Нужно ли российским компаниям искать специалистов по ИИ?

В настоящее время проекты цифровой трансформации и потребность использования технологий в бизнесе только растет. Аналитическая фирма Gartner на своем European CIO Symposium отметила, что руководители компаний, вступившие в цифровую революцию, имеют больше чем когда-либо возможностей отличиться в бизнесе.

«На сегодняшний день конкуренция за клиентов переходит на глобальный уровень. Текущие средства автоматизации покрыли все возможные отрасли, т. е. оптимизировать свои внутренние процессы, уменьшать издержки и увеличивать маржинальность с помощью классических приложений уже невозможно или крайне сложно. Те компании, которые прошли так называемую digital-трансформацию и автоматизировали свои бизнес-процессы, сегодня активно ищут специалистов по искусственному интеллекту (ИИ). Они понимают, что необходимо двигаться дальше, идти на шаг впереди конкурентов. Мы вступили в фазу так называемой Четвертой промышленной революции, важнейшим механизмом которой являются технологии Machine learning», – отмечает Евгений Колесников, руководитель направления «Большие   данные   и   машинноеобучение»     компании     «ИнфосистемыДжет».

В связи с этим возрастает потребность в квалифицированных специалистов для внедрения ИИ. Вопрос только в том, нужен ли такой специалист внутри компании или стоит обратиться к крупным подрядчикам.

«При этом рынок ИИ испытывает сегодня кадровый голод: спрос в разы превышает предложение. Да, наши вузы готовят хороших математиков и специалистов в области Machine learning, но крайне мало экспертов, которые действительно готовы решать задачи Enterprise-сектора на прикладном уровне», – считает эксперт.

По прогнозам на ближайшие пару лет, ИТ-директора удвоят количество внедряемых технологий от партнеров-вендоров. Широта экосистемы - ключ к успеху, считают различные аналитические агентства. Руководители, заинтересованные в максимальной отдаче от цифровых перемен, создают экосистему партнеров, при этом сотрудничество имеет максимальную силу, когда и персонал внутри компании включается в осуществление новаторских проектов.

«Тем не менее, искать либо выращивать у себя такие кадры нужно. Мы оценили свои проекты в области внедрения ML в разных отраслях и пришли к выводу: средний срок разработки и внедрения модели для какого-то конкретного показателя или задачи занимает порядка 3 месяцев. В среднем в компаниях насчитывается порядка 20-30 первоочередных процессов для внедрения. Это 5-7 лет проектной работы. Да, можно запустить какие-то процессы параллельно, но все равно на внедрение уйдут годы. Это тот случай, когда деньгами и ресурсами проблему не решить – нужно время начать трансформацию. Те, кто приступят к этому сегодня, получат существенное преимущество перед вторым эшелоном», – дополнил Евгений Колесников.

ИТ-менеджеры компаний должен находить способы разъяснения преимуществ перемен, направляемых технологиями. Внедрение цифровых решений можно начинать c малого, и выбирая несколько успешных примеров, демонстрировать положительные эффекты людям, на которых вы хотите повлиять.

«Нужно помнить, что внедрение искусственного интеллекта – это в первую очередь внутренние изменения в компании. Недостаточно просто написать модель – необходимо сделать так, чтобы сотрудники действительно начали активно ее использовать для решения практических задач, – рекомендует Евгений Колесников из компании “Инфосистемы Джет”. – Фактически успех всех проектов в сфере ИИ складывается из трех ключевых компонентов: 10% – написание модели, 20% – внедрение её в промышленную эксплуатацию, а 70% – внутренние изменения. К слову, ту же ситуацию мы наблюдали при внедрении CRM- и ERP-систем – каждая такая трансформация проходила через одни и те же этапы».

По мнению аналитиков, цифровые платформы растут на прочном ИТ-фундаменте, который уже успели заложить CIO используемые сегодня технологии составляют основу, которая после модернизации позволит ИТ-лидерам ответить на требования завтрашнего бизнеса. Находите альтернативные источники восполнения дефицита кадров в сфере ИИ, такие как привлечение подрядчиков, взращивание внутренних кадров и поиск талантов на стороне.

Первопроходцы внедрения ИИ добиваются своего и уже доказывают возможность работы с экспериментальными идеями на малых масштабах. Безусловно такие компании входят в сферу непосредственной генерации доходов и становятся ответственными за создание новых бизнеc-моделeй.