85% tehisintellekti projektidest ebaõnnestub, samal ajal kui turule ilmub hulgaliselt „sertifitseeritud tehisintellekti eksperte“?!

Unusta tehisintellekti sertifikaadid: need 5 oskust teevad sinust tõelise tehisintellekti professionaali

Mis on tänapäeval pakutavate lugematute tehisintellekti sertifikaatide tegelikkus? Seda küsimust esitatakse tehnoloogiatööstuses üha enam, kuna nii ettevõtted kui ka eraisikud seisavad silmitsi sertifitseerimisprogrammide tulvaga. Kasvav kriitika nende programmide suunas ei ole alusetu. Uuringud näitavad, et 85% tehisintellekti projektidest ebaõnnestub, samal ajal kui turule ilmub hulgaliselt "sertifitseeritud tehisintellekti eksperte". See lahknevus teoreetiliste teadmiste ja praktilise edu vahel tekitab tõsiseid küsimusi traditsiooniliste sertifitseerimismeetodite tegeliku väärtuse kohta.

Probleem seisneb nende sertifikaatide fundamentaalses olemuses. Kuigi 81% IT-spetsialistidest usub, et nad suudavad tehisintellekti tõhusalt kasutada, omavad vaid 12% tegelikult vajalikke oskusi. Seda lõhet enesehinnangu ja tegeliku pädevuse vahel süvendavad veelgi pealiskaudsed sertifitseerimisprogrammid, mis lubavad kiiret võitu, kuid ei suuda pakkuda kindlat alust tehisintellekti tegelikuks rakendamiseks.

Tõeline tehisintellekti oskusteave nõuab palju enamat kui valikvastustega testide sooritamist või pealiskaudsete raamistiku õpetuste läbimist. See nõuab sügavat arusaamist süsteemi arhitektuurist, andmekvaliteedist, äriprotsessidest ja muudatuste juhtimisest. Neid oskusi ei arendata mõne tunniga veebikoolitusel, vaid aastatepikkuse praktilise kogemuse kaudu reaalsetes projektides.

Mis on traditsiooniliste tehisintellekti koolitusprogrammide kriitika taga?

Miks tehisintellekti sertifikaate nii karmilt kritiseeritakse? Vastus peitub nende programmide ülesehituses. Traditsioonilised sertifikaadid keskenduvad peamiselt teoreetilistele teadmistele ja standardiseeritud testimisprotseduuridele. Tüüpiline sertifikaat õpetab närvivõrkude põhitõdesid, käsitleb pealiskaudselt raamistikke nagu PyTorch või TensorFlow mõne tunniga ja lõpeb eksamiga, mis testib peamiselt päheõpitud teadmisi.

See lähenemisviis ignoreerib tehisintellekti rakendamise keerulisi reaalsusi ettevõtetes. Praktilised tehisintellekti projektid nõuavad lisaks tehisintellekti teadmistele ka võimet mõista keerulisi äriprobleeme, hallata sidusrühmi ja töötada välja pikaajalisi strateegiaid. Sertifikaat saab õpetada algoritmi toimimist, kuid see ei õpeta, kuidas integreerida tehisintellekti süsteemi olemasolevasse ettevõtte infrastruktuuri või kuidas toime tulla mittetäielike ja saastunud andmetega.

Traditsioonilise tehisintellekti koolituse kõige levinumad probleemid on etteaimatavad: liiga palju teooriat ilma praktilise tähtsuseta, ebareaalsed ootused tehisintellekti koolitusele, pealiskaudne tööriistade vahetamine ilma sügavama integratsioonita ja standardiseeritud näited, millel puudub valdkonnapõhine seos. Lisaks sellele on sageli järeltegevuse puudumine – pärast koolitust jäävad osalejad omapäi.

Eriti problemaatiline on kalduvus esitleda 15 erinevat tehisintellekti tööriista, selgitamata, kuidas neid olemasolevatesse töövoogudesse integreerida. Edukam on keskenduda mõnele tõeliselt kasulikule tööriistale ja käsitleda nende integreerimist üksikasjalikult. Tegelikkus on see, et ilma praktilise rakenduseta rakendab vaid 10–20% osalejatest tehisintellekti koolituskursustel õpitut pikaajaliselt. Ühe kuu pärast on kadunud kuni 70% teadmistest.

Milliseid oskusi nõuab tõeline tehisintellekti ekspertiis?

Mis eristab tõelist tehisintellekti alast asjatundlikkust pealiskaudsetest sertifitseerimisteadmistest? Tõeline tehisintellekti pädevus hõlmab mitmeid kriitilisi dimensioone, mis ulatuvad kaugemale traditsioonilistes sertifitseerimisprogrammides õpetatavast. Esiteks ja kõige tähtsam on süsteemiarhitektuuride mõistmine. Tehisintellekti süsteemid ei toimi isoleeritult, vaid need tuleb integreerida keerukatesse ettevõttemaastikesse. See nõuab teadmisi skaleeritavuse, andmevoogude, latentsuse optimeerimise ja süsteemi stabiilsuse kohta.

Platvormi arendusoskused on samavõrd olulised. Tehisintellekt tuleb integreerida reaalsesse ettevõtte tarkvarasse, mis nõuab API-de, mikroteenuste arhitektuuride, konteinertehnoloogiate ja pilveinfrastruktuuride tundmist. Neid praktilisi rakendusoskusi ei saa õpetada teoreetiliste kursuste kaudu, vaid neid saab arendada ainult reaalsete projektide praktilise töö kaudu.

Andmete kvaliteet on veel üks kriitiline valdkond. Ilma puhaste ja hästi struktureeritud andmeteta on iga tehisintellekti mudel väärtusetu. Tõeline asjatundlikkus tähendab andmehaldusprotsesside mõistmist, andmete puhastamise tehnikate valdamist ja halva andmekvaliteedi mõju äratundmist tehisintellekti süsteemidele. 86% vastanutest teatab olulistest andmetega seotud väljakutsetest, alates oluliste teadmiste hankimisest kuni reaalajas juurdepääsu tagamiseni.

Ärialane asjatundlikkus on tehisintellekti tõelise asjatundlikkuse puhul sageli tähelepanuta jäetud aspekt. Tehisintellekti edukaks rakendamiseks on vaja äriprotsesside, investeeringutasuvuse arvutamise ja strateegilise planeerimise mõistmist. Tehisintellekti projektid peavad andma mõõdetavaid äritulemusi, mitte ainult tehnilisi demonstratsioone. See nõuab võimet juhtida tehisintellekti algatusi ideest mõõdetava väärtuse loomiseni.

Muutuste juhtimine on ehk kõige olulisem, kuid samas kõige vähem mõistetud oskus. Tehisintellekti juurutamine muudab töövooge, rolle ja vastutust. Edukad tehisintellekti eksperdid teavad, kuidas töötajaid nende muutuste ajal juhendada, vastupanust üle saada ja luua tehisintellekti aktsepteerimise kultuur.

Kuidas tekib lõhe teoreetilise teadmise ja praktilise rakendamise vahel?

Miks on nii suur lõhe sertifitseeritud teadmiste ja reaalse rakenduse vahel? Põhjused peituvad akadeemilise õppe ja reaalse probleemide lahendamise põhimõttelistes erinevustes. Ülikooliprogrammid ja paljud sertifikaadid rõhutavad teoreetilist alust, mille eesmärk on pakkuda laia ja sügavat arusaama aluspõhimõtetest ja teooriatest.

Teisest küljest pakuvad alglaagrid ja praktilised programmid projektipõhist praktilist õpet – õppimist tegevuse kaudu. See lähenemisviis keskendub õpilaste varustamisele oskustega, mida on vaja tänapäeva tööturul konkreetsete rollide jaoks. Esimesest päevast alates töötavad alglaagri õpilased programmeerimisväljakutsetega, loovad portfoolioid ja teevad koostööd projektide kallal, mis simuleerivad reaalseid töökogemusi.

Innovatsiooni tempo ületab tööjõu valmisolekut. Tehisintellekt areneb palju kiiremini, kui enamik organisatsioone suudab oma meeskondi ette valmistada. Ettevõtted võivad investeerida tehnoloogiasse ilma selge plaanita arendada sisemist talenti, mida on vaja selle säilitamiseks. See suurendab lõhet selle vahel, mida tehnoloogia võimaldab ja mida meeskonnad suudavad pakkuda.

Hariduse ja tööstuse nõuete vaheline lahknevus süvendab seda probleemi. Kuigi tehisintellekt on äristrateegiate keskmes, toetuvad akadeemilised asutused endiselt suuresti aegunud õppekavadele. Paljud programmid rõhutavad teoreetilisi kontseptsioone praktiliste rakenduste asemel, jättes lõpetajad ettevalmistamata ettevõtete ees seisvateks reaalseteks väljakutseteks.

See lahknevus on eriti ilmne tööstusharudes, mis vajavad valdkonnapõhiseid tehisintellekti rakendusi, näiteks tervishoius või logistikas, kus valdkonna tundmine on sama oluline kui tehniline oskusteave. Masinõppe sertifikaat ei valmista teid automaatselt ette meditsiinilise diagnostika või tarneahela optimeerimise tehisintellekti lahenduste väljatöötamiseks.

Mida need väljakutsed ettevõtete jaoks tähendavad?

Kuidas need probleemid ärimaailma mõjutavad? Ettevõtted seisavad tehisintellekti rakendamisel silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega, mis ulatuvad tehnilistest aspektidest kaugemale. Samal ajal kui 96% IT-juhtidest peab tehisintellekti konkurentsieeliseks, väljendab 90% IT-juhtidest muret tehisintellekti integreerimise pärast oma tegevusse.

Tehisintellekti juurutamise kulusid alahinnatakse sageli oluliselt. Tehisintellekti ümberkujundamine nõuab märkimisväärseid esialgseid investeeringuid spetsiaalsesse taristusse, oskustöölistesse ja pidevasse hooldusse, mida paljud organisatsioonid alahindavad. Ettevõtte tasemel tehisintellekti süsteemide nullist ehitamise keerukus toob sageli kaasa eelarve ületamisi ja hilinenud ajakavasid.

Paljud ettevõtted hindavad tehisintellekti kulusid valesti, käsitledes seda ühekordse tehnoloogiaostuna, mitte pideva tegevusinvesteeringuna. Tehisintellekti edukas rakendamine nõuab spetsiaalseid arvutusressursse, pidevat mudeli optimeerimist ja pühendunud töötajaid, et säilitada süsteemi jõudlust aja jooksul.

Kvaliteedi tagamine on veel üks kriitiline väljakutse. Halb andmete kvaliteet on ettevõtte tehisintellekti edu kõige olulisem takistus. Organisatsioonid avastavad, et nende väited "andmepõhise ettevõtte" kohta kukuvad kokku, kui tehisintellekti süsteemid nõuavad järjepidevat ja puhast teavet, mitte hajutatud arvutustabelite ja ühildumatute andmebaaside digitaalset vastet.

Eriti problemaatiline on tehisintellekti talentide ja oskusteabe puudumine. 34,5% organisatsioonidest, kus tehisintellekti juurutamine on küps, nimetavad peamise takistusena tehisintellekti infrastruktuuri oskuste ja talentide puudumist. Traditsioonilistel IT-meeskondadel on olemasolevatest süsteemidest põhjalikud teadmised, kuid tehisintellekt nõuab täiesti teistsuguseid oskusi, mis ühendavad tehnilise oskusteabe ärivaldkonna teadmistega.

Milline roll on andmete kvaliteedil ja haldamisel?

Miks on andmete kvaliteet tehisintellekti edu jaoks nii kriitilise tähtsusega? Tuntud kontseptsioon „prügi sisse, prügi välja” tabab tõeliselt seost treeningandmete kvaliteedi ja tehisintellekti mudeli jõudluse vahel. Kvaliteetsete andmete tagamine on tehisintellekti treenimisel üks keerulisemaid väljakutseid, mitte ainult kaasatud andmete mahu, vaid ka tehisintellekti treeningandmete kvaliteedi paljude aspektide tõttu.

Andmehaldus muutub enne tehisintellekti rakendamise algust kriitilise tähtsusega. Ettevõtted peavad kehtestama terviklikud protsessid, et tagada teabe täpsus, järjepidevus ja vastavus regulatsioonidele. See alus määrab, kas tehisintellekti algatused pakuvad sisukaid teadmisi või kulukaid pettumusi.

Tehisintellekti süsteemide halva andmekvaliteedi ohud on mitmekülgsed. Eelarvamused ja diskrimineerimine tekivad siis, kui tehisintellekti süsteeme treenitakse kallutatud andmetega ning need eelarvamused oma väljundis reprodutseerivad ja võimendavad, mis viib teatud inimrühmade diskrimineerimiseni. Valed otsused tulenevad siis, kui andmed sisaldavad vigast teavet ja tehisintellekti süsteemid teevad valesid otsuseid. Sellel võivad olla tõsised tagajärjed näiteks tervishoius, finantssektoris ja õigussüsteemis.

Turvariskid tulenevad ka ebatäpsetest andmetest, mida pahatahtlikud osapooled saavad ära kasutada tehisintellekti süsteemide manipuleerimiseks, mis võib viia turvariskideni, nagu häkkimine või väärinfo levitamine. Seetõttu on oluline rakendada tugevaid andmehaldusstrateegiaid, mis seavad esikohale kvaliteedi ja terviklikkuse.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Mille poolest erinevad treeninglaagrid traditsioonilistest haridusmeetoditest?

Mis eristab õppelaagreid traditsioonilisest haridusest? Võib-olla kõige olulisem erinevus ülikooli ja õppelaagrite programmide vahel seisneb nende lähenemises õppekavale. Ülikooliprogrammid rõhutavad teoreetilist alust, mille eesmärk on pakkuda laia ja sügavat arusaama aluspõhimõtetest ja teooriatest.

Õppelaagrid pakuvad aga struktureeritud ja intensiivset õpet koos reaalajas toimuvate kursuste, juhendaja tagasiside ja kogukonnale ligipääsuga. Ülikoolide õppekavades puudub sageli tugev praktiline komponent, milles õppelaagrid on tuntud oma eeliste poolest. Õppelaagrid pakuvad projektipõhist praktilist õpet, mis teisisõnu tähendab õppimist tegevuse kaudu.

Hindamisstiilid on väga erinevad. Ülikoolid kasutavad eksameid, esseesid ja teoreetilisi ülesandeid, mis testivad põhimõistete mõistmist. Alglaagrid tuginevad portfoolioprojektidele, programmeerimisülesannetele ja rühmatöödele, mis peegeldavad töökeskkonda.

Ajakulu on väga erinev: ülikoolikraadi omandamine võtab aega 3–4 aastat, samas kui alglaagrid kestavad 3–9 kuud. Ka kulude erinevus on märkimisväärne: ülikooliharidus maksab Euroopas 30 000–60 000 eurot, samas kui alglaagrid maksavad 6500–8500 eurot.

Edukuse statistika näitab huvitavaid tulemusi. Suurte alglaagrite keskmine tööleasumise määr on 71%, võrreldes arvutiteaduse lõpetanute 68%-ga. Tipptasemel programmides nagu TripleTen tõuseb see määr 87%-ni. Nii alglaagrite kui ka ülikoolilõpetajatel kulub töö leidmiseks umbes kolm kuni kuus kuud, kuid ainult alglaagrid pakuvad raha tagasi garantiid, kui te ei leia uut tehnoloogiaalast töökohta 10 kuu jooksul pärast lõpetamist.

Milline on erialaste sertifikaatide väärtus?

Kas kõik sertifikaadid on väärtusetud? Mitte tingimata. Sertifikaadid on olulisemad spetsialiseeritud valdkondades, näiteks MLOps. Sertifikaat on väärtuslik, sest see näitab ettevõttele, et tuntakse konkreetset pilveplatvormi, näiteks GCP, AWS või Azure. Teenusepõhised ettevõtted näitavad klientidele pilvesertifikaate sageli oma pilveplatvormide alaste teadmiste demonstreerimiseks.

Praktiline näide: keskmise suurusega finantsettevõte pidi pärast mitmeid küberohte tugevdama oma küberturvalisust. Värbamismeeskond seadis esikohale kandidaadid, kellel olid sellised sertifikaadid nagu CISSP (sertifitseeritud infosüsteemide turbespetsialist) ja CEH (sertifitseeritud eetiline häkker). Need sertifikaadid olid finantsandmete keeruka ja tundliku olemuse tõttu hädavajalikud.

Pärast sertifitseeritud küberturvalisuse eksperdi palkamist täheldas ettevõte oma turvalisuse seisukorra märkimisväärset paranemist. Uus töötaja suutis rakendada täiustatud turvaprotokolle ja viia läbi põhjalikke riskianalüüse, mis olid ettevõtte ressursside kaitsmiseks üliolulised.

Teatud kontekstides võivad tehisintellekti sertifikaadid olla üsna väärtuslikud. AWS ML-sertifikaadid, mille ranged eksamid kukuvad esimesel katsel läbi, on tõestatult viinud töökohtade leidmiseni. Võti peitub sertifikaadi kvaliteedis ja põhjalikkuses, mitte ainult selle olemasolus.

Sertifikaadid kinnitavad kandidaadi teadmisi ja pühendumust professionaalsele arengule, samas kui kogemused annavad praktilisi oskusi ja probleemide lahendamise võimeid. Tööandjate jaoks on oluline leida tasakaal nende kahe vahel. Põhjalik värbamisstrateegia peaks arvestama sertifikaatide asjakohasust, kogemuste sügavust ja mitmekesisust ning kandidaadi võimet kohaneda ja areneda.

Kuidas peaksid ettevõtted tehisintellekti talente hindama?

Mida peaksid ettevõtted tehisintellekti kandidaatide hindamisel otsima? Vastus ei peitu sertifikaatide arvus, vaid demonstreeritavates tulemustes ja praktilistes oskustes. Edukad tehisintellekti spetsialistid eristuvad oma võimest lahendada keerulisi äriprobleeme, mitte digitaalsete märkide kogumi järgi.

Portfoolioprojektid annavad kandidaadi tegelikest võimetest palju parema ülevaate. Tehisintellekti ekspert peaks suutma demonstreerida terviklikke projekte, mis lahendavad reaalseid äriprobleeme. Need projektid peaksid hõlmama kogu tehisintellekti elutsüklit: alates probleemi määratlemisest, andmete kogumisest ja puhastamisest kuni mudeli väljatöötamise, rakendamise ja jälgimiseni.

Suhtlemisoskus ja sidusrühmade haldamise oskused on võrdselt olulised. Tehisintellekti projektid ebaõnnestuvad sageli mitte tehniliste probleemide, vaid tehniliste meeskondade ja äriüksuste vahelise suhtluse puudumise tõttu. Hea tehisintellekti ekspert suudab keerulisi tehnilisi kontseptsioone selgitada viisil, mis aitab ka mitte-tehnilistel inimestel neist aru saada, ning tõlkida ärinõuded tehnilisteks lahendusteks.

Valdkonnaalaseid teadmisi alahinnatakse sageli, kuid need on edu saavutamiseks üliolulised. Tervishoiu tehisintellekti ekspert peab mõistma lisaks masinõppele ka meditsiinilisi töövooge, regulatiivseid nõudeid ja kliinilisi tavasid. Seda valdkonnapõhist oskusteavet ei saa edasi anda üldiste sertifikaatide kaudu.

Kiiresti arenevas tehisintellekti maastikus on pideva õppimise võime hädavajalik. Ettevõtted peaksid praeguste sertifikaatide otsimise asemel hindama kandidaate, kes näitavad üles uudishimu, kohanemisvõimet ja valmisolekut uute tehnoloogiatega tegeleda.

Millised on alternatiivid traditsioonilistele sertifikaatidele?

Kuidas saavad spetsialistid oma tehisintellekti oskusi tõhusalt arendada? Vastus peitub praktilistes, projektipõhistes õppemeetodites, mis käsitlevad tegelikke äriprobleeme. Valikvastustega testide tegemise asemel peaksid pürgivad tehisintellekti eksperdid töötama tegelike projektide kallal, mis annavad mõõdetavaid äritulemusi.

Avatud lähtekoodiga projektidesse panustamine pakub suurepärast võimalust omandada praktilisi kogemusi ja samal ajal kogukonnale tagasi anda. Väljakujunenud tehisintellekti projektidesse panustades õpivad arendajad lisaks tehnilistele oskustele ka koostöö- ja koodiülevaatusprotsesse, mis on professionaalses keskkonnas hädavajalikud.

Kaggle'i võistlused ja sarnased platvormid võimaldavad teil töötada päris andmekogumitega ja leida lahendusi päris probleemidele. Need võistlused pakuvad lisaks praktilisele kogemusele ka võimalust õppida teistelt osalejatelt ja võrrelda erinevaid lähenemisviise.

Mentorlus- ja praktilise koolituse programmid näitavad oluliselt paremaid tulemusi kui traditsioonilised sertifitseerimisprogrammid. Eriti hinnatakse programme, mis pakuvad individuaalset tuge väiksemates gruppides, võimalust küsimustele vastata ja jätkuvat vahetust ka pärast tegelikku koolitust.

Haridusasutuste ja ettevõtete vaheline partnerlus loob väärtuslikke sildu teooria ja praktika vahel. Need programmid võimaldavad õppijatel töötada reaalsetes ettevõtteprojektides, omades samal ajal juurdepääsu kogenud mentoritele ja struktureeritud tagasisidele.

Kuidas areneb tehisintellekti hariduse tulevik?

Kuhu tehisintellekti haridus liigub? Tehisintellekti hariduse tulevik peitub hübriidsetes lähenemisviisides, mis ühendavad teoreetilised alused intensiivse praktilise rakendusega. Edukaid tulevikuprogramme iseloomustavad mitmed põhijooned.

Isikupärastatud õppeteed muutuvad standardiks. Tehisintellektil põhinev isikupärastamine võib parandada töötajate kaasatust kuni 60% ning muuta koolitusprotsessi dünaamilisemaks ja tõhusamaks. Need isikupärastatud lähenemisviisid võimaldavad õppijatel keskenduda valdkondadele, kus nad vajavad täiustamist, mis viib lõppkokkuvõttes paremate oskuste arendamiseni.

Pidev koolitus on tehisintellekti tehnoloogia kiire arengu tõttu muutumas hädavajalikuks. Ühekordsete sertifikaatide asemel osalevad edukad spetsialistid pidevates õppeprogrammides, mis hoiavad neid kursis uute arengutega ja laiendavad pidevalt oma oskusi.

Interdistsiplinaarsed lähenemisviisid muutuvad üha olulisemaks. Tehisintellekti edukad rakendused nõuavad koostööd eri valdkondade vahel: andmeteadlased, tarkvarainsenerid, ärianalüütikud, eetikaeksperdid ja valdkonna spetsialistid. Tulevased haridusprogrammid edendavad seda koostööd algusest peale.

Eetika ja vastutustundlik tehisintellekt on muutumas koolituse lahutamatuks osaks. Kuna tehisintellekti süsteemid muutuvad üha mõjukamaks, peavad spetsialistid arendama lisaks tehnilistele oskustele ka sügavat arusaama oma töö eetilistest tagajärgedest.

Õpiedu mõõtmine nihkub eksamitulemustelt reaalsete rakenduste ja äritulemuste poole. Tehisintellekti hariduse tõelist edu hakatakse mõõtma selle järgi, kui enesekindlalt ja sageli inimesed tehisintellekti rakendavad, teadmisi jagavad ja innovatsiooni edendavad.

Mida saavad ettevõtted edukatest tehisintellekti juurutustest õppida?

Milliseid õppetunde edukad ettevõtted oma tehisintellekti projektidest õpivad? Edukas tehisintellekti kasutuselevõtt järgib äratuntavaid mustreid, mis erinevad oluliselt ebaõnnestunud projektidest. Need organisatsioonid investeerivad enne keerukate rakenduste väljatöötamist palju põhitõdedesse.

Edukad ettevõtted alustavad selgelt määratletud äriprobleemidest, mitte tehnilistest võimalustest. Nad tuvastavad konkreetsed valupunktid, mida tehisintellekt saab lahendada, ja mõõdavad edu konkreetsete ärimõõdikute abil. See keskendumine äriväärtusele eristab edukaid rakendusi tehnoloogiapõhistest projektidest, millel puuduvad selged eesmärgid.

Andmehaldus on algusest peale prioriteediks seatud. Edukad organisatsioonid investeerivad enne mudeli väljatöötamise alustamist märkimisväärselt aega ja ressursse puhaste ja hästi struktureeritud andmekanalite loomisse. Nad mõistavad, et andmete kvaliteet määrab otseselt tehisintellekti tulemuste kvaliteedi.

Funktsionaalidevahelised meeskonnad on muutumas normiks. Selle asemel, et jätta tehisintellekti projektid isoleeritud andmeteaduse meeskondade hooleks, moodustavad edukad ettevõtted segameeskondi, kuhu kuuluvad valdkonnaeksperdid, andmespetsialistid, insenerid ja ärianalüütikud. See koostöö tagab, et tehnilised lahendused lahendavad tegelikult äriprobleeme.

Rakendatakse iteratiivset arendust ja pidevat jälgimist. Edukaid tehisintellekti süsteeme ei arendata üks kord ja siis unustatakse. Need vajavad pidevat jälgimist, regulaarseid värskendusi ja kohandusi vastavalt muutuvatele ärivajadustele ja uutele andmetele.

Muudatuste juhtimist peetakse kriitiliseks eduteguriks. Edukate juurutuste puhul investeeritakse sama palju töötajate koolitusse ja toetamisse kui tehnoloogiasse endasse. Nad mõistavad, et isegi parim tehisintellekti tehnoloogia on väärtusetu, kui töötajad ei suuda seda omaks võtta või tõhusalt kasutada.

Tee tõelise tehisintellekti pädevuse poole

Mis on selle analüüsi järeldus? Tehisintellekti sertifikaadid ei ole põhimõtteliselt väärtusetud, kuid need ei ole ka tõelise tehisintellekti asjatundlikkuse võti. Tõeline väärtus peitub praktilises rakendamises, reaalsete probleemide lahendamises ja laiaulatuslike oskuste arendamises, mis ulatuvad tehnilistest teadmistest kaugemale.

Tõeline tehisintellekti oskusteave areneb läbi kindla teoreetilise arusaama, intensiivse praktilise kogemuse ja pideva õppimise. See nõuab lisaks tehnilistele oskustele ka ärilist taipu, suhtlemisoskust ja võimet hallata keerulisi süsteeme reaalsetes keskkondades.

Üksikisikute jaoks tähendab see keskendumist praktilistele projektidele, pidevale õppimisele ja valdkonnapõhiste oskuste arendamisele. Ettevõtete jaoks tähendab see kandidaatide hindamisel sertifikaatidest kaugemale vaatamist ning selle asemel demonstreeritavate tulemuste, probleemide lahendamise oskuste ja koostöövõime väärtustamist.

Tehisintellekti hariduse tulevik peitub hübriidsetes lähenemisviisides, mis ühendavad traditsioonilise hariduse parimad küljed ja praktilise rakenduse. Need programmid on isikupärastatud, järjepidevad ja tugevalt keskendunud reaalsetele äritulemustele.

Lõppkokkuvõttes ei ole oluline mitte seinal olev PDF-sertifikaat, vaid võime arendada tehisintellekti süsteeme, mis säästavad miljoneid, suurendavad väärtust kümme korda ja lahendavad reaalseid äriprobleeme. Esimest saab printida; teise loomine, testimine ja tarnimine võtab aastaid. Nende kahe erinevus määrabki piiri pealiskaudsete sertifikaatide tundmise ja tõelise tehisintellekti oskusteabe vahel.

Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele - Pilt: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus