Инструменты, работающие на основе ИИ, распространяются всё активнее. Наша задача состоит в том, чтобы правильно использовать их, дабы они действительно приносили пользу.
Автор: Гвен Моран
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение все чаще приходят в рабочие платформы и инструменты. Усовершенствованные средства автоматизации широко пропагандируются как освобождение рабочих от «грязных, тупых или опасных задач», что даёт им возможность решать задачи их более высокого уровня. Согласно исследованиям PwC, к 2030 году ИИ принесёт глобальной экономике 15,7 трлн. долл. США, что будет обусловлено прежде всего ростом производительности и инновационными продуктами.
В разных категориях технология уже демонстрирует потенциал. Компании с финансовыми услугами используют подобные технологии — от чатов, которые отвечают на основные вопросы клиентов на платформах с ИИ, до способов предотвращения мошенничества и отмывания денег. Приложения для управления персоналом (HR) помогают компаниям сортировать резюме, находить таланты и даже проводить предварительные собеседования. Робот может использоваться для предупреждений о техническом состоянии и предотвращения отказа оборудования и транспортных средств в автомобильных парках. Алгоритмы покупки могут помочь сортировать данные для принятия лучших коммерческих решений. В сфере здравоохранения перспективные приложения варьируются от роботизированной хирургии до автоматизации диагностики.
Но осознание преимуществ ИИ требует взвешенного планирования, говорит Сумендра Моханти, исполнительный вице-президент компании LTI. Эффективное применение ИИ «улучшит работу», позволяя людям делать «работу более высокого порядка», говорит он. Это лучше всего работает, когда технология реализована правильно.
Постройте структуру, которая работает
По словам Дэна Приста, директора по стратегическим вопросам PwC, внедрение ИИ ради внедрения, без учёта специфики технологии и рынка не принесёт пользы. В прошлом автоматизация обычно приходилась на инновации вроде ERP. «ИИ меньше. Он внедряется очень быстро, децентрализовано, и поэтому компаниям нужно управлять этим типом автоматизации по-разному, соблюдая определённые ограничения» — говорит он. Хотя есть и общие шаги.
Начните с задачи, а не работы
«Эффективное применение ИИ начинается с определения проблемы, а не конкретной роли технологии (в её решении)»- говорит Жанна Майстер (Jeanne Meister), партнер-основатель Future Workplace, консультационной и исследовательской фирмы, которая дает представление о будущем обучения и работы. Соберите данные по бизнес-проблеме, а затем обучите руководителей бизнеса тому, что вы пытаетесь решить — это первый шаг к успешному применению ИИ. Определите конкретные задачи, которые может решить ИИ, и что инструмент или платформа должны улучшить с точки зрения производительности, эффективности, точности или других целей.
«Почему вы это делаете? Как вы собираетесь двигаться вперед, что вы собираетесь делать, и как вы собираетесь отслеживать достижение успеха?»- говорит она. Это означает, что нужно начинать с проблемы, которая должна быть решена, и задействовать кросс-функциональную команду, которая может помочь определить потенциальные возможности ИИ в данной области.
Собирайте данные правильно
ИИ настолько хорош, насколько хороши используемые им данные. Какие данные нужны этому инструменту? Какие данные необходимы для его обучения? «[Интересно, потому что многие думают, что главная проблема — в алгоритме, а ведь они становятся все лучше и лучше и постоянно совершенствуются, когда мы получаем именно больше данных» — говорит Малколм Сильберман, директор и лид-практик сферы ИИ в фирме Grant Thornton.
Моханти говорит, что приложения ИИ по своей природе сильно зависят от данных. В зависимости от цели им нужна информация о сотруднике и его эффективности, а также экологические и другие факторы, которые влияют на производительность, что может потребовать использования разных алгоритмов.
После того, как входящий поток информации идентифицирован и настроен, очень важно регулярно пересматривать данные для корректировки алгоритмических смещений. В последнее время Amazon отказалась от своего ИИ-инструмента подбора кадров, поскольку, он, например, не брал на работу кандидатов-женщин.
«Исходящие ИИ-данные также стоит интерпретировать в общем контексте» — подчёркивает Мохарти. «вам нужно четко понять, почему алгоритм сделал тот вывод, а не иной, и почему он что-то рекомендует. Итак, это общая тенденция и определенный подход, который необходимо предпринять в будущем».
Понимайте свою команду
Вам также нужно подумать о своей команде и о том, как будет настроено новое взаимодействие, говорит Кэрри Дуарте, лидер проекта PWC «Рабочая сила будущего». Сотрудники обычно делятся на три категории: те, кто любопытны и с энтузиазмом относятся к этой технологии; те, кто мотивирован положительным воздействием инструмента на работу; и сдержанно воспринимающие её, которым может не нравиться изменения или они обеспокоены временем и усилиями, которые потребуются для изучения и использования новой технологии.
Дуарте говорит, что восприятие сотрудников и кросс-функциональный переход команды на новые стандарты также имеют решающее значение. Если вы не понимаете работу сотрудника или возможные сложности в развертывании технологии, «вы не можете действительно знать, что вы пытаетесь улучшить».
Измеряйте и контролируйте
Когда вы понимаете роль и задачу, вы также можете лучше установить показатели для измерения успеха. «Задайте вопрос:« Как мы будем классифицировать различные действия, выполняемые Джимом, Бобом или Салли», а затем — второй вопрос, который часто не задают, и который заключается в следующем: «что именно мы пытаемся решить?» — говорит Равин Джесутхасан, управляющий директор Willis Towers Watson и автор Книги: «Переизобретая профессии: четырехступенчатый подход к применению автоматизации для работы». Как правило ИИ используется в качестве решения в одной из четырех областей:
- Минимизация ошибок
- Минимизация потерь в производительности
- Повышение производительности
- Достижение прорывов
Установление того, как «успех» будет измеряться, поможет организациям адаптироваться и использовать правильные инструменты для достижения желаемых результатов, говорит он.
Одно можно сказать наверняка: ИИ точно будет в рабочем процессе. Независимо от того, являетесь ли вы простым сотрудником или руководителем, весь спектр работ, правил и информации будет дополнен ИИ, говорит Моханти. Обеспечение надлежащего развертывания и мониторинга этих инструментов необходимо для оптимального использования.
ОБ АВТОРЕ
Гвен Моран пишет о бизнесе, деньгах и других вопросах для ведущих изданий и веб-сайтов. В 2015, 2014 и 2012 годах она была названа наградой Top 100 World Small Influencer Awards, является соавтором «Руководства по бизнес-планам для полных идиотов» (Alpha, 2010) и нескольких других книг.
Оригинал: Fastcompany
