Estamos compartilhando com você outra tradução útil do artigo . Além disso, todos os que desejarem, em 3 meses, aprender as melhores práticas para a introdução de modernos mecanismos analíticos necessários para promover produtos e serviços no espaço digital em projetos, convidamos você a se familiarizar com o programa profissional do Big Data for Managers . Então, como você gerencia uma empresa na era da IA?

Hoje, a tecnologia de inteligência artificial (IA) está pronta para mudar todas as indústrias, assim como a eletricidade fez 100 anos atrás. Segundo estimativas, no período até 2030, a tecnologia de IA levará a um aumento no PIB de 13 trilhões de dólares. Embora a IA já tenha agregado enorme valor às principais empresas de tecnologia como Google, Baidu, Microsoft e Facebook, um grande aumento na criação de valor comercial estará fora do setor de desenvolvimento de software.

Este plano de transformação da IA ​​é baseado na liderança do Google Brain e do Baidu AI Group, que tiveram um papel de liderança na transformação do Google e do Baidu em empresas líderes de IA. Qualquer empresa pode seguir essa estratégia e se tornar uma empresa de IA forte, embora essas recomendações sejam destinadas principalmente a grandes empresas com uma valorização / valor de mercado de US $ 500 milhões a US $ 500 bilhões.

Aqui estão as etapas recomendadas para transformar sua empresa usando a IA:

1. Realize projetos-piloto para obter resultados rápidos.
2. Crie sua própria equipe de IA.
3. Forneça treinamento extensivo de IA.
4. Desenvolva uma estratégia de IA.
5. Desenvolver comunicações internas e externas.

1. Execute projetos-piloto para obter resultados rápidos.

Para seus primeiros projetos de IA, é muito mais importante que sejam concluídos com sucesso do que deveriam ser especialmente valiosos. Os projetos devem ser significativos o suficiente para que os primeiros sucessos ajudem sua empresa a se familiarizar com a IA e também convencer outras pessoas a investirem em outros projetos de IA. Eles não devem ser tão pequenos que outros acham trivial. É importante que o volante gire e sua equipe de IA possa ganhar impulso.

Para os primeiros projetos de IA, você pode oferecer as seguintes características:

• Idealmente, para uma equipe de IA nova ou externa (que pode não ter um conhecimento profundo de seus negócios), deve ser possível colaborar com suas equipes internas (que possuem conhecimentos de negócios) e criar soluções de IA que mostrem resultados dentro de 6 a 12 meses.
• O projeto deve ser tecnicamente viável. Muitas empresas iniciam projetos que não podem ser implementados usando modernas tecnologias de inteligência artificial. Confiando nos engenheiros de IA, verifique o projeto antes do lançamento, o que aumentará sua confiança em sua viabilidade.
• Você deve ter uma meta clara e mensurável que crie valor para os negócios.

Quando chefiei a equipe do Google Brain, havia um ceticismo significativo sobre a tecnologia de aprendizado profundo no Google (e em geral no mundo todo). Para ajudar a equipe a ganhar impulso, escolhi a equipe do Google Speech como meu primeiro cliente interno e trabalhámos em conjunto com eles para melhorar o reconhecimento de fala no Google Speech. O reconhecimento de fala é um projeto significativo no Google, mas não o mais importante. Por exemplo, é menos importante do que usar a IA para pesquisar na Internet ou anunciar. Mas, tendo tornado o Speech mais bem-sucedido com o aprendizado profundo, outras equipes começaram a confiar em nós, o que permitiu que a equipe do Google Brain ganhasse impulso.

Assim que outras equipes começaram a ver o sucesso do Google Speech com o Google Brain, conseguimos atrair mais clientes internos. O segundo grande cliente interno foi o Google Maps, que usou aprendizado profundo para melhorar a qualidade dos dados do mapa. Com dois projetos bem-sucedidos, iniciei negociações com a equipe de publicidade. O aumento do ritmo gradualmente levou ao surgimento de projetos de IA cada vez mais bem-sucedidos. Você pode usar o mesmo processo em sua empresa.

2. Crie sua própria equipe de IA

Embora os parceiros de terceirização com amplo conhecimento técnico de IA possam ajudá-lo a acelerar seu impulso inicial, a longo prazo, será mais eficiente concluir alguns projetos com sua própria equipe de IA. Além disso, convém manter alguns projetos dentro da empresa para criar uma vantagem competitiva única.

A contratação de um diretor de TI (CIO) durante o período de crescente influência da Internet foi um momento importante para muitas empresas desenvolverem uma estratégia unificada para o uso da Internet. Pelo contrário, as empresas que realizaram muitos experimentos independentes - desde marketing digital e experimentos com ciência de dados até o lançamento de novos sites - não puderam usar a Internet quando esses pequenos projetos-piloto não puderam ser dimensionados para transformar o restante da empresa.

Na era da IA, um momento importante para muitas empresas será a formação de uma equipe centralizada de IA que possa ajudar toda a empresa. Essa equipe de IA pode estar subordinada ao CTO, CIO ou CDO (diretor de dados ou diretor de tecnologia digital) se eles tiverem o conjunto de habilidades correto. Ele também pode ser liderado por um CAIO (Diretor de IA) especial.

As principais responsabilidades da unidade de IA:

• Crie recursos de IA para dar suporte a toda a empresa.
• Inicie projetos iniciais de IA multifuncional para apoiar várias unidades. Depois de concluir os projetos iniciais, configure processos repetitivos para a entrega contínua de projetos valiosos de IA.
• Desenvolver padrões harmonizados de recrutamento e retenção.
• Desenvolva plataformas corporativas que serão úteis para diferentes departamentos e que dificilmente serão desenvolvidas por um departamento separado. Por exemplo, colabore com o CTO / CIO / CDO para desenvolver padrões comuns para data warehouses.

Unidades em muitas empresas se reportam ao CEO. Com a nova unidade de IA (AI), você poderá aplicar talentos de IA a diferentes unidades para implementar projetos multifuncionais.

Novas postagens e equipes serão exibidas. A maneira como organizo o trabalho de minhas equipes com posições como Engenheiro de Aprendizado de Máquina, Engenheiro de Dados, Cientista de Dados e Gerente de Produto de IA, diferente da era anterior à IA. Um bom líder de IA poderá aconselhá-lo na configuração dos processos certos.

Atualmente, há uma guerra para especialistas em IA e, infelizmente, será difícil para a maioria das empresas contratar um estudante de graduação na Universidade de Stanford (ou talvez até mesmo uma graduação). Porque, a curto prazo, a guerra de talentos é praticamente zero. Trabalhar com um parceiro de recrutamento pode ajudar a criar uma equipe de IA que oferece uma vantagem não trivial. No entanto, treinar sua equipe existente também pode ser uma boa maneira de atrair muitos novos profissionais para a empresa.

3. Fornecer treinamento extensivo em IA

Hoje, nenhuma empresa possui talento interno suficiente em IA. E, embora a mídia fale sobre os altos salários dos especialistas em IA, esses salários costumam ser muito caros (os números apresentados na imprensa geralmente estão cheios). Os especialistas em IA são difíceis de encontrar. Felizmente, com o crescimento do conteúdo digital, incluindo o MOOC (cursos abertos on-line massivos, cursos on-line abertos em massa), como o Coursera, e-books e vídeos do YouTube, está se tornando mais rentável para treinar um grande número de funcionários em novas habilidades, como a IA . O inteligente CLO (Chief Learning Officer, especialista em treinamento) sabe que seu trabalho não é criar conteúdo, mas apoiar e criar processos que forneçam treinamento aos funcionários.

Há dez anos, treinar funcionários significava atrair consultores que vinham ao seu escritório para dar palestras. Mas era ineficaz e o ROI não era claro. Por outro lado, o conteúdo digital é muito mais acessível e fornece aos funcionários um conhecimento mais personalizado. Se você tem um orçamento para contratar consultores, o trabalho dos consultores deve complementar o conteúdo on-line. (Na pedagogia, isso é chamado de "sala de aula invertida". Descobri que, quando aplicado corretamente, isso leva a um aprendizado mais rápido e divertido. Por exemplo, na Universidade de Stanford, meu curso de Deep Learning é ministrado usando essa forma de ensino. .) A contratação de alguns especialistas em inteligência artificial para fornecer conteúdo personalizado pode ajudar a motivar seus funcionários a aprender essas técnicas de IA.

A IA mudará muitas atividades. Você deve ensinar a todos o que eles precisam para se adaptar a novos papéis na era da IA. A consulta com um especialista permitirá que você desenvolva um currículo individual para sua equipe.

Um plano de treinamento condicional pode se parecer com isso

Executivos Seniores (⩾ 4 horas)
Objetivo: permitir aos gerentes entender o que a IA pode fazer pela sua empresa, começar a desenvolver uma estratégia de IA, tomar decisões sobre a alocação de recursos e colaborar efetivamente com uma equipe de IA que ofereça suporte a projetos valiosos de IA.
Currículo:
- Um entendimento básico da IA ​​nos negócios, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode ou não fazer.
- Compreender o impacto da IA ​​na estratégia corporativa.
- Exemplos de aplicativos de IA em setores relacionados ou em seu setor.

Chefes de departamentos envolvidos em projetos de IA (⩾12 horas)
Objetivo: os chefes de departamento devem poder determinar a direção dos projetos de IA, alocar recursos, monitorar e acompanhar o progresso e também fazer os ajustes necessários para garantir a implementação bem-sucedida do projeto.
Currículo:
- Um entendimento básico da IA ​​nos negócios, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode ou não fazer.
- Fundamentos de um entendimento técnico de IA, incluindo as principais classes de algoritmos e seus requisitos.
- Um entendimento básico do fluxo de trabalho e processos em projetos de IA, funções e responsabilidades nas equipes de IA, bem como no gerenciamento de equipes de IA.

Engenheiros de IA (⩾ 100 horas)
Objetivo: engenheiros de IA treinados devem ser capazes de coletar dados, treinar modelos de IA e implementar projetos específicos de IA.
Currículo:
- Compreensão técnica profunda de aprendizado de máquina (aprendizado de máquina) e aprendizado profundo (aprendizado profundo); entendimento básico de outras ferramentas de IA.
- Compreensão das ferramentas disponíveis (código aberto e outros) para a construção de sistemas de IA e processamento de dados.
- Capacidade de implementar processos de trabalho em uma equipe de IA.
- Opcional: educação continuada para acompanhar a evolução da tecnologia de inteligência artificial.

4. Desenvolva uma estratégia de IA

A estratégia de IA direcionará sua empresa para a criação de valor, bem como a criação de estruturas defensivas. Assim que as equipes começarem a ver os sucessos dos projetos iniciais de IA e a construir um entendimento mais profundo da IA, você poderá identificar os locais em que a IA pode criar o maior valor e concentrar recursos nessas áreas.

Alguns líderes pensam que o desenvolvimento de uma estratégia de IA deve ser o primeiro passo. Na minha experiência, a maioria das empresas não será capaz de desenvolver uma estratégia de IA bem pensada até que tenham alguma experiência básica de IA que possa obter nas etapas 1 a 3. A maneira como você cria defesas também evolui com a IA.

Aqui estão algumas abordagens:

Crie alguns ativos de IA complexos que geralmente são consistentes com uma estratégia coerente. A IA permite que as empresas recriem vantagens competitivas únicas. O trabalho fundamental de Michael Porter sobre estratégia de negócios mostra que uma maneira de iniciar um negócio seguro é criar vários ativos complexos que geralmente estão alinhados com uma estratégia coerente. Assim, torna-se difícil para um concorrente copiar esses ativos ao mesmo tempo.

Use a IA para criar uma vantagem específica do setor: em vez de tentar competir “globalmente” na IA com as principais empresas de tecnologia como o Google, recomendo que você se torne a empresa de IA líder em seu setor, onde o desenvolvimento de recursos exclusivos de IA permitirá você obtém uma vantagem competitiva. Como a IA afeta a estratégia da sua empresa depende do seu setor e situação.

Desenvolvimento de estratégias de acordo com o ciclo de feedback positivo "Círculo efetivo de IA": em muitos setores, veremos o acúmulo de dados levando a um negócio seguro:

Por exemplo, os principais mecanismos de pesquisa na Web, como Google, Baidu, Bing e Yandex, têm um enorme recurso de dados mostrando quais links os usuários clicam após várias consultas de pesquisa. Esses dados ajudam as empresas a criar mecanismos de pesquisa mais precisos (A), que por sua vez os ajudam a atrair mais usuários (B), o que por sua vez leva a ainda mais dados ©. É difícil para os concorrentes entrar nesse ciclo de feedback positivo.

Os dados são um ativo essencial para os sistemas de inteligência artificial. Assim, as maiores empresas de IA também possuem uma estratégia de dados complexa. Os principais elementos da sua estratégia de dados podem incluir:

• Coleta de dados. Sistemas úteis de inteligência artificial podem ser construídos usando de 100 unidades de dados ("dados pequenos") a 100.000.000 de unidades de dados ("dados grandes"). Mas ter mais dados quase nunca será prejudicial. As equipes de IA usam estratégias plurianuais muito complexas para coletar dados, e estratégias específicas de coleta de dados variam de acordo com o setor e a situação. Por exemplo, o Google e o Baidu têm muitos produtos gratuitos que não são monetizados, mas permitem que eles recebam dados com fins lucrativos em outros lugares.

  
  

• Armazéns de dados unificados: se você tiver 50 bancos de dados diferentes sob o controle de 50 gerentes ou departamentos diferentes, será quase impossível para um engenheiro ou software de IA acessar esses dados e encontrar uma conexão entre eles. Em vez disso, considere centralizar os dados em um ou em um pequeno número de armazenamentos de dados.

  
  

• Determine quais dados são valiosos e quais não são: é um erro pensar que ter uma grande quantidade de terabytes de dados significa automaticamente que a equipe de IA poderá se beneficiar desses dados. Esperar que a equipe de IA crie magicamente valor a partir de um grande conjunto de dados é uma fórmula com alta chance de falha. E vi casos trágicos em que os CEOs investiram excessivamente na coleta de dados de baixo valor ou até adquiriram uma empresa pelo bem de seus dados, apenas para entender que muitos terabytes de dados da empresa-alvo eram inúteis. Evite esse erro envolvendo a equipe de IA no início do processo de coleta de dados e permita que eles ajudem a priorizar quais tipos de dados coletar e armazenar.

  
  

Crie um efeito de rede e uma vantagem da plataforma. Finalmente, a IA também pode ser usada para criar defesas mais tradicionais. Por exemplo, plataformas de efeito de rede são um negócio altamente seguro. Eles costumam ter uma dinâmica natural de "vencedor ganha tudo", o que força as empresas a crescerem rapidamente ou morrerem. Se a IA permitir atrair usuários mais rapidamente que seus concorrentes, você poderá usá-la para criar uma proteção que funcione com a dinâmica da plataforma. Em um sentido mais amplo, você pode usar a IA como um componente-chave de uma estratégia de baixo custo, alto valor ou outra estratégia de negócios.

5. Desenvolver comunicações internas e externas

A IA afetará significativamente seus negócios. Você deve informar todas as principais partes interessadas sobre a tecnologia de IA, na medida em que ela afeta seus interesses. Aqui estão algumas coisas que você deve considerar para cada público:

Relações com investidores: Atualmente, as principais empresas de IA, como Google e Baidu, são empresas muito mais caras, em parte devido às suas capacidades de IA e ao impacto que a IA tem sobre seus ganhos. Explicar como a IA cria valor para sua empresa e uma descrição de seus crescentes recursos de IA, juntamente com uma estratégia bem planejada de IA, ajudará os investidores a avaliar corretamente sua empresa.

Relações com o estado: empresas de setores altamente regulamentados (veículos não tripulados, assistência médica) enfrentam desafios únicos para permanecer dentro da lei. Desenvolver uma história credível e convincente que explique o valor e os benefícios que seu projeto de IA pode trazer para o setor ou a sociedade é um passo importante na construção de confiança e boa vontade. Isso deve ser combinado com a comunicação direta e o diálogo contínuo com as autoridades reguladoras à medida que o projeto avança.

Treinamento para clientes e usuários: a IA provavelmente trará benefícios significativos para seus clientes, portanto, verifique se os materiais de marketing e o roteiro do produto são distribuídos.

Especialistas / Recrutamento: Devido à falta de especialistas em IA, uma boa marca de empregador tem um impacto significativo na capacidade de atrair e reter esses especialistas. Os engenheiros de IA querem trabalhar em projetos interessantes e significativos. Um esforço modesto para mostrar seus sucessos iniciais pode percorrer um longo caminho.

Comunicações internas: como a IA ainda é pouco compreendida hoje em dia, e o tópico da Inteligência Artificial Geral é especialmente sensacionalista, muitos têm medo, incerteza e dúvida. Muitos funcionários também estão preocupados com o fato de seu trabalho ser automatizado usando IA, embora isso varie bastante dependendo da cultura (por exemplo, nos Estados Unidos, esse medo é muito mais comum do que no Japão). A comunicação interna clara, tanto para explicar a IA quanto para resolver os problemas de tais funcionários, reduzirá qualquer resistência interna à aceitação da IA.

Antecedentes históricos importantes para o seu sucesso

Entender como a Internet transformou indústrias é útil para entender a crescente popularidade da IA. Há um erro que muitas empresas cometeram ao se concentrar no crescimento da Internet, e espero que você evite isso quando se concentrar no crescimento da IA. Na era da Internet, aprendemos que:

“Shopping Center + Site Company Empresa de Internet”

Mesmo que o shopping fizesse um site e vendesse produtos por ele, isso por si só não o transformou em uma empresa de Internet real. É isso que define uma verdadeira empresa de Internet: você organizou sua empresa de forma a fazer o que a Internet permite que você faça realmente bem?

Por exemplo, as empresas de Internet realizam testes A / B abrangentes, durante os quais geralmente lançamos duas versões de um site e examinamos qual funciona melhor. Uma empresa de Internet pode até realizar centenas de experimentos ao mesmo tempo, mas é muito difícil fazer isso com um shopping center físico. As empresas de Internet também podem entregar um novo produto toda semana e, assim, aprender muito mais rápido do que um shopping que pode atualizar seu design apenas uma vez por trimestre. As empresas de Internet têm posições únicas, como gerente de produto e desenvolvedor de software, e possuem fluxos de trabalho exclusivos para trabalhar juntos.

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