VRIJEME PROMJENA

Polovica CDAO-a ulagat će u programe opismenjavanja podataka i umjetne inteligencije do 2027.

Polovica CDAO-a ulagat će u programe opismenjavanja podataka i umjetne inteligencije do 2027.
Fotolia

Prema Gartneru, do 2027. više od polovice glavnih službenika za podatke i analitiku (CDAO) osigurat će financiranje za programe pismenosti podataka i umjetne inteligencije. Interes će biti potaknut neuspjehom poduzeća da ostvari očekivanu vrijednost od generativne umjetne inteligencije (GenAI).

“Malo organizacija trenutno provodi programe opismenjavanja umjetne inteligencije. Dok su vještine i sposobnosti umjetne inteligencije koncentrirane u visoko tehničkim ulogama, status umjetne inteligencije brzo se mijenja kako rukovoditelji u industriji počinju shvaćati važnost radne snage koja poznaje podatke, analitiku i umjetnu inteligenciju,” rekla je Melissa Davis, potpredsjednica analitičara u Gartneru. . “Da bi izgradile takvu radnu snagu, organizacije zahtijevaju podatkovnu pismenost i umjetnu inteligenciju kao temeljne kompetencije. Sposobnosti kritičkog razmišljanja i rješavanja problema mogle bi se smanjiti jer domorodci AI-ja više ovise o AI-ju za informacije i donošenje odluka, smanjujući njihovu potrebu za neovisnom analizom situacija.”

Rješenja GenAI manje su pouzdana zbog složenosti i neprozirnosti trenutnih algoritama i modela, kao i zbog toga što informacije koje se koriste za poticanje modela nisu adekvatno uređene. Zbog toga CDAO-i moraju ulagati u svoje ljude kako bi izgradili snažne podatkovne, analitičke i vještine umjetne inteligencije. Bez ovih vještina, umjetna inteligencija neće uspjeti isporučiti očekivanu vrijednost i potencijalno uvesti dodatne točke neuspjeha.

"Poboljšanje pismenosti podataka i umjetne inteligencije ključno je za prepoznavanje relevantnih slučajeva upotrebe umjetne inteligencije koji dodaju vrijednost", rekao je Davis. "Ipak, pretvaranje općeg obećanja umjetne inteligencije u konkretan poslovni utjecaj zahtijeva snažnu suradnju između poslovnih dionika i stručnjaka za umjetnu inteligenciju, što zahtijeva zajednički temelj u smislu razumijevanja glavnih koncepata umjetne inteligencije i realnih očekivanja o tome što umjetna inteligencija može, a što ne može."

“Organizacije bi trebale procijeniti spremnost svoje radne snage na umjetnu inteligenciju i za podatke i za pismenost o umjetnoj inteligenciji i biti iskrene u pogledu toga ima li radna snaga potrebne vještine za korištenje tehnika umjetne inteligencije. Za bilo koje područje planiranog ulaganja u GenAI tehnologiju ili implementaciju AI slučajeva, organizacije bi trebale financirati odgovarajuće podatke i obrazovanje o AI pismenosti kao temeljnu sposobnost radne snage,” zaključio je Davis.