Зміст:
Відео: Настя и сборник весёлых историй (Вересень 2024)
Якщо ви стурбовані (або дуже схвильовані) щодо того, як машинне навчання (ML) стає мейнстрімом, нещодавнє опитування Oxford Economics від імені людських ресурсів (HR) та ІТ-компанії з управління активами ServiceNow має викликати ваш інтерес. У звіті, в якому було проведено опитування 500 головних інформаційних служб (КІО) у 11 країнах та в 25 галузях, виявлено, що 49 відсотків компаній вже використовують ML для покращення традиційних бізнес-процесів.
З 500 дослідників CIO 200 заявили, що вони вже знаходяться поза пілотною стадією та почали розгортати ML в певній якості. CIO сподіваються обмежити помилки користувачів та помилки в судженнях, ввівши автоматизацію. Майже 70 відсотків керівників директивних служб сказали, що рішення, прийняті машинами, будуть більш точними, ніж рішення, прийняті людьми. Згідно з опитуванням, CIO сьогодні орієнтовані насамперед на використання ML для автоматизації повторюваних завдань (68 відсотків), прийняття складних рішень (54 відсотки), розпізнавання шаблонів даних (40 відсотків) та встановлення зв’язків між подіями (32 відсотки).
"Однією з причин, коли ви так багато чуєте про ML, є те, що хвиля продуктивності буде відокремлювати компанії від конкуренції", - сказав Кріс Беді, директор CIO в ServiceNow. "Це швидше і пропонує кращі рішення. Люди мають упередження, алгоритми - ні".
Беді заявив, що бачить величезний потенціал для ML в таких галузях, як планування ресурсів підприємств (ERP), управління запасами та ланцюжок поставок, серед багатьох інших. Сорок один відсоток CIO в опитуванні вказав на відсутність навичок як основну проблему, яка не дозволяє їм сьогодні розгорнути ML. І навпаки, лише 16 відсотків керівників компаній та їхніх компаній планують розмір робочої сили та зміни ролі для розміщення ML.
ML та Джобс
Цифри, опубліковані в опитуванні Oxford Economics, є короткотерміновими прогнозами, на відміну від звіту управлінської консалтингової фірми McKinsey & Company. Їх звіт передбачав, що половину сьогоднішніх робочих заходів можна замінити автоматизацією з 2035-2055 рр., Залежно від різних факторів. У звіті фірми було проаналізовано 2000 робочих заходів на 800 професій та встановлено, що майже 2, 7 трлн дол.
"ML змінить ролі людей", - сказала Беді. "Я не підписуюсь на те, що МЛ забирає роботу людей; це змінить роботу людей. Приземлені рішення стануть автоматизованими, що звільнить людей. Будуть створені нові робочі місця".
Беді заявив, що ключовим фактором використання МЛ для поліпшення підсумкових підсумків при збереженні рангових позицій є зміна нинішніх наборів навичок співробітників та наймання нових талантів для управління можливостями МЛ. "Талант - це велике питання", - сказав Беді. "Data Scientist повинен стати однією з найгарячіших робочих місць там. Нам дійсно потрібно подивитися, яка наша трирічна дорожня карта талантів та навичок? І бути по-справжньому цілеспрямованим у створенні цих навичок. Ми повинні навчити співробітників, але також з'ясуйте альтернативні джерела цього таланту ".
Беді закликав роботодавців найняти та навчити працівників, щоб скористатись процесами на основі ML. Після того, як люди отримають задоволення від здатності МЛ виробляти достовірні дані та приймати правильні рішення, він сказав, що галузь перейде до прийняття машинних рішень, керуючись людським наглядом.
Ділема пізнього усиновлення
Дослідження Oxford Economics виділило 50 компаній, які були визнані "першими". Опитування вивчало бізнес-процеси та талановиті стратегії цих компаній, щоб визначити, як і де МЛ буде розвиватися в найближчі роки. Дослідження виявило, що "Перші переїзди", швидше за все, переробляють посадові інструкції, щоб зосередити увагу на тому, як люди працюють з машинами, і склали плани розробити спеціалізовані команди, орієнтовані на розробку та використання технології ML. На відміну від своїх колег, ці компанії, швидше за все, розробили дорожні карти для майбутніх процесів, фіксуючи помилки та забезпечуючи точність даних.
На жаль, інші звіти свідчать про те, що чим менше організація (і чим менше ресурсів має організація), тим менша ймовірність бути готовою до хвилі ML. Недавнє дослідження Bluewolf (компанії IBM) виявило, що лише 33 відсотки малого бізнесу планували вкласти гроші в штучний інтелект (AI) та ML протягом найближчих 12 місяців. Це на відміну від 30 відсотків великих компаній, які вже інвестували в технології, та 44 відсотків, які планували розпочати інвестиції протягом наступних 12 місяців. Це в цілому на 74 відсотки, або на 20 відсотків більше, ніж загальний обсяг малого бізнесу.
"Ми рано в дорозі", - сказала Беді. "Агресивні люди та компанії відокремлюються від компаній, які не є. Здається, що потрібно зробити це закликом до дії. Компанії, які схиляються, почнуть відокремлюватися від конкуренції. Це відокремлення. зростатимуть. Ці директори дійсно почнуть наполягати на цьому найближчим часом ".
