Systémové myšlení je novým kritériem úspěchu v éře umělé inteligence

Schopnost vidět věci v širších souvislostech se stala klíčovou kompetencí pro ty, kteří chtějí uspět v oblasti umělé inteligence. Největší technologické společnosti jako Netflix či Gartner si právě tuto dovednost cení nejvíce.

V konkurenčním světě umělé inteligence se pravidla hry mění rychleji, než kdy předtím. Zatímco se firmy ještě před rokem soustředily především na technické dovednosti jednotlivých specialistů, nyní se zaměřují na něco zcela jiného – na schopnost systémového myšlení. Tento trend potvrzují rozhodnutí největších hráčů technologického průmyslu i miliardové investice do startupů, které se na komplexní řešení zaměřují.

Streamovací gigant Netflix byl jedním z prvních, který si uvědomil, že klasické portfolio jednotlivých expertů na machine learning a data science nestačí. Místo toho hledá lidi, kteří rozumí tomu, jak jednotlivé komponenty AI systému navzájem interagují a jak různá rozhodnutí v jedné oblasti ovlivňují zbytek organizace. Podobně postupuje i renomovaná analytická společnost Gartner, která při náboru pracovníků upozaďuje čistě technické kvalifikace ve prospěch schopnosti vidět širší kontexty a vazby v systémech. Výzkumná iniciativa DORA (DevOps Research and Assessment) pak prokázala, že týmy s lepším systémovým chápáním dosahují lepších výsledků nejen v AI projektech, ale v celkové efektivitě vývoje software.

Ještě znatelnější důkaz tohoto trendu přišel s rekordní investicí do společnosti Temporal. Tato platforma, která se zaměřuje na orchestraci komplexních, dlouhotrvajících pracovních postupů v distribuovaných systémech, získala v poslední sérii financování 5 miliard dolarů. Investors si uvědomili, že budoucnost umělé inteligence nebude v izolovaných modelech, ale v jejich vzájemné integraci a správě složitých workflow procesu. Temporal je přesně ten typ řešení, které vyžaduje – a zároveň vytváří – pracovníky se systémovým myšlením.

Co přesně znamená „systémové myšlení" v kontextu AI? Jde o schopnost chápat, jak se různé komponenty systému navzájem ovlivňují, jak se změní výstup, když se změní jeden ze vstupů, a jak předvídat nechtěné důsledky rozhodnutí. Typický inženýr s „lineárním" myšlením řeší problém A v izolaci. Člověk se systémovým myšlením vidí, jak řešení problému A vytváří problém B, který pak ovlivňuje problém C. Právě toto chápání je dnes v AI revoluci neocenitelné.

Důsledky tohoto posunu jsou značné. Firmy, které tradičně investovaly do náboru špičkových PhD matematiků a teoretiků, nyní přehodnocují své strategie. Všímají si, že bez lidí, kteří umí pracovat s celkovým systémem a jeho složitostí, zůstávají jejich investice do AI vzduch. Naopak společnosti, které umí propojovat jednotlivé expertise a hledají lidi schopné vidět věci v kontextu, získávají konkurenční výhodu, kterou je těžké napodobit.

Pokud chcete uspět v AI projektech – ať už jako jednotlivec nebo jako organizace – je čas začít přemýšlet systémově. Není to jen další módní pojem v technologickém průmyslu; podle chování velkých hráčů trhu je to budoucnost selhávajícího hledání talentů na tomto poli.

Zdroj: Forbes Innovation

Rubrika: Business