Brynjólfur Borgar Jónsson, forsprakki DataLab, mætti hundblautur í Origo stúdióið eitt föstudagseftirmiðdegi snemma sumars. Hann kom þangað hjólandi frá höfuðstöðvum DataLab í miðbænum í einni mestu hellidembu ársins en lét það ekki á sig fá og settist niður með Svövu Kristinsdóttur umsjónarmanni ‘Tæknilega séð’ til að spjalla á léttu nótunum um þau gríðarmörgu tækifæri sem felast í gervigreind fyrir fyrirtæki og stofnanir.
Hægt er að hlusta á Origo hlaðvarpið á Spotify eða bara fara á heimasíðu hlaðvarpsins.
Þau fara vítt og breitt um sviðið og ræða m.a. stöðuna og tækifærin til að hagnýta gervigreind hér heima, þróun tækninnar almennt og velta upp ýmsum álitamálum sem tengjast hagnýtingu hennar. Bakgrunnur Brynjólfs í bransanum og sagan á bakvið DataLab koma líka til tals.
Rúmlega klukkutíma spjall og þegar út var komið var hætt að rigna og Brynjólfur gat hjólað þokkalega þurr inn í helgina.
Í rennblautum buxum og skóm í kjallaranum hjá Origo
Sjálfvirknivæðing með gervigreind að vopni mun á þessum áratug búa til verðmæti í heimshagkerfinu sem svarar til um 15,7 þúsund milljörðum dollara. Það má sannarlega tala um nýtt gullæði í þessu samhengi fyrir þau fyrirtæki sem tekst að tileinka sér og aðlagast hinni nýju tækni. Þau hin sömu hafa möguleika á miklum vexti og nýjum tækifærum í næstu framtíð.
Gervigreindin mun hafa álíka þýðingu fyrir líf okkar og hagkerfi heimsins og innreið internetsins á sínum tíma og rafmagnsins um 100 árum áður.
En umskiptin verða erfið fyrir marga, einstaklinga jafnt sem fyrirtæki og stofnanir. Gervigreind og snjallar gagnalausnir krefjast fjárfestinga, bæði í innviðum og mannauði auk flókinnar samþættingar við heildarstefnu og menningu fyrirtækja.
Snjalllausnir fela einnig í sér vinnslu gríðarlegs magns gagna, sem er eldsneyti gervigreindarinnar, en vinnslan felur í sér alls kyns áskoranir og flækjur í sambandi við staðla, lög og reglugerðir, svo ekki sé minnst á fjölmörg siðferðisleg álitamál.
Hindranir og flækjur eru margar í veginum og hver og ein þeirra getur dugað til að stoppa flesta í sporunum: Er gervigreindin eitthvað sem hentar okkur? Passar tæknin við okkar starfsemi eða rekstur? Er þetta ekki bara einhver furðuleg framtíðarmúsík sem borgar sig ekkert að pæla í?
Á sínum tíma voru þeir til sem hugsuðu á svipaðan hátt um rafmagnið, símann og internetið. Þau fyrirtæki sem hunsuðu kall tímans þá lögðu upp laupana skömmu síðar.
Á hvaða vegferð verður fyrirtæki þitt eftir nokkur ár?
HELSTU PUNKTAR TIL AÐ TAKA MEÐ:
Gervigreindin er að ryðja sér til rúms í öllum geirum og atvinnugreinum.
Þeir sem ekki huga að möguleikum gagnalausna á næstunni verða undir í samkeppni – líkt og þeir sem hunsuðu rafmagnið og internetið á sínum tíma
Það eru margar áskoranir í veginum fyrir byrjendur í snjallverkefnum sem varða tækni, samskipti og menningu
Aldrei hefur þó verið eins auðvelt að hefja snjallvæðinguna, þökk sé gagnasmiðjum eins og Dataiku, sem Datalab starfar náið með
Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna.Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.
Mynd: onurdongal, Getty Images via Canva Pro
ÓUMFLÝJANLEGT – EN EKKI ÓYFIRSTÍGANLEGT
Sannleikurinn er sá að fyrirtæki í öllum geirum og af öllum stærðum hafa innleitt gervigreindartækni með góðum árangri, þrátt fyrir áskoranir og snúinn lærdóm. Raunverulega áhættan felst nefnilega ekki í því að gefa nýrri tækni tækifæri heldur að koma ekki auga á þá umbyltingu sem er að eiga sér stað í öllum geirum – líka þínum – og verða eftir í kapphlaupinu.
Gervigreindin og tengd tæknikerfi, eins og Internet hlutanna (e. Internet of Things), gera fyrirtækjum kleift að vaxa og þróast í breyttu umhverfi með bættri ákvarðanatöku, straumlínulögun ferla, persónulegri þjónustu og nýju vöruframboði, svo eitthvað sé nefnt.
GERVIGREINDIN TIL AÐSTOÐAR Í COVID-19 BARÁTTUNNI
Gervigreindin snertir okkur á fleiri vegu en við gerum okkur oft grein fyrir. Háskólinn í Alabama notar reiknirit sem hann keyrir á ofurtölvum til að þróa ný lyf og meðferðir við sjúkdómum, meðal annars Covid-19. Það útheimtir gríðarlega reiknigetu að þróa próteinbyggingar sem þarf til að skilja áhrif bóluefna og lyfja á hegðun vírusa.
Með því að beita gervigreind til að flýta fyrir ferlinu og stytta leið að framleiðslu bóluefna og lyfja getur skólinn framkvæmt rannsóknir sínar með litlu teymi, sem skilar áþekkum afköstum og tugþúsundir þjálfaðra sérfræðinga hefðu innt af hendi fyrir nokkrum árum.
Hið hraða rannsóknarferli bólefna fyrir Covid-19, sem líkt hefur verið við kraftaverk, má hiklaust að einhverju leyti þakka gervigreindartækni og ofurtölvum samtímans.
ÍSLAND: SUM FYRIRTÆKI ERU SNJALLARI EN ÖNNUR
En snjallar ákvarðanir eru ekki bara teknar í útlöndum. Domino’s á Íslandi er dæmi um fyrirtæki sem áttaði sig á möguleikum og verðmæti sem liggja í gagnafjöllum sem verða til í rafrænum viðskiptum. Domino’s er leiðandi á íslenskum skyndibitamarkaði og hefur byggt velgengni sína undanfarin ár að miklu leyti á þróun stafrænnar tækni, ekki síst símaappi sínu þar sem stór hluti veltunnar fer í gegn.
Í samstarfi við Datalab hefur Domino’s þróað meðmælakerfi sem byggir á gervigreind og nýtir hið mikla magn gagna sem myndast í stafrænum viðskiptum fyrirtækisins. Kerfið hefur tekið töluverðum breytingum frá fyrstu útgáfu og hefur þróast eftir því sem lærdómur skapast, en reiknirit kerfisins eru hönnuð til að læra sjálf af niðurstöðum sínum til að ná betri árangri.
Og árangurinn? Á stuttum tíma hefur viðbótarsala í körfu vegna meðmæla hins snjalla kerfis tvöfaldast. Hér má lesa allt um vegferð Domino’s, sem þó er hvergi nærri lokið.
HVAR Á AÐ BYRJA?
Enda þótt fyrstu skrefin geti verið snúin er það á færi flestra að taka þátt í snjallvæðingunni. Sem neytendur notum við flest meðmælakerfi þegar við kaupum vörur á netinu -eða pizzur hjá Domino’s. Við notum gervigreindina þegar við tölum við Alexu eða Siri og tölvusjóntæknin hjálpar okkur að eiga samskipti við símaöpp sem nýta aukinn veruleika (e. augmented reality).
Sömu grunntækni er hægt að nota í rekstri fyrirtækja og starfsemi stofnana.
Það eru nokkur praktísk skref sem fyrirtæki geta tekið til að kanna möguleika gervigreindarinnar fyrir sig. Fyrsta skrefið er að koma auga á notkunarmöguleika í eigin umhverfi, það er, verkefni þar sem gögn og gervigreind eru nýtt saman til að taka upplýstari ákvarðanir, auka afköst eða minnka sóun.
Á þessu fyrsta stigi er skynsamlegt að einblína á skjótfengna sigra; einföld, ódýr verkefni sem skila fljótt sannanlegum árangri, en renna stoðum undir fleiri, metnaðarfyllri verkefni í framtíðinni.
Slík prufuverkefni geta verið gríðarlega þýðingarmikil til stuðnings snjallvæðingu fyrirtækisins og til að innleiða eiginlega gagnamenningu. Ein helsta ástæða þess að snjallvæðing fyrirtækja misheppnast er að stuðning skortir og menningin styður ekki við verkefnin.
Andspyrna er algeng frá starfsmönnum sem eru vanir að vinna hlutina á sinn hátt og óttast að auki um stöðu sína og störf.
Mótspyrnan getur þó allt eins komið frá stjórnendum, þar sem viðhorfið er „ég komst hingað á mínu innsæi og ég ætla ekki að fara að breyta því núna”. Viðhorf sem þessi geta drepið snjallverkefni í sporunum áður en þau byrja. Það er því mikilvægt að ná fram smásigrum og sönnunum fyrir verðmæti gagna og nýtingu þeirra.
GAGNASMIÐJUR EINS OG DATAIKU LÆKKA ÞRÖSKULDINN FYRIR ALLA
Það er skynsamlegt að fara af stað með lítil verkefni því þau krefjast ekki mikillar fjárfestingar í innviðum eða ráðningar sérfræðinga. Og það verður stöðugt einfaldara þökk sé tilkomu svokallaðra gagnasmiðja (e. DSML, Data Science and Machine Learning platforms) sem bjóða úrval snjalllausna í áskrift (e. AI-as-a-Service).
Kostir þess að nýta slíka þjónustuaðila á þessu stigi eru fjölmargir, til dæmis aðgengi að nýjustu tækni og reikniritum, betri flokkun og hreinsun gagna, og hlítni við alþjóðlega staðla og reglur um upplýsingaöryggi og meðferð persónuupplýsinga.
Dataiku, samstarfsaðili Datalab, er gott dæmi um slíka gagnasmiðju. Dataiku er leiðandi gagnasmiðja í heiminum og hefur tvisvar verið útnefnd “Gartner Leader” á sínum markaði í árlegri úttekt Gartner.
Gagnasmiðjur eins og Dataiku gera fyrirtækjum sem eru að taka fyrstu skref sín á gagnavegferðinni kleift að þróa fyrstu snjallverkefni sín í öruggi og notendavænu umhverfi.
Með lausnum sem þeim sem Datalab býður í samstarfi við Dataiku geta jafnvel smæstu fyrirtæki haft aðgang að tólum, vinnslugetu og tækniumhverfi á pari við þau fyrirtæki sem fremst eru komin.
Og tækifærin eru ærin í öllum geirum. Fyrirtæki á neytendamarkaði geta lært að skilja viðskiptavini sína og þarfir þeirra betur og boðið þeim sérsniðið framboð af vörum og þjónustu.
Framleiðendur hafa kost á því að auka skilvirkni og minnka sóun, og þjónustustofnanir geta boðið notendum sínum snjallt, gagnadrifið þjónustuviðmót sem mætir betur þörfum þeirra og fyrirspurnum.
AÐ LOKUM
Þegar litið verður til baka er trúlegt að hetjur þessarar byltingar sem nú gengur yfir verði ekki sprenglærðir gagnavísindamenn eða snillingar innan raða Google og Facebook. Sögurnar munu miklu fremur fjalla um framtakssama starfsmenn fyrirtækja og stofnana; áhugafólk og eldhuga sem ruddu brautina og komu auga á verðmæti gagna og hagnýtingu þeirra.
Verður þú og fyrirtæki þitt skráð í tæknisögubækur Íslands?
Það er ekki heiglum hent að setja sig inn í hraða þróun og harða samkeppni á markaði með gagnalausnir. Tækninni fleygir hratt fram á sama tíma og stafræn umbreyting hefur víðast verið sett á dagskrá fyrr en ætlað var, þökk sé Covid-19.
Í dag eru því mörg fyrirtæki og stofnanir að taka fyrstu skrefin og fikra sig í átt að gagnadrifnum snjalllausnum. En tæknin er framandi, margvísleg og síbreytileg, hæfir gagnasérfræðingar og forritarar eru af skornum skammti og óvissuþættir margir, til dæmis hvað varðar regluverk, eftirlit og rekjanleika gagnalausna.
Til að koma til móts við þessar áskoranir og fleiri, hafa á undanförnum árum sprottið fram fyrirtæki sem bjóða lausnir til að einfalda þróun gagnalausna í öruggu og notendavænu umhverfi.
Þetta eru svokallaðar gagnasmiðjur (e. data science & machine learning platforms, DSMLs).
Við ætlum að fjalla um þær í þessum pistli.
HELSTU PUNKTAR TIL AÐ TAKA MEÐ:
Gagnasmiðjur samanstanda af kjarnahugbúnaði ásamt tengdum kóðasöfnum og tæknilausnum þriðju aðila sem hægt er að tengja inn í lausnina
Gagnasmiðjur auðvelda og flýta fyrir þróun gagnalausna með betri hreinsun gagna, aðgengi að nýjustu tækni og vinnusvæði sem eru hönnuð fyrir notendur með fjölbreyttan tæknigrunn
Dataiku, samstarfsaðili Datalab, er ein af fremstu gagnasmiðjum í heimi
Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna.Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.
Mynd: onurdongal, Getty Images via Canva Pro
HVAÐ ERUM VIÐ AÐ TALA UM NÁKVÆMLEGA?
Gartner skilgreinir gagnasmiðjur (e. Data Science & Machine Learning platform, DSML) sem miðlæga hugbúnaðaralausn sem studd er af ýmsum tengdum lausnum, kóðasöfnum (e. libraries) og gagnarömmum (e. frameworks).
Nánar tiltekið er um að ræða hugbúnað sem býður möguleika annars vegar á að smíða gagnalausnir úr ólíkum einingum eða lausnum og hins vegar að tengja slíkar lausnir við viðskiptaferla í innviðum og vöruþróun.
Þetta eru því eins konar samsetningar- eða smíðaverkstæði sem notast við efnivið (gögn) og tól og tæki (ýmist eigin, að láni eða leigð), til að sérsmíða lausnir fyrir tiltekin verkefni.
Dataiku hefur teiknað upp nokkurs konar landakort yfir ólíkar gagnalausnir (sjá Mynd 1: Teknóslavía). Eins og sjá má er mikil fjölbreytni á þessum ört vaxandi markaði.
Mynd 1: Teknóslavía.
Gagnasmiðjur virka líkt og samgöngukerfi sem tengja öll þessi svæði saman og auðveldar þannig flæði og samstarf milli þeirra. Í praxis gera gagnasmiðjur gagnateymum mögulegt vinna að misjöfnum gagnaverkefnum, með ólíkum verkfærum, í einu og sama vinnuumhverfinu.
Þetta einfaldar ekki aðeins starf gagnateyma heldur gerir þeim kleift að njóta örrar þróunar fjölmargra þjónustuaðila á markaði. Smiðjurnar eru fasti punkturinn, vettvangurinn þar sem unnið er með gögnin með þeim tólum sem best nýtast í hverju verkefni.
FYRIR HVERN?
Helstu notendur slíkra smiðja er ýmiss konar fagfólk í gagnavinnslu; gagnavísindamenn, gagnaverkfræðingar, forritarar og sérfræðingar í vélnámi, en einnig stækkandi hópurgagnaleikmanna (e. citizen data scientists) sem hafa ekki sérhæfðan bakgrunn í gagnavísindum, en smíða engu að síður og nota gagnalausnir til að leysa verkefni í rekstri.
Hinir síðastnefndu, þ.e. gagnaleikmenn, gegna sífellt stærra hlutverki í þróun snjallra gagnalausna og notkun þeirra í raunverulegum viðfangsefnum – einmitt fyrir tilstilli gagnasmiðjanna.
HELSTU VIÐFANGSEFNI GAGNASMIÐJA
Gagnasmiðjurnar hafa ólíka sérhæfingu og miða á mismunandi markaði, sérstaklega smærri aðilar. Flestar bjóða þær gagnahreinsun og -flokkun, sem er forsenda þess að hægt sé að byrja smíði á snjöllum lausnum.
Þá hafa þær flestar úrval reiknirita í boði til að nota á gagnasöfnin. Margar bjóða þær einnig rekstur gagnasafnaogvélnámslausna (e. DataOps/MLOps).
Notendavænstu smiðjurnar hafa náð langt í þróun lesborða (e dash-boards) og appa, sem birta niðurstöður reikniritanna á myndrænan og skýran hátt.
“Ég held að á næsta ári og næstu ár muni gagnabyltingin keyra áfram stafræn umbreytingarferli […] eina leiðin til að aðlagast og breytast er að nýta gögn og rýna í framtíðarmöguleika með því að beita spálíkönunum og gervigreind. Þessir þættir munu skera úr um hverjir standa uppi sem sigurvegarar í hinum nýja stafræna heimi.”
Debanjan Saha, aðstoðarforstjóri gagnagreiningar hjá Google Cloud, í viðtali við TechRepublic.
AF HVERJU AÐ NOTA GAGNASMIÐJUR?
Mikill vöxtur hefur verið í starfsemi gagnasmiðja undanfarin ár, líkt í öðrum geirum sem tengjast stafrænni umbreytingu atvinnulífsins. Vöxturinn fylgir því markaðnum, en það eru einnig aðrar ástæður fyrir því að sífellt fleiri fyrirtæki sjá sér hag í því að nýta slíkar smiðjur.
Skortur á forriturum og gagnasérfræðingum
Allt útlit er fyrir mikinn skort á hæfum gagnavísindamönnum og sérfræðingum á sviði gervigreindar næstu árin, sé litið til umfangs hinar stafrænu umbyltingar sem framundan er.
Ein leið út úr þeim vanda er að gera lausnirnar aðgengilegri fyrir fleiri starfsmenn með annars konar tækniþekkingu. Þetta hefur verið kallað almannavæðing (e. democratization) gagnalausna. Gagnasmiðjurnar einfalda og auðvelda til dæmis gagnahreinsun og -flokkun, sem og uppsetningu gagnarása (e. data pipelines).
Tengingar við fjölbreyttar lausnir og eigin gagnasöfn
Með því að nýta smiðjurnar geta fyrirtæki gengið að nýjustu og bestu tæknilausnum á hverjum tíma, sem bjóða tengingar þar inn. Á sama hátt er hægt að tengjast alls kyns SaaS þjónustum sem safna gögnum fyrir fyrirtækið, til dæmis CRM kerfi.
Samstarfsvettvangur og notendastýring
Bestu smiðjurnar eru hannaðar til að vera samstarfsvettvangur ólíkra sérfræðinga og hagsmunaaðila, ekki aðeins gagnavísindamanna og forritara, heldur einnig ýmiss konar notenda eins og markaðs- og fjármálagreinenda. Í gagnasmiðjum er einnig hægt að skilgreina réttindi notenda, til dæmis hvaða verkefni þeir hafi lesaðgang að og hvaða verkefnum þeir megi breyta.
Síbreytilegt regluverk og rekjanleiki
Til að uppfylla ýmis lagaleg skilyrði og staðla þarf að vera hægt að taka út reiknirit og rekja hvernig snjalllausnir komast að sínum niðurstöðum. Gagnasmiðjur bjóða umhverfi og verkefnalýsingar sem er aðgengilegt fyrir úttektaraðila að rekja sig eftir, ef nauðsyn krefst.
HVAÐ BER AÐ HAFA Í HUGA VIÐ VAL Á GAGNASMIÐJU?
Það er ekki einfalt, ekki einu sinni fyrir innvígða, að átta sig á öllum valkostum þegar gagnasmiðjur eru annars vegar. Þeir sem ætla sér að velja sjálfir smiðju til að skipta við eiga ekki auðvelt verkefni fyrir höndum.
Hvaða eiginleika þarf að taka til greina og hvaða eiginleikar eru mikilvægastir?
Val á gagnasmiðju veltur á forsendum hvers fyrirtækis, ekki síst á því hvaða þekking, innviðir og úrræði eru fyrir hendi, og hvernig gagnastrúktur fyrirtækisins er fyrirkomið.
Samþættingargeta er einn þáttur til að skoða: Er hægt að smíða lausn frá upphafi til enda í smiðjunni með tengdum lausnum eða þarf að yfirgefa kerfið til að klára verkefnið?
Notendaviðmót skiptir líka máli. Hverjir munu nota kerfið? Eru það þaulreyndir gagnasérfræðingar eða fólk með annan bakgrunn? Þróuðustu smiðjurnar, að mati Gartner, eru hannaðar til að forritarar, gagnavísisindamenn og gagnaleikmenn geti átt samstarf um þróun lausna.
Það er vegna þess háttar óvissu og áhættu sem úttektir hlutlausra greiningarfyrirtækja eins og Gartner hafa mikla þýðingu. Meðal árlegra úttekta Gartner er Töfraferningur ( eða „Magic Quadrant“) yfir gagnasmiðjur, sem mikið er vísað til.
HELSTU AÐILAR Á MARKAÐI
Helstu aðilar á gagnasmiðjumarkaði eru tæknirisar sem byggja á langri hefð, eins og SAS, Microsoft og IBM, aðrir risar með styttri sögu eins og Google og Amazon, og önnur smærri en öflug fyrirtæki eins og Alteryx, DataRobot, H2O.ai, Databricks og Dataiku (sjá Mynd 2 fyrir neðan)
Mynd 2: Keppinautar á markaði með gagnasmiðjur.
DATAIKU ER SAMSTARFSAÐILI DATALAB
Dataiku er leiðtogi á markaði gagnasmiðjanna annað árið í röð, samkvæmt Töfraferningi Gartner (sjá mynd fyrir ofan). Kjarnavara þeirra er „Data Science Studio“, DSS, sem er allsherjar samsetningarverkstæði fyrir hvers kyns gagnalausnir og íhluti. Sérstaða Dataiku felst í áherslu á þverfagleg teymi, samvinnu og þægilegt notendaviðmót.
Dataiku er með viðskiptavini úr mjög ólíkum geirum sem staðsettir eru vítt og breitt um heiminn, og hefur því reynslu af verkefnum þar sem eru mjög ólíkar þarfir og kröfur.
Gartner nefnir sérstaklega í úttekt sinni að framtíðarsýn og þróunaráætlun (e. product roadmap) Dataiku sé mjög metnaðarfull og skýr, ekki síst hvað varðar samfélagslega ábyrga notkun gervigreindar og samstarf ólíkra tæknisviða. Þessi niðurstaða Gartner er reyndar í takt við mat markaðarins enda hefur Dataiku vaxið hratt undanfarin ár og laðað að sér öfluga fjárfestingarsjóði sem veðja á framtíð fyrirtækisins.
FRAMTÍÐARMÚSÍKIN ER RÉTT HANDAN VIÐ HORNIÐ
Eins og Gartner bendir á í yfirferð sinni eru margar spennandi nýjungar á áætlun hjá helstu gagnasmiðjunum. Sumar eru á svipaðri vegferð og stefna á sambærilegar uppfærslur, en einnig má greina þróun í átt að meiri sérhæfingu eftir því sem markaðurinn þróast og þjónustuaðilum fjölgar.
Sú aðgreining felst meðal annars í misþróuðu notendaviðmóti, sjálfvirku vélanámi (e. AutoML), afkastagetu og skalanleika, stuðningi við blandað og fjölskýjaumhverfi og getu til að bjóða háþróuð djúptauganet.
Þær smiðjur sem ná forskoti á næstu árum verða trúlega þær sem bjóða upp á mikla aðlögunarhæfni og framúrskarandi notendaviðmót, þannig að gagnasérfræðingar í fremstu röð (sem mikill skortur er á) jafnt sem gagnaleikmenn geti nýtt sér þjónustu slíkra smiðja.
AÐ LOKUM
Framtíðin í þróun gagnalausna liggur tvímælalaust í gagnasmiðjum sem auðvelda mjög og flýta fyrir þróun slíkra lausna. Það gera þær með því að bjóða upp á háþróað, notendavænt vinnuumhverfi þar sem er aðgengi að bestu tæknilausnum sem í boði eru hverju sinni á markaðnum.
Þær smiðjur sem skara fram úr í dag og næstu ár, að mati Gartner, eru fyrirtæki eins og Dataiku, sem leggja áherslu á umhverfi þar sem margs konar tæknifólk og greinendur geta unnið saman að þróun og framleiðslu lausna.
Gervigreindin er í dag á svipuðum stað og rafmagnið var um 1910 eða internetið 1990, en áhrif hennar verða ekki minni en tæknibyltinganna tveggja fyrri. Eins og áður mun taka einhvern tíma fyrir frumkvöðla og atvinnulíf að hagnýta tæknina til fulls, enda er framgangur hennar háður ýmsum öðrum þáttum en tæknilegum, bæði innan skipuheilda sem og í samfélaginu öllu.
Fæst fyrirtæki, nema ef til vill öflugustu tæknifyrirtæki heims, eins og Google og Amazon, hafa náð miklum þroska í nýtingu gervigreindar.
Flest millistór og stærri fyrirtæki, hérlendis sem erlendis, eru þó á einhvers konar vegferð; sum eru að byrja að skoða og endurskipuleggja gagnasöfn sín, önnur hafa þegar sett af stað fyrstu snjallverkefnin og þau sem lengst eru komin hafa þegar náð markverðum árangri með gervigreindina að vopni.
Gott dæmi um slíkt hérlendis er hið framsækna Domino’s á Íslandi sem hefur notað þróuð meðmælakerfi til að auka sölu og bæta þjónustu við viðskiptavini.
Í þessari grein er fjallað um leiðir til að meta ólík þroskastig snjallvæðingar í fyrirtækjum sem byggir á gervigreind. Tilgangurinn með slíkri greiningu er að hjálpa stjórnendum og öðrum sem koma að innleiðingu gagnalausna að skilja hvar á vegi fyrirtæki þeirra eru stödd.
Með því móti má forgangsraða verkefnum og stuðla að hraðari þróun og þroska gervigreindarlausna.
HELSTU PUNKTAR TIL AÐ TAKA MEÐ:
Snjallvæðing fyrirtækja og stofnana gerist ekki í einu skrefi heldur ganga þau í gegnum fimm þroskastig; könnun, tilraunir, innleiðingu, skölun og umsköpun
Snjallvæðing felur einnig í sér fimm víddir; stefnu, gögn, tækni, mannauð og regluverk
Jafnvægi þarf að vera á milli þroska í víddum til að skipuheildir geti þroskast áfram á sinni snjallvegferð
Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna.Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.
Photo by Tiero on Canva Pro
SNJALLÞROSKI
Snjallþroski (e. AI maturity) er mælikvarði á getu fyrirtækja og stofnana til að tileinka sér og nýta ávinning sem snjallvæðing felur í sér.
Reglulegt mat á þroska snjallvæðingar er mikilvægt fyrir fyrirtæki sem vilja hraða vegferð sinni í átt að að umbreytingu í sannkallað snjallfyrirtæki og gagnvart því ná fram meiri árangri úr fjárfestingum sínum í snjalltækni.
Lykillinn að heilbrigðu snjallþroskaferli, frá einhvers konar könnunarfasa yfir í allsherjar umsköpun fyrirtækisins, felst í því að sjá fyrir sér hvernig endanlegt markmið gæti litið út, og í því að móta skýra sýn á leiðina að því markmiði. Fæstir stjórnendur fyrirtækja og stofnana í dag hafa nægilegan skilning á eigin stöðu né hvert skuli stefna til framtíðar.
Besta leiðin fram á við, hver svo sem staðan er í dag, er að gera úttekt á stöðunni eins og hún er, til að greina á hvaða þroskastigi skipulagsheildin er stödd.
Æfing sem þessi getur hjálpað með að setja markmið og vörður um snjallvæðinguna. Hún er forsenda þess að hægt sé að meta hvaða aðgerðir í innra skipulagi þarf að grípa til og hvernig megi miðla slíkri aðgerðaáætlun til hagsmunaaðila.
Mat eða líkan sem þetta varpar einnig ljósi á hvort núverandi snjallverkefni eru hugsuð sem tæki til hagræðingar, til að þróa nýjar vörur eða þjónustuleiðir, eða hvort snjallvæðingunni er ætlað að vera kjarninn í stefnu og framtíðarvexti fyrirtækisins.
MISMUNANDI LÍKÖN
Það eru ýmsar leiðir til að skilgreina þroskastig snjallvæðingar og til eru nokkur líkön sem lýsa slíkri vegferð. Enn sem komið er byggja þau ekki á fræðilega undirbyggðum grunni eða rannsóknum, enda oftast verkfæri þróuð af ráðgjafar- eða tæknifyrirtækjum til að draga að viðskipti.
Gartner, IMB og Ovum hafa til dæmis gefið út líkön um snjallþroska og Stanford háskóli hefur gefið út gagnaþroskalíkan sem víða er vitnað til, en nær þó ekki nægilega yfir gervigreindina. Þessi líkön nota ekki sömu orð eða skilgreiningar en eru þó sammála í grundvallaratriðum.
Í umfjöllun hér verður byggt í meginatriðum á líkani frá Element AI (sem síðan hefur sameinast ServiceNow), enda mjög ítarlegt, aðgengilegt og vel unnið líkan, en það líkist í megindráttum öðrum útfærslum, sem fyrr segir.
FIMM ÞROSKASTIG SNJALLVÆÐINGAR
Greina má snjallþroska fyrirtækja gróflega í fimm stig; könnun, tilraunir, innleiðingu, skölun og umsköpun (sjá mynd fyrir neðan).
Stig 1: Könnun
Á þessu stigi eru skipuheildir að byrja að þreifa fyrir sér og kanna hvernig gervigreind og gagnalausnir geta skilað ávinningi í sinni starfsemi eða rekstri. Ekki er enn komin á nein stefna um snjallvæðingu né heldur hafa nokkur verkefni verið skilgreind. Sum fyrirtæki hafa sett snjalllausnir á dagskrá, en ekki fylgt þeim eftir með fjármagni.
Tækniteymi hafa tekið við að skoða gagnsemi snjalllausna fyrir sinn markað eða geira en eru óviss um hvernig eigi að taka næsta skref.
Könnunarstigið einkennist af frumkvæði áhugasamra einstaklinga sem hvetja samstarfsmenn og stjórnendur til frekari skoðunar. Einhverjar tilraunir eru ef til vill hafnar með vinnslu gagna, en fyrst og fremst til þess að læra um möguleika gervigreindar og til að kveikja áhuga annarra í fyrirtækinu.
Stig 2: Tilraunir
Á tilraunastiginu byrja fyrirtæki að prófa sig áfram með fyrstu snjallverkefnin, sem eru yfirleitt afmörkuð tilraunaverkefni. Hér er ekki um ómarkvisst fikt að ræða heldur skilgreind prufuverkefni (e. Proof of Concept projects) sem talin eru líkleg til að skila ávinningi fyrir skipuheildina. Oft eru slík verkefni unnin með utanaðkomandi söluaðila gagnalausna eða unnin af teymi innanhúss sem hefur getu og færni til þess.
Verkefni á tilraunastiginu eiga að leiða í ljós möguleika snjallalausna fyrir skipuheildina en einnig hvaða þættir aðrir þurfa að koma til stuðnings lausnunum til að þau skili árangri.
Teymi sem ná mestum árangri á þessu stigi eru vakandi fyrir hindrunum í veginum jafnt sem atriðum sem stuðla að árangri, ekki síst umgjörð og regluverki sem lúta að áreiðanleika, öryggi, trausti og ábyrgð.
Undir lok þessa stigs er farið að innleiða snjalllausnir sem eiga að hafa raunveruleg áhrif á reksturinn, en aðalmarkmiðið er þó að skilgreina hvers kyns verkefni borgar sig mest að setja í framkvæmd og hvernig árangur verði mældur.
Verkefni sem heppnast vel gefa gagnateymum sjálfsöryggi og vekja áhuga stjórnenda og annarra hagsmunaaðila á möguleikum tækninnar.
Stig 3: Innleiðing
Á þessu stigi hefur verið ákveðið hvers kyns verkefni skuli innleiða fyrst og hvernig árangur af þeim verði mældur. Nú er ekki lengur verið að rannsaka hvort gervigreindin sé málið, heldur að ná raunverulegum og mælanlegum ávinningi. Lærdómur tilraunastigsins er nýttur til að setja í gang og innleiða raunhæf verkefni.
Það reynir töluvert á skipuheildir á þessu stigi og því vissara að verkefnin hafi skýran fókus á rekstrarávinning og að sameiginlegur skilningur hagsmunaaðila ríki um hvernig árangur verði mældur og metinn.
Fyrstu verkefnin á þessu stigi eru oft afmörkuð og eru fjármögnuð sérstaklega, en eftir því sem fram vindur eru gerðar áætlanir um almennari innleiðingu og skölun, og ferli um framkvæmd frekari verkefna eru skilgreind.
Til að ná frekari árangri, með flóknari snjalllausnum, sem jafnvel snerta ný og fleiri svið starfseminnar, þarf stuðning æðstu stjórnenda til að sækja fjármagn og koma þeim í verkefna- og fjárhagsáætlanir. Hér er mikilvægt að hafa í huga að verkefnin séu örugg, ábyrg og sjálfbær til lengri tíma.
Stig 4: Skölun
Þegar skipuheildir komast á þetta stig er það til merkis um að þeim hafi tekist hvoru tveggja; að snjallvæða innri verkferla og að nýta gagnalausnir í vöru- og þjónustuframboði sínu. Ýmiss konar snjalllausnir eru nýttar til að bæta reksturinn sem skila skýrum og mælanlegum ávinningi.
Skipuheildir á þessu stigi eru fljótar að greina nýja möguleika til snjallvæðingar og innleiða samsvarandi lausnir. Nýjar áskoranir fylgja þessu stigi sem snerta flækjustig og samræmingu gagna sem kalla á fjárfestingu í innviðum, þjálfun notenda og eftirlit með virkni snjallkerfa.
Þetta stig kallar líka á vandaðan regluramma og leiðarvísa sem snúa að ábyrgri notkun tækninnar fyrir starfsmenn, viðskiptavini og samfélagið í heild sinni.
Stig 5: Umsköpun
Þetta er efsta stig snjallvæðingar, lengra verður ekki komist. Fyrirtæki og stofnanir á þessu stigi hafa gengið í gegnum nokkurs konar umsköpun þar sem gervigreindin gegnir lykilhlutverki í allri starfseminni, hvort sem það snýr að sjálfvirkni ferla eða háþróuðum vörum og þjónustulausnum til viðskiptavina.
Skipuheildir hafa brotið niður skipulagslegar girðingar til að samræma gögn og endurskilgreint heilt yfir hvernig þær skapa verðmæti. Gervigreindin er leiðandi í öllum ákvörðunum sem stutt er kerfum sem læra sjálf og aðlagast breyttum forsendum.
FIMM VÍDDIR SNJALLÞROSKA
Skipuheildir verða að breyta hvernig þær hugsa, haga sér og læra til að gera sér mat úr möguleikum gervigreindar. Snjallvæðing snýr að mörgum þáttum, þar sem tæknin er aðeins óverulegur hluti jöfnunnar.
Hér er fjallað um fimm víddir snjallvæðingar sem vísa til þeirra meginsviða sem skipuheildir þurfa að huga að til að halda áfram að þroskast og ganga þvert yfir þroskastigin fimm.
Þessar víddir eru stefna, gögn, tækni, mannauður og regluverk.
Vídd 1: Stefna
Stefna um snjallþroska snýr að aðgerðaáætlun sem hefur það að markmiði að færa skipuheildina áfram á sinni þroskabraut.
Stefnan þarf að vera skýr um hvað þurfi að gerast til að innleiðing snjalllausna verði að veruleika. Hafa þarf í huga bæði skammtíma- og langtímamarkmið sem byggja á núverandi stöðu, samkeppnisumhverfi, heildarstefnu fyrirtækisins, og metnaði stjórnenda og/eða eigenda til að ná árangri fljótt.
Þegar ekki er hugað að stefnuvíddinni skortir snjallverkefni oft tengingu við reksturinn og stuðning sem er nauðsynlegur til að vinna á hindrunum sem upp koma.
Vídd 2: Gögn
Gögn í samhengi við snjallþroska vísar til þess hversu vel gögn eru nýtileg til að þjálfa snjallreiknirit. Engin gögn – engar snjalllausnir.
Tækifæri til snjallvæðingar felast í þeim gögnum sem skipuheildin býr yfir, sem ætti að vísa veginn áfram. En ekki ætti þó að þróa snjalllausnir bara af því gögnin eru til.
Gæði gagna snýr að því að þau séu hrein, af nægu magni, rétt flokkuð, geymd með tryggum hætti og leiðrétt fyrir hugsanlegum skekkjum.
Áskorun flestra fyrirtækja í dag er yfirleitt ekki skortur á gögnum heldur skortur á aðgengilegum og nothæfum gögnum sem snjallkerfi þurfa til að læra af.
Vídd 3: Tækni
Snjallar lausnir verða ekki innleiddar án tækni. Tækni í snjallþroska lýtur að ýmsum tólum, innviðum og vinnuferlum sem nauðsynlegir eru til að keyra snjalllausnir, allt frá þjálfun lausnanna og prófun til uppsetningar og eftirlits, allt lífsskeið þeirra til enda.
Stjórnendur þurfa að skilja hvernig tæknin styður við hvert þroskastig snjallvæðingarinnar. Það sem virkar vel á einu stigi dugar ekki endilega þegar lengra er komið.
Mikilvægustu liðirnir hér eru þróunarumhverfi og -tól, og tækniinnviðir til hýsingar og vinnslu gagnanna.
Vídd 4: Mannauður
Mannauðsvíddin er einna mikilvægust á snjallvegferð hverrar skipuheildar. Til að tryggja að starfsmenn séu undirbúnir og samþykki að taka þátt í snjallvæðingunni er lykilatriði að stjórnendur leiði starfsmenn af öryggi og í gegnum breytingarnar.
Hinar háþróuðustu snjalllausnir gera ekkert gagn ef starfsfólkið er ekki sannfært um gagnsemi þeirra eða upplifir þær jafnvel sem ógn við sig.
Það er sömuleiðis á ábyrgð stjórnenda að styðja við þróunarteymi og aðrar einingar til að lausnirnar verði að veruleika og nýtist eins og til var ætlast.
Þetta felur meðal annars í sér þjálfun og endurmenntun, stuðning í starfi og möguleika almennra starfsmanna á þátttöku í ferlinu frá upphafi.
Vídd 5: Regluverk
Skýr rammi og regluverk er skilyrði þess að skapa traust um beitingu gervigreindar í skipuheildinni. Regluverk um snjallvæðingu snýr að reglum, ferlum og viðeigandi tækni til að tryggja öruggar, áreiðanlegar og ábyrgar snjalllausnir.
Þegar lausnir eru þróaðar þarf að eiga sér samsvarandi vinna við hanna regluramma sem lausnirnar þurfa að hlýta. Til dæmis þarf að tryggja að hægt sé að rekja niðurstöður reiknirita aftur til gagna og líkananna sem framleiddu þær, til að hægt sé að lagfæra villur, tryggja hlítingu við lög og stöðugar endurbætur.
Almennt eru skipuheildir aftar á merinni í þessari vídd en nokkurri annarri. Eftir því sem skipuheildir þroskast í snjallvæðingunni verður mikilvægara að huga að þessum þáttum, enda rekast þær fyrr en seinna á ýmis álitamál, siðferðisleg sem önnur, þar sem reynir á að reglur hafi verið vel hugsaðar í tíma.
AÐ LOKUM
Það er snúið að innleiða snjallar lausnir og að mörgu að hyggja. Það er þó mikilvægt að skilja að þroski þarf að eiga sér jöfnum skrefum eftir öllum víddum, að minnsta kosti þannig að ekki sé verulegt misvægi á.
Fyrirtæki sem hefur ráðist í mikla gagnaflokkun og -vinnslu, fjárfest í tækniinnviðum og háþróuðum reikniritum, en vanrækt stefnumótun eða hunsað mannauðsvíddina er dæmt til að stranda í sinni vegferð.
Hið sama má segja um stofnunina sem hefur hannað ítarlegt regluverk um notkun gagnadrifinna lausna og mótað vandað stefnu um snjallvæðingu ferla til næstu 10 ára – ef gögnin eru óklár og tækniinnviðir ófullnægjandi munu snjallverkefnin ekki ná nokkru flugi.
Það er að mörgu að huga þegar innleidd er framandi tækni sem hefur bein áhrif á störf fólks, ferla og skipulag. Tilgangurinn kann að vera óljós, markmiðin óskýr og ávinningurinn illmælanlegur.
Því þarf ekki að koma á óvart að innleiðing snjallra lausna gengur ekki alltaf áfallalaust fyrir sig, jafnvel ógjarnan svo.
Hér verður fjallað um helstu öngstræti sem snjallverkefni geta ratað í og hvernig megi finna leiðina út úr þeim – og jafnvel fram hjá þeim
MEGINPUNKTAR Í GREININNI:
Mikilvægt er að velja fyrstu snjallverkefnin út frá vandaðri stefnumótun og tengingu við kjarnastarfsemi og heildarstefnu fyrirtækisins
Andstaða starfsmanna og skilningsleysi æðstu stjórnenda er algeng hindrun í vegi gagnalausna, sem best er leyst með fræðslu og þjálfun
Óskipulag á gögnum og gagnafjöll geta virkað lamandi á fyrstu stigum – það þarf að stíga ákveðið fram og af hugrekki, koma skikk á gögnin með ráðgjöf og markvissri vinnu
Skortur á hæfu fólki getur verið þrándur í götu metnaðarfullra verkefna, en leiðin áfram felst meðal annars í þjálfun fólks sem fyrir er og „almannavæðingar gagnavísinda“.
Er fyrirtæki þitt tilbúið fyrir gervigreindarbyltinguna? Hjá DataLab starfa sérfræðingar á sviði hagnýtingar gagna í snjöllum lausnum sem m.a. aðstoða við stefnumótun, fræðslu og leiðsögn vegna hagnýtingar slíkra lausna.Hafðu samband og fáðu stutta kynningu á möguleikum gagnadrifinna og snjallra lausna þér að kostnaðarlausu.
Photo by Tiero on Canva Pro
1# VITLAUST VERKEFNI VALIÐ
Ef fyrstu verkefnin eru ekki hönnuð til að styrkja innri ferla eða bæta þjónustu við viðskiptavini verður ef til vill lítið þol fyrir dýrum gæluverkefnum ef þau skila ekki sannfærandi árangri. Fyrsta verkefnið mun nefnilega ekki endilega gera stormandi lukku eða hafa mikla umbyltingu í för með sér.
Mesti ávinningurinn liggur einmitt í lærdómsferlinu. Það þarf heilmikið að læra; lærdómurinn kemur í áföngum en styrkist með veldisvexti eftir því sem áfram er haldið. Því fyrr sem vegferðin hefst, því fyrr má greina þann ávinning sem gagnalausnir geta fært.
LEIÐIN ÚT:
Oft er frumkvæði að snjallvæðingu sprottið úr grasrótinni; hugmyndirnar koma frá áhugasömum einstaklingum, tæknilega þenkjandi fólki sem skilur verðmætin sem felast í gögnunum. En ef vaðið er af stað án skýrrar stefnu og stuðnings æðstu stjórnenda er hætt við að kraftinn vanti til að verkefnin nái flugi.
Mikilvægt er því að byggja fyrstu verkefnin á traustri stefnumótun. Snjallvæðing sem styður við kjarnastarfsemina og fellur saman við heildarstefnu fyrirtækisins er líklegri til að njóta stuðnings, jafnvel þótt fyrsta verkefnið heppnist ekki 100 prósent.
2# ANDSTAÐA Í MENNINGU OG LÍTILL SKILNINGUR Á ÁVINNINGI TÆKNINNAR
Fyrstu verkefni snjallra lausna munu lúta að því að tækla reglubundin verkefni sem tiltölulega einfalt er að þjálfa vélar til að gera betur og hraðar en menn geta gert. Hér er um að ræða alls kyns flokkun og greining á samningum og þjónustufyrirspurnum, sjálfvirkar uppfærslur talnagagna í excelskjölum og fleira í þeim dúr.
Snjallar gagnalausnir munu því leysa mannshöndina af hólmi í mörgum verkefnum, sem mun ugglaust vekja ótta og andúð víða á vinnustöðum.
Vegna þess að ávinningur af innleiðingu gagnalausna er oft illmælanlegur eða mælanleg markmið eru hreinlega ekki skilgreind í upphafi, kann að vera lítill skilningur meðal starfsmanna á tilgangi og markmiðum með vegferðinni. Valdajafnvægi riðlast, alls kyns skipulag og ferli breytast.
„Eru vélarnar að taka allt yfir? Eru það nördarnir í gagnadeildinni sem stjórna ferðinni núna?“
En mótspyrnan getur líka komið að ofan; frá æðstu stjórnendum eða stjórnarmönnum, sem hafa takmarkaðan skilning á möguleikum tækninnar – og eftir höfðinu dansa oft limirnir
Þegar stemningin er svona er hætta á verkefnin fæðist andvana eða, í versta falli, að þau mæti fjandskap og tortryggni. Það er ekki snjöll niðurstaða.
LEIÐIN ÚT:
Það hefur sýnt sig að árangursrík innleiðing snjallra gagnalausna getur vissulega létt undir með vinnslu einfaldra, endurtekinna ferla. En oft er niðurstaðan einnig að svigrúm skapast til að sinna annars konar virðisaukandi verkefnum sem byggja á niðurstöðum lausnanna.
Þeir sem áður sinntu nauðsynlegum rútínuverkefnum, finna sig þá jafnvel frekar í hlutverki ráðgjafa. Geislafræðingur sem þarf ekki lengur að liggja yfir röntgenmyndum til að greina mein getur nýtt tíma sinn betur í ráðfæringar við aðra sérfræðinga um meðferðir eða í ráðgjöf til sjúklinga, svo dæmi sé tekið.
Í öllu falli er mikilvægt, þar sem það á við, að fræða starfsfólk um hvernig tæknin getur gert starfsumhverfi þess skemmtilegra og innihaldsríkara, en stuðla að öflugri starfsþróun þeirra sem tæknin hefur mest áhrif á.
Gagnvart stjórn eða æðstu stjórnendum nauðsynlegt að sýna fram á og fræða um væntan fjárhagslegan ávinning snjallra lausna og hvert stefnir í tækninni á næstu árum.
Photo by Andrea Piacquadio from Pexels
3# ALLT OF MIKIÐ AF GÖGNUM OG GAGNAÓREIÐA
Vandinn er oft sá að gögn sitja í sílóum hér og hvar, jafnvel á pappírsformi í möppum, og eru illa aðgengileg. Þegar aðgengið hefur verið bætt tekur við flokkun gagnanna sem getur verið mikil og snúin vinna.
Annar vandi sem blasir við er einfaldlega magn gagnanna sem fyrirtæki hafa safnað upp á áratugum – hvar á eiginlega að byrja? Hvernig er best að geyma gögn á öruggan hátt og í samræmi við lög um persónuvernd?
Snjallar lausnir sem byggja á gervigreind vinna best þegar gögn eiga greiða leið frá öflun þeirra til greiningar, úrvinnslu og lokum endurgjafar. Ef þessi gagnarás er stífluð, til dæmis vegna óheppilegra gagnasílóa, vinnur það gegn virkni reikniritanna.
Ef gögnin eru léleg kemur ekkert gagnlegt úr reikniritunum. Gögnin eru fóður þeirra og án mikils magns vel flokkaðra gæðagagna fer vélin ekki af stað – að minnsta kosti verður afraksturinn ekki mikils virði.
LEIÐIN ÚT:
Galdurinn hér er að láta ekki yfirþyrmandi gagnafjöllin lemja úr sér alla framkvæmdagleði. Það má ekki gleyma að engin snjallræði verða til án allra þessarra gagna – það eru verðmæti þarna í gagnastaflanum.
Högun (e. architecture) gagnasafna, svo sem vistun gagna og traustar gagnarásir frá upptökum (til dæmis skynjurum) til vinnslu, þarf að vera í lagi, sem og tengingar gagnasafnanna við rétt tól til að vinna úr þeim.
Best er að geyma gögnin á einum, öruggum stað, til dæmis í skýjaþjónustu, í stað þess að hafa þau dreifð á mörgum netþjónum, hvað þá í eiginlegum skjalaskápum. Magnið er ekki vandi í sjálfu sér – því meiri gögn, þeim mun meira fóður fyrir reikniritin.
Skýjaþjónustur bjóða einnig þann ávinning að einfalt er að skala geymslu- og vinnslugetu eftir þörfum. Azure þjónusta Microsoft og AWS frá Amazon bjóða þjónustuaðilum að tengjast sig inn á kerfi sín til að veita sérhæfða gagnavinnslu (AI as a Service) eftir óskum og þörfum.
Photo by www_slon_pics from Pixabay
4# SKORTUR Á FÆRNI OG ÞEKKINGU
Það stefnir allt í mikinn skort á sérfræðingum í gagnavinnslu og gagnavísindum á næstu árum. Sum fyrirtæki og stofnanir eru hikandi við þróun gagnalausna af þessum sökum.
Og sérsviðin eru mörg og verkefnin ólík, sem gerir leitina að rétta fólkinu ekki einfaldari. Þetta er óneitanlega áskorun fyrir gervigreindariðnaðinn í heild sinni, sem mikið kapp er lagt á að leysa.
En það skortir líka þekkingu á hagnýtingu snjallra lausna, þegar þær hafa verið smíðaðar. Gervigreindin breytir störfum, og kallar á nýja færni og tækniskilning til að lausnirnar skili sem mestum ávinningi. Þetta gap þarf að brúa, annað hvort með nýju fólki eða markvissri þjálfun þeirra sem fyrir eru.
LEIÐIN ÚT:
Gagnavísindi eru vissulega nauðsynleg til að greina hvernig nýta megi gögn til að ná fram rekstrarlegum ávinningi. Flest fyrirtæki búa hins vegar þegar að hæfu fólki sem hægt er að þjálfa; annars vegar til að útbúa gögnin þannig að hægt sé að vinna úr þeim, hins vegar til að nýta niðurstöður reikniritanna. Fyrr verða þau ekki snjöll.
Innanbúðarfólk hefur gjarnan verðmæta sérþekkingu á sínum markaði og starfsumhverfi og er því hægara um vik að koma auga á tækifæri til snjallvæðingar gagna sem nýtist því í starfi – ef það fær rétta þjálfun og leiðsögn.
Greitt aðgengi að gögnum þvert yfir fyrirtækið er líka vel fallið til valdeflingar. Samanlagt stuðlar þetta að nokkurs konar almannavæðingu gagnavísinda sem verður ein af mikilvægum leiðum til að leysa fyrirsjáanlegan skort á gagnasérfræðingum.
Skýjaþjónustur, eins og Azure og AWS, munu einnig ýta undir þessa þróun með alls kyns AIaaS lausnum. Utanaðkomandi ráðgjafarfyrirtæki geta svo veitt mikla hjálp auk þess sem útvistun stærri gagnaverkefna verður æ algengari.
Photo by vchal from Getty Images
SAMANTEKT
Það er auðvelt að rata í ógöngur við innleiðingu snjallra lausna, en leiðirnar út úr þeim eru líka þekktar. Mikilvægt er að byggja á vandaðri stefnumótun og fræðslu til starfsmanna og yfirmanna. Þjálfa þarf þá sem koma að innleiðingunni sem og hina einnig sem þurfa að aðlagast breyttu hlutverki og nýjum verkefnum
