Почти половината от всички компании са внедрили машинно обучение

Ако се притеснявате (или сте супер развълнувани) от превръщането на машинното обучение (ML) в мейнстрийм, скорошно проучване на Oxford Economics от името на човешките ресурси (HR) и ИТ компания за управление на активи ServiceNow би трябвало да предизвика интереса ви. Докладът, който изследва 500 главни информационни служители (CIO) в 11 страни и в 25 индустрии, установи, че 49 процента от компаниите вече използват ML за подобряване на традиционните бизнес процеси.

От изследваните 500 CIOs 200 са казали, че вече са извън пилотния етап и са започнали да използват ML в известна степен. CIO се надяват да ограничат потребителските грешки и грешките в преценката чрез въвеждане на автоматизация. Почти 70 процента от CIOs заявиха, че решенията, взети от машини, ще бъдат по-точни от тези, взети от хората. Според проучването CIO днес се фокусират основно върху използването на ML за автоматизиране на повтарящи се задачи (68 процента), вземане на сложни решения (54 процента), разпознаване на модели на данни (40 процента) и установяване на връзки между събитията (32 процента).

„Една от причините да чувате толкова много за ML е, че вълната на производителността ще отдели компаниите от конкуренцията“, казва Крис Беди, ръководител на CIO в ServiceNow. "По-бързо е и предлага по-добри решения. Хората имат предубеждения, алгоритмите не."

Беди каза, че вижда огромен потенциал за МЛ в отрасли като планиране на ресурсите на предприятията (ERP), управление на запасите и верига за доставки, наред с много други. Четиридесет и един процент от CIO в проучването посочиха липсата на умения като основен проблем, който ги спира да използват МЛ днес. Обратно, само 16 процента от служителите и техните компании имат планове за размера на работната сила и промените в ролята на МЛ.

ML и работни места

Цифрите, публикувани в проучването на Oxford Economics, са краткосрочни прогнози, за разлика от доклад на консултантската компания за управление McKinsey & Company. Докладът им предвиждаше, че половината от днешните работни дейности могат да бъдат заменени с автоматизация от 2035-2055 г. в зависимост от различни фактори. Докладът на фирмата анализира 2000 работни дейности на 800 професии и установи, че почти 2, 7 трилиона долара заплати са изразходвани за работни места, които в крайна сметка биха могли да бъдат автоматизирани.

"ML ще промени ролите на хората", каза Беди. "Не се абонирам за ML, отнемайки работата на хората; това ще промени работата на хората. Решенията на хората ще се автоматизират, което ще освободи хората. Ще бъдат създадени нови работни места."

Беди каза, че ключът към използването на ML за подобряване на долната линия, като същевременно поддържа ранг и досие, измества настоящите набори от умения за служители и наема нови таланти за управление на възможностите на ML. "Талантът е голям проблем", каза Беди. „Data Scientist трябва да бъде една от най-горещите работни места там. Наистина трябва да разгледаме каква е нашата тригодишна пътна карта за таланти и умения? И да бъдем наистина целенасочени в изграждането на тези умения. Трябва да обучаваме служители, но също така намирам алтернативни източници на този талант."

Беди призова работодателите да наемат и обучават служители, за да се възползват от процесите, базирани на ML. След като хората са доволни от способността на ML да произвежда надеждни данни и да взима правилни решения, той каза, че индустрията ще премине машинно вземане на решения, ръководено от човешкия надзор.

Късната осиновителна дилема

Проучването на Oxford Economics изолира 50 компании, които бяха счетени за „Първи двигатели“. Проучването проучва бизнес процесите и стратегиите за таланти на тези компании, за да се определи как и къде ще бъде напреднал МЛ през следващите години. Проучването установява, че First Movers е по-вероятно да имат предефинирани длъжностни характеристики, за да се съсредоточат върху това как хората работят с машини, и са направили планове за разработване на специализирани екипи, фокусирани върху разработването и използването на ML технологията. За разлика от техните връстници, тези компании са по-склонни да са разработили пътни карти за бъдещи процеси, улавяйки грешки и осигурявайки точност на данните.

За съжаление, други доклади показват, че колкото по-малка е организацията (и колкото по-малко ресурси има една организация), толкова по-малка е вероятността да бъде подготвена за вълната на ML. Неотдавнашно проучване на Bluewolf (компания IBM) установи, че само 33 процента от малките предприятия планират да инвестират в изкуствен интелект (AI) и ML в рамките на следващите 12 месеца. Това е за разлика от 30 процента от големите компании, които вече са инвестирали в технологиите, и 44 процента, които планираха да започнат да инвестират в рамките на следващите 12 месеца. Това е общо 74 процента, или с 20 процента повече от общия брой на малкия бизнес.

"Рано сме в пътуването", каза Беди. „Хората и компаниите, които са агресивни, ще се отделят от компаниите, които не са. Изглежда, че има призив за действие, за да направим това. Компаниите, които се облягат, ще започнат да се отделят от конкуренцията. Това отделяне ще се увеличи. CIO наистина ще започнат да настояват за това в близко бъдеще."