Что входит в обязанности CAO?

В обязанности CAO входит внедрение методов глубокого обучения, превращение данных в учебные материалы и механизмы автоматизации, выявление моделей управления и поведения клиентов, внедрение искусственного интеллекта сторонних производителей для развития бизнеса и поиск подходящих инновационных продуктов. Данные – алгоритмы – знание – пользовательский опыт – новые данные: цикл, который является основой ценности бизнеса.

Появление новой должности CAO характеризуется неопределенностью. Каких критериев следует придерживаться в выборе сотрудника, отвечающего за ИИ? Точно таких же, как при выборе IT-директора. CAO должны знать, как правильно выбрать аутсорсиноговую компанию, заботиться о компьютерной графике и стандартах интерфейса USB (Universal Serial Bus). Нас часто спрашивают, существует ли стандарт для компаний искусственного интеллекта?

Ву Энда считает, что на данный момент искусственный интеллект – незрелый продукт. Поэтому единого стандарта обслуживания не существует. На данном этапе CAO играют важную роль в компаниях, так как несут ответственность за отслеживание тенденций развития. Новые спроектированные продукты должны быть удобными, простыми и стабильными в использовании. Кроме того, они должны двигать ИИ в правильном направлении и способствовать его «стандартизации». Разработчики в ближайшем будущем будут легко создавать интерфейсы на платформе искусственного интеллекта, получать стабильный поток данных, тем самым поддерживая корпоративные операции и предпринимательство. Также и люди смогут создавать приложения для мобильных телефонов на платформах разработки. Baidu Brain является такой платформой.

Разрыв сокращается. Принцип глубокого обучения, особенно принцип алгоритмов, схож. Все зависит от массивов данных и подготовки. Большое количество специалистов используют для программирования язык Java, но возможности этим не ограничиваются. Вы можете попробовать найти решение лучше.

Работа в сфере глубоких исследований нейронных сетей чрезвычайно сложна и нуждается в оптимизации в соответствии с различными бизнес-сценариями. Основные идеи алгоритма схожи, но единого стандарта нет. Именно поэтому обучение нейронных сетей называется «алхимией». Новая книга Ву Энда, посвященная глубокому обучению, называется «Руководство по алхимии».

Речь идет не о преимуществах глубокого обучения, а о проблемах и решениях, которые встречаются в «алхимии». Все, что в ней есть стандартного, – глубокий опыт и прагматичный подход.

Неразумно ожидать, что каждый может понять искусственный интеллект. Но если ваша отрасль способна генерировать массивы данных, есть возможность преобразовать их в ценность с помощью ИИ. Для большинства компаний, у которых отсутствуют глубокие знания в сфере ИИ, но имеются массивы данных, наем CAO или VP of AI – это уже шаг вперед. Но некоторые CDO и передовые мыслители CIO также смогут занять эту должность.

Компании без CAO – устаревшие компании

Сухаил Доши, генеральный директор известной компании по анализу данных MixPanel, считает, что «глубокое обучение существует, чтобы давать высококачественные прогнозы на основе конкретных данных или моделей поведения. Его основная задача – помочь вам более эффективно и точно достичь целей, а не объяснять, почему это работает».

Мы же считаем, что найти ответ на вопрос «почему» тоже важно. Некоторые предприниматели надеются, что сети глубокого обучения и интеллектуальный анализ данных могут немедленно привести к существенному увеличению прибыли. Но они игнорируют законы машинного обучения и модели обучения самих предприятий.

Когда предприятие достаточно велико, бизнес-процессы и данные сложны, а логика работы расплывчата. Даже генеральный менеджер предприятия не может владеть полной информацией. У машинного обучения есть возможность найти функциональную логику на основе данных. Наблюдение за процессами работы поможет найти отклонения от траектории развития. Например, анализ писем электронной почты, времени активности пользователей системы электронной коммерции и времени публикации информации на новостных веб-сайтах может помочь компаниям найти возможности оптимизации бизнес-процессов.

Предприятия находятся на границе эпохи искусственного интеллекта и эпохи Интернета. САО необходимо установить приоритеты. Что нужно сделать сначала: оптимизировать финансовую информацию или производственные мощности?

CAO может стать для бизнеса глазурью на торте. Например, создать автоматизированную систему анализа запросов, которая будет немедленно формировать отчет о заказах и производстве для клиента. Но корпоративное управление также очень важно. Например, для создания эффективной системы управления предприятием необходимо интегрировать информатизацию и данные об этапах производства, материальных потоках, качестве и изменениях в дизайне. После того, как данные будут дополнены алгоритмами и разработками, искусственный интеллект станет реальностью.

Компьютеризация – информатизация – интеллект: если внутренний механизм не отлажен, то внешний разум не имеет фундамента и не сможет справляться с задачами. В разумную эпоху механизмы и разум должны быть унифицированы.

На предприятиях интеллектуальный материал появляется в виде «потока». Он ежедневно генерируется каждой операцией сотрудников на компьютере. Но многие компании этого не осознают, не говоря уже об использовании, и позволяют потокам данных испаряться.

Внутренняя сила предприятия базируется на сотрудниках: на обмене личной информацией, управлении знаниями, регистрации и оптимизации навыков.

Например, редакторы онлайн-новостей ежедневно корректируют статьи. В некоторых изданиях тысячи сотрудников. Интеллектуальная система по щелчкам мыши может выяснить, эффективность работы каждого.

Но может случиться так, что вывод системы будет не обоснован. Значит, необходимо будет оптимизировать данный процесс.

Ву Энда считает, что традиционным предприятиям необходимы CAO, чтобы отслеживать появление передовых приложений и с их помощью совершенствовать бизнес. Конечно, из множества возможных направлений работы сначала он должен выбрать управленческий отдел, сформировать определенную модель развития, а затем привлекать другие отделы, разжигая энтузиазм. В конце концов, корпоративная разведка – это бизнес, который требует инноваций и активного участия.

Генеральный директор должен децентрализовать обязанности CAO и лично продвигать первый интеллектуальный продукт компании. Без поддержки генерального директора процесс развития ИИ предприятия будет сложным. Ценность некоторых инициатив может быть неочевидна на первых этапах. Но потом суть станет ясна, и будет жаль, если вы упустите возможности.