Для достижения успеха в области ИИ и аналитики требуются не просто специалисты по анализу данных, а целые межфункциональные, гибкие команды, включающие инженеров по анализу данных, архитекторов данных, специалистов по визуализации данных и - что, возможно, наиболее важно - переводчиков. Переводчики не являются ни архитекторами данных, ни инженерами данных. Они даже не обязательно являются профессионалами в области аналитики и не обладают глубокими техническими знаниями в области программирования или моделирования. Вместо этого переводчики играют важнейшую роль в обеспечении связи между техническими знаниями инженеров по данным и специалистов по данным и операционными знаниями маркетологов, специалистов по цепочке поставок, производственников, менеджеров по рискам и других руководителей. Учитывая острую потребность в переводчиках, привлечение внешних специалистов может показаться самым быстрым решением проблемы. Однако новым сотрудникам не хватает самого важного качества успешного переводчика - глубокого знания компании. В результате обучение имеющихся сотрудников часто оказывается лучшим вариантом заполнения вакансии переводчика.
Не секрет, что организации все чаще обращаются к передовой аналитике и искусственному интеллекту (ИИ) для улучшения процесса принятия решений во всех бизнес-процессах - от исследований и проектирования до цепочки поставок и управления рисками.
Помимо этого, в литературе и на руководящих должностях было много размышлений о найме и привлечении все более редких специалистов по анализу данных. Безусловно, специалисты по работе с данными необходимы для создания аналитических моделей - включая машинное обучение и, все чаще, глубокое обучение - способных превратить огромные объемы данных в глубокие выводы.
Однако в последнее время компании расширили свой кругозор, осознав, что для успеха в области ИИ и аналитики требуются не просто специалисты по анализу данных, а целые межфункциональные, гибкие команды, включающие инженеров по обработке данных, архитекторов данных, специалистов по визуализации данных и - что, возможно, наиболее важно - переводчиков.
Почему переводчики так важны? Они помогают организациям добиваться реальной отдачи от своих аналитических инициатив (что имеет дополнительное преимущество в том, что специалисты по анализу данных работают с полной отдачей и с большей вероятностью останутся работать, облегчая руководителям стресс, связанный с поиском талантов).
Что именно представляет собой переводчик аналитических данных?
Чтобы лучше понять, что такое переводчики, важно сначала понять, чем они не являются. Переводчики не являются ни архитекторами данных, ни инженерами данных. Они даже не обязательно являются профессионалами в области аналитики и не обладают глубокими техническими знаниями в области программирования или моделирования.
Напротив, переводчики играют важнейшую роль в обеспечении связи между техническими знаниями инженеров по данным и специалистов по данным и операционными знаниями маркетинга, цепочки поставок, производства, рисков и других руководителей передового звена. В своей роли переводчики помогают гарантировать, что глубокие знания, полученные в результате сложной аналитической работы, воплотятся в результативность в масштабах организации. К 2026 году, по оценкам McKinsey Global Institute, спрос на переводчиков только в США может достичь 2-4 миллионов человек.
Что делает переводчик?
На начальном этапе инициативы по аналитике переводчики используют свои знания в данной области, чтобы помочь бизнес-лидерам определить и расставить приоритеты в решении бизнес-проблем, исходя из того, какие из них создадут наибольшую ценность. Это могут быть возможности в рамках одного направления бизнеса (например, повышение качества продукции на производстве) или межорганизационные инициативы (например, сокращение времени доставки продукции).
Затем переводчики используют свои рабочие знания в области ИИ и аналитики, чтобы донести эти бизнес-цели до специалистов по данным, которые будут создавать модели и решения. Наконец, переводчики следят за тем, чтобы в результате работы решения были получены выводы, которые бизнес сможет интерпретировать и реализовать, и, в конечном итоге, доносят преимущества этих выводов до бизнес-пользователей, чтобы стимулировать их внедрение.
Учитывая разнообразие потенциальных сценариев использования, переводчики могут быть частью команды корпоративной стратегии, функционального центра передового опыта или даже бизнес-подразделения, которому поручено выполнение сценариев использования аналитики.
Какие навыки необходимы переводчикам?
Широкий спектр обязанностей - лидер, коммуникатор, менеджер проекта, эксперт отрасли - присущий роли переводчика, делает следующие навыки необходимыми:
Знание предмета
Знание предмета - безусловно, самый важный навык для любого переводчика. Переводчики должны быть экспертами как в своей отрасли, так и в своей компании, чтобы эффективно определять ценность ИИ и аналитики в контексте бизнеса. Они должны понимать ключевые операционные показатели бизнеса и их влияние на прибыль и убытки, доходы, удержание клиентов и так далее. Кроме того, необходимо знание общих сценариев использования (например,
Роль переводчика аналитики
На каждом этапе инициативы по внедрению аналитики переводчик играет важную роль:
Этап 1. Определение и приоритизация сценариев использования в бизнесе
Роль переводчика: Совместно с руководителями бизнес-подразделений выявляет и определяет приоритетные проблемы, для решения которых подходит аналитика.
Шаг 2: Сбор и подготовка данных
Роль переводчика: Помогает определить бизнес-данные, необходимые для получения наиболее полезных выводов.
Шаг 3: Создание аналитического механизма
Роль переводчика: Обеспечивает решение бизнес-задачи в наиболее эффективной и интерпретируемой для бизнес-пользователей форме.
Этап 4: Проверка и выведение бизнес-последствий
Роль переводчика: Синтезирует сложные аналитические выводы в понятные и действенные рекомендации, которые бизнес-пользователи могут легко извлечь и выполнить.
Этап 5: Внедрение решения и реализация выводов
Роль переводчика: Обеспечивает принятие решения бизнес-пользователями.
Общая техническая грамотность
В дополнение к знаниям в своей области переводчики должны обладать глубокими познаниями в области количественной аналитики и структурированного решения проблем. Часто они имеют формальное образование в области НТИМ или самостоятельно получают знания в одной из областей НТИМ. И хотя им не обязательно уметь строить количественные модели, они должны знать, какие типы моделей существуют (например, глубокое обучение против логистической регрессии) и для решения каких бизнес-задач они могут быть применены. Переводчики также должны уметь интерпретировать результаты моделирования и выявлять потенциальные ошибки моделирования, такие как чрезмерная подгонка.
Навыки управления проектами
Владение навыками управления проектами является обязательным условием. Переводчики должны уметь направлять аналитическую инициативу от разработки идеи до производства и внедрения и иметь представление о жизненном цикле аналитической инициативы и распространенных подводных камнях.
Предпринимательский дух
В дополнение к этим "обучаемым" наборам навыков переводчики также должны обладать предпринимательским складом ума. Им необходимы энтузиазм, целеустремленность и деловая хватка, чтобы преодолевать многочисленные технические, политические и организационные препятствия, которые могут возникнуть. Этому часто не так легко научить - или, по крайней мере, не так просто, - и наличие предприимчивых людей может частично зависеть от культуры организации.
Где организации могут найти переводчиков?
С учетом острой потребности в переводчиках внешний найм может показаться самым быстрым решением. Однако новым сотрудникам не хватает самого важного качества успешного переводчика - глубокого знания компании. В результате обучение имеющихся сотрудников часто оказывается лучшим вариантом заполнения вакансии переводчика.
< <
Insight Center
-
The Risks and Rewards of AI
Sponsored by SAS Оценка возможностей и потенциальных подводных камней.
Конечно, этот путь сопряжен с определенными трудностями, учитывая, что в настоящее время не существует сертификатов или степеней для переводчиков. В ответ на это многие компании создали собственные академии переводчиков. Например, одна глобальная сталелитейная компания обучает 300 менеджеров в рамках годичной программы обучения. В McKinsey мы даже создали академию в собственной компании, обучив за последний год 1 000 переводчиков.
Учебные программы академий часто варьируются от изучения искусства возможного до изучения конкретных техник и методов ИИ. Некоторые организации готовят переводчиков через стажировку в многофункциональных, гибких командах в рамках реальных проектов по преобразованию ИИ и аналитики. Такие компании часто сочетают программы стажировки с академией, разрабатывая для каждого сотрудника целенаправленные учебные программы, продолжительность которых обычно составляет год.
Кто в вашей организации отвечает за увязку ИИ и аналитики с бизнес-целями? Во многих организациях специалисты по данным и бизнес-лидеры часто испытывают трудности с формулированием своих потребностей на языке, на котором они могли бы их реализовать.
Переводчики обладают уникальным набором навыков, помогающих компаниям повысить отдачу от инвестиций в свои аналитические инициативы. Они помогают определить, какие из множества возможных возможностей являются правильными возможностями для реализации, и могут помочь обеспечить согласованную работу всех участников, от специалистов по данным до руководителей бизнеса, для реализации перспектив, которые открывают эти технологии.
Об авторе
Николаус Хенке - старший партнер в лондонском офисе McKinsey.
- Hbr.org
Поделиться
