Возможности обработки естественного языка (NLP) устраняют существовавший десятилетиями разрыв между техническими и бизнес-профессионалами, позволяя получать инсайты в режиме реального времени и способствуя беспрецедентному межфункциональному сотрудничеству, пишет на портале ITProToday Шейд Кристиан — директор по данным и аналитике компании Cloudera.
С первых дней появления корпоративных вычислений ИТ- и бизнес-команды имели разные обязанности, процессы и, что самое главное, языки. Когда в
Со временем ИТ-служба превратились в модель общего обслуживания, отвечающую за поддержание инфраструктуры, обеспечение доступа к системам и выдачу данных по запросу. С другой стороны, бизнес-команды все больше зависели от ИТ в плане интерпретации и реализации своих потребностей, что приводило к задержкам, снижению гибкости и ограничению инноваций.
В связи с этим предприятия неустанно работают над тем, чтобы преодолеть пропасть между бизнесом и ИТ-командами, и с развитием инструментов генеративного ИИ (GenAI) это теперь легко достижимо.
Почему грамотность в области данных не устранила разрыв
Изначально, чтобы устранить этот разрыв, многие предприятия вкладывали средства в программы повышения грамотности в области данных для вовлеченных сторон бизнеса. Цель заключалась в том, чтобы дать им навыки работы с такими инструментами, как язык структурированных запросов (SQL), визуализация данных и аналитические платформы. Однако, несмотря на все эти усилия, реальность такова, что большинство бизнес-профессионалов не склонны — или не готовы — становиться инженерами или аналитиками данных по совместительству. Хотя такой подход может работать в среде, ориентированной на технологии, он не смог распространиться на все отрасли.
Основная проблема заключается не в отсутствии интеллекта или желания у бизнес-команд. Это вопрос фокуса и ценностей. Бизнес-пользователи являются экспертами в области потребностей клиентов, динамики рынка и стратегического исполнения. Если их заставить работать с техническими языками, то это приведет к трениям и зачастую к поверхностному внедрению инструментов, не дающих значимых инсайтов. Бизнес всегда был готов вкладывать средства в получение инсайтов, но инструменты, которые предоставляли ИТ-отделы, не всегда были просты в освоении и их не всегда можно было в ежедневные рабочие процессы.
Роль современных инструментов GenAI: обработка естественного языка
Однако возможности GenAI, такие как NLP, меняют эту динамику, делая системы данных доступными с помощью естественного языка, которым обычно пользуются люди. NLP позволяет пользователям запрашивать, исследовать и взаимодействовать с данными с помощью разговорных интерфейсов. Вместо того чтобы отправлять запрос в ИТ-отдел для получения пользовательского отчета или изучать SQL для поиска ответа, бизнес-пользователь теперь может спросить: «Какие продукты были наиболее эффективными по регионам за квартал?» и получить немедленный ответ в различных форматах. Текст, таблицы, диаграммы, SQL или даже аудиоподкаст с ведущими, сгенерированными ИИ, — теперь NLP выступает в роли переводчика в реальном времени между языком бизнеса и логикой данных. Технология интерпретирует вопрос пользователя, определяет релевантные источники данных, формулирует соответствующий запрос за кулисами и возвращает полезный ответ. Это устраняет необходимость в специальном обучении или технических навыках, снижая зависимость от ИТ-отдела для рутинного исследования данных.
Что это значит для ИТ- и бизнес-команд
По мере того как ИТ-отделы модернизируют технологический стек для внедрения корпоративного ИИ в масштабах предприятия, они позиционируют себя для оказания еще большего влияния на бизнес. Хотя ИТ-специалисты по-прежнему будут управлять доступом к данным, качеством данных и их конфиденциальностью, теперь они могут использовать NLP для устранения ошибок и автоматизации рутинных, повторяющихся задач, что позволит им инвестировать в повышение эффективности идейного партнерства путем совместного написания и совместной реализации высокоэффективных сценариев использования ИИ и автоматизации рабочих процессов совместно с бизнесом.
Благодаря активному участию бизнес-команд в создании и предоставлении возможностей, время получения информации сократится, что позволит в режиме реального времени принимать меры по улучшению финансовых показателей и качества обслуживания клиентов. Совместная разработка приобщает ИТ-отдел к повседневной бизнес-деятельности и обеспечивает более тесное согласование с бизнес-целями.
Межфункциональное сотрудничество в действии
При этом совместная работа команд позволяет использовать новые возможности: согласно исследованию Alludo, 64% сотрудников теряют не менее трех часов в неделю из-за неэффективности совместной работы, 20% теряют до шести часов, а согласно исследованию Salesforce, 86% руководителей компаний связывают неудачи на рабочем месте с отсутствием совместной командной работы. Поскольку новые технологии позволяют добиться большей согласованности действий, важно, чтобы команды использовали эти новые возможности, как это уже сделали многие.
Например, мировые компании, предоставляющие финансовые услуги, создают модели ИИ на основе информации, полученной от специалистов в области науки о данных, аналитиков по борьбе с мошенничеством и бизнес-руководителей. Эти модели могут анализировать миллиарды транзакций в режиме реального времени для выявления мошенничества и получения инсайтов о поведении клиентов. Кроме того, глобальные развлекательные компании могут использовать межфункциональные из команды инженеров по данным, менеджеров по продуктам и креативных специалистов, чтобы использовать ИИ для рекомендаций контента и запуска оригинальных постановок на основе данных о поведении зрителей.
Эти примеры иллюстрируют фундаментальные изменения в организационной динамике, когда межфункциональные команды больше не являются исключением. Современные данные и инструменты ИИ являются жизненно важными компонентами этого сдвига.
Будущее принятия решений и организационной гибкости
По мере ускорения этой конвергенции будут меняться способы принятия решений и принципы работы организаций. Принятие решений на основе данных выйдет за рамки традиционной модели, в которой бизнес должен сделать запрос, а затем ждать, пока ИТ-отдел предоставит инсайты. Стратегические решения будут основаны на аналитике реального времени, реализуемой на базе систем, разработанных и поддерживаемых ИТ-командами, которые понимают не только данные, но и ценность для бизнеса, которую они представляют.
Кроме того, такое согласование способствует повышению гибкости организации. Когда ИТ- и бизнес-команды говорят на одном языке и имеют общее видение, они могут быстрее реагировать на изменения рынка, потребности клиентов и технологические сбои. Сокращаются инновационные циклы, увеличивается количество экспериментов и исчезает разрозненность.
В новой парадигме наиболее успешными будут те организации, в которых каждый сотрудник — от инженера до руководителя — обладает инструментами и мышлением для достижения стратегических результатов. Речь идет не только о расширении возможностей бизнес-пользователей с помощью NLP или о том, чтобы технологи были более подкованы в вопросах бизнеса; речь идет о формировании культуры, в которой понимание, гибкость и инновации процветают в каждой функции в режиме реального времени. В такой культуре ИТ и бизнес говорят на одном языке, сидят за одним столом, едины в целях и процессах. Разделение служб уступает место общему видению. Переводчики становятся преобразователями, чьи навыки работы с данными в сочетании с деловой хваткой позволяют добиться нового уровня воздействия на бизнес.
