InsideAI
3 причины, по которым умные генеральные директора начинают проекты по машинному обучению прямо сейчас
В то время как большинство руководителей борются с COVID-19, некоторые используют данные и действуют по-другому.
Кризис COVID-19 ударил по организациям в полную силу. Этот черный лебедь представляет собой уникальную задачу для руководителей. С момента вспышки болезни я лично испытал на себе борьбу руководителей и сотрудников, многие из которых не смогли адаптироваться к радикально меняющейся среде.
Однако некоторые генеральные директора, с которыми мы работали последние шесть недель, поступают иначе. Помимо обеспечения здоровья своих сообществ, они смогли сформировать будущее своего находящегося под угрозой исчезновения бизнеса, начав или повысив уровень своей деятельности по машинному обучению (ML). Вот почему.
1. ML активизирует компанию и клиентов.
Сам кризис открывает совершенно новое пространство возможностей. Безотлагательность к действию создает желание слушать, снижает инерцию и способствует открытости среди сотрудников. Самое главное, это создает импульс для достижения цели!
Так называемый искусственный интеллект уже давно встречал сопротивление среди сотрудников в Германии (поверьте мне, я разговаривал со многими, кто думает, что это похоже на блокчейн). Уже не так - если все сделано правильно. Руководители могут направить импульс, позволяя своим сотрудникам управлять проектами машинного обучения и вносить свой вклад в будущее бизнеса. Вы не поверите, насколько сильные и целеустремленные сотрудники чувствуют это прямо сейчас.
Генеральный директор сталелитейной компании, с которой мы работаем, знал, что его организация сильно пострадает от последствий COVID-19. Тем не менее, он не прекратил наше сотрудничество, но использовал импульс для дальнейшего укрепления своего основного бизнеса. Теперь мы совместно разрабатываем прототип рекомендательной системы (что-то наподобие Amazon «Клиенты, которым это нравится, тоже любят…»). Наша система предлагает предложения о том, что нужно его клиентам, особенно во время кризиса. Это гарантирует, что его продажи упадут значительно меньше, чем ожидалось.
2. ML-проекты отлично работают из дома.
Что ж, просто взгляните на картинку ниже. Раньше это был офис нашего главы отдела обработки и анализа данных (не волнуйтесь, он вернулся и в безопасности). Алессандро практически повсюду в мире - занимается серфингом, играет в Hang (если вы не знаете, что это такое, поищите его) и кодирует. Да, несмотря на то, что мы иногда путешествуем, мы никогда не чувствуем, что он ушел. Это также связано с такими платформами, как GitHub, которые позволяют разрабатывать модели и прототипы машинного обучения в распределенных командах.
Для специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению удаленная работа является (старой) нормой. Собственно, это то, к чему они привыкли. Умные руководители знают, что проекты машинного обучения легко реализовать удаленно. Кроме того, они прекрасно понимают, что их организация может расширить возможности виртуального сотрудничества, работая в тесном сотрудничестве с теми, кто действительно знает, как это сделать. Это просто: проекты машинного обучения работают и во времена COVID-19!
3. ML эффективен даже при небольших деньгах.
Один из самых больших мифов, с которыми я столкнулся в последние годы, заключается в том, что машинное обучение слишком дорогое. До сегодняшнего дня я не понимаю, как это произошло. Чтобы быть ясным: этого не должно быть. По моим наблюдениям, умные руководители сокращают расходы, используя образ мышления. Они масштабируются только в том случае, если значение подтверждено.
Придерживаемся приведенного выше примера: для сталелитейной компании мы сначала не проводили полномасштабную систему рекомендаций. Мы начали с малого, используя лишь ограниченный набор данных и инструментов, но быстро выяснили с продавцами, полезны ли рекомендации нашей модели - или этот проект склонен к провалу. Мы нормально убиваем прототипы!
К тому же, исходя из моего личного опыта, я думаю, что около одной трети сообщества машинного обучения действительно руководствуется своей миссией. Эта группа разработчиков и менеджеров по инновациям одинаково верят в способность изменить общество к лучшему, создавая ценность для бизнеса. Так что, есть ли большой бюджет или нет, люди готовы поддержать!
Возможно, самая главная причина, по которой умные генеральные директора начинают проекты по машинному обучению прямо сейчас, заключается в том, что они все равно должны это делать. Чтобы оставаться успешным, рано или поздно ML должно стать фундаментальной опорой каждой организации. Чем раньше вы начнете, тем лучше будет ваша организация - вот что так приятно в данных.
Время может быть лучше, чем вы думаете.
