Вестник цифровой трансформации

Кто ответит за искусственный интеллект?
Кто ответит за искусственный интеллект?




По мере того как искусственный интеллект продолжает заполнять собой рабочее пространство, иерархия маркетинговой подотчетности становится все более туманной.

22:16 14.04.2016  |  Джон Додж | По мере того как искусственный интеллект продолжает заполнять собой рабочее пространство, иерархия маркетинговой подотчетности становится все более туманной.3817 просмотров



В условиях, когда приложения, построенные на базе алгоритмов машинного обучения, охватывают все уровни предприятия, искусственный интеллект начинает разрушать привычное рабочее пространство ИТ-службы.

Что за люди стоят за этим разрушением и кому они подчиняются? Чаще всего профессионалами, эксплуатирующими развивающиеся технологии, становятся ученые по данным или архитекторы бизнеса. Иногда они работают под крышей ИТ-службы, но чаще – нет.

«К сожалению, ИТ-бюджеты сокращаются, поэтому у ИТ-службы просто нет необходимых ресурсов, для того чтобы добавлять себе новые зоны ответственности, – пояснил директор по вопросам когнитивных систем в IDC Дэйв Шубмель. – Мы видим, что бизнес-подразделения напрямую используют машинное обучение и обращаются к внешним поставщикам для ускорения внедрения соответствующих средств».

В своем стремлении внедрять технологии искусственного интеллекта нынешние первопроходцы уже не одиноки. По оценкам аналитиков IDC, к 2018 году компоненты искусственного интеллекта появятся примерно в половине всех разработанных приложений.

Реальные сценарии искусственного интеллекта

Какие организационные изменения необходимы типичному предприятию, чтобы максимально эффективно использовать преимущества искусственного интеллекта? Посмотрим, как применяются средства искусственного интеллекта в двух крупных компаниях – Pitney Bowes и General Electric – и как все это может произойти в третьей, CIT Group, изучающей возможности внедрения технологий искусственного интеллекта, но на практике пока ничего не предпринимающей.

Руководители этих компаний считают, что разработкой алгоритмов машинного обучения должны заниматься группы с централизованным подчинением. Но вместе с тем они признают важность распределения ресурсов как по географическому признаку, так и между отдельными направлениями бизнеса.

Компания Pitney Bowes, производитель программных и аппаратных продуктов, также предоставляющая услуги в областях, связанных с документооборотом, упаковкой, сортировкой и пересылкой почты, одной из первых начала использовать промышленную операционную систему GE Predix, в которой для сбора и управления большими объемами данных применяются технологии искусственного интеллекта, и платформу IBM Bluemix, предназначенную для разработки и размещения приложений в облаке.

Как рассказал директор Pitney Bowes по инновациям Роджер Пилк, в создании алгоритмов искусственного интеллекта, поддерживающих логистический бизнес, принимали участие 1200 ученых по данным, инженеров-механиков и инженеров-электриков, разработчиков программного обеспечения и специалистов-конструкторов, многие из которых «являются обладателями черного пояса в области анализа данных». Сами они физически находятся на трех континентах, но все подчиняются Пилку.

Инженеры, создававшие алгоритмы, работали в тесном контакте со специалистами ИТ-службы, отвечавшими за цифровую инфраструктуру компании. Логистическая система машинного обучения была запущена в Pitney Bowes около четырех лет назад, с тех пор в ней уже зарегистрировано почти 30 млрд обращений.

«Значительной частью имеющихся у нас компетенций обладают ведущие инженеры по обработке данных, – признал вице-президент Pitney Bowes по стратегическим технологиям Арт Паркос. – Поэтому взаимодействие центральной ИТ-службы и инженеров действительно имеет очень важное значение».

 

Цифровая трансформация GE

В сентябре 2015 года компания General Electric, много внимания уделяющая средствам искусственного интеллекта, объединила несколько групп разработчиков в подразделение GE Digital. Там теперь работают 1200 экспертов в области программного обеспечения. Еще в одной организации, GE Store for Technology, трудятся 3600 ученых-исследователей и инженеров, поддерживающих отраслевой бизнес General Electric. Сотрудники GE Digital осуществляют программную экспертизу, тогда как специалисты GE Store компетентны в предметной области и отвечают за быстрое внедрение инноваций.

«Если в запасе у нас имеется что-то, хорошо применимое к этому бизнесу, все необходимые связи будут установлены очень быстро, – отметил вице-президент GE по исследованиям в области программного обеспечения Колин Паррис. – GE Store играет роль координационного центра, объединяющего все технологические и инновационные потоки».

Искусственный интеллект и финансы

Специалисты по данным в области банковских услуг полагают, что финансовая холдинговая компания CIT уже экспериментирует с искусственным интеллектом, но в действительности компания пока что не финансирует соответствующие проекты. Между тем в ближайшие год-два директор CIT по данным Б. Дж. Феск ожидает кардинальных изменений.

«Искусственный интеллект мог бы пригодиться во многих аспектах деятельности финансовой организации, так что, возможно, заниматься им будет не одна группа, а несколько, – заметил Феск. – Если это произойдет, появятся группы аналитиков и специалистов по корпоративным данным, которые будут управлять синергией и внедрением инновационного опыта». Феск внимательно следит и за продуктами внешних поставщиков, в том числе за простыми в использовании инструментами искусственного интеллекта, которые могли бы способствовать дальнейшей демократизации этого направления.

– John Dodge. Who’s in charge of AI in the enterprise? CIO. Feb 15, 2016

Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение Цифровая трансформация

На ту же тему: