Mit csinál az AI csapat?

Az AI csapat a mesterséges intelligencia területén dolgozó szakemberek csoportja. A vállalaton belüli felelősségeik a következők:

  • termékek és szolgáltatások megerősítése AI segítségével — az AI csapat képes AI-alapú rendszerek fejlesztésére és megvalósítására, amelyek növelik a kínált termékek és szolgáltatások értékét. Például egy e-kereskedelmi vállalat AI-alapú ajánlórendszert telepíthet, amely a vásárlási szokások elemzése alapján javasol termékeket a vásárlói preferenciákhoz igazítva,
  • rutinfeladatok automatizálása — az AI csapat olyan megoldásokat hozhat létre, amelyek automatizálják az ismétlődő feladatokat, lehetővé téve a munkavállalók számára, hogy összetettebb feladatokra összpontosítsanak. Például egy vállalat AI-alapú chatbotot hozhat létre az ügyfélszolgálat biztosítására és a gyakran feltett kérdések megválaszolására,
  • adatok elemzése és jelentések készítése — az AI csapat képes nagy mennyiségű adat elemzésére, következtetések levonására és jelentések készítésére, hogy támogassa az üzleti döntéseket. Például egy vállalat AI-alapú érzelmi elemző rendszert használhat az ügyfélvisszajelzések figyelemmel kísérésére a termékeivel és szolgáltatásaival kapcsolatban.

Azonban egy vállalat AI csapatának felelősségei elsősorban a szervezet ambícióitól függenek a mesterséges intelligencia alkalmazásának terjedelmét illetően. A Gartner szerint az AI használatának terjedelmét a vállalatoknál három fő területre lehet osztani:

  1. Olyan vállalatok, amelyek a hatékonyság javítására törekednek, ahol az AI csapat elsősorban a szervezet belső eszközeinek és az ügyfélszolgálati eszközök előkészítésével foglalkozik.
  2. Olyan vállalatok, amelyek AI-t használnak működésük optimalizálására, de elkerülik annak használatát a termékekben és az ügyfélszolgálatban. Az AI csapat csak a szervezet belső folyamatait javítja.
  3. Olyan vállalatok, amelyek nagyszabású mesterséges intelligenciát valósítanak meg, ahol az AI csapat megoldásokat valósít meg a termékekben, az ügyfélszolgálatban és belsőleg.
AI csapat

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

Az AI csapat tagjainak kompetenciái és felelősségei

A Gartner “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” jelentése szerint a mesterséges intelligencia szakemberek iránti kereslet a következő években növekedni fog, különösen olyan területeken, mint:

  • generatív mesterséges intelligencia megvalósítása a vállalatokban,
  • AI bizalom, kockázat- és biztonságkezelés, AI TRISM,
  • AI-alapú alkalmazások létrehozása és fejlesztése (AI-támogatott fejlesztés),
  • mesterséges intelligencia használata a döntéshozatal optimalizálására.

De hogyan néz ki egy AI csapat belsőleg? Természetesen ez kissé változhat a projekt függvényében. De itt van néhány kulcsszerep az AI csapatban:

  • Adattudós — az adattudósok az adatelemzéssel és -értelmezéssel, előrejelző modellezéssel és gépi tanulással foglalkoznak. Fő céljuk értékes információk kinyerése az adatokból és azok felhasználása üzleti döntések meghozatalához.
  • AI szoftvermérnök — az AI szoftvermérnökök mesterséges intelligencia alapú alkalmazásokat hoznak létre és fejlesztenek. Feladatuk a gépi tanulási algoritmusok megvalósítása és optimalizálása, valamint azok integrálása a meglévő rendszerekbe.
  • ML kutató/ML mérnök — az ML kutatók új gépi tanulási modelleket és algoritmusokat fejlesztenek és valósítanak meg. Fő céljuk a folyamatos fejlődés és innováció a mesterséges intelligencia területén.
  • AI etikus — az AI etikusok olyan szakemberek, akik értik a mesterséges intelligencia használatával járó kockázatokat, és felelősek ennek a technológiának az etikus alkalmazásáért. Gondoskodnak arról, hogy az AI kezdeményezések és megvalósításuk megfeleljenek az etikai elveknek és a törvényeknek.

Az AI csapatnak szüksége van valakire, aki felelős a projekt stratégiai és üzleti aspektusaiért. Ez lehet egy AI menedzser, aki az AI-alapú folyamatok és termékek fejlesztését és megvalósítását irányítja, vagy egy fő AI tisztviselő (CAIO), aki az AI stratégiáért felelős a szervezeten belül. Szerepük a következő:

  • az alkalmazott AI technológiák kezelése – a CAIO-nak ismernie kell a különböző AI algoritmusokat és technikákat, és képesnek kell lennie azokat alkalmazni a problémák megoldására a szervezetben,
  • az AI megoldások tervezésének, fejlesztésének, tesztelésének és megvalósításának felügyelete az AI csapattal együttműködve,
  • az AI üzleti és pénzügyi hatásának mérése a mesterséges intelligencia megvalósításának előnyeinek és költségeinek értékelésére,
  • az alkalmazottak képzése és fejlesztése az AI területén.

Személyiségek az AI csapatban

Mint bármely szoros csapatban, az AI csapat minden tagjának rendelkeznie kell a megfelelő kompetenciákkal, rendszeresen frissített készségekkel és tapasztalattal. Ugyanilyen fontos azonban a sokszínűség szükségessége, ami azt jelenti, hogy a csapat nem annyira hasonló emberekből, hanem egymást különböző nézőpontjaikkal inspiráló emberekből kell álljon.

A személyiségek kulcsszerepet játszanak egy hatékony AI csapat felépítésében. Míg minden csapattag osztozik a technológia és az analitikai készségek iránti szenvedélyben, eltérnek a megközelítésükben, temperamentumukban és preferenciáikban.

Az AI csapat vezetőjének fel kell ismernie ezeket a különbségeket, és értékelnie kell a sokszínűség fontosságát. Például egy részletekre figyelmes és precíz adattudós unatkozhat az AI technológia jövőbeli irányairól folytatott elvont beszélgetéseken, és inkább a jelenlegi ML modell javítására szeretne összpontosítani. Másrészt az AI etikus, aki vízióval és gazdag képzelettel rendelkezik, talán nem rendelkezik a türelemmel a fárasztó programozás és tesztelés iránt.

A McKinsey “Technology Trends Outlook 2023” jelentése szerint a következők egyre fontosabbá válnak a mai üzleti világban:

  • Rugalmasság – a technológia fejlődésének sebessége miatt nem érdemes egyetlen eszközkészletre vagy egyetlen módszerre korlátozódni,
  • Alkalmazkodás a változó körülményekhez – a csapat összetételének változása, a távmunkára való áttérés vagy akár egy másik céghez való kiszervezés nem jelenthet problémát az “ideális” AI csapattag számára,
  • Nyitottság az új kihívásokra – a mesterséges intelligencia több területen történő megvalósítása azt jelenti, hogy az AI csapat minden tagjának új készségeket kell elsajátítania.

Ugyanolyan fontos az együttműködés és a kommunikáció képessége, a felelősségvállalás a kijelölt feladatokért, valamint a stressz kezelésének képessége.

AI csapat

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

Munkamegosztási struktúra

A hatékony munkafolyamat biztosítása érdekében az AI csapatban érdemes alkalmazni a munkamegosztási struktúra technikáját. Ez a projekt részletesebb feladatokra bontását jelenti, amelyeket a csapattagok kompetenciáik szerint kapnak meg.

A legmagasabb szinten általános üzleti célok vannak, amelyeket konkrét termékkezdeményezésekre bontanak. Ezeket pedig kutatási, programozási, tesztelési feladatokra stb. osztják. A WBS segítségével mindenki pontosan tudja, mit kell tennie a teljes sikeréhez való hozzájárulás érdekében.

Az AI csapatban a munkamegosztási struktúra a következőképpen nézhet ki:

  • Adat elemzése. Az AI csapat gyakran az adatok elemzésével kezdi, hogy azonosítsa azokat a mintákat és kapcsolatokat, amelyeket felhasználhat a prediktív modellek felépítéséhez.
  • Prediktív modellek építése. A begyűjtött adatok alapján az AI csapat prediktív modelleket épít, amelyeket a jövőbeli események előrejelzésére használhat.
  • Modellek tesztelése és optimalizálása. Miután a modellek elkészültek, az AI csapat teszteli és optimalizálja őket, hogy biztos legyen abban, hogy megfelelően működnek és pontos eredményeket produkálnak.
  • Modellek megvalósítása. A tesztelés után a modellek megvalósításra kerülnek, ami azt jelenti, hogy új adatok alapján jövőbeli események előrejelzésére használják őket.
  • Modellek figyelemmel kísérése és karbantartása. Miután a modellek megvalósultak, a csapat figyelemmel kíséri a teljesítményüket és karbantartja őket, hogy biztosítsa a pontos eredményeket élettartamuk alatt.

Összegzés

A projektcsapat kiválasztása meghatározhatja az egész projekt sikerét vagy kudarcát. Ezért olyan fontos, hogy az AI csapat különböző készségekkel és személyiségekkel, eltérő tapasztalatokkal és munkastílusokkal rendelkező emberekből álljon. Ha a projektmenedzser vagy a CAIO a megfelelő embereket választja, természetesen informális szerepeket fognak betölteni, amelyek a legfontosabbak a koherens csapat felépítéséhez, növelve a siker esélyeit és a további gyümölcsöző együttműködést.

AI csapat

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTokon.

Robert Whitney

JavaScript szakértő és oktató, aki IT osztályokat mentorál. Fő célja, hogy növelje a csapat termelékenységét azáltal, hogy megtanítja másoknak, hogyan működjenek együtt hatékonyan a kódolás során.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nagyszerű ChatGTP bővítmény, amelyek megkönnyítik az életed
  2. Új üzleti lehetőségek feltérképezése a ChatGPT-4 segítségével
  3. 3 lenyűgöző AI író, amit ma ki kell próbálnod
  4. Szintetikus színészek. A 3 legjobb AI videógenerátor
  5. Mik a gyengeségei az üzleti ötletemnek? Egy ötletbörze a ChatGPT-vel
  6. A ChatGPT használata az üzletben
  7. Új, mesterséges intelligenciával működő szolgáltatások és termékek
  8. Automatizált közösségi média bejegyzések
  9. A közösségi média bejegyzések ütemezése. Hogyan segíthet az AI?
  10. A mesterséges intelligencia szerepe az üzleti döntéshozatalban
  11. A vállalati NLP ma és holnap
  12. AI-segített szöveges chatbotok
  13. AI alkalmazások az üzletben - áttekintés
  14. A mesterséges intelligencia fenyegetései és lehetőségei az üzleti életben (2. rész)
  15. Az AI fenyegetései és lehetőségei az üzletben (1. rész)
  16. Mi a mesterséges intelligencia jövője a McKinsey Global Institute szerint?
  17. Mesterséges intelligencia az üzletben - Bevezetés
  18. Mi az NLP, vagyis a természetes nyelvfeldolgozás az üzletben
  19. Google Fordító vs DeepL. 5 alkalmazás a gépi fordításra az üzleti életben
  20. Automatikus dokumentumfeldolgozás
  21. A hangrobotok működése és üzleti alkalmazásai
  22. Virtuális asszisztens technológia, vagy hogyan beszéljünk az AI-val?
  23. Mi az üzleti intelligencia?
  24. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a BPM-ben?
  25. A mai és holnapi kreatív mesterséges intelligencia
  26. Mesterséges intelligencia a tartalomkezelésben
  27. Az AI erejének felfedezése a zenealkotásban
  28. 3 hasznos AI grafikai tervező eszköz. Generatív AI az üzletben
  29. MI és a közösségi média – mit mondanak rólunk?
  30. Vajon a mesterséges intelligencia helyettesíti a vállalati elemzőket?
  31. AI eszközök a menedzser számára
  32. A jövő munkaerőpiaca és a közelgő szakmák
  33. RPA és API-k egy digitális vállalatban
  34. Új interakciók. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a készülékek működtetésének módját?
  35. Multimodális mesterséges intelligencia és annak alkalmazásai az üzleti életben
  36. Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni.
  37. AI tartalomdetektorok. Érdemesek rájuk?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Melyik AI csevegőrobot vezeti a versenyt?
  39. A chatbot AI versenytársa a Google keresésnek?
  40. Hatékony ChatGPT kérdések HR és toborzás számára
  41. A prompt mérnökség. Mit csinál egy prompt mérnök?
  42. MI és mi még? A legfontosabb technológiai trendek az üzlet számára 2024-ben
  43. MI és üzleti etika. Miért érdemes etikus megoldásokba fektetni?
  44. Meta AI. Mit érdemes tudni a Facebook és az Instagram AI-támogatott funkcióiról?
  45. AI szabályozás. Mit kell tudnod vállalkozóként?
  46. 5 új felhasználási mód az AI számára az üzletben
  47. AI termékek és projektek - miben különböznek másoktól?
  48. AI mint szakértő a csapatodban
  49. AI csapat vs. szerepek megosztása
  50. Hogyan válasszunk karrierterületet az AI-ban?
  51. AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést
  52. AI-vezérelt folyamatautomatikus. Hol kezdjük?
  53. 2023 legérdekesebb 6 AI eszköze
  54. Mi a cég mesterséges intelligencia érettségi elemzése?
  55. AI a B2B személyre szabásához
  56. ChatGPT felhasználási esetek. 18 példa arra, hogyan javíthatja vállalkozását a ChatGPT segítségével 2024-ben
  57. AI Mockup generátor. A 4 legjobb eszköz
  58. Mikrotanulás. Gyors módja az új készségek elsajátításának.
  59. A 2024-es év legérdekesebb mesterséges intelligencia alkalmazásai a vállalatoknál
  60. Milyen kihívásokat jelent az AI projekt?
  61. A 2024-es év legjobb 8 AI eszköze az üzleti életben
  62. AI a CRM-ben. Mit változtat az AI a CRM eszközökben?
  63. Az EU AI Törvény. Hogyan szabályozza Európa a mesterséges intelligencia használatát
  64. A 7 legjobb AI weboldalépítő
  65. No-code eszközök és AI újítások
  66. Mennyivel növeli a mesterséges intelligencia a csapatod termelékenységét?
  67. Hogyan használjuk a ChatGTP-t piackutatásra?
  68. Hogyan lehet szélesíteni az AI marketingkampányod elérését?
  69. Mesterséges intelligencia a szállításban és logisztikában
  70. Milyen üzleti problémákat tud megoldani a mesterséges intelligencia?
  71. Hogyan illeszted össze az AI megoldást egy üzleti problémával?
  72. Mesterséges intelligencia a médiában
  73. AI a banki és pénzügyi szektorban. Stripe, Monzo és Grab
  74. A mesterséges intelligencia az utazási iparban
  75. Hogyan segíti az AI az új technológiák születését
  76. AI a kereskedelemben. A globális vezetők áttekintése
  77. A 4 legjobb AI képkészítő eszköz
  78. A legjobb 5 AI eszköz az adatelemzéshez
  79. A mesterséges intelligencia forradalma a közösségi médiában
  80. Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz?
  81. 6 legnagyobb üzleti hiba, amit az AI okozott
  82. AI stratégia a vállalatodban - hogyan építsd fel?
  83. A legjobb AI tanfolyamok – 6 fantasztikus ajánlás
  84. A közösségi média figyelés optimalizálása AI eszközökkel
  85. IoT + AI, avagy hogyan csökkentsük az energia költségeket egy vállalatnál
  86. AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz
  87. GPT Bolt – a legérdekesebb GPT-k áttekintése az üzleti életben
  88. LLM, GPT, RAG... Mit jelentenek az AI rövidítések?
  89. AI robotok – a jövő vagy a jelen az üzletben?
  90. Mennyi a költsége az AI bevezetésének egy vállalatnál?
  91. Mit csinálnak a mesterséges intelligencia szakértők?
  92. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia egy szabadúszó karrierjében?
  93. A munka automatizálása és a termelékenység növelése. Útmutató az AI-hoz szabadúszók számára
  94. AI a startupok számára – legjobb eszközök
  95. Weboldal építése mesterséges intelligenciával
  96. Eleven Labs és mi más? A legígéretesebb AI startupok
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Ki kicsoda az AI világában?
  98. A szintetikus adatok és azok fontossága az üzleted fejlesztésében
  99. A legjobb AI keresőmotorok. Hol keressünk AI eszközöket?
  100. Videó AI. A legújabb AI videógenerátorok
  101. AI a menedzsereknek. Hogyan teheti könnyebbé a munkáját az AI
  102. Mi újság a Google Gemini-ben? Minden, amit tudni érdemes.
  103. Mesterséges intelligencia Lengyelországban. Cégek, találkozók és konferenciák
  104. AI naptár. Hogyan optimalizáld az idődet egy cégnél?
  105. MI és a munka jövője. Hogyan készítsük fel vállalkozásunkat a változásra?
  106. AI hangklónozás az üzlet számára. Hogyan lehet személyre szabott hangüzeneteket létrehozni mesterséges intelligenciával?
  107. "Mindannyian fejlesztők vagyunk." Hogyan segíthetnek a polgári fejlesztők a vállalatának?
  108. Tényellenőrzés és AI hallucinációk
  109. AI a toborzásban – toborzási anyagok lépésről lépésre történő kidolgozása
  110. Sora. Hogyan fogják a valósághű videók az OpenAI-tól megváltoztatni az üzletet?
  111. Midjourney v6. Innovációk az AI képgenerálásban
  112. MI a KKV-kban. Hogyan versenyezhetnek a KKV-k a nagyvállalatokkal az MI segítségével?
  113. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az influenszer marketinget?
  114. Valóban fenyegetést jelent a mesterséges intelligencia a fejlesztők számára? Devin és a Microsoft AutoDev
  115. A legjobb AI chatbotok az e-kereskedelemhez. Platformok
  116. AI chatbotok az e-kereskedelemben. Esettanulmányok
  117. Hogyan maradjunk naprakészen az AI világában zajló eseményekkel kapcsolatban?
  118. Az AI megfékezése. Hogyan tegyük meg az első lépéseket az AI alkalmazásához az üzletünkben?
  119. Zavarodottság, Bing Copilot vagy You.com? Mesterséges intelligencia keresőmotorok összehasonlítása
  120. Lengyelországban működő mesterséges intelligencia szakértők
  121. ReALM. Egy úttörő nyelvi modell az Apple-től?
  122. Google Genie — egy generatív AI modell, amely képekből teljesen interaktív világokat hoz létre
  123. Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál
  124. LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben
  125. AI videógenerálás. Új horizontok a videótartalom előállításában a vállalkozások számára
  126. A legjobb AI átirati eszközök. Hogyan alakíthatjuk át a hosszú felvételeket tömör összefoglalókká?
  127. A sentiment-analízis mesterséges intelligenciával. Hogyan segít ez a változások előmozdításában az üzletben?
  128. A mesterséges intelligencia szerepe a tartalommoderálásban