В то время как большинство руководителей сталкиваются с трудностями в связи с коронавирусом, некоторые уже используют большие данные и работают на совершенно другом уровне

Коронавирус уже отразился на работе многих организаций, что является настоящим вызовом для руководителей компаний. Многие из них не смогли адаптироваться к столь быстро меняющимся условиям. Однако некоторые руководители работают на совершенно другом уровне. Они не только обеспечивают безопасность своих сотрудников, но и предпринимают меры для дальнейшего развития бизнеса, и все благодаря машинному обучению. Приведем несколько причин для подобной модернизации.

1. ML побуждает к действиям как сотрудников компаний, так и их клиентов

Сам по себе кризис создает совершенно новое пространство для развития бизнеса. Необходимость действовать быстро вынуждает руководителей и сотрудников компаний внимательнее относиться к идеям друг-друга, а также способствует более открытому диалогу. Самое главное, он создает импульс для достижения цели! В результате, сотрудники принимают непосредственное участие в развитии бизнеса. 

Например, руководитель одной из сталелитейных компаний осознавал, что его организация сильно пострадает от последствий коронавируса. Тем не менее, он не бросил идею внедрение машинного обучения, а воспользовался данной возможностью, чтобы в дальнейшем развить  свой бизнес. В итоге, он начал сотрудничество с одной ИТ-компанией для совместной разработки прототипа системы рекомендаций (что-то похожее на Amazon «Клиенты, которым это тоже нравится…»). Эта программа занимается прогнозированием клиентского спроса на продукты его компании, что особенно важно во время кризиса. Благодаря этим шагам, он обезопасил свою компанию от критического падения продаж.

2. Проекты по машинному обучению отлично подходят для работы “на удаленке”.

Многие специалисты по машинному обучению ведут очень активный образ жизни, что совершенно не мешает им справляться со своими должностными обязанностями. Они могут путешествовать по всему миру, заниматься серфингом и при этом кодировать лежа на пляже. Но самое главное, что компании даже не чувствуют отсутствия специалистов в офисе, то есть это никак не влияет на рабочие процессы организации. Для подобного типа работы отлично подходят такие платформы, как GitHub, которые позволяют целым командам программистов разрабатывать ML модели и прототипы находясь даже в разных уголках планеты.

Для специалистов в data-science и инженеров машинного обучения дистанционная работа уже давно является нормой. На самом деле, это то, к чему они привыкли. Умные руководители знают, что ML-проекты  можно легко реализовать удаленно. Главное, что рабочие процессы не будут стоять на месте даже во время эпидемии COVID-19!

3. Машинное обучение эффективно даже с небольшими финансовыми затратами 

Один из самых больших мифов, с которым мы сталкиваемся в последние годы, заключается в том, что внедрение ML стоит огромных денег. До сих пор неизвестно, откуда пошло это чудовищное заблуждение! Наоборот,  умные руководители сохраняют низкий уровень финансовых затрат просто уделяя больше внимание прототипированию. Они масштабируются только в случае необходимости.

Давайте вернемся к примеру из первого пункта: для сталелитейной компании никто не разрабатывал сразу всю систему. Изначально программа была рассчитана лишь на ограниченный спектр данных. Однако после тестирования ее у продавцов, она доказала свою эффективность, благодаря чему и было принято решение создать полную систему рекомендаций. 

Более того, зачастую разработчики ─ настоящие энтузиасты. Они, как и многие менеджеры по инновациям, верят в возможность изменить общество к лучшему, создавая при этом возможность для развития бизнеса. Так что независимо от того, есть ли большой бюджет или нет, люди наверняка будут готовы его поддержать!