Добивки:
- Разгледување на компетентноста за вештачка интелигенција на три слоја (експерт, преведувач, корисник) и гледање на најчесто занемаруваниот преведувач и широко распространетата празнина во писменоста
- Способност да се избере оној што е погоден за институцијата меѓу централните, дистрибуираните и централните организациски модели
- Способност да се затворат празнините во компетентноста со билансот на воз-регрутира-партнер и да се вклучат широко распространета писменост и задржување во стратегијата
Дури и најдобрата стратегија останува на хартија без народот да ја спроведе. Најчестото тесно грло на трансформацијата на вештачката интелигенција не е технологијата, туку недостатокот на компетентност (знаење, вештини и искуство потребни за извршување на работата) и организација (како е структурирана работата, кој што прави). Во оваа единица, ќе научите како висок менаџер може да воспостави вистинска тимска структура, стратегија за таленти и развој на компетентност за вештачка интелигенција. Целта е да се трансформира тесниот поглед, како што е „да ангажираме неколку научници за податоци“, во пристап за компетентност на ниво на претпријатие.
Компетентноста не е единствена улога
Вообичаена заблуда е да се пренесе вештачката интелигенција на мал број експерти наречени „научници за податоци“. Во реалноста, трансформацијата на вештачката интелигенција бара трислојна компетентност:
слој
кој
Што му треба
експерт
Научник за податоци, МЛ инженер
Модел, податоци, длабочина на инфраструктурата
преведувач
Производ/бизнис аналитичар
Претворање на деловниот проблем во решение за вештачка интелигенција
Корисник
Сите вработени
Користење возила безбедно, ефективно и одговорно
Критичкиот и често занемаруван слој е очигледен: преведувачот на вештачка интелигенција е личноста која го преведува деловниот јазик на технички јазик и обратно, градејќи го мостот за „кој деловен проблем со кое решение за вештачка интелигенција се решава“. Најскапите неуспеси често се предизвикани не од недостаток на експерти, туку од недостаток на преведувачи: техничкиот тим гради совршен модел, но за погрешен проблем.
Совет: Кога планирате буџет за таленти за вештачка интелигенција, земете ги предвид не само експертите, туку и улогата на преведувачите и основната писменост на сите вработени. Повеќето институции инвестираат премногу во експерти и премалку во преведувачи и масовно описменување; Сепак, генерално последните две се тие што ја заклучуваат вредноста.
Организациски модели
Талентот за вештачка интелигенција може да се организира во претпријатието на три главни начини:
- Централизирано: Сите експерти за вештачка интелигенција во еден тим. Предност: длабочина, конзистентност. Недостаток: оддалечување од работа.
- Дистрибуирани: Експертите се вградени во деловните единици. Предност: близина, брзина. Недостаток: недоследност, повторување.
- Hub-and-spoke: Централен центар за извонредност (CoE; основен тим кој ги дефинира и шири стандардите, алатките и најдобрите практики) + практичари вградени во деловните единици. Најбалансиран модел за повеќето средни до големи организации.
СЕ; обезбедува заеднички алатки, безбедносни стандарди, обука и компоненти за повеќекратна употреба; Деловните единици управуваат со нивните области на употреба. Овој модел одржува и конзистентност и блискост.
Изгради, купи, партнер
Постојат три начини да се затвори јазот во вештините, обично сите три:
- Изградба: Обучете ги постоечките вработени. Најодржлив, но најбавен.
- Вработи (купи): Ангажирајте надворешни експерти. Брз, но скап и конкурентен.
- Партнер: Работете со консултант/добавувач. Брз почеток, но ризик од зависност.
Паметна стратегија: обучете/вработувајте критични и постојани компетенции, исполнувајте привремени или многу специфични потреби во партнерство.
Чекор по чекор: воспоставување стратегија за компетентност
1. Мапирајте ја празнината во компетентноста. Каде сме кај трите слоја (експерт, преведувач, корисник), каде да одиме?
2. Изберете го вашиот организациски модел. Централизирано, дистрибуирано или центар-и-говор; оној погоден за институцијата.
3. Воспоставете рамнотежа помеѓу градење-купи-партнер. Одредете ја оптималната патека за секоја празнина.
4. Започнете неформална програма за описменување. Основна, безбедна, одговорна обука за употреба за сите вработени.
5. Негувајте задржување и култура. Привлекувањето талент не е доволно; Задржете се со значајна работа, учење и култура.
три мини футроли
Случај 1 - Јаз во преведувачот. Една индустриска компанија ангажираше тројца скапи научници за податоци, но немаше улоги на преведувачи за да ги премостат деловните единици. Експертите изработија проекти кои беа технички импресивни, но бизнис-незначајни; Ниту една опиплива вредност не се појави за една година. Кога беа назначени двајца „преведувачи на вештачка интелигенција“ (искусни деловни аналитичари), истите експерти дојдоа до три вредни случаи на употреба за 6 месеци. Јазот не беше во експертизата, туку во мостот.
Случај 2 — Конзистентност на СЕ. Во конгломерат, секоја компанија користеше своја алатка за вештачка интелигенција со свои правила: периодични трошоци, неконзистентна безбедност. Откако ќе се формира Центар за извонредност и ќе се обезбедат заеднички алатки, стандарди и обука; Трошоците за лиценца се намалија за 30%, безбедноста стана конзистентна, а она што една компанија го научи брзо се прошири на другата.
Случај 3 - Влијанието на широко распространетата писменост. Една услужна компанија ја остави вештачката интелигенција на само еден тим експерти; 300-те вработени на терен ги користеле алатките или воопшто или неправилно (нарушувајќи ја доверливоста). Компанијата започна основна програма за описменување (3 часа обука за безбедно користење за секого); И безбедната употреба се зголеми и десетици вредни идеи за употреба дојдоа од теренот. Вредноста не беше во експертите, туку во компетентната толпа.
Четири шаблони за копирање
1) Карта на јазот во компетентност:
Вашата улога: советник за таленти за вештачка интелигенција. Оценете ја нашата организација во три слоја: експерт (податоци/ML), преведувач (деловно-технички мост), корисник (сите вработени). Напишете типични празнини и приоритетни активности за секој слој. Контекст: [текст]
2) Предлог за модел на организација:
Споредете ги централизираните, дистрибуираните и моделите на центар и глас за [големина и структура на организацијата]. Напишете која ја препорачувате за нашата ситуација и зошто, и какви обврски ќе преземе Центарот за извонредност.
3) Одлука за градење-купи-партнер:
За секоја од следните празнини во компетентност [листа], напишете образложение за која од опциите за воз/вработување/партнер ја препорачувате. Одделете ги трајните и критичните компетенции од привремените потреби.
4) Програма за неформална описменување:
Подгответе 3-часовен нацрт за обука за „безбедна и ефективна употреба на вештачка интелигенција“ за нетехнички вработени: основни концепти, правилна/неправилна употреба, приватност и автентикација, практични примери. Наведете наслов и времетраење модул по модул.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаб: „Каков тим треба да изградам за вештачката интелигенција?
Резултат: Општа листа на улоги; слепи за големината, зрелоста и празнините на институцијата.
Силен: „Ние сме компанија за производство со 500 вработени и три деловни единици; имаме ниска зрелост, немаме научници за податоци, но силни деловни аналитичари. Предложете организациски модел за вештачка интелигенција (централизирана/дистрибуирана/централа-и-говор), баланс за правење-купи-партнер за затворање на нашата компетентност/надлежен/надлежен/надлежен/надвоен слој/надлежен/надлежен за компетентност со широко распространет план за описменување за првата година“.
Резултат: Специфична за организацијата, слоевита, реална и применлива стратегија за таленти.
Вообичаени грешки
- Инвестирајте само во експерти. Без преведувачи и широко распространета писменост, експертите не можат да произведат вредност.
- Прескокнување на улогата на преведувач. Ако не постои мост помеѓу бизнисот и техниката, дури и најдобриот експерт ќе работи на погрешен проблем.
- Занемарување на широко распространетата писменост. Необразованата толпа или воопшто не го користи возилото или го користи на ризик.
- Потпирајќи се исклучиво на регрутирање. Купувањето размножување без размножување е скапо, кревко и неодржливо.
- Заборавајќи на културата и задржувањето. Ако не привлечете таленти и не испорачате значајна работа и учење, брзо ќе изгубите.
Внимание: вештачката интелигенција може да предложи организациска шема или преглед на обука; Но, личноста е таа што одлучува кој модел одговара на културата и реалноста на институцијата, која улога ќе игра и динамиката на задржување. Одлуките за човечки ресурси имаат големо влијание и не можат да се остават само на алгоритам.
Сумирано
Најчестото тесно грло на трансформацијата на вештачката интелигенција не е технологијата, туку компетентноста и организацијата. Компетентноста е трислојна: експерт, преведувач и корисник; Најчесто прескокнуваниот слој што ја заклучува вредноста е широко распространетата писменост со преведувачот. Организацијата може да биде централизирана, дистрибуирана или центар и зборува (Центар за извонредност + вградени практичари); За повеќето организации, второто е избалансирано. Затворете ги празнините со мешавина од воз, регрутирање и партнер; Задржете ги критичните и трајни компетенции. Во следната единица, ќе опфатиме како паметно да купите решенија за вештачка интелигенција на надворешни извори.
Задача за апликација
Оценете ја вашата организација во три слоја (експерт, преведувач, корисник) и запишете ја најголемата празнина во секој слој. 2. Одредете го моделот на организација што ви одговара со шаблонот. Напишете ги причините за вашите одлуки за воз/вработување/партнер за двете најкритични слободни работни места. Конечно, наведете ги главните теми на неформалната програма за описменување за сите вработени.
листа за проверка
- [ ] Го мапирав јазот во компетентноста во три слоја.
- [ ] Проверив дали постои улогата Преведувач.
- [ ] Избрав организациски модел погоден за институцијата.
- [ ] Донесов одлука за градење-купи-партнер за секое слободно работно место.
- [ ] Ја планирав неформалната програма за описменување.
- [ ] Вградив задржување и култура во стратегијата.
- [ ] Не ги оставив одлуките за човечките ресурси само на алгоритмот.