در این مصاحبه قانع کننده ، ما با آن می نشینیم رام کومار نیمیماکالا، یک رهبر محصول فصلی که متخصص در AI/ML و استراتژی داده است. RAM با درک عمیقی از صنایع Hi-Tech و Telecom ، لنزهای منحصر به فردی در مورد چگونگی تغییر شکل هوش مصنوعی نه تنها فناوری ، بلکه فرهنگ سازمانی ، توسعه شغلی و حتی پاسخگویی خود ارائه می دهد. از ترجمه قابلیت های پیچیده هوش مصنوعی به ارزش تجاری قابل اندازه گیری گرفته تا پیمایش در زمین مبهم مدیریت هوش مصنوعی و مدیریت تغییر ، بینش RAM به همان اندازه استراتژیک است که در اجرای آن پایه گذاری شده است.
مصاحبه ها را در اینجا کاوش کنید: Adina Suciu ، مدیرعامل ACCESA-تحول دیجیتال ، در حال تحول رهبری ، روندهای آینده ، نوآوری از طریق همکاری و رشد استراتژیک
رام ، چگونه می بینید که AI اساساً نقش مدیریت محصول را تغییر شکل می دهد؟
تغییر تکتونیکی است. مدیران محصول سنتی روی تعریف متمرکز شده اند چه برای ساخت اما با هوش مصنوعی تصمیم می گیرید چه چیزی را مطالعه کنیمبا چه چیزی را دلالت می کندوت به چه چیزی اعتماد کنیمبشر شما دیگر فقط ویژگی های scoping نیستید – در مقیاس اطلاعات را در حال ارکستر هستید. این امر تجارت جدید را معرفی می کند: نتایج احتمالی در مقابل نتایج قطعی ، توضیح در مقابل عملکرد ، سرعت در مقابل ایمنی. AI PM فردا باید دارای داده های متناسب ، مهندسی ، ذهنی ، سیستم و-مهمتر از همه-با ابهام باشد. تمایز واقعی؟ توانایی ترجمه مدل های کثیف و نامشخص به رفتار محصول واضح و تأثیرگذار.
بزرگترین سد راه برای مشاغل که امروز سعی در اتخاذ هوش مصنوعی دارند چیست؟
این به ندرت فناوری است. این مدل عملیاتی است. اکثر سازمان ها هنوز هم به معنای قطعی فکر می کنند: “اگر x ، پس Y.” اما هوش مصنوعی یک تغییر ذهنیت را به سمت تصمیم گیری احتمالی مجبور می کند. رهبران دست کم ارزیابی می کنند که چقدر عمیقاً بر گردش کار ، پاسخگویی و حتی اعتماد تأثیر می گذارد. تحول موفقیت آمیز هوش مصنوعی با تعبیه مدیریت تغییر در روال رهبری آغاز می شود: ایجاد تسلط عملکردی متقابل ، ساخت مدل ها شفاف و تراز کردن همه-از مهندسین تا مدیران-به بعد ارزش، نه فقط دقت
با افزایش اتوماسیون ، به متخصصانی که می خواهند مرتبط بمانند ، چه توصیه ای ارائه می دهید؟
بپرسید: “چه بخشی از کار من می تواند انجام دهد ، و چگونه می توانم بقیه را گسترش دهم؟” نقش ها عمده فروشی ناپدید نمی شوند. آنها تکامل می یابند. آینده متعلق به متخصصان T شکل یا π به شکل با مهارت های فنی عمیق متعادل با تسلط گسترده تجارت است. فکر کنید: علوم داده + داستان پردازی محصول ، یادگیری ماشین + رهبری تیم. همچنین ، یاد بگیرید که سؤالات بهتری از سیستم های AI بپرسید. اگر در حلقه ارزش و ماشین انسان ، هادی شوید ، نه تکنواز ، شما غیر قابل تعویض خواهید بود.
چگونه اطمینان حاصل می کنید که پروژه های هوش مصنوعی فراتر از اثبات مفهوم و تأثیر تجاری حرکت می کنند؟
POCS را تغییر دهید داربست های محصول، نه آزمایش های علمی. این با یک فرضیه شروع می شود: “آیا NLP می تواند 20 ٪ زمان سوار شدن را کاهش دهد؟” سپس با حلقه های بازخورد محکم اجرا کنید: خروجی مدل → رفتار محصول → سیگنال تجاری → تکرار. من از یک چارچوب “مدل به نتیجه” استفاده می کنم که KPI های فنی (مانند دقت یا تأخیر) را با اعتماد ، پذیرش و ادغام عملیاتی متصل می کند. اگر کسی از آن استفاده نکند ، هیچ مقدار دقیق ML اهمیت ندارد. این تله ای است که ما با ایجاد نتایج در ذهن از آن جلوگیری می کنیم.
برای اطمینان از استقرار AI با مسئولیت پذیری و اخلاقی ، چه اصولی را دنبال می کنید؟
حاکمیت فقط مربوط به جلوگیری از خطر نیست. این در مورد تحویل است تعالیبشر من با سه اصل اصلی شروع می کنم: انسان در حلقه با طراحی ، شفافیت نسبت به میانبرهای جعبه سیاه و استقرار تکراری در مورد پرتاب های یک و یک کار. حكومت باید فراتر از لیست های انتخابی انطباق باشد تا به یك تفكر محصول تبدیل شود. این شامل داده های داده ، حسابرسی های تعصب ، استراتژی های برگشتی و مهمتر از همه ، تراز با پیامدهای دنیای واقعی است. هیچ حکومتی “یک اندازه متناسب” وجود ندارد. باید متناسب ، انعطاف پذیر و به طور مداوم در حال تحول باشد.
آیا می توانید ما را از طریق چارچوبی که به عنوان مدیر محصول هوش مصنوعی استفاده می کنید ، طی کنید؟
مطمئناً ، من ابزارهای سنتی محصول مانند بوم های کار به انجام و بوم لاغر را با چارچوب های بومی بومی مخلوط می کنم. چند مورد علاقه:
- بوم ML برای تعریف فرضیه های ارزش و مرزهای فنی
- نردبان آمادگی مدل برای ارزیابی اینکه آیا سیستم هوش مصنوعی آماده استقرار است
- رهنمودهای تعامل انسان و اوی برای اطمینان از قابلیت استفاده و اعتماد
من همچنین از یک جریان 4 قسمتی استفاده می کنم:
- قاب بندی مشکل – چه تصمیماتی را تقویت می کنیم و برای چه کسی؟
- آمادگی داده ها – آیا داده ها پاک ، عملی و فراگیر هستند؟
- حلقه ارزش مدل – آیا پیش بینی منجر به عمل می شود و آیا عملکرد داده های بهتری ایجاد می کند؟
- تجربه اعتماد – آیا کاربران می توانند رفتار مدل را تفسیر ، سؤال و کنترل کنند؟
این به ما کمک می کند تا از سندرم براق و براق جلوگیری کنیم و آنچه را که مهم است بسازیم.
چگونه MLOPS و مدیریت هوش مصنوعی با هم کار می کنند تا به طور مؤثر مقیاس هوش مصنوعی را انجام دهند؟
MLOPS به شما سرعت می دهد. حاکمیت به شما ایمنی می دهد. بدون هر دو ، شما آهسته یا بی پروا هستید. در مقیاس ، این فقط مربوط به نظارت بر مدل مدل نیست – این در مورد است اعتماد به نفسبشر من به سازمانها توصیه می کنم که با مشاهده مدل مانند تجزیه و تحلیل محصول رفتار کنند. شما به داشبورد نیاز دارید که پذیرش ، انصاف و توضیح را ردیابی می کنند ، نه فقط دقت. ما اکنون در دوره LLMOPS و AgentOps هستیم. سوال “آیا مدل کار کرده است؟” این “این کار را کرد کمک کسی ، با خیال راحت، در دنیای واقعی؟ “
شما تجربه عمیقی در Hi-Tech و Telecom دارید. چگونه تحول هوش مصنوعی در مخابرات با سایر بخش ها متفاوت است؟
مخابرات منحصر به فرد پیچیده است. شما با داده های عظیم و در زمان واقعی ، زیرساخت های پیری و مقررات محکم سروکار دارید. اما این باعث می شود زمین بارور برای هوش مصنوعی باشد. ما از اتوماسیون واکنشی (مانند سیستم های IVR) در حال تحول هستیم هوش پیش بینی، پیش بینی Churn ، بهینه سازی بارهای شبکه و شخصی سازی تجربه کاربر در زمان واقعی. چالش واقعی شکستن سیلوها است. ابزارهایی مانند یادگیری فدرال و Edge AI بسیار مهم خواهند بود. هدف نهایی؟ تغییر از SLA به توافق نامه های سطح تجربه، رانده شده توسط AI Insight ، نه حدس و گمان انسانی.
سوء تفاهم ترین جنبه های پذیرش هوش مصنوعی در بین مدیران چیست؟
بسیاری از اعدام ها هنوز هم مانند SaaS با هوش مصنوعی رفتار می کنند: آن را وصل کنید و بروید. اما هوش مصنوعی پلاگین و بازی نیست. این قطار و یکپارچه است. نادیده گرفته ترین عامل این است تصمیم گیریبشر AI کجا در زنجیره تصمیم می نشیند؟ چه کسی صاحب نتیجه است؟ بدون وضوح ، هوش مصنوعی به قفسه تبدیل می شود. تصور غلط دیگر: این که PM های هوش مصنوعی فقط دانشمندان داده با نقشه راه هستند. در حقیقت ، آنها مترجمان عدم اطمینان به نتایجبشر این یک رشته کاملاً متفاوت است که نیاز به چابکی عملکردی و تفکر سیستم دارد.
چگونه به مربیگری نسل بعدی AI و رهبران محصول نزدیک می شوید؟
من سعی می کنم فضا را تغییر دهم. AI فقط یک کلمه کلیدی نیست. این یک است واسطه برای ساخت محصولات بزرگترین مشکلی که می بینم؟ مردم ابزار را بیش از نتایج تعقیب می کنند. آنها روی دقت مدل تمرکز می کنند و تجربه کاربر را نادیده می گیرند. توصیه من: در متن مسلط شوید. اصطکاک را درک کنید. بیاموزید که تأثیر کسب و کار صحبت کنید ، نه فقط معیارهای مدل. و مهمتر از همه ، به یاد داشته باشید AI یک ورزش تیمی است. شما با فعال کردن دیگران برنده می شوید ، نه در خارج از کشور.
