Telegram Group & Telegram Channel
▶️ Продолжение

Начнем с Сollaborative opportunity discovery - что это такое?
Это процесс, с которого каждая data инициатива обязательно должна начинаться. В нем дата-специалисты совместно с C-level лидерами и обычными сотрудниками находят те юз-кейсы, где данные и AI могут решить значительную бизнес-проблему или предоставить компании возможность для роста.

В прошлом главная проблема была в том, что дата-сайентисты часто брались за проекты, которые на самом деле не особо нужны бизнесу. Не редко это происходило из-за shiny-object синдрома, который вспыхивает когда релизелась новая SOTA (state-of-the-art) модель и хочется с ней поэкспериментировать, независимо от того, подходит ли модель для решения важных бизнес-проблем или нет. Типа, выходит новая крутая модель, и все такие: "Ооо, давайте ее попробуем!" (Кто из ML-инженеров такое никогда не испытывал, тот пусть первый бросит в меня камень! 🥸).

Раньше opportunity discovery было (и до сих пор часто является) обязанностью только data команды. Но это неправильный подход, потому что эти команды чаще всего близки только к data science workflow, а для бизнеса и клиентов они часто как чужие. Особенно опасно, если специалисты этого не осознают – это происходит когда дата-специалисты собрали такое огромное количество данных, что сами начинают чувствовать себя экспертами в бизнесе. Частый результат – это так называемые инсайты от Капитана Очевидности, которые не имеют никакой бизнес-ценности, но добыча которых требовала большого количество времени. Общая картина получалась такой: ещё в 2020 году MIT Sloan Management Review и BCG сообщали, что, хоть 60% компаний и внедрили какую-то форму AI, только 10% достигли значительной финансовой отдачи.

Как правильно проводить opportunity discovery? Opportunity discovery состоит из двух частей: Top-down и Bottom-up.

📌 Top-down opportunity discovery – это коллаборация между data specialists и C-level лидерами. Data команды определяют, какие бизнес процессы, связанные с каждой целью, предоставленной C-level, они могли бы оптимизировать, чтобы принести компании ценность. Потом необходимо найти экспертов по этим процессам и выявить болевые точки и потребности.

📌 Bottom-up opportunity discovery – это коллаборация между спецами по данным и обычными работниками. Для технических команд часто является стандартом просто выполнять то, что напрямую от них требует компания. Но сейчас планка должна быть выше - достижение бизнес-результатов, через фундаментальное понимание нужд компании и проактивное предложение как это осуществить технически. Этот процесс сосредоточен на оценке текущего состояния бизнеса и выявлении короткосрочных возможностей для компании. По сравнению с Top-Down opportunities, bottom-up – это более постепенные улучшения существующих продуктов и они проще в реализации, чем то, что обычно получается из Top-Down discovery.

Мы будем, конечно, продолжать эту серию.
Но чтобы не зацикливаться на одной и той же теме и время от времени «переключаться», в следующем посте я хочу открыть новую рубрику: 🔥
разбор AI-продуктов с обеих сторон - технической (какие модели и технологии используются) и бизнесовой (как это монетизируется, кто целевая аудитория и т.д.).

Думаю, будет очень интересно пообсуждать это вместе! До скорого!

#datapm #aipm
@ainastia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/ainastia/27
Create:
Last Update:

▶️ Продолжение

Начнем с Сollaborative opportunity discovery - что это такое?
Это процесс, с которого каждая data инициатива обязательно должна начинаться. В нем дата-специалисты совместно с C-level лидерами и обычными сотрудниками находят те юз-кейсы, где данные и AI могут решить значительную бизнес-проблему или предоставить компании возможность для роста.

В прошлом главная проблема была в том, что дата-сайентисты часто брались за проекты, которые на самом деле не особо нужны бизнесу. Не редко это происходило из-за shiny-object синдрома, который вспыхивает когда релизелась новая SOTA (state-of-the-art) модель и хочется с ней поэкспериментировать, независимо от того, подходит ли модель для решения важных бизнес-проблем или нет. Типа, выходит новая крутая модель, и все такие: "Ооо, давайте ее попробуем!" (Кто из ML-инженеров такое никогда не испытывал, тот пусть первый бросит в меня камень! 🥸).

Раньше opportunity discovery было (и до сих пор часто является) обязанностью только data команды. Но это неправильный подход, потому что эти команды чаще всего близки только к data science workflow, а для бизнеса и клиентов они часто как чужие. Особенно опасно, если специалисты этого не осознают – это происходит когда дата-специалисты собрали такое огромное количество данных, что сами начинают чувствовать себя экспертами в бизнесе. Частый результат – это так называемые инсайты от Капитана Очевидности, которые не имеют никакой бизнес-ценности, но добыча которых требовала большого количество времени. Общая картина получалась такой: ещё в 2020 году MIT Sloan Management Review и BCG сообщали, что, хоть 60% компаний и внедрили какую-то форму AI, только 10% достигли значительной финансовой отдачи.

Как правильно проводить opportunity discovery? Opportunity discovery состоит из двух частей: Top-down и Bottom-up.

📌 Top-down opportunity discovery – это коллаборация между data specialists и C-level лидерами. Data команды определяют, какие бизнес процессы, связанные с каждой целью, предоставленной C-level, они могли бы оптимизировать, чтобы принести компании ценность. Потом необходимо найти экспертов по этим процессам и выявить болевые точки и потребности.

📌 Bottom-up opportunity discovery – это коллаборация между спецами по данным и обычными работниками. Для технических команд часто является стандартом просто выполнять то, что напрямую от них требует компания. Но сейчас планка должна быть выше - достижение бизнес-результатов, через фундаментальное понимание нужд компании и проактивное предложение как это осуществить технически. Этот процесс сосредоточен на оценке текущего состояния бизнеса и выявлении короткосрочных возможностей для компании. По сравнению с Top-Down opportunities, bottom-up – это более постепенные улучшения существующих продуктов и они проще в реализации, чем то, что обычно получается из Top-Down discovery.

Мы будем, конечно, продолжать эту серию.
Но чтобы не зацикливаться на одной и той же теме и время от времени «переключаться», в следующем посте я хочу открыть новую рубрику: 🔥
разбор AI-продуктов с обеих сторон - технической (какие модели и технологии используются) и бизнесовой (как это монетизируется, кто целевая аудитория и т.д.).

Думаю, будет очень интересно пообсуждать это вместе! До скорого!

#datapm #aipm
@ainastia

BY Anastasia.ai – Tech Entrepreneur in🇨🇭




Share with your friend now:
group-telegram.com/ainastia/27

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"Someone posing as a Ukrainian citizen just joins the chat and starts spreading misinformation, or gathers data, like the location of shelters," Tsekhanovska said, noting how false messages have urged Ukrainians to turn off their phones at a specific time of night, citing cybersafety. After fleeing Russia, the brothers founded Telegram as a way to communicate outside the Kremlin's orbit. They now run it from Dubai, and Pavel Durov says it has more than 500 million monthly active users. Markets continued to grapple with the economic and corporate earnings implications relating to the Russia-Ukraine conflict. “We have a ton of uncertainty right now,” said Stephanie Link, chief investment strategist and portfolio manager at Hightower Advisors. “We’re dealing with a war, we’re dealing with inflation. We don’t know what it means to earnings.” Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events."
from us


Telegram Anastasia.ai – Tech Entrepreneur in🇨🇭
FROM American