Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини В глобален мащаб

Преосмисляне на IT стратегиите

Навлизането на AI и машинното обучение променя дневния ред на CIO

от , 20 октомври 2017 0 462 прочитания,

89% от компаниите използват машинно обучение на някакво ниво в своята организация. Това сочат резултатите от проучване на ServiceNow, компания за управление на ИТ услуги, проведено в 11 държави, в което участие взимат над 500 CIO от 25 индустрии. The Global CIO Point of View изследва нивото на проникване на AI (artifical inteligence) в ИТ индустрията.

Не смятахме, че броят ще е толкова висок и резултатът ни изненада. Въпреки това, по-задълбочен поглед върху данните показва, че само 3% използват машинно обучение в компанията и още 20% го използват в някои области на бизнеса. Други 26% са на фаза пилотно машинно обучение, а по-голямата част – 40% - са във фаза на изследване и планиране”, коментира пред американското издание CIO Дейв Райт, директор иновации на ServiceNow. По думите му тези резултати са продиктувани от естествена логика, защото интегрирането на машинното обучение и AI няма да се случи изведнъж, а по-скоро ще се превърне в “истинско пътешествие” за повечето организации.


1


Според Дейв Райт имплементирането на машинното обучение ще се реализира в четири фази.

Първата фаза ще бъде изкуственият интелект да опише нещо, да анализира данните и да помага за тяхното тълкуване. Следващата фаза е по-когнитивна и в нея той ще може да започне да решава проблеми. Третата фаза ще бъде моментът, в който технологията ще започне да предсказва - например може да предположи, че ще възникне нарушение на сигурността въз основа на събрани данни”, смята Райт и описва, четвъртата фаза на интеграцията, която, по думите му, ще се състои в това изкуственият интелект да може освен да предсказва, да предприема и действия за отстраняване на обстоятелствата, които биха довели до бъдещи проблеми.

Резултатите от проучването на ServiceNow показват също така, че AI и машинното обучение в момента са навлезли най-сериозно, когато става дума за корпоративния сектор, в сферата на киберсигурността – 24% пълна автоматизация, като се очаква до 2020 г. този процент да нарасне значително до нива от 70%.

Това определено има смисъл. Когато погледнете как е ставала автоматизацията в миналото, виждате едно дърво за вземане на решения с твърд кодиран "ако това, тогава това" тип правила. Сега, поради сложността, ние се отдръпваме от трудно кодираните решения и правилата трябва да бъдат пренаписани в движение. Това важи особено за сферата на сигурността, където залозите са невероятно високи. Машините могат да обработват набор от данни и да пренаписват правилата много по-бързо от хората. Помислете си по този начин: Лошите момчета използват машинно обучение за създаване на злонамерен софтуер, така че има смисъл да се използва машинното обучение за борба с него”, категоричен е директорът иновации на ServiceNow.

Дейв Райт дава и няколко съвета, като, по думите му, ако довчера дневният ред на CIO е бил свързан предимно със сферата на поддръжката на техническата инфраструктура в компаниите, то днес те са партньори на лидерите на компанията и са натоварени с намирането на начини за използването на новите технологии по такъв начин, че тяхната организация да е в челните позиции на пазара, в който оперира. А това включва разширяване на уменията на служителите, преструктуриране на бизнес процесите и стимулиране на усилията за цифрова трансформация.


2


Разбирането, че автоматизацията и машинното обучение заплашват работните места в ИТ индустрията е изключително погрешно. Машинното обучение и AI не отнемат работни места, те увеличават уменията на IT експертите. Факт е, че днешната среда е много по-сложна от когато и да било и не е възможно ИТ операциите да управляват всички различни части на бизнеса. Машинното обучение може да бъде най-добрият приятел на ИТ специалистите, но за целта те просто трябва да осъзнаят как то може да бъде използвано, за да улесни работата им. Най-добрият начин за постигане на това е да ги включите в процеса на проектиране”, съветва Дейв Райт и добавя, че хората трябва да са по-добри в дигитализирането на процеса на машинното обучение и след това просто да позволят на машините да вземат каквото им е нужно.

Машинното обучение има и няколко ключови аспекта. На първо място компаниите трябва да изчистят източниците си на данни, защото лошите данни водят до лоши изводи. “Повечето фирми имат огромно количество данни, голяма част от които могат да бъдат класифицирани като лоши заради погрешна информация. Данните, подавани в системите за машинно обучение, трябва да са с високо качество, за да доведат до взимането на най-добрите решения впоследствие”, обръща внимание Дейв Райт.

Не на последно място, компаниите трябва да преоценят и ключовите показатели за ефективността, които следят. Например ако предсказващите инструменти се използват за решаване на повреди, то правилният показател е средното време между самите повреди, а не средното време за фиксирането им.

Машинното обучение променя всичко, затова начинът, по който се измерва успехът, също трябва да се промени”, категоричен е Дейв Райт.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов