Echipa AI vs. divizarea rolurilor | AI în afaceri #53

Știți ce abilități și personalități sunt necesare într-o echipă AI? În articolul de astăzi, vom arunca o privire la cum arată echipa AI, discutând despre competențe, personalități, structura de distribuție a muncii și responsabilități. Citește mai departe.

Ce face echipa AI?

Echipa AI este un grup de specialiști în domeniul inteligenței artificiale. Responsabilitățile lor în cadrul companiei includ:

• consolidarea produselor și serviciilor folosind AI — echipa AI poate dezvolta și implementa sisteme bazate pe AI care sporesc valoarea produselor și serviciilor oferite. De exemplu, o companie de comerț electronic poate implementa un sistem de recomandare bazat pe inteligență artificială care sugerează produse adaptate preferințelor clienților pe baza unei analize a comportamentului de cumpărături,
• automatizarea sarcinilor de rutină — echipa AI poate crea soluții care automatizează sarcinile repetitive, permițând angajaților să se concentreze asupra celor mai complexe. De exemplu, o companie poate crea un chatbot bazat pe inteligență artificială pentru a oferi servicii pentru clienți și pentru a răspunde la întrebările frecvente,
• analiza datelor și generarea de rapoarte — echipa AI poate analiza cantități mari de date, poate trage concluzii și poate genera rapoarte pentru a sprijini deciziile de afaceri. De exemplu, o companie poate folosi un sistem de analiză a sentimentelor bazat pe inteligență artificială pentru a monitoriza feedbackul clienților cu privire la produsele și serviciile sale.

Cu toate acestea, responsabilitățile echipei de inteligență artificială a unei companii depind în primul rând de ambițiile organizației în ceea ce privește domeniul de aplicare a inteligenței artificiale. Potrivit Gartner, sfera de utilizare a AI în întreprindere poate fi clasificată în trei domenii:

1. Companii care doresc să îmbunătățească eficiența, unde echipa AI lucrează în primul rând pentru a pregăti atât instrumente interne pentru organizație, cât și instrumente pentru serviciul clienți.
2. Companiile care folosesc AI pentru a-și optimiza operațiunile, dar evită să o folosească în produse și servicii pentru clienți. Echipa AI este preocupată doar de îmbunătățirea proceselor interne ale unei organizații.
3. Companii care implementează inteligența artificială la scară largă, în care echipa AI implementează soluții în produse, servicii pentru clienți și intern.

Sursa: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Competențele și responsabilitățile membrilor echipei AI

Potrivit raportului Gartner „Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024”, cererea de specialiști în inteligență artificială va crește în următorii ani, în special în domenii precum:

• implementarea inteligenței artificiale generative în companii,
• Încrederea în IA, managementul riscului și securității, AI TRISM,
• crearea și dezvoltarea de aplicații compatibile cu AI (dezvoltare AI-augmented),
• utilizarea inteligenței artificiale pentru a optimiza modul în care sunt luate deciziile.

Dar cum arată o echipă AI pe plan intern? Desigur, va varia ușor în funcție de proiect. Dar iată câteva roluri cheie în echipa AI:

• Oameni de știință de date — oamenii de știință de date se ocupă de analiza și interpretarea datelor, modelarea predictivă și învățarea automată. Scopul lor principal este să extragă informații valoroase din date și să le folosească pentru a lua decizii de afaceri.
• Inginer software AI — Inginerii software AI creează și dezvoltă aplicații bazate pe inteligența artificială. Sarcina lor este să implementeze și să optimizeze algoritmi de învățare automată și să îi integreze în sistemele existente.
• Cercetător ML/inginer ML — Cercetătorii ML dezvoltă noi modele și algoritmi de învățare automată și le implementează. Scopul lor principal este îmbunătățirea continuă și inovarea în domeniul inteligenței artificiale.
• Eticieni AI – eticienii AI sunt profesioniști care înțeleg riscurile asociate cu utilizarea inteligenței artificiale și sunt responsabili pentru aplicarea etică a acestei tehnologii. Ei se asigură că inițiativele AI și implementarea lor respectă principiile etice și legea.

Echipa AI are nevoie și de cineva responsabil pentru aspectele strategice și de afaceri ale proiectului. Acesta ar putea fi un manager AI, care gestionează dezvoltarea și implementarea proceselor și produselor bazate pe AI, sau un director AI (CAIO), care este responsabil de strategia AI în întreaga organizație. Rolul lor este de a:

• gestionează tehnologiile AI utilizate – CAIO trebuie să fie familiarizat cu diverși algoritmi și tehnici AI și să fie capabil să le aplice pentru a rezolva probleme într-o organizație;
• supraveghează proiectarea, dezvoltarea, testarea și implementarea soluțiilor AI în colaborare cu echipa AI,
• să măsoare impactul comercial și financiar al inteligenței artificiale pentru a evalua beneficiile și costurile implementării inteligenței artificiale;
• instruiți și dezvoltați angajații în IA.

Personalități din echipa AI

Ca în orice echipă unită, fiecare membru al echipei AI trebuie să aibă competențele potrivite, abilitățile actualizate în mod regulat și experiența. Nu mai puțin importantă este însă nevoia de diversitate, adică echipa ar trebui să fie formată nu atât din oameni asemănători, cât din oameni care se inspiră reciproc cu punctele lor de vedere diferite.

Personalitățile joacă un rol cheie în construirea unei echipe eficiente de AI. În timp ce toți membrii echipei împărtășesc o pasiune pentru tehnologie și abilitățile analitice, ei diferă prin abordare, temperament și preferințe.

Managerul echipei AI trebuie să recunoască aceste diferențe și să aprecieze importanța diversității. De exemplu, un om de știință de date orientat spre detalii și meticulos se poate plictisi de discuții abstracte despre direcțiile viitoare ale tehnologiei AI și preferă să se concentreze pe îmbunătățirea modelului ML actual. Pe de altă parte, eticianul AI cu un temperament vizionar și o imaginație bogată poate să nu aibă răbdare pentru programare și testare plictisitoare.

Potrivit raportului McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”, următoarele sunt din ce în ce mai importante în lumea afacerilor de astăzi:

• Flexibilitate – viteza cu care evoluează tehnologia înseamnă că nu merită să fii blocat într-un singur set de instrumente sau într-un mod de a face lucrurile,
• Capacitatea de a se adapta la condițiile în schimbare – schimbările în componența echipei, trecerea la munca de la distanță sau chiar externalizarea către o altă companie nu ar trebui să fie o problemă pentru membrul echipei AI „ideal”;
• Deschidere către noi provocări – implementarea inteligenței artificiale în mai multe domenii ale afacerii înseamnă că fiecare persoană din echipa AI va trebui să dobândească noi abilități.

La fel de importante sunt capacitatea de a coopera și de a comunica, dorința de a-și asuma responsabilitatea pentru sarcinile atribuite și capacitatea de a gestiona stresul.

Sursa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Structura de defalcare a muncii

Pentru a asigura un flux de lucru eficient în echipa AI, merită să utilizați tehnica structurii de defalcare a muncii. Implica împărțirea proiectului în sarcini mai detaliate, care sunt apoi atribuite membrilor individuali ai echipei în funcție de competențele lor.

La cel mai înalt nivel, există obiective generale de afaceri, care sunt defalcate în inițiative specifice de produs. Acestea, la rândul lor, sunt împărțite în sarcini de cercetare, programare, testare etc. Datorită WBS, toată lumea știe exact ce trebuie să facă pentru a contribui la succesul întregului.

În echipa AI, structura de defalcare a muncii poate arăta astfel:

• Analiza datelor. Echipa AI începe adesea prin a analiza datele pentru a identifica modele și relații care pot fi folosite pentru a construi modele predictive.
• Construirea modelelor predictive. Pe baza datelor colectate, echipa AI construiește modele predictive care pot fi folosite pentru a prognoza evenimentele viitoare.
• Testarea si optimizarea modelelor. Odată ce modelele sunt construite, echipa AI le testează și le optimizează pentru a se asigura că funcționează corect și că produc rezultate precise.
• Implementarea modelelor. După testare, modelele sunt implementate, ceea ce înseamnă că sunt folosite pentru a prezice evenimente viitoare pe baza unor date noi.
• Monitorizarea si intretinerea modelelor. Odată ce modelele sunt implementate, echipa le monitorizează performanța și le menține într-o formă bună pentru a asigura rezultate precise pe toată durata de viață.

rezumat

Alegerea echipei de proiect poate determina succesul sau eșecul întregului proiect. De aceea este atât de important ca echipa AI să fie formată din oameni cu abilități și personalități diferite, experiențe diferite și stiluri de lucru diferite. Dacă managerul de proiect sau CAIO alege oamenii potriviți, aceștia își vor asuma în mod natural roluri informale care sunt cele mai importante pentru construirea unei echipe coezive, crescând șansele de succes și de colaborare fructuoasă în continuare.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor