Ieguvumi:
- Apsverot mākslīgā intelekta kompetenci trīs līmeņos (eksperts, tulkotājs, lietotājs) un redzot visbiežāk aizmirsto tulkotāju un plaši izplatīto lasītprasmes trūkumu
- Spēja izvēlēties iestādei piemērotāko starp centrālajiem, izplatītajiem un centrmezgla un spieķu organizācijas modeļiem
- Spēja novērst kompetences trūkumus ar apmācību, darbā pieņemšanas un partnera līdzsvaru un stratēģijā iekļaut plaši izplatīto lasītprasmi un saglabāšanu
Pat labākā stratēģija paliek uz papīra bez cilvēkiem, kas to īsteno. Visbiežāk sastopamā mākslīgā intelekta pārveidošanas vājā vieta nav tehnoloģija, bet gan kompetences (darba veikšanai nepieciešamās zināšanas, prasmes un pieredze) un organizācijas (kā darbs ir strukturēts, kurš ko dara) trūkums. Šajā nodaļā jūs uzzināsit, kā vecākais menedžeris var izveidot pareizo komandas struktūru, talantu stratēģiju un kompetenču attīstību AI. Mērķis ir pārveidot šauru skatījumu, piemēram, “pieņemsim darbā dažus datu zinātniekus” par uzņēmuma mēroga kompetences pieeju.
Kompetence nav viena loma
Izplatīts nepareizs priekšstats ir AI novirzīšana nelielam skaitam ekspertu, ko sauc par “datu zinātniekiem”. Patiesībā AI transformācijai nepieciešama trīs līmeņu kompetence:
slānis
kurš
Kas tam vajadzīgs
eksperts
Datu zinātnieks, ML inženieris
Modelis, dati, infrastruktūras dziļums
tulkotājs
Produktu/biznesa analītiķis
Biznesa problēmas pārvēršana AI risinājumā
Lietotājs
Visi darbinieki
Transportlīdzekļu lietošana droši, efektīvi un atbildīgi
Kritiskais un bieži aizmirstais slānis ir acīmredzams: AI tulkotājs ir persona, kas tulko biznesa valodu tehniskajā valodā un otrādi, veidojot tiltu tam, “kuru biznesa problēmu risina kāds AI risinājums”. Dārgākās neveiksmes bieži izraisa nevis ekspertu trūkums, bet gan tulku trūkums: tehniskā komanda izveido perfektu modeli, bet nepareizai problēmai.
Padoms. Plānojot budžetu AI talantiem, ņemiet vērā ne tikai ekspertus, bet arī tulkotāju lomu un visu darbinieku pamata lasītprasmi. Lielākā daļa iestāžu pārāk daudz iegulda ekspertos un pārāk maz tulkotāju un masu pratībā; Tomēr parasti vērtību bloķē pēdējie divi.
Organizatoriskie modeļi
AI talantu uzņēmumā var organizēt trīs galvenajos veidos:
- Centralizēta: visi AI eksperti vienā komandā. Priekšrocība: dziļums, konsistence. Trūkums: atrautība no darba.
- Izplatīts: eksperti ir iegulti biznesa vienībās. Priekšrocība: tuvums, ātrums. Trūkums: nekonsekvence, atkārtošanās.
- Centrs un runātājs: centrālais izcilības centrs (CoE; galvenā komanda, kas nosaka un izplata standartus, rīkus un labāko praksi) + biznesa vienībās iegulti praktiķi. Līdzsvarotākais modelis lielākajai daļai vidēju un lielu organizāciju.
CoE; nodrošina kopīgus rīkus, drošības standartus, apmācību un atkārtoti lietojamas sastāvdaļas; Biznesa vienības pārvalda savas lietošanas jomas. Šis modelis saglabā gan konsekvenci, gan tuvumu.
Veidojiet, iegādājieties, partneris
Ir trīs veidi, kā novērst prasmju trūkumu, parasti visi trīs:
- Būvēšana: apmāciet esošos darbiniekus. Ilgtspējīgākais, bet lēnākais.
- Nolīgst (pirkt): nolīgt ārējos ekspertus. Ātri, bet dārgi un konkurētspējīgi.
- Partneris: strādājiet ar konsultantu/piegādātāju. Ātrs sākums, bet atkarības risks.
Gudra stratēģija: apmāciet/algojiet būtiskas un pastāvīgas kompetences, apmieriniet pagaidu vai ļoti specifiskas vajadzības partnerībā.
Soli pa solim: kompetences stratēģijas izveide
1. Kartē kompetences atšķirības. Kur mēs atrodamies trijos slāņos (eksperts, tulkotājs, lietotājs), kur mums vajadzētu doties?
2. Izvēlieties savu organizācijas modeli. Centralizēts, izplatīts vai centrmezgls; iestādei piemērotu.
3. Izveidot-pirkt-partnera līdzsvaru. Nosakiet katras spraugas optimālo ceļu.
4. Sāciet neformālu lasītprasmes programmu. Pamata, drošas, atbildīgas lietošanas apmācība visiem darbiniekiem.
5. Audzināt saglabāšanu un kultūru. Ar talantu piesaisti nepietiek; Saglabājiet ar jēgpilnu darbu, mācīšanos un kultūru.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — tulkotāja sprauga. Rūpniecības uzņēmums nolīga trīs dārgus datu zinātniekus, taču nebija tulkotāju lomu, kas savienotu biznesa vienības. Eksperti izstrādāja projektus, kas bija tehniski iespaidīgi, bet biznesam nenozīmīgi; Nekāda taustāma vērtība gada laikā neradās. Kad tika iecelti divi “AI tulki” (pieredzējuši biznesa analītiķi), tie paši eksperti 6 mēnešu laikā nāca klajā ar trīs vērtīgiem lietošanas gadījumiem. Plaisa nebija ekspertīzē, bet gan tiltā.
2. gadījums — Eiropas Padomes konsekvence. Konglomerātā katrs uzņēmums izmantoja savu AI rīku ar saviem noteikumiem: periodiskas izmaksas, nekonsekventa drošība. Tiklīdz ir izveidots izcilības centrs un nodrošināti kopīgi instrumenti, standarti un apmācība; Licenču izmaksas samazinājās par 30%, drošība kļuva konsekventa, un tas, ko viens uzņēmums uzzināja, ātri izplatījās nākamajā.
3. gadījums — plaši izplatītās lasītprasmes ietekme. Viens pakalpojumu uzņēmums AI atstāja tikai vienas ekspertu komandas ziņā; 300 darbinieki šajā jomā izmantoja rīkus vai nu vispār, vai arī nepareizi (pārkāpjot konfidencialitāti). Uzņēmums uzsāka lasītprasmes pamatprogrammu (3 stundas drošas lietošanas apmācības ikvienam); Pieauga gan droša lietošana, gan desmitiem vērtīgu lietošanas ideju radās no lauka. Vērtība nebija ekspertiem, bet gan kompetentajam pūlim.
Četras kopējamas veidnes
1) Kompetences trūkumu karte:
Jūsu loma: AI talantu konsultants. Novērtējiet mūsu organizāciju trīs slāņos: eksperts (dati/ML), tulks (biznesa-tehniskais tilts), lietotājs (visi darbinieki). Katram slānim uzrakstiet tipiskās nepilnības un prioritāro darbību. Konteksts: [teksts]
2) Organizācijas modeļa ieteikums:
Salīdziniet centralizētos, izplatītos un centrmezglu un spieķu modeļus [organizācijas lielums un struktūra]. Uzrakstiet, kuru jūs ieteiktu mūsu situācijai un kāpēc, un kādus pienākumus uzņemsies izcilības centrs.
3) Build-buy-partner lēmums:
Katrai no tālāk norādītajām kompetenču nepilnībām [saraksts] uzrakstiet pamatojumu, kuru no vilciena/īrēšanas/partnera iespējām jūs ieteiktu. Atdaliet ilgstošas un kritiskas kompetences no pagaidu vajadzībām.
4) Neformālās lasītprasmes programma:
Sagatavot 3 stundu "drošas un efektīvas mākslīgā intelekta izmantošanas" apmācību melnrakstu darbiniekiem, kas nav tehniski: pamatjēdzieni, pareiza/nepareiza lietošana, privātums un autentifikācija, praktiski piemēri. Norādiet nosaukumu un ilgumu pa modulim.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vājš: “Kādu komandu man vajadzētu veidot AI?”
Rezultāts: vispārīgs lomu saraksts; akls pret iestādes lielumu, briedumu un nepilnībām.
Spēcīgs: "Mēs esam 500 darbinieku, trīs biznesa vienību ražošanas uzņēmums; mums ir mazs briedums, nav datu zinātnieku, bet ir spēcīgi biznesa analītiķi. Piedāvājiet AI organizatorisko modeli (centralizēts/izplatīts/centralizēts/izplatīts/centralizēts/centralizēts/centralizēts/centralizēts/izplatīts/centralizēts/centralizēts/izplatīts/centralizēts/centralizēts/izplatīts/centralizēts/centralizēts/izplatīts/centralizēts), partneru līdzsvars, lai novērstu mūsu kompetences trūkumu katrā līmenī (plānists/eksperts/translators). pirmais gads."
Rezultāts: organizācijai specifiska, daudzslāņaina, reālistiska un piemērojama talantu stratēģija.
Biežas kļūdas
- Ieguldot tikai ekspertos. Bez tulkotājiem un plaši izplatītas lasītprasmes eksperti nevar radīt vērtību.
- Tulkotāja lomas izlaišana. Ja nav tilta starp biznesu un tehniku, pat labākais eksperts strādās pie nepareizās problēmas.
- Plaši izplatītās lasītprasmes ignorēšana. Neizglītotais pūlis transportlīdzekli vai nu neizmanto vispār, vai arī izmanto to riskējot.
- Paļaujoties tikai uz personāla atlasi. Vaislas iegāde bez audzēšanas ir dārga, trausla un neilgtspējīga.
- Aizmirstot par kultūru un saglabāšanu. Ja jūs nepiesaistīsit talantus un nenodrošināsit jēgpilnu darbu un mācības, jūs ātri zaudēsit.
Uzmanību: AI var ieteikt organizatorisku shēmu vai apmācības plānu; Bet tas ir cilvēks, kurš izlemj, kurš modelis atbilst iestādes kultūrai un realitātei, kurš spēlēs kādu lomu un saglabāšanas dinamiku. Lēmumiem par cilvēkresursiem ir liela ietekme, un tos nevar atstāt tikai algoritma ziņā.
Rezumējot
Visizplatītākais mākslīgā intelekta pārveidošanas sašaurinājums nav tehnoloģija, bet gan kompetence un organizācija. Kompetence ir trīs līmeņu: eksperts, tulks un lietotājs; Visbiežāk izlaistais un vērtību bloķējošais slānis ir plaši izplatīta tulkotāja lasītprasme. Organizācija var būt centralizēta, izplatīta vai centrēta (izcilības centrs + iegultie praktiķi); Lielākajai daļai organizāciju pēdējais ir līdzsvarots. Novērsiet nepilnības, apvienojot apmācību, darbā pieņemšanu un partneru; Saglabājiet kritiskās un noturīgās kompetences. Nākamajā nodaļā mēs runāsim par to, kā gudri iegādāties ārpakalpojumu AI risinājumus.
Lietojumprogrammas uzdevums
Novērtējiet savu organizāciju trīs slāņos (eksperts, tulkotājs, lietotājs) un pierakstiet lielāko trūkumu katrā slānī. 2. Izmantojot veidni, nosakiet sev piemērotāko organizācijas modeli. Uzrakstiet iemeslus saviem vilciena/īrēšanas/partneru lēmumiem attiecībā uz divām vissvarīgākajām vakancēm. Nobeigumā izklāstiet visu darbinieku neformālās lasītprasmes programmas galvenās tēmas.
kontrolsaraksts
- [ ] Es kartēju kompetences trūkumu trīs slāņos.
- [ ] Es pārbaudīju, vai tulkotāja loma pastāv.
- [ ] Izvēlējos iestādei piemērotu organizatorisko modeli.
- [ ] Katrai vakancei es pieņēmu lēmumu veidot-pirkt-partneri.
- [ ] Es plānoju neformālās lasītprasmes programmu.
- [ ] Es stratēģijā iekļāvu saglabāšanu un kultūru.
- [ ] Es neatstāju lēmumu pieņemšanu par cilvēkresursiem tikai algoritma ziņā.