AI tím vs. rozdelenie rolí | AI v podnikaní #53

Čo robí tím AI?

Tím AI je skupina špecialistov v oblasti umelej inteligencie. Ich zodpovednosti v rámci spoločnosti zahŕňajú:

• posilnenie produktov a služieb pomocou AI — tím AI môže vyvinúť a implementovať systémy založené na AI, ktoré zvyšujú hodnotu ponúkaných produktov a služieb. Napríklad, e-commerce spoločnosť môže nasadiť systém odporúčaní založený na AI, ktorý navrhuje produkty prispôsobené preferenciám zákazníkov na základe analýzy nákupného správania,
• automatizáciu rutinných úloh — tím AI môže vytvoriť riešenia, ktoré automatizujú opakujúce sa úlohy, čo umožňuje zamestnancom sústrediť sa na zložitejšie úlohy. Napríklad, spoločnosť môže vytvoriť chatbot založený na AI na poskytovanie zákazníckych služieb a odpovedanie na často kladené otázky,
• analýzu dát a generovanie správ — tím AI môže analyzovať veľké množstvá dát, vyvodiť závery a generovať správy na podporu obchodných rozhodnutí. Napríklad, spoločnosť môže použiť systém analýzy sentimentu založený na AI na sledovanie spätnej väzby zákazníkov na svoje produkty a služby.

Avšak zodpovednosti tímu AI v spoločnosti závisia predovšetkým od ambícií organizácie týkajúcich sa rozsahu nasadenia umelej inteligencie. Podľa spoločnosti Gartner môže byť rozsah využitia AI v podniku široko kategorizovaný do troch oblastí:

1. Spoločnosti, ktoré sa snažia zlepšiť efektivitu, kde tím AI pracuje predovšetkým na príprave interných nástrojov pre organizáciu a nástrojov pre zákaznícku službu.
2. Spoločnosti, ktoré používajú AI na optimalizáciu svojich operácií, ale vyhýbajú sa jej používaniu v produktoch a zákazníckej službe. Tím AI sa zaoberá iba zlepšovaním interných procesov organizácie.
3. Spoločnosti, ktoré implementujú umelú inteligenciu vo veľkom meradle, kde tím AI implementuje riešenia v produktoch, zákazníckej službe a interne.

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

Kompetencie a zodpovednosti členov tímu AI

Podľa správy spoločnosti Gartner “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” sa dopyt po špecialistoch na umelú inteligenciu v nasledujúcich rokoch zvýši, najmä v oblastiach, ako sú:

• implementácia generatívnej umelej inteligencie v spoločnostiach,
• dôvera v AI, riadenie rizík a bezpečnosti, AI TRISM,
• vytváranie a rozvoj aplikácií s podporou AI (AI-augmented development),
• využívanie umelej inteligencie na optimalizáciu spôsobu rozhodovania.

Ako vyzerá tím AI zvnútra? Samozrejme, bude sa to mierne líšiť v závislosti od projektu. Ale tu sú niektoré kľúčové úlohy v tíme AI:

• Data scientist — data scientisti sa zaoberajú analýzou a interpretáciou dát, prediktívnym modelovaním a strojovým učením. Ich hlavným cieľom je extrahovať cenné informácie z dát a využiť ich na obchodné rozhodovanie.
• AI softvérový inžinier — AI softvéroví inžinieri vytvárajú a vyvíjajú aplikácie založené na umelej inteligencii. Ich úlohou je implementovať a optimalizovať algoritmy strojového učenia a integrovať ich do existujúcich systémov.
• ML výskumník/ML inžinier — ML výskumníci vyvíjajú nové modely a algoritmy strojového učenia a implementujú ich. Ich hlavným cieľom je neustále zlepšovanie a inovácia v oblasti umelej inteligencie.
• AI etik — AI etici sú odborníci, ktorí rozumejú rizikám spojeným s používaním umelej inteligencie a sú zodpovední za etickú aplikáciu tejto technológie. Zabezpečujú, aby AI iniciatívy a ich implementácia boli v súlade s etickými princípmi a zákonom.

Tím AI tiež potrebuje niekoho zodpovedného za strategické a obchodné aspekty projektu. Môže to byť manažér AI, ktorý riadi vývoj a implementáciu procesov a produktov založených na AI, alebo hlavný AI dôstojník (CAIO), ktorý je zodpovedný za stratégiu AI v celej organizácii. Ich úlohou je:

• riadiť technológie AI, ktoré sa používajú – CAIO musí byť oboznámený s rôznymi algoritmami a technikami AI a byť schopný ich aplikovať na riešenie problémov v organizácii,
• dozerať na návrh, vývoj, testovanie a implementáciu AI riešení v spolupráci s tímom AI,
• merať obchodný a finančný dopad AI na posúdenie prínosov a nákladov implementácie umelej inteligencie,
• školenie a rozvoj zamestnancov v oblasti AI.

Osobnosti v tíme AI

Rovnako ako v každom úzko prepojenom tíme, každý člen tímu AI musí mať správne kompetencie, pravidelne aktualizované zručnosti a skúsenosti. Rovnako dôležitá je však aj potreba rozmanitosti, čo znamená, že tím by mal pozostávať nie tak z podobných ľudí, ako skôr z ľudí, ktorí sa navzájom inšpirujú svojimi rôznymi pohľadmi.

Osobnosti hrajú kľúčovú úlohu pri budovaní efektívneho tímu AI. Zatiaľ čo všetci členovia tímu zdieľajú vášeň pre technológie a analytické zručnosti, líšia sa vo svojom prístupe, temperamente a preferenciách.

Manažér tímu AI musí tieto rozdiely rozpoznať a oceniť dôležitosť rozmanitosti. Napríklad, detailne orientovaný a precízny data scientist sa môže nudiť abstraktnými diskusiami o budúcich smeroch technológie AI a radšej sa sústrediť na zlepšovanie aktuálneho modelu ML. Na druhej strane, AI etik s víziou a bohatou predstavivosťou nemusí mať trpezlivosť na únavné programovanie a testovanie.

Podľa správy spoločnosti McKinsey “Technology Trends Outlook 2023” sú v dnešnom obchodnom svete čoraz dôležitejšie:

• Flexibilita – rýchlosť, akou technológia napreduje, znamená, že nie je rozumné zamykať sa do jedného súboru nástrojov alebo jedného spôsobu vykonávania vecí,
• Schopnosť prispôsobiť sa meniacim sa podmienkam – zmeny v zložení tímu, prechod na prácu na diaľku alebo dokonca outsourcing do inej spoločnosti by nemali byť problémom pre “ideálneho” člena tímu AI,
• Otvorenosť voči novým výzvam – implementácia umelej inteligencie do viacerých oblastí podnikania znamená, že každý člen tímu AI bude musieť získať nové zručnosti.

Rovnako dôležité sú schopnosti spolupráce a komunikácie, ochota prevziať zodpovednosť za pridelené úlohy a schopnosť zvládať stres.

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

Štruktúra rozdelenia práce

Aby sa zabezpečil efektívny pracovný tok v tíme AI, stojí za to použiť techniku rozdelenia práce. Táto technika spočíva v rozdelení projektu na podrobnejšie úlohy, ktoré sú následne priradené jednotlivým členom tímu podľa ich kompetencií.

Na najvyššej úrovni sú celkové obchodné ciele, ktoré sú rozdelené na konkrétne iniciatívy produktov. Tieto sú zase rozdelené na výskum, programovanie, testovacie úlohy atď. Vďaka WBS každý presne vie, čo má robiť, aby prispel k úspechu celku.

V tíme AI môže štruktúra rozdelenia práce vyzerať takto:

• Analýza dát. Tím AI často začína analýzou dát, aby identifikoval vzory a vzťahy, ktoré môžu byť použité na vytvorenie prediktívnych modelov.
• Vytváranie prediktívnych modelov. Na základe zozbieraných dát tím AI vytvára prediktívne modely, ktoré môžu byť použité na predpovedanie budúcich udalostí.
• Testovanie a optimalizácia modelov. Po vytvorení modelov tím AI testuje a optimalizuje ich, aby sa zabezpečilo, že fungujú správne a produkujú presné výsledky.
• Implementácia modelov. Po testovaní sa modely implementujú, čo znamená, že sa používajú na predpovedanie budúcich udalostí na základe nových dát.
• Monitorovanie a údržba modelov. Po implementácii modelov tím monitoruje ich výkon a udržuje ich v dobrom stave, aby sa zabezpečili presné výsledky počas ich životnosti.

Zhrnutie

Výber projektového tímu môže určiť úspech alebo neúspech celého projektu. Preto je tak dôležité, aby tím AI pozostával z ľudí s rôznymi zručnosťami a osobnosťami, rôznymi skúsenosťami a rôznymi pracovnými štýlmi. Ak projektový manažér alebo CAIO vyberie správnych ľudí, prirodzene prevezmú neformálne úlohy, ktoré sú najdôležitejšie pre budovanie súdržného tímu, čím sa zvyšujú šance na úspech a ďalšiu plodnú spoluprácu.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pintereste, TikToku.