Как обеспечить эффективность работы команды по работе с ИИ

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы становится не просто тенденцией, а необходимостью для современных компаний. Однако, как и любая передовая технология, ИИ требует не только ресурсов и инвестиций, но и эффективной работы команды специалистов.

Почему ИИ важен для бизнеса

ИИ уже не является экзотической технологией, доступной лишь крупным корпорациям. Его использование распространяется среди среднего и малого бизнеса, и он активно интегрируется в различные отрасли — от финансов до производства. Однако технология сама по себе не приносит результатов без участия человека: разработка, адаптация и внедрение ИИ зависят от специалистов, которые понимают не только техническую сторону, но и специфику бизнеса.

Тем не менее, несмотря на все большую популярность технологии, существует ряд заметных проблем. Согласно исследованию RAND Corporation, 84% руководителей бизнеса считают, что ИИ окажет значительное влияние на их компанию, а 97% заявили, что необходимость внедрения технологий на основе ИИ значительно возросла. Однако тот же опрос показал, что лишь 14% организаций готовы интегрировать ИИ в свои процессы.

По оценкам экспертов исследования RAND, более 80% ИИ-проектов терпят неудачу: это в два раза больше, чем уровень неудач в ИТ-проектах, не связанных с ИИ. Это подчеркивает важность понимания того, как преобразовать огромный потенциал новой технологии в конкретные результаты, в том числе за счет работы с командой.

Внедрение ИИ: возможные задачи и эффекты

Понятие ИИ включает в себя несколько основных сфер:

• Компьютерное зрение связано с анализом и обработкой графической информации. Широко применяется в беспилотном транспорте, системах видеоаналитики и видеофиксации.
• Генерация иллюстраций и видео помогает решать задачи маркетинга и разных сфер дизайна.
• Сервисы речевой аналитики активно используются в голосовых помощниках.
• Предиктивная аналитика используется при оценке рисков, работе рекомендательных систем, прогнозировании поломок оборудования и так далее.

Генеративный ИИ — наиболее обсуждаемая сейчас область ИИ, поэтому поговорим о ней подробнее.

Генеративный ИИ применим к широкому спектру задач — от разработки интеллектуальных чат-ботов до создания различных цифровых помощников, которые применяются практически во всех областях: юриспруденции, продажах, бэк-офисе, сопровождении автоматизированных систем. При внедрении ИИ важно учитывать не только мгновенный эффект, но и долгосрочные выгоды. Реализация может не привести к немедленным финансовым результатам, но повысить продуктивность сотрудников, освободив их от рутинных задач. Использование генеративного ИИ становится своего рода гигиеническим фактором, как кондиционер в офисе или наличие ДМС. В борьбе за сотрудников компании будут вынуждены думать о том, как максимально эффективно использовать время персонала. А с учетом демографической ситуации данный фактор будет играть все большую роль.

Корпоративная культура и структура компании

При сборке команды для работы с ИИ необходимо учитывать внутренние процессы и культуру компании. Если организация имеет жесткую иерархическую структуру, то попытка внедрить гибкую agile-команду может оказаться неэффективной. Новое подразделение должно гармонично вписываться в существующие процессы. Например, если в компании действуют вертикальные структуры управления, ИИ-команда может стать еще одной вертикалью, поддерживающей существующий порядок.

Бизнес и технологии: важность симбиоза

Один из ключевых вызовов — это объединение людей, хорошо понимающих бизнес, и тех, кто разбирается в технологии ИИ. Специалисты по искусственному интеллекту могут быть высококвалифицированными профессионалами, но без понимания бизнес-процессов им будет сложно внедрить технологию с максимальной пользой для компании. Поэтому важно, чтобы в команде были не только технические специалисты, но и сотрудники, которые знают внутреннюю кухню бизнеса.

Какие специалисты необходимы в ИИ-команде

Не существует единого набора ролей для всех проектов по ИИ. Все зависит от конкретных задач. Однако есть базовые роли, без которых не обойтись в большинстве случаев:

1. Data Scientist (разработчик моделей машинного обучения) — ключевая фигура, отвечающая за разработку моделей ИИ. Эти специалисты создают алгоритмы, обучают модели и адаптируют их под задачи компании.

2. Data Engineer (инженер данных) — необходим для работы с большими объемами данных, обеспечения их корректного сбора, хранения и передачи для дальнейшего анализа.

3. ML Engineer (ИИ-инженер) — специалист, отвечающий за внедрение разработанных моделей ИИ в существующие системы компании и их эксплуатацию.

Как выбрать людей для команды

Для подбора специалистов по ИИ важно учитывать не только технические навыки, но и опыт работы с аналогичными проектами.

Важно не просто найти готовых специалистов, а развивать внутренние кадры, обучая сотрудников новым навыкам. В условиях дефицита персонала компании должны активно развивать внутренние компетенции, обучая своих сотрудников работе с ИИ, и сочетать это с привлечением внешних специалистов. Микс-команды, где внутренние и внешние эксперты работают вместе, помогают бизнесу быстрее адаптироваться и использовать ИИ на полную мощность.

Несколько советов для эффективной работы с командой ИИ⠀

Цель проекта должна быть понятна не только бизнес-команде, но и техническим специалистам. Отсутствие понимания и общей цели становится основной причиной неудач в ИИ-проектах. Руководителям важно объяснить каждому члену команды, чего конкретно они ожидают от проекта и как ИИ-продукт будет применяться на практике. Нельзя рассчитывать, что ИТ-специалисты обладают знаниями в области бизнеса и смогут сами разобраться, какие решения будут наиболее эффективными.

Обеспечьте команде возможность действовать гибко. Часто существующие процессы разработки ПО не подходят для ИИ-проектов, поэтому важно их адаптировать под особенности новых проектов.

Не торопитесь и не меняйте цели. Командам необходимо время для изучения, анализа и подготовки данных перед тем, как начать обучать ИИ-модель. Постоянная смена приоритетов и погоня за новыми возможностями могут привести к тому, что проекты будут заброшены до того, как принесут результаты.

Сосредоточьтесь на решении проблемы, а не на технологии. Успешные команды всегда фокусируются на решении конкретной бизнес-задачи, а не на применении новейших технологий ради самих технологий. Прогрессивные технологии, такие как ИИ, являются лишь инструментом для решения задач бизнеса, а не самоцелью.

Подбор команды для работы с ИИ — это сложный и многогранный процесс, который зависит от специфики бизнеса и задач, которые ставятся перед ИИ-решениями. Важно не только собрать специалистов с нужными навыками, но и учесть корпоративную культуру, чтобы команда работала эффективно. ИИ — это не просто тренд, а технология, которая со временем станет обязательным элементом любой компании, стремящейся к успеху и развитию.