1. Предприятия все более и более смело и целенаправленно инвестируют в решения с использованием искусственного...
2. Оптимизация процесса
3. Платформа и управление данными
4. Алгоритмическая ориентация
5. Лидерство и принятие решений

Предприятия все более и более смело и целенаправленно инвестируют в решения с использованием искусственного интеллекта, видя таким образом снижение затрат, а также улучшение опыта клиентов и сотрудников. Пары должны возглавляться соответствующими компетенциями как лидеров, так и команд, которые они возглавляют.

Уже два года назад Всемирный экономический форум опубликовал результаты исследования среди предпринимателей в отношении ключевых навыков, ожидаемых у сотрудников - сравнение с 2015 по 2020 год. Различия, возникающие у респондентов от прогрессирующей автоматизации, робототехники и приложений искусственного интеллекта, включают повышение важности творчества как ключевой ожидаемой компетенции и появление эмоционального интеллекта на первом месте вместо навыков и гибкости ведения переговоров, которые должны постепенно исчезать из списка, из-за растущего использования ИИ и автоматизированных решений, использующих доступные данные для принятия повседневных административных решений. Полный список представлен в таблице ниже из исходного отчета WEF.

Согласно исследованию Accenture ( Technology Vision 2017 ), в которой приняли участие более 5400 директоров по ИТ и бизнесу в мире, 79% из них считают, что искусственный интеллект будет способствовать ускорению внедрения технологий в организациях. Прорыв, который является результатом внедрения искусственного интеллекта, уже является фактом, в то время как влияние технологий на команды и связанные с ними проблемы уже более трудно идентифицировать для компаний. Это задача для ИТ-лидеров.

Автоматизация управления

Планирование эволюции и развития компетенций в реальности доминирует RPA (Robotic Process Automation).

ИТ-менеджеры и команды разделяют беспокойство по поводу потенциального негативного влияния роботизации, заменяющей людей. Одним из часто пропускаемых элементов является то, как будут развиваться люди в организации, какие роли выполнять, например, управлять программным обеспечением для автоматизации процессов (RPA). Поскольку ИИ как элемент управляемого корпоративного ресурса все еще находится на начальной стадии, попытки использовать его во многих случаях разбросаны по всей организации и несогласованы. Роль ИТ-директоров и ИТ-лидеров заключается в адаптации путей развития и обучения сотрудников с точки зрения использования искусственного интеллекта во всех возможных областях организации.

Оптимизация процесса

Оптимизация бизнес-процессов на основе собранных данных и машинного обучения.

ИТ-команды не были в полной мере использованы для разработки способов оптимизации корпоративных и бизнес-процессов, оптимизации путей потока и т. Д. Лидеры должны формировать командные компетенции как в глубоком понимании самих бизнес-процессов, так и в том, как машинное обучение (ML) ) может улучшить эти процессы и повлиять на результаты. Например, процессы противодействия отмыванию денег (AML) могут быть значительно улучшены за счет способности существующих систем ML обрабатывать несколько потоков данных и искать зависимости между ними с течением времени и таким образом, что люди не могут сделать. Искусственный интеллект может влиять на процесс принятия решений человеком - в процессе он протекает через синтез данных и автономно принимает стандартные решения, одновременно передавая более сложные решения людям. Это означает, что командам и руководителям необходимо перестроить процессы и компетенции для поддержки интегрированного подхода к принятию решений.

Платформа и управление данными

Акцент на облачные разработки, платформы, API и большие данные.

ИТ-команды должны развивать сильные навыки в области управления информацией и технологий обработки данных ( большие данные ). Эффективность методов машинного обучения и прогнозных моделей зависит от качества предоставленных данных. Организационные разрозненность и качество данных, безусловно, не являются новой проблемой для компаний. Однако, более чем когда-либо, человеческий фактор может стать узким местом (на этот раз для ИИ), если команды не обладают навыками использования платформ управления данными или построения информационных моделей.

Алгоритмическая ориентация

Знание алгоритмов и их приложений в бизнес-контексте.

Не каждый должен быть ученым, занимающимся исследованиями данных ( data science ), но ключевую роль для ИТ-команд будут иметь базовые статистические компетенции и способность создавать, использовать и улучшать модели на основе алгоритмов ИИ. Понимание фундаментальных математических концепций, лежащих в основе машинного обучения, обеспечивает необходимый уровень знаний и творчества. Эта креативность может помочь ИТ-командам в создании конкурентного преимущества и достижении лучших и лучших результатов в бизнесе

Лидерство и принятие решений

Смещение акцента на принятие более сложных решений и эмоциональный интеллект.

Предприятие будущего должно подготовить сотрудников к работе в реальности, в которой большинство повседневных стандартных решений принимается искусственным интеллектом, а человеку остаются только более сложные. Это имеет свои последствия в виде бесценной экономии времени, а также в повышении требований к сотрудникам с точки зрения принятия решений, самостоятельного решения проблем или способности общаться с системами искусственного интеллекта, например, путем соответствующей формулировки запросов.

Выводы Accenture были использованы для подготовки заявления , CXO Институт управления проектами и Всемирный экономический форум .

Похожие

Комментарии