Data science

พนักงานที่เหมาะสมจะเปลี่ยนข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงจรวดสำหรับโครงการ AI

การแยกย่อยตัวเลือกแรงงานสำหรับนักพัฒนา AI เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลดิบสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง นี่คือรูปลักษณ์ แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจดูเหมือนกำลังมาแรง แต่งานจำนวนมากจำเป็นต้องทำก่อนที่ศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์จะปรากฎขึ้นจริงๆ ในการแข่งขันอวกาศแห่งศตวรรษที่ ที่ทันสมัยของเรา นักพัฒนา AI กำลังทำงานอย่างหนักในความก้าวหน้าครั้งใหญ่ครั้งต่อไป ซึ่งจะแก้ปัญหาและสร้างความเชี่ยวชาญใน ตลาด. ต้องใช้ความพยายามอย่างมากสำหรับนักประดิษฐ์ในการแสดงวิสัยทัศน์สำหรับ AI และเป็นข้อมูลที่ทำหน้าที่เป็นเส้นเลือดหลักสำหรับความก้าวหน้า หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่นักพัฒนา AI เผชิญอยู่ในปัจจุบันคือวิธีประมวลผลข้อมูลทั้งหมดที่ป้อนเข้าสู่ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการที่ต้องใช้พนักงานที่เชื่อถือได้พร้อมความเชี่ยวชาญด้านโดเมนที่เกี่ยวข้องและมาตรฐานคุณภาพระดับสูง เพื่อจัดการกับอุปสรรคเหล่านี้และก้าวไปข้างหน้า นักประดิษฐ์จำนวนมากกำลังใช้หน้าจากคู่มือกลยุทธ์องค์กร ซึ่งโมเดลแรงงานทางเลือกสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดที่มีผู้คนหนาแน่น ตัวเลือกแรงงานทางเลือก Deloitte's 2018 ผลการศึกษา Global Human Capital Trends พบว่ามีเพียง 42 เปอร์เซ็นต์ขององค์กรที่ทำการสำรวจกล่าวว่าพนักงานของพวกเขาประกอบด้วยพนักงานที่ได้รับเงินเดือนแบบดั้งเดิม – และนายจ้างคาดหวังว่าการพึ่งพาอาศัยในสัญญาจ้าง งานฟรีแลนซ์ และคนงานกิ๊กจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การเร่งให้เกิดแนวโน้มนี้เป็นแรงกดดันที่ผู้นำธุรกิจต้องเผชิญในการปรับปรุงระบบนิเวศของกำลังคน เนื่องจากทางเลือกด้านแรงงานทางเลือกทำให้บริษัทต่างๆ สามารถพัฒนาบริการ ก้าวให้เร็วขึ้น และยกระดับทักษะใหม่ๆ ในขณะที่นักพัฒนา AI อาจถูกล่อลวงให้ใช้ประโยชน์จากโซลูชันแรงงานใหม่ การระบุแนวทางที่เหมาะสมสำหรับความต้องการเฉพาะของพวกเขานั้นจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ นี่คือภาพรวมของตัวเลือกและข้อควรพิจารณาสำหรับพนักงานทั่วไปสำหรับบริษัทต่างๆ ในการเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมสำหรับการทำความสะอาดและจัดโครงสร้างข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงซึ่งมีศักยภาพในการเพิ่มเชื้อเพลิงจรวดให้กับความพยายามของ AI: พนักงานภายในองค์กร – แนวป้องกันแรกสำหรับคนส่วนใหญ่ บริษัทต่างๆ โดยปกติแล้ว ทีมงานภายในสามารถจัดการความต้องการข้อมูลด้วยคุณภาพที่ดีพอสมควร อย่างไรก็ตาม กระบวนการเหล่านี้มักจะยากขึ้นและมีค่าใช้จ่ายมากขึ้นในการจัดการเมื่อสิ่งต่างๆ ดำเนินไป ซึ่งเรียกร้องให้มีการเปลี่ยนแปลงแผนเมื่อถึงเวลาต้องขยายขนาด นั่นคือเวลาที่บริษัทต่างๆ มักจะหันไปใช้ทางเลือกแรงงานทางเลือกเพื่อช่วยจัดโครงสร้างข้อมูลสำหรับการพัฒนา AI ผู้รับเหมาและฟรีแลนซ์ – นี่เป็นทางเลือกทั่วไปสำหรับทีมในองค์กร แต่ผู้นำธุรกิจต้องการคำนึงถึงเวลาพิเศษที่จะต้องใช้ในการจัดหาและจัดการทีมอิสระของพวกเขา หนึ่งในสามของผู้ตอบแบบสำรวจของ Deloitte กล่าวว่าแผนกทรัพยากรบุคคลของพวกเขาไม่ได้เกี่ยวข้องกับการจัดหา (39 เปอร์เซ็นต์) หรือการจ้างงาน (35 เปอร์เซ็นต์) การตัดสินใจสำหรับพนักงานสัญญาจ้าง ซึ่ง “แนะนำว่าพนักงานเหล่านี้ไม่อยู่ภายใต้วัฒนธรรม ทักษะ และการประเมินรูปแบบอื่นๆ ที่ใช้สำหรับพนักงานประจำ” นั่นอาจเป็นปัญหาในการรับรองงานที่มีคุณภาพ ดังนั้นบริษัทต่างๆ ควรจัดสรรเวลาเพิ่มเติมสำหรับการจัดหา การฝึกอบรม และการจัดการ Crowdsourcing – Crowdsourcing ใช้ประโยชน์จากระบบคลาวด์เพื่อส่งงานข้อมูลไปยังผู้คนจำนวนมากในคราวเดียว คุณภาพถูกสร้างขึ้นโดยใช้ฉันทามติ ซึ่งหมายความว่าหลายคนทำงานเดียวกันเสร็จ คำตอบของคนงานส่วนใหญ่นั้นถูกเลือกว่าถูกต้อง ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นฝูงชนจะได้รับเงินตามจำนวนงานที่พวกเขาทำบนแพลตฟอร์มที่จัดหาโดยผู้จำหน่ายแรงงาน ดังนั้นจึงอาจใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลที่ส่งออกมากกว่าที่ทำกับทีมงานภายใน การทำเช่นนี้จะทำให้ Crowdsourcing เป็นทางเลือกที่ทำงานได้น้อยลงสำหรับบริษัทที่ต้องการขยายขนาดอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากงานของพวกเขาต้องการคุณภาพระดับสูง เช่นเดียวกับข้อมูลที่ให้ความชาญฉลาดสำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง เป็นต้น พนักงานที่ทำงานบนคลาวด์ที่มีการจัดการ – โซลูชันที่เกิดขึ้นในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา โดยผสมผสานคุณภาพของทีมงานภายในที่ได้รับการฝึกอบรมและความสามารถในการปรับขนาดของฝูงชน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานด้านข้อมูล เนื่องจากทีมที่ทุ่มเทจะพัฒนาความเชี่ยวชาญในกฎเกณฑ์ทางธุรกิจของบริษัทเมื่อเวลาผ่านไป โดยยึดติดกับโครงการในระยะยาว นั่นหมายความว่าพวกเขาสามารถเพิ่มบริบทและความรู้ในโดเมนได้ในขณะที่ให้ข้อมูลคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตาม ทีมต้องได้รับการจัดการในลักษณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการมีส่วนร่วม และนั่นก็จำเป็น บริษัทควรมองหาพันธมิตรที่มีขั้นตอนการทดสอบสำหรับการสื่อสารและกระบวนการ การเริ่มต้นธุรกิจ ตั้งแต่ผู้ก่อตั้งและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงเจ้าของผลิตภัณฑ์และวิศวกร นักพัฒนา AI กำลังต่อสู้กับการต่อสู้ที่ยากลำบาก พวกเขาต้องการการสนับสนุนทั้งหมดที่พวกเขาจะได้รับ ซึ่งรวมถึงทีมที่ทุ่มเทเพื่อประมวลผลข้อมูลที่ทำหน้าที่เป็นเส้นเลือดหลักของ AI และระบบการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อคุณรวมความท้าทายด้านการฝึกอบรมและการจัดการที่นักพัฒนา AI ต้องเผชิญ ทางเลือกของพนักงานอาจเป็นปัจจัยที่กำหนดความสำเร็จ ด้วยกลยุทธ์ด้านกำลังคนที่เหมาะสม บริษัทต่างๆ จะมีความยืดหยุ่นในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และข้อกำหนดทางธุรกิจ เช่นเดียวกับการแข่งขันในอวกาศ AI การไล่ล่าในโลกแห่งความเป็นจริงถือคำสัญญาที่บอกไม่ได้ แต่ชัยชนะจะไม่มาง่ายๆ ความก้าวหน้าเป็นสิ่งที่ได้รับมาอย่างยากลำบาก และนักประดิษฐ์ที่ค้นหาพันธมิตรด้านแรงงานที่แข็งแกร่งจะมีเครื่องมือและความสามารถที่จำเป็นในการทดสอบแบบจำลองของพวกเขา ล้มเหลวเร็วขึ้น และทำให้ถูกต้องเร็วขึ้นในที่สุด บริษัทต่างๆ ที่ให้ความสำคัญกับกระบวนการนี้เป็นลำดับต้นๆ ในตอนนี้ สามารถมั่นใจได้ว่าพวกเขาอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดที่จะแยกตัวออกจากการแข่งขันในขณะที่การแข่งขัน AI ดำเนินต่อไป

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button