Доктор Рич Сонненблик, главный ученый по данным, Planview – Интервью

Доктор Рич Сонненблик, главный ученый по данным Planview, имеет годы опыта работы с некоторыми из крупнейших фармацевтических и биотехнологических компаний мира. Благодаря этому глубокому изучению и применению, он успешно разработал процессы приоритизации и обзора портфеля, системы оценки и методы финансовой оценки и прогнозирования для улучшения как прогнозирования продукта, так и анализа портфеля. Доктор Сонненблик имеет степень доктора философии и магистра в области инженерии и государственной политики в Университете Карнеги-Меллона и степень бакалавра по физике в Университете Калифорнии, Санта-Крус.

Платформа Planview для связанной работы предназначена для улучшения времени выхода на рынок и предсказуемости, повышения эффективности для максимизации мощности и поддержки реализации стратегических инициатив, направленных на достижение оптимальных бизнес-результатов.

У вас была обширная карьера, переходя от консалтинга по управлению к руководству инициативами по науке о данных. Что вдохновило вас сделать этот переход, и как ваш путь сформировал ваш подход к использованию ИИ в бизнесе сегодня?

Консалтинг по управлению дал мне широкий взгляд на неэффективности бизнеса и неиспользованные возможности, где существует явный разрыв между стратегическим советом и действенными идеями. Наука о данных мостит этот разрыв, превращая сырые данные в стратегические активы, которые имеют силу информировать принятие решений в реальном времени. Мой путь научил меня рассматривать ИИ как усилитель, который может усовершенствовать процессы, ускорить принятие решений и открыть творчество способами, которые усиливают человеческий опыт.

В Planview вы возглавили интеграцию передовых решений ИИ в различные бизнес-функции. Не могли бы вы рассказать, как ваша роль главного ученого по данным повлияла на стратегию ИИ компании и какие были самые большие проблемы, с которыми вы столкнулись на этом пути?

В Planview ИИ встроен в нашу платформу как инструмент для открытия прозрений и улучшения принятия решений. Я сосредоточился на использовании ИИ для оптимизации управления ресурсами, планирования проектов и операционной эффективности. Наш помощник ИИ Copilot предоставляет обучение на рабочем месте для пользователей всех уровней навыков, автоматизирует частые трудоемкие задачи, такие как генерация отчетов, и использует передовой опыт для предложения продуктивных курсов действий, позволяя командам быстро принимать обоснованные решения.

Как ИИ может помочь компаниям выявить неэффективности внутри команд и улучшить распределение ресурсов?

ИИ превосходно выявляет закономерности в данных, которые слишком сложны для быстрого распознавания людьми. Он может подчеркнуть неиспользуемые ресурсы, выявить узкие места и спрогнозировать дисбаланс рабочей нагрузки. Например, анализируя цели портфеля, сроки проектов и показатели производительности команд, ИИ может предложить переназначение задач или перераспределение ресурсов по портфелям для создания максимального воздействия без добавления дополнительных ресурсов.

Какие общие неэффективности в управлении ресурсами ИИ особенно эффективен в решении?

ИИ особенно хорош в выявлении нестратегических и низкопроизводительных инициатив, и мы построили эти критические навыки в Planview Copilot. По мере эволюции Copilot он становится лучше в выявлении и предложении мер по смягчению последствий. Он также может выявить отходы в процессах, таких как избыточные задачи или чрезмерные передачи, и предложить оптимизации.

Почему отходы являются значительной проблемой для команд разработки программного обеспечения, и какими способами ИИ может уменьшить их?

Отходы в разработке программного обеспечения часто возникают из-за неэффективностей, таких как плохая приоритизация, чрезмерная отладка или несогласованные усилия команд. ИИ может уменьшить отходы, выступая в качестве помощника по программированию, автоматизируя повторяющиеся задачи и предлагая прогностические прозрения в сроки проектов и потенциальные риски. Например, он может проанализировать прошлые проекты, чтобы выявить закономерности, которые приводят к задержкам, помогая командам избежать этих ловушек.

Существуют ли конкретные модели ИИ или инструменты, которые особенно хорошо подходят для оптимизации жизненного цикла разработки программного обеспечения?

Для оптимизации жизненного цикла разработки программного обеспечения мы ищем повышенную эффективность и согласованность. Planview Copilot в Viz выявляет узкие места и препятствия для скорости потока, и предоставляет действенные прозрения, адаптированные к данным организации. Команды могут использовать простой язык для интерпретации метрик потока, выявления системных задержек доставки и получения подробных рекомендаций. Эта оптимизация является ключом к росту производительности, в конечном итоге упрощая доставку.

Как основные отношения между данными создают дополнительную ценность при развертывании ИИ в качестве помощника по работе?

Отображая отношения между точками данных – будь то сроки проектов, использование ресурсов или коммуникация команд – ИИ может выявить прозрения, которые выходят за рамки очевидного. Например, связывая тенденции настроений в обновлениях статуса с результатами проектов, менеджеры могут предвидеть препятствия до того, как команда сообщит об этом руководству, предоставляя достаточно времени для принятия проактивных корректировок.

Какие шаги должны предпринять более мелкие организации, чтобы принять ИИ доступно без ущерба для воздействия?

Меньшие организации должны начинать с доступных инструментов генеративного ИИ, которые служат воротами к более сложным решениям. Инструменты, которые суммируют документы, помогают с маркетинговым контентом или помогают с генерацией кода, являются экономически эффективными способами для этих организаций начать принятие ИИ без значительных инвестиций. Начиная с горизонтального предложения ИИ, которое применимо к широкому спектру случаев использования, будет лучше, чем инвестировать в специализированные приложения, которые адаптируют генеративный ИИ к очень конкретным задачам. Это позволяет организации выявить случаи использования с наибольшим воздействием, специфичными для их организации, а не чрезмерно инвестировать в несколько предложений.

Какую роль играет прогностический анализ в улучшении результатов проектов?

Прогностический анализ помогает командам предвидеть потенциальные препятствия и результаты на основе исторических данных и текущих тенденций. Агенты ИИ могут предсказать вероятность задержек проектов или нехватки ресурсов, позволяя менеджерам по продукту корректировать планы проактивно. Это предвидение минимизирует риск и максимизирует эффективность, в конечном итоге позволяя организациям достигать своих стратегических целей быстрее.

Оглядываясь вперед, как вы представляете себе трансформацию бизнес-операций ИИ в течение следующего десятилетия, и какие возникающие тенденции ИИ вы больше всего взволнованы их потенциальным воздействием на отрасли?

ИИ будет продолжать трансформировать бизнес-операции в течение следующего десятилетия. Он будет создавать новые роли, улучшать прогностические возможности и упрощать инновации.

Разработчики, родившиеся с ИИ, эксперты по интеграции ИИ, станут нормой и заменят разработчиков, которые не принимают ИИ в свою повседневную работу. Генеративный ИИ будет продолжать стирать границы с прогностическим ИИ, обогащая алгоритмы синтетическими сценариями для стратегического принятия решений на основе внешних и внутренних факторов. В биотехнологии генИИ создаст сложные профили пациентов, чтобы открыть новые методы лечения, а в кибербезопасности ИИ будет模拟ать новые угрозы для прогностических моделей, чтобы противостоять им. Возникающие тенденции, такие как адаптивное вывод и более мелкие, эффективные модели ИИ, будут решать вычислительные проблемы в ближайшие годы. Они будут обеспечивать более быстрые, более целевые решения.

От стратегического планирования до проактивного обеспечения безопасности интеграция ИИ позволит бизнесу быстро менять направление, открывая устойчивые стратегии и операционное совершенство в все более динамичном мире.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Planview.