Ответственный ИИ в телекоммуникационной отрасли

За последнее десятилетие телекоммуникационная отрасль столкнулась с одной сложной проблемой за другой. Телекоммуникационные компании выдержали конкурентное давление со стороны быстро развивающихся технологических компаний, которые вошли в их основные секторы связи, связи и передачи данных. В надежде на стимулирование роста доходов телекоммуникационные компании стремились переосмыслить себя . Они создали новые технологически ориентированные продукты — от Интернета вещей (IoT) и программного обеспечения как услуги (SaaS) до потокового видео OTT (over-the-top). Они также рискнули выйти в смежные отрасли, такие как страхование, финансовые услуги и здравоохранение, чтобы предложить новые услуги B2C и B2B. Некоторые из этих инициатив были умеренно успешными. Но правда в том, что телекоммуникационные компании все еще с трудом конкурируют с более гибкими и более капитализированными технологическими компаниями.

ИИ дает телекоммуникационным компаниям еще один шанс переосмыслить себя. Цель состоит в том, чтобы стать организациями, изначально использующими ИИ, которые внедряют ИИ во все аспекты бизнеса, чтобы способствовать росту и обновлению. Если телекоммуникационные компании будут действовать быстро, они смогут стать лидерами в развертывании как генеративного ИИ (gen AI) для улучшения клиентского опыта и сокращения расходов, так и аналитического ИИ для оптимизации внутренних операций и инфраструктуры. Многие телекоммуникационные компании уже начали внедрять gen AI, получая значительную экономию затрат в таких областях, как маркетинг, продажи и обслуживание клиентов. Исследования McKinsey показывают, что ИИ gen может обеспечить значительный прирост EBITDA для телекоммуникационных компаний, при этом доходность приростной маржи увеличится на три-четыре процентных пункта за два года и на восемь-десять процентных пунктов за пять лет.

Однако телекоммуникационные компании не могут трансформироваться в компании, работающие на основе ИИ, не сосредоточившись при этом на ответственном ИИ (RAI - responsible AI), который представляет собой практику внедрения ИИ этичными, безопасными, прозрачными и соответствующими правилам способами. В жестко регулируемой телекоммуникационной отрасли структуры RAI, регулирующие подотчетность и прозрачность, имеют решающее значение для завоевания доверия потребителей, защиты конфиденциальных данных и защиты от угроз безопасности. Все это делает RAI чем-то большим, чем просто этическая практика для телекоммуникационных компаний. Это также императив бизнеса.

К 2040 году телекоммуникационные компании, использующие передовые методы ответственного использования искусственного интеллекта, могут получить до 250 миллиардов долларов прибыли по всему миру.

Как именно RAI может создавать ценность? Для начала, как и все развертывания ИИ, RAI может значительно улучшить бизнес-процессы и оптимизировать интеграцию технологий для снижения затрат. Эффективный RAI также может укрепить репутацию бренда, при этом более высокие показатели привлечения и удержания клиентов часто способствуют росту доходов. Кроме того, RAI может помочь снизить коммерческие и репутационные риски во всем наборе инструментов и приложений ИИ, гарантируя, что они будут работать на самом высоком уровне точности. Например, методы RAI могут помочь гарантировать, что чат-бот службы поддержки клиентов компании не будет использовать предвзятый, некорректный или неделикатный язык и что он никогда не будет рекомендовать продукт или услугу конкурента.

Сильная структура RAI включает модели зрелости, которые телекоммуникационные компании могут использовать для оценки текущих сильных и слабых сторон, а также передовой опыт для прохождения основных, развивающихся, возникающих и продвинутых стадий внедрения RAI. По мере развертывания такой структуры телекоммуникационные компании будут уточнять свои индивидуальные дорожные карты RAI, включая то, как структурировать и внедрять модели управления, технологии и эксплуатации. Структуры RAI могут гарантировать, что развертывания ИИ телекоммуникационной компании будут соответствовать целям доходов и бизнеса.

Использование стандартных отраслевых фреймворков RAI

Телекоммуникационные компании могут извлечь выгоду из RAI несколькими способами: лучшие бизнес-результаты, конкурентное преимущество, устойчивый рост, возросшее доверие клиентов, повышенная операционная эффективность, более сильное привлечение талантов и, конечно, финансовая выгода. Дальновидные телекоммуникационные компании признают, что надежное управление RAI служит набором «хороших тормозов», которые позволяют им «ехать быстрее», чтобы использовать весь потенциал ИИ, одновременно снижая риски.

Одним из самых больших препятствий для развертывания RAI телекоммуникационными компаниями является отсутствие отраслевых стандартов. Телекоммуникационные компании хотят развертывать RAI, но не существует единой согласованной структуры, которая помогла бы им в этом. Таким образом, вместо того, чтобы активно внедрять RAI, телекоммуникационные компании действуют реакционно, добавляя частичные стандарты управления по мере появления новых нормативных требований. Такой подход помогает телекоммуникационным компаниям избегать юридических и финансовых последствий, но не приводит к сплоченному и стратегическому развертыванию RAI, необходимому для подпитки инноваций.




Многие правительства предложили или приняли законодательство, гарантирующее, что внедрение ИИ будет справедливым, прозрачным, подотчетным и безопасным (таблица 1). Международные организации предложили глобальные политики для RAI, но ни одна из этих политик не была принята в широком масштабе (таблица 2). И ни одно из этих правил или политик не относится конкретно к телекоммуникационной отрасли.

Правительства крупнейших стран мира приняли или предложили законы, способствующие регулированию безопасного и прозрачного использования ИИ по состоянию на сентябрь 2024 г.

• США. Указ о безопасной, защищенной и заслуживающей доверия разработке и использовании искусственного интеллекта (вступил в силу). Обеспечивает безопасную, надежную и заслуживающую доверия разработку ИИ с помощью руководящих принципов и единого подхода к управлению, уделяя особое внимание защите американских граждан и продвижению американского лидерства за рубежом.
• Евросоюз. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Решает этические вопросы и проблемы внедрения в различных секторах (например, образование, энергетика, финансы и здравоохранение), уделяя особое внимание качеству данных, прозрачности, человеческому контролю и подотчетности.
• Канада. Закон об искусственном интеллекте и данных. Поможет гарантировать, что системы ИИ, развернутые в Канаде, являются безопасными и недискриминационными, а также будет обеспечивать ответственность предприятий за то, как они разрабатывают и используют эти технологии.
• Япония. Закон о защите личной информации. Устанавливает правила и положения, касающиеся сбора, использования и обработки личной информации предприятиями и государственными учреждениями.
• Китай. Меры по управлению услугами генеративного искусственного интеллекта. Компании, предоставляющие услуги генеративного ИИ (gen AI) населению, будут нести ответственность за результаты своей работы и будут требовать, чтобы данные, используемые для обучения их алгоритмов, соответствовали строгим требованиям.
• Австралия. Австралийская структура генеративного искусственного интеллекта в школах. Руководит ответственным и этичным использованием инструментов искусственного интеллекта таким образом, чтобы это приносило пользу учащимся, школам и обществу.

Международные организации предложили глобальную политику ответственного.

• ОЭСР. Рекомендация Совета по искусственному интеллекту (ОЭСР, 2019). Первый набор межправительственных политических рекомендаций по ИИ Принят 42 странами, поддержан ЕС. Оказывает влияние на международную политику, хотя и не имеет обязательной юридической силы.
• GPAI. Глобальное партнерство по искусственному интеллекту (GPAI, 2020). Многосторонняя инициатива, призванная преодолеть разрыв между теорией и практикой в ​​области ИИ. Поддерживает передовые исследования и прикладную деятельность, ориентированную на приоритеты, связанные с ИИ. Публикует различные отчеты и рекомендации по ответственному ИИ.
• ЮНЕСКО. Рекомендация по этике искусственного интеллекта (ЮНЕСКО, 2021 г.). Проект соглашения, определяющего общие ценности и принципы, которые помогут обеспечить здоровое развитие ИИ Принят всеми 193 государствами-членами ЮНЕСКО
• ВОЗ. Этика и управление искусственным интеллектом в здравоохранении (ВОЗ, 2021). Выявляет этические проблемы и риски, связанные с использованием ИИ в здравоохранении. Включает шесть принципов консенсуса, которые помогут гарантировать, что ИИ принесет пользу обществу во всех странах. Предоставляет набор рекомендаций по управлению.

Хотя ассоциации телекоммуникационной отрасли добиваются прогресса в определении стандартов RAI, все еще существуют препятствия на пути к достижению успеха в краткосрочной перспективе:

• Ограниченное руководство со стороны центральных организаций. Ассоциации телекоммуникационной отрасли и органы по установлению стандартов могут продемонстрировать большее лидерство в продвижении практик RAI. Хотя некоторые организации активно продвигают RAI, немногие разработали комплексные структуры или предоставили четкие указания своим членам. Этот пробел мешает телекоммуникационным компаниям внедрять передовой опыт и достигать последовательных стандартов ответственности ИИ.
• Ограниченная доступность отраслевых бенчмарков RAI. Отсутствие бенчмарков RAI в телекоммуникационной отрасли создает существенную проблему для телекоммуникационных компаний. Бенчмарки служат ориентирами, которые позволяют компаниям оценивать свою производительность относительно отраслевых стандартов и определять области для улучшения. Без этих бенчмарков телекоммуникационные компании не имеют метрик для оценки своего прогресса в реализации RAI. Этот разрыв усложняет усилия по повышению прозрачности, поскольку ключевые заинтересованные стороны, включая регулирующие органы, потребителей и партнеров, не имеют четких стандартов, по которым можно было бы оценивать инициативы телекоммуникационной компании в области ИИ.

Четыре характеристики рамок RAI для телекоммуникационных компаний

Какие конкретные характеристики должна включать структура RAI для телекоммуникационных компаний? Сильная структура RAI для телекоммуникационной отрасли может включать четыре ключевые характеристики:

• Модели зрелости, специфичные для отрасли. Эти инструменты помогают телекоммуникационным компаниям оценить готовность к RAI и определить конкретные контрольные показатели для каждого уровня. Модели учитывают уникальные цели и проблемы телекоммуникационных компаний с ИИ в свете высококонкурентного рынка, взаимосвязанных сетей и обширного воздействия потребительских данных.
• Четкие руководящие принципы RAI. Эти структурные элементы предлагают всесторонний обзор различных элементов, составляющих стратегию RAI, включая управление, управление рисками, качество данных и этические принципы.
• Лучшие практики. Эти практические стратегии показывают телекоммуникационным компаниям, как эффективно внедрять RAI, включая проверенные практики, которые передовые телекоммуникационные компании уже успешно внедрили и измерили.
• Метрики прогресса. Эти руководящие принципы измерения описывают практические шаги, которые могут предпринять телекоммуникационные компании для улучшения своих возможностей RAI и прохождения каждого этапа зрелости: базового, развивающегося, эффективного и продвинутого.

Отраслевые модели зрелости для оценки и постановки целей

Эффективная структура RAI должна включать простой в использовании инструмент моделирования зрелости, который поможет телекоммуникационным компаниям полностью понять базовую готовность к ИИ и выявить возможности для роста и улучшения. Модели зрелости помогают телекоммуникационным компаниям раскрыть весь потенциал ИИ на каждом этапе развертывания.

Операторы, только начинающие путь RAI, могут использовать модели зрелости для установления и измерения основных базовых требований. К ним относятся принятие основных принципов RAI, определение ключевых ролей и обязанностей и создание начальных структур управления. Базовые требования также включают в себя разработку кодекса этики для ИИ, назначение главного должностного лица по ИИ и создание совета по управлению ИИ. Компании на этой базовой стадии принятия RAI в основном стремятся улучшить определенные аспекты своей деятельности, такие как повышение операционной эффективности или автоматизация рутинных задач, таких как обслуживание клиентов.

На другом конце спектра находятся компании на продвинутой стадии внедрения RAI. Эти телекоммуникационные компании используют ИИ для создания высокоэффективных вариантов использования, ориентированных на клиентов, и глубоко интегрируют ИИ в стратегические процессы принятия решений. Примерами являются использование ИИ для создания персонализированного клиентского опыта, для анализа огромных объемов данных для формирования стратегических идей или для стимулирования инноваций в разработке продуктов. Таким образом, модели зрелости должны интегрировать контрольные показатели и передовой опыт для продвинутых пользователей, включая сложные структуры управления рисками, комплексные модели управления и процессы непрерывного мониторинга и улучшения. Для компаний на продвинутой стадии модели зрелости могут также включать процессы аудита ИИ для обеспечения прозрачности и подотчетности.

Четкие рекомендации RAI для определения общей стратегии

Эффективная структура RAI описывает каждый шаг стратегии ИИ телекоммуникационной компании и долгосрочную дорожную карту. Она включает определения для управления процессами, управления рисками, качества данных и этики, а также стратегические и операционные передовые практики для продвижения этих политик на каждом этапе зрелости RAI. Ниже приведены основные компоненты структуры RAI.

Стратегия. Это определяет видение и принципы управления RAI в соответствии с ценностями и стратегическими целями организации. Вот что должна включать надежная стратегия:

• Видение. Четкое определение того, что RAI означает для организации и как это согласуется с более широкой миссией компании.
• Принципы. Основополагающие этические принципы, которые направляют разработку и внедрение ИИ, обеспечивая справедливость, прозрачность, подотчетность и инклюзивность.
• Согласование. Руководящие принципы, гарантирующие, что стратегия RAI соответствует стратегическим целям организации.
• Правила. Правила, обеспечивающие соблюдение местных и международных стандартов для снижения рисков несоответствия.

Активаторы. Они активируют четко определенные лучшие практики, которые являются неотъемлемой частью комплексной дорожной карты RAI. Ключевые особенности включают следующее:

• Инструменты. Перечень ответственных инструментов ИИ, которые организация будет использовать для проверки модели, обнаружения предвзятости и интерпретируемости, чтобы гарантировать этическую разработку ИИ.
• Обучение. План непрерывного обучения и подготовки, помогающий сотрудникам понять этические аспекты и технические аспекты ИИ.
• Управление изменениями. Структурированный подход, который организация будет использовать для перехода отдельных лиц, команд и организаций к практикам RAI
• Коммуникация. Четкие, каскадные каналы коммуникации, гарантирующие, что все в организации соответствуют стратегии и принципам RAI.

Операционная модель. Это помогает обеспечить наличие нужных талантов, структур управления, состава команды и процессов, позволяющих компаниям внедрять RAI во всех видах деятельности. Критические элементы включают следующее:

• Талант. Набор и развитие профессионалов с необходимыми навыками в области ИИ, этики и управления.
• Управление. Надежные структуры управления, определяющие роли, обязанности и процессы принятия решений, связанных с RAI.
• Структура команды. Формирование кросс-функциональных команд, включающих специалистов по данным, специалистов по этике, юристов и руководителей бизнеса.
• Процессы. Внедрение стандартизированных процедур разработки, развертывания и мониторинга RAI для обеспечения согласованности и подотчетности.
• Культура. Создание культуры этической осведомленности и ответственности в отношении ИИ, которая побуждает сотрудников высказываться о потенциальных проблемах.

Риск. Это подчеркивает важность проактивного мониторинга и снижения рисков, связанных с ИИ, и включает в себя следующее:

• Измерение. Разработка метрик и KPI для оценки производительности и рисков систем ИИ.
• Мониторинг. Постоянное наблюдение за моделями ИИ на предмет наличия признаков предвзятости, ошибок или других проблем с помощью таких методов, как управление рисками и аудит сторонних решений.
• Обзоры. Внедрение строгих процессов обзора и проверки, таких как «красная команда» (симуляция атак для выявления уязвимостей) и «военные игры» (модели стресс-тестирования в гипотетических сценариях)
• Отчетность. Регулярное документирование и общение с заинтересованными сторонами для обеспечения прозрачности и содействия принятию обоснованных решений в области ИИ.

Лучшие практики внедрения RAI в телекоммуникационном секторе

Структура RAI для телекоммуникационной отрасли должна предоставлять конкретные передовые практики для каждого из четырех ключевых компонентов, описанных выше. Эти передовые практики могут помочь телекоммуникационным компаниям применять общие принципы RAI таким образом, чтобы признавать уникальные проблемы и возможности отрасли, такие как использование ИИ для оптимизации сети или прогнозирования оттока клиентов. Комплексная структура RAI предоставляет передовые практики для каждого уровня зрелости — базового, развивающегося, эффективного и продвинутого — создавая дорожную карту, которая помогает телекоммуникационным компаниям переходить с одного уровня на другой.

Ниже приведены примеры передовых методов, которые телекоммуникационные компании могут использовать на базовом уровне развертывания RAI, хотя полная структура предоставит большее количество передовых методов и адаптирует их более конкретно к ситуации отдельной телекоммуникационной компании:

• Стратегия:
• Видение. Напишите заявление высокого уровня, в котором будет сформулирована приверженность организации RAI, которая будет соответствовать более широкой миссии и послужит путеводной звездой для всех видов деятельности в области ИИ.
• Принципы. Определите начальные этические принципы, которые обеспечивают четкую структуру для RAI, касающуюся справедливости, прозрачности, подотчетности и инклюзивности.
• Согласование. Разработайте дорожную карту для включения принципов ИИ в общие бизнес-цели организации.
• Нормативные акты. Проведите предварительное исследование, чтобы понять нормативные требования как на национальном, так и на международном уровнях.
• Способствующие факторы:
• Инструменты. Найдите и внедрите первый набор инструментов RAI, которые помогут с проверкой модели, обнаружением смещений и интерпретируемостью.
• Обучение. Проведите начальную программу обучения, чтобы информировать сотрудников об этических последствиях использования ИИ, чтобы повысить осведомленность о практиках RAI во всей организации.
• Управление изменениями. Запустите базовые процессы, чтобы помочь организации адаптироваться к RAI, например, создайте простую дорожную карту для описания процесса перехода.
• Коммуникация. Выберите каналы — например, информационный бюллетень, блог, веб-сайт или платформу социальных сетей — для распространения информации среди сотрудников и внешних заинтересованных сторон о принципах RAI компании.
• Операционная модель:
• Талант. Разработайте план по привлечению необходимых талантов для развертывания RAI, включая требуемых новых сотрудников и планы по повышению квалификации существующих сотрудников.
• Управление. Создайте первоначальную структуру управления, которая определяет роли и обязанности ключевых заинтересованных сторон и описывает основные процедуры.
• Структура команды. Проведите высокоуровневую инвентаризацию существующих сотрудников, включая специалистов по обработке данных, разработчиков, ИТ-персонал, юридических экспертов, менеджеров по продуктам и руководителей предприятий, которые потенциально могли бы присоединиться к кросс-функциональной команде для поддержки инициатив RAI.
• Процессы. Исследуйте стандартизированные процедуры разработки, развертывания и мониторинга ИИ и внедрить первоначальный набор унифицированных процедур.
• Культура. Создайте начальную внутреннюю коммуникационную кампанию для внедрения концепции RAI.
• Риск:
• Измерение. Разработайте базовые метрики и ключевые показатели эффективности для оценки эффективности ранних систем RAI и создать начальные рамки измерения.
• Мониторинг. Установите базовые процессы для постоянного наблюдения за моделями ИИ с целью обнаружения признаков предвзятости, ошибок или других проблем.
• Обзор. Разработайте первоначальные процессы обзора и оспаривания, включая планы по созданию «красных команд» и проведению военных игр.
• Отчетность. Создайте механизмы отчетности для документирования и распространения результатов RAI, включая базовые отчеты для информирования заинтересованных сторон о состоянии инициатив в области ИИ.

Показатели прогресса для перехода от базового к продвинутому уровню зрелости

Эффективная структура RAI должна предлагать структурированный путь для телекоммуникационных компаний по улучшению зрелости RAI с течением времени. На каждом уровне зрелости структура должна включать конкретные показатели прогресса, которые телекоммуникационная компания должна достичь для перехода на следующий уровень.

Например, на базовом уровне одной из метрик прогресса может быть: «Поделиться видением компании RAI со всеми сотрудниками посредством внутренней коммуникационной кампании и проверить их знания программы с помощью механизма обратной связи». На развивающемся уровне метрикой может быть: «Завершить многокомпонентную программу обучения рискам для кросс-функциональной команды RAI». А на уровне выполнения метрикой может быть: «Разработать и запустить инновационную лабораторию RAI для содействия постоянному совершенствованию и экспериментированию».

У каждой телекоммуникационной компании будут свои цели по развертыванию RAI, поэтому показатели их прогресса будут различаться в зависимости от уникальных целей, определенных в их первоначальных дорожных картах.

Телекоммуникационные компании со структурированными практиками RAI являются не только лидерами с этической точки зрения; они также могут генерировать миллиарды долларов дополнительной стоимости.

Источник

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/responsible-ai-a-business-imperative-for-telcos

Responsible AI: A business imperative for telcos. October 18, 2024

Andrea Travasoni, Benjamim Vieira, Ferry Grijpink, Roger Roberts, Cécile Prinsen and Víctor Trigo.

Ответственный ИИ: бизнес-императив для телекоммуникационных компаний. 18 октября 2024 г.|
Андреа Травасони, Бенджамим Виейра, Виктор Триго, Ферри Грэйпинк, Роджер Робертс, Сесиль Принсен.

Апология математика

Из книги "Апология матетатика" Харди.

Серьезность теоремы

«Серьезность» теоремы определяется не ее практическими последствиями, которых ничтожно мало, а значимостью соединенных в ней математических идей. Говоря обобщенно, математическая идея «значима», если она логично и понятно связывает между собой множество других математических идей. Таким образом, серьезная теорема — та, что связывает значимые идеи, — наверняка повлечет за собой прогресс как в самой математике, так и в других науках.

Серьезность теоремы заключается, конечно, не в ее влиянии — последнее лишь подтверждает ее серьезность. Красота математической теоремы во многом зависит от ее серьезности

Примеры серьезных теорем.

1. Теорема Евклида о бесконечности множества простых чисел.
2. Доказательство Пифагора, подтверждающее «иррациональность» квадратного корня из двух.
3. Очень красивая теорема — теорема Ферма «о двух квадратах».
4. Теорема Кантора о «несчетности» континуума.

На теореме Евклида держится вся арифметика. Простые числа — как строительный материал, и теорема Евклида гарантирует, что этого ресурса нам хватит для решения всех арифметических задач. А вот область применения теоремы Пифагора гораздо шире, и сформулирована она гораздо лучше.

Теорема Евклида гарантирует, что мы располагаем достаточным количеством строительного материала для создания полноценной арифметики целых чисел. А теорема Пифагора и ее следствия показали, что такой арифметикой нам не обойтись, так как существует множество достойных внимания величин, измерить которые в целых числах нельзя; диагональ квадрата — лишь самый очевидный тому пример.

Значимость идеи  

Значимая математическая идея (и, соответственно, серьезная теорема) должна обладать определенной степенью обобщенности; то есть быть составляющей многих математических конструкций и входить в доказательства различных теорем. Серьезная теорема, как бы узко она ни была сформулирована изначально (как теорема Пифагора), должна позволять достаточно широкие обобщения и представлять целый класс теорем подобного рода.

Концепция «иррациональных чисел» глубже концепции целых, а теорема Пифагора, соответственно, глубже Евклидовой.

Обе теоремы (и под теоремами я, разумеется, имею в виду и их доказательства) отличает высокая степень непредсказуемости в сочетании с непреложностью и экономностью. Доводы поражают своей неожиданностью, применяемые методы кажутся по-детски простыми по сравнению с далекоидущими последствиями; при этом выводы неопровержимы. В рассуждениях нет нагромождения подробностей — каждая строчка бьет в цель.

О реальности, математической и физической

Очень часто, например, астроном или физик спешат объявить, что вывели «математическое доказательство», объясняющее определенное поведение Вселенной. Подобные заявления, если воспринимать их буквально, - полнейший вздор. Невозможно доказать математически, что назавтра наступит затмение, ибо затмения, как и прочие физические явления, не являются частью абстрактного мира математики.

Я убежден, что математическая реальность находится вне нас, что наша задача — открывать или просто наблюдать ее и что теоремы, которые мы доказываем и высокопарно называем собственными «творениями», — всего лишь заметки по ходу наших наблюдений.

Какой бы ни была реальность физика, в ней мало или вообще нет признаков того, что под реальностью подразумевает здравый смысл. Стул может быть как множеством взаимосвязанных электронов, так и божественным замыслом: любое из этих определений имеет свои достоинства, но ни одно не соответствует представлениям здравого смысла.

Ни физикам, ни философам до сих пор не удалось дать убедительное определение «физической реальности» или объяснить, как от запутанного нагромождения фактов или ощущений физик переходит к созданию объектов, которые зовутся «реальными». Поэтому утверждать, будто нам понятна суть физики, мы не можем, зато вполне представляем себе, чем именно занимается физик. Физик пытается свести разрозненную массу не связанных между собой фактов к некой упорядоченной системе абстрактных отношений, позаимствовать которую можно только в математике.

Математик же, напротив, имеет дело с собственной математической реальностью, на которую я смотрю с точки зрения «реалиста», а не «идеалиста» В любом случае (в чем и состоял мой главный тезис) реалистичный взгляд возможен скорее в математической, чем в физической реальности, потому что объекты в математике куда ближе к тому, чем кажутся.

Стул или звезда нисколько не похожи на то, какими нам видятся; и чем больше мы о них думаем, тем размытее их очертания в тумане порождаемых ими ощущений. Тогда как число «2» или «317» никак не зависит от ощущений, а их свойства становятся лишь отчетливее по мере их изучения. Современная физика как раз лучше всего вписывается в идеалистическую философию: я этому не верю, но так говорят признанные физики. Фундаментальная же математика представляется мне камнем, на котором зиждется весь идеализм: 317 — простое число не потому, что мы так думаем или наше мышление имеет ту или иную направленность, а потому, что так оно и есть, так устроена математическая реальность.


---

Однажды я написал: «Наука считается полезной, если ее развитие обостряет существующее неравенство в распределении богатства или еще более явно способствует разрушению человеческой жизни». Эту фразу, написанную в 1915 году, неоднократно цитировали (как за, так и против меня). Разумеется, ее следует рассматривать как чисто риторическое заявление, вполне, впрочем, простительное, учитывая время его появления. — Примеч. авт.
---

Харди Годфри Гарольд. АПОЛОГИЯ МАТЕМАТИКА

Use case gen AI

Некоторые варианты использования генеративного ИИ

НИОКР

• Конкурентный анализ интеллектуальной собственности/патентов
• Быстрая идея для визуализации
• Быстрое тестирование потребителями и итерации продукта
• Быстрое проектирование для оптимизации параметров, например, прочности, материалов, технологичности
• Анализ мнений клиентов

Коммерческое использование

• Консультант в режиме реального времени для торговых представителей
• Оптимизация элементов маркетинга посредством автоматизированного A/B-тестирования (сплит-тестирования)
• Выявление и приоритизация "лидов"
• Автоматизированное создание многоканальных маркетинговых рабочих процессов
• Рекомендации по дополнительным и перекрестным продажам

Цепочка поставок

• Проектирование склада с использованием цифрового моделирования
• Оптимизация доставки заказов
• Автоматизация складских операций посредством аналитики в реальном времени
• Улучшение маршрутов
• Поддержка управления рисками с агрегацией и синтезом данных

Производство

• Планирование технического обслуживания и управление заказами на работу
• Улучшение графика
• Выявление проблем с использованием обработки изображений/видео
• Оптимизация производственного плана
• Достижение идеальных условий

Закупки

• Отчет о состоянии рынка категории
• Распознавание схем мошенничества
• Аналитика контрактов и оптимизация сроков
• Чат-бот статуса заказа на покупку
• Анализатор репозитория контрактов ИИ

Корпоративные функции

• Самообслуживаемые и автоматизированные функции управления персоналом
• Поддержка встреч с использованием генеративного ИИ
• Обобщение финансовых объявлений
• Панель управления финансовым планированием
• Автоматизация учета с классификацией данных

Совокупный потенциал искусственного интеллекта означает, что компании, которые внедряют эти технологии и делают это раньше конкурентов, могут получить значительную бизнес-ценность и добиться конкурентного преимущества.

Успешные преобразования поколения ИИ требуют создания возможностей в шести областях:

• разработка стратегии развития искусственного интеллекта в соответствии с общей технологической стратегией для достижения конкурентного преимущества;
• создание масштабируемого технологического стека и инфраструктуры для поддержки решений ИИ нескольких поколений;
• создание надежной базы данных для масштабирования искусственного интеллекта в масштабах всей организации;
• определение операционной модели, объединяющей бизнес, операции и технологии;
• выявление и удержание нужных талантов и навыков, необходимых для развития поколения ИИ;
• обеспечение масштабного внедрения, а также управление рисками и ответственное использование.

Источник

Generative AI: The packaging and paper industry’s next frontier. November 1, 2024 

https://www.mckinsey.com/industries/packaging-and-paper/our-insights/generative-ai-the-packaging-and-paper-industrys-next-frontier

Top-10 рисков по состоянию на 2025 год

 https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-10-risks-defining-future/

Одна примечательная и прочие Теории трудовой мотивации

В.Герчиков. "Методика трудовой мотивации". Данная методика выделяет 5 типов трудовой мотивации:

• "инструментальный" тип - нужны только деньги ("ничего личного, только бизнес"),
• профессиональная мотивация - ценится содержание работы, работа - способ доказать и показать себе и другим свою способность выполнить работу, которая другим не под силу,
• хозяйская мотивация - чувство "хозяина", стремление взять на себя полную ответственность, нетерпимость к командам сверху и со стороны,
• "патриотический" тип -  быть нужным, снискать признание руководства,
• люмпенизированный тип - нет стремления работать, работа только для того, чтобы избежать наказания.

Данные пять типов с моей точки зрения хорошо описывают 80% ситуаций. Прикладной характер данной типологии ярко проявляется при подборе персонала. В частности, в следующих сложных ситуациях. Допустим, имеются два класса работы, характеризуемые наличие начальства и бюджета.

1. Есть начальник, нет бюджета. На эту работу идеально подходит "патриотический" тип и категорически противопоказан хозяйственник.
2. Нет начальника, есть бюджет. Противопоказан патриот. Профессионалы и хозяйственники. 

На должности генерального директора предпочтителена персона с хозяйской мотивацией.

* * *

Источник данной таблицы "Памятка управленцу: все основные теории трудовой мотивации ясно и кратко". Фёдopoва Н.В., кандидат экономических наук

Название теории, авторы	Основная концепция
Классическая теория научного менеджмента (Фредерик Тейлор, Фрэнк Гилбрет, Гарри Грант и др.)	Работники организации в значительной степени заинтересованы в труде, если материальное вознаграждение тесно связано с результатами их труда. Денежное стимулирование — единственная основа высоких производственных показателей
Теории X и Y(Дуглас МакГрегор)	Некоторые не любят работать «от рождения», поэтому они могут хорошо работать только под постоянным наблюдением и принуждением (теория X). Другие сами мотивируют для себя потребность трудиться и находят внутреннее удовлетворение в труде — правда, если для этого созданы необходимые условия (теория Y)
Теория Z (Уильям Оучи)	Забота о каждом работнике организации, качестве трудовой жизни, привлечение работников к групповому принятию решений — вот предпосылки раскрытия их потенциала
Теория человеческих отношений (Фредерик Дж. Ретлисбергер, Элтон Мэйо, Ренсис Лайкерт)	Ключевым фактором мотивации является руководитель. Именно руководитель должен дать почувствовать работнику, что он является членом коллектива и занимает в нем важное место. При этом исповедуется демократический стиль руководства
Теория иерархии потребностей (Абрахам Маслоу)	В иерархии потребностей выделяют пять уровней:  физиологические потребности;  потребность в безопасности (как физической, так и экономической); потребность в любви, принадлежности (социальные потребности); потребность в уважении, признании;  потребность в самовыражении.  Если удовлетворены потребности низших уровней, то для мотивации работника к труду нужно активизировать следующий, более высокий уровень потребностей
Фактор «2» (Фредерик Герцберг)	В двухфакторной модели трудовой мотивации выделяются две большие категории:  гигиенические факторы; мотиваторы.  Гигиенические факторы, факторы поддержки (политика компании и управление, условия труда, заработная плата, межличностные отношения с руководителем, степень непосредственного контроля за работой) носят превентивный характер и могут вызывать у работника чувство неудовлетворенности, но они не являются мотивирующими факторами. К мотиваторам относятся потребности более высокого порядка, такие, как производственные достижения, общественное признание, работа сама по себе, ответственность и возможность карьерного роста. Задача менеджмента — устранение раздражителей (удовлетворение базовых потребностей) и использование мотиваторов (удовлетворение высших потребностей)
Теория заученных потребностей (Дэвид МакЛелланд)	Выделяются три доминирующие потребности: причастности (аффилиация); власти; успеха.  Путем установления порядка вознаграждения (признание, продвижение по служебной лестнице, достижение определенного общественного положения и т.п.) и усиления ожидания, что вознаграждение будет результатом лучшего поведения или работы, можно усилить мотивацию более производительной и качественной работы
Теория ERG (Клейтон Альдерфер)	Выделяют три группы потребностей:  потребности существования (выживание, физическое благополучие, оплата труда) — Existence Needs;  потребности в связях (межличностные связи, установление контактов, уважение, оценка личности) — Relatedness Needs;  потребности в росте (внутреннее стремление к развитию творческого потенциала, к самореализации) — Growth Needs. Согласно ERG-теории отвергается жесткая иерархия
Теория установки целей (Эдвин А. Локе)	Сознательные потребности работника определяют его действия. Цель будет воздействовать на прилагаемые усилия и влиять на выбор поведения
Теория изменения поведения, теория подкрепления (Беррес Фредерик Скиннер)	Поведение может быть управляемо, уточнено и изменено благодари определенным изменениям в системе поощрений и наказаний
Теория предпочтений, ожиданий VIE (Виктор Врум)	Мотивация поведения работника определяется тремя факторами: силой уверенности в том, что конкретные действия приведут к конкретному результату; силой уверенности в том, что конкретный результат приведет к конкретному вознаграждению; привлекательностью или приемлемостью вознаграждения. Сила мотивации есть функция от суммы валентностей результатов (включая инструментальность), умноженных на ожидание, причем валентность (V— Valence) — это устойчивость предпочтений работника относительно конкретного результата (Y=+1, 0, -1);  инструментальность или значимость (I — Instrumentality) — это эталон субъективной оценки работника: ведет или не ведет исходное действие к достижению поставленной цели (-1 < I< +1);  ожидание (Е — Ехреctancy) — это вероятность достижения определенного результата (0 < I < 1)
Теория справедливости, равенства или беспристрастности (Дж. Стейси Адамс)	Основным источником трудовой мотивации является беспристрастность или справедливость, которую работник ожидает встретить в трудовом коллективе. Если отношение «отдача — выход», которое получает работник (вознаграждение), к «вкладу — входу» в выполнение работы оказывается не равным с его точки зрения аналогичным соотношениям у других работников, то это признак несправедливости и соответственно предпосылка возникновения психологического напряжения. В соответствии с данной теорией адекватность вознаграждения оценивается по соотношению «входа» и «выхода»
Комплексная процессуальная теория мотивации (Лайман Портер, Эдвард Лоулер)	Включает в себя элементы теории ожиданий и теории справедливости. Базируется на пяти переменных величинах:  затраченные усилия;  восприятие, ожидание;  полученные результаты;  вознаграждение;  степень удовлетворения.  Основной вывод: результативный труд ведет к удовлетворению
Теория «математического» ожидания (Джон Аткинсон, Н. Физер)	Мотивация работника к реализации определенной задачи есть функция, составляющими которой являются сила мотива производительного труда, субъективная вероятность (ожидание) успеха и привлекательность задачи (валентность)
Теория атрибуции (Фриц Хайдер)	Внутренние силы (личные качества, такие, как способности, усилия, утомляемость) и внешние силы (свойства окружающей среды), дополняя друг друга, определяют поведение работника. Теория атрибуции — это теория о том, как люди объясняют поведение других: приписывают ли они причину действий внутренним диспозициям человека (чертам характера, мотивам и установкам) или внешним ситуациям
Теория контроля (Уильям Глассер)	Связана с ощущениями работника, а именно с тем, насколько он контролирует свою производственную деятельность. Считается, что от осознанного контроля зависит удовлетворенность трудом
Теория представительства (Мишель Дженсен, Уильям Мексинг)	Ключевым моментом теории является то, что интересы собственников организации и ее работников могут различаться, причем это расхождение можно уменьшить посредством установления соответствующих вознаграждений
Теория Джона П. Кэмпбелла, Марвина Д. Даннетта, Эдварда Е. Лоулера и Карла Е. Уэйка мл.	Мотивирующее воздействие на людей оказывает определение того, насколько настоятельны их потребности и ожидания, насколько их действия побуждают к достижению поставленной цели и каких результатов достигли другие люди при подобных обстоятельствах
Теория Герберта Кауфмана	Организационная и профессиональная специализация могут развивать желание и возможность работников соответствовать целям организации
Теория Роберта Престаса	Предложена тройная классификация моделей организационного приспособления:  «продвигающиеся вверх» — те, кто понимает и принимает все ценности организации;  «индифферентные» — те, кто отвергает такие ценности и находит личное удовлетворение вне работы;  «амбивалентные» — те, кто хочет пользоваться благами, которые дает организация, но не отвечает ее требованиям
Теория Вернера Зигерта и Лючии Ланга	Критерий оптимальности мотивации и поощрений — обеспечение взаимной удовлетворенности организации (руководства) и индивида. Внимание акцентируется на эмоциональной стороне производственных проблем
Теория В. Арнольда	Результативность мотивации определяется направлением и качеством усилий, а не их суммированием. Продуктивность мотивации усиливается энергией целенаправленности поведения, продвижением личности к эффективным для организации поступкам
Концепция редизайна труда (Дж. Хакман и Грег Олдхэм)	Мотивированность работой следует измерять с помощью следующих пяти характеристик:  разнообразие работы;  законченность работы;  значимость работы;  автономность в работе;  обратная связь (возможность оценки результатов собственных усилий)
Теория Томаса Стюарта	Работа с персоналом требует создания комплексных мотивационных программ. При этом работники организации получают в свои руки четыре символа освобождения: информацию, знания, власть и вознаграждение

Фазы развития технологии ИИ

В нашу эпоху быстрой технологической трансформации искусственный интеллект (ИИ) стоит на грани превращения в мощную технологию общего назначения, подобную электричеству или паровому двигателю. Эти основополагающие технологии фундаментально меняют отрасли и переопределяют общество, следуя эволюционной траектории, которая движется от небольших улучшений к изменениям на системном уровне. История показывает нам, что для реализации полного потенциала GPT требуется как понимание их прогрессивных фаз, так и дальновидное мышление, особенно для того, чтобы избежать отставания производительности, которое преследовало предыдущие технологические революции.

Понимание технологий общего назначения и их фаз

Технологии общего назначения имеют три основные характеристики: они всепроникающие, постоянно совершенствуются и служат платформами для других изобретений и инноваций. Такие технологии, как электричество, паровой двигатель и Интернет, обладают этими характеристиками и стали катализаторами волн изобретений, инноваций и производительности. ИИ обладает теми же характеристиками и имеет потенциал для преобразования бесчисленных секторов, способствуя прогрессу в здравоохранении, логистике, финансах и не только.

Различие между изобретением и инновацией. Технологии общего назначения являются важными драйверами изобретений. Они по своей природе создают совершенно новые пространства возможностей, которые позволяют разрабатывать прорывы, которые переопределяют то, что возможно в отраслях и обществе, устанавливая совершенно новые пути и возможности, не имевшие аналогов ранее. Например, паровой двигатель привел к изобретению механизированного производства и железных дорог, электричество привело к появлению электродвигателей и современных средств связи, а Интернет подстегнул создание цифровых услуг, электронной коммерции и облачных вычислений.

Хотя технологии общего назначения часто приводят к инновациям – улучшениям или адаптациям, которые улучшают существующие процессы – они в первую очередь катализируют изобретение, предоставляя основополагающие возможности, которые делают возможными совершенно новые виды решений. По мере продвижения каждой технологии общего назначения непрерывно расширяется горизонт для дальнейших изобретений и креативности, создавается платформа для последующих инноваций, извлекающих выгоду из этих основополагающих прорывов.

Четыре основные фазы развития технологий общего назначения:

• Текущее состояние: До того, как технология получила широкое распространение, отрасли работали исторически состоящей структуре, используя устоявшиеся процессы. Процессы часто являлись ручными и не обладали эффективностью по сравнении с эффективность новой технологии. В случае с электричеством, например, фабрики полагались на централизованные паровые двигатели для питания машин, что требовало жесткой компоновки, многочисленных регулировок и высокого уровня обслуживания.
• Точечные решения: Первоначальное использование технологии, как правило, фокусировалось на изолированных задачах или функциях, которые улучшаются для конкретных выгод без фундаментального изменения системы. Ранние последователи электричества заменили паровые двигатели электродвигателями, но сохранили модель центрального приводного вала, увидев улучшения в надежности питания и управлении без структурных изменений.
• Более широкие применения: По мере того, как технология распространяется по функциям, она начинает создавать взаимосвязи, которые повышают общую производительность. Когда электродвигатели начали приводить в действие отдельные машины, заводские планировки стали гибкими, что повысило производительность, при этом продолжая следовать структурам сборочной линии.
• Изменение на уровне системы: На последнем этапе происходит фундаментальная перестройка операций или целых отраслей. Когда фабрики полностью перешли на электричество, они смогли избавиться от центральных шахт, децентрализовать операции и внедрить сборочные линии, обеспечив производство «точно вовремя» и большую масштабируемость. Это изменение на уровне системы переопределило производство и заложило основу для современной промышленности.

Современные технологии общего назначения имеют схожий эволюционный путь. В настоящее время ИИ часто улучшает отдельные задачи, такие как ввод данных или управление запасами, знаменуя начало точечных решений. Однако по мере его развития увидим интеграцию ИИ во все функции, что позволит организациям использовать прогнозную аналитику, оптимизировать логистику или беспрепятственно координировать уход за пациентами. В конечном итоге эволюция ИИ достигнет кульминации в системных преобразованиях, которые могут переопределить отрасли — от автономных цепочек поставок в реальном времени до децентрализованных систем здравоохранения.

Парадокс производительности

Прошлые технологии общего назначения, такие как электричество, демонстрируют закономерность, известную как «парадокс производительности», когда для материализации роста производительности могут потребоваться десятилетия. Экономист Пол Дэвид заметил, что электричеству потребовалось около 40 лет, чтобы появиться в статистике производительности. Ранние последователи часто использовали новую технологию для имитации старых процессов, ограничивая ее преобразующий потенциал, пока организации не адаптировались к использованию ее уникальных возможностей. Эта задержка показывает, что для ускорения потенциала производительности ИИ требуется нечто большее, чем улучшения на основе задач.

Ускорение развития ИИ

Для реализации преобразовательного потенциала ИИ, лидерам следует принять высокоуровневые стратегии, которые способствуют сотрудничеству в масштабах всей экосистемы, предвосхищают системные изменения и развивают устойчивость в будущем.

Принять отказ от обучения как основную стратегию лидерства. В быстро меняющемся мире ИИ и других преобразующих технологий способность учиться, рузучиваться и переучиваться становится критически важной. Проницательность Элвина Тоффлера — «Неграмотными в 21 веке будут не те, кто не умеет читать или писать, а те, кто не умеет учиться, разучиваться и переучиваться» — подчеркивает важнейший навык отказа от устаревших знаний для адаптации к новым реалиям. Лидеры должны активно развивать мышление, которое бросает вызов существующим предположениям, постоянно подвергает сомнению статус-кво и принимает новые идеи. Отучивание позволяет лидерам и организациям оставаться гибкими, избегая жесткости, которая душит инновации. Отказываясь от укоренившихся способов мышления, лидеры могут лучше позиционировать свои команды для принятия новых перспектив, проведения системных изменений и процветания в мире, сформированном универсальными технологиями, такими как ИИ.

Принять экосистемное мышление. Преобразующая сила ИИ заключается в экосистемах, где различные заинтересованные стороны совместно создают новые формы ценности, охватывающие организации и секторы. В этих экосистемах создание и захват ценности смещаются от изолированных улучшений к общим преимуществам в масштабах всей системы. Лидеры, которые принимают экосистемное мышление, могут ускорить прогресс ИИ через его фазы, согласовывая общие цели, гибкое управление и совместный подход к инновациям. Этот фокус экосистемы способствует принятию ИИ за пределами традиционных границ, облегчая путь к системным изменениям, которые преобразуют целые отрасли

Репетиция будущего. Поскольку путь ИИ трудно предсказать, лидерам следует проводить структурированные «репетиции будущего», исследуя сценарии, основанные на ИИ, чтобы понять потенциальные воздействия и риски. Репетиции будущего дают представление об изменениях на уровне системы и готовят организации к адаптивности и устойчивости в условиях быстрых технологических сдвигов.

Развитие видения системных изменений. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на постепенных улучшениях, лидеры должны разрабатывать стратегические видения, которые предвосхищают системные преобразования, которые может осуществить ИИ. Это видение может включать переосмысленные бизнес-модели, новый клиентский опыт или новаторские рынки, гарантируя, что ИИ станет неотъемлемой частью основной эволюции организации.

Содействие межорганизационному сотрудничеству. Трансформационные изменения требуют сотрудничества между организациями, включая заинтересованные стороны из разных секторов, регулирующие органы и партнеров сообщества. Создавая консорциумы или альянсы, лидеры могут ускорить разработку ИИ в общих областях, установить этические стандарты и создать структуры для взаимодействия.

Инвестиции в долгосрочные структуры поддержки. Хотя внедрение новых технологий, таких как ИИ, может принести дополнительные выгоды, лидеры должны признать, что для полного повышения производительности требуется время и фундаментальная поддержка. Создание правильной инфраструктуры, процессов и навыков в организации не происходит в одночасье. Помимо простого внедрения технологии, организации должны инвестировать в адаптацию своей среды и процессов, чтобы раскрыть ее полное влияние. Лидеры, которые сосредоточены на создании сильной экосистемы поддержки — от надежных структур данных до программ обучения — позиционируют свои организации для поддержания и максимального использования преобразующего потенциала этих технологий. Этот терпеливый, долгосрочный подход обеспечивает более плавный и эффективный путь через фазы внедрения технологии, позволяя масштабируемый рост.

Определение долгосрочных показателей успеха. Показатели для ИИ должны отражать более широкие, долгосрочные цели, выходящие за рамки краткосрочных выгод. Руководители советов директоров должны измерять адаптивность, воздействие на экосистему и устойчивость, чтобы гарантировать, что инвестиции в ИИ приводят к значимым улучшениям производительности, продвигая ИИ от изолированных приложений до воздействия на системном уровне.

Использование преобразующего потенциала ИИ

ИИ имеет революционный потенциал в экономике и обществе, как это было с электричеством. Но для осознания полного влияния ИИ требуется изменить подход к интеграции — сосредоточиться на сотрудничестве в экосистеме, перспективной стратегии и готовности к системной трансформации. Лидеры, которые принимают эти стратегии, могут способствовать созданию среды, в которой ИИ стимулирует устойчивый рост, адаптивность, устойчивость и способность процветать в сложном, взаимосвязанном мире. Этот проактивный подход снижает риск отставания производительности и закладывает основу для устойчивого создания стоимости в различных отраслях, позиционируя организации как лидеры в будущем, управляемом ИИ.

Источник

Раскрытие возможностей искусственного интеллекта как универсальной технологии. Фрэнк Диана. 30.10.2024 г.

https://frankdiana.net/2024/10/30/unleashing-artificial-intelligence-as-a-general-purpose-technology/

Unleashing Artificial Intelligence As A General-Purpose Technology. October 30, 2024 Frank Diana

Искусственный интеллект для поиска разумной деятельности в космосе

Пока что проект SETI, существующий с в 1984 года и изучающий радиосигналы из космоса в поисках наличия в них признаков разумной деятельности, не дал никаких убедительных результатов. Однако в новой работе, опубликованной в журнале Nature Astronomy, описана попытка использования машинного обучения для обработки получаемых данных.

Нейросеть прошерстила данные, собранные телескопами ещё в 2016 году – 480 часов наблюдения за 820 звёздами – и выявила восемь интересных сигналов, упущенных предыдущими алгоритмами.

Ведущий автор работы – Питер Ма, студент Торонтского университета. Он объяснил, что если ранее машинное обучение применялось к обработке данных лишь частично, на отдельных этапах общей схемы обработки данных, то в новой работе нейросеть проделывает всю работу целиком от начала до конца. В результате ей удалось выявить сигналы, не обнаруженные традиционными программами.

Поиск нужных сигналов среди радиошума, создаваемого как природными процессами, так и нашими земными технологиями, напоминает поиски иголки в стоге сена. Астрономы выделяют сигналы определённого узкого диапазона, однако как они могут меняться в процессе перемещения на космические расстояния, понятно не до конца. Ма с коллегами натравили на эту задачу нейросеть, которая пытается отфильтровать земной шум и одновременно вычленить необычные сигналы, не похожие на результат естественных процессов.

По словам Ма, при использовании традиционных алгоритмов компьютер работает по заданным людьми инструкциям и находит только то, что мы просим его найти. Но проблема в том, что мы не знаем, как должны выглядеть сигналы, порождаемые другими цивилизациями. Нейросеть как раз пытается научиться этому.

Восемь необычных сигналов, найденных при помощи машинного обучения, пока не изучались специалистами. Конечно, вполне возможно, что изучив их, мы обнаружим признаки техносигнатур – особенности, присущие работе машин и приборов, созданных интеллектом. Однако Ма говорит, что рассчитывать на это лучше не стоит.

ИИ нашёл признаки разумной деятельности в сигналах из космоса, но учёные ему не верят

https://habr.com/ru/news/713964/

Начальники и управление

О начальнике

Начальники не падают с Луны и на Луне не валяются. Завтра начальником можете стать вы. Поэтому нужно помнить, применять и требовать соблюдения этих заповедей от подчиненных:

• не жалуйся на босса коллегам;
• не рассказывай об ошибках боссах, о его слабостях или его не совсем приличном поведении;
• не подчеркивай, не преувеличивай неудачи боса;
• не ищите "косяки" в работе босса, и те более не указывай на косяки самому боссу;
• не жалуйся на босса его боссу.

Чтобы управлять начальником, следует

I. Понять начальника

• каковы его цели;
• что от него требуют его начальники;
• его сильные и слабые стороны;
• его стиль работы;
• как он предпочитает получать информацию (слушатель или читатель).

II. Понять себя

• исключить контрзависимость - полное отвержение начальника;
• исключить зависимость - полное соглашательство с начальником.

III. Понимание начальника и себя автоматически обеспечивает вас «ручкой управления начальником». А далее Вам самим решить – управлять или пусть сам едет (см. пункт VI - не мешая начальству делать ошибки).

IV. Руководители, умеющие четко изложить требования, умеющие ставить задачи - редкость.
Поэтому нужно

• уметь добывать нужное/требуемое из начальника;
• чувствовать, когда начальнику не хватает данных для корректных формулировок"
• не умалчивать о проблемах и не приукрашивать: вскроется - хуже будет.

V. У начальника также мало время и энергии, как у вас. Поэтому, не теребить начальника по пустякам.

VI. Не стоит мешать начальнику делать ошибки. За их исправления вам могут заплатить. Но применять это правило не этично.

Что нужно помнить

• Правильно коммуницируйте со своим начальником:
• уметь доходчиво и уместно излагать свои мысли, как устно, так и письменно,
• уметь внимательно слушать и читать письма своего руководителя.
• проявлять активность и инициировать коммуникацию не дожидаясь момента, когда уже будет поздно что-то менять.
•  Избегайте сюрпризов, плохих и хороших: резкое несоответствие результатов ожиданиям начальника в любую сторону показывает его неспособность к планированию и предвидению. А это два ключевых навыка руководителя.
• Будьте лояльны и всегда готовы помочь.
• Не лезьте через голову своего начальника. Другому начальнику на фиг не нужно работать за своего подчиненного!
• Учитесь понимать предпочтения своего начальника: одно нужна краткость, другому подробности и детали, третьему - оригинальность. Четвертому - все в письменном виде и так далее.
• Полагайтесь на сильные стороны начальника, учитывайте его слабые стороны.
• Оцените свои сильные и слабые стороны и продумайте, как минимизировать последствия слабых сторон.

Типы проблемных начальников + правило управления

1. Помешанный на контроле. Правило - завоевать доверие, постоянно демонстрируя следование стандартам босса.
2. Без вести пропавший. Общаться по телефону и электронной почте, он вас тогда сам найдет.
3. Политик. Пользоваться тем, что он охотно делегирует и учиться плетению связей у своего босса.
4. Некомпетентный. Пользуйтесь и проявляйте инициативу, но демонстрируя что вы отличный командный игрок.
5. Маленький Бонапарт. Поможет только лесть.

Теперь о работнике

Вот беда - непонимание того, как и куда двигаться дальше. Трудовые будни любого начальника - это куча дел и вечная суматоха, если не сказать более, - хаос. Говорят, что для того чтобы хаос не поглотил Вас, нужно ясно видеть, что для Вас главное. "Ясно" и "главное".

"Руководить - это прежде всего отвечать за работу вверенного Вам коллектива людей".

Можно заключить, что руководство начинается с самого себя.

Банально, но тем не менее: прежде чем начинать руководить другими, нужно научиться руководить собой и отвечать за себя. Впрочем, научитесь ли вы этому хитрому делу, - руководить собой, - или не научитесь, люди все равно будут оценивать

• что вы за человек;
• какой у вас характер;
• какие у вас моральные принципы;
• каких вы придерживаетесь взглядов;
• как вы взаимодействуете с другими;
• можно ли вам доверять;
• ваш профессионализм: знаете ли вы как и что делать;
• ваши человеческие качества: действуете ли вы из добрых побуждений, желаете ли людям (и своим подчиненным) только хорошего.
• - умеете ли побеждать в политической борьбе.

О последнем: причем тут политическая борьба?

Политическая борьба в организации присутствует всегда. Присутствует, потому что политическая борьба есть следствие как минимум трех основных сущностных свойств организма, который называют "организацией". 

• разделение труда, которое приводит к неравным группам с разными целями и приоритету именно в силу разделения;
• взаимозависимость, которая приводит к тому, что никто не может в организации существовать в одиночку, независимо от других (тогда это просто не будет организацией!);
• дефицит ресурсов (возможно это фактор стоило бы указать первым, но он слишком очевидный, поэтому пусть стоит последним).

Для того чтобы руководить, нужно помимо умения руководить собой еще, между прочим,
ясно представлять цель и расстояние до цели в любой момент времени. Все остальное, - политическая борьба, характер, взгляды, качества, - приложатся должным образом усилиями тех, кто увидит в вас "соломинку", за которую ему можно уцепиться. Ваша же последующая задача - стать затем бревном, затем надежным плотом, а потом можно возглавить авианосец.

"Бизнес-план" руководителя, структура:

1. путь совершенствования себя как руководителя;
2. собственные цели;
3. мнения других о себе и работа с этими мнениями в перспективе;
4. план посещения корпоративных тусовок, учебных курсов (желательно в связи с предыдущими пунктами).
5. мероприятия по поддержанию теплых связей с теми, чьи советы и мнения вам особенно ценны с точки зрения оценки как содержания так и исполнения пунктов 1 и 2
6. план освоения нового, а также поиск мест и обстоятельств, в которых и при которых вы могли бы научится чему то новому.

Такой бизнес-план будет отвечать за стратегию.

Четыре движущих силы персональной операционной модели

Эффективные лидеры постоянно адаптируют свои приоритеты, роли, время и практики, чтобы быть впереди.

Драйвер 1: Приоритеты

• Полностью ли вы понимаете свои полномочия?
• Готовы ли вы к самым важным беседам на руководящей должности?
• Что вы можете перестать делать прямо сейчас?

Драйвер 2: Роль

• Сосредоточены ли вы на работе, которую можете выполнить только вы?
• Создаете ли вы позитивный рычаг для выполнения работы?
• Кто вас поддержит?

Драйвер 3: Время

• Позволяют ли ваши границы соблюдать жесткий, но свободный график?
• Какой ритм вы установили для управления своим временем?
• Как можно перестроить совещания, чтобы добиться максимального эффекта?

Драйвер 4: Энергия

• Как защитить свое здоровье, выполняя ответственную работу?
• Кто твои настоящие друзья?
• Почему эта работа важна для вас?

Источник

Предупреждение: обновите свою персональную операционную модель. Арне Гаст, Сучита Прасад
22 ноября 2024 г.
Warning: Upgrade your personal operating model
https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/warning-upgrade-your-personal-operating-model

Цели предприятия и мотивация

Вопросы, вопросы, вопросы...

• Почему в различных мотивациях исчезает из поля зрения сам сотрудник, сам человек?
• Почему у предприятия, фирмы, компании есть самодостаточные цели, а у человека нет?
• Почему в прокрустово ложе самодостаточных целей фирмы нужно «врезать» и «загнать» цели индивидуумов (индивидуальных умов, а также рук и ног)
• Почему цель мотивации и цель менеджмента состоит в мотивировании, а не в заинтересовывании?
• Зачем использовать слова "мотивация" и "мотиватор" среди рабочих, да и служащих, если всем (может за исключение обладателей МBA) нужно лезть в словари и читать - что же означают эти слова?
• Почему не использовать вместо слова "мотиватор" слово "интерес"? Может потому, что перевод слова "мотивация" выглядит не благозвучно на русском языке - "заинтересовывание"? А может ЗАЧАРОВЫВАНИЕ?

Что есть фирма с точки зрения человека? Неважно, осознает это каждый или нет, но фирма для человека есть инструмент, с помощью которого каждый человек пытается наилучшим образом достичь своих индивидуальных целей. 

Индивидуальные цели могут быть экономические и неэкономические. Например, экономическая цель - максимизация своего личного дохода на некотором промежутке времени. И оговорка о промежутке времени важна – так как в краткосрочном и долгосрочном плане линии поведения могут существенно различаться. Неэкономическая, например, стремление к самореализации или бегство от скуки.

Исходя из того, что фирма состоит из людей, можно предположить от целей каждого, вероятно, исходит первичный импульс для развития предприятия. А если это так, то цели предприятие есть интеграл от индивидуаьных целей людей. Но мера каждого различна, от очень малой до существенной, если говорить о топ-менеджменте.

Но кто есть эти люди? И это не только персонал предприятия. Всех людей объединяет то, что фирма дает возможность достичь людям своих индивидуальных экономических и не экономических целей. Фирма представляет собой совокупность интересов следующих категорий людей:

• инвесторов (интерес в преумножении капитала),
• персонала (интерес в выплате денежного вознаграждения, гарантии рабочих мест, признания результатов труда),
• покупателей и клиентов (интерес в продукции и услугах),
• поставщиков (интерес в сбыте своей продукции и услуг),
• государства в лице его чиновников (интерес в налогах и отчислениях, в поддержании занятости населения). 

Успешное развитие предприятия дает шанс данным категориям людей реализовать свои индивидуальные цели, поэтому сохранение и развитие предприятия в какой то мере обосновывает смысл существования предприятия. Впрочем, есть конкуренты, у некоторых из которых интерес состоит в уничтожении предприятия. И такое столкновение интересов иногда трагично.

Сформулируем необходимые условия хорошей мотивации:

• Внешний фактор: мотив сохранения и развития предприятия.
• Граничный фактор: - гарантия сохранения рабочего места
• Внутренний фактор: экономический – выплата вознаграждения в прямой или косвенной форме, не экономический фактор – признание результатов и труда.

На практике способ мотивации персонала зависит от типа руководства. И в частности, от того к какому типу, трансакционному или трансформационную, тяготеет руководство.

При трансакционном типе руководства работников пытаются мотивировать, вознаграждая за выполненную работу, отталкиваясь от установленных правил, нормативов и стратегий. Так, одна из модных мотиваций, основанная на сбалансированной системе показателей (Balanced ScorecCard - Нортон и Каплан) и ключевых показателях эффективности (KPI - Питер Друкер) – типичный признак трансакционной мотивации.

При трансформационном руководстве, напротив, опираются на харизматических руководителей, излучающих силу, обладающих видением, действующих с душевным подъемом, с уважением к личности. В этом случае мотивируют новаторский подход, смелость, инициативу, энтузиазм и качества лидера. Сложность реализации таких мотиваций очевидна, так как упор в данных мотивациях делается на не экомических факторах с последующим логичным и «справедливым» переход к экономическим факторам. Примером такой системы можно назвать систему грейдов, в которой работник оценивается по четырем классам качеств, а результат зависит от суммы баллов и их стоимости. В частности, в таких системах нередко вознаграждения подчиненного превышает вознаграждение его руководителя. Трансформационные мотивации – это большая редкость.

____________________

Не могу найти место целям сообществ. Миф ли это - цели сообщества? Люди порой собираются в группу, когда они не полноценны в одиночку. Группа - есть инструмент для члена группы. Так как вне группы индивидуальные цели не достигаются, то индивидуальная цель состоит во вхождении в группу, принятии норм поведения группы (можно шире, добровольной социализации) для достижения индивидуальных целей членов группы.

Когда индивидуум не может достичь индивидуальных целей с помощью группы, он либо добровольно покидает группу ради другой, более подходящей, либо объявляет поход на культуру группы для изменения целевых установок группу в соответствии со своими индивидуальными целями.

Члены группа, в свою очередь, ревностно отслеживают интересы друг друга и выкидывают не комплиментарных (короче, тех с кем не по пути). Группы важно быть группой единомышленников. Вопрос: если единомышленники - это значит индивидуальные цели совпадают? Примем, что да.

Еще вопрос: можно ли найти цель сообщества, которую нельзя отождествить с индивидуальными целями? Тогда можно говорить о "самостоятельном существовании" сообществ и придумать "сознание сообщества". Ведь придумано же коллективное бессознательное, выходящее за рамки статистического феномена. С другой стороны, чем лучше, ярче, зажигательнее и энергичнее индивидуальная цель лидера группы - тем больше кричат о целях сообщества.