Organizația de afaceri pentru pregătirea pentru IA

Autoevaluarea pregătirii pentru IA

Aspecte legate de gradul de pregătire:

 

 


  • Pregătirea oamenilor,
  • Pregătirea datelor,
  • Pregătirea infrastructurii,
  • Pregătirea pentru conducere,
  • Pregătirea proiectului.

Pregătirea proiectului

Best Practices Description
Sesiuni de învățare și schimb de informații Desfășurați ateliere de lucru, întâlniri la prânz, grupuri de brainstorming, exerciții de gândire etc. cu scopul de a educa angajații cu privire la IA în contextul muncii lor.
Nu puneți prea mult accent pe IA Există riscul de a pune prea mult accent pe IA. Dacă devine prea mult, există riscul ca angajații să se întoarcă împotriva lor, deoarece oamenii se simt stăpâni pe munca lor și sunt îngrijorați că aceasta s-ar putea schimba.
Înainte și după Este important să arătați atât valoarea, cât și riscurile implementării IA, să fiți transparenți. Arătați atât înainte, cât și după, analizați prejudecățile, impactul implementării în ceea ce privește mediul, costurile, experiența utilizatorului final etc.
Fructe (S)mici Împuternicește angajații să identifice fructele cu potențial scăzut în domeniile în care se petrece mult timp pentru a găsi lucruri, persoane sau alte active de afaceri, unde AI ar putea oferi un ajutor foarte necesar.
Campioni interni Cultivați experții interni prin oferirea și încurajarea angajaților de a se oferi voluntari și de a participa la dezvoltarea de software AI. Poate primi contribuții influente și poate optimiza procesul de IA.
Comunicați cu privire la utilizarea inteligenței artificiale Instruiți atât angajații, cât și sistemele de inteligență artificială pentru a comunica despre utilizarea inteligenței artificiale în aplicație, nu ascundeți recomandările AI și obțineți transparență pentru a implica mai multe persoane.
Implementarea programelor Includeți agilitatea competențelor, capacitatea de învățare, creativitatea și inteligența emoțională prin implementarea de programe de creștere a dezvoltării profesionale și a competențelor angajaților.
Investiți în toată lumea Instruirea tuturor angajaților pentru a înțelege inteligența artificială, fie că este direct sau indirect influențată de inițiativele actuale, având în vedere lipsa de experiență în domeniul inteligenței artificiale și nevoia de diversitate. O primă prioritate ar trebui să fie investiția în dezvoltarea angajaților existenți prin formare.

Pregătirea datelor:


  • Date. Inteligența artificială este la fel de bună ca și datele pe care se bazează, iar apetitul său pentru date este vorace. Proiectați un sistem de guvernanță a datelor care să includă inginerie și securitate. Guvernanța datelor ar trebui să includă reguli de aprovizionare, accesare și gestionare a calității.

  • Este esențial să se organizeze datele și informațiile companiei, pentru a permite accesul est la date din mai multe surse.

  • Datele și informațiile ar trebui să fie structurate și într-un format care să poată fi citit automat, cum ar fi taxonomia de afaceri și schemele de metadate.

Pregătirea infrastructurii

  • Surse de date - Se utilizează surse de date diverse și extinse, cum ar fi evenimente, măsurători, jurnale, date despre diferite lucrări, bilete, monitorizare etc.
  • Big Data - Agregarea datelor IT pentru analize istorice și reacții și perspective în timp real.
  • Calcul și analiză - permite generarea de noi date și metadate din datele informatice existente:

    • Eliminați zgomotul
    • Identificarea modelelor și a zgomotului
    • Izolați cauzele probabile
    • Expuneți problemele subiacente



 

  • Algoritmi de inteligență artificială - Aplicați calculul și algoritmii în mod eficient și adecvat pentru a expertiza mașina și a obține rezultatele dorite.
    • Învățare automată nesupravegheată - Modificarea și crearea automată de noi algoritmi pe baza rezultatelor analizei algoritmice.
    • Introducerea de noi date în sistem

  • Vizualizare - Prezentarea informațiilor și a recomandărilor într-un mod ușor de consumat.
  • Automatizarea cu ajutorul inteligenței artificiale - Identificarea automată a problemelor cu ajutorul rezultatelor obținute prin analiză și învățare automată.

Pregătirea pentru conducere

 

  • Compania ar trebui să se asigure că există un lider în domeniul IA; de asemenea, ar trebui să identifice această persoană (din cadrul organizației sau din exterior);
  • Liderul AI trebuie să fie un profesionist de rang înalt;
  • Liderul IA ar trebui să creeze, împreună cu conducerea, viziunea companiei și să inspire întreaga organizație;
  • Liderul AI ar trebui să lucreze cu indivizii și echipele pentru a descoperi unele dintre cele mai mari probleme și oportunități ale organizației.

Pregătirea oamenilor

 

  • Identificați liderul și echipa AI;
  • Analiza stadiului actual al IA în sectorul de afaceri;
  • o analiză amănunțită a concurenței în ceea ce privește pregătirea și planurile de inteligență artificială - dacă sunt disponibile;
  • Peisajul datelor disponibile și strategia de achiziție a datelor;
  • Implementarea infrastructurilor de inteligență artificială; 
  • Monitorizare și optimizare continuă.

Referințe

  • Pringle, T., & Zoller, E. (2018). How to Achieve AI Maturity and Why It Matters. Ovum. 

  • Groopman, J. (2018). AI Readiness; Five Areas Businesses Must Prepare for Success in Artificial Intelligence. Kaleido Insights. 

  • Zhu, Y.-Q., Corbett, J., & Chiu, Y.-T. (2020). Understanding employees’ responses to artificial intelligence. Organizational Dynamics, 1-10.

  • Jagreet Kaur, Artificial Intelligence in IT Infrastructure Management, 20 September 2021

Auto-reflecție

Întrebare: Care ar fi pașii pe care organizația dvs. ar trebui să-i urmeze pentru a pregăti terenul pentru o tranziție la IA?

Exerciţii

exercise_multiple_choice

Care sunt aspectele legate de pregătire pentru o organizație care dorește să facă tranziția către IA?

Exercițiu: Adevărat / Fals

Întrebări și răspunsuri Adevărat sau fals: Algoritmii de inteligență artificială fac parte din pregătirea infrastructurii?

Erasmus logo
Sprijinul acordat de Comisia Europeană pentru elaborarea acestei publicații nu constituie o aprobare a conținutului, care reflectă doar opiniile autorilor, iar Comisia nu poate fi trasă la răspundere pentru orice utilizare a informațiilor conținute în aceasta.
cookieAcest site foloseşte cookie-uri. Prin continuarea navigării pe site, acceptaţi folosirea acestora!