Ինչպես կարելի է օգտագործել ժամանակն ու տարածությունը արհեստական ​​բանականությունը կարգավորելու համար

Ինչու ինտեգրումը այլևս բավարար չէ

Գրեթե բոլոր ընկերությունները արդեն կիրառում են արհեստական բանականություն, ուստի «ունենք ԱԲ» արտահայտությունը այլևս մրցակցային առավելություն չէ։ Տարբերությունը գալիս է նրանից, թե ինչպես է այն օգտագործվում։ Արագ աճող կազմակերպությունները՝ որոնք ունեն տարեկան առնվազն 10% եկամտի աճ, ԱԲ-ը վարում են ղեկավարության մակարդակի ռազմավարությամբ, հստակ չափանիշներով, կանխատեսային վերլուծությամբ, մրցակացուցային դիտարկումներով և ներքին գործընթացների հետևողական ավտոմատացմամբ։ Այդ մոտեցումը ոչ միայն բարձրացնում է արդյունավետությունը, այլև ուժեղացնում է վստահությունը ներդրումների վերադարձի նկատմամբ. արագ աճողների զգալի մասը սպասում է շոշափելի արդյունքների արդեն մոտակա երկու տարիներին։

«Սկզբում՝ կանոններ». ժամանակա-տարածական սահմանափակումներ

ԱԲ-ի կարգավորումը հաճախ փորձ է լինում «հետհաշվարկային»՝ մոդելը պատասխանել է, հետո ֆիլտրերը փորձում են արգելափակել վնասաբեր արդյունքը։ Ավելի խոստումնալից է «նախնական հաշվարկման» մոտեցումը, երբ սահմանները կիրառվում են մինչ մոդելը որևէ բան կստեղծի։

Ժամանակա-տարածական կանոնների գաղափարը այստեղ դառնում է գործնական. հնարավոր է նախապես ասել մոդելին, թե որտեղ և երբ ինչ վարք է թույլատրված կամ արգելված։

Օրինակ՝

• աշխատավայրի ցանցում, աշխատանքային ժամերին՝ միայն փաստային արձագանքներ և ոչ մի գեներացված պատկեր,

• հիվանդանոցում՝ պարտադիր բացատրելիություն և որոշումների արձանագրում,

• օդանավակայանի տարածքում՝ արգելք զգայուն տվյալների մշակման վրա,

• երեկոյան ժամերին՝ որոշ հատկանիշների ավտոմատ անջատում։

Այս տրամաբանությունը թույլ է տալիս կարգավորել ոչ թե «մի քաղաքականությամբ բոլոր դեպքերը», այլ կոնկրետ համատեքստով պայմանավորված ռիսկերն ու թույլտվությունները։

Փոքր մոդելների գործնական արժեքը

Ապագան, ամենայն հավանականությամբ, միակ հսկա մոդելի մասին չէ։ Տարբեր ոլորտների համար նպատակային «փոքր տվյալների» կամ «փոքր լեզվական» մոդելները՝ կիբերանոմալիաների հայտնաբերում, բժշկական որոշումների աջակցում, պահանջարկի կանխատեսում, հաճախ ավելի կառավարելի են, ավելի թափանցիկ և ավելի հեշտ են առարկայական կանոններով սահմանափակելու համար։ Դրանք նաև հնարավոր է շրջապատել ժամանակա-տարածական քաղաքականություններով՝ առանց ամբողջ կազմակերպությունը կապված պահելու մեկ մոնոլիթի վարքից։

Տվյալների որակը՝ որպես «կոգնիտիվ սպի»

Ստորին որակի բովանդակությամբ երկարատև մարզումը թուլացնում է մոդելի փաստական ճշգրտությունը և տրամաբանական կայունությունը՝ ստեղծելով «վստահ, բայց շփոթված» արձագանքներ։ Ավելի ուշ բարձրորակ տվյալներ ավելացնելը միշտ չէ, որ «բուժում» է խնդիրը։ Ուրեմն ինստիտուտները պետք է վերահսկեն ոչ միայն արդյունքը, այլև կերակրումը՝ տվյալների ծագումը, լիցենզավորումը, աղտոտման ռիսկերը և կրկնամարզման կանոնները։

Կառավարում և իրավական շրջանակներ՝ առանց «մեկ սաղավարտի»

Տարբեր համատեքստերում ռիսկը տարբեր է. առևտրային առաջարկի սխալը մեկ բան է, կլինիկական խորհուրդը՝ մեկ այլ։ Ավելի հաջողակ ճանապարհը գործող օրենքների նպատակային թարմացումն է՝ հաշվի առնելով ԱԲ-ի արագությունն ու մասշտաբը, ոչ թե մեկ համընդհանուր քաղաքականության պարտադրումը բոլոր դեպքերին։ Այդպես բիզնեսներն արագորեն կողմնորոշվում են արդեն ծանոթ իրավական դաշտում՝ ավելացնելով ժամանակա-տարածական կանոններ և ոլորտային ստանդարտներ։

Գործնական ուղեցույց ՏՏ տնօրենների, տեխնիկական տնօրենների և տեղեկատվական անվտանգությանը պատասխանատուների համար

1) Սահմանեք ղեկավարության մակարդակի գաղափարական հստակություն

Գեներատիվ լինելը առանձնահատկություն է, ոչ թե սխալ։ Ընկերության խորհուրդը և բաժինների ղեկավարները պետք է ինստիտուցիոնալացնեն այս ընդունումը և ձևակերպեն, թե ինչ է «թույլատրելի ստեղծագործականություն» իրենց միջավայրում։

2) Ավելի խելացի չափումներ՝ ոչ միայն օգտագործման ծավալ

ՔՊԻ-ները պետք է կապվեն շահութաբերության, ռիսկի նվազեցման, հաճախորդի պահպանման, ծառայության միջին ժամանակի կրճատման հետ։ «Քանի հարցի պատասխանեց» տեսակի չափումները քիչ են ասում արժեքի մասին։

3) Կիրառեք նախնական հաշվարկման քաղաքականություններ

Արտադրության միջավայր իջեցնելուց առաջ կոդավորեք ժամանակա-տարածական կանոնները՝ որտեղ, երբ, ում համար, ինչ տվյալներով և ինչ բացատրելիությամբ կարող է աշխատել ԱԲ-ը։ Այս քաղաքականությունները պահեք առանձին շերտում՝ հեշտ թարմացվող ու աուդիտվող։

4) Ընտրեք նպատակային փոքր մոդելներ, որտեղ դա ռացիոնալ է

Ոլորտային աշխատանքների համար տեղային կամ միավորման-բացատրելի մոդելները կնվազեցնեն ծախսը, կբարձրացնեն վերահսկելիությունն ու համապատասխանությունը։

5) Ամրացրեք կիբերանվտանգությունը համաժամանակին

ԱԲ ներդրմամբ աճում է բարդությունը։ Սահմանեք «կյանքի օրինաչափություններ»՝ սովորական վարքագծի պրոֆիլներ։ Անսովոր գործարքները (օրինակ՝ ուշ ժամի մեծ փոխանցումներ) ավտոմատ կանգնեցրեք և հաստատեք երկրորդ ալիքով։

6) Կառավարեք տվյալների մաքրությունը և ծագումը

Ստեղծեք տվյալների «սննդակարգի» քաղաքականություն՝ աղբյուրների վավերացում, լիցենզիաներ, բովանդակության որակի չափումներ, աղտոտման հայտնաբերում և կրկնակի ուսուցման արգելքներ։

7) Բացատրելիություն և արձանագրում

Որոշումների ճանապարհը պահպանեք՝ մուտքեր, միջանկյալ վիճակներ, ելքեր, քաղաքականությունների տարբերակներ։ Դա կօգնի ինչպես ներքին բարելավմանը, այնպես էլ համապատասխանության ստուգումներին։

Շուկայի շարժեր՝ համատեքստի համար

ԱԲ չիպերի առաջատար «Նվիդիա»-ի գնահատումը բարձրացավ հինգ տրիլիոն դոլարը գերազանցող մակարդակի, հետո վերադարձավ մոտ հինգ տրիլիոնին մոտ արժեքի։ Քննարկումների կենտրոնում էին «Բլեքվել» սերնդի չիպերը և դրանց շուրջ միջազգային սահմանափակումներն ու քաղաքական ռիսկերը։ «Էփըլ»-ը հասավ չորս տրիլիոն դոլար գնահատման՝ նոր սարքերի հաջող մեկնարկից հետո, իսկ «Օփեն Այ»-ի կառուցվածքային փոփոխությունները բացեցին ճանապարհը ավելի լայն դրամահավաքի և բաժնետոմսերի հնարավոր առաջնային հրապարակման համար՝ միաժամանակ վերանայելով «Մայքրոսոֆթ»-ի հետ հարաբերությունների շրջանակը։ Այս քայլերը ցույց են տալիս, որ տեխնոլոգիական լանդշաֆտում կարգավորումը, շուկաները և բիզնես մոդելները շարժվում են համաժամանակյա՝ փոխազդելով միմյանց հետ։

Ինչպես սկսել այսօր

Ժամանակացույց և քարտեզ

Քարտեզագրեք ձեր կազմակերպության «ուր, երբ, ում համար» քաղաքականությունները. տվյալների դասեր, թիմեր, վայրեր, ժամեր։ Կազմեք պարզ աղյուսակ՝ յուրաքանչյուր բջջում նշելով թույլատրելի/արգելված վարքերը և պահանջվող բացատրելիությունը։

Փորձարարական գոտիներ

Սահմանեք «փափուկ» փորձարկման միջավայրեր՝ փակ տվյալներով և խիստ նախնական կանոններով։ Սովորածը տեղափոխեք արտադրություն միայն այն բանից հետո, երբ կանոնների շերտը կայուն է։

Տեղեկատվական հիգիենա

Ստուգեք մարզման և հարմարեցման տվյալների որակը՝ նախօրոք սահմանված չափիչներով։ Զգուշացեք ցածրորակ բովանդակության «կուտակվող վնասից»։

***

Արդյունավետ ԱԲ կառավարումը սկսվում է պարզ գաղափարից՝ կոնտեքստ։ Եթե կանոնները կապում եք տեղին, ժամանակին և նպատակին, իսկ մոդելների չափն ու նպատակը ընտրում եք գործի պահանջով, ստանում եք համակարգ, որը միաժամանակ ստեղծագործ է, վերահսկելի և հաշվետու։ Սա է ճանապարհը՝ վերածելու ԱԲ-ը ոչ թե միայն հարմարության, այլ կայուն մրցակցային առավելության։

Հոդվածը պատրաստվել է Forbes-ի վերլուծության հիման վրա

*հոդվածը պատրաստելիս օգտագործվել է նաեւ ԱԲ