Kami sedang berbagi dengan Anda terjemahan artikel lain yang bermanfaat. Juga, setiap orang yang memiliki keinginan dalam 3 bulan untuk mempelajari Praktik Terbaik untuk memperkenalkan mekanisme analitis modern yang diperlukan untuk mempromosikan produk dan layanan dalam ruang digital ke dalam proyek, kami mengundang Anda untuk membiasakan diri dengan program kursus profesional Big Data for Managers . Jadi bagaimana Anda mengelola perusahaan di era AI?

Saat ini, teknologi kecerdasan buatan (AI) siap mengubah semua industri, seperti listrik yang 100 tahun lalu. Menurut perkiraan, dalam periode hingga 2030, teknologi AI akan menyebabkan peningkatan PDB sebesar 13 triliun dolar. Sementara AI telah membawa nilai luar biasa bagi perusahaan teknologi terkemuka seperti Google, Baidu, Microsoft, dan Facebook, lonjakan besar dalam penciptaan nilai bisnis akan berada di luar industri pengembangan perangkat lunak.

Rencana Transformasi AI ini didasarkan pada kepemimpinan Google Brain dan Baidu AI Group, yang telah memainkan peran utama dalam mentransformasikan Google dan Baidu menjadi perusahaan AI terkemuka. Perusahaan mana pun dapat mengikuti strategi ini dan menjadi perusahaan AI yang kuat, meskipun rekomendasi ini terutama ditujukan untuk perusahaan besar dengan kapitalisasi pasar / penilaian $ 500 juta hingga $ 500 miliar.

Berikut adalah langkah-langkah yang disarankan untuk mengubah perusahaan Anda menggunakan AI:

1. Lakukan proyek percontohan untuk mendapatkan hasil yang cepat.
2. Buat tim AI Anda sendiri.
3. Berikan pelatihan AI yang ekstensif.
4. Kembangkan strategi AI.
5. Mengembangkan komunikasi internal dan eksternal.

1. Melakukan proyek percontohan untuk mendapatkan hasil yang cepat.

Untuk proyek AI pertama Anda, jauh lebih penting bahwa mereka berhasil diselesaikan daripada yang seharusnya sangat berharga. Proyek harus cukup signifikan sehingga keberhasilan pertama membantu perusahaan Anda berkenalan dengan AI, dan juga meyakinkan orang lain di perusahaan Anda untuk berinvestasi dalam proyek AI lebih lanjut. Mereka seharusnya tidak terlalu kecil sehingga orang lain menganggapnya sepele. Penting agar roda gila berputar dan tim AI Anda bisa mendapatkan momentum.

Untuk proyek AI pertama, Anda dapat menawarkan karakteristik berikut:

• Idealnya, untuk tim AI baru atau eksternal (yang mungkin tidak memiliki pengetahuan yang mendalam tentang bisnis Anda), harus dimungkinkan untuk berkolaborasi dengan tim internal Anda (yang memiliki pengetahuan bisnis) dan membuat solusi AI yang menunjukkan hasil dalam 6-12 bulan.
• Proyek harus layak secara teknis. Terlalu banyak perusahaan memulai proyek yang tidak dapat diimplementasikan menggunakan teknologi kecerdasan buatan modern. Percayai para insinyur AI, periksa proyek sebelum peluncuran, yang akan meningkatkan kepercayaan diri Anda akan kelayakannya.
• Anda harus memiliki tujuan yang jelas dan terukur yang menciptakan nilai bagi bisnis.

Ketika saya memimpin tim Google Brain, ada skeptisisme yang signifikan tentang teknologi pembelajaran mendalam di Google (dan lebih umum di seluruh dunia). Untuk membantu tim mendapatkan momentum, saya memilih tim Pidato Google sebagai klien internal pertama saya, dan kami bekerja sama dengan mereka untuk meningkatkan pengenalan ucapan di Pidato Google. Pengenalan ucapan adalah proyek penting di Google, tetapi bukan yang terpenting. Misalnya, itu kurang penting daripada menggunakan AI untuk mencari di internet atau beriklan. Tetapi setelah membuat Pidato lebih sukses dengan pembelajaran yang mendalam, tim lain mulai mempercayai kami, yang memungkinkan tim Google Brain untuk mendapatkan momentum.

Segera setelah tim lain mulai melihat keberhasilan Google Speech dengan Google Brain, kami dapat menarik lebih banyak pelanggan internal. Klien internal utama kedua adalah Google Maps, yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan kualitas data peta. Dengan dua proyek yang sukses, saya memulai negosiasi dengan tim periklanan. Peningkatan kecepatan secara bertahap menyebabkan munculnya proyek AI yang semakin sukses. Anda dapat menggunakan proses yang sama di perusahaan Anda.

2. Buat tim AI Anda sendiri

Sementara mitra outsourcing dengan keahlian teknis AI yang luas dapat membantu Anda mendapatkan momentum awal Anda lebih cepat, dalam jangka panjang akan lebih efisien untuk menyelesaikan beberapa proyek dengan tim AI Anda sendiri. Selain itu, Anda mungkin ingin menyimpan beberapa proyek di dalam perusahaan untuk menciptakan keunggulan kompetitif yang unik.

Mempekerjakan seorang direktur TI (CIO) selama periode meningkatnya pengaruh Internet adalah momen penting bagi banyak perusahaan untuk mengembangkan strategi terpadu untuk menggunakan Internet. Sebaliknya, perusahaan yang melakukan banyak percobaan independen - dari pemasaran digital dan eksperimen dengan ilmu data hingga meluncurkan situs web baru - tidak dapat menggunakan Internet ketika proyek-proyek percontohan kecil ini tidak dapat mengubah skala untuk mengubah sisa perusahaan.

Di era AI, momen kunci bagi banyak perusahaan adalah pembentukan tim AI yang tersentralisasi yang dapat membantu seluruh perusahaan. Tim AI ini bisa berada di bawah CTO, CIO, atau CDO (direktur data atau direktur teknologi digital) jika mereka memiliki keahlian yang tepat. Ia juga dapat dipimpin oleh CAIO (Direktur AI) khusus.

Tanggung jawab utama unit AI:

• Ciptakan kemampuan AI untuk mendukung seluruh perusahaan.
• Memulai proyek AI lintas fungsi awal untuk mendukung berbagai unit. Setelah menyelesaikan proyek awal, atur proses berulang untuk pengiriman berkelanjutan proyek AI yang berharga.
• Mengembangkan standar perekrutan dan retensi yang selaras.
• Mengembangkan platform perusahaan yang akan berguna untuk departemen yang berbeda dan tidak mungkin dikembangkan oleh departemen yang terpisah. Misalnya, berkolaborasi dengan CTO / CIO / CDO untuk mengembangkan standar umum untuk gudang data.

Unit di banyak perusahaan melapor kepada CEO. Dengan unit AI baru (AI), Anda akan dapat menerapkan bakat AI ke unit yang berbeda untuk mengimplementasikan proyek lintas fungsi.

Pos dan tim baru akan muncul. Cara saya mengatur pekerjaan tim saya dengan posisi seperti Machine Learning Engineer, Engineer Data, Data Scientist, dan Manajer Produk AI, berbeda dari era AI sebelumnya. Pemimpin AI yang baik akan dapat menyarankan Anda untuk mengatur proses yang tepat.

Saat ini, ada perang untuk spesialis AI, dan, sayangnya, akan sulit bagi sebagian besar perusahaan untuk mempekerjakan mahasiswa pascasarjana di Universitas Stanford (atau bahkan mungkin sarjana). Karena dalam jangka pendek, perang bakat sebagian besar nol. Bekerja dengan mitra rekrutmen dapat membantu Anda membuat tim AI yang memberi Anda keuntungan non-sepele. Namun, melatih tim Anda yang ada juga bisa menjadi cara yang baik untuk mendapatkan banyak profesional baru di perusahaan.

3. Berikan pelatihan AI yang ekstensif

Saat ini, tidak ada perusahaan yang memiliki bakat AI internal yang memadai. Dan meskipun media berbicara tentang gaji tinggi spesialis AI, gaji ini sering terlalu mahal (angka yang diberikan di media biasanya isian). Spesialis AI sulit ditemukan. Untungnya, dengan pertumbuhan konten digital, termasuk MOOC (Massive Online Open Course, kursus massal online terbuka) seperti Coursera, e-book, dan video YouTube, menjadi lebih hemat biaya untuk melatih sejumlah besar karyawan dalam keterampilan baru seperti AI . CLO yang cerdik (Chief Learning Officer, kepala pelatihan spesialis) tahu bahwa tugasnya bukan untuk menciptakan konten, tetapi untuk mendukung dan menciptakan proses yang memberikan pelatihan kepada karyawan.

Sepuluh tahun yang lalu, melatih karyawan berarti menarik konsultan yang datang ke kantor Anda untuk memberikan kuliah. Tapi itu tidak efektif dan ROI tidak jelas. Sebaliknya, konten digital jauh lebih mudah diakses dan memberi karyawan pengetahuan yang lebih pribadi. Jika Anda memiliki anggaran untuk mempekerjakan konsultan, maka pekerjaan konsultan harus melengkapi konten online. (Dalam pedagogi, ini disebut "kelas terbalik." Saya menemukan bahwa, ketika diterapkan dengan benar, ini mengarah pada pembelajaran yang lebih cepat dan lebih menyenangkan. Misalnya, di Stanford University, kursus Pembelajaran Mendalam saya diajarkan menggunakan bentuk pengajaran ini .) Menyewa beberapa pakar kecerdasan buatan untuk menyediakan konten yang dipersonalisasi dapat membantu memotivasi karyawan Anda untuk mempelajari teknik AI ini.

AI akan mengubah banyak kegiatan. Anda harus mengajari semua orang apa yang mereka butuhkan untuk beradaptasi dengan peran baru di era AI. Konsultasi dengan seorang ahli akan memungkinkan Anda untuk mengembangkan kurikulum individu untuk tim Anda.

Rencana pelatihan bersyarat mungkin terlihat seperti ini

Eksekutif Senior (⩾ 4 jam)
Tujuan: untuk memungkinkan para manajer memahami apa yang dapat dilakukan AI untuk perusahaan Anda, mulai mengembangkan strategi AI, membuat keputusan tentang alokasi sumber daya dan bekerja sama secara efektif dengan tim AI yang mendukung proyek AI yang berharga.
Kurikulum:
- Pemahaman dasar AI dalam bisnis, termasuk teknologi dasar, data, dan apa yang AI dapat dan tidak bisa lakukan.
- Memahami dampak AI pada strategi perusahaan.
- Contoh aplikasi AI di industri terkait atau di industri Anda.

Kepala departemen yang terlibat dalam proyek AI (⩾12 jam)
Tujuan: kepala departemen harus dapat menentukan arah untuk proyek AI, mengalokasikan sumber daya, memantau dan melacak kemajuan, dan juga membuat penyesuaian yang diperlukan untuk memastikan keberhasilan pelaksanaan proyek.
Kurikulum:
- Pemahaman dasar AI dalam bisnis, termasuk teknologi dasar, data, dan apa yang AI dapat dan tidak bisa lakukan.
- Dasar-dasar pemahaman teknis AI, termasuk kelas utama algoritma dan persyaratannya.
- Pemahaman dasar tentang alur kerja dan proses dalam proyek AI, peran dan tanggung jawab dalam tim AI, serta manajemen tim AI.

Insinyur AI (⩾ 100 jam)
Tujuan: Insinyur AI terlatih harus dapat mengumpulkan data, melatih model AI, dan mengimplementasikan proyek AI tertentu.
Kurikulum:
- Pemahaman teknis mendalam tentang pembelajaran mesin (machine learning) dan pembelajaran mendalam (deep learning); pemahaman dasar alat AI lainnya.
- Memahami alat yang tersedia (open source dan lainnya) untuk membangun AI dan sistem pemrosesan data.
- Kemampuan untuk mengimplementasikan proses kerja dalam tim AI.
- Opsional: melanjutkan pendidikan untuk mengikuti perkembangan teknologi kecerdasan buatan.

4. Kembangkan strategi AI

Strategi AI akan mengarahkan perusahaan Anda ke arah menciptakan nilai, serta menciptakan struktur pertahanan. Segera setelah tim mulai melihat keberhasilan proyek AI awal dan membangun pemahaman yang lebih mendalam tentang AI, Anda dapat mengidentifikasi tempat-tempat di mana AI dapat menciptakan nilai terbesar, dan memusatkan sumber daya di bidang-bidang ini.

Beberapa pemimpin akan berpikir bahwa mengembangkan strategi AI harus menjadi langkah pertama. Dalam pengalaman saya, sebagian besar perusahaan tidak akan dapat mengembangkan strategi AI yang dipikirkan dengan baik sampai mereka memiliki beberapa pengalaman AI dasar yang dapat mereka peroleh di langkah 1-3. Cara Anda membangun pertahanan juga berevolusi dengan AI.

Berikut ini beberapa pendekatan:

Buat beberapa aset AI kompleks yang umumnya konsisten dengan strategi yang koheren. AI memungkinkan perusahaan untuk menciptakan kembali keunggulan kompetitif yang unik. Pekerjaan mendasar Michael Porter pada strategi bisnis menunjukkan bahwa salah satu cara untuk memulai bisnis yang aman adalah dengan menciptakan beberapa aset kompleks yang umumnya selaras dengan strategi yang koheren. Dengan demikian, menjadi sulit bagi pesaing untuk menyalin aset-aset ini secara bersamaan.

Gunakan AI untuk menciptakan keunggulan spesifik industri: Alih-alih mencoba bersaing "keseluruhan" dalam AI dengan perusahaan teknologi terkemuka seperti Google, saya sarankan alih-alih menjadi perusahaan AI terkemuka di industri Anda, di mana mengembangkan kemampuan AI yang unik akan memungkinkan Anda mendapatkan keunggulan kompetitif. Bagaimana AI memengaruhi strategi perusahaan Anda tergantung pada industri dan situasi Anda.

Pengembangan strategi sesuai dengan siklus umpan balik positif "Lingkaran efektif AI": di banyak industri, kita akan melihat akumulasi data yang mengarah ke bisnis yang aman:

Sebagai contoh, mesin pencari web terkemuka seperti Google, Baidu, Bing, dan Yandex memiliki sumber data yang sangat besar yang menunjukkan tautan yang diklik pengguna setelah berbagai permintaan pencarian. Data ini membantu perusahaan membuat mesin pencari (A) yang lebih akurat, yang pada gilirannya membantu mereka menarik lebih banyak pengguna (B), yang pada gilirannya mengarah pada lebih banyak data pengguna ©. Sulit bagi pesaing untuk masuk ke siklus umpan balik positif ini.

Data adalah aset utama untuk sistem kecerdasan buatan. Dengan demikian, perusahaan AI terbesar juga memiliki strategi data yang kompleks. Elemen kunci dari strategi data Anda dapat meliputi:

• Pengumpulan data. Sistem kecerdasan buatan yang berguna dapat dibangun menggunakan dari 100 unit data ("data kecil") hingga 100.000.000 unit data ("data besar"). Tetapi memiliki lebih banyak data hampir tidak akan ada salahnya. Tim AI menggunakan strategi multi-tahun yang sangat kompleks untuk mengumpulkan data, dan strategi pengumpulan data spesifik bervariasi berdasarkan industri dan situasi. Misalnya, Google dan Baidu memiliki banyak produk gratis yang tidak dimonetisasi, tetapi memungkinkan mereka menerima data untuk mendapat untung di tempat lain.

  
  

• Gudang data terpadu: jika Anda memiliki 50 basis data berbeda di bawah kendali 50 manajer atau departemen yang berbeda, maka hampir tidak mungkin bagi seorang insinyur atau peranti lunak AI untuk mengakses data ini dan menemukan koneksi di antara mereka. Sebagai gantinya, pertimbangkan memusatkan data di satu atau sejumlah kecil penyimpanan data.

  
  

• Tentukan data mana yang berharga dan mana yang tidak: itu adalah kesalahan untuk berpikir bahwa memiliki sejumlah besar terabyte data secara otomatis berarti bahwa tim AI akan dapat mengambil manfaat dari data ini. Mengharapkan tim AI untuk secara ajaib menciptakan nilai dari dataset besar adalah formula yang memiliki peluang kegagalan yang tinggi. Dan saya melihat kasus tragis ketika CEO berinvestasi berlebihan dalam mengumpulkan data bernilai rendah atau bahkan mengakuisisi perusahaan demi datanya, hanya untuk memahami bahwa banyak terabyte data dari perusahaan target tidak berguna. Hindari kesalahan ini dengan melibatkan tim AI di awal proses pengumpulan data dan biarkan mereka membantu Anda memprioritaskan jenis data yang akan dikumpulkan dan disimpan.

  
  

Buat efek jaringan dan keuntungan platform. Akhirnya, AI juga dapat digunakan untuk membuat pertahanan yang lebih tradisional. Misalnya, platform efek jaringan adalah bisnis yang sangat aman. Mereka sering memiliki "pemenang mendapatkan segalanya" yang dinamis, yang memaksa perusahaan untuk tumbuh dengan cepat atau mati. Jika AI memungkinkan Anda untuk menarik pengguna lebih cepat dari pesaing Anda, maka Anda dapat menggunakannya untuk membuat perlindungan yang berfungsi menggunakan dinamika platform. Dalam arti yang lebih luas, Anda dapat menggunakan AI sebagai komponen kunci dari strategi berbiaya rendah, bernilai tinggi, atau lainnya.

5. Mengembangkan komunikasi internal dan eksternal

AI akan mempengaruhi bisnis Anda secara signifikan. Anda harus memberi tahu semua pemangku kepentingan utama tentang teknologi AI, sepanjang hal itu memengaruhi minat mereka. Berikut adalah beberapa hal yang harus Anda pertimbangkan untuk setiap audiens:

Hubungan Investor: Perusahaan AI terkemuka seperti Google dan Baidu saat ini jauh lebih mahal perusahaan, sebagian karena kemampuan AI mereka dan dampak yang AI miliki terhadap pendapatan mereka. Menjelaskan bagaimana AI menciptakan nilai bagi perusahaan Anda dan uraian tentang kapabilitas AI Anda yang tumbuh bersama dengan strategi AI yang dipikirkan dengan matang akan membantu investor mengevaluasi perusahaan Anda dengan benar.

Hubungan dengan negara: perusahaan dalam industri yang sangat diatur (kendaraan tak berawak, layanan kesehatan) menghadapi tantangan unik untuk tetap berada dalam hukum. Mengembangkan cerita yang kredibel dan meyakinkan yang menjelaskan nilai dan manfaat yang dapat dibawa proyek AI Anda ke industri atau masyarakat adalah langkah penting dalam membangun kepercayaan dan niat baik. Ini harus dikombinasikan dengan komunikasi langsung dan dialog berkelanjutan dengan otoritas pengawas saat proyek Anda berkembang.

Pelatihan untuk pelanggan dan pengguna: AI kemungkinan akan membawa manfaat signifikan bagi pelanggan Anda, jadi pastikan bahwa materi pemasaran dan peta jalan produk yang sesuai didistribusikan.

Spesialis / Rekrutmen: Karena kurangnya spesialis AI, merek perusahaan yang baik memiliki dampak signifikan pada kemampuan untuk menarik dan mempertahankan spesialis tersebut. Insinyur AI ingin bekerja pada proyek yang menarik dan bermakna. Upaya sederhana untuk menunjukkan keberhasilan awal Anda bisa sangat berarti.

Komunikasi internal: karena AI masih kurang dipahami hari ini, dan topik Kecerdasan Buatan Umum sangat digemari, banyak yang memiliki ketakutan, ketidakpastian, dan keraguan. Banyak karyawan juga khawatir bahwa pekerjaan mereka otomatis menggunakan AI, meskipun ini sangat bervariasi tergantung pada budaya (misalnya, di Amerika Serikat ketakutan ini jauh lebih umum daripada di Jepang). Komunikasi internal yang jelas, baik untuk menjelaskan AI dan untuk memecahkan masalah karyawan tersebut, akan mengurangi resistensi internal untuk menerima AI.

Latar belakang sejarah penting bagi kesuksesan Anda

Memahami bagaimana Internet telah mengubah industri berguna untuk memahami semakin populernya AI. Ada kesalahan yang dibuat banyak perusahaan sambil berfokus pada pertumbuhan Internet, dan saya harap Anda akan menghindari ini ketika Anda fokus pada pertumbuhan AI. Di era Internet, kami belajar bahwa:

“Pusat Perbelanjaan + Situs Web ≠ Perusahaan Internet”

Bahkan jika mal membuat situs web dan menjual produk melalui situs web, ini saja tidak mengubahnya menjadi perusahaan internet nyata. Inilah yang mendefinisikan perusahaan Internet sejati: sudahkah Anda mengatur perusahaan Anda sedemikian rupa untuk melakukan apa yang memungkinkan Internet Anda lakukan dengan sangat baik?

Misalnya, perusahaan Internet melakukan pengujian A / B yang komprehensif, di mana kami biasanya meluncurkan dua versi situs web dan memeriksa yang mana yang paling berhasil. Sebuah perusahaan Internet bahkan dapat melakukan ratusan percobaan pada saat yang bersamaan, tetapi sangat sulit dilakukan dengan pusat perbelanjaan fisik. Perusahaan internet juga dapat mengirimkan produk baru setiap minggu dan karenanya belajar lebih cepat daripada mal yang dapat memperbarui desainnya hanya sekali dalam satu kuartal. Perusahaan Internet memiliki posisi unik, seperti manajer produk dan pengembang perangkat lunak, dan mereka memiliki alur kerja yang unik untuk bekerja bersama.

(deep learning), , . , :

« + Deep Learning ≠ -»

, , , .

, :

• -: - / -, .
• . -.
• : , .

- , . 2-3 , 6-12 . -, .