AI-team vs. rollfördelning | AI i affärer #53

Vad gör AI-teamet?

AI-teamet är en grupp specialister inom området artificiell intelligens. Deras ansvar inom företaget inkluderar:

• stärka produkter och tjänster med hjälp av AI — AI-teamet kan utveckla och implementera AI-baserade system som ökar värdet av de produkter och tjänster som erbjuds. Till exempel kan ett e-handelsföretag använda ett AI-baserat rekommendationssystem som föreslår produkter anpassade efter kundernas preferenser baserat på en analys av köpbeteende,
• automatisera rutinuppgifter — AI-teamet kan skapa lösningar som automatiserar repetitiva uppgifter, vilket gör att anställda kan fokusera på mer komplexa uppgifter. Till exempel kan ett företag skapa en AI-baserad chatbot för att ge kundservice och svara på vanliga frågor,
• analysera data och generera rapporter — AI-teamet kan analysera stora mängder data, dra slutsatser och generera rapporter för att stödja affärsbeslut. Till exempel kan ett företag använda ett AI-baserat system för sentimentanalys för att övervaka kundfeedback på sina produkter och tjänster.

Men ansvaret för ett företags AI-team beror främst på organisationens ambitioner när det gäller omfattningen av implementeringen av artificiell intelligens. Enligt Gartner kan omfattningen av AI-användning i företaget grovt kategoriseras i tre områden:

1. Företag som strävar efter att förbättra effektiviteten, där AI-teamet arbetar främst med att förbereda både interna verktyg för organisationen och verktyg för kundservice.
2. Företag som använder AI för att optimera sina verksamheter, men undviker att använda det i produkter och kundservice. AI-teamet är endast inblandat i att förbättra en organisations interna processer.
3. Företag som implementerar artificiell intelligens i stor skala, där AI-teamet implementerar lösningar i produkter, kundservice och internt.

Källa: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Kompetenser och ansvar för AI-teamets medlemmar

Enligt Gartners rapport “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” kommer efterfrågan på specialister inom artificiell intelligens att öka under de kommande åren, särskilt inom områden som:

• implementering av generativ artificiell intelligens i företag,
• AI-förtroende, risk- och säkerhetshantering, AI TRISM,
• skapande och utveckling av AI-aktiverade applikationer (AI-förstärkt utveckling),
• användning av artificiell intelligens för att optimera beslutsfattande.

Men hur ser ett AI-team ut internt? Självklart kommer det att variera något beroende på projektet. Men här är några nyckelroller i AI-teamet:

• Data scientist — data scientists arbetar med dataanalys och tolkning, prediktiv modellering och maskininlärning. Deras huvudmål är att extrahera värdefull information från data och använda den för att fatta affärsbeslut.
• AI-programvaruingenjör — AI-programvaruingenjörer skapar och utvecklar applikationer baserade på artificiell intelligens. Deras jobb är att implementera och optimera maskininlärningsalgoritmer och integrera dem i befintliga system.
• ML-forskare/ML-ingenjör — ML-forskare utvecklar nya maskininlärningsmodeller och algoritmer och implementerar dem. Deras huvudmål är kontinuerlig förbättring och innovation inom området artificiell intelligens.
• AI-etiker — AI-etiker är yrkesverksamma som förstår riskerna med att använda artificiell intelligens och ansvarar för den etiska tillämpningen av denna teknik. De säkerställer att AI-initiativ och deras implementering följer etiska principer och lagar.

AI-teamet behöver också någon som ansvarar för de strategiska och affärsmässiga aspekterna av projektet. Detta kan vara en AI-chef, som hanterar utvecklingen och implementeringen av AI-baserade processer och produkter, eller en chief AI officer (CAIO), som ansvarar för AI-strategin över hela organisationen. Deras roll är att:

• hantera de AI-teknologier som används – CAIO måste vara bekant med olika AI-algoritmer och tekniker och kunna tillämpa dem för att lösa problem i en organisation,
• övervaka design, utveckling, testning och implementering av AI-lösningar i samarbete med AI-teamet,
• mäta den affärsmässiga och finansiella påverkan av AI för att bedöma fördelarna och kostnaderna med att implementera artificiell intelligens,
• utbilda och utveckla anställda inom AI.

Personligheter i AI-teamet

Som i alla nära team måste varje medlem av AI-teamet ha rätt kompetenser, regelbundet uppdaterade färdigheter och erfarenhet. Inte mindre viktigt är behovet av mångfald, vilket innebär att teamet bör bestå av människor som inspirerar varandra med sina olika synpunkter.

Personligheter spelar en nyckelroll i att bygga ett effektivt AI-team. Medan alla teammedlemmar delar en passion för teknik och analytiska färdigheter, skiljer de sig åt i sitt tillvägagångssätt, temperament och preferenser.

AI-teamets chef måste erkänna dessa skillnader och uppskatta vikten av mångfald. Till exempel kan en detaljorienterad och noggrann data scientist bli uttråkad av abstrakta diskussioner om framtida riktningar för AI-teknologi och föredra att fokusera på att förbättra den nuvarande ML-modellen. Å andra sidan kan AI-etiker med ett visionärt temperament och en rik fantasi sakna tålamod för tråkig programmering och testning.

Enligt McKinseys rapport “Technology Trends Outlook 2023” blir följande allt viktigare i dagens affärsvärld:

• Flexibilitet – den hastighet med vilken teknologin utvecklas innebär att det inte är värt att fastna i en uppsättning verktyg eller ett sätt att göra saker,
• Förmåga att anpassa sig till förändrade förhållanden – förändringar i teamets sammansättning, en övergång till distansarbete eller till och med outsourcing till ett annat företag bör inte vara ett problem för den “ideala” AI-teammedlemmen,
• Öppenhet för nya utmaningar – implementering av artificiell intelligens i fler områden av verksamheten innebär att varje person i AI-teamet kommer att behöva skaffa sig nya färdigheter.

Även viktigt är förmågan att samarbeta och kommunicera, viljan att ta ansvar för tilldelade uppgifter och förmågan att hantera stress.

Källa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Arbetsnedbrytningsstruktur

För att säkerställa ett effektivt arbetsflöde i AI-teamet är det värt att använda tekniken för arbetsnedbrytningsstruktur. Det innebär att dela upp projektet i mer detaljerade uppgifter, som sedan tilldelas individuella teammedlemmar enligt deras kompetenser.

På högsta nivå finns övergripande affärsmål, som bryts ner i specifika produktinitiativ. Dessa delas i sin tur upp i forsknings-, programmerings-, testuppgifter osv. Tack vare WBS vet alla exakt vad de ska göra för att bidra till hela projektets framgång.

I AI-teamet kan arbetsnedbrytningsstrukturen se ut så här:

• Dataanalys. AI-teamet börjar ofta med att analysera data för att identifiera mönster och relationer som kan användas för att bygga prediktiva modeller.
• Bygga prediktiva modeller. Baserat på den insamlade datan bygger AI-teamet prediktiva modeller som kan användas för att förutsäga framtida händelser.
• Testa och optimera modeller. När modellerna är byggda testar och optimerar AI-teamet dem för att säkerställa att de fungerar korrekt och ger exakta resultat.
• Implementera modeller. Efter testning implementeras modellerna, vilket innebär att de används för att förutsäga framtida händelser baserat på ny data.
• Övervaka och underhålla modeller. När modellerna har implementerats övervakar teamet deras prestanda och håller dem i gott skick för att säkerställa exakta resultat under hela deras livslängd.

Sammanfattning

Valet av projektteam kan avgöra framgång eller misslyckande för hela projektet. Därför är det så viktigt att AI-teamet består av personer med olika färdigheter och personligheter, olika erfarenheter och olika arbetsstilar. Om projektledaren eller CAIO väljer rätt personer kommer de naturligt att ta på sig informella roller som är mest viktiga för att bygga ett sammanhållet team, vilket ökar chanserna för framgång och vidare fruktbart samarbete.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.