ИИ и машинное обучение уже меняют разработку продуктов
Искусственный интеллект и машинное обучение автоматизируют многие задачи. Однако мало внимания уделяют их влиянию на работу разработчиков, администраторов IT-систем и аналитиков данных. ZDNet опросили специалистов, чтобы выяснить, что меняется с внедрением этих технологий. Мы публикуем несколько выводов из материала.
Управление данными компании
По словам Джерри Овертона из DXC Technology, компании уже используют самоуправляющиеся инфраструктуры, отчасти к ним можно отнести облачные IaaS- и PaaS-решения. Автоматизированные хранилища данных пока не так распространены.
Автономное управление данными еще находится в рамках исследовательских концепций и не полностью созрело для внедрения. Однако она будет развиваться: данные будут автоматически интерпретироваться, маркироваться, сопоставляться друг с другом.
Автоматизация рутинных задач
По мнению Алана Якобса из Alterix, ИИ и машинное обучение в первую очередь помогают решить проблемы с неструктурированными данными, мешающие принятию решений на основе данных. Эти технологии способны улучшить качество данных. В процессе их развития рутинные и повторяющиеся задачи будут автоматизированы. ИТ-специалисты смогут переключиться на более важные задачи по оптимизации, сосредоточившись на безопасности пользователей и управлении доступом. Плановое техническое обслуживание больше не будет занимать большую часть их рабочего дня.
Рост потребности в квалифицированных специалистах
Искусственный интеллект возьмет на себя большую часть рутины, но это не значит, что люди выпадут из рабочего процесса. Понадобится больше специалистов, чтобы заниматься искусственным интеллектом и машинным обучением, так как многие процессы невозможны без человеческого участия.
Даже после того как алгоритм будет внедрен, его необходимо контролировать и корректировать с течением времени. Чтобы внедрить решение в производство, оно должно вписываться в существующие рабочие процессы и выполнять задуманные функции. Решить эти проблемы можно, если привлекать к работе специалистов с нужным опытом.
