Lähes puolet kaikista yrityksistä on ottanut käyttöön koneoppimisen

Jos olet huolestunut (tai olet erittäin innostunut) koneoppimisesta (ML) tulossa valtavirtaan, Oxford Economicsin äskettäin tekemän tutkimuksen henkilöstöresurssien (HR) ja IT-omaisuudenhoitoyhtiön ServiceNow'n puolesta pitäisi kiinnittää kiinnostusta. Raportissa, jossa tutkittiin 500 tietohallintojohtajaa 11 maassa ja 25 toimialalla, todettiin, että 49 prosenttia yrityksistä käyttää jo ML: ää perinteisten liiketoimintaprosessien parantamiseksi.

Tutkituista 500 CIO: sta 200 ilmoitti, että he ovat jo pilottivaiheen ulkopuolella ja ovat alkaneet ottaa käyttöön ML: n jollain kapasiteetilla. CIO: t toivovat rajoittavan käyttäjän virheitä ja arviointivirheitä ottamalla käyttöön automaation. Lähes 70 prosenttia CIO: sta sanoi koneiden tekemien päätösten olevan tarkempia kuin ihmisten tekemät päätökset. Tutkimuksen mukaan CIO: t keskittyvät nykyään ML: n avulla toistuvien tehtävien automatisointiin (68 prosenttia), monimutkaisten päätösten tekemiseen (54 prosenttia), tietokuvioiden tunnistamiseen (40 prosenttia) ja yhteyksien luomiseen tapahtumien välillä (32 prosenttia).

"Yksi syy siihen, että kuulet niin paljon ML: stä, on se, että tuottavuuden aalto erottaa yritykset kilpailusta", kertoi ServiceNow'n johtaja Chris Bedi. "Se on nopeampi ja tarjoaa parempia päätöksiä. Ihmisillä on puolueellisuuksia, algoritmeilla ei ole."

Bedi kertoi näkevänsä ML: lle valtavan potentiaalin sellaisilla aloilla kuin yritysresurssien suunnittelu (ERP), varastonhallinta ja toimitusketju. Neljäkymmentäyksi prosenttia tutkimuksen CIO: sta mainitsi taitojen puutteen pääasiallisena ongelmana, joka esti heitä käyttämästä ML: tä tänään. Päinvastoin, vain 16 prosentilla viestintäjohtajaista ja niiden yrityksistä on suunnitteilla työvoiman koon ja roolin muutokset ML: n mukauttamiseksi.

ML ja työpaikat

Oxford Economics -kyselyssä julkaistut numerot ovat lyhytaikaisia ​​ennusteita, toisin kuin liikkeenjohdon konsultointiyrityksen McKinsey & Company raportti. Heidän raporttinsa arvioi, että puolet nykypäivän työtoimista voitaisiin korvata automatisoinnilla vuosina 2035-2055, useista tekijöistä riippuen. Yrityksen raportissa analysoitiin 2 000 työtoimintaa 800 ammatissa ja todettiin, että melkein 2, 7 biljoonaa dollaria palkkaa käytetään työhön, joka lopulta voidaan automatisoida.

"ML muuttaa ihmisten roolia", sanoi Bedi. "En tilaa ML: lle ihmisten työpaikkojen poistamista; se muuttaa ihmisten työpaikkoja. Mundane-päätökset automatisoidaan, mikä vapauttaa ihmiset. Uusia työpaikkoja syntyy."

Bedi sanoi, että avain ML: n hyödyntämiseen alalinjan parantamiseksi säilyttäen samalla sijoitus ja tiedostot ovat nykyisten työntekijöiden taitojoukkojen siirtäminen ja uusien kykyjen palkkaaminen ML-ominaisuuksien hallitsemiseksi. "Lahjakkuus on iso asia", Bedi sanoi. "Data Scientistin on pitänyt olla yksi kuumimmista töistä siellä. Meidän on todella tarkasteltava, mikä on kolmen vuoden kykymme ja taitemme etenemissuunnitelmamme. Ja meidän on oltava todella määrätietoinen näiden taitojen rakentamisessa. Meillä on kouluttava työntekijöitä, mutta selvittää myös vaihtoehtoisia lähteitä sille kyvylle."

Bedi kehotti työnantajia palkkaamaan ja kouluttamaan työntekijöitä hyödyntämään ML-pohjaisia ​​prosesseja. Kun ihmiset ovat tyytyväisiä ML: n kykyyn tuottaa luotettavaa tietoa ja tehdä oikeita päätöksiä, hän sanoi, että teollisuus siirtyy koneiden päätöksentekoon ihmisen valvonnan ohjaamana.

Myöhäisen adoptoijan ongelma

Oxford Economics -kysely eristi 50 yritystä, joita pidettiin "ensimmäisenä muuttajana". Tutkimuksessa tutkittiin näiden yritysten liiketoimintaprosesseja ja lahjakkuusstrategioita selvittääkseen kuinka ja missä ML: tä edistetään tulevina vuosina. Tutkimuksessa havaittiin, että First Movers on todennäköisemmin määrittänyt uudelleen työtehtävät keskittyäkseen siihen, miten ihmiset työskentelevät koneiden kanssa, ja ovat suunnitelleet erikoisryhmien kehittämistä keskittymään ML-tekniikan kehittämiseen ja käyttöön. Toisin kuin vertailukumppaneiden kanssa, nämä yritykset ovat todennäköisemmin kehittäneet etenemissuunnitelmia tulevia prosesseja varten, sieppaamalla virheitä ja varmistamalla tietojen oikeellisuuden.

Valitettavasti muut raportit osoittavat, että mitä pienempi organisaatio (ja mitä vähemmän resursseja organisaatiolla on), sitä vähemmän on todennäköistä, että se varaudutaan ML-aaltoon. Äskettäisessä Bluewolfin (IBM-yritys) tutkimuksessa havaittiin, että vain 33 prosenttia pienyrityksistä aikoi investoida tekoälyyn (ML) ja ML: ään seuraavan 12 kuukauden aikana. Tämä on toisin kuin 30 prosenttia suurista yrityksistä, jotka ovat jo investoineet tekniikoihin, ja 44 prosenttia, jotka aikovat aloittaa sijoittamisen seuraavan 12 kuukauden aikana. Se on yhteensä 74 prosenttia tai 20 prosenttia enemmän kuin pienten yritysten kokonaismäärä.

"Olemme matkan varhaisessa vaiheessa", Bedi sanoi. "Ihmiset ja yritykset, jotka ovat aggressiivisia, erottavat itsensä yrityksistä, jotka eivät ole. Tuntuu siltä, ​​että tähän on kehotus toimia. Yritykset, jotka nojaavat sisään, alkavat erotella itsensä kilpailusta. Tämä erottaminen CIO: t todella alkavat ajaa tätä lähitulevaisuudessa."