Многие отличные профессионалы твердо убеждены, что машинное обучение и искусственный интеллект — это отдельные исследования. Такой подход не является особенностью ни деловых, ни технических специалистов. Каждый думает, что его усилия и практика уникальны, поэтому они держат свою работу подальше от других. Технические специалисты хуже всех. Довольно стандартно, что они не слушают бизнес-пользователей, отфильтровывая каждое их слово. Не волнуйтесь :) так это работает, и все же, это просто не должно.
Однако машинное обучение и ИИ по определению являются совместными. Успех или неудача этих проектов тесно связаны со способностью участников эффективно сотрудничать.
И актеров много. Эксперты в предметной области, директора бизнес-подразделений, бизнес-уровни C, CDO, CIO, специалисты по данным (ведущий, старший, средний, младший, желающий быть), инженеры по данным, инженеры по машинному обучению, разработчики программного обеспечения, бизнес-аналитики и эксперты по данным, а именно. Кто знает, кого я оставил на картинке. Или кто хочет быть вне поля зрения. Какой бы ни была причина, проект не будет опираться на прочный фундамент. Бизнес-пользователи имеют в виду что-то, что неправильно понимают специалисты по данным, которые не получат правильные данные от специалистов по данным. Операции не будут следить за моделями, потому что KPI были потеряны в какой-то забавной встрече между актерами. Результат: провал.
Сотрудничество — это не просто слово, а подход, который нужно повторять снова и снова. Каждый должен стараться, независимо от возраста, максимально использовать его сущность. И сотрудничество — это не технический вопрос. Конечно, нужны правильные инструменты, но все сводится к радикальному изменению мышления. Каждый должен играть свою роль, стараясь понять точки зрения друг друга.
И все же, как обстоят дела на данный момент? Сотрудничество в основном вербальное. Виртуальные или личные встречи являются основным методом обмена информацией, анализа требований и постановки задач. Кто-то использует инструменты для совместной работы, такие как Miro, но это выглядит как упражнение, практически не связанное с реальной разработкой. Что происходит на Миро, остается на Миро. Никто даже не хочет возвращаться туда, когда дела идут плохо. Такое поведение снова приводит к неудаче. И кричать.
Сотрудничество заключается в разделении ценностей и принятии на себя ответственности за действия и мысли. Речь также идет об упрощенной интеграции решений для совместной работы и средств разработки. Специалисты по данным всегда должны возвращаться к копанию в заметках и мозговому штурму идей. А бизнес-пользователи всегда должны проверять, что происходит с установленными KPI. Это единственный способ для проектов машинного обучения стоять на прочном фундаменте, завоевывать доверие руководителей и, следовательно, распространяться по волнам хороших и плохих времен. И когда наступят трудные времена — поверьте мне, они наступят, — совместный подход — это то, за что стоит держаться.
Это процесс. Организации должны приложить усилия для создания культуры совместной работы на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. С другой стороны, платформы AI и ML должны улучшить свои функции, чтобы обеспечить полноценные сквозные функции совместной работы.
Сообщество машинного обучения и искусственного интеллекта приближается к этому. Вместе :)
