06.10.2023  Экспертиза, Безопасность, Искусственный интеллект, Менеджмент

Несмотря на то, что при внедрении искусственного интеллекта многие обращают основное внимание на технологию, на самом деле наиболее сложными являются аспекты, связанные с людьми и процессами, пишет на портале The New Stack Дормейн Дрюитц, вице-президент по маркетингу продуктов и связям с разработчиками компании PagerDuty. ИИ сегодня повсюду, во многом благодаря влиянию ChatGPT. Но в среде ИТ-специалистов и технологов в основном обсуждаются преимущества производительности, которые получают от него команды разработчиков. О том, что нужно делать после создания и доставки продукта, говорится существенно меньше. Это оставляет несколько открытых вопросов. Как насчет других технических ролей? Что происходит после того, как код, созданный ИИ, становится функцией в сервисе, на который полагаются клиенты? Что произойдет после запуска функции, основанной на большой языковой модели (LLM), в производство? Операционализация ИИ означает несколько разных вещей. Для начала полезно рассмотреть три классические концепции: люди, процессы и технологии. И хотя технологии — это та часть, на которую многие в первую очередь обращают внимание, на самом деле наиболее сложными являются элементы, связанные с людьми и процессами. Потенциал искусственного интеллекта ИИ начали внедрять в продукты и бизнес-процессы довольно быстрыми темпами еще до того, как ChatGPT продемонстрировал преобразующий потенциал LLM. По оценкам McKinsey, среднее количество используемых возможностей ИИ в каждой организации ... читать далее.