Ի՞նչ ներուժ ունի ԱԲ-ն տվյալների մշակման և բիզնեսի զարգացման համար․ քննարկում

Մինչ աշխարհը գնում է դեպի արհեստական բանականության (ԱԲ) վրա հիմնված ապագա, այսօր արդեն ակնհայտ է դառնում մի կարևոր ճշմարտություն՝ ԱԲ-ն նույնքան հզոր է, որքան տվյալները, որոնց վրա այն հիմնված է: WCIT2024 համաժողովի «Նախ տվյալների ռազմավարություն. ԱԲ ներուժի բացահայտումը բիզնեսում» խորագրով պանելային քննարկմանը ոլորտների փորձառու մասնագետները ներկայացրին իրենց պատկերացումները, թե ինչպես կարող են բիզնեսներն օգտագործել ԱԲ ներուժը լավ մտածված տվյալների ռազմավարության միջոցով:

Քննարկումը մասնակիցները, որը մոդերացնում էր Նորարարության, տեխնոլոգիաների և ծառայությունների համաշխարհային դաշինք (World Innovation, Technology and Services Alliance, WITSA) գլխավոր գործադիր տնօրեն Դատո Դան Է. Խուն, անդրադարձան տվյալների ռազմավարության հիմքերին, տվյալների արժեքի բացահայտմանն ու բիզնեսում ԱԲ կիրառման ընդլայնմանը։ Յուրաքանչյուր բանախոս՝ մանրածախ առևտրի հսկաներից մինչև ԱԲ խորհրդատուներ, կիսվեցին իրենց եզակի պատկերացումներով այն մասին, թե ինչպես կարող են բիզնեսները հաջողությամբ կիրառել ԱԲ՝ ռազմավարական տվյալների մշակման միջոցով:

Հուսալի տվյալների ռազմավարության հիմքերը

Disco-ի համահիմնադիր ու գլխավոր տեխնոլոգիական տնօրեն Դրյու Քուչարյանն ասաց, որ ԱԲ արդյունավետ ռազմավարություն չի կարող գոյություն ունենալ առանց տվյալների կայուն ռազմավարության: «Չկա արհեստական ​​բանականության ռազմավարություն՝ առանց տվյալների ռազմավարության ամուր հիմքի»,- ասաց նա՝ հավելելով, որ տվյալները ԱԲ նախաձեռնությունների հիմքն են:

 

Նա նշեց, որ բիզնեսները հաճախ շտապում են ներգրավվել ԱԲ նախագծերում՝ առանց հստակորեն սահմանելու իրենց բիզնես նպատակները կամ պատշաճ կերպով համապատասխանեցնելու իրենց տվյալների ռազմավարությունը այդ նպատակներին: «Համապատասխանեցրեք ձեր բիզնեսի նպատակները կամ հաճախորդների համար ցավոտ կետերը ձեր ռազմավարության հետ»,- խորհուրդ տվեց նա:

Քուչարյանը նաև նշեց տվյալների կայուն ռազմավարության չորս հիմնական հենասյուներ՝ համապատասխանեցում բիզնես նպատակներին, ճիշտ մշակույթի և տաղանդների զարգացում, տվյալների հավաքման և պահպանման համար ճիշտ ենթակառուցվածքի ապահովում և, ամենակարևորը, կառավարում, հատկապես գաղտնիության և էթիկայի համատեքստում:

Անդրադառնալով այս թեմային՝ Choreograph-ի տվյալների արտադրանքի գործադիր փոխնախագահ Մեբրուլին Ֆրանցիսկոն նշեց, որ տվյալների ռազմավարությունը բիզնես նպատակների հետ համապատասխանեցումը հաճախ անտեսվում է: «Դուք չեք կարող ճիշտ բաներ անել, եթե ամեն ինչ ճիշտ չեք անում»,- ասաց նա:

Ֆրանցիսկոն առանձնացրեց համապատասխանեցման երեք բաղադրիչ՝ ֆինանսական նպատակներ, արտադրանքի առաջնահերթություն և ընկալումն այն տվյալների, որոնք ընկերությունն արդեն իսկ տիրապետում է: «Մենք հաճախ մոռանում ենք, որ ինքներս շատ տվյալներ ենք ստեղծում: Իմանալը, թե ինչ ունեք, շատ կարևոր է բացերը լրացնելու համար», - ընդգծեց նա՝ հիշեցնելով բիզնեսներին, որ նախքան արտաքին աղբյուրներ փնտրելը, հաշվի առնեն իրենց ընթացիկ տվյալները:

Walmart-ի Տվյալների կառավարման և ռազմավարության տնօրեն Ամիտ Շիվպուջան իր հերթին նշեց, որ տվյալների ռազմավարությունը չի կարող գոյություն ունենալ առանձին՝ հավելելով, որ  տվյալների որակը և կառավարումը պետք է ներառված լինեն արտադրանքի մշակման յուրաքանչյուր փուլում։ «Տվյալների կառավարումը հնարավոր չէ մի գիշերվա ընթացքում ակտիվացնել»,- զգուշացրեց նա՝ ընդգծելով թիմերի միջև համագործակցության անհրաժեշտությունը՝ սկսած արտադրանքի ստեղծողներից մինչև վերջնական օգտագործողներ:

Բացահայտել տվյալների արժեքը

Քննարկման հաջորդ թեման էր, թե ինչպես բիզնեսները կարող են առավելագույն օգուտ ստանալ իրենց տվյալներից: Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի գիտաշխատող և բժշկակենսաբանական գիտություններում ԱԲ-ի քվանտային հաշվարկների հարցերով ավագ մասնագետ Յոհաննես Գալացանոս-Դյուկը ներկայացրեց դաշնային ուսուցման (նաև կոչվում է համագործակցային ուսուցում) հայեցակարգը: Այս մեթոդը թույլ է տալիս ուսուցանել ԱԲ մոդելները տվյալների ապակենտրոնացված աղբյուրների վրա, ինչն ապահովում է անձնական տվյալների գաղտնիությունը՝ առանց դրանց օգտակարությունը զոհաբերելու: «Սպառողները չեն ցանկանում տրամադրել իրենց տվյալները, բայց դուք դեռ կարող եք կառուցել ԱԲ-ն նրանց տվյալների վրա՝ առանց դրանց ուղղակիորեն հասանելիության»,- ասաց նա։

Գալաթսանոս-Դյուկը նաև ընդգծեց մասնագիտացված, տեղայնացված մոդելների կարևորությունը՝ ԱԲ-ի ներուժն իսկապես բացահայտելու համար: «Ձեզ անհրաժեշտ են տեղական տվյալներ՝ արհեստական ​​բանականության ձեր մոդելներն արդիականացնելու համար: Եթե դա չանեք, ապա կլռվեք ընդհանուր տարբերակների մեջ, որոնք արդյունավետ չեն բիզնեսի հատուկ կարիքների համար»,- բացատրեց նա՝ նշելով, որ ձեռնարկություններն իրենց տվյալները պետք է արդյունավետ կազմակերպեն ըստ ստորաբաժանումների։

Շարունակելով թեման՝ Ucraft-ի հիմնադիր Գևորգ Բալյանը խոսեց տվյալների մաքրման, իրական ժամանակում տվյալների հավաքման և նախկինում ստացված տվյալների պատշաճ ինտեգրման կարևորության մասին: «Բիզնեսը պետք է կենտրոնանա տարբեր վերջնակետերից տվյալներ դուրս բերելու և դրանք մեկ ձևաչափով կենտրոնացնելու վրա»,- խորհուրդ տվեց Բալյանը։

Նա նաև նշեց կրկնօրինակ տվյալներ չպահելու կարևորությունը՝ ընդգծելով, որ տվյալների արդյունավետ մաքրումը մեծ նշանակություն ունի ԱԲ-ի աշխատանքի հաջողության համար: «Ոչ ոք չի ցանկանա, որ ԱԲ-ն օգտագործի ավելորդ տվյալներ կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնելու համար»,- ասաց նա:

ԱԲ մասշտաբայնացումը խոշոր կազմակերպությունների համար

Մերձավոր Արևելքում EPAM Systems ընկերության ԱԲ-ի և վերլուծության խորհրդատվության հարցերով ավագ տնօրեն Դմիտրի Գորյունովի խոսքով՝ ԱԲ մասշտաբայնացումը դժվար է, հատկապես խոշոր կորպորացիաների, կառավարությունների համար: Ըստ նրա՝ կան տեխնիկական և մարդկային դժվարություններ։

«Տեխնիկական կողմը կարող է լուծվել միլիոնավոր դոլարների և փորձառու ինժեներների միջոցով»,- ասաց Գորյունովը։ Սակայն առավել կարևոր խնդիրը ԱԲ որդեգրումն է․ «Մարդկանց համար դժվար է ընդունել արհեստական բանականությունը, քանի որ դա հավանական բնույթ ունի: ԱԲ-ն վերջնական պատասխաններ չի տալիս, ինչը մարդկանց ստիպում է տատանվել դրան վստահելու հարցում»:

Խնդրին անդրադարձավ նաև Դրյու Քուչարյանը՝ նշելով, որ դետերմինիստական ​​համակարգերից դեպի հավանական համակարգերի անցումը մեծ խոչընդոտ է շատ բիզնեսների համար: «Ծրագրային ապահովումն ավելի է մոտենում նրան, թե ինչպես են մարդիկ աշխատում»,- նկատեց Քուչարյանը՝ մատնանշելով, որ նույնիսկ մարդիկ հաճախ տարբեր պատասխաններ են տալիս միևնույն հարցին, կոնցեպտ, որբ ԱԲ-ն արդեն սկսում է ընդօրինակել։

Ամիթ Շիվպուջան կիսվեց Walmart-ում իր փորձով՝ նշելով, որ ԱԲ-ի մասշտաբավորումը պահանջում է հավասարակշռել արագությունը և հաշվետվողականությունը: «Լեզվական մեծ մոդելները նվազեցնում են խնդիրները՝ գործընթացներն ավելի արագ դարձնելով, բայց դրանք նաև մեծացնում են խնդիրները՝ պահանջելով պատասխանատվություն իրենց արդյունքների համար»,- բացատրեց նա՝ հավելելով, որ որոշ դեպքերում անհրաժեշտ է դանդաղեցնել գործընթացը՝ ապահովելու համար, որ ԱԲ-ն պատասխանատու գործի։

ԱԲ ընդունման մարդկային կողմը

Քննարկմանն անդրադարձ եղավ նաև ԱԲ-ն ընդունելու, կիրառելու հարցում մարդկային գործոնի հարցին։ Մեբրուլին Ֆրանցիսկոն նշեց, մարդկային մասը հաճախ անտեսվում է: «Տեխնոլոգիաների առաջխաղացման արագության և կազմակերպությունների սովորելու կարողության միջև կա անհամապատասխանություն»,- ասաց նա՝ հավելելով, որ շահագրգիռ կողմերին ԱԲ-ի կիրառման գործում ներգրավելը կարևոր է տեխնոլոգիայի պատասխանատու և արդյունավետ օգտագործումն ապահովելու համար:

Քննարկմանը նաև մտահոգություն հնչեց ԱԲ կիրառման գործում էթիկայի դերի մասին: Մոդերատոր Դեն Խուն լսարանին հարց ուղղեց, թե ովքեր մտահոգություն ունեն իրենց տվյալների գաղտնիության հետ կապված։ Պարզվեց, որ մեծամասնությունն ունի նման մտահոգություն, այդ թվում՝ քննարկման մի քանի մասնակիցներ, որոնք շեշտեցին կառավարման և թափանցիկության կարևորությունը ԱԲ համակարգերի ներդրման ժամանակ:

Յոհաննես Գալացանոս-Դյուկն ընդգծեց ԱԲ-ի կիրառման հետևանքով առաջացող էթիկական մարտահրավերները, հատկապես այնպիսի զգայուն ոլորտներում, ինչպիսին է առողջապահությունը: «Առողջապահության ոլորտում ԱԲ որոշումները կարող են կյանքը փոխող հետևանքների հանգեցնել»,- նշեց նա՝ ընդգծելով, որ ԱԲ մոդելների ներդրման ժամանակ անհրաժեշտ է հետևել էթիկական խիստ չափանիշների:

ԱԲ-ն ՓՄՁ-ների համար

Բանախոսները նաև անդրադարձան հարցին, թե ինչպես ՓՄՁ-ները կարող են օգտագործել ԱԲ-ն: Գևորգ Բալյանը ՓՄՁ-ներին խորհուրդ տվեց կենտրոնանալ ոչ թե տվյալների քանակի, այլ դրանց որակի վրա: «Դուք կարող եք շատ տվյալներ չունենալ, բայց կարող եք կենտրոնանալ ձեր հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման, սոցիալական մեդիայի և էլփոստի մարքեթինգային արշավների որակական տվյալների վրա»,- ասաց նա:

Բալյանը նաև հորդորեց ՓՄՁ-ներին խուսափել ընդհանուր բնույթի խնդիրներ լուծող ԱԲ համակարգեր ստեղծելուց։ «Կենտրոնացեք մեկ փոքր խնդրի լուծման վրա, ինչպիսիք են հաճախորդների աջակցությունը կամ անհատականացումը»,- ասաց նա և խորհուրդ տվեց օգտագործել ամպային ծառայությունները, այլ ոչ թե ներքին ԱԲ ենթակառուցվածք կառուցել։ Ըստ նրա՝ ՓՄՁ-ները կարող են արագ զգալ ԱԲ-ի կիրառումից արդյունք ստանալ՝ առանց նախնական ներդրումների:

Խորհուրդ մեկ բառով

Քննարկման վերջում մոդերատորը բանախոսներին խնդրեց նշել մեկ բառ, որը կարող է որպես խորհուրդ լինել ԱԲ կիրառող բիզնեսների համար: Ամիտ Շիվպուջան ընտրեց «ակտիվ» բառը՝ ընկերություններին կոչ անելով տվյալներին վերաբերվել որպես արժեքավոր ռեսուրսի: Յոհաննես Գալացանոս-Դյուկն ասաց, որ տվյալները բոլորի պատասխանատվությունն են։ Մեբրուլին Ֆրանցիսկոն շեշտեց, որ տվյալների հետ առնչվելիս կարևոր է «առաջնահերթությունը», իսկ Դմիտրի Գորյունովը ընկերություններին խրախուսեց «խորը մտածել» իրենց ԱԲ նախաձեռնությունների մասին: Գևորգ Բալյանն իր հերթին կարևորեց «հաճախորդին», իսկ Դրյու Քուչարյանն ընտրեց «ժողովրդավարություն» բառը՝ նկատի ունենալով ԱԲ միջոցով գիտելիքի ժողովրդավարացումը:

Բանախոսները համաձայնեցին, որ ԱԲ-ն հսկայական ներուժ ունի, բայց միայն այն դեպքում, երբ կառուցված է տվյալների ամուր հիմքի վրա, համահունչ բիզնես նպատակներին և իրականացվում է դրա մարդկային և էթիկական հետևանքները հաշվի առնելով։