Искусственный интеллект в sa fe

Artificial Intelligence в SAFe — Scaled Agile Framework

Искусственный интеллект (ИИ, Artificial Intelligence, AI) — это термин, используемый для описания широкого спектра интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

ИИ можно применять на всех уровнях SAFe® (Scaled Agile Framework®) для создания интеллектуальных решений для клиентов, автоматизации действий в потоке ценности и улучшения понимания клиентов.

Это технология, которая может произвести революцию в решениях, разработанных SAFe-организациями, а также может существенно повлиять на операционные и бизнес-модели предприятий.

Марк Кьюбан

Успех с ИИ имеет решающее значение для выживания и процветания в эпоху цифровых технологий. SAFe предоставляет различные инструменты, которые позволяют успешно разрабатывать и поставлять решения на базе ИИ.

Организуя команды и обучая их для использования возможностей ИИ, используя практические, стратегически обоснованные решения и активно создавая необходимые возможности облака и больших данных, предприятия создают основу для продуктивной работы с ИИ.

Крайне важно, чтобы специалисты в области технологий и бизнеса совместно развивали компетенции в области искусственного интеллекта и понимали, где искусственный интеллект может помочь организации воспользоваться критически важными возможностями для бизнеса.

SAFe and Scaled Agile Framework are registered trademarks of Scaled Agile, Inc.

Претензии на рабочем месте

Претензии на рабочем месте — это судебные иски или жалобы, которые сотрудники предъявляют своим работодателям из-за нарушений трудового законодательства или договорных соглашений.

В последнее время сотрудники чувствуют себя воодушевленными отстаивать свои права без притеснений, дискриминации или несправедливого обращения на рабочем месте.

Эта возросшая осведомленность привела к повышению правовых стандартов и нормативной базы, и, таким образом, сотрудники чувствуют себя более уполномоченными сообщать о случаях притеснений и дискриминации.

Автоматизация претензий на рабочем месте

В результате возросшее количество претензий требует применения передовых инструментов автоматизации для их правильной обработки.

Такая ситуация требует автоматизации процесса извлечения, категоризации и анализа данных из различных источников, таких как опросы, отчеты сотрудников и журналы инцидентов.

Это помогает страховым компаниям быстро и точно получать полезную информацию.

Такая эффективность и оперативность помогут решить все проблемы на рабочем месте и способствовать созданию здоровой рабочей среды.

Упреждающие действия

ФАО работает над созданием более быстрой и эффективной системы оказания гуманитарной помощи, переходя от реагирования на бедствия к их упреждению.

Преимущества упреждающего планирования:

• Более эффективное использование доступного процессорного времени;
• Повышение отзывчивости системы;
• Увеличение производительности системы;
• Более гибкое управление процессами.

Преимущества невытесняющего планирования:

• Простота реализации;
• Меньшая вероятность возникновения ситуаций взаимной блокировки (deadlock);
• Меньшие накладные расходы на переключение контекста.

Таким образом, правильный выбор между упреждающим и невытесняющим планированием зависит от задач, которые необходимо выполнять в конкретной системе.

Процессы и планирования в ОС

Процессор может быть выгружен для выполнения различных процессов в середине выполнения любого текущего процесса. Как только процессор начинает свое выполнение, он должен завершить его, прежде чем выполнять другое. Его нельзя поставить на паузу посередине.

Использование ЦП более эффективно по сравнению с невытесняющим планированием. Использование ЦП менее эффективно по сравнению с упреждающим планированием.

Время ожидания и ответа при упреждающем планировании меньше. Время ожидания и ответа при использовании метода невытесняющего планирования выше.

Упреждающее планирование имеет приоритет. Процесс с наивысшим приоритетом — это процесс, который используется в данный момент. Когда какой-либо процесс переходит в состояние выполнения, состояние этого процесса никогда не удаляется из планировщика, пока он не завершит свою работу.

Упреждающее планирование является гибким. Неупреждающее планирование является жестким.

Преимущества упреждающего планирования

• Меньшее время ожидания и ответа
• Гибкость
• Повышенный приоритет для активного процесса

Преимущества невытесняющего планирования

• Уменьшенные накладные расходы на переключение процессов
• Простота в реализации

Недостатки упреждающего планирования

• Возможность блокировки
• Возможность возникновения инверсии приоритетов

Недостатки невытесняющего планирования

• Увеличенное время ожидания активного процесса
• Ограниченная эффективность использования процессора

Пример невытесняющего планирования

При невытесняющем планировании SJF, как только цикл ЦП выделяется для процесса, процесс удерживает его до тех пор, пока не достигнет состояния ожидания или не завершится.

Рассмотрим следующие пять процессов, каждый из которых имеет свое уникальное время и время прибытия:

1. В момент времени = 0 прибывает P4 и начинает выполнение.

2. В момент времени = 1 прибывает процесс P3. Но для завершения P4 по-прежнему требуется 2 исполнительных блока.

3. В момент времени = 2 прибывает процесс P1 и добавляется в очередь ожидания.

Пример упреждающего планирования

Рассмотрим три процесса в циклическом режиме.

Шаг 1

Выполнение начинается с процесса P1, у которого время пакета равно 4. Здесь каждый процесс выполняется в течение 2 секунд. Процессы P2 и P3 все еще находятся в очереди ожидания.

Шаг 2

В момент времени = 2 процесс P1 добавляется в конец очереди, и начинает выполняться процесс P2.

Шаг 3

В момент времени = 4 процесс P2 вытесняется и добавляется в конец очереди. Затем начинает выполняться процесс P3.

Шаг 4

В момент времени = 6 процесс P3 вытесняется и добавляется в конец очереди. Затем начинает выполняться процесс P1.

Шаг 5

В момент времени = 8 время пакета процесса P1 равно 4. Выполнение завершено. Затем начинает выполняться процесс P2.

Шаг 6

Процесс P2 имеет время пакета 3. Он уже выполнен в течение 2 интервалов. В момент времени = 9 процесс P2 завершает выполнение. Затем начинает выполняться процесс P3 до его завершения.

Шаг 7) Давайте рассчитаем среднее время ожидания для приведенного выше примера.

Wait time P1= 0+ 4= 4 P2= 2+4= 6 P3= 4+3= 7

ИИ как конкурентное преимущество

ИИ открывает различные возможности для расширения существующих решений и повышения их ценности и масштабируемости. Что еще более важно, он открывает границы для новых решений и качественно отличных возможностей, которые по-новому приносят пользу клиентам и бизнесу.

Но где именно ИИ наиболее полезен?

«Классические» программные решения хороши для решения хорошо понятных проблем; такие решения выполняют ограниченное количество сценариев на основе предопределенного списка правил. Однако, многие организационные рабочие процессы и сценарии клиентов включают параметры, которые невозможно учесть с помощью обычных, предварительно запрограммированных средств. ИИ решает многие из этих сложнейших сценариев и превращает их в жизнеспособные возможности для бизнеса. Ландшафт потенциальных приложений ИИ на предприятии широк и разнообразен (рисунок 1).

Рисунок 1. ИИ значительно расширяет спектр бизнес-решений

Например, банк может использовать ИИ для автоматизации обслуживания клиентов, выявления подозрительной активности по счетам, лучшего понимания потребностей клиентов и предложения соответствующих продуктов, извлечения важной информации из отзывов клиентов и социальных сетей, обеспечения соблюдения нормативных требований и т.д.

По мере того, как конкретные приложения ИИ становятся все более распространенными, компании выходят за рамки базовых решений ИИ, чтобы найти новые возможности там, где существуют сложные проблемы, которые можно решить с помощью ИИ. Конечная цель состоит в том, чтобы создать инновационную ценность для бизнеса, опережая конкурентов. Но создание успешных ИИ-решений — непростая задача. Хотя ИИ по-прежнему является программным обеспечением, природа разработки программного обеспечения для машинного обучения принципиально иная. Многие организации не знают, как эффективно использовать возможности ИИ, даже если они выделяют на решение этой проблемы значительные ресурсы. SAFe предоставляет операционную модель, которая помогает выявлять возможности, проверять новые возможности и преобразовывать их в ценные рабочие решения, которые приносят пользу клиенту. Первый шаг — понять, как ИИ помогает улучшить результаты деятельности организации.

Завершение!

Хотя неструктурированные данные могут быть затруднительными при обработке претензий на рабочих местах, решения для автоматического извлечения данных, такие как Astera ReportMiner, существенно оптимизировали систему.

Легко обрабатывая различные источники данных и поддерживая несколько форматов, ReportMiner уменьшает требуемые ручные усилия, тем самым оптимизируя весь процесс извлечения данных.

Более того, используя передовые технологии искусственного интеллекта, ReportMiner экономит время и повышает точность. Такой оптимизированный подход способствует удовлетворенности сотрудников и гармонии на рабочем месте, а также ускоряет урегулирование претензий на рабочем месте, что в конечном итоге приносит пользу как работникам, так и работодателям.

Автоматизируйте свои претензии с помощью Astera

Откройте для себя возможности эффективного извлечения данных с помощью AsteraОтчет шахтера! Загрузите бесплатную пробную версию сегодня.

Важность упрощенной обработки претензий посредством автоматизации

Обработка претензий, которую обеспечивает автоматизация, имеет первостепенное значение для эффективной обработки претензий на рабочем месте. Вот почему:

Автоматизация способствует целостность данных, особенно с неструктурированными данными, и сохранение целостности данных имеет важное значение для обеспечения надежности информации, используемой в процессах принятия решений.

Когда претензии обрабатываются вручную, они подвергаются более высокому риску человеческой ошибки и случайной потери данных во время обработки. Однако автоматизация снижает такие риски, поскольку эти процедуры реализуют стандартизированные процессы и протоколы управления и сохранения данных. Автоматизированные системы почти всегда защищены строгими мерами безопасности для защиты данных от подделки и несанкционированного доступа. Кроме того, автоматизация защищает конфиденциальную информацию и поддерживает ее целостность на протяжении всего жизненного цикла.

Традиционные методы обработки претензий предполагают длительные административные процедуры, которые влекут за собой значительные затраты и отнимают много времени. Однако если тот же процесс будет автоматизирован, это упростит весь процесс рассмотрения претензий, от первоначальной подачи до разрешения. Это приводит к лучшим и более эффективным результатам.

Столь быстрые решения, которым способствует автоматизация, также облегчают финансовое напряжение, вызванное длительными переговорами по урегулированию. Благодаря сокращению времени выполнения работ компании могут минимизировать ресурсы, затрачиваемые на судебные издержки, и поддерживать здоровое финансовое положение. Тем не менее, компания с увеличенным денежным потоком сможет лучше реинвестировать ресурсы в основную бизнес-деятельность, исследования, разработки и привлечение талантов.

Лучшая практика защиты репутации компании во время претензий на рабочем месте — это соблюдение юридических обязательств, законов, отраслевых стандартов и правил.

Автоматизация играет важную роль в обеспечении соблюдения компаниями нормативных сроков. Они помогают организациям соблюдать сроки, установленные регулирующими органами и правовыми нормами. Такие автоматизированные системы также позволяют лучше отслеживать и интерпретировать требования законодательства. Автоматизация также облегчает внедрение стандартизированных процессов, что снижает риск ошибок, которые в противном случае могли бы привести к несоблюдению нормативных требований.

Разрешение претензий на рабочем месте занимает много времени. Это требует и времени, и денег. Однако благодаря автоматизации компании могут обеспечить более быструю обработку претензий и быстрые расчеты. Это позволило бы избежать длительных споров и практически в кратчайшие сроки достичь взаимоприемлемых решений.

Автоматизируя ключевые аспекты процесса разрешения претензий, такие как сбор, анализ и передача данных, компании могут значительно сократить время и ресурсы, необходимые для рассмотрения претензий на рабочих местах. Благодаря быстрым расчетам можно эффективно распределить ресурсы и избежать сбоев в бизнес-операциях.

Используя автоматизированные системы, компании могут повысить скорость и точность разрешения претензий. Это также облегчает реализацию мер по предотвращению повторения проблем на рабочем месте. Анализ тенденций и закономерностей данных позволяет организациям выявлять потенциальные проблемные области.

Компании, использующие автоматизированные системы, демонстрируют адаптируемость и гибкость в реагировании на проблемы на рабочем месте и другие меняющиеся динамики рынка. Обеспечивая быстрое рассмотрение претензий на рабочем месте, организации могут сосредоточиться на реальных делах.

Упреждающий контроль

Контроль, направленный на выявление и предотвращение отклонений прежде, чем они могут возникнуть, называется упреждающим контролем. Иногда его на­зывают предварительным, или превентивным, контролем, цель которого состоит в проверке качества входящих потоков ресурсов — человеческих, материальных и финансовых. Цель упреждающего контроля состоит в том, чтобы гарантировать такое качество входящих ресурсов, чтобы у организации не возникло проблем при выполнении стоящих перед ней задач.

Упреждающий контроль можно проиллюстрировать на примере подбора и най­ма новых работников. Организации стремятся повышать вероятность того, что их будущие работники будут соответствовать требованиям. Для этого в процессе най ма организация пытается определить навыки, квалификацию кандидата. С этой целью могут использоваться различные тесты и другие способы отбора. Многие организации проверяют кандидатов и работников на употребление наркотиков, дабы определить их способность работать не только эффективно, но и безопасно. Еще один тип упреждающего контроля — идентификация и управление рисками. Банки, например, прежде чем предоставить крупный кредит, требуют множество разных документов. Крупные бухгалтерские и аудиторские фирмы тем и полезны для своих клиентов, что не только оценивают полученные ими финансовые результаты, но и помогают установить риски, которым те сознательно или не­сознательно подвергаются.

Объект контроля Объект контроля Объект контроля

Рис. 20.1. Объект организационного контроля

Контроль, который состоит в мониторинге текущей деятельности сотрудников организации и направлен на проверку соблюдения ими принятых стандартов, называется сопутствующим контролем.

Сопутствующий контроль призван оце­нивать текущую деятельность. В его основе лежат нормативные показатели, а так­

же правила и руководящие положения по выполнению рабочих задач и поведе­нию сотрудников.

Например, на многих производственных предприятиях существуют устройства, контролирующие, соответствует ли выпускаемая продукция стандартам качества. Работники следят за их показаниями; если в какой-то точке происходит отклонение, сотрудники вносят корректировки сами или сообщают о возникновении проблемы тем, кто отвечает за участок. С развитием технологий сопутствующий контроль начинает применяться и в сфере услуг. Например, в магазинах Beall’s, Sunglass Hut и Saks применяется специальное программное обеспечение, контролирующее все операции с кассовыми аппаратами. Цель — предотвратить воровство со стороны работников. Компании-грузоперевозчики, например Schneider National и Covenant, с помощью компьютеров отслеживают местонахождение своих автомобилей и ста­тус заказов.

Другие формы сопутствующего контроля связаны с воздействием организации на работников. На поведение людей влияют культурные нормы и ценности организа­ции, равно как и нормы коллег по работе или команды. Сопутствующий контроль включает и самоконтроль, когда сотрудник, руководствуясь собственными прин­ципами, сам следит за своим поведением.

Поддержка в операционных системах

В претензиях на рабочих местах важную роль играют неструктурированные данные. Вот как:

Предоставляет контекстную информацию

Неструктурированные данные являются ценным ресурсом при рассмотрении претензий на рабочем месте, поскольку они обеспечивают контекст и глубину рассматриваемых проблем. Различные источники данных, такие как журналы чатов и электронные письма, могут служить доказательством любого заявления на рабочем месте. Например, если сотрудник заявляет о жестоком обращении, компания может изучить записи общения, чтобы проверить утверждения. Аналогичным образом, в случаях несправедливого увольнения проверка документов может выявить несоответствия в обращении.

Такой подход гарантирует, что решения по претензии будут справедливыми, беспристрастными и основанными на информации. Представление конкретных доказательств повышает достоверность и прозрачность процесса урегулирования.

Выявляет систематические проблемы

Неструктурированные данные служат источником выявления тенденций внутри компании, особенно в контексте претензий на рабочих местах. Например, если значительное количество претензий связано с несправедливым обращением или дискриминацией, анализ моделей общения и документации может помочь выявить основные культурные или организационные проблемы.

Такого понимания можно лучше достичь с помощью автоматического извлечения данных, поскольку оно позволяет компаниям эффективно анализировать большие объемы данных. Это позволяет заинтересованным сторонам эффективно устранять коренные причины, осуществлять целенаправленные меры и развивать более инклюзивную и уважительную культуру на рабочем месте.

Упреждающее управление рисками

Упреждающее управление рисками означает, что компании могут принять меры для предотвращения ситуации задолго до того, как она станет серьезной проблемой. В контексте претензий на рабочих местах неструктурированные данные, такие как журналы чатов и электронные письма, могут помочь организациям увидеть потенциальные проблемы на ранних стадиях. Используя решения для автоматического извлечения данных, они могут быстро собирать и анализировать информацию для выявления тенденций и предупреждающих знаков.

Например, если многие сотрудники жалуются на одну и ту же проблему, например на несправедливое обращение, компания может оценить полученную информацию и устранить ее до того, как она станет проблемой. Этот подход менее затратен в долгосрочной перспективе.

Растущее влияние ИИ

С каждым днем интеллектуальные системы помогают и поддерживают нас во все большем и большем количестве аспектов нашей личной жизни. Подача заявки на кредит, полет на самолете, покупка в интернет-магазине и планирование визита к врачу — это лишь несколько примеров повседневной деятельности с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Кроме того, потребители — не единственные бенефициары решений на базе ИИ. Предприятия используют ИИ, чтобы лучше понимать своих клиентов и создавать более качественные продукты и услуги. Банки используют ИИ для выявления мошенничества и отмывания денег. Правительства предоставляют услуги своим гражданам с помощью ИИ. Даже военные и национальные системы безопасности используют эту новую технологию.

Критические факторы ускорили быстрый рост этих все более интеллектуальных технологий. Значительные достижения в аппаратном обеспечении общего назначения, облачных технологиях и оптимизированной инфраструктуре, такой как графические процессоры (Graphics Processing Units, GPU), обеспечивают беспрецедентную вычислительную мощность, которая поддерживает различные масштабы возможностей ИИ. Одновременно появились новые механизмы обучения и архитектуры ИИ, которые расширяют границы бизнес-задач, решаемых с помощью ИИ. Кроме того, пандемия COVID-19 вынудила многие предприятия ускорить свои многолетние планы цифровой трансформации до недель или месяцев, тем самым создав прочную основу для больших данных (Big Data) для широкого спектра бизнес-возможностей на основе ИИ. В результате согласно исследованию Gartner более 80% компаний из списка Global 2000 запустили инициативы в области ИИ. Многие из этих решений находятся в производстве и на рынке сегодня.

Становится все более очевидным, что любая организация должна серьезно оценивать и использовать возможности ИИ в своих продуктах и ​​услугах следующего поколения, чтобы оставаться конкурентоспособной.

В этой статье представлены основные сведения о применении ИИ на предприятии и о том, как SAFe может ускорить успешное внедрение этой передовой технологии. Основные затронутые темы включают:

Факторы успеха для инициатив ИИ в SAFe

Разработка и поставка успешных ИИ-решений — сложная задача для многих организаций. Следующие факторы имеют решающее значение для организации продуктивного процесса разработки решений для систем ИИ.

Примените четкую структуру принятия решений с использованием ИИ

Многие инициативы в области искусственного интеллекта не дают хороших результатов, обещанных сторонниками инвестиций в эту технологию. Эта неспособность оправдать ожидания часто вызвана неправильным принятием решений о том, как и почему будет использоваться ИИ. Организации часто хотят «задействовать ИИ», потому что «все остальные делают», не понимая, какие усилия необходимы для внедрения и масштабирования этой технологии, ее влияния на организацию или даже того, принесет ли она предполагаемые преимущества. У организаций SAFe уже есть мощные инструменты для принятия более эффективных решений о надлежащем использовании ИИ. Некоторые из них выделены на рисунке 9.

Рисунок 9. Платформа принятия решений с использованием ИИ на базе SAFe

Организуйте поставку решений ИИ

Организация вокруг ценности является важным фактором потока и одним из принципов работы SAFe. В случае с решениями на основе ИИ это имеет особые последствия для организаций SAFe. Мы наблюдали три стадии зрелости и эволюции организации, как показано на рис. 10.

Рисунок 10. Наблюдаемые организационные модели зрелости ИИ в SAFe

На всех трех этапах в группу ИИ должны входить специалисты в области инженерии и бизнеса. Это жизненно важно для организации, чтобы определить и использовать продуктивные возможности для решений с поддержкой ИИ.

Упреждающее управление данными

Данные являются важным звеном в большинстве реализаций ИИ, и при неправильном обращении они приводят к провалу инициативы ИИ. Каждая организация должна установить эффективный процесс управления данными.

Данные важны для ИИ по нескольким причинам. Во-первых, большинству систем ИИ требуется набор обучающих данных, который должен быть достаточно большим (и поэтому называется большими данными — Big Data), чтобы модель ИИ научилась правильно выполнять свою задачу. Например, системе обнаружения мошенничества могут потребоваться десятки или даже сотни тысяч транзакций, пока она не научится надежно распознавать среди них мошеннические. Чтобы проверить, успешно ли обучена система, необходим целый отдельный набор данных — набор данных для тестирования, который должен быть легко доступен.

Но большие проблемы связаны не только с размером больших данных. Еще более серьезной проблемой является то, что данные редко существуют в готовой к использованию форме. Данные часто рассредоточены по нескольким разрозненным источникам внутри и за пределами предприятия. Кроме того, фактический формат данных может быть неприемлемым. У него могут отсутствовать некоторые критические атрибуты, без которых обучение невозможно. Любой подход к ИИ будет зависеть от портфельной стратегии, которая признает, что систематический подход к сбору и нормализации больших данных практически всегда является прецедентом для приложения ИИ. Это включает в себя проверку предположений о данных в качестве первого порядка бизнеса в каждой инициативе ИИ. На рисунке 11 показаны некоторые основные элементы того, как SAFe направляет предприятия в этом параллельном путешествии.

Рисунок 11. Цикл больших данных

Если вы дочитали до этого абзаца, то точно любите полезный контент про современные практики управления. Еще больше материалов, видео и экспертных советов от Agile-коучей, анонсы бесплатных вебинаров и митапов в Телеграм-канале ScrumTrek

Создайте организационную компетенцию вокруг ИИ

Искусственный интеллект представляет собой новый тип технологии для многих организаций. И даже те компании, у которых есть какие-то инициативы в области искусственного интеллекта, не имеют нужного опыта, применяемого в нужном месте. ИИ — это сложная технология, требующая хорошего понимания возможностей ИИ и ландшафта потенциальных бизнес-приложений. Для использования критически важных возможностей требуется, чтобы бизнесовые и технические специалисты в организации работали вместе над развитием навыков ИИ.

SAFe подчеркивает важность постоянного взаимодействия профессионалов бизнеса и технологий. Это взаимодействие достигается несколькими способами, включая стратегические усилия в Kanban Портфеля, такие мероприятия, как PI-планирование (PI Planning), Системные и Демонстрации Решений (System and Solution Demos), а также Инспекция и Адаптация (Inspect and Adapt). Кроме того, различные активности по непрерывному изучению, дизайн-мышлению и определениям работы усиливают пересечение между представителями бизнеса и технологий. В случае с ИИ все эти методы необходимо использовать еще более строго, поскольку нестыковки могут быть очень дорогостоящими.

Установите путь решения ИИ

Движимое потоком Business Agility, решение AI продвигается через следующие логические этапы:

Рисунок 12. Пример пути решения ИИ

Из-за присущей решениям ИИ сложности и отсутствия адекватных устоявшихся практик, поддерживающих разработку и эксплуатацию ИИ, многие организации сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с эксплуатацией, масштабированием и надлежащим управлением своими решениями ИИ. Это значительно сокращает количество инициатив, создающих какую-либо ценность для бизнеса. Вот почему организация должна установить продуктивный путь решения, который способствует быстрой обратной связи и эффективно выявляет технологические и бизнес-риски и управляет ими.

Как технологии облегчают быстрые расчеты

Традиционно управление претензиями оставалось трудоемким и сложным процессом для предприятий. Современные технологии оптимизировали этот процесс, но теперь его можно сделать лучше с помощью решений по автоматизированному извлечению данных. Это позволяет осуществлять быстрые расчеты, что является преимуществом.

Применение ИИ для достижения лучших бизнес-результатов

Как правило, возможности организации по использованию ИИ лежат в трех областях (рисунок 2):

Рисунок 2. Три основных способа применения ИИ в организации