Би бизнесийн ертөнцөд хиймэл оюун ухааны улмаас бий болсон өөрчлөлтийг анхааралтай ажиглаж байна. Энэхүү хувьсгалын гол цөмд мэдээллийн технологийн захиралын үүрэг хурдацтай хөгжсөн. Энэ нь технологийг идэвхжүүлэхэд хангалтгүй болсон. Өөрчлөлтийг удирдах шаардлагатай болсон. Үйл ажиллагаа явуулж буй мэдээллийн технологийн захирал болон үнэхээр өөрчлөлт хийж буй мэдээллийн технологийн захиралын хоорондох ялгаа энд л оршино.
Зөвхөн хиймэл оюун ухааны техникийн дэмжлэг үзүүлдэг мэдээллийн технологийн захирал нь тэгшитгэлийн хамгийн чухал хэсгийг буюу бизнест үзүүлэх нөлөөллийг анзаардаггүй. Мэдээж мэдээллийн аюулгүй байдал, өгөгдлийн архитектур, нийцэл нь үндсэн асуудал боловч хангалтгүй юм. Хиймэл оюун ухаан нь компанийн үйл ажиллагааг өөрчлөхөөр бүтээгдсэн үед жинхэнэ өөрчлөлт гардаг бөгөөд энэ нь бизнесийн загварыг гүнзгий ойлгохыг шаарддаг.
Өнөөдөр генератив хиймэл оюун ухааны үнэ цэнийн ихэнх нь үйл явцыг автоматжуулах, бодит цагийн шийдвэр гаргах, бүхэл бүтэн хэлтсийн ажиллах арга барилыг өөрчлөх чадвартай олон агентын шийдлүүдийг зохион байгуулахад оршдог. Үүнийг хэрэгжүүлэхийн тулд мэдээллийн технологийн захирал мэдээллийн технологийн салбараас давж гарах шаардлагатай. Тэд стратегийн дизайн, хэрэглэгчийн туршлага, үйлчилгээний аяллыг эзэмших шаардлагатай. Зөвхөн тэр үед л технологийг зорилго, нөлөөлөлтэй уялдуулах боломжтой.
Энэхүү уялдаа холбоо нь олон хүний хувьд саад бэрхшээл хэвээр байна. Gartner-ийн CIO Agenda 2025дэлхий даяарх CIO-уудын 72% нь хиймэл оюун ухаан нь тэдний стратегийн технологийн тэргүүлэх чиглэлүүдийн нэг гэж үздэг. Гэсэн хэдий ч зөвхөн 24% нь эдгээр санаачилгаар бодит үнэ цэнийг бий болгож байгаагаа харуулж чадна. Энэ нь зорилго ба гүйцэтгэлийн хоорондох зөрүүг онцолж, CIO-ийн хиймэл оюун ухааны аялалд илүү идэвхтэй, стратегийн үүрэг гүйцэтгэх хэрэгцээг улам бүр нэмэгдүүлж байна.
Лабораториос гарах гурван гол чадвар
Хэрэв та мэдээллийн технологийн захирал бөгөөд туршилтын шатандаа гацсан хэвээр байгаа бол миний санал тодорхой байна: нөхцөл байдлыг өөрчилж, бодит үнэ цэнийг бий болгох гурван үндсэн чадварыг хөгжүүл.
- Стратеги ба үйлчилгээний дизайн: Ажлын урсгал болон туршлага хэрхэн холбогддогийг ойлгох нь бизнесийн хүрээнд утга учиртай хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг бий болгоход чухал ач холбогдолтой.
- Чадварлаг туршилт: Хурдан туршиж, хурдан бүтэлгүйтэж, бүр ч хурдан суралцах чадварыг юу ч орлож чадахгүй. Scrum, Lean, Design Sprint зэрэг загварууд бол гайхалтай холбоотнууд юм.
- Дасан зохицох чадвар: Хиймэл оюун ухаан өдөр бүр өөрчлөгддөг. Шинэ загварууд гарч ирж, API-ууд өөрчлөгдөж, дүрэм журам гарч ирдэг. Мэдээллийн технологийн захирал болон тэдний баг шаардлагатай үед дахин бүтээхэд бэлэн байх хэрэгтэй. Энэ бол тоглоомын нэг хэсэг юм.
Үнэндээ MIT Sloan Management Review-ийн BCG-тэй хамтран хийсэн шинжилсэн компаниудын зөвхөн 11% нь хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар эерэг санхүүгийн өгөөж авч чадсан байна. Тэдэнд юу нийтлэг байдаг вэ? Технологи болон бизнесийн стратегийн хоорондын хүчтэй интеграци, мөн тодорхой засаглал, эхнээсээ үнэ цэнэд анхаарлаа төвлөрүүлсэн байдал.
Би үүнийг практикт хэрхэн хэрэгжүүлсэн бэ?
Миний мэдээллийн технологийн захиралаар ажилладаг компанид бид анхнаасаа хиймэл оюун ухаанд хандах хандалтыг ардчилах шийдвэр гаргасан. Бид зах зээл дээрх тэргүүлэгч LLM зэрэг янз бүрийн загваруудыг 900 ажилтан бүгдэд нь хүртээмжтэй нэг интерфэйсээр холбосон жинхэнэ хиймэл оюун ухааны төв болох дотоод платформыг бүтээсэн.
Энэ арга хэмжээ нь хоёр нийтлэг алдаанаас зайлсхийж байна: олон нийтийн хэрэгслийг хяналтгүй ашиглах (мэдрэмжтэй өгөгдлийг алдагдуулж болзошгүй) болон хиймэл оюун ухааны хэрэглээг тусгаарлагдсан чиглэлээр хязгаарлах. Энд хэрэглэгчийн үйлчилгээнээс эхлээд удирдлага хүртэл хүн бүр хандах боломжтой.
Түүнчлэн, бид долоо хоногт хоёр удаа шинэчлэгддэг, хэрэгжиж буй төслүүд, тэдгээрийн үе шатууд, үр дүн, дараагийн алхмуудыг тодорхой харуулсан олон нийтийн инновацийн замын зургийг гаргасан. Энэ нь ил тод байдал, оролцоо, хариуцлагатай байдлыг бий болгодог.
Өөр нэг анхаарал хандуулсан зүйл бол бие даасан агентууд, шуурхай инженерчлэл, LLM-үүдийн харьцуулалт гэх мэт сэдвүүдийг хамарсан сар бүрийн хиймэл оюун ухааны семинар юм. 400 гаруй хүн идэвхтэй оролцдог. Хамгийн чухал нь бид хиймэл оюун ухааны санаачилгуудыг хөрөнгө оруулалтын өгөөжид үндэслэн эрэмбэлдэг C түвшний зөвлөлтэй.
Энэ төрлийн бүтэц, санаачилга Бразилд улам бүр нэмэгдэж байна. IDC-ийн Латин Америкийн хиймэл оюун ухааны зарцуулалтын гарын авлага 2025-д Бразилийн компаниуд энэ жил хиймэл оюун ухааны шийдлүүдэд 1.9 тэрбум гаруй ам.доллар хөрөнгө оруулах ёстой гэж тооцоолжээ. Гол анхаарал хандуулж буй зүйлс нь үйл явцын автоматжуулалт, хэрэглэгчийн үйлчилгээ, өгөгдлийн шинжилгээ, шийдвэр гаргах дэмжлэг юм. Өөрөөр хэлбэл, орон нутгийн зах зээл хиймэл оюун ухааныг аль хэдийн стратегийн тулгуур багана гэж ойлгож байгаа бөгөөд цаашид тусгаарлагдсан туршилт биш юм.
Хиймэл оюун ухаан бол лаборатори байхаа больсон - энэ бол үнэ цэнийн платформ юм
Хэрэв би бусад мэдээллийн технологийн захирлуудад нэг зөвлөгөө өгч чадвал: хиймэл оюун ухааныг лабораторийн туршилт шиг авч үзэхээ болих хэрэгтэй. Өндөр нөлөө үзүүлэх боломжтой, хурдан хэрэгжих жижиг хэрэглээний тохиолдлуудыг сонгоод үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх хэрэгтэй. Төгс бус байсан ч эдгээр хээрийн туршилтууд шийдлийг сайжруулахад үнэ цэнэтэй санал хүсэлтийг өгөх болно.
Хөгжүүлэлтийн баг болон эцсийн хэрэглэгчид хамтран ажиллах үед жинхэнэ үсрэлт гардаг. Технологи болон бизнесийн тасралтгүй хамтын ажиллагаа нь илүү хамааралтай, үр дүнтэй, удаан үргэлжлэх шийдлүүдийг бий болгодог.
Эцсийн эцэст сайн хиймэл оюун ухаан бол бодит ертөнцөд ажилладаг хиймэл оюун ухаан юм. Үүнийг ойлгож, хэрэглэгчидтэй хамтран бүтээдэг мэдээллийн технологийн захирал зүгээр л технологийн менежер байхаа больж, бизнесийн өөрчлөлтийн гол дүр болдог.
