Assumere, formare o collaborare: come sviluppare capacità AI senza indovinare

Cosa stai effettivamente decidendo

Esistono tre modi per ottenere una capacità che ti manca: assumendola, sviluppandola nelle persone che hai o acquistandola da qualcun altro. L'IA non cambia questo fatto. Ciò che modifica è la metà della vita. L'integrazione che costruisci quest'anno potrebbe diventare obsoleta in diciotto mesi. Il giudizio su quali parti del tuo business valga la pena automatizzare rimarrà prezioso tra dieci anni.

Quindi, dividi la domanda in due. Quali parti di questo lavoro sono durature - la conoscenza dei tuoi dati, dei tuoi clienti, della tua esposizione normativa, dove le tue operazioni si rompono effettivamente? E quali parti sono volatili - la selezione del modello, gli strumenti di valutazione, l'infrastruttura di recupero, il deployment? Possiedi la parte duratura. Noleggia quella volatile finché non smette di muoversi.

Questa distinzione risolve gran parte di ciò che segue.

Assumere

Assumere ha senso quando il lavoro dell'IA è continuo piuttosto che un progetto, quando si trova vicino al tuo prodotto e quando hai già ingegneri in grado di assorbire ciò che costruisce un nuovo specialista.

L'errore comune è il primo assunto. Un unico ingegnere senior dell'IA all'interno di una società senza pratica dell'IA non ha nessuno per rivedere il suo lavoro, nessuno a cui passarlo e nessun percorso futuro. Consegna qualcosa che funziona, se ne va dopo diciotto mesi e nessuno che rimane può mantenere ciò che ha costruito. Se assumi, assume due o uno in un team che possa prendere in mano il lavoro.

Sii onesto anche nella valutazione. Se nessuno nel tuo panel di intervista può distinguere una strategia di valutazione solida da una plausibile, non stai assumendo - stai scommettendo su un periodo di rimborso di dodici mesi.

Formazione

Formare le persone che hai è l'opzione meno considerata e ha la migliore economia per la metà duratura del lavoro. Il tuo manager delle operazioni sa già quali fatture vanno male e perché. Insegnargli a specificare, testare e supervisionare un sistema di IA richiede meno tempo che insegnare a un ingegnere esterno il tuo processo di fatturazione.

La formazione funziona quando il lavoro è applicato: automatizzare processi che capisci già, utilizzare l'IA all'interno degli strumenti che il tuo staff usa quotidianamente, scrivere specifiche chiare, controllare le uscite e individuare i fallimenti. Non funziona quando hai bisogno di infrastruttura di produzione. Un corso di due giorni non crea un ingegnere, e fingere altrimenti produce prototipi che non sopravvivono al contatto con il volume reale.

Prevedi ore reali per questo. Tempo protetto durante la settimana lavorativa, con un processo nominato per migliorare - non un obbligo serale e un certificato.

Collaborare

Collaborare si adatta quando hai bisogno di muoverti subito, quando il lavoro è un progetto piuttosto che una pratica o quando non sai ancora abbastanza per assumere bene. Il primo anno di adozione dell'IA in una società di medie dimensioni è principalmente una fase di scoperta: quali casi d'uso pagano, quali falliscono silenziosamente, cosa i tuoi dati possono e non possono supportare. Pagare una volta per questa scoperta costa meno che assumere un team permanente per scoprirlo.

Il modo di fallimento è la dipendenza. Un partner che ti lascia con un sistema che non riesci a spiegare, modificare o prezziare ha venduto una sottoscrizione. Scrivi l'indipendenza nel contratto: documentazione che il tuo staff può leggere, proprietà delle richieste, set di valutazione e pipeline dei dati, una persona del tuo team che lavora al loro fianco per tutto il tempo, e un punto di passaggio concordato.

Come capire quale ti serve

Valuta la tua situazione contro questi cinque punti, onestamente:

• Frequenza. Un sistema quest'anno punta a un partner. Una fila costante di essi punta ad assunzioni.
• Prossimità al nucleo. Se l'IA tocca ciò per cui i clienti ti pagano, possiedila. Se rende più veloce l'ufficio posteriore, noleggiala.
• Banco esistente. Nessun ingegnere a ricevere il lavoro significa che il primo assunto non resterà.
• Sensibilità dei dati. Una forte esposizione normativa aumenta il valore del controllo interno e di un partner che ha superato un audit prima.
• Chiarezza. Se non riesci a nominare il processo e il numero di movimenti, nessuna quantità di personale aiuta ancora.

L'ordine che funziona di solito

La maggior parte delle società finisce per fare tutte e tre, e l'ordine importa. Collabora prima per trovare e provare due o tre casi d'uso. Forma le tue persone a gestire ciò che parte, in modo che la conoscenza rimanga. Assumi una volta che sai esattamente quale ruolo stai assumendo - allora la descrizione del lavoro si scrive da sola e puoi distinguere un candidato forte da uno sicuro di sé.

Questa sequenza è il lavoro che facciamo presso Hercules A: porta il peso all'inizio, restituisci qualcosa che il tuo team può gestire.