Emil Zainetdinov

Как стать лидерами в эру искусственного интеллекта

Как стать лидерами в эру искусственного интеллекта
© Papers.co

Сейчас технология искусственного интеллекта готова изменить все отрасли, как когда-то это сделало электричество. С 2018 по 2030 годы повсеместное внедрение искусственного интеллекта увеличит ВВП на $13 трлн. Многие компании уже получили прибыль благодаря внедрению новейших технологий, например, Google, Baidu, Microsoft и Facebook, но огромный поток денежных средств находится вне рамок разработки программного обеспечения.

Команда Deecrypto Store & Club перевела для вас методичку Эндрю Ына, который написал её, проработав в Google Brain и подразделении искусственного интеллекта компании Baidu. Любая компания может следовать тому, что описал Эндрю Ын, но наибольший эффект смогут наблюдать только крупные предприятия, чья капитализация начинается от $500 млн.

Здесь представлены 5 разделов, которые одновременно являются шагами, помогающими в преобразовании бизнеса при помощи технологии искусственного интеллекта:

  • выполнить несколько пилотных проектов, чтобы получить толчок;
  • основать свою команду специалистов в ИИ;
  • создать условия для тренировки искусственного интеллекта;
  • разработать свою стратегию в сфере ИИ;
  • налаживать связи, как внешние так и внутренние.

Начните действовать, чтобы получить мощный импульс

Первые ваши проекты в сфере искусственного интеллекта должны получить достаточную значимость. Они должны быть важными для сообщества, чтобы их заметили, а эксперты не посчитали их «очередными» подделками. Важно не прекращать применять усилия в изучении этой сферы, чтобы вы и ваша команда смогли набрать обороты.

Вот несколько советов для пилотных проектов, связанных с ИИ:

  • вы должны создать возможности для новых ИИ-разработчиков, которые будут работать с вашей основной командой. Вместе они должны создавать ИИ-решения, которые «выстреливают» в течение года.
  • то, что вы задумали должно быть технически осуществимым. Огромное число компаний всё еще создают проекты, которые невозможно осуществить на текущем технологическом уровне. Проверьте концепты проекта перед тем, как приступить к его разработке, это должно повысить вашу уверенность в возможность его реализации.
  • вы должны наметить себе четкую цель, осуществление которой принесет пользу бизнесу.

Эндрю Ын достаточно долгое время руководил командой Google Brain. Тогда компания сомневалась в перспективности технологии глубокого обучения. Для того, чтобы помочь команде вырасти Эндрю Ын нашел клиента внутри самой компании Google. И первыми его клиентами оказались ребята из Google Speech.

Усилиями двух команд удалось сделать распознавание речи Google Speech более точным. Исследования распознавания речи не были приоритетной задачей команды специалистов Google. Например, куда более значимой разработкой для «корпорации зла» являлось внедрение искусственного интеллекта в поисковые системы и системы выдачи рекламы. В итоге команда Google Brain, руководимая Эндрю Ыном получила свой первый кейс и другие внутренние разработчики начали доверять ей.

Таким образом Google Brain смогла привлечь ещё больше внутренних клиентов. Вторыми ребятами, которые обратились за услугами Google Brain стали разработчики Google Maps. Им понадобилась технология глубокого обучения, которая была нужна им для улучшения качества картографических данных.

Получив два успешных проекта он начал переговоры с рекламщиками, которые стали финальным звеном в его модели. Так Google Brain смогла получить ещё больше проектов в разработку и то, что сделал Эндрю Ын может проделать каждый владелец крупной или средней компании.

Создайте собственную команду разработчиков

Сотрудничая со сторонними людьми, обладающими глубочайшим техническим опытом вы получите начальный толчок, но если вы планируете долго работать в этой сфере, то вам жизненно необходима собственная команда. Некоторые проекты должны быть созданы для вашей компании, чтобы предоставить вам преимущество перед другими командами разработчиков.

В эпоху искусственного интеллекта ключевой момент для многих компаний – формирование централизованной команды разработчиков, которая способна помочь во внедрении этой инновационной технологии во все структуры. Команда разработчиков может выполнять функции CTO, CIE, CDO, а также CAIO.

Основными обязанностями подразделений ИИ являются:

  • внедрение ИИ для поддержки всей компании.
  • автоматизация процессов для непрерывного получения проектов.
  • создание последовательных стандартов для найма и удержания.
  • создание продукта, который будет полезен для нескольких подразделений.

Множество компаний состоят из нескольких подразделений, подчиняющихся ген.директору. Вместе со своей командой вы сможете осуществлять совместные проекты.

© Landing AI
© Landing AI

Со временем должны появиться новые должностные инструкции и новые пособия по организации команды. Способы организации команды, применяемые Эндрю Ыном сейчас отличны от тех, что использовались до прихода искусственного интеллекта. Сейчас среди технологических компаний наблюдаются сражения за специалистов, и получить к себе на работу новичка из топового университета практически невозможно. Но в будущем война за персонал будет прекращена, а рекрутеры помогут вам получить новых сотрудников. Так вы сможете получить непростое преимущество. Но не нужно ориентироваться исключительно на внешние ресурсы, стоит задуматься и об обеспечении должных условий для создания новых талантов внутри команды.

Создайте условия для изучения технологии

Ни одна современная компания не обладает нужным уровнем знания искусственного интеллекта сегодня. В то же время, СМИ сообщают о завышенных ожиданиях от зарплат в этой сфере и подчеркивают, что специалиста здесь отыскать очень тяжело. Но количество обучающего цифрового контента неумолимо увеличивается, поэтому электронные книги и видео на YouTube могут послужить отличными источниками для обучения сотрудников новым технологиям. В вашей команде должны быть специалисты по обучению, которые знают как обучать сотрудников и полностью вести их «за ручку» к новым знаниям.

Лет десять назад сотрудников обучали пришедшие консультанты, которые тупо зачитывали лекции, практически никак не помогая им обрести новые знания. Это было неэффективно и проследить окупаемость инвестиций было невозможно. Цифровые методы обучения являются в значительной степени более индивидуальными. Если у вашей компании есть средства для оплаты работы консультантов, то преподаваемый ими курс должен дополняться онлайн-контент. Такой метод преподавания именуют «перевернутая классная» педагогика. Обучение внутри компании может стать отличным толчком для сотрудников в самостоятельном изучении других методик, применяемых в искусственном интеллекте.

Искусственный интеллект может преобразовать много различных работ. Вы должны дать своим сотрудникам понимание того, что им придется адаптироваться к их новым ролям, диктуемым эпохой искусственного интеллекта. Проконсультировавшись с экспертами вы сможете создать свой индивидуальный план по обучению. Выглядеть он должен как-то так:

Состав руководителей (4 часа обучения)

Цель: дать понимание руководителям о том, что искусственный интеллект может принести конкретно для вашей компании. Они должны научиться разработке стратегий и принятию решений, а также беспрепятственному сотрудничеству с отделом разработки, вместе с которым они смогут поддерживать ценные проекты в этой сфере. Они должны обладать:

  • базовым пониманием искусственного интеллекта в бизнесе;
  • осознанием его влияния на стратегию компании.

Руководители подразделений, создающих ИИ-проекты (12 часов)

Цель: Эти люди должны научиться распределять ресурсы, мониторить и фиксировать прогресс, а также вносить правки, если таковые имеются. Они должны знать:

  • фундаментальные основы искусственного интеллекта в бизнесе, в том числе и стандартные технологии, данные и то, что искусственный интеллект еще не умеет делать.
  • огромные классы алгоритмов и их требования.
  • как управлять командой и контролировать рабочие процессы.

Инженеры на стажировке (100 часов обучения)

Цель: недавно обученные инженеры ИИ обязаны обладать знаниями по сбору данных, обучению моделей ИИ и реализации конкретных проектов. Эти специалисты должны иметь:

  • глубокое техническое понимание машинного обучения и грубокого обучения. Уметь работать с инструментами ИИ на базовом уровне.
  • уметь разбираться в доступных проектах с открытым исходным кодом.
  • навыки организации рабочего процесса.
  • желание постоянно обучаться.

Создайте собственную ИИ-стратегию

ИИ стратегия сможет направить вашу компанию к прибыли, а также создать защиту для нее. Как только команда добьется успехов в искусственном интеллекте вы должны определить сферы, в которых ИИ будет наиболее востребован. Далее вы можете сосредоточить свои ресурсы именно на этих областях.

Некоторые руководители компаний уверены, что создание стратегии – это один из самых первых шагов. Но отталкиваясь от своего опыта, Эндрю Ын считает, что большая часть компаний не сможет создать продуманную стратегию пока не наберется должного опыта в сфере искусственного интеллекта.

Для того, чтобы обеспечить команде должный уровень защиты от конкурентов нужно:

  • создать несколько сложных ИИ-ассетов, которые будут соответствовать выбранной стратегии. Искусственный интеллект может позволить компаниям создавать уникальные конкурентные преимущества новыми способами. Работы Майкла Портера по бизнес-стратегиям говорят о том же. Благодаря сложности ассетов конкуренты не могут использовать эти наработки одновременно.
  • применить искусственный интеллект для того, чтобы получить определенное преимущество для своей сферы. Станьте ведущей компанией в своей отрасли и создайте уникальные возможности, подвязанные на искусственном интеллекте, которые позволят вам получить конкурентное преимущество.
  • собирать данные, которые помогут в развитии бизнеса.
© Landing AI
© Landing AI

К примеру, ведущие поисковые системы, такие как Google, Baidu, Bing и Yandex владеют огромными объемами данных. Такие данные дают компаниям возможность подготовить наиболее точный продукт, удовлетворяющий пользовательские запросы. Так привлекаются новые пользователи, которые дарят этим компаниям еще больше пользовательских данных.

Данные являются ключевым ресурсом для искусственного интеллекта. Многие крупные компании этой сферы обладают сложной стратегией обработки таких данных. Ключевые элементы вашей стратегии должны включать в себя:

  • сбор стратегических данных. Полезные системы искусственного интеллекта требуют мало ресурсов, достаточно от 100 очков данных (небольшие данные) и до 100 000 000 очков данных (большие данные). Но если у вас больше данных, то не переживайте, это не критично. Команды, работающие с искусственным интеллектом применяют достаточно сложные стратегии для сбора данных, которые оттачивались несколько лет. Но здесь всё зависит от того, в какой отрасли работает команда. Отметим, что Google и Baidu обладают несколькими абсолютно бесплатными сервисами, нацеленными на сбор данных.
  • унифицированные хранилища данных по сути являются централизованными хранилищами данных, которые позволят искусственному интеллекту работать с этими данными. Если же у вас децентрализованные базы данных, то возможность для взаимодействия искусственного интеллекта с ними моментально исчезает.
  • разделение данных на полезные и бесполезные. Если у вас есть миллионы терабайт самых разных данных, то это не значит, что ваши разработчики смогут создать что-то полезное из них. Команда разработчиков должна участвовать в отделении полезных данных от бесполезных.

Вы должны создать сеть и показать явные преимущества своей платформы: сетевые платформы являются наиболее защищенными видами бизнеса. У этих платформ все просто, есть лишь два варианта развития событий – либо вы получаете всё, либо ничего. Искусственный интеллект может стать ключевым компонентом в стратегии низкой стоимости, высокой стоимости и в других стратегиях.

Развивайте внутренние и внешние связи

Искусственный интеллект может значительно повлиять на ваш бизнес. Если он затрагивает ключевые стороны, заинтересованные в вашем продукте или услуге, то вы должны создать программу коммуникации, чтобы обеспечить консенсус. Вот несколько полезных примеров связей:

  • отношения с инвесторами: многие ведущие компании в сфере искусственного интеллекта такие как Baidu и Google являются наиболее ценными. А всё потому что искусственный интеллект составляет некоторую часть их доходов. Правильное позиционирование и продуманная стратегия поможет инвесторам верно оценить вашу компанию.
  • отношения с властями: некоторые области искусственного интеллекта подвергаются регулированию. Например, такие как автомобили с автопилотом и поэтому представители подобных отраслей должны налаживать контакт с правительством. Разработка убедительной истории своей компании или продукта с описанием преимуществ – важнейший шаг в укреплении доверия между сторонами. При этом регулятор должен постоянно контролировать происходящее в вашем проекте.
  • уведомления клиентов и пользователей: искусственный интеллект сможет стать полезным для ваших клиентов, поэтому делайте рассылки и составляйте дорожные карты.
  • привлечение новых сотрудников: мало кто занимается разработкой ИИ, поэтому привлекать сотрудников в большом количестве смогут только мощные бренды. Люди, разбирающиеся в искусственном интеллекте хотят работать со значимыми и интересными проектами. Поэтому стоит подумать над тем, чтобы сделать вашу компанию более выгодной для них.
  • объясните сотрудникам, что ИИ не заменит их: искусственный интеллект сейчас вызывает страх у многих людей, ведь они думают, что «роботы» заменят их. Но не все подвержены такому страху, например японцы не боятся такого сценария, а жители США наоборот.

История – часть вашего успеха

Важно понимать насколько преобразившиеся отрасли полезны для управления роста искусственного интеллекта. Многие компании совершили огромную ошибку, взяв за основу рост интернета. Старайтесь избежать этот сценарий и ориентируйтесь на рост искусственного интеллекта.

Эпоха интернета нам показала, что:

Торговый центр + Сайт ≠ интернет-компания.

Даже если торговый центр разработал себе веб-сайт и начал продавать товары через интернет, он не может называться настоящей интернет-компанией. Настоящая интернет-компания делает то, что можно сделать только при помощи интернета.

К примеру, такие компании постоянно проводят тестирования, в ходе которых запускаются две версии веб-сайта и проводятся определенные замеры. Интернет-компании могут производить сотню экспериментов одновременно, что в реальности – невозможно. Интернет-компании могут создавать новые продукты еженедельно и развиваться значительно быстрее, чем тот же торговый центр, который обновляет свой дизайн, в лучшем случае, раз в три месяца. Деятельность интернет-компаний и все рабочие процессы уникальны.

Глубокое обучение является самой быстрорастущей областью искусственного интеллекта. Развитие этой области имеет сходства с развитием интернета:

Любая компания + технология Глубокого обучения ≠ AI-компания

Резюме

Чтобы добиться успеха в сфере искусственного интеллекта вы должны создать компанию и разработать продукты, которые используют потенциал этой технологии. Ваша компания станет успешной, если вы получите:

  • ресурсы для систематического ведения нескольких значимых проектов.
  • понимание фундаментальных основ ИИ.
  • выработанную стратегия.

Трансформация вашей компании в компанию с искусственным интеллектом процесс непростой. Но если заручиться поддержкой партнеров он станет вполне осуществимым и за относительно короткие сроки. Трансформация компании может занять 2-3 года, но первые результаты будут ожидать вас уже спустя 6-23 месяцев. ИИ позволит вам быстро опередить своих конкурентов по нише.