Gartner: Procjena financijskih učinaka timova podataka i umjetne inteligencije postala je kritična
Ukratko
Problem procjene financijskih učinaka Data, AI i ML timova postao je kritičan.
U svijetu svijetle budućnosti umjetne inteligencije, svi govore samo o zadivljujućim učincima analize podataka i o tome što timovi za podatke uopće mogu donijeti na stol. Jeste li vidjeli te učinke u stvarnosti: specifične novčane tokove kao rezultat provedbe projekata analize podataka? Odgovor je vjerojatno dvosmislen. Tako je Gartner raspravljao o problemu evaluacije učinaka podatkovnih timova na njihovo vođenje konferencija o podacima i analitici ove godine.
Prema Gartnerovoj studiji, od 1975. godine bilježi se stalni pad udjela tvrtki koje mjere specifični financijski učinak projekata analitike podataka (rast prihoda, smanjenje troškova, rast produktivnosti i smanjenje rizika). Već 2020. godine više od 90% ulaganja u podatke (prema 17% u 1975.) bilo je opravdano tzv. strateškim ciljevima: stvaranjem inovacija, podacima kao imovinom i vrijednošću robne marke.
I onda možete puno pričati o tome kako i zašto smo došli do ovoga i što će se sljedeće dogoditi u pozadini skupljanja oblaka u globalnom makroekonomskom okruženju.
Zašto je nastao trend?
Opravdavanje učinka analize podataka strateškim ciljevima je u mnogim slučajevima sasvim normalno. Razvoj industrije posljednjih godina već je svima postao očit, čini se: ChatGPT ovdje čini zadnji pucanj zadnji sumnja. U trenutku proboja niti jedna tvrtka koja želi preživjeti ne želi beznadno zaostati.
Pravdanje učinka strateškim ciljevima ponekad je iznuđeno kada se ne ulaže u razumijevanje stvarnih financijskih učinaka koje ulaganja u podatke mogu donijeti i kako se to može mjeriti. Mnoge tvrtke ulažu goleme iznose u projekte poboljšanja poslovnih procesa temeljenih na podacima, ali pritom štede na izradi metodologije za ocjenu učinaka tih projekata (AB testiranje, postinvesticijska analiza podatkovnih projekata i sl.). Sa svakim novim projektom takve tvrtke sve više upadaju u zamku neizvjesnosti; za njih raste rizik od konačnog bankrota svih podatkovnih aktivnosti ili je podatkovni tim prenapuhan bez razumijevanja uspjeha njihovih aktivnosti.
Istovremeno, u praksi je uvođenje takvih metodologija uvijek rezultiralo najvećim učincima na svim podatkovnim projektima.
Što će biti dalje?
Tamna strana je sve veća ranjivost podatkovnih timova u teškoj makroekonomskoj situaciji na svjetskim tržištima. Ako se 90% učinaka nekih tipova timova ne može “dirati” jer su negdje u svijetloj budućnosti, kad se ekonomska kriza zaoštri, upravo će ti timovi biti prvi na udaru. Nažalost, početak ovog trenda uvelike je potvrđen 2022., a niz velikih otpuštanja u velikim tvrtkama.
Svjetla strana je povećani interes za stvarne procjene financijskog učinka. S obzirom na sve navedeno, očekujemo da će u 2024. – 2025. godini doći do preokreta trenda, te da će veća ulaganja biti opravdana stvarnim financijskim učinkom.
A to će značiti povećanje interesa za metode poput Reliable ML: kako organizirati rad podatkovnih timova tako da učinak njihovih aktivnosti bude mjerljiv i financijski pozitivan. Da biste to učinili, morate razmisliti o dizajnu ML sustava (kako ne biste ušli u očito neprofitabilne ili neostvarive projekte), uzročnom zaključivanju (kako ne biste upali u zamku lažnih obrazaca) i AB testiranju (kako biste ispravno razumjeti hoće li vaš prototip donijeti novac prilikom skaliranja).
Pročitajte još povezanih vijesti:
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
