Giám đốc kinh nghiệm thiết kế hệ thống chiến lược

Dòng lệnh cho Thánh lễ (AI)

Điều nguy hiểm là chúng ta mắc phải những sai lầm tương tự với AI mà chúng ta đã tạo ra với dữ liệu. Cách sử dụng công nghệ tốt nhất không phải là sử dụng nó nhanh hơn hay lớn hơn, mà hầu hết mọi người hành xử như thể đó là một thứ gì đó, mặc dù sự phức tạp đánh bại tốc độ của các hệ thống mỗi ngày. Các công ty thành công là những công ty áp dụng công nghệ ngoài ý muốn và tính sáng tạo cao. Công nghệ Công thức 1 vẫn cần Hamilton; nghệ thuật đã được cung cấp màu sắc và cọ vẽ, nhưng trong các hình thức nghệ thuật tiến bộ nhất, mọi người đã phát triển các hình thức thể hiện ngoài việc sử dụng đơn giản các công cụ đó. Luôn luôn đó mọi người!

Tôi chỉ mất vài giờ sau khi sử dụng AI để giải quyết các rào cản quan trọng cần sự can thiệp và sáng tạo của con người để giải quyết và làm cho công cụ làm được những gì tôi cần. Có thể sau hơn 20 năm đổi mới và sử dụng công nghệ mới, tôi thấy những hạn chế đó nhanh hơn. Vì vậy, tôi muốn nói với bạn rằng sự sẵn có của công nghệ sẽ không giải quyết được vấn đề của bạn và sẽ khiến bạn sa thải một nửa số nhân viên của mình. Bạn càng nhanh chóng nhận ra điều này, thì bạn càng giảm thiểu rủi ro đầu tư vào AI nhanh hơn, giống như tôi đã thấy các tổ chức đốt hàng triệu đô la cho những nỗ lực vô giá trị vào dữ liệu lớn, AR, VR, chuỗi khối, tiền điện tử, trò chơi điện tử, nhanh nhẹn hoặc bất kỳ nơi làm việc nào khác- giải pháp doanh nghiệp được cho là tự động có liên quan xuất hiện ngay lập tức và sau đó hoạt động như một cơ duyên. AI mạnh hơn theo cấp số nhân và do đó, phức tạp hơn để làm đúng. Amazon chỉ thừa nhận rằng không có máy chủ sau khi thử nghiệm nó. Ít nhất họ đã thử nó.

Bill Schmarzo, Trưởng khoa Dữ liệu lớn, đã giải thích trong các tập podcast của chúng tôi rằng chìa khóa để làm việc với dữ liệu là những hiểu biết sâu sắc lấy con người làm trung tâm giúp bạn hiểu ý nghĩa của dữ liệu.https://podcasts.apple.com/gb/podcast/the-wicked-podcast/id1509106202?i=1000531799855Theo kinh nghiệm của anh ấy, tư duy thiết kế mang khía cạnh con người và tư duy để biến dữ liệu thành giá trị mà nó có thể.

Tôi sẽ cài đặt cơ sở dữ liệu AI đầu tiên của mình trong những ngày tới để vượt qua những gì mà Midjourney không cho phép tôi làm. Giá trị thực sự nằm ở việc tìm hiểu công cụ, công cụ này có thể dễ dàng thực hiện một số thủ thuật cơ bản tuyệt vời, nhưng giống như mọi thứ khác, giá trị nghiêm túc cần có kỹ năng sử dụng nghiêm túc.

Chúng tôi vẫn cần mọi người bắt đầu xem xét điều này từ nhiều góc độ khác nhau.

AI sẽ không chỉ yêu cầu các chuyên gia xây dựng phần bên trong của các công cụ và hệ thống đào tạo AI mà còn yêu cầu nhiều người dùng cuối đang học hỏi và mở rộng cách họ sử dụng các công cụ này. Chúng tôi chỉ cung cấp cho mọi người một loạt các màu cơ bản và nói với họ rằng kích thước canvas có thể thay đổi. Chúng tôi sẽ cần những người có thể vẽ trừu tượng, vẽ những vòng tròn hoàn hảo và sử dụng gậy hoặc xô thay vì cọ vẽ để mở rộng những gì có thể. Mọi người sẽ lái xe này! Những công ty không hiểu điều này sẽ không kết thúc ở Tate Modern mà ở một khu chợ đường phố địa phương bán những thứ mà chỉ những kẻ mọt sách như tôi mới chú ý đến. Tôi thích Tate và chợ đường phố, nhưng tôi chắc chắn rằng bạn sẽ bắt kịp xu hướng của tôi.

Đâu là những ranh giới rõ ràng mà mọi người phải mở rộng giá trị, và chúng ta đã bỏ lỡ điều gì trước đây?

Đâu là ranh giới công nghệ?

• Ngôn ngữ: Bạn có thể nói chuyện với ChatGPT hoặc MidjTHER, nhưng họ sẽ diễn giải những gì bạn nói theo cách của họ. Có hàng trăm lời nhắc và cách mô tả mọi thứ để khiến họ làm theo ý mình. Ví dụ: tôi đã cố gắng yêu cầu Midjourney tạo ra một hình ảnh có chất nhờn chảy ra từ một số đường ống. Nó sẽ không hiển thị bất kỳ goo hoặc đường ống nào theo đúng cách. Nó cũng giải thích một động cơ hơi nước luôn là một đoàn tàu chạy bằng hơi nước. Nó sẽ không di chuyển từ hình ảnh sai hoặc hiển thị các tính năng mà tôi đã mô tả. Do đó, cần có kỹ năng và thử nghiệm để biết công cụ này có thể làm gì và làm thế nào để khiến nó làm một số việc nhất định. Đó là hàng giờ đào tạo của con người điều khiển, không giống như học tập, vì một vật liệu hoạt động trong những trường hợp nhất định. Chúng tôi cần những người biết cách làm điều đó.
• Khả năng kết nối: Tạo nội dung tùy chỉnh dưới dạng văn bản hoặc hình ảnh chỉ là một phần của chuỗi. Nó vẫn phải được chuyển sang CMS hoặc các nền tảng xuất bản khác. Nó cần được điều chỉnh cho các nền tảng và liên kết với các hệ thống phân phối khác và điều chỉnh lại, mẫu, v.v. Mọi dữ liệu được tạo ra từ AI vẫn cần được điều chỉnh cho phù hợp với ngữ cảnh của nó. Tuy nhiên, chúng tôi giao tiếp, chúng tôi sẽ phát triển các định dạng mới trong đó chúng tôi làm như vậy. Giống như hầu hết các công nghệ khác, nó cần API; tất cả đều im lặng và yêu cầu mọi người kết nối các bộ phận. Trong một thời gian dài, chúng ta sẽ cần những người có thể làm điều đó.
• Các lớp giá trị mới: Youtube có làn sóng người ảnh hưởng xây dựng một thị trường mới dựa trên việc chia sẻ video đơn giản. Blockchain đã ra mắt tiền điện tử và lừa đảo. Một nền tảng thường chỉ là điểm khởi đầu. Giá trị trên cùng đến từ mạng lưới con người và hành vi của họ, không giống như thị trường chứng khoán hay vụ sụp đổ của tổ chức cho vay dưới chuẩn khét tiếng năm 2007. Giống như việc báo in tăng cường khả năng đọc viết, các giá trị sẽ phát triển nhanh chóng dựa trên điều này. Việc biết những công cụ AI nào hiện có dường như là một giá trị giúp mọi người vượt lên trên những người khác. Chúng tôi vẫn sẽ cần những người phát triển lớp giá trị mới này, lớp giá trị này có thể sẽ xác định bước tiếp theo.
• Dòng lệnh dành cho số đông: Ứng dụng phải trực quan. Là một công ty, nếu bạn muốn khách hàng của mình sử dụng nó, thì cách họ sử dụng nó vẫn phải thân thiện với người dùng. Không đơn giản để có được câu trả lời rõ ràng từ các công cụ AI. Đây là một vấn đề thiết kế. Là một công ty, bạn muốn kết quả đầu ra có giá trị và trực quan. Những người đấu tranh để đạt được giá trị sẽ không mua dịch vụ của bạn. Chúng tôi vẫn cần những người cung cấp các dịch vụ này theo cách dễ sử dụng.

• Nội dung dữ liệu: Khi dữ liệu hoặc dữ liệu lớn trở thành một thứ, điều khó khăn thường xảy ra là dữ liệu đó cần được dọn sạch hoặc tạo theo một cách mới. Nó yêu cầu mọi người xác định dữ liệu nào là cần thiết và những người khác giúp khuyến khích mọi người thêm dữ liệu đó. Đây vẫn là một thách thức ngày nay, như tôi đã trải nghiệm trong một dự án toàn cầu vào năm ngoái.
• Hạn chế API: Tôi đã xây dựng một ứng dụng âm nhạc thành công trên iOS dựa trên ít nhất 3 API. Trong những năm qua, tôi đã học được khoảng hơn 20 và tôi vẫn chạy một máy chủ địa lý trên không gian của mình. Cũng tuyệt vời và kỳ diệu như API, tôi nhanh chóng gặp phải các hạn chế về tính năng và chủ yếu dành thời gian cho các giải pháp thay thế. Các hệ sinh thái sẽ vẫn cần mọi người để kết nối các phần còn thiếu và kích hoạt các tính năng còn thiếu.
• Outsourcing Freeze: Các dịch vụ giá rẻ sẽ cung cấp cho bạn các phiên bản đơn giản và hạn chế của dịch vụ. Bạn sẽ ký hợp đồng với họ và các nhà cung cấp sẽ không thể phát triển ưu đãi của họ trong bối cảnh hiện tại. Giá trị phát triển quá nhanh, điều đó có nghĩa là nhà thầu tránh một khoản đầu tư cắt giảm lợi nhuận. Các quan hệ đối tác mới cần làm cho các hệ thống kết nối và phát triển trong sự hợp tác. Mọi người phải làm việc cùng nhau tại các điểm kết nối.
• Hành vi mới: Mọi người thay đổi những gì họ làm với các dịch vụ mới. Các tìm kiếm của Google đã bị ảnh hưởng. Các công cụ mới sẽ thay đổi sản xuất và tiêu dùng. Điều này có nghĩa là mọi người muốn có những cách mới để làm mọi việc và các quy trình sản xuất phải được xem xét lại. Ai đó phải nghiên cứu và tìm ra những gì khách hàng và khách hàng cần và sau đó thiết kế cho nó. Truy cập tốt nhất và trực quan có nghĩa là bán hàng.

Nó không được tự động hóa nhiều hơn; nó chỉ trở nên phức tạp hơn nhiều.

Bạn vẫn sẽ cần mọi người để tùy chỉnh và tích hợp ở cấp độ công nghệ và thương hiệu.

Bạn cần những đối tác giúp bạn linh hoạt hơn về công nghệ và sự phát triển của nó, đồng thời cộng tác nhiều hơn chứ không ít hơn.

Quan trọng nhất, bạn vẫn cần hiểu thực tế đã thay đổi như thế nào và bạn phải cải thiện cách tương tác với thị trường như thế nào để bạn có thể phù hợp với thị trường với các hành vi mới.

Tự động hóa hoàn toàn không phải là một điều. Một hệ thống cần có người kiểm tra và bảo trì nó, nhưng nếu bạn muốn phát triển, bạn phải khám phá, thiết kế và kiểm tra mọi thứ hơn bao giờ hết.

Biết vai trò của con người bên trong và bên ngoài tổ chức của bạn có thể trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. AI phát triển theo cấp số nhân hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây, vì vậy nguy cơ mắc sai lầm này lớn hơn theo cấp số nhân. Chúng ta cần những người thông minh hơn theo cấp số nhân. Vì những thứ đó không tồn tại, chúng tôi cần các nhóm liên ngành và phức tạp hơn, chứ không phải các chuyên gia thuê ngoài. Con người quan trọng hơn bao giờ hết.

Bạn nghĩ sao?

Bạn đang xây dựng những đội mới nào?

Bạn sẽ làm gì nhiều hơn với tư cách là nhà thiết kế dịch vụ, kiến ​​trúc sư doanh nghiệp hoặc nhà tư tưởng hệ thống?

Thời gian thú vị phía trước!

#teamops #lovetheproblemnotthesolution #business