AI tým vs. rozdělení rolí | AI v podnikání #53

Co dělá tým AI?

Tým AI je skupina specialistů v oblasti umělé inteligence. Jejich odpovědnosti v rámci společnosti zahrnují:

• posilování produktů a služeb pomocí AI — tým AI může vyvíjet a implementovat systémy založené na AI, které zvyšují hodnotu nabízených produktů a služeb. Například e-commerce společnost může nasadit systém doporučení založený na AI, který navrhuje produkty přizpůsobené preferencím zákazníků na základě analýzy nákupního chování,
• automatizaci rutinních úkolů — tým AI může vytvářet řešení, která automatizují opakující se úkoly, což umožňuje zaměstnancům soustředit se na složitější úkoly. Například společnost může vytvořit chatbot založený na AI, který poskytuje zákaznický servis a odpovídá na často kladené otázky,
• analýzu dat a generování zpráv — tým AI může analyzovat velké množství dat, vyvozovat závěry a generovat zprávy na podporu obchodních rozhodnutí. Například společnost může použít systém analýzy sentimentu založený na AI k monitorování zpětné vazby zákazníků na své produkty a služby.

Odpovědnosti týmu AI ve společnosti však závisí především na ambicích organizace ohledně rozsahu nasazení umělé inteligence. Podle společnosti Gartner lze rozsah využití AI v podniku široce rozdělit do tří oblastí:

1. Společnosti usilující o zlepšení efektivity, kde tým AI pracuje především na přípravě interních nástrojů pro organizaci a nástrojů pro zákaznický servis.
2. Společnosti, které používají AI k optimalizaci svých operací, ale vyhýbají se jejímu použití v produktech a zákaznickém servisu. Tým AI se zabývá pouze zlepšováním interních procesů organizace.
3. Společnosti, které implementují umělou inteligenci ve velkém měřítku, kde tým AI implementuje řešení v produktech, zákaznickém servisu a interně.

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

Kompetence a odpovědnosti členů týmu AI

Podle zprávy společnosti Gartner “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” se v následujících letech zvýší poptávka po specialistách na umělou inteligenci, zejména v oblastech, jako jsou:

• implementace generativní umělé inteligence ve firmách,
• důvěra v AI, řízení rizik a bezpečnosti, AI TRISM,
• vytváření a rozvoj aplikací s podporou AI (AI-augmented development),
• využívání umělé inteligence k optimalizaci způsobu rozhodování.

Ale jak vypadá tým AI interně? Samozřejmě se to mírně liší v závislosti na projektu. Ale zde jsou některé klíčové role v týmu AI:

• Datový vědec — datoví vědci se zabývají analýzou a interpretací dat, prediktivním modelováním a strojovým učením. Jejich hlavním cílem je extrahovat cenné informace z dat a využít je k obchodním rozhodnutím.
• Softwarový inženýr AI — softwaroví inženýři AI vytvářejí a vyvíjejí aplikace založené na umělé inteligenci. Jejich úkolem je implementovat a optimalizovat algoritmy strojového učení a integrovat je do stávajících systémů.
• Výzkumník ML/inženýr ML — výzkumníci ML vyvíjejí nové modely a algoritmy strojového učení a implementují je. Jejich hlavním cílem je neustálé zlepšování a inovace v oblasti umělé inteligence.
• Etik AI — etici AI jsou profesionálové, kteří rozumí rizikům spojeným s používáním umělé inteligence a jsou odpovědní za etické uplatnění této technologie. Zajišťují, aby iniciativy AI a jejich implementace byly v souladu s etickými principy a zákonem.

Tým AI také potřebuje někoho, kdo je odpovědný za strategické a obchodní aspekty projektu. Tím by mohl být manažer AI, který řídí vývoj a implementaci procesů a produktů založených na AI, nebo hlavní ředitel AI (CAIO), který je odpovědný za strategii AI v celé organizaci. Jejich úlohou je:

• řídit technologie AI, které se používají – CAIO musí být obeznámen s různými algoritmy a technikami AI a být schopen je aplikovat k řešení problémů v organizaci,
• dozorovat návrh, vývoj, testování a implementaci řešení AI ve spolupráci s týmem AI,
• měřit obchodní a finanční dopad AI, aby posoudil přínosy a náklady na implementaci umělé inteligence,
• školit a rozvíjet zaměstnance v oblasti AI.

Osobnosti v týmu AI

Stejně jako v každém úzkém týmu musí mít každý člen týmu AI správné kompetence, pravidelně aktualizované dovednosti a zkušenosti. Neméně důležitá je však potřeba rozmanitosti, což znamená, že tým by měl sestávat spíše z různorodých lidí, kteří se navzájem inspirují svými odlišnými názory.

Osobnosti hrají klíčovou roli při budování efektivního týmu AI. Zatímco všichni členové týmu sdílejí vášeň pro technologie a analytické dovednosti, liší se ve svém přístupu, temperamentu a preferencích.

Manažer týmu AI musí tyto rozdíly rozpoznat a ocenit důležitost rozmanitosti. Například detailně orientovaný a pečlivý datový vědec se může nudit abstraktními diskusemi o budoucích směrech technologie AI a raději se soustředit na zlepšení aktuálního modelu ML. Na druhé straně etický pracovník AI s vizionářským temperamentem a bohatou představivostí nemusí mít trpělivost na únavné programování a testování.

Podle zprávy společnosti McKinsey “Technology Trends Outlook 2023” jsou v dnešním obchodním světě stále důležitější:

• Flexibilita – rychlost, jakou technologie vyvíjejí, znamená, že není rozumné se uzamknout do jedné sady nástrojů nebo jednoho způsobu práce,
• Schopnost přizpůsobit se měnícím se podmínkám – změny v složení týmu, přechod na vzdálenou práci nebo dokonce outsourcing do jiné společnosti by neměly být problémem pro “ideální” člena týmu AI,
• Otevřenost novým výzvám – implementace umělé inteligence do více oblastí podnikání znamená, že každý člen týmu AI bude muset získat nové dovednosti.

Stejně důležité jsou schopnost spolupracovat a komunikovat, ochota převzít odpovědnost za přidělené úkoly a schopnost zvládat stres.

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

Struktura rozdělení práce

Aby se zajistil efektivní pracovní tok v týmu AI, stojí za to použít techniku struktury rozdělení práce. Ta zahrnuje rozdělení projektu na podrobnější úkoly, které jsou poté přiděleny jednotlivým členům týmu podle jejich kompetencí.

Na nejvyšší úrovni jsou celkové obchodní cíle, které jsou rozděleny na konkrétní produktové iniciativy. Ty jsou zase rozděleny na výzkum, programování, testovací úkoly atd. Díky WBS každý přesně ví, co má dělat, aby přispěl k úspěchu celku.

V týmu AI může struktura rozdělení práce vypadat takto:

• Analýza dat. Tým AI často začíná analýzou dat, aby identifikoval vzory a vztahy, které mohou být použity k vytvoření prediktivních modelů.
• Vytváření prediktivních modelů. Na základě shromážděných dat tým AI vytváří prediktivní modely, které mohou být použity k předpovědi budoucích událostí.
• Testování a optimalizace modelů. Jakmile jsou modely vytvořeny, tým AI je testuje a optimalizuje, aby se ujistil, že fungují správně a produkují přesné výsledky.
• Implementace modelů. Po testování jsou modely implementovány, což znamená, že se používají k předpovědi budoucích událostí na základě nových dat.
• Monitorování a údržba modelů. Jakmile jsou modely implementovány, tým sleduje jejich výkon a udržuje je v dobrém stavu, aby zajistil přesné výsledky po celou dobu jejich životnosti.

Shrnutí

Volba projektového týmu může určit úspěch nebo neúspěch celého projektu. Proto je tak důležité, aby tým AI sestával z lidí s různými dovednostmi a osobnostmi, různými zkušenostmi a různými pracovními styly. Pokud projektový manažer nebo CAIO vybere správné lidi, přirozeně zaujmou neformální role, které jsou nejdůležitější pro budování soudržného týmu, což zvyšuje šance na úspěch a další plodnou spolupráci.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.