Чому “Готовий до Штучного Інтелекту” Став Найбільш Неправильно Використовуваним Виразом у Хмарі

“Готовий до штучного інтелекту” присутній у кожній презентації постачальників та у кожному порядку денному засідання ради директорів, які я переглянув за останній рік. Цей вираз знаходиться всюди. Що він означає, вже не ясно.

Коли фінансовий директор говорить “готовий до штучного інтелекту”, він має на увазі затверджений бюджет. Коли технічний директор говорить це, він має на увазі платформи, які встановлені. Коли консультант говорить це, він має на увазі обсяг робіт. Коли член ради директорів говорить це, він має на увазі обґрунтовану позицію. Два слова. Чотири розмови.

Результат передбачуваний: компанії оголошують про готовність до штучного інтелекту на основі того визначення, яке їм найбільше льстить, а потім спостерігають, як їхні пілотні проекти терплять невдачу у виробництві через причини, яких ніхто не передбачав — тому що ніхто не справлявся з однією і тією ж проблемою.

Проблема не в самому виразі. Проблема в розумінні, яке лежить в його основі. І це варто виправити, тому що те, що насправді означає “готовий до штучного інтелекту”, має дуже мало спільного з тим, що більшість компаній купують.

Шар Платформи Стає Дедалі Більш Зрілим, Але Це Не Та Пропасть

Якщо вас попросити дати визначення, більшість людей зупиняються приблизно на одному й тому ж місці. Готовий до штучного інтелекту означає технічну позицію: платформи встановлені, архітектура ідентифікації визначена, управління задокументовано, спостережливість розгорнута, контролюють фінанси, можливо, призначений головний офіцер штучного інтелекту.

Це не неправильно. Все це важливо, і технічний шар зробив драматичний крок вперед. На конференції Google Cloud Next минулого тижня повідомлення було недвозначним — “епоха пілотних проектів закінчилася, епоха агентів розпочалася”. Ідентифікація, управління та спостережливість будуються безпосередньо в саму платформу. Основні гіперскейлери сходяться на подібні можливості з подібною швидкістю.

Це справжній зсув, і він вартий того, щоб його серйозно сприйняти. Але коли шар платформи стає дедалі більш зрілим, робота клієнта не зникає — вона стає більш помітною. Є шар між платформою та вашими людьми, якого жоден постачальник не побудує для вас. Більшість компаній ще не розпочали цю роботу.

Відсутній Шар: Управління

Назовімо це управлінням. Визначене програмне забезпечення між вашими людьми та штучним інтелектом — інструментарій, який робить неможливим для автономної системи відхилитися від вашого завдання, вашої охорони, або ваших цілей.

У розробці програмного забезпечення управління не є моделлю. Це система специфікацій, інфраструктура тестування, ворота огляду, політики розгортання — скелет, який утримує вихід штучного інтелекту у відповідності з тим, чого насправді потребує бізнес, а не з тим, що платформа вважає “хорошим кодом” загалом.

Платформа була побудована, щоб бути загальною. Відповідність вашому бізнесу — це проблема побудови, і тільки ви можете її вирішити. Більшість компаній ще не розпочали цю роботу. Вони розгортають штучний інтелект на основі зрілих платформ і довіряють значенням за замовчуванням, щоб забезпечити відповідність. Значення за замовчуванням ніколи не мали цього робити.

Але навіть з робочим управлінням технічний шар не є пропастю. Людська пропасть — це справжня проблема.

Реальна Пропасть: Людська Поведінка

Минулого тижня я витратив сорок п’ять хвилин на ручне написання електронного листа, перш ніж зрозумів, що роблю.

Я працюю в цій сфері кожен день. У мене є доступ до найкращих інструментів, глибоке розуміння того, коли та як їх використовувати, і сильна особиста мотивація для максимального використання штучного інтелекту у своїй роботі. І все ж я спочатку вибрав старий спосіб — написання рядка за рядком, з тією ж м’язовою пам’яттю, яку я використовую вже двадцять років — перш ніж зрозумів, що роблю.

Якщо готовність існувала на рівні платформи, усе було б готове. Якщо вона існувала на рівні управління, усе було б готове. Але готовність, як вона насправді відбувається, існує десь інде — у пропасті між тим, що можливе, і тим, до чого люди звертаються. Помножене на кожного окремого індивіда, на кожне завдання, тисячі разів на тиждень.

Це та пропасть, яку ніхто не розв’язує. Не тому, що технології не можуть допомогти. А тому, що двадцять до шістдесяти п’яти років м’язової пам’яті не переформовуються за допомогою проекту.

Як тільки ви приймете це, вся конструкція “готового до штучного інтелекту” починає виглядати неправильною.

“Готовий до Штучного Інтелекту” Не Є Фінішною Смугою

“Готовий” подразумеває фінішну смугу, але її немає. Компанії, які виглядають готовими до штучного інтелекту, стоять унизу наступної рампи, а ті, які не виглядають готовими, стоять унизу попередньої рампи. Обидві дивляться вгору на роботу, яку вони ще не зробили.

Це чому “Чи готові ми до штучного інтелекту?” — неправильне питання. Воно сприймає готовність як стан, якого можна досягти, тоді як на практиці це шкала, яку потрібно підніматися — один визначений шматок за раз. Краще питання — практичне: який наступний шматок готовності потрібен нашим людям, і хто відповідає за те, щоб вони його отримали? Ви не виділяєте бюджет на готовність до штучного інтелекту як на пункт призначення, тому що такого пункту призначення не існує. Ви виділяєте бюджет на наступний шматок слона, а потім на наступний.

Для майже кожної компанії наступний шматок знаходиться на індивідуальному рівні — і саме там знаходиться робота, на яку ніхто не готується.

Кожен Працівник Тепер Керує Командою Штучного Інтелекту

Кожен окремий працівник у вашому бізнесі тепер очікується керувати гетерогенною командою з двадцяти спеціалістів, яких вони не найняли і не повністю розуміють.

Ваш копірайтер має дослідника, редактора та перекладача. Ваш розробник має молодшого інженера та оглядача коду. Ваш менеджер продукту має аналітика, дизайнера та синтезатора інтерв’ю з клієнтами. Незалежно від ролі, незалежно від рівня старшинства, кожна людина у вашій компанії тепер має команду. Вони не просили про це. Їх не тренували для цього. Якість їхньої роботи тепер залежить від того, як добре вони керують цією командою.

Це те, чого насправді потребує готовність — і це не управління змінами. Управління змінами — це процедура: нові робочі процеси, нове навчання, нові інструменти, впроваджені зверху вниз. Що відбувається тут — це щось інше. Кожна людина повинна навчитися делегувати, оцінювати та сумніватися у вихідних даних через дисципліни, у яких вони не були треновані. Це не процедура. Це пере визначення роботи, яке відбувається на кожному рівні, без грифа.

Назовіть це, як вам хочеться — вільність, практика, диригування. Мітка має менше значення, ніж визнання того, що це робота. Більшість компаній ще не мають назви для цього, не кажучи вже про план.

Переоценка Способу Вимірювання Готовності

Перестаньте вимірювати готовність як список перевірок. Почніть вимірювати її там, де вона насправді існує — на індивідуальному рівні — і проектуйте організацію навколо м’язів, а не платформи.

Від цього слідують три речі. Перестаньте питати “Чи готові ми до штучного інтелекту?” і почніть питати “Який наступний шматок готовності потрібен нашим людям, і хто відповідає за те, щоб вони його отримали?” Інвестируйте в людську здатність на тому ж рівні терміновості, з яким ви інвестуєте в здатність платформи — більшість рад мають це співвідношення перевернутим на порядок величини. І найміть та винагороджуйте за здатність керувати гетерогенною командою спеціалістів штучного інтелекту, тому що це новий мінімум, а не пункт призначення.

“Готовий до штучного інтелекту” не є неправильним виразом. Це найнеправильніше зрозумілий вираз у хмарі — і неправильне розуміння коштує компаніям більше, ніж вони розуміють. Компанії, які все роблять правильно, не будуть тими, у кого найбільше платформ. Це будуть ті компанії, чиї люди насправді перепрограмували те, до чого вони звертаються.