Решения на основе искусственного интеллекта играют все большую роль в цифровизации компаний: только за последние три года в них было вложено 306 млрд долл. Масштабирование проектов, использующих технологии ИИ, может дать серьезную выгоду. И вместе с тем многие компании не получают ожидаемых результатов.
В ходе исследования, проведенного Accenture, было установлено, что компании, делающие ставку на масштабирование ИИ, в 1,5-2,5 раза чаще других собирают под такие проекты профессиональные кросс-функциональные команды. В такие команды входят специалисты по работе с данными, машинному обучению и нейросетям, которые работают с бизнесом рука об руку над достижением поставленных целей.
Работа команд подчинена строгим правилам и стандартам, затрагивающим требования по модульности решений, логированию, юнит-тестам, контролю версий кода и исходных данных, ограничения по версиям используемых библиотек машинного обучения и другие важные аспекты, которыми часто пренебрегают дата-сайентисты. Такой подход становится залогом успеха ИИ-проектов.
Авторы исследования отмечают, что в команде ИИ-проекта должны работать специалисты из разных областей, их сотрудничество, различные навыки и подходы создадут синергетический эффект. 72% респондентов отмечают, что в таких командах каждый сотрудник должен четко понимать свою роль и вклад в развитие всего проекта.
Многие компании признают важность ИИ для развития бизнеса, но технологии еще очень новы, и на рынке мало специалистов, обладающих должным уровнем компетенций. Поэтому нужно четко установить требования к уровню подготовки специалистов и инвестировать в их обучение и развитие. В 70% успешных компаний участники проектных команд по ИИ прошли специализированное обучение по работе с данными.
62% респондентов считают, что внедрение ИИ благоприятно скажется на их работе, а 67% уверены, что им необходимо увеличивать компетенции в работе с ИИ.
Основной вывод исследования - по-настоящему успех ИИ-проектов зависит не только от мотивации бизнес-лидеров и профессионализма проектных команд, но и в целом от того, насколько каждый сотрудник компании осведомлен о преимуществах и возможностях ИИ. Нужно определить минимальный уровень знаний для сотрудников и помочь всем усовершенствовать их, оценить преимущества от работы с данными и ценность инноваций для компании.
