Японско-русские проблемы - «Новости - Энергетики»
Основные риски применения искусственного интеллекта (нейросетей) компьютерных моделей («цифровых двойников») очень точно и емко сформулированы в «Обществе 5.0» — Стратегии социально-экономического развития Японии, предусматривающей решение стоящих в стране насущных социальных проблем, тормозящих
Основные риски применения искусственного интеллекта (нейросетей) компьютерных моделей («цифровых двойников») очень точно и емко сформулированы в «Обществе 5.0» — Стратегии социально-экономического развития Японии, предусматривающей решение стоящих в стране насущных социальных проблем, тормозящих экономический рост, при помощи проникающих в общественные институты цифровых технологий.
В этой концепции в качестве ключевых факторов риска внедрения технологий цифровой трансформации рассматриваются административные бюрократические барьеры, запаздывание нормативного регулирования, недостаточная систематизация технологий и нехватка квалификации персонала, работающего с цифровыми технологиями. Помимо этого, нельзя забывать и о неприятии общественным сознанием новых форм цифровых отношений.
Недостаток квалификации и опыта я бы выделил особ применительно к технологиям ИИ и предиктивной аналитике: накопленный личный и наблюдаемый внешний опыт внедрения подобных решений свидетельствует о том, что именно этот фактор приблизительно в половине случаев может привести к срыву сроков реализации проекта.
Традиционные ожидания заказчика сводятся к тому, что «система сама подумает и придумает». В то же время выдаваемые элементами искусственного интеллекта аналитические выкладки и рекомендации надо уметь правильно интерпретировать, чтобы грамотно ими воспользоваться. Требования к компетенциям здесь достаточно высоки, и именно это зачастую становится неразрешимой проблемой внедрения таких систем.
В этой концепции в качестве ключевых факторов риска внедрения технологий цифровой трансформации рассматриваются административные бюрократические барьеры, запаздывание нормативного регулирования, недостаточная систематизация технологий и нехватка квалификации персонала, работающего с цифровыми технологиями. Помимо этого, нельзя забывать и о неприятии общественным сознанием новых форм цифровых отношений.
Недостаток квалификации и опыта я бы выделил особ применительно к технологиям ИИ и предиктивной аналитике: накопленный личный и наблюдаемый внешний опыт внедрения подобных решений свидетельствует о том, что именно этот фактор приблизительно в половине случаев может привести к срыву сроков реализации проекта.
Традиционные ожидания заказчика сводятся к тому, что «система сама подумает и придумает». В то же время выдаваемые элементами искусственного интеллекта аналитические выкладки и рекомендации надо уметь правильно интерпретировать, чтобы грамотно ими воспользоваться. Требования к компетенциям здесь достаточно высоки, и именно это зачастую становится неразрешимой проблемой внедрения таких систем.
Алексей Кулешов, директор блока организационного развития и технологий компании ОТР
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Смотрите также
из категории "Технологии"