ИИ иерархическая структура работы может выглядеть следующим образом:

• Анализ данных. Команда ИИ часто начинает с анализа данных для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые можно использовать для построения прогнозных моделей.
• Построение прогнозирующих моделей. На основе собранных данных команда ИИ строит прогностические модели, которые можно использовать для прогнозирования будущих событий.
• Тестирование и оптимизация моделей. После создания моделей команда ИИ тестирует и оптимизирует их, чтобы убедиться, что они работают правильно и дают точные результаты.
• Реализация моделей. После тестирования модели реализуются, а значит, используются для прогнозирования будущих событий на основе новых данных.
• Мониторинг и поддержка моделей. После внедрения моделей команда контролирует их производительность и поддерживает их в хорошем состоянии, чтобы обеспечить точные результаты на протяжении всего срока службы.

Краткое содержание

Выбор проектной команды может определить успех или провал всего проекта. Вот почему так важно, чтобы команда ИИ состояла из людей с разными навыками и характерами, разным опытом и разными стилями работы. Если руководитель проекта или CAIO выберет правильных людей, они, естественно, возьмут на себя неформальные роли, наиболее важные для построения сплоченной команды, повышающей шансы на успех и дальнейшее плодотворное сотрудничество.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей