Veri kullanımını demokratikleştirin. Bu, pek çok şirket için, özellikle de perakende dünyasındaki Auchan ve Carrefour için stratejik bir önceliktir. “Verilerin demokratikleşmesi meselesi bizim için gerçekten bir değişim konusu” olduğunun altını çizdi Samir Amelal Geçen ay Büyük Veri fuarında. Auchan Retail’in CDO’su ve DSI’sı, “Tüm mesleklerin dönüşmesi amaçlanıyor” ve yapay zekanın devasa bir dönüşüm vektörü olduğunu ekledi.
Xavier HoremAllianz Fransa’nın Büyük Veri ve Yapay Zeka departmanının danışmanı ve eski üyesi olan , aynı zamanda veri ve yapay zeka yoluyla dönüşüm sürecinin insani yönünü de vurguluyor.
İK’m ve onların bütçesi olmadan asla
8 Ekim’de DataScientest ve Dataiku tarafından ortaklaşa düzenlenen bir konferansta uzman, İK ve eğitim konusunun önemini vurguladı. Ve bunun en azından basit bir nedeni var: Xavier Horem, “Dönüşüm bütçelerini taşıyan genellikle insan kaynaklarıdır” diye açıklıyor.
Bu nedenle, Veri stratejisini başarılı kılmak istiyorsa, yalnızca kendisi değil, Baş Veri Sorumlusu’nun ikna etme ve “İK’yı da işin içine katma” konusuna bariz bir ilgisi vardır. Aksi takdirde kendisini “bu dönüşümü gerçekleştirmek için yeterli araçlardan” mahrum bırakabilir.
Ancak İK yalnızca önemli bir bütçeye sahip olduğu için meşru değildir. Ayrıca, özellikle Veri ve Yapay Zeka becerilerinin içselleştirilmesinde de doğrudan rol oynayacaklardır.
Xavier Horem, “başlatmak” için yararlı olan danışmanların kullanımını yasaklamaz. Bununla birlikte, sonuçları verecek olanın becerilerin içselleştirilmesi olduğu yargısına vararak, üçte bir oranında dışsal ve üçte iki oranında içsel bir oran öngörüyor.
İK, içselleştirilecek profillerin ve becerilerinin belirlenmesine yardımcı olmak için müdahale eder. Teknoloji meslekleri dönüştürürken, bir yandan “yeteneği destekleyip elde tutarken”, etkilenen çalışanların istihdam edilebilirliğini yönetmek için de gereklidir.
Xavier Horem, “Becerileri şirket içinde geliştirerek eğitmek, desteklemek, dönüştürmek, şirketin kültürünü ve dolayısıyla mesleğini bir veri ve yapay zeka kültürü edinme ve geliştirme ihtiyacıyla ilişkilendirmeyi mümkün kılıyor” diyor.
Veri, yeni Office Paketi
“Veriler 90’lı yılların Microsoft Office paketidir”. Ancak çalışanların yine de hedefe yönelik olarak eğitilmeleri gerekiyor. Finans uzmanı için başlangıç noktası kullanım senaryoları olmaya devam ediyor. İşe alma veya eğitim yoluyla edinilen beceriler doğrudan bir ihtiyaca cevap verir.
Sigortada, sigortalama dolandırıcılığı ve tazminat dolandırıcılığı, satın alma yaratmaya yönelik bariz kullanım örnekleridir. Bu aynı zamanda sadece uygulama durumlarında değil, başlangıçtan itibaren yöneticilerin ve direktörlerin katılımını gerektirir. Onların katılımı aynı zamanda eğitim adaylarının nesnel kriterlere göre ve dönüşüm planını destekleyecek şekilde seçilmesiyle de ilgilidir. Yöneticilerin kendilerinin desteklenmesi gerekecek.
“Yeni bir beceriyi ve yeni bir çalışma biçimini yönetmek gerçek bir konudur. Yöneticilerin bunun için eğitilmesi gerekiyor, belki de çok derinlemesine bir eğitimle değil. Ancak verilerin ve projelerin temellerini anlamaları gerekecek.”
Bu nedenle eğitim ve İK, Veri ve Yapay Zekanın demokratikleştirilmesi yoluyla dönüşüm sürecinin anahtarı olarak görünmektedir. Dataiku da bu hedefe katılıyor. Veri Bilimi çözümünün yayıncısı, daha çeşitli bir kullanıcı kitlesine ulaşarak demokratikleşme hareketini desteklemeyi amaçlamaktadır.
“4 yıl önce Dataiku’ya geldiğimde oldukça basit, çok teknik ve uzman veri ve yapay zeka kullanıcılarıyla oldukça sınırlı bir eğitim ve etkinleştirme vizyonumuz vardı” diye itiraf ediyor Pierre CarrereDirektör İttifakı ve Ortaklığı.
Kültür ve evlat edinme yasası
Büyük müşterilerin CDO’ları ve aynı zamanda İK ile yapılan görüşmeler, aracın yeterli olmadığının anlaşılmasına yol açtı. Kültürü ve evlat edinmeyi etkilemek için başka eylemlere ihtiyaç vardı. Çözümün kullanıcıları için, küçük uzman gruplarının ardından, “önümüzdeki yıllarda yüzlerce, hatta binlerce kullanıcının” kullanacağı yeni bir aşama hazırlanıyor.
Pierre Carrere için bunu tek başına yapmak imkansız. Bu nedenle Dataiku, sektörde veri bilimi ve “araçlardan bağımsız” bir uzman olan DataScientest ile bir eğitim ortaklığı imzaladı. Bu bağlamda şirket, üç ana modülden oluşan 17 saatlik yeni bir Veri Okuryazarlığı eğitim kursu geliştirdi: Veri kültürü, Dataprep için Dataiku ve ML & AutoML.
Bu eğitim sırasında öğrencilerin kendilerine karşılık gelen kullanım senaryolarıyla da ilgilenmeleri gerekecektir. DataScientest ile olan bu ortaklık sayesinde Dataiku, kullanıcı profillerinin çeşitliliğini vurgulamayı ve böylece demokratikleşmeye ayak uydurmayı hedefliyor. Bu aynı zamanda Ekim ayında yeni işlevlerin uygulanması yoluyla teknolojisinde dikkate alınacak olan üretken yapay zeka için de geçerlidir.
“Bankacılık ve sigortacılıkta hoş karşılanacak yeni kitleler oldukça fazla. Bir dağla mücadele ediyoruz. Ve bu olay yeniliğini sürdürüyor, bir yıldan az bir süre,” diyor, kullanılmayan lisanslardan kaçınmak isteyen Pierre Carrere. Bu amaçla, bir benimseme planını, bir İK planını ve “hedefe uyarlanmış” bir animasyon planını teşvik ediyor.
Eğitim: genelci mi yoksa yumruk mu?
Ancak eğitim açısından izlenecek yolun ne benzersiz ne de düz olduğu konusunda uyarıyor Yoel TordjmanDataScientest’in CEO’su. Farklı yaklaşımlar mümkündür. Öte yandan, İK’nın katılımının hala kilit önem taşıdığını doğruluyor. İK popülasyonunun kültürlenmesi ve farkındalığı buna katkıda bulunacaktır. Yaklaşım aynı zamanda özellikle uyarlanmış kullanım senaryoları aracılığıyla mesleklere de odaklanacak.
Eğitim sağlayıcısı, örneğin, diğer şeylerin yanı sıra bir beceri çerçevesinin oluşturulmasını da içeren büyük ölçekli projeler yürütmüştür. Ancak “Oldukça zor” diyor. Bunu hafifletmek için “birkaç iş koluna veya belirli bir yöne” odaklanmanız önerilir.
Bu devasa projenin yerini “cerrahi” ve “spesifik” eylemlere dayalı bir yaklaşım alabilir. Şu anın konusuna örnek: üretken yapay zeka. DataScientest, “oldukça büyük ama farklı meslek türlerine uyarlanmış” sözde “tek seferlik” eğitim eylemleri gerçekleştirdi.
Kademeli olarak beceri geliştirmek başka bir alternatiftir. Bu, örneğin AWS’ye bulut geçişi gibi bir araç veya teknoloji seçiminden sonra gelir. “Bu, becerileri geliştirmek için mesleğe ve mesleğe zaman ayırmayı ve daha ziyade uzman profillerini kullanmayı içerir”.
Yoël Tordjman için bugünün önceliği insan tarafında “şirketleri uçtan uca Veri dönüşümünde desteklemek”. Ve bu hedefe yalnızca uzman yetiştirmekle ulaşılamaz. DataScientest bu nedenle demokratikleşme konusuyla uyumludur.