четверг, 29 мая 2025 г.

Отчет о работе с ИИ

Отчет о работе с ИИ.

Вопрос пользователя. You: What programming languages are recommended for beginners?

Ответ ИИ

Recommended Programming Languages for Beginners

1. Python

Pros:
  • Easy to read and write
  • Versatile (web development, data science, automation, etc.)
  • Large community and extensive libraries

Cons:
  • Slower performance compared to some other languages

2 JavaScript

Pros:
  • Essential for web development (both front-end and back-end)
  • Large community and numerous frameworks (e.g., React, Node.js)

Cons:
  • Can be more difficult to master due to its asynchronous nature

3 Scratch

Pros:
  • Visual programming language ideal for young learners
  • Encourages logical thinking and problem-solving skills

Cons:
  • Limited to basic programming concepts

4 Ruby

Pros:
  • Clean and concise syntax
  • Strong emphasis on simplicity and productivity
  • Rails framework for web development

Cons:
  • Slower performance than some other languages

5 Java

Pros:
  • Strongly-typed language, which helps in learning explicit declaration of variables
  • Platform-independent (Write Once, Run Anywhere)
  • Extensive libraries and strong community support

Cons:
  • Verbose syntax may be intimidating initially

6 Swift

Pros:
  • Modern syntax, safe and fast
  • Specifically designed for iOS and macOS development

Cons:
  • Primarily used in the Apple ecosystem

7 C#

Pros:
  • Great for Windows and game development (using Unity)
  • Object-oriented and versatile

Cons:
  • Primarily tied to Microsoft products and platforms


Considerations (Соображения)
  • Purpose: Identify what you want to achieve (web development, game development, data science, etc.)
  • Community: Strong community support can be very helpful, especially for beginners.
  • Resources: Availability of tutorials, documentation, and forums for the language.

Learning to program is about finding the right balance between ease of learning and the power a language offers. Happy coding!

Вопрос пользователя. You: Which frameworks are best for mobile app development?


Ответ ИИ


Best Frameworks for Mobile App Development

1 React Native

Pros:
  • Developed by Facebook and widely used
  • Enables building apps for both iOS and Android using JavaScript
  • Reusable components and fast refresh feature
  • Large community and rich ecosystem

Cons:
  • Performance can suffer for very complex apps

2 Flutter

Pros:
  • Developed by Google
  • Uses Dart programming language
  • High performance due to native ARM code
  • Rich set of pre-designed widgets
  • Single codebase for iOS and Android

Cons:
  • Limited libraries compared to more mature frameworks

3 Xamarin

Pros:
  • Backed by Microsoft
  • Uses C# and .NET framework
  • Single codebase for iOS, Android, and Windows
  • Strong integration with Visual Studio

Cons:
  • Relatively larger app size

4 Ionic

Pros:
  • Based on Angular and web technologies (HTML, CSS, JavaScript)
  • Wide range of plugins for accessing native features
  • Single codebase for multiple platforms

Cons:
  • Performance may lag for complex animations and intensive tasks

5 SwiftUI

Pros:
  • Developed by Apple for iOS, macOS, watchOS, and tvOS
  • Simple and declarative syntax
  • Seamless integration with Swift

Cons:
  • Limited to the Apple ecosystem

6 Kotlin Multiplatform Mobile (KMM)

Pros:
  • Allows sharing code between iOS and Android
  • Focused on maximizing code reuse
  • Uses Kotlin, which is concise and expressive

Cons:
  • Still relatively new and evolving

7 Apache Cordova

Pros:
  • Wraps web apps in a native container
  • Allows using existing web technologies (HTML, CSS, JavaScript)
  • Large number of plugins for accessing native device features

Cons:
  • Performance can be an issue for complex applications

8 NativeScript

Pros:
  • Uses JavaScript/TypeScript to build native mobile apps
  • Access to native APIs
  • Strong Angular and Vue.js integration

Cons:
  • Smaller community compared to larger frameworks

Considerations (Соображения)
  • Platform: Determine if you need support for iOS, Android, or both.
  • Language: Consider which programming languages you are comfortable with or willing to learn.
  • Complexity: Evaluate the complexity and performance requirements of your app.
  • Community: Frameworks with larger communities often have more tutorials, plugins, and support options.

Choosing the right framework largely depends on your project requirements and personal or team expertise. Happy coding!

Вопрос пользователя. You: What are the key concepts in data science for beginners?

Ответ ИИ


Key Concepts in Data Science for Beginners

Data Types and Structures

1 Numeric Data: Integer, float

  • Categorical Data: Ordinal, nominal
  • Structures: Arrays, lists, data frames
  • Libraries: NumPy, Pandas

2 Data Cleaning and Preprocessing

  • Handling Missing Values: Imputation, deletion
  • Normalization and Standardization: Scaling data for algorithms
  • Outlier Detection and Treatment: Identifying and handling outliers
  • Encoding Categorical Data: One-hot encoding, label encoding

3 Exploratory Data Analysis (EDA)

  • Descriptive Statistics: Mean, median, mode, standard deviation
  • Data Visualization: Histograms, scatter plots, box plots
  • Libraries: Matplotlib, Seaborn

4 Probability and Statistics

  • Probability Distributions: Normal, binomial, Poisson
  • Hypothesis Testing: t-tests, chi-squared tests
  • Confidence Intervals: Estimating population parameters

5 Machine Learning Basics

  • Supervised Learning: Regression, classification
  • Unsupervised Learning: Clustering, dimensionality reduction
  • Model Evaluation: Train-test split, cross-validation
  • Performance Metrics: Accuracy, precision, recall, F1-score

6 Algorithms and Models

  • Linear Regression: Predicting numeric values
  • Logistic Regression: Binary classification
  • Decision Trees and Random Forests
  • k-Nearest Neighbors (k-NN)
  • Support Vector Machines
  • Neural Networks: Basics of deep learning

7 Feature Engineering

  • Feature Selection: Choosing the most important features
  • Feature Extraction: Creating new features from raw data
  • Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE

8 Big Data Technologies

  • Frameworks: Hadoop, Spark
  • Storage Solutions: SQL, NoSQL databases
  • Data Pipelines: ETL processes

9 Model Deployment

  • APIs and Web Services: Flask, FastAPI
  • Containerization: Docker
  • Cloud Platforms: AWS, Google Cloud, Azure

10 Ethics and Bias in Data Science

  • Data Privacy: GDPR, data anonymization
  • Bias in Data: Understanding and mitigating bias in datasets
  • Model Fairness: Ensuring equitable outcomes across different groups

Additional Resources
  • Books: “Python for Data Analysis” by Wes McKinney, “Introduction to Statistical Learning” by Gareth James et al.
  • Courses: Coursera, edX, DataCamp
  • Online Forums: Stack Overflow, Reddit, Kaggle forums

Understanding these key concepts provides a solid foundation for diving deeper into the field of data science. Happy learning!

Вопрос пользователя. You: How can beginners approach learning about software testing?

Ответ ИИ


Approaching Software Testing for Beginners

1 Understanding Software Testing Basics

  • What is Software Testing: Importance of testing, types of testing (manual and automated), and objectives.
  • Types of Testing:
    • Manual Testing: Exploratory, ad-hoc, usability testing
    • Automated Testing: Selenium, JUnit, pytest

2 Learning Key Concepts

  • Test Levels: Unit testing, integration testing, system testing, acceptance testing
  • Test Types: Functional vs. non-functional testing
  • Test Design Techniques: Black-box testing, white-box testing, and grey-box testing

3 Familiarizing with Testing Life Cycle

  • Requirement Analysis: Understanding what needs to be tested
  • Test Planning: Creating a test plan, defining scope, objectives, and resources
  • Test Case Design: Writing test cases and developing test data
  • Test Execution: Running the tests and logging defects
  • Defect Reporting and Tracking: Tools like JIRA, Bugzilla
  • Test Closure: Summarizing reports and analytics for completed testing

4 Learning Tools and Frameworks

  • Manual Testing Tools: HP ALM, TestRail
  • Automation Tools:
    • Selenium: Web application automation
    • JUnit/TestNG: Java-based unit testing frameworks
    • pytest: Popular Python testing framework
  • Continuous Integration Tools: Jenkins, Travis CI

5 Practical Exercise

  • Starting Small:
    • Write simple test cases for small programs or features.
    • Automate basic test cases using tools like Selenium.
  • Engaging in Projects: Collaborate on open source projects or participate in bug bashes.
  • Simulating Real-World Scenarios: Set up a mock production environment and test different scenarios.

6 Learning Resources

  • Books:
    • “Software Testing: A Craftsman’s Approach” by Paul C. Jorgensen
    • “Lessons Learned in Software Testing” by Cem Kaner, James Bach, and Bret Pettichord
  • -Online Courses:
    • Coursera: “Software Testing and Automation”
    • Udemy: Various courses on manual and automation testing
    • edX: Testing and verification courses
  • Blogs and Forums:
    • Software Testing Help
    • Ministry of Testing
    • Stack Overflow

7 Certifications

  • ISTQB (International Software Testing Qualifications Board): Basic to advanced levels
  • Certified Software Tester (CSTE): Emphasizes practical knowledge and skills
  • Certified Professional in Test Management (CPTM): Advanced certification for test managers

8 Gaining Real-World Experience

  • Internships: Apply for internships focused on QA/testing.
  • Freelancing: Take up small freelancing projects related to testing.
  • Hackathons and Coding Challenges: Participate to sharpen your skills.

Study Plan

  • Week 1-2: Grasp the basics of software testing and its importance.
  • Week 3-4: Learn about different types of testing and testing frameworks.
  • Week 5-6: Practical exercises in manual and automated testing using tools.
  • Ongoing: Participate in forums, apply for internships, and take part in projects.

Additional Tips
  • Join Communities: Engage with software testing communities and participate in discussions.
  • Practice Regularly: Continuously write and execute test cases.
  • Keep Learning: Stay updated with new tools and testing techniques.

Starting with a clear understanding of the foundational concepts and gradually moving to hands-on experience is crucial in becoming proficient in software testing. Happy testing!

воскресенье, 25 мая 2025 г.

Определения систем управления производством

Международная ассоциация производителей систем управления производством (MESA, Manufacturing Enterprise Solutions Association) разделяет информационно-управляющую структуру промышленного предприятия на четыре уровня.

  • Первый уровень - это АСУ ТП, которая управляет отдельными производственными линиями или агрегатами. 
  • Второй уровень - MES, (Manufacturing Execution System) — система управления производством, она синхронизирует, координирует и оптимизирует выпуск продукции в режиме реального времени в рамках всего предприятия. 
  • Третий уровень - система ERP (Enterprise Resource Planning). Ее предназначение — планирование ресурсов предприятия, от сырья и финансов до активов и персонала. 
  • Четвертый уровень - OLAP-система (On-Line Analytical Processing). Она аккумулирует и обрабатывает данные для формирования бизнес-отчетов, на основе которых менеджмент принимает решения, корректирует процессы.

среда, 21 мая 2025 г.

Влияние знаний

"Создавать — и не присваивать, творить — и не хвалиться, являясь старшим — не повелевать".

Как демократизация знаний формировала человеческий прогресс на протяжении всей истории, закладывая основу быстрого прогресса?

Демократизация знаний была движущей силой скачков вперед. Поскольку знания становятся и широко распространенными и доступными, они расширяют человеческие возможности и позволяют обществу освободиться от прежних ограничений. Этот путь демократизации знаний был отмечен ключевыми изобретениями, которые произвели революцию в общении, учебе и внедрении инновации.

История демократизации знаний начинается с самого языка, первого великого изобретения человечества для обмена знаниями. Развиваясь на протяжении десятков тысяч лет, язык позволил нашим предкам передавать сложные идеи, обучать навыкам и сотрудничать. Эта основа общего понимания проложила путь к развитию все более сложных культур и, в конечном итоге, цивилизаций.

Следующий преобразующий скачок произошел с изобретением письма. Около 3200 г. до н. э. шумеры в Месопотамии разработали клинопись. Она характеризуется клиновидными отметками, которые создавались путем вдавливания тростникового стилуса во влажные глиняные таблички. Клинопись использовалась для различных целей, включая ведение записей, литературу и религиозные тексты. Это нововведение ознаменовало начало записанной истории, позволяя сохранять знания за пределами ограничений памяти и устной традиции. Впервые информация смогла пережить своих создателей, что кардинально изменило то, как развивалось общество и накапливались знания.

По мере роста цивилизаций и расширения торговых сетей стала очевидной потребность в более эффективном средстве письма. Изобретение бумаги в Китае около 105 г. н. э. Цай Лунем произвело революцию в сохранении и распространении знаний. Портативность и доступность бумаги сделали ее намного лучше предыдущих материалов, таких как глиняные таблички или пергамент. Однако истинная демократизация письменных знаний была еще далека. Поворотный момент наступил около 1450 г. с изобретением Иоганном Гутенбергом печатного станка с подвижными литерами. Это нововведение разрушило монополию богатых и могущественных на письменную информацию. Книги и брошюры стали широко доступны, что способствовало росту грамотности и образования. Печатный станок сыграл решающую роль в ускорении научной революции и протестантской Реформации, позволив идеям быстро распространяться по всей Европе и за ее пределами.

Демократизация знаний сделала еще один гигантский шаг вперед с Первой промышленной революцией, приводимой в движение паровым двигателем. Усовершенствования Джеймса Уатта в паровом двигателе в 1760-х и 1770-х годах не только произвели революцию в производстве и транспорте, но и ускорили распространение знаний. Паровые печатные станки сделали книги, газеты и научные журналы более дешевыми и доступными, чем когда-либо прежде. Развитие железных дорог и пароходов связало отдаленные регионы, способствуя обмену идеями в беспрецедентных масштабах.

Хотя Первая промышленная революция была периодом беспрецедентного технологического и экономического прогресса, она также стала переломным моментом, открывшим новую эру человеческой истории. Под сверкающим фасадом прогресса проявилась более темная реальность. Первые дни индустриализации были отмечены значительными социальными и экономическими потрясениями, поскольку общество изо всех сил пыталось приспособиться к быстрому темпу изменений. Движение луддитов, возникшее в Англии в начале 19 века, является ярким примером социальных потрясений, сопровождавших индустриализацию. Луддиты были квалифицированными текстильными рабочими, которые выступали против внедрения новой техники, которая угрожала их средствам к существованию. Они прибегали к насилию, крушили машины и нападали на фабрики в надежде сохранить свой традиционный образ жизни. Хотя их действия в конечном итоге не увенчались успехом, движение луддитов подчеркнуло глубоко укоренившиеся тревоги и разочарования тех, кто чувствовал себя вытесненным силами индустриализации, — динамика, которая снова существует сегодня.

Следующей важной вехой в демократизации знаний стало развитие Интернета. Создание Всемирной паутины Тимом Бернерсом-Ли в 1989 году ознаменовало поворотный момент в глобальной коммуникации. Впервые люди могли мгновенно получать доступ к огромным объемам информации из любой точки планеты. Развитие социальных сетей в начале 21 века еще больше изменило то, как мы делимся и потребляем информацию, создав беспрецедентные возможности для глобального сотрудничества и обучения.

Сегодня мы стоим на пороге, возможно, самой глубокой демократизации знаний в истории человечества, движимой искусственным интеллектом (ИИ). От основополагающей работы Алана Тьюринга в 1950-х годах до разработки продвинутых моделей машинного обучения, таких как GPT, ИИ эволюционировал, чтобы обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, раскрывать закономерности и продвигать исследования с беспрецедентной скоростью. Если мы посмотрим в будущее, ИИ обещает сделать знания не просто общедоступными, но и динамически адаптируемыми для удовлетворения разнообразных потребностей людей и общества. Это расширяющееся пространство возможностей содержит потенциал для преодоления предыдущих ограничений, открывая безграничные возможности для изобретений, открытий и общественных преобразований.

По мере того, как мы углубляемся в 21-й век, мы оказываемся на пороге захватывающих дух достижений, демонстрируя поразительное сходство с прошлыми периодами преобразующих изменений, одновременно представляя уникальные возможности и проблемы. Чтобы понять значимость этого момента, важно различать изобретение и инновацию.

Изобретение - создание совершенно новых концепций, устройств или процессов, которые ранее не существовали. Инновация, с другой стороны, основывается на изобретениях, улучшая или применяя изобретения новыми способами. На протяжении всей истории самые значительные скачки в человеческом прогрессе происходили в периоды великих изобретений, когда новые идеи и технологии фундаментально изменяли общество и экономику.

Одним из таких периодов была научная революция XVI и XVII веков. В эту эпоху был принят научный метод, систематический подход к исследованию, который позволял проводить строгую проверку гипотез и накапливать знания. Такие пионеры, как Галилей, Ньютон и Декарт, заложили основу современной науки, бросив вызов устоявшимся убеждениям и открыв эпоху рационального мышления и эмпирических доказательств.

Однако самый замечательный период изобретений в истории человечества пришелся на период, который историки экономики называют «Особым веком», примерно с 1870 по 1970 год. Эта эпоха, охватывающая Вторую промышленную революцию и последующие годы, стала свидетелем беспрецедентного всплеска научно-технического прогресса, который коренным образом изменил то, как люди жили, работали и общались.

Особый век принес нам изобретения, которые мы сейчас воспринимаем как должное, но которые произвели революцию в обществе:
  • Электричество и электрическое освещение (1879)
  • Телефон (1876)
  • Автомобиль и сборочный конвейер (начало 1900-х годов)
  • Самолет (1903)
  • Радио и телевидение (1920-1930-е годы)
  • Пенициллин и другие антибиотики (1928)
  • Компьютер (1940-е годы)
  • Открытие структуры ДНК (1953)

Эти изобретения не просто создали новые отрасли; они открыли беспрецедентные уровни производительности и процветания, изменив мировую экономику и общество в целом. Мир, в котором мы живем сегодня, по-прежнему во многом покоится на фундаменте, заложенном в этот замечательный век изобретений.

Теперь мы стоим на пороге того, что может стать Второй научной революцией, движимой быстрыми достижениями в таких областях, как искусственный интеллект, биотехнологии, нанотехнологии и квантовые вычисления. Эта новая эпоха изобретений характеризуется не только постепенными улучшениями, но и созданием совершенно новых парадигм для понимания и взаимодействия с миром.

Рассмотрим появление искусственного интеллекта. В отличие от традиционных вычислений, которые опираются на фиксированные правила, системы ИИ могут учиться на данных, адаптироваться к новой информации и принимать решения, которые часто превосходят когнитивные способности человека. Машинное обучение, особенно глубинное обучение, позволяет ИИ выявлять сложные закономерности в огромных наборах данныхю Это позволяет ИИ выполнять задачи, которые когда-то считались исключительно человеческими. Возможности обработки естественного языка и компьютерного зрения еще больше расширяют применение ИИ во многих областях. В здравоохранении ИИ стимулирует персонализированную медицину, анализируя генетические и клинические данные, совершая революцию в диагностике и лечении. Автономные транспортные средства используют ИИ для принятия решений в режиме реального времени, обещая более безопасную и эффективную транспортировку. В науке об окружающей среде климатические модели, улучшенные ИИ, улучшают нашу способность прогнозировать и смягчать изменение климата. Даже в исследовании космоса ИИ играет важную роль в анализе астрономических данных и оптимизации миссий. По мере развития ИИ он может значительно расширить человеческие возможности и стимулировать изобретения способами, которые мы только начинаем исследовать.

Еще одним новаторским изобретением является технология редактирования генов CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats). Это позволяет ученым изменять ДНК живых организмов с беспрецедентной точностью. CRISPR работает, используя направляющую РНК для нацеливания на определенные последовательности ДНК и фермент Cas9 для разрезания ДНК в этом месте, что позволяет удалять, добавлять или изменять генетический материал. Этот революционный инструмент, адаптированный из естественного защитного механизма, обнаруженного у бактерий, значительно упростил и ускорил генную инженерию. Технология обладает потенциалом для устранения генетических заболеваний путем исправления дефектных генов, повышения урожайности за счет целевых генетических улучшений и даже возвращения вымерших видов к жизни путем реконструкции их геномов. Универсальность и эффективность CRISPR открыли новые горизонты в медицине, сельском хозяйстве и охране природы, хотя она также поднимает важные этические вопросы относительно того, в какой степени мы должны манипулировать генетическим кодом живых организмов.

В области энергетики достижения в области возобновляемых технологий прокладывают путь к устойчивому энергетическому будущему. Солнечные элементы следующего поколения обещают более высокую эффективность и более низкие затраты, чем традиционные кремниевые панели. Передовые системы хранения энергии, включая твердотельные батареи и решения в масштабе сети, решают периодические проблемы возобновляемых источников. Исследования ядерного синтеза, примером которых являются такие проекты, как ИТЭР, направлены на использование практически безграничной, чистой энергии с минимальными отходами. Эти изобретения, наряду с усовершенствованиями в области ветровых, геотермальных и интеллектуальных сетевых технологий, имеют потенциал для решения проблемы изменения климата — одной из самых насущных проблем человечества. Предоставляя масштабируемые альтернативы ископаемому топливу, эти технологии могли бы значительно сократить выбросы парниковых газов и способствовать переходу к более устойчивой энергетической экосистеме. Однако остаются проблемы в масштабировании этих технологий, их интеграции в существующую инфраструктуру и обеспечении равноправного доступа к решениям в области чистой энергии во всем мире.

Квантовые вычисления представляют собой еще один рубеж изобретений. Используя принципы квантовой механики, такие как суперпозиция и запутанность, эти компьютеры могут обрабатывать информацию способами, принципиально отличными от классических компьютеров. Квантовые биты, или кубиты, могут существовать в нескольких состояниях одновременно, что позволяет проводить параллельные вычисления в беспрецедентном масштабе. Эта возможность дает квантовым компьютерам потенциал для решения сложных задач, которые выходят за рамки возможностей даже самых мощных классических суперкомпьютеров. Последствия глубоки и далеко идущи: в криптографии квантовые компьютеры могут взломать текущие методы шифрования, что потребует новых квантово-устойчивых протоколов. В исследовании лекарств они могут моделировать молекулярные взаимодействия с необычайной точностью, потенциально революционизируя фармацевтические исследования. Другие области, готовые к трансформации, включают оптимизацию в логистике, финансовое моделирование, прогнозирование климата и материаловедение. Однако необходимо преодолеть значительные проблемы в стабильности кубитов и исправлении ошибок, прежде чем квантовые компьютеры смогут полностью реализовать свой преобразующий потенциал.

Совокупный эффект этих изобретений создает каскад достижений в различных областях, расширяя пространство возможностей для будущего прогресса с беспрецедентной скоростью. Каждый прорыв открывает новые пути для открытий и изобретений, ускоряя темпы изменений.

Прокладывая путь в эту новую эпоху изобретений, мы сталкиваемся как с невероятными возможностями, так и со значительными вызовами. Потенциал улучшения человеческой жизни и решения глобальных проблем огромен, но таковы же риски и этические дилеммы, создаваемые этими мощными новыми технологиями. Мы находимся на пороге трансформации, которая соперничает с первоначальной научной революцией, а возможно, и превосходит ее. Сближение этих новаторских изобретений и демократизация знаний — это не просто тенденции, а индикаторы глубокого сдвига в человеческом прогрессе — и возникновения второй научной революции.

По мере приближения третьего десятилетия 21-го века мы стоим на пороге преобразующей эпохи в истории человечества — эпохи, которая не только соперничает с изначальной научной революцией, но и во многих отношениях превосходит ее.

Глобальный, ускоренный сдвиг


Первоначальная научная революция переопределила наше понимание окружающего мира, но ее темп был постепенным и в основном ограничивался Европой. Напротив, научная революция 2.0 — это глобальное явление, характеризующееся беспрецедентной скоростью и широким участием. Конвергенция экспоненциального роста вычислительной мощности, массового создания данных и развития ИИ ускорила научные открытия до уровней, которые ранее были невообразимы. То, что когда-то требовало столетий, теперь происходит всего за десятилетия.

Разрушение барьеров, усиление воздействия


Одной из отличительных черт новой революции является разрушение традиционных академических и дисциплинарных барьеров. Биологи теперь работают бок о бок с компьютерными учеными, физики сотрудничают с социологами, а перекрестное опыление идей является новой нормой. Этот междисциплинарный подход не только ускоряет темпы изобретений, но и создает совершенно новые области изучения и применения.

Более того, демократизация знаний, движимая ИИ, интернетом и инициативами открытого доступа, сделала научную информацию более доступной, чем когда-либо прежде. Эта широкая доступность в сочетании с передовыми инструментами, такими как CRISPR, квантовые датчики и телескопы следующего поколения, раздвигает границы человеческого понимания как в микроскопических, так и в космических масштабах.

Глубокие социальные последствия


Последствия научной революции 2.0 для общества ошеломляют. В здравоохранении мы находимся на пороге персонализированной медицины, где геномика и ИИ работают в тандеме, чтобы искоренить болезни и потенциально продлить продолжительность жизни человека. Климатическая наука революционизируется благодаря прорывам в области передового моделирования и чистой энергии, давая надежду в борьбе с изменением климата. Между тем, достижения в области нейронауки и интерфейсов мозг-компьютер могут кардинально изменить образование, психическое здоровье и человеческое познание.

За пределами нашей планеты новые технологии движения и стратегии использования ресурсов могли бы наконец воплотить мечту о превращении человечества в многопланетный вид. Однако эти достижения сопряжены со значительными экономическими и этическими проблемами. Автоматизация и ИИ готовы разрушить рынки труда, что потребует новых экономических моделей, в то время как генная инженерия и ИИ заставляют нас столкнуться с глубокими вопросами о жизни, сознании и человеческой идентичности.

Ставки и обязанности


Хотя Научная революция 2.0 разделяет некоторые черты своей предшественницы, такие как инициирование фундаментальных сдвигов парадигмы и использование изобретений, различия являются резкими и имеют последствия. Текущая революция не только более быстрая и инклюзивная, но и имеет более высокие ставки. Сила наших новых изобретений предлагает потенциал для решения самых больших проблем человечества, но также вносит риск создания новых, непредвиденных угроз.

Отправляясь в это необычное путешествие, мы должны подойти к нему с волнением и ответственностью. Возможность изменить наш мир подразумевает обязанность учитывать этические аспекты и долгосрочные последствия наших открытий. Лидеры науки, бизнеса и политики должны работать вместе, чтобы способствовать развитию глобальной культуры изобретений и сотрудничества, обеспечивая при этом справедливый доступ к преимуществам научных достижений.

Формирование будущего


Научная революция 2.0 — это не просто возможность. Это разворачивающаяся реальность, которая определит траекторию человеческой цивилизации. Выбор, который мы сделаем сегодня, определит, поднимет ли эта революция человечество на новые высоты или поведет нас по опасным путям. Приняв эту революцию с мудростью, дальновидностью и приверженностью большему благу, мы можем вступить в эру беспрецедентного прогресса и процветания для всего человечества.

Прокладывая путь в этом новом научном ландшафте, мы должны помнить, что наша величайшая сила заключается не только в наших научных и технологических достижениях, но и в наших уникальных человеческих способностях к творчеству, эмпатии и этическому мышлению. Именно эти качества в сочетании с нашими расширяющимися научными возможностями позволят нам использовать весь потенциал Научной революции 2.0 и сформировать будущее, которое будет отражать наши самые высокие устремления как вида.

Выбор, который мы делаем сейчас – индивидуально, организационно и общественно – определит будущее. Это осознание подводит нас к важному вопросу: как мы можем процветать в этом быстро меняющемся ландшафте? 

По мере того, как эти преобразующие силы разворачиваются, организации и общества должны выйти за рамки простой адаптации и научиться процветать среди постоянных изменений.

Чтобы справиться с этой сложностью и неопределенностью, необходимо овладеть тремя критически важными способностями: адаптивностью, устойчивостью и способностью к процветанию. Наличие разрушителей и потенциальных угроз подчеркивает необходимость адаптивности и устойчивости. В то же время обильные возможности и потенциал для улучшения человечества предлагают благодатную почву для процветания организаций, превращая невзгоды в катализатор роста. Этот двойной подход — подготовка к разрушению при активном поиске и использовании возможностей — будет отличать простых выживших от тех, кто лидирует в этой новой эпохе изобретений.

Лидеры не просто будут реагировать на изменения, но и активно формировать их. Чтобы направить человечество к его наивысшему потенциалу, они будут предвидеть возможные будущие, обеспечивать соответствие достижений нашим ценностям и задавать критические вопросы. Эти лидеры будут балансировать между изобретением и этикой, экономическим ростом и социальной ответственностью, а также краткосрочными выгодами и долгосрочной устойчивостью. Поступая так, они не только столкнутся с возможностями будущего, но и сыграют ключевую роль в формировании его курса. Ключом к этому видению являются три способности: адаптивность, устойчивость и способность к процветанию.

Адаптируемость: навигация в условиях постоянных изменений


Адаптивность формирует основу успеха в среде, определяемой постоянными изменениями. В мире, где возможности и проблемы — будь то научные, технологические, экономические, геополитические, социальные, философские или экологические — могут возникать без предупреждения, организации должны развивать способность быстро и решительно менять направление. Адаптивность — это способность организации или отдельного человека эффективно реагировать на изменения, корректируя стратегии, процессы и поведение. Она включает в себя способность распознавать изменения , ожидаемые или неожиданные, и быстро и эффективно менять направление в ответ. Адаптивность характеризуется гибкостью и проактивным подходом к принятию изменений, что позволяет обеспечить непрерывный рост и успех в динамичных и непредсказуемых условиях.

Ключевые стратегии развития адаптивности


Культура обучения. Организации, культивирующие непрерывное обучение и поощряющие любопытство, дают сотрудникам возможность адаптироваться, но все чаще это подразумевает сложную человеческую задачу — разучивание.

Децентрализация принятия решений. Дайте возможность командам, наиболее близким к проблеме, принимать решения. Такие компании, как Haier, китайский производитель бытовой техники, успешно децентрализовали свои процессы принятия решений, предоставив более мелким командам в компании возможность внедрять инновации и адаптироваться к изменениям рынка быстрее, чем это позволяла бы иерархия сверху вниз.

Планирование сценариев и гибкость. Адаптивные организации постоянно предвидят возможности, занимаясь планированием сценариев. Рассматривая несколько будущих сценариев, они лучше подготовлены к повороту, когда это необходимо.

Поощрение кросс-функционального сотрудничества. Организации, которые разрушают разрозненность и поощряют сотрудничество между отделами, могут более гибко реагировать на вызовы и возможности.

Развитие культуры экспериментирования. Организации, которые поощряют экспериментирование и готовы принять неудачу как часть процесса, могут внедрять инновации более эффективно.

Устойчивость: движение вперед невзирая на препятствия


Устойчивость — это способность организации или отдельного человека выдерживать и восстанавливаться после сбоев, проблем или невзгод, сохраняя при этом основные функции и стабильность. Она включает в себя выдерживание потрясений, восстановление после неудач и сохранение долгосрочной жизнеспособности, несмотря на внешнее давление. В то время как адаптивность фокусируется на способности меняться и поворачиваться в ответ на меняющиеся обстоятельства, устойчивость подчеркивает выдержку и восстановление после этих проблем. Адаптивность — это проактивная трансформация и гибкость для навигации в новых условиях, тогда как устойчивость — это поддержание силы и преемственности перед лицом невзгод, гарантируя, что организация или отдельный человек смогут восстановиться и двигаться вперед даже после значительных сбоев.

Стратегии повышения устойчивости включают:
  • Развитие сильной основной цели. Устойчивые организации имеют четко определенную миссию, которая действует как их Полярная звезда, направляя их сквозь турбулентность.
  • Создание избыточности и резервов. Так же, как природные экосистемы создают устойчивость за счет биоразнообразия, организации могут создавать устойчивость, поддерживая уровень избыточности в критических областях, таких как цепочки поставок, ключевой персонал и технологическая инфраструктура.
  • Фокус на благополучии сотрудников. Устойчивость также зависит от благополучия рабочей силы.
  • Разрабатка надежные стратегии управления рисками. Выявляйте потенциальные риски во всех областях организации и создавайте комплексные планы по их снижению.
  • Усиление мер кибербезопасности. Инвестируйте в надежные протоколы кибербезопасности для защиты от цифровых угроз и обеспечения непрерывности бизнеса.
  • Измерение и оценка устойчивости. Регулярно оценивайте устойчивость организации и выявляйте области для улучшения. Это может включать проведение аудитов устойчивости или опросов.
  • Инвестиции в долгосрочную устойчивость. Сосредоточьтесь на устойчивых методах и долгосрочных целях для повышения устойчивости к экономическим и экологическим вызовам.

Процветание: использование возможностей в расширяющемся пространстве возможностей


В контексте организаций процветание относится к состоянию устойчивого успеха, роста и положительного воздействия. Процветающие организации могут адаптироваться к изменяющимся условиям и создавать ценность для всех заинтересованных сторон. Они не просто адаптивны и устойчивы, они активно стремятся извлечь выгоду из возможностей и продвигают изобретения, инновации и прогресс. 

Процветание — это состояние, которое характеризуется:
  • Рост: Постоянное развитие и совершенствование.
  • Успех: Достижение целей и задач.
  • Благополучие: общее состояние здоровья, счастья и удовлетворенности.
  • Устойчивость: способность восстанавливаться после трудностей и невзгод.
  • Цель: Четкое чувство направления и смысла.
  • Влияние: Положительное влияние на других и мир.

Процветающие организации предвидят и формируют изменения, а не просто реагируют на них, способствуя культуре непрерывного совершенствования и вовлеченности. Положительно влияя на общество, окружающую среду и своих сотрудников, эти организации создают прочное наследие и вносят вклад в лучшее будущее.

Ключевые стратегии процветания включают:
  • Переход от решения проблем к поиску возможностей. Процветающие организации культивируют мышление, которое рассматривает невзгоды как источник возможностей.
  • Проактивное продвижение инноваций. Процветающие организации выходят за рамки традиционных НИОКР; они создают экосистему инноваций. Они способствуют формированию культуры, которая поощряет принятие рассчитанных рисков и экспериментирование с новыми идеями.
  • Приверженность созданию устойчивой ценности. Процветание в долгосрочной перспективе требует большего, чем просто быстрых побед. Оно требует, чтобы организации создавали ценность, которая сохраняется.
  • Развитие сильного лидерства. Развивайте лидеров, которые могут вдохновлять, направлять и двигать организацию вперед, особенно во времена перемен.
  • Информирование о решениях. Чтобы наращивать потенциал для процветания, лидеры должны использовать как проницательность, так и дальновидность. Проницательность подразумевает глубокое понимание и анализ текущих реалий, что позволяет лидерам принимать обоснованные решения на основе существующих данных и тенденций. Дальновидность, с другой стороны, подразумевает предвосхищение будущих возможностей, что позволяет лидерам подготовиться и сформировать то, что грядет.
  • Участие в построении экосистемы. Создание и участие в экосистемах позволяет организациям процветать, способствуя сотрудничеству и созданию общей ценности между несколькими заинтересованными сторонами. В экосистеме с несколькими заинтересованными сторонами организации могут использовать разнообразные ресурсы, экспертные знания и сети, что позволяет им совместно создавать решения, расширять свое присутствие на рынке и адаптироваться к быстро меняющимся условиям. Этот совместный подход не только расширяет индивидуальные организационные возможности, но и укрепляет всю экосистему, делая ее более устойчивой и динамичной.

Переход от отраслей к экосистемам


По мере того, как мы продвигаемся в эту новую эпоху изобретений, происходит еще один важный сдвиг: переход от изолированных отраслей к взаимосвязанным экосистемам. Это размывание границ похоже на крушение бункеров. Проблемы, с которыми мы сталкиваемся сегодня — от изменения климата до продовольственной безопасности и хронических заболеваний — слишком сложны для того, чтобы какая-либо отдельная организация или отрасль могла решить их в одиночку. Экосистемы — это взаимосвязанные сети организаций, отраслей и секторов, работающих вместе для решения общих проблем. Они выходят за рамки традиционных границ, объединяя разнообразные знания, ресурсы и возможности для достижения общих целей.

Return On Learning - окупаемость инвестиций в обучение


В эту эпоху, отмеченную беспрецедентными изобретениями и расширяющимися возможностями, организации сталкиваются с проблемой представления будущего, которое выглядит совершенно иначе, чем сегодня. Быстрое развитие науки и технологий не просто преобразует наш мир. Оно перестраивает саму структуру общества. Чтобы преуспеть в этом динамичном ландшафте, организации и отдельные лица должны инвестировать в усилия, которые могут не дать немедленной отдачи, но обеспечить глубокую отдачу от обучения (ROL). Принимая будущее, мы повышаем нашу способность учиться и позиционируем себя для навигации и формирования развивающегося мира.

Спрос на обучение в эпоху ускорения


Ускоренный темп научно-технического прогресса требует, чтобы мы отдавали приоритет обучению, чтобы оставаться впереди. Такие инновации, как CRISPR, ИИ, гуманоидные роботы, квантовые вычисления, космические технологии и синтетическая биология, стремительно развиваются. Делая акцент на обучении, мы можем эффективно ориентироваться в этих достижениях, создавая будущее, которое улучшает нашу человечность. Инвестируя в будущее сегодня, мы вооружаемся для завтрашних проблем и возможностей. Организации, которые активно инвестируют в образование сотрудников, показывают, как непрерывное обучение может обеспечить адаптивность в быстро меняющихся отраслях.

Междисциплинарное сотрудничество и обучение: катализатор решения проблем


Междисциплинарные знания стали важнейшей силой в решении самых сложных глобальных проблем современности, а обучение играет ключевую роль в объединении этих разнообразных областей. Например, изменение климата требует постоянного обучения и сотрудничества в области экологической науки, инженерии, экономики и социальных наук, создавая решения, которые объединяют множественные перспективы. Инженеры учатся разрабатывать технологии возобновляемой энергии, в то время как экономисты изучают финансовые структуры, которые могут масштабировать эти инновации. Ученые-социологи вносят свой вклад, изучая поведение людей и политические последствия, обеспечивая широкое внедрение. Эта конвергенция знаний, подпитываемая обучением, позволяет нам решать многогранную природу изменения климата более эффективно, чем любая отдельная дисциплина могла бы в одиночку.

Реакция на пандемию COVID-19 еще больше подчеркивает важность обучения в междисциплинарном сотрудничестве. Вирусологи, эпидемиологи, специалисты по данным и эксперты в области общественного здравоохранения объединились, чтобы учиться в областях друг друга, что позволило глубже понять вирус и быстрее разрабатывать стратегии борьбы с ним. Фармацевтические компании сотрудничали с экспертами в области ИИ и биоинформатики, изучая новые способы ускорения разработки вакцин, в то время как специалисты по логистике обеспечивали распределение вакцин. Это ускоренное обучение между дисциплинами имело решающее значение для преодоления кризиса с беспрецедентной скоростью.

Продовольственная безопасность предлагает еще один пример того, как обучение между дисциплинами стимулирует решение проблем. Интеграция сельского хозяйства, биотехнологий, науки о данных и климатических исследований сыграла важную роль в решении проблемы нехватки продовольствия. Достижения в области точного земледелия , обусловленные непрерывным обучением и применением спутниковых данных и ИИ, помогают оптимизировать урожайность сельскохозяйственных культур, минимизируя при этом использование ресурсов. Биотехнологи учатся создавать засухоустойчивые культуры, опираясь на климатические исследования, которые дают критические прогнозы будущих условий выращивания. Это междисциплинарное обучение гарантирует, что решения будут развиваться для устойчивого решения глобальных продовольственных проблем.

Многосторонние экосистемы становятся все более важными для объединения этих разнообразных дисциплин. Способствуя сотрудничеству между секторами и отраслями, эти экосистемы ускоряют обучение и инновации. Сотрудничество Tesla с энергетическими компаниями по созданию лучшей технологии аккумуляторов для электромобилей является одним из таких примеров. Эта конвергенция знаний — из энергии, инженерии и технологий — демонстрирует, как экосистемы могут ускорить прогресс, которого ни одна организация не могла бы достичь в одиночку. Поскольку организации и эксперты из разных областей работают вместе, они коллективно расширяют свое понимание, создавая решения, которые являются более эффективными и адаптивными. Этот совместный подход не только повышает способность решать проблемы, но и создает адаптивность и устойчивость, необходимые для процветания в мире, где быстрое обучение и инновации имеют решающее значение для решения сложных задач.

Преодоление сопротивления изменениям: отучение и обучение


В то время как окружающая среда требует мышления, направленного на обучение, гораздо легче предложить, чем реализовать его. Традиционные показатели, такие как возврат инвестиций (ROI), как правило, отдают приоритет краткосрочным выгодам, а не долгосрочному росту и обучению. Такой фокус может привести к тому, что организации будут игнорировать усилия, которые, хотя и не приносят немедленной прибыли, имеют решающее значение для формирования знаний и навыков, необходимых для навигации в будущем. Осуществление этих усилий необходимо, поскольку они гарантируют, что мы не просто реагируем на изменения, но и активно формируем наше будущее. Однако история напоминает нам — как метко выразился Джеймс Сузман — что мы — упрямый вид, сопротивляющийся глубоким изменениям в поведении, даже когда необходимость очевидна. Это сопротивление отражает нашу зависимость от устоявшихся привычек и прошлого опыта, что делает отучивание особенно сложным.

Несмотря на эту сложность, отказ от прошлых успешных тактик так же важен, как и принятие новых. Лидеры должны быть готовы отказаться от устаревших практик, которые больше не служат будущему организации. Это требует оспаривания давних предположений путем постоянной переоценки убеждений, которые мешают прогрессу. Переключая фокус на Возврат от обучения, организации могут проактивно реагировать на силы макроуровня. Поступая так, они создают среду, в которой ценятся новые идеи, процветают изобретения, а сотрудники наделены навыками и знаниями, чтобы вносить значимый вклад в организационные цели.

Шаги к построению обучающейся организации


Создание обучающейся организации является ключом к обеспечению долгосрочной устойчивости в быстро меняющемся ландшафте. Лидеры должны предпринять конкретные шаги для создания среды, в которой обучение встроено в организационную культуру. Это позволяет организациям лучше справляться с научными, технологическими, экономическими, геополитическими и социальными силами. Поскольку эти силы сходятся, культура непрерывного обучения способствует устойчивости, позволяя организациям адаптироваться к непредвиденным изменениям и использовать появляющиеся возможности.

1. Создание сбалансированного инновационного портфеля

Критический шаг в построении обучающейся организации — обеспечение сбалансированности инновационного портфеля . Лидеры должны курировать сочетание постепенных инноваций, которые укрепляют основной бизнес и стимулируют краткосрочный рост, и радикальных, ориентированных на будущее инициатив, направленных на исследование новых рынков и прорывных технологий. Этот баланс имеет решающее значение не только для финансовой устойчивости, но и для создания обучающей среды.

Постепенные инновации, такие как улучшение текущих продуктов, повышение эффективности работы или расширение клиентских услуг, необходимы для немедленного роста и создания фундаментальных знаний. Эти проекты часто приносят более быструю отдачу и предоставляют ценные идеи, которые могут дать информацию для более радикальных инновационных усилий.

С другой стороны, ориентированные на будущее и радикальные инициативы, такие как разработка прорывных технологий или выход на совершенно новые рынки, могут не давать немедленной отдачи, но жизненно важны для долгосрочного успеха. Эти инициативы стимулируют обучение, выдвигая организацию на неизведанную территорию, позволяя командам экспериментировать и учиться на новых вызовах.

Поддерживая портфель, который уравновешивает как краткосрочные, так и радикальные инновации, организации могут гарантировать, что они постоянно учатся на своих успехах и неудачах. Такой подход не только готовит их к будущим потрясениям, но и создает линию возможностей, которые соответствуют как текущим, так и развивающимся потребностям рынка.

2. Обеспечение приверженности руководства

Первым шагом в развитии обучающейся организации является обеспечение приверженности руководства. Лидеры должны не только публично поддерживать непрерывное обучение, но и моделировать его, активно участвуя в инициативах по развитию. Согласовывая видение и стратегию организации с целями обучения, лидеры четко доносят ценность обучения для долгосрочного успеха. Это также подразумевает поддержку инициатив, которые могут не обеспечить немедленной окупаемости инвестиций, но имеют решающее значение для создания будущих возможностей, гарантируя, что организация останется дальновидной.

3. Инвестиции в инфраструктуру обучения

После того, как приверженность руководства установлена, инвестиции в инфраструктуру обучения становятся критически важными. Выделение ресурсов специально для программ обучения и развития, таких как партнерство с образовательными учреждениями, сигнализирует о приверженности росту. Использование таких технологий, как системы управления обучением (LMS) и цифровые инструменты, создает доступные, персонализированные пути обучения для сотрудников. Эти инвестиции необходимы для поддержки ориентированных на будущее проектов, которые стимулируют обучение и позиционируют организацию для успеха в постоянно меняющемся мире.

4. Поощрение обмена знаниями и экспериментирования

Следующий шаг — поощрять обмен знаниями и сотрудничество в рамках всей организации. Создание безопасных пространств для экспериментов способствует формированию культуры, в которой сотрудники чувствуют себя комфортно, тестируя новые идеи, не боясь неудач. Создавая программы, которые поддерживают принятие риска и инновации, организации могут развивать креативность. Принятие неудач как возможности для обучения позволяет командам извлекать ценные уроки из неудач, предотвращать будущие ошибки и повышать коллективный интеллект. Поддержка инициатив, которые могут не иметь немедленной отдачи, но предлагают значительный опыт обучения, укрепляет способность организации процветать в ландшафте расширяющихся возможностей.

5. Согласование обучения с целями организации

Согласование обучения с целями организации гарантирует, что инициативы по обучению напрямую способствуют достижению ключевых целей. Стратегические учебные мероприятия должны разрабатываться с учетом будущего видения организации, помогая поддерживать согласованность и фокус. Для оценки эффективности этих инициатив лидеры должны использовать как количественные, так и качественные показатели.

Например, показатели приобретения навыков дают четкую количественную меру, отслеживая, как быстро сотрудники приобретают соответствующие новые навыки через программы развития. Руководители могут отслеживать процент сотрудников, завершающих критические учебные модули, и как это преобразуется в более быстрое время достижения компетентности в ключевых ролях.

С качественной стороны, обратная связь от сотрудников может дать бесценную информацию. Сбор отзывов от сотрудников о реальной применимости программ обучения — посредством опросов или структурированных интервью — помогает оценить, насколько хорошо эти инициативы трансформируются в повышение производительности труда и инновации. Эта обратная связь позволяет организациям совершенствовать и адаптировать стратегии обучения для лучшего соответствия как потребностям сотрудников, так и целям организации.

Регулярная оценка с использованием этих показателей гарантирует, что программы обучения соответствуют ключевым целям, вооружая организации возможностями и возможностями, которые возникнут в будущем.

6. Создание цикла обратной связи для постоянного совершенствования

Создание надежной обратной связи необходимо для обеспечения эффективности и адаптивности программ обучения. Регулярно собирайте отзывы от сотрудников, чтобы оценить актуальность и влияние инициатив обучения на реальные проблемы. Этот постоянный вклад позволяет организации совершенствовать свои стратегии обучения, гарантируя, что они развиваются вместе с тенденциями отрасли и внутренними потребностями. Создание таких механизмов, как опросы сотрудников, городские собрания или фокус-группы, может помочь выявить пробелы, отметить успехи и сделать обучение более восприимчивым к среде организации.

7. Создание внешних партнерств и взаимодействие с экосистемой

Чтобы расширить обучение за пределы внутренних ресурсов, организациям следует активно строить внешние партнерства с университетами, стартапами, отраслевыми консорциумами и исследовательскими лабораториями. Участие в более широких экосистемах позволяет организациям использовать передовые знания, знакомиться с разнообразными точками зрения и получать доступ к новым экспертным знаниям, тем самым ускоряя обучение. Партнерства, подобные партнерству между крупными компаниями и академическими учреждениями, стимулируют обучение, способствуют инновациям и удерживают организации на переднем крае отраслевых тенденций. Внешнее взаимодействие еще больше обогащает внутренние программы обучения и обеспечивает свежие идеи, необходимые для сохранения гибкости в быстро меняющемся мире.

Заключение. Формирование будущего посредством обучения


Перед лицом эпохи, отмеченной великими изобретениями и расширяющимися возможностями, традиционных показателей успеха больше недостаточно. Возврат на обучение — это не просто концепция, а стратегический императив. Лидеры должны предвидеть возможные будущие и направлять организацию к будущему, которое выглядит совсем иначе. Реализуя инициативы, которые могут не показывать краткосрочной отдачи, но стимулируют обучение, мы готовимся к завтрашним вызовам и возможностям. Принятие будущего путем поощрения культуры непрерывного обучения, отказа от устаревших тактик и инвестирования в наши коллективные знания и адаптивность не только поможет нам ориентироваться в сложностях современного мира, но и позволит нам формировать будущее, возглавляя инновации и достигая устойчивого успеха в постоянно меняющемся ландшафте.

Источники


https://frankdiana.net/2024/09/09/unlocking-human-potential-the-democratization-of-knowledge/
Unlocking Human Potential – The Democratization Of Knowledge
Раскрытие человеческого потенциала – демократизация знаний
9 сентября 2024 г. Фрэнк Диана

https://frankdiana.net/2024/09/10/unlocking-human-potential-a-new-age-of-invention/
Unlocking Human Potential – A New Age Of Invention
Раскрытие человеческого потенциала – новая эра изобретений
10 сентября 2024 г. Фрэнк Диана

https://frankdiana.net/2024/09/11/unlocking-human-potential-the-emergence-of-scientific-revolution-2-0/
Unlocking Human Potential – The Emergence Of Scientific Revolution 2.0
Раскрытие человеческого потенциала – возникновение научной революции 2.0
11 сентября 2024 г. Фрэнк Диана

https://frankdiana.net/2024/09/12/unlocking-human-potential-thriving-in-a-world-of-change/
Unlocking Human Potential – Thriving In A World Of Change
Раскрытие человеческого потенциала – процветание в мире перемен
12 сентября 2024 г. Фрэнк Диана

https://frankdiana.net/2024/09/30/return-on-learning-pioneering-the-future/
Return On Learning: Pioneering The Future
Возврат к обучению: пионеры будущего
30 сентября 2024 г. Фрэнк Диана

суббота, 17 мая 2025 г.

Феномен трансцендентности ИИ

Оптимистично заявлено, что найден альтернативный способ достижения сверхчеловеческих способностей ИИ уже в 2024. Открыт феномен трансцендентности (превосходства) генеративного ИИ. Совместное исследование Гарвардского, Принстонского и Калифорнийского университетов с DeepMind и Apple открыло новый феномен – трансцендентность LLM, когда генеративная модель достигает возможностей, превосходящих способности экспертов, генерирующих данные для ее обучения. Открытие этого феномена - новый фазовый переход в раскрытии возможностей достижения ИИ превосходства над людьми.

Предыдущим фазовым переходом был прорыв к сверхчеловеческому уровню игры в шахматы, продемонстрированный AlphaGo Zero компании DeepMind в 2017. Ключом к тому успеху был отказ от использования для обучения ИИ наборов данных, полученных от экспертов-людей. Играя в шахматы (а потом и в Го) сама с собой, AlphaGo Zero достигла сверхчеловеческого уровня игры, недоступного даже для чемпионов мира среди людей. Однако, такой способ преодоления человеческих интеллектуальных способностей применим лишь к строго регламентированным задачам, типа шахмат или Го. При отсутствии строгих регламентов решения задачи (правила, условия игры, начальные условия, внешние факторы и т.д.) для обучения модели необходимы наборы данных, описывающих, как эту задачу решали люди.

Но тут засада. Ведь если модель опять (как до AlphaGo Zero) будет учиться у людей, как она сможет превзойти уровень тех, на чьих данных модель учили? Это как если бы юных шахматистов учили бы не на партиях мастеров и гроссмейстеров, а на партиях их ровесников из другой шахматной школы. Открытие феномена трансцендентности снимает это ограничение, позволяя модели, обучаясь на партиях, например, перворазрядников, достигать собственного уровня игры на уровне гроссмейстеров. Это достигается использованием определенной техники выбора данных, называемой "низкотемпературная выборка".

Вот поясняющая метафора. Представьте себе, что вы учитесь играть в шахматы, наблюдая за игрой множества игроков. Обычно вы бы запоминали ходы, которые чаще всего приводят к победе, и пытались бы их повторить. Это похоже на стандартный способ обучения модели. Но что, если вы начнете выбирать не просто популярные ходы, а очень точные и редкие ходы, которые гораздо эффективнее в определенных ситуациях? Вы бы стали играть намного лучше, чем те игроки, у которых вы учились. Низкотемпературная выборка — это как раз такой способ: он помогает модели фокусироваться на самых эффективных и точных решениях, даже если они редко встречаются в обучающих данных. Таким образом, "низкотемпературная выборка" помогает модели выделять и использовать самые лучшие ходы, что и позволяет ей в итоге превосходить своих учителей.

Принципиальное отличие второго фазового перехода от первого в том, что феномен трансцендентности должен позволять модели превосходить уровень учителей (отраженный в обучающих наборах данных) не только в строго регламентированных задачах, но и (пока теоретически) в любых. Следовательно, могут появиться модели со сверхчеловеческими способностями в самом широком спектре применений.

Однако, говорить о близком наступлении эры абсолютного превосходства ИИ над людьми, феномен трансцендентности не позволяет. Дело в том, что трансцендентность достигается лишь за счет эффекта снижения шума (устранения ошибок, допущенных людьми). Это значит, что модель не способна, за счет новых абстрактных рассуждений производить новые решения, которые не может придумать человеческий эксперт… А человек может!

Но это остается последнее (хотя и решающее) превосходство людей над ИИ.

Пример визуализации низкотемпературной выборки на картинке https://arxiv.org/html/2406.11741v1/extracted/5673380/advantage-analysis.png . Эффект смещает вероятности в сторону хода с высоким вознаграждением — ловушки для ферзя с помощью ладьи по мере уменьшения температуры 𝜏.
 
https://arxiv.org/html/2406.11741v1

вторник, 13 мая 2025 г.

Бытийные ценности как критерии

Бытийные ценности

  • Истина (честность; реальность; обнаженность; простота; богатство; существенность; должное; красота; чистота; чистая и неподдельная полнота).
  • Добро (правильность; желательность; должное; справедливость; благожелательность; честность; мы любим это, привлечены этим, одобряем это).
  • Красота (правильность; форма; живость; простота; богатство; цельность; совершенство; завершенность; уникальность; честность).
  • Цельность (единство; интегрированность; тенденция к единичности; взаимосвязанность; простота; организация; структура; порядок; отсутствие разделения; синергия; гомономные и интегративные тенденции).
  • (4а). Единство противоположностей (принятие, разрешение, интеграция или трансценденция (преодоление) дихотомий, полярностей, противоположностей, противоречий; синергия, то есть преобразование противоположностей в единство, антагонистов в сотрудничающих или взаимно усиливающих друг друга партнеров).
  • Жизненность (процесс; отсутствие омертвелости; спонтанность; саморегуляция; полноценное функционирование; измениться и при этом остаться тем же; самовыражение).
  • Уникальность (индивидуальная специфичность; индивидуальность; несравнимость; новизна; особое качество; отсутствие чего-либо подобного).
  • Совершенство (ничего лишнего; ничего недостающего; все на своем месте и не может быть улучшено; точно так; идеальное соответствие; уместность, справедливость, полнота; ничего помимо; должное).
  • (7а). Необходимость (неизбежность; это должно быть именно так; не может быть изменено ни на йоту; хорошо, что именно так).
  • Завершенность (окончание; окончательность; справедливость; гештальт больше не меняется; выполнение намеченного; finis и telos; ничего недостающего; все целиком; исполнение предназначения; прекращение деятельности; достижение высшей точки; окончание в связи с достижением цели; умереть и вновь родиться; прекращение и завершение роста и развития).
  • Справедливость (честность; долженствование; уместность; соразмерность; необходимость; неизбежность; непредубежденность; беспристрастность).
  • (9а). Порядок (законность; правильность; ничего лишнего; совершенство организации).
  • Простота (честность; обнаженность; существенность; абстрактная безошибочность; четкая структура; суть дела; прямота; только необходимое; без украшений; ничего чрезмерного или лишнего).
  • Богатство (дифференциация; сложность; изощренность; все целиком; ничего недостающего или скрытого; все здесь; все в равной мере важно; нет ничего неважного; всему предоставляется идти своим путем, без улучшения, упрощения, абстрагирования, переустройства).
  • Непринужденность (легкость; отсутствие напряжений, стараний, трудностей; изящество; совершенное и красивое функционирование).
  • Игра (веселость; радость; юмор; изобилие; непринужденность).
  • Самодостаточность (автономия; независимость; не нужно ничего другого, чтобы быть самим собой; самодетерминация; преодоление среды; отдельность; жизнь по своим законам; идентичность). 
А. Маслов. Новые рубежи человеческой природы


Гипотеза. Бытийные ценности, независимо от того, являются ли они предметом осознанного поиска, предпочтений или стремлений, доставляют конечное удовлетворение, то есть порождают чувства совершенства, завершенности, ясности, исполнения предназначения и тому подобное. Они дают также хорошие эффекты в плане психотерапии и личностного роста.

Гипотеза. Оценка романов с точки зрения всех выделенных бытийных ценностей покажет, что "плохие" (по оценке экспертов) романы менее близки к бытийным ценностям, чем "хорошие" романы. То же для "хорошей" и "плохой" музыки. Возможны также ненормативные суждения — относительно того, например, какие художники, какие слова, какие виды танца помогают повышать, или укреплять, или проявлять индивидуальность, честность, самодостаточность или другие бытийные ценности. Можно выяснить также, какие книги или стихи предпочитаются более зрелыми людьми. Возникает вопрос: насколько возможно использовать психологически здоровых людей в качестве "биологических дегустаторов" (тех, кто обладает большей восприимчивостью и более чутко воспринимает и выбирает бытийные ценности, подобно канарейке, первой чувствующей угарный газ в угольной шахте, куда ее берут именно с этой целью)?

Гипотеза. Психологически более здоровые учителя обеспечивают у своих учеников движение в направлении бытийных ценностей. Так, "хорошим" является такое образование, которое в наилучшей мере приобщает учащегося к бытийным ценностям, то есть помогает ему стать более честным, хорошим (в смысле ценности "добро"), красивым, интегрированным и так далее Это, вероятно, справедливо и для высшего образования, если не учитывать проблему приобретения умений, навыков и других инструментов или же рассматривать это приобретение только как средство достижения конечных бытийных целей.

Гипотеза: хорошее общество — это то, где добродетель вознаграждается.
"К какому результату приводит жизнь в бесчестном мире, в злом мире, в уродливом мире, в расколотом, дезинтегрированном мире, в мертвом, статичном мире клише и стереотипов, в неполном, незавершенном мире, в мире без порядка или справедливости, в усложненном без надобности мире, в чрезмерно упрощенном, чрезмерно абстрактном мире, в мире, полном усилий, в мире без юмора, в мире без частной жизни и независимости?"

пятница, 9 мая 2025 г.

Следующая глава корпоративных технологий: четыре поколения ИИ, которые изменят бизнес-технологии

Компании часто переоценивают влияние краткосрочных изменений в технологиях и недооценивают влияние долгосрочных изменений. Эта известная динамика особенно актуальна для генеративного ИИ (gen AI). Сегодняшние многочисленные смелые прогнозы о его влиянии на корпоративные технологии часто фокусируются на краткосрочных горизонтах (с немедленным фокусом на эффективности и производительности в двух-трех вариантах использования), а не на более перспективных изменениях и последствиях.

От инструментов, поддерживающих команды, до «ремесленных» и «заводских» команд ИИ


В работе технических команд происходит фундаментальная эволюция, которая выходит далеко за рамки сегодняшнего использования инструментов ИИ для повышения индивидуальной производительности. Вместо этого лидеры будут реструктурировать целые процессы и рабочие процессы в каждой корпоративной технологической области, чтобы интегрировать команды людей и ИИ и обеспечить максимальную производительность и креативность человека. Команды могут развиваться с двумя новыми моделями взаимодействия человека и ИИ: «фабрика» и «ремесленник (Artisan)».

  • Фабричный шаблон. В этой модели лидеры развертывают автономных агентов с поддержкой искусственного интеллекта, которые могут сотрудничать и управлять работой от начала до конца. Этот подход лучше всего подходит для предсказуемых, рутинных процессов в корпоративных технологиях, таких как мониторинг журналов, обновления нормативных технологий или миграция устаревшего кода .
  • Ремесленный шаблон (Artisan). В этой модели инструменты ИИ внедряются как помощники, помогая и улучшая работу опытных инженеров-программистов, стратегов и руководителей корпоративных технологий. Этот подход наиболее подходит для процессов, требующих человеческого суждения и изобретательности, таких как управление затратами на корпоративные технологии и оптимизация, а также поиск и оценка поставщиков. Это недетерминированные действия, то есть может быть много потенциальных способов решения проблемы, что делает их, как правило, плохими кандидатами для автономного агента ИИ, поскольку они требуют мышления более высокого уровня и часто не имеют больших объемов обучающих данных, необходимых для больших языковых моделей (LLM) для получения четко определенного ответа.

Команды могут развиваться с использованием двух новых моделей взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Одной из проблем, с которой могут столкнуться руководители, является эффективное смешивание этих подходов для создания гибкого, синхронизированного рабочего процесса, поскольку задачи переходят от человека к ИИ и обратно к человеку. Для поддержки этой работы руководители технологий должны рассмотреть возможность разработки структуры и стратегии управления и управления рисками , которая будет направлять их усилия. 

  • Какую работу должен выполнять ИИ, а какую — человек? 
  • Как эффективно объединить подходы фабрики и ремесленника для оптимизации доставки корпоративных технологий? 
  • Какая работа остается неизменной, поскольку ИИ не представляет особой ценности, кроме элементарного повышения производительности? 
  • Как управлять передачей от человека к ИИ (и наоборот) в каждом процессе? 

Каждый рабочий процесс необходимо будет оценить, разобрать и реконструировать с помощью четко определенных правил поведения. То, как корпоративные технологические команды взаимодействуют с искусственным интеллектом, будет зависеть от варианта использования.

Также потребуются новые роли и навыки. Для задач, управляемых ИИ, понадобятся «заводские» супервайзеры, которые смогут контролировать и внедрять механизмы аудита, проверять образцы выходных данных ИИ, выявлять и исправлять любые отклонения агентов ИИ от предполагаемого поведения и обеспечивать необходимое управление и объяснимость для поддержания высокого уровня точности и доверия. Там, где процессы управляются человеком, экспертам по корпоративным технологиям необходимо будет расширить навыки стратегии, суждения и исполнения — например, быстро перебирая решения проблемы, а не передавая работу младшему персоналу, или используя идеи, предоставленные ИИ-генералом, для активации мозгового штурма и вдохновения на новое мышление.

По мере того, как внедрение заводских и ремесленных моделей будет масштабироваться от нескольких корпоративных технологических областей до многих, ожидается, что объем технического долга (на долю которого приходится около 40% балансов ИТ), а также время и стоимость управления средой значительно сократятся. В результате персонал, занятый ежедневным обслуживанием, можно перенаправить на инновации.

Это может вызвать два важных изменения. Во-первых, ожидается, что масштаб инноваций увеличится, поскольку ИТ-отдел будет направлять больше ресурсов на решение стратегических проблем, закрывая отставание в выполнении бизнес-запросов и принимая новые запросы от бизнеса. Во-вторых, по мере роста производительности персонала ожидается, что скорость, с которой ИТ-отдел сможет разрабатывать, создавать и запускать возможности, также увеличится, в то время как стоимость этой работы, скорее всего, снизится. Gen AI может не сократить бюджеты корпоративных технологий напрямую. Вместо этого он приведет к стратегическому перераспределению в портфеле корпоративных технологий, при этом руководители технологий будут все больше концентрироваться на проектах, ориентированных на рост, а не на текущем обслуживании.

Руководителям технологических компаний, вероятно, придется усилить планирование и управление рисками, чтобы поддерживать быстрый темп. Это может включать, например, гораздо более частое согласование с высшим руководством по дорожным картам инноваций, чтобы сосредоточиться на ценности, а не на объеме среди множества новых бизнес-запросов. Необходимо разработать строгие ограничения для обеспечения объяснимости, безопасности, конфиденциальности и других рисков, связанных с ИИ, чтобы обеспечить как скорость, так и масштабируемость безопасным и ответственным образом. Руководители технологий также должны регулярно пересматривать, как их организации применяют как ремесленные, так и заводские модели, и настраивать свой подход для эффективного баланса между эффективностью затрат и инновациями по мере изменения бизнес-приоритетов. Это может включать изучение дополнительных возможностей применения автономных агентов в рабочих процессах, а также способов повышения производительности групп ремесленников.

От архитектур приложений, доминирующих в ландшафте, до преимущественно архитектур агентов ИИ и данных


Ожидается, что ИТ-архитектуры также будут существенно отличаться, переходя от традиционного подхода, ориентированного на приложения, к новым многоагентным архитектурам, где технические лидеры контролируют сотни или тысячи различных агентов ИИ, которые могут общаться друг с другом и с внешним миром для достижения общей цели. Например, группа агентов на базе искусственного интеллекта может взаимодействовать с существующими системами управления запасами, цепочками поставок и аналитикой для автоматического мониторинга уровня запасов, выявления низких запасов, а также формирования и отправки заказов на закупку поставщикам без сложной интеграции.

Ожидается, что руководители технических подразделений будут использовать этих агентов в своих средах тремя основными способами:

  • Суперплатформы. Суперплатформы представляют собой следующее поколение сторонних бизнес-приложений, таких как инструменты для совместной работы, решения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) или планирования ресурсов предприятия (ERP), со встроенными агентами искусственного интеллекта. Эти агенты по сути являются товарами, которые можно быстро ввести в эксплуатацию.
  • Обертки ИИ. По сути, это посреднические платформы, которые позволяют корпоративным службам взаимодействовать и сотрудничать со сторонними службами через API, не раскрывая свои собственные данные. Например, банк может создать обертку с поддержкой ИИ поколения вокруг внутренней модели кредитного риска, управляемой ИИ.
  • Пользовательские агенты ИИ. Агенты с поддержкой пользовательского ИИ разрабатываются внутри компании путем тонкой настройки предварительно обученного LLM или с использованием генерации дополненного поиска (RAG) с использованием собственных данных компании. Например, корпоративные технологии могут снабжать существующую модель данными о клиентах, стенограммами колл-центра, политиками компании и другой внутренней информацией для создания агента на базе искусственного интеллекта, который может помочь сотрудникам колл-центра отвечать на вопросы клиентов.

Архитектуры могут развиваться с использованием трех моделей реализации ИИ. Выбор платформы технологической организацией предприятия может зависеть от ряда факторов, включая потенциал фирменных данных для конкурентоспособного дифференцирования бизнеса. С помощью суперплатформ организации предоставляют поставщикам доступ к своим фирменным данным, которые могут быть анонимными, но, скорее всего, будут использоваться для обучения и дальнейшего улучшения модели в интересах клиентов поставщика, включая конкурентов. В результате домены с конфиденциальными или фирменными данными могут быть лучше всего обслуживаться путем защиты данных внутри внутренней платформы с использованием оболочки ИИ. Понимание того, когда следует защищать фирменные данные для сохранения конкурентного преимущества, будет постоянной заботой руководителей в области технологий, поскольку ответ не всегда очевиден.

Более того, проектирование и управление многоагентной архитектурой, которая эффективно использует различные агентные системы, требует принципиально иных соображений, чем управление архитектурами, ориентированными на приложения. Модульные фреймворки, которые направляют разработку общих повторно используемых агентов и инструментов ИИ, важны для обеспечения того, чтобы агенты могли быть легко изменены и собраны, как LEGO, для использования в различных рабочих процессах агентов. Архитектуры должны включать агентов, разработанных для управления входящими запросами и упрощения работы на всех этапах процесса, таких как агенты оркестровки для координации задач между несколькими агентами или агенты-коммуникаторы, которые могут обмениваться сообщениями и обновлениями с агентами на протяжении всего рабочего процесса. Они также должны включать ориентированных на задачи агентов, таких как агент-планировщик, который может определять, какие шаги необходимы для выполнения данного запроса, или исследовательский агент, который собирает и синтезирует информацию из различных источников для поддержки принятия решений.

Для агентских рабочих процессов требуется новая функциональная архитектура.


Центральная технологическая группа предприятия может предоставить общую платформу, включая уровень данных для согласованных высококачественных данных обучения для всех вариантов использования; инструменты и приложения, такие как генератор изображений или API, которые позволяют агентам взаимодействовать с различными сторонними и корпоративными системами; и средства управления рисками. Команды по науке о данных и бизнесу могут предоставить агентов для решения конкретных критически важных для бизнеса проблем. Такой подход позволяет бизнес-подразделениям быстро двигаться, напрямую создавая и экспериментируя с агентами.

В результате основной приоритет корпоративных технологий смещается с традиционных циклов выпуска и обновлений на постоянное совершенствование агентов ИИ и базовых наборов данных. Надежные механизмы обратной связи являются важной частью этого процесса, поскольку они позволяют корпоративным технологическим организациям повышать производительность агентов, а также обеспечивать эффективное сотрудничество и координацию задач между всеми агентами в их экосистеме.

От «пирамидальной» или «ромбовидной» организационной структуры к более плоской с учетом новых соображений в отношении развития рабочей силы


По мере того, как автоматизация и взаимодействие искусственного интеллекта и человека в сфере ИТ набирают обороты, руководители технических подразделений, скорее всего, начнут перестраивать свою организационную структуру, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами производительности. Сотрудники среднего звена в областях, наиболее соответствующих модели ремесленной команды, таких как разработка программного обеспечения, проектирование пользовательского опыта и ИТ-финансы, будут все чаще брать на себя более интегрированные роли, охватывающие весь спектр стратегии и исполнения, что позволит им тестировать и дорабатывать идеи с бизнес-экспертами в режиме реального времени. Для областей, наиболее соответствующих модели заводской команды, таких как ИТ-операции и служба поддержки, мы увидим значительное выравнивание организации и сокращение младших ролей, а также потребность в нескольких руководителях, которые могут контролировать и внедрять механизмы аудита, проверять образцы выходных данных ИИ, а также выявлять и исправлять любые отклонения агентов ИИ от предполагаемого поведения. В разработке программного обеспечения. Например, инженеры полного цикла, владеющие бизнес-стратегией и разработкой с использованием ИИ, будут выполнять задачи на более высоком уровне, такие как понимание намерений конечного пользователя и бизнес-результатов, концептуализация и разработка прототипа функциональности нового продукта с менеджерами по продуктам и руководителями бизнеса, а также разработка фреймворков кода (например, библиотек кода и программ поддержки). Для некоторых проектов, таких как разработка внутренней аналитической панели на основе ИИ для отдела продаж или маркетинга компании, инженеры полного цикла, наделенные полномочиями ИИ, могут брать на себя совмещенные роли (свою собственную и роль менеджера по продукту), возглавляя как бизнес-идею, так и разработку продукта.

Коммуникация — это критически важный новый навык, и он необходим для того, чтобы инженеры могли более эффективно взаимодействовать с руководителями, коллегами и клиентами. Поскольку ИИ автоматизирует многие базовые задачи и повышает производительность и возможности персонала, роли старших и младших экспертов могут кардинально измениться. Например, в разработке программного обеспечения технические руководители и менеджеры по продуктам могут перейти на новые роли, которые используют их опыт для решения сложнейших бизнес-задач или предоставляют экспертные знания в контроле за агентами ИИ. Младших разработчиков могут попросить контролировать отдельных агентов, а не писать код. В результате может возникнуть более плоская и потенциально более компактная организационная модель корпоративных технологий. Это, несомненно, приведет к революции навыков с новыми соображениями относительно рабочей силы и развития карьеры. 

  • Как вы адаптируете пути повышения квалификации и обучения, чтобы подготовить персонал к этим изменениям?
  • Как вы обучаете старших экспертов для новых ролей, которые требуют от них разбивать сложные проблемы, оспаривать предположения (и решения агентов ИИ поколения) и находить креативные решения при небольшом количестве имеющихся данных? 
  • Как вы создаете сильный поток экспертов по управлению затратами на корпоративные технологии, специалистов по операциям и инженеров полного цикла, когда большая часть работы, на которой младший персонал традиционно оттачивал свои навыки, теперь автоматизирована? 
  • Как вы обучаете персонал в полной мере использовать ИИ этими новыми способами, но не использовать его в качестве костыля вместо критического и творческого мышления? 

Помимо обучения, вероятно, потребуется новый набор и партнерство с внешними поставщиками для приобретения специализированных знаний в области ИИ там, где это необходимо, включая оперативное проектирование, которое будет иметь решающее значение для оптимизации затрат на вычисления.

Кроме того, прежде чем организации произведут этот переход, разработка четкой базовой линии и процесса для измерения воздействия от ИИ может помочь в принятии решений по планированию рабочей силы и повышению квалификации. В идеале метрики должны отслеживать индивидуальную производительность (на основе того, где и как тратится время), скорость разработки (например, время цикла от идеи программного продукта до запуска) и качество.

От структур затрат на основе приложений к структурам затрат на инфраструктуру с повышенным вниманием к расходам на вычисления


По мере роста производительности труда персонала затраты на рабочую силу корпоративных технологий будут снижаться. В то же время руководители технологических компаний могут тратить больше на инфраструктуру, в частности на вычисления, для поддержки агентов ИИ — сдвиг, который потребует пристального внимания, чтобы снизить риск опережения затрат на вычисления по сравнению с ростом производительности, полученным от ИИ.

При оптимизации расходов на вычисления руководители должны тщательно анализировать расходы на вычисления и хранение на протяжении всего жизненного цикла — от первоначального планирования до постоянного управления агентами ИИ нового поколения.

Поскольку руководители оценивают, какие виды деятельности должны быть подчинены ИИ, измерение стоимости рабочих процессов с агентами ИИ и без них может дать ценную информацию. Некоторые процессы могут выполняться менее затратно в долгосрочной перспективе с использованием сочетания местных и офшорных талантов после учета вычислительных и операционных расходов (включая расходы на повышение квалификации и управление), необходимых для получения точных результатов от агентов.

Во время разработки агентов ИИ проведение обзоров оптимизации затрат может выявить наиболее экономически эффективные варианты. Например, меньшие, специально созданные LLM могут потребовать меньше вычислений, чем большие LLM, для достижения того же уровня точности прогнозирования и вывода, необходимого для данного процесса. Более точные подсказки или динамическое распределение ресурсов также могут помочь сократить некоторые расходы в конечном итоге. Первые выводы из нашей работы показывают, что расходы могут быстро накапливаться при использовании моделей и подходов ИИ, которые не были оптимизированы по сравнению с теми, которые были оптимизированы.

Наконец, как только агенты ИИ будут запущены в эксплуатацию, руководители должны рассмотреть возможность постоянного мониторинга затрат на вычисления, чтобы избежать неконтролируемых расходов. Многие проблемы, включая более высокое, чем ожидалось, использование агентов, более сложные запросы, чем тестировались, и нерешенные зависимости задач, которые заставляют агентов повторять шаги, могут привести к значительно более высоким затратам на вычисления, чем предполагалось. Как и в случае с облаком, использование подхода FinOps как кода (FaC) для интеграции финансового управления в работу фабрики может предоставить руководителям информацию в реальном времени, необходимую для упреждающего выявления проблем и принятия мер по эффективному управлению эксплуатационными расходами.

Полное принятие этой новой корпоративной технологической операционной модели, вероятно, произойдет через десятилетие, и для успеха потребуется нечто большее, чем просто инструменты. Это зависит от понимания того, где внедрять фабричные и ремесленные шаблоны, проектирования эффективной архитектуры агентов и подготовки ко многим последствиям для таланта, затрат, операций и риска. Начав с нескольких корпоративных технологических доменов, лидеры могут нарастить организационную силу для работы этими новыми способами и экстраполировать полученные знания для повышения эффективности по мере масштабирования. Учитывая масштаб изменений, путь будет сложным, однако долгосрочное воздействие, вероятно, будет больше, чем сейчас воспринимается.

Источник


https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/enterprise-technologys-next-chapter-four-gen-ai-shifts-that-will-reshape-business-technology

Enterprise technology’s next chapter: Four gen AI shifts that will reshape business technology. December 2, 2024. Article. By James Kaplan, Mark Gu, Megha Sinha.

Следующая глава корпоративных технологий: четыре поколения ИИ, которые изменят бизнес-технологии. 2 декабря 2024 г. Статья. Джеймс Каплан, Марк Гу, Мегха Синха

понедельник, 5 мая 2025 г.

Масштабирование телекоммуникационной компании, использующей искусственный интеллект

Два года назад, с появлением ChatGPT, вызвавшим всплеск оптимизма относительно преобразующей силы искусственного интеллекта в бизнесе, McKensey возвестили о подъеме телекоммуникационных компаний на основе, где «ИИ рассматривается как основная компетенция, которая обеспечивает принятие решений во всех отделах и на всех организационных уровнях», где «высшее руководство выступает в качестве поборников критически важных инициатив ИИ» и где «данные и возможности ИИ управляются как продукты, созданные для масштабируемости и повторного использования».

Вопрос о том, будет ли ИИ создавать ценность, заменен множеством новых вопросов: 
  • Как компании могут подготовиться к извлечению выгоды из следующего рубежа инноваций, особенно в отношении агентного ИИ, новой инновации, которая обещает более плавную перестройку и масштабируемость рабочего процесса? 
  • Как лучше всего масштабировать технологию для создания общеорганизационной ценности?
  • Как предприятия могут наилучшим образом интегрировать «традиционные» инструменты ИИ и машинного обучения с возможностями ИИ нового поколения?
  • Как операторы могут стимулировать внедрение и изменять поведение?

Ожидая существенной экономии средств, операторы связи переключают свое внимание на масштабирование усилий в области ИИ.

Каковы следующие горизонты развития ИИ и как к ним подготовиться


Около 61% руководителей высшего звена говорят, что считают ИИ «технологией-блокбастером, которая преобразует отрасль». Одним из ключевых факторов этой трансформации является внедрение агентского ИИ — технологии, которая может превзойти и без того значительные перспективы генеративного ИИ.

Агенты Gen AI — это программные объекты, имитирующие поведение человека.

В то время как агенты только зарождаются, телекоммуникационные компании уже изучают и внедряют эту технологию, отчасти подстегиваемые релизами ведущих технологических игроков (например, Agentforce от Salesforce). Почти 42% руководителей определяют масштабирование вариантов использования агента по всем функциям как приоритет на 2025 год, особенно в обслуживании клиентов, где около 75% руководителей стремятся использовать эту технологию. Основы масштабирования и реализации воздействия от агентов ИИ остаются в значительной степени такими же, как и масштабирование более «традиционного» ИИ. В частности, проектирование агентов должно будет осуществляться на основе тесного сотрудничества между экспертами в предметной области и практиками Gen AI, чтобы четко определить бизнес-проблемы, обоснования и задачи, которые можно передать агентам ИИ.

В то время как агентский ИИ будет поддерживать автоматизацию существующих рабочих процессов, управляемых людьми, технология может стать основой для новых рабочих процессов и процессов, которые могут включать агента ИИ, способного читать предыдущие расшифровки звонков, определять потенциальные возможности для дополнительных продаж и автоматически оповещать команду исходящего колл-центра. В сочетании с более традиционными инструментами, такими как роботизированная автоматизация процессов (RPA), агенты ИИ могут показать значительно более высокий уровень автоматизации в телекоммуникационных компаниях.

Агенты ИИ телекоммуникационных компаний, скорее всего, будут принимать различные формы:

  • Простые рефлекторные агенты могут предпринимать действия на основе предустановленных правил, аналогичных текущим системам «следующего наилучшего действия» (например, отправлять уведомления о шокирующем счете пользователям, которые приближаются к исчерпанию своих ежемесячных лимитов данных).
  • Агенты на основе утилит могут самостоятельно рассматривать несколько вариантов и действовать соответственно. Например, агент ИИ для электронной почты может выбирать, отвечать ли автоматически недовольному клиенту или составлять черновик письма для отправки представителю службы поддержки, в зависимости от тона и серьезности входящего письма.
  • Агенты, ориентированные на цели, могут принимать решения для достижения конкретных целей. Например, агент-рекомендатор может предлагать клиентам предложения по допродажам на основе моделей использования данных и целей по доходам.
  • Иерархические агенты могут разбивать сложные задачи на управляемые подзадачи, что позволяет более организованно контролировать и принимать решения. Примером может служить агент, предназначенный для создания финансовых отчетов, который сначала разбивает задачу на исследования и генерацию контента.

Многоагентные системы способны объединять несколько автономных агентов, работающих независимо и/или совместно, для достижения коллективной цели. Система могла бы, например, функционировать как централизованный помощник сотрудника, способный управлять несколькими сетевыми задачами, такими как ответы на запросы, предоставление рекомендаций и автоматическое заполнение заметок после посещения объекта.

Для телекоммуникационных компаний, которые используют эту возможность, это может стать переломным моментом. Представьте себе, например, полностью реализованную телекоммуникационную компанию с собственным ИИ, в которой агенты дополняют людей или автономно выполняют сквозные рабочие процессы.

В то время как общее внимание агентских систем, как правило, сосредоточено на повышении эффективности, агенты ИИ предлагают гораздо больший потенциал. Одна телекоммуникационная компания разрабатывает агентскую систему, способную обрабатывать запросы, связанные с ее сетью, например, немедленно понимать основные причины сетевых проблем и заблаговременно поднимать потенциальные предстоящие проблемы. Это нововведение заключается не только в более быстром достижении решения; оно в достижении лучшего решения, где агент ИИ выступает как мыслительный партнер и создатель. Кроме того, агенты могут дополнять команды по трансформации в телекоммуникационных компаниях и помогать им в выявлении возможностей для воздействия. Они могут помочь провести «разовые» сложные и трудоемкие анализы, например, оптимизацию затрат на недвижимость в центральных офисах в сотнях мест. Агенты также могут поддерживать оценку и переосмысление бизнес-процессов, например, анализируя документацию по рабочим процессам и интервью с экспертами в предметной области, чтобы рекомендовать новые, оптимизированные процессы.

Агенты — не единственный способ, которым ИИ стимулирует новую волну креативности и инноваций. Мы уже видим, как телекоммуникационные компании внедряют ИИ не только для повышения эффективности, но и для разработки новых функций существующих продуктов и создания совершенно новых предложений. Некоторые телекоммуникационные компании изучают новые способы модернизации предложений мобильных и домашних тарифных планов, объединяя кредиты для поставщиков крупных языковых моделей (LLM) или предоставляя эксклюзивный доступ к премиальным возможностям ИИ через своих партнеров.

Другие телекоммуникационные компании удваивают усилия по обеспечению инфраструктуры для поддержки ИИ, от подключения новых центров обработки данных с помощью высокопроизводительных каналов связи до предложения предприятиям более интеллектуальных сетей (например, с маршрутизацией на основе задержки и высокой эластичностью) и обеспечения распределенных вычислений.

Благодаря таким инновациям передовые телекоммуникационные компании могут стать основой экономики ИИ.

Что означает масштабирование ИИ на уровне всего предприятия?


Масштабирование может пониматься как возможность развертывания нескольких взаимосвязанных вариантов использования ИИ среди тысяч сотрудников или сотен тысяч клиентов экономически эффективным способом.

Для крупных и сложных организаций это сложная задача, которая часто выполняется сериями скачков, успехов и неудач. Например, одна крупная организация внедрила вариант использования для второго пилота ИТ-разработчика на основе искусственного интеллекта, получив первоначальный прирост производительности от 25 до 40%, но затем этот прирост быстро упал до менее чем 5 процентов с ограниченным финансовым воздействием. Почему произошел спад? Оказалось, что первые последователи пилота были более воодушевлены, чем рядовые пользователи, когда программа была развернута по всей организации. Менеджеры также ссылались на плохую коммуникацию между техническими разработчиками и бизнес-группами, неполные или непоследовательные базы данных и ограниченное управление изменениями для стимулирования внедрения. Подобные ситуации вряд ли являются необычными; обычно сообщаемые препятствия для масштабирования включают отсутствие общего видения и операционной модели между командами разработки и бизнес-/пользователей.

В McKinsey синтезировали семь ключевых элементов, которые организации должны правильно использовать для масштабирования воздействия.

1. Целевые домены и сквозные рабочие процессы персон для трансформационного воздействия


Хотя отдельные варианты использования могут демонстрировать потенциал и вызывать волнение, они очень редко оказывают значимое влияние. Например, вариант использования Gen AI для автоматического создания персонализированных сообщений для клиентов не поможет снизить высокий уровень оттока. Но когда ведущая телекоммуникационная компания объединила несколько связанных вариантов использования — инструмент для проведения аудиторных исследований на основе ИИ, унифицированную модель оттока, инструмент для принятия проактивных решений в реальном времени и автоматизированную модель многовариантного тестирования — в единое решение, она преобразовала весь сквозной рабочий процесс.

2. Создание масштабируемой модульной платформы ИИ


Во многих крупных телекоммуникационных компаниях наблюдается распространение команд ИИ, каждая из которых проводит собственные пилотные проекты и эксперименты. Результат: несколько команд разрабатывают варианты использования ИИ изолированно, не делясь технологиями или передовым опытом друг с другом. Например, в одной телекоммуникационной компании команда по обслуживанию клиентов разрабатывала свой собственный вариант использования управления знаниями, не зная, что команда сетевых операций занимается проектом, использующим похожую архитектуру дополненной генерации (RAG) поиска. Но хотя раскрытие множества несвязанных вариантов использования может быть эффективным способом стимулирования креативности и повышения энтузиазма в отношении ИИ, это может быть не лучшим способом масштабирования технологии для создания значимой ценности.

Вместо этого ведущие организации разрабатывают централизованные платформы ИИ, которые могут служить хранилищами проверенных и поддерживаемых модулей ИИ, API, инструментов и фрагментов кода, которые были проверены и признаны безопасными для потребления и использования в масштабах всей организации. Такой подход к платформам помогает ускорить реализацию успешных вариантов использования, сохраняя при этом согласованные ограничения и используя проверенные архитектуры и «рецепты» вариантов использования. Более того, такая модульная платформа обеспечивает простое использование по принципу «plug-and-play», что означает, что вы можете быть готовы использовать новые инновации.

Создав платформу Gen AI из примерно 50 повторно используемых сервисов, одна североамериканская телекоммуникационная компания успешно сократила время, необходимое для создания новых вариантов использования, с месяцев до двух недель, при этом гарантируя, что все аналогичные варианты использования используют схожие архитектуры, а все передовые практики/обучения передаются в общий репозиторий. Напротив, без такого централизованного репозитория варианты использования медленно генерируют бизнес-ценность, поскольку разработчики экспериментируют самостоятельно.

3. Внедрение адекватных базовых данных


Масштабирование Gen AI требует новой дисциплины в консолидации и управлении данными. Это потому, что любое решение ИИ настолько хорошо, насколько хороши данные, к которым оно получает доступ.

Cпособность управлять неструктурированными и структурированными данными одновременно имеет решающее значение для согласования контрактов, аннотаций и технических чертежей, которые ранее были разбросаны по всей организации. Это особенно важно в контексте B2B, которые содержат устаревшие и сложные деловые соглашения и документы.

В то же время инвестиции в базовые данные остаются столь же важными. Хотя некоторые телекоммуникационные компании были первопроходцами в трансформации своих возможностей обработки данных, большинство из них только начали использовать ИИ для преобразования своих инфраструктур данных в более современные гибридные архитектуры со структурированными продуктами данных, которые позволяют курировать и повторно использовать данные в различных вариантах использования.

4. Стимулирование внедрение с помощью управления изменениями


Телекоммуникационные компании — это сложные организации с большим количеством разнообразных ролей, особенно таких как представители колл-центров, сетевые техники и сотрудники розничных магазинов. Более того, сотрудники телекоммуникационных компаний, как правило, долго остаются на своих должностях. Непреднамеренным следствием этих факторов может стать высокая степень организационной инертности, когда дело доходит до внедрения новых инструментов и способов работы. В одном случае телекоммуникационная компания разработала инструмент поддержки на местах на основе ИИ для повышения эффективности, но затем увидела, что полевые техники отказались его использовать.

Чтобы масштабировать ИИ, телекоммуникационным компаниям необходимо разработать и реализовать комплексную стратегию управления изменениями, чтобы обеспечить широкое внедрение новых технологий и процессов в организации. На макроуровне это должно начинаться сверху, с коммуникации генерального директора о важности переосмысления организации с помощью ИИ, в сочетании с целевыми программами повышения квалификации в области ИИ, чтобы подчеркнуть преимущества и развеять страхи перед изменениями. На микроуровне планы управления изменениями должны быть встроены в проектирование вариантов использования ИИ с самого начала. Внедрение должно быть важнейшей частью жизненного цикла разработки, а не рассматриваться как нечто второстепенное. Планы взаимодействия должны разрабатываться в тесном сотрудничестве с рядовыми сотрудниками и менеджерами, которые будут конечными пользователями инструментов. Например, с помощью инструмента поддержки на местах менеджеры смогли перегруппироваться и стимулировать внедрение, добавляя функции для пояснения, стимулируя больше постоянных технических специалистов использовать инструмент и поощряя менеджеров спрашивать об использовании инструмента во время индивидуальных проверок. В другом примере оператор запустил спринты, обычно состоящие из двух-четырех недель, в течение которых бизнес- и технические команды встречались почти ежедневно, чтобы обсудить подробные варианты использования ИИ. Только с помощью этих спринтов они смогли создать решения, которые были достаточно поддержаны пользователями, чтобы стимулировать принятие.

5. Разработка операционной модели ИИ и стратегии управления талантами.


Одним из основных препятствий для масштабирования решений ИИ является сложность вовлеченных заинтересованных сторон, включая, например, команды разработчиков, команды CIO/IT, менеджеров по продуктам, конечных пользователей и руководителей бизнес-подразделений.

Преодоление разрывов требует от организаций внедрения совместного каденса управления между технологическими и бизнес-командами, чтобы расставить приоритеты в отношении решений ИИ и поддерживать соответствие бизнес-целям. Речь идет не только о создании кросс-функционального центра передового опыта Gen AI, что сделали многие телекоммуникационные компании. Телекоммуникационные компании должны подумать о том, как обновить свои существующие процессы, такие как принятие решений, распределение бюджета и управление поступлением, путем создания модели управления, которая объединяет всех заинтересованных лиц на разных уровнях. Организации также должны инвестировать в навыки, ориентированные на ИИ, как путем найма новых сотрудников (особенно инженеров по данным, специалистов по данным и менеджеров по продуктам ИИ), так и путем переподготовки существующих талантов в разных частях организации.

6. Создание прочной экосистемы партнерства в области ИИ.


Хотя многие операторы связи имеют относительно продвинутые ИТ-организации, им трудно идти в ногу с быстрым темпом эволюции ИИ. Тем не менее, большинство телекоммуникационных компаний склонны считать крупных игроков на рынке программного обеспечения и технологий, включая игроков, ориентированных на ИИ, «поставщиками», а не «партнерами». Это упущенная возможность. Телекоммуникационным компаниям было бы разумно взять пример с индустрии программного обеспечения и создать экосистему доверенных партнеров, которые могут предложить поддержку с ускорением вариантов использования. Например, партнер по гипермасштабированию мог бы дополнить собственные команды по науке о данных и разработчикам телекоммуникационной компании, а также помочь создать специфические для телекоммуникационной компании возможности ИИ. Например, специфические для телекоммуникационной компании данные не обязательно были включены в обучающие наборы некоторых популярных базовых моделей, что может сдерживать следующий рубеж вариантов использования.

Чтобы обеспечить адекватный контроль над партнерствами, операторам следует избегать участия в многочисленных малоэффективных сотрудничествах и вместо этого связываться с партнерами, которые могут добавить отличительную ценность и соответствовать уникальным активам компании. Эти экосистемы также могут выходить за рамки технологических партнеров и включать партнеров по обслуживанию, исследовательские лаборатории, образовательные учреждения и даже другие телекоммуникационные компании в неконкурирующих регионах.

7. Управление рисками и обеспечение соблюдения нормативных требований


Хотя ИИ может оказывать значительное влияние, крайне важно гарантировать, что усилия по использованию и развертыванию учитывают этические и нормативные факторы. Телекоммуникационные компании должны стремиться избегать предвзятости в выходных данных — как для клиентов, так и для сотрудников — путем внедрения надежных руководящих принципов в таких случаях использования, как анализ настроений клиентов, оценка эффективности работы сотрудников и гиперперсонализация. В то время как операторы уже сталкиваются со значительным регулирующим надзором в отношении использования закрытых данных, телекоммуникационным компаниям необходимо будет установить четкие защитные ограждения информационной безопасности и ответственную структуру ИИ, которая укрепляет доверие к услугам на основе ИИ, чтобы гарантировать, что все генерируемые ИИ выходные данные соответствуют стандартам качества и безопасности, а также что существуют надежные меры управления данными и конфиденциальности для защиты данных потребителей.

Это не может быть второстепенной мыслью. На самом деле, ответственный ИИ может открыть огромный источник дифференциации. Богатые наборы данных, к которым имеют доступ телекоммуникационные компании, могут быть использованы и монетизированы с помощью ИИ, но только если клиенты, сотрудники и регулирующие органы верят, что данные используются безопасно и ответственно.

Хотя влияние и ценность ИИ уже очевидны, важно помнить, что мы только в начале революции ИИ. Потенциал простирается за пределы операционной эффективности до повторного ускорения роста и переосмысления продуктов, предложений и бизнес-моделей. По мере развития технологий операторы должны быть готовы развиваться вместе с ними, имея структуры и практики, соответствующие моменту, независимо от того, преследуют ли они постепенные улучшения, такие как более дешевые модели и более высокая производительность, или прямое переосмысление и смену парадигмы, как в случае с агентами ИИ. Для руководителей высшего звена крайне важно задать себе вопрос: «Готов ли я по-настоящему масштабировать ИИ и использовать весь потенциал ценности?» Выгоды от этого могут быть огромными, а конкурентные издержки от невыполнения этого требования могут быть столь же большими.

Источник


Масштабирование телекоммуникационной компании, использующей искусственный интеллект. 
27 февраля 2025 г. Статья.

Эта статья является результатом совместной работы Бенджамина Виейры, Гильерме Круса, Игнасио Ферреро, Джошана Шериана Абрахама и Томаса Ладжуса , а также Борхи Белды и Эрика Парсоннета, представляющих точку зрения McKinsey's Technology, Media & Telecommunications Practice и QuantumBlack, AI by McKinsey.

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/scaling-the-ai-native-telco

Scaling the AI-native telco. February 27, 2025. Article

This article is a collaborative effort by Benjamim Vieira, Guilherme Cruz, Ignacio Ferrero, Joshan Cherian Abraham, and Tomás Lajous, with Borja Belda and Eric Parsonnet, representing views from McKinsey’s Technology, Media & Telecommunications Practice and QuantumBlack, AI by McKinsey.