GitLab спонсировал этот пост.
Создание команды по искусственному интеллекту должно начинаться с найма людей, которые проявляют природное любопытство, выдержку и техническую универсальность в области искусственного интеллекта, машинного обучения и разработки программного обеспечения. Если вы наймете правильных людей, ваша команда сможет ориентироваться в новейших разработках, поддерживать опыт, быть в курсе достижений и отделять сигнал от шумихи.
Удивительно, но как только вы наняли нужных людей и создали в своей организации четкий центр передового опыта в области ИИ, именно тогда у вас действительно начинаются проблемы.
Парадокс таланта
По моему опыту, те же качества, которые делают талантливых инженеров ИИ бесценными, также делают их практически невозможными для руководства. Десять экспертов — это 10 блестящих решений каждой проблемы и 10 дебатов, которые вам нужно будет судить, прежде чем что-то выйдет в свет. Ирония в том, что именно таких людей вы хотите видеть в своей команде. Они приносят глубину опыта, которую вы не найдете больше нигде. Они также приносят сильные мнения, что приводит к возникновению разногласий и конкурирующим решениям, в которых каждый технически прав, но вам все равно приходится выбирать одно направление.
Все это может повлиять на скорость. А в эпоху искусственного интеллекта, если от идеи до производства что-то занимает больше двух месяцев, это уже устарело. Большая языковая модель (LLM), вероятно, опередит вас. Не все инженеры могут идти в ногу со временем, быть в курсе исследований во время выпуска кода и оставаться в курсе целей, когда направление постоянно меняется.
Как лидер, вы должны поддерживать скорость работы команды, принимать решения, которые не застревают в бесконечных циклах обратной связи, и определять, есть ли у вас все еще нужные люди. В этой среде системы лидерства, которые работали в традиционных командах инженеров, разваливаются.
Вот что на самом деле работает.
Четыре основы для консенсуса и скорости
Начните с основ, уплощая организационную структуру, чтобы дополнительные уровни не превращали решения в многонедельные упражнения. Сократите свои сроки, чтобы соответствовать темпам инноваций, и используйте давление приближающихся сроков, чтобы выяснить, когда следует быстро потерпеть неудачу, когда повысить уровень талантов, а когда дать возможность свернуть с пути. Установите непримиримо высокие стандарты адаптивности и своевременности доставки.
Как только вы это сделаете, дайте своим экспертам эти четыре основы для принятия решений и движения в темпе развития ИИ.
- Одно DRI (непосредственно ответственное лицо) принимает каждое решение. После сбора данных один человек делает звонок. Обсуждения ограничены по времени с четкими критериями успеха. Никакие параллельные дебаты не должны проводиться по разным каналам.
- Отделяйте идеи от реализации. После принятия решения придерживайтесь одного направления в течение определенного периода времени. На это время допрос подхода временно приостанавливается. Теория будет бесконечно конкурировать с теорией, если вы ей позволите. Поэтому задайте направление и соберите реальные данные, прежде чем рассматривать изменения.
- Для поворота используйте только доказательства, а не просто новую идею. Планка успеха не обязательно должна быть идеальной; это может быть просто «лучше, чем было». Если новый подход показывает улучшение показателей вашей оценки, подумайте об этом серьезно. Если этого не происходит, немедленно двигайтесь дальше.
- Познакомьтесь со своими экспертами там, где они есть. Когда вы разговариваете с людьми, которые думают с точки зрения архитектуры моделей, встраивания измерений и схем оценки, не сводите все к бизнес-метрикам и OKR. Влияние на бизнес имеет значение, но это технические люди, решающие технические проблемы. Говорите технически, когда это необходимо, говорите стратегически, когда это важно, и понимайте разницу.
Эти платформы помогут вам быстрее выпускать проекты и принимать более обоснованные решения. Но реальность такова, что даже если вы реализуете все это идеально, вы все равно работаете в среде, где конкуренты объявляют о революционных функциях каждые несколько недель, а ваши конкуренты постоянно пытаются нанять ваших лучших инженеров. Фреймворки дают вам скорость. Сохранение вашего таланта – это то, что удерживает вас в игре.
Поддержание скорости
Создание команды – это только треть дела. Управлять ими – вторая треть. А потом, после того как вы блестяще наняли сотрудников, установили структуру и начали поставки, вам фактически придется их сохранить.
- Предлагайте им проблемы, которые стоит решить. Отсутствие убедительного видения, непривлекательные проблемы, требующие решения, и непрерывные дебаты, которые никогда не перерастают в действия, убивают вовлеченность команды ИИ. Покажите им, как их работа связана с чем-то большим, и принимайте решения, которые позволят им действительно выполнять работу.
- Создайте путь для карьерного роста. Роли ИИ усложнялись быстрее, чем в большинстве компаний успевали за карьерой. Определите, как выглядит высшее руководство ИИ в вашей организации. Создавайте четкие возможности для развития с помощью вех, которые учитывают как техническую глубину, так и стратегическое влияние. Лучшие таланты в области искусственного интеллекта будут выбирать организации, в которых они смогут расти, а не просто работать.
- Отдавайте приоритет непрерывному обучению. Возможность работать на переднем крае, постоянно учиться и оставаться на шаг впереди — вот что в первую очередь привлекло их в вашу команду. Освободите для этого место, предоставив время для посещения конференций, проведения исследований и экспериментов. Это не очень приятный бонус. Именно так ваша команда тигров остается эффективной в области, которая находится в состоянии постоянного обновления.
Технологии будут продолжать развиваться, готовы мы к этому или нет. Модели будут продолжать совершенствоваться, а конкуренты продолжат их поставки. Но именно люди обеспечат успех вашей компании. Вы выигрываете, когда у вас есть инженеры, которые работают быстро, не жертвуя качеством, лидеры, которые объединяют блестящие умы, не подавляя свой творческий потенциал, и команды, которые стабильно работают в среде, созданной для хаоса. Будьте рядом с ними, и вы останетесь на переднем крае инноваций.
GitLab — это наиболее комплексная интеллектуальная платформа DevSecOps для инноваций в области программного обеспечения. GitLab позволяет организациям повысить производительность разработчиков, повысить операционную эффективность, снизить риски безопасности и соответствия требованиям, а также ускорить цифровую трансформацию. Узнайте больше Последние новости от GitLab ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одного эпизода. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Мишель Гилл сочетает стратегическое видение с практическим опытом для создания и управления высокопроизводительными инженерными командами в рамках DevOps и быстро развивающихся областей искусственного интеллекта и науки о данных. В настоящее время она работает в GitLab и занимается внедрением инноваций в рабочие процессы на базе искусственного интеллекта, которые повышают эффективность и… Подробнее от Мишель Гилл.
