כמעט מחצית מכלל החברות פרשו למידת מכונה

אם אתה מודאג (או מתלהב במיוחד) מללמוד מכונות (ML) להפוך למיינסטרים, סקר שנערך לאחרונה על ידי אוקספורד כלכלה מטעם משאבי אנוש (HR) וחברת ניהול נכסי IT ServiceNow אמור לשים את העניין שלך. הדו"ח, שסקר 500 מנהלי מידע ראשי ב- 11 מדינות ובכל 25 תעשיות מצא כי 49 אחוז מהחברות כבר משתמשות ב- ML בכדי לשפר תהליכים עסקיים מסורתיים.

מבין 500 המנמ"רים שנסקרו, 200 אמרו שהם כבר מעבר לשלב הטייס והחלו לפרוס ML בתפקיד מסוים. מנהלי מערכות ניהול מקוונות מקווים להגביל את שגיאת המשתמשים ואת טעויות השיפוט על ידי הצגת אוטומציה. כמעט 70 אחוז מהנמ"רים אמרו כי ההחלטות שהתקבלו על ידי מכונות יהיו מדויקות יותר מאלו שמתקבלות על ידי בני אדם. על פי הסקר, CIOs כיום מתמקדים בעיקר בשימוש ב- ML לצורך אוטומציה של משימות חוזרות (68 אחוז), קבלת החלטות מורכבות (54 אחוז), זיהוי דפוסי נתונים (40 אחוז) ויצירת קשרים בין אירועים (32 אחוז).

"אחת הסיבות שאתה שומע כל כך הרבה על ML היא שזה גל הפרודוקטיביות שמפריד בין חברות לתחרות", אמר כריס Bedi, CIO ב- ServiceNow. "זה מהיר יותר ומציע החלטות טובות יותר. לבני אדם יש הטיות, אלגוריתמים לא."

Bedi אמר שהוא רואה פוטנציאל עצום עבור ML בענפים כמו תכנון משאבים ארגוניים (ERP), ניהול מלאי ושרשרת אספקה, בקרב רבים אחרים. ארבעים ואחד אחוזים מהנמ"רים בסקר ציינו מחסור בכישורים כיוון שהנושא העיקרי הפריע להם לפרוס ML כיום. לעומת זאת, רק 16 אחוז ממפקדי ההנהלה והחברות שלהם מתכננים שינוי בכוח העבודה ושינויי תפקידים בכדי להתאים ML.

ML ומשרות

המספרים שפורסמו בסקר אוקספורד כלכלה הם תחזיות לטווח הקצר, בשונה מדו"ח של חברת הייעוץ הניהולי מקינזי וחברה. הדו"ח שלהם הציע כי אפשר להחליף מחצית מפעילות העבודה של ימינו באוטומציה בין השנים 2035-2055, תלוי בגורמים שונים. הדו"ח של המשרד ניתח 2, 000 פעילויות עבודה בכל 800 עיסוקים ומצא שכמעט 2.7 טריליון דולר בשכר מבזבזים על משרות שבסופו של דבר ניתן לבצע אוטומציה.

"ML תשנה את תפקידיהם של אנשים", אמר Bedi. "אני לא מנוי ל- ML שיסלקו את משרותיהם של אנשים; זה ישנה את מקום העבודה שלהם. ההחלטות של מוננדן יתבצעו אוטומטיות, מה שישחרר אנשים. מקומות חדשים ייווצרו."

Bedi אמר כי המפתח למינוף ML לשיפור השורה התחתונה תוך שמירה על הדירוג והתיק הוא הסטת מערכות המיומנות הנוכחיות של עובדים ושכירת כישרונות חדשים לניהול יכולות ML. "הכישרון הוא נושא גדול", אמר Bedi. "מדען הנתונים צריך להיות אחד התפקידים הכי חמים שיש. אנחנו באמת צריכים לבדוק מה מפת הדרכים לשלוש שנים של כישרון ומיומנות שלנו? ולהיות ממש תכליתי בבניית הכישורים האלה. אנחנו חייבים להכשיר עובדים אבל להבין גם מקורות אלטרנטיביים לכישרון זה."

Bedi הפציר במעסיקים להעסיק ולהכשיר עובדים לנצל תהליכים מבוססי ML. ברגע שבני האדם ירגישו בנוח עם יכולתו של ML לייצר נתונים אמינים ולקבל החלטות נכונות, הוא אמר שהתעשייה תעביר את קבלת ההחלטות במכונה בהדרכת פיקוח אנושי.

דילמת המאמצ המאוחר

סקר אוקספורד כלכלה בודד 50 חברות שנחשבו כ"מובילות ראשונות ". הסקר בדק את התהליכים העסקיים והחברות האסטרטגיות של חברות אלה כדי לקבוע כיצד ולאן תתקדם ML בשנים הבאות. המחקר מצא כי סביר יותר שהמעברים הראשונים הגדירו תיאורי תפקידים כדי להתמקד באופן בו בני אדם עובדים עם מכונות, ותכננו תוכניות לפתח צוותים מיוחדים המתמקדים בפיתוח ושימוש בטכנולוגיית ML. שלא כמו עמיתיהם, סביר יותר שחברות אלה פיתחו מפות דרכים לתהליכים עתידיים, לכידת שגיאות והבטחת דיוק הנתונים.

לרוע המזל, דיווחים אחרים מצביעים על כך שככל שהארגון קטן יותר (ופחות משאבים יש לארגון), כך הוא פחות מוכן להיות מוכן לגל ה- ML. מחקר שנערך לאחרונה על ידי Bluewolf (חברת יבמ) מצא שרק 33 אחוז מהעסקים הקטנים תכננו להשקיע בבינה מלאכותית (AI) ו- ML במהלך 12 החודשים הקרובים. זאת לעומת 30 אחוז מהחברות הגדולות שכבר השקיעו בטכנולוגיות ו -44 האחוזים שתכננו להתחיל להשקיע במהלך 12 החודשים הקרובים. זה בסך הכל 74 אחוז, או 20 אחוז יותר מכלל העסקים הקטנים.

"אנחנו מוקדמים במסע", אמר Bedi. "אנשים וחברות אגרסיביות יפרידו עצמם מהחברות שאינן. זה מרגיש כאילו יש קריאה לפעולה לעשות זאת. חברות שנשענות פנימה הולכות להתחיל להפריד עצמן מהמתחרים. ההפרדה הזו יגדלו. המנמ"רים באמת יתחילו לדחוף על זה בזמן הקרוב."