Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект ме­ня­ет Ит-стра­те­гии

В со­вре­мен­ных слож­ных Ит-сре­дах тех­но­ло­гии ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та и ма­шин­но­го обу­че­ния ста­но­вят­ся необ­хо­ди­мо­стью, вы­нуж­дая Ит-ди­рек­то­ров за­ду­мы­вать­ся о том, как за­дей­ство­вать нов­ше­ства с поль­зой для сво­е­го под­раз­де­ле­ния и биз­не­са в це­лом

Computerworld - - Предприятия/стратегии - Зевс кер­ра­ва­ла CIO Magazine, США

Ма­шин­ное обу­че­ние и ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект ме­ня­ют мир во­круг нас все быст­рее. Все бли­же ав­то­мо­би­ли без во­ди­те­ля, по­ни­ма­ние ма­ши­на­ми смыс­ла тек­ста и ком­пью­те­ры, обыг­ры­ва­ю­щие чем­пи­о­нов по лю­бым на­столь­ным иг­рам. Но при всех мас­шта­бах рас­про­стра­не­ния ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та кор­по­ра­тив­ные Ит-служ­бы он по­ка силь­но не из­ме­нил.

Недав­но в ком­па­нии Servicenow, предо­став­ля­ю­щей услу­ги управ­ле­ния Ит-сер­ви­са­ми, про­ве­ли опрос The Global CIO Point of View, по­свя­щен­ный ис­поль­зо­ва­нию ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в кор­по­ра­тив­ных Ит-служ­бах. В нем при­ня­ли уча­стие бо­лее 500 Ит-ди­рек­то­ров ком­па­ний из 25 от­рас­лей и 11 стран. CIO Magazine бе­се­ду­ет о ре­зуль­та­тах опро­са с Дей­вом Рай­том, ди­рек­то­ром по ин­но­ва­ци­ям Servicenow.

— как из­ме­ни­лась се­год­ня роль Ит-ди­рек­то­ра?

Ны­неш­няя по­вест­ка дня Ит-ди­рек­то­ра за­мет­но от­ли­ча­ет­ся от той, что бы­ла еще несколь­ко лет на­зад. Вче­ра Ит-ди­рек­тор от­ве­чал за со­про­вож­де­ние тех­ни­че­ской ин­фра­струк­ту­ры сво­ей ком­па­нии, а сей­час гла­ва Ит-служ­бы — это парт­нер ру­ко­вод­ства ком­па­нии, в обя­зан­но­сти ко­то­ро­го вхо­дит по­иск спо­со­бов ис­поль­зо­ва­ния тех­но­ло­гий для вы­во­да биз­не­са в ли­де­ры от­рас­ли. В чис­ле но­вых за­дач, по­явив­ших­ся в этой свя­зи, — по­вы­ше­ние ква­ли­фи­ка­ции со­труд­ни­ков, пе­ре­ра­бот­ка биз­нес-про­цес­сов и ру­ко­вод­ство ини­ци­а­ти­ва­ми циф­ро­вой транс­фор­ма­ции.

— мно­гие Ит-спе­ци­а­ли­сты рас­смат­ри­ва­ют ма­шин­ное обу­че­ние и ав­то­ма­ти­за­цию, ос­но­ван­ную на ис­кус­ствен­ном ин­тел­лек­те, как нечто нега­тив­ное, угро­жа­ю­щее от­нять их ра­бо­чие ме­ста. со­глас­ны ли вы с та­кой точ­кой зре­ния, и что Ит-ди­рек­тор мо­жет сде­лать, что­бы пе­ре­убе­дить при­дер­жи­ва­ю­щих­ся ее?

Это, ве­ро­ят­но, са­мое боль­шое за­блуж­де­ние. Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект не от­ни­ма­ет ра­бо­чие ме­ста — он до­пол­ня­ет воз­мож­но­сти Ит-спе­ци­а­ли­стов. Факт в том, что со­вре­мен­ная Ит-сре­да го­раз­до слож­нее, чем в про­шлом, по­это­му си­сад­ми­ны про­сто не име­ют воз­мож­но­сти управ­лять все­ми ее эле­мен­та­ми са­мо­сто­я­тель­но. Ма­шин­ное обу­че­ние спо­соб­но стать луч­шим дру­гом Ит-ад­ми­ни­стра­то­ра, необ­хо­ди­мо лишь разо­брать­ся, как им поль­зо­вать­ся для об­лег­че­ния ра­бо­ты. Что­бы до­бить­ся это­го и за­ин­те­ре­со­вать под­чи­нен­ных, луч­ше все­го при­вле­кать их к про­цес­су пла­ни­ро­ва­ния. Так они по­лу­чат пра­во го­ло­са в том, что ка­са­ет­ся осо­бен­но­стей раз­вер­ты­ва­ния и при­ме­не­ния но­вых тех­но­ло­гий.

Тем, кто ин­те­ре­су­ет­ся ма­шин­ным обу­че­ни­ем, важ­но пом­нить, что лю­ди го­раз­до луч­ше, чем ма­ши­ны, по­ни­ма­ют ход про­цес­сов, так как они, что на­зы­ва­ет­ся, со­ба­ку на этом съе­ли. При оциф­ров­ке про­цес­сов лю­ди долж­ны иг­рать гла­вен­ству­ю­щую роль, а по­сле внед­ре­ния ра­бо­ту уже мож­но по­ру­чить ав­то­ма­ти­ке.

— в хо­де опро­са 89% ре­спон­ден­тов со­об­щи­ли, что в их Ит-служ­бах уже поль­зу­ют­ся ма­шин­ным обу­че­ни­ем для ка­ких-ли­бо за­дач. До­воль­но мно­го — вас это не уди­ви­ло?

Мы не рас­счи­ты­ва­ли, что бу­дет так мно­го, и дей­стви­тель­но бы­ли удив­ле­ны. Но ес­ли по­смот­реть на по­лу­чен­ные дан­ные в де­та­лях, вы­яс­ня­ет­ся, что толь­ко у 3% ма­шин­ное обу­че­ние при­ме­ня­ет­ся в мас­шта­бах всей ком­па­нии, а 20% поль­зу­ют­ся им на от­дель­ных на­прав­ле­ни­ях биз­не­са. Еще 26% ве­дут пи­лот­ные те­сти­ро­ва­ния, а по­дав­ля­ю­щее боль­шин­ство, 40%, на­хо­дят­ся на ста­дии ис­сле­до­ва­ний и пла­ни­ро­ва­ния.

Так си­ту­а­ция ста­но­вит­ся яс­нее: в боль­шин­стве ор­га­ни­за­ций внед­ре­ние ма­шин­но­го обу­че­ния идет по­этап­но, по схе­ме «спер­ва полз­ком, за­тем пеш­ком, по­том бе­гом». На пер­вой ста­дии ма­шин­ное обу­че­ние при­ме­ня­ют для опи­са­ния че­го-ли­бо — для ана­ли­за дан­ных и по­мо­щи в их ин­тер­пре­та­ции. На сле­ду­ю­щем эта­пе ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект уже сам нач­нет ре­шать опре­де­лен­ные за­да­чи. Тре­тья ста­дия — про­гно­зи­ро­ва­ние. На­при­мер, си­сте­ма мог­ла бы с уче­том име­ю­щих­ся у нее дан­ных пред­ска­зать ве­ро­ят­ность то­го, что про­изой­дет на­ру­ше­ние без­опас­но­сти.

По­след­ний этап, до ко­то­ро­го еще го­ды, — это ко­гда ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект смо­жет не толь­ко пред­ска­зы­вать нега­тив­ные со­бы­тия, но и са­мо­сто­я­тель­но при­ни­мать ме­ры по их предот­вра­ще­нию. На этой ста­дии ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект смо­жет ите­ра­тив­но са­мо­со­вер­шен­ство­вать­ся.

Это вполне ло­гич­но. Вс­пом­ним, как ав­то­ма­ти­за­ция обес­пе­чи­ва­лась в про­шлом: это бы­ло де­ре­во при­ня­тия ре­ше­ний с жест­ко за­ко­ди­ро­ван­ным на­бо­ром пра­вил в сти­ле услов­ных пе­ре­хо­дов. Те­перь же из-за ро­ста уров­ня слож­но­сти от жест­ко­го про­грам­ми­ро­ва­ния от­хо­дят — пра­ви­ла нуж­но пе­ре­пи­сы­вать на ле­ту. Осо­бен­но вер­но это в от­но­ше­нии без­опас­но­сти, где став­ки неве­ро­ят­но вы­со­ки. Ма­ши­ны мо­гут об­ра­ба­ты­вать сре­зы дан­ных и пе­ре­пи­сы­вать пра­ви­ла го­раз­до быст­рее, чем лю­ди. В кон­це кон­цов, зло­умыш­лен­ни­ки уже во­всю поль­зу­ют­ся ма­шин­ным обу­че­ни­ем для со­зда­ния вре­до­но­сов, так что и бо­роть­ся с ни­ми нуж­но те­ми же сред­ства­ми.

— впе­чат­ля­ю­щее ко­ли­че­ство опро­шен­ных, 47%, при­зна­лись, что один из ба­рье­ров, ме­ша­ю­щих внед­ре­нию ма­шин­но­го обу­че­ния, — недо­ста­ток на­вы­ков. По­хо­же, что это непло­хая но­вость для ин­же­не­ров, ищу­щих но­вые ка­рьер­ные воз­мож­но­сти. ка­ких имен­но на­вы­ков не хва­та­ет в боль­шин­стве слу­ча­ев?

Это дей­стви­тель­но хо­ро­шая но­вость, и недо­стат­ка воз­мож­но­стей для Ит-спе­ци­а­ли­стов се­год­ня в са­мом де­ле нет. Наи­бо­лее ост­ро се­год­ня ощу­ща­ет­ся де­фи­цит ис­сле­до­ва­те­лей дан­ных (data scientist) и спе­ци­а­ли­стов в об­ла­сти ма­шин­но­го обу­че­ния. Сей­час боль­шин­ство ва­кант­ных долж­но­стей — та­кие, ко­то­рых па­ру лет на­зад еще да­же не су­ще­ство­ва­ло. На мой взгляд, се­рьез­ная про­бле­ма от­рас­ли в том, что се­год­ня непро­сто най­ти ме­ста обу­че­ния но­вым на­вы­кам. Но в по­след­нее вре­мя по­яв­ля­ет­ся все боль­ше уни­вер­си­те­тов и учеб­ных цен­тров, пред­ла­га­ю­щих со­от­вет­ству­ю­щие кур­сы, так что эта си­ту­а­ция вско­ре ис­пра­вит­ся.

— ка­кой со­вет вы бы да­ли на­шим чи­та­те­лям?

Па­ра важ­ных со­об­ра­же­ний. Во-пер­вых, о необ­хо­ди­мо­сти очист­ки ва­ших сре­зов дан­ных от оши­бок, ведь неточ­ные дан­ные бу­дут при­во­дить к невер­ным вы­во­дам. У боль­шин­ства ком­па­ний на­коп­ле­ны огром­ные мас­си­вы дан­ных, зна­чи­тель­ную часть ко­то­рых мож­но клас­си­фи­ци­ро­вать как «гряз­ные» — со­дер­жа­щие оши­боч­ную или неточ­ную ин­фор­ма­цию. Дан­ные, вво­ди­мые в си­сте­мы ма­шин­но­го обу­че­ния, долж­ны быть выс­ше­го ка­че­ства, что­бы обес­пе­чить воз­мож­ность при­ни­мать мак­си­маль­но вер­ные ре­ше­ния.

И во-вто­рых, необ­хо­ди­мо пе­ре­смот­реть KPI, ко­то­рые кон­тро­ли­ру­ют­ся в ком­па­ни­ях. На­при­мер, ес­ли сред­ства про­гно­зи­ро­ва­ния ис­поль­зу­ют­ся для предот­вра­ще­ния сбо­ев, то нуж­но ре­ги­стри­ро­вать сред­нее вре­мя без­от­каз­ной ра­бо­ты, а не сред­нее вре­мя ре­мон­та. А ко­гда речь идет о без­опас­но­сти, сле­ду­ет учи­ты­вать чис­ло ин­ци­ден­тов, ко­то­рые уда­лось из­бе­жать, а не вре­мя, за­тра­чен­ное на то, что­бы об­на­ру­жить взлом. Ма­шин­ное обу­че­ние ме­ня­ет все, и ме­то­ди­ку оцен­ки успе­ха в том чис­ле.

Дейв райт: «боль­шин­ство се­го­дняш­них ва­кант­ных долж­но­стей — та­кие, ко­то­рых па­ру лет на­зад еще да­же не су­ще­ство­ва­ло» — су­дя по по­лу­чен­ным дан­ным, са­мый вы­со­кий уро­вень ав­то­ма­ти­за­ции, 24%, на се­год­ня у про­цес­сов обес­пе­че­ния ин­фор­ма­ци­он­ной без­опас­но­сти. в...

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.