თუ გსურთ, რომ AI თქვენი კომპანიის ნაწილი გახდეს, მაშინ არსებული კულტურის შეცვლა მოგიწევთ… რადგანაც ხელოვნური ინტელექტი დიდ ნახტომებამდე პატარა წარმატებებს გვთავაზობს, შესაბამისი გზის შექმნა ხდება საჭირო. თანაც, შეუძლებელია ამ სწრაფი გამარჯვებების მართვა მხოლოდ ხელმძღვანელებმა შეძლონ… გამოდის, დროა, მათ მხარდამჭერ კულტურაზე დაიწყონ მუშაობა.
თუმცა როგორ უნდა მოხდეს ეს? როგორ უნდა შეცვალოთ კულტურა AI-ისთვის? აქ ორი მთავარი „ინგრედიენტი“ არსებობს: მოზიდვა და სტრუქტურა.
უპირველესად, მოიზიდეთ — ძალიან რთული იქნება კულტურის ერთბაშად გარდაქმნა, რადგან ეს დაწერილი წესებისა და გადაწყვეტილებების კრებული არ არის. ამიტომ, თქვენ ისეთი სიტუაციის შექმნა დაგჭირდებათ, რომელიც თავად მიიზიდავს ცვლილებას.
იმისათვის, რომ კულტურის ცვლილების მოზიდვა შეძლოთ, მოაგროვეთ „ჩემპიონები“, რომელთაც აინტერესებთ ეს საკითხი და საბაზისო ცოდნაც აქვთ იმისა, თუ რა არის შესაძლებელი AI-ს დახმარებით. იმუშავეთ მათთან ერთად, რათა იპოვოთ მისი გამოყენების ალბათობები ბიზნესის სხვადასხვა ნაწილში. მნიშვნელოვანია, მისცეთ მიმართულება, რომ მომხმარებელთა ე. წ. გასაკეთებელ საქმეებზე ფოკუსირდნენ და იფიქრონ საერთო გადაწყვეტილებაზე, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტსა და მის მიღმა არსებულ საკითხებსაც მოიცავს. უნდა დარწმუნდეთ, რომ ეს კამპანია ბიზნესში არსებული პრობლემების გადაჭრას ეხება…
სტრუქტურა — კულტურული ცვლილებები ადამიანებს თავს არაკომფორტულად აგრძნობინებს და ასეა AI-ს შემთხვევაშიც. ამიტომ, ააგეთ სტრუქტურა, რომელიც საშუალებას მოგცემთ, ეს რუტინულად მოხდეს. გქონდეთ საერთო მეთოდოლოგია, როგორც გზა იმ პრობლემების ჩამოსაყალიბებლად, რომლებიც უნდა გადაიჭრას; ასევე, იმ მექანიზმების უზრუნველსაყოფად, რომლებიც გამოწვევების პოვნაში დაგეხმარებათ და იმ მიდგომების საპოვნელად, რომლებიც სწრაფად შეგიძლიათ განახორციელოთ. უბრალოდ, პროცესს მარტივად უნდა შეხედოთ.
AI-ს მიღების სტრუქტურა 3 ტალღად შეგიძლიათ წარმოადგინოთ. თავდაპირველად ბევრი და სწრაფი ექსპერიმენტის ჩატარების საშუალება გეძლევათ, არა მხოლოდ პროტოტიპების შექმნისა და დატესტვის, არამედ სასწავლო და საჭირო შესაძლებლობების დადგენის შანსიც გაქვთ, მაგალითად როგორ მოიპოვოთ მონაცემები ისე, რომ AI-მ მისგან სწავლა შეძლოს…
შემდგომ, ექსპერიმენტების მეორე ტალღა მოდის, აქ იგი უკვე მოითხოვს ცვლილებების გაზომვას შედეგებში, შეცდომების მაჩვენებლებსა და სხვა საკვანძო ინფორმაციებს. დაბოლოს, უკვე მეტად გრძელვადიან გადაწყვეტილებამდე შეგიძლიათ მიხვიდეთ, თუმცა გახსოვდეთ, რომ ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების ბუნების გამო ეს ყოველთვის განვითარებადი საკითხი იქნება.
