доктор Річ Зонненблікголовний науковий співробітник Planview, має багаторічний досвід роботи з деякими з найбільших фармацевтичних і наукових компаній у світі. Завдяки цьому поглибленому дослідженню та застосуванню він успішно сформулював глибокі процеси визначення пріоритетів і перегляду портфоліо, системи оцінки, а також методи фінансової оцінки та прогнозування для покращення як прогнозування продукції, так і аналізу портфоліо. Доктор Зонненблік має ступінь доктора філософії. і ступінь магістра з інженерії та державної політики Університету Карнегі-Меллона та ступінь бакалавра фізики в Каліфорнійському університеті в Санта-Крус.
Planview's Платформа для підключеної роботи розроблена для збільшення часу виходу на ринок і передбачуваності, підвищення ефективності для максимізації потужностей і підтримки реалізації стратегічних ініціатив, спрямованих на досягнення оптимальних бізнес-результатів.
Ви пройшли довгу кар’єру, перейшовши від управлінського консультування до лідерства в наукових ініціативах. Що надихнуло вас на цей перехід і як ваша подорож сформувала ваш підхід до використання штучного інтелекту в сучасному бізнесі?
Управлінський консалтинг дав мені широке уявлення про неефективність бізнесу та невикористані можливості, де існує явний розрив між стратегічними порадами та практичними висновками. Наука про дані усуває цю прогалину, перетворюючи необроблені дані на стратегічні активи, які можуть інформувати прийняття рішень у режимі реального часу. Моя подорож навчила мене розглядати штучний інтелект як засіб, що покращує процеси, прискорює прийняття рішень і розкриває креативність у спосіб, що розширює людський досвід.
У Planview ви очолили інтеграцію передових рішень ШІ в різні бізнес-функції. Чи могли б ви поділитися, як ваша роль головного спеціаліста з обробки даних вплинула на стратегію компанії у сфері штучного інтелекту та найбільші проблеми, з якими ви стикалися на цьому шляху?
У Planview штучний інтелект вбудовано в нашу платформу як інструмент для отримання інформації та покращення процесу прийняття рішень. Я зосередився на використанні ШІ для оптимізації управління ресурсами, планування проектів і ефективності роботи. Наш помічник Copilot AI проводить навчання на робочому місці для користувачів усіх рівнів кваліфікації, автоматизує часті трудомісткі завдання, як-от створення звітів, і використовує передові методи, щоб пропонувати продуктивні напрямки дій, надаючи командам можливість швидко приймати обґрунтовані рішення.
Як ШІ може допомогти компаніям виявити неефективність у командах і покращити розподіл ресурсів?
ШІ чудово справляється з виявленням шаблонів у даних, які є надто складними, щоб їх швидко розпізнати люди. Він може висвітлювати недостатньо використані ресурси, визначати вузькі місця та прогнозувати дисбаланс робочого навантаження. Наприклад, аналізуючи цілі портфоліо, часові рамки проекту та показники продуктивності команди, штучний інтелект може запропонувати перерозподіл завдань або перерозподіл ресурсів між портфелями для досягнення максимального ефекту без додавання додаткових ресурсів.
Які типові недоліки в управлінні ресурсами особливо ефективні для вирішення ШІ?
Штучний інтелект особливо вміє виділяти нестратегічні та малоефективні ініціативи, і ми включили ці важливі навички в Planview Copilot. Оскільки Copilot розвивається, він краще висвітлює та пропонує заходи пом’якшення. Він також може позначати зайві процеси в процесах, наприклад надлишкові завдання або надмірні передачі, і пропонувати оптимізацію.
Чому відходи є серйозною проблемою для команд розробників програмного забезпечення та як штучний інтелект може їх зменшити?
Марнотратство при розробці програмного забезпечення часто виникає через неефективність, як-от погане визначення пріоритетів, надмірне налагодження або неправильна робота команди. Штучний інтелект може зменшити відходи, діючи як помічник у кодуванні, автоматизуючи повторювані завдання та пропонуючи передбачувану інформацію про часові рамки проекту та потенційні ризики. Наприклад, він може аналізувати минулі проекти, щоб виявити закономірності, які призводять до затримок, допомагаючи командам уникнути цих пасток.
Чи існують конкретні моделі або інструменти ШІ, які особливо добре підходять для оптимізації життєвого циклу розробки програмного забезпечення?
Щоб оптимізувати життєвий цикл розробки програмного забезпечення, ми шукаємо підвищення ефективності та узгодженості. Planview Copilot у Viz визначає вузькі місця та перешкоди для швидкості потоку та надає корисну інформацію, адаптовану до даних організації. Команди можуть використовувати звичайну англійську мову для інтерпретації показників потоку, визначення системних сповільнень доставки та отримання детальних рекомендацій. Ця оптимізація є ключем до підвищення продуктивності, зрештою, оптимізації доставки.
Як базові зв’язки даних створюють додаткову цінність при розгортанні ШІ як робочого помічника?
Завдяки відображенню зв’язків між точками даних — будь то часові рамки проекту, використання ресурсів чи командне спілкування — штучний інтелект може отримати інформацію, яка виходить за рамки очевидного. Наприклад, зв’язування тенденцій настроїв в оновленнях статусу з результатами проекту може допомогти менеджерам передбачити перешкоди до того, як команда повідомить про них керівництву, надаючи достатньо часу для внесення профілактичних коригувань.
Які кроки мають зробити невеликі організації, щоб прийняти штучний інтелект за доступною ціною без шкоди для впливу?
Меншим організаціям слід почати з доступних генеративних інструментів штучного інтелекту, які працюють як шлюзи до більш складних рішень. Інструменти, які узагальнюють документи, допомагають із маркетинговим контентом або допомагають у створенні коду, є економічно ефективними способами для цих організацій розпочати впровадження ШІ без значних інвестицій. Почати з пропозиції горизонтального штучного інтелекту, яка застосовна до широкого діапазону випадків використання, буде вигідніше, ніж інвестувати в спеціалізовані програми, які адаптують генеративний штучний інтелект до дуже конкретних завдань, які потрібно виконати. Це дає змогу організації визначати найефективніші випадки використання, характерні для її організації, а не надмірно інвестувати в численні пропозиції.
Яку роль відіграє прогнозна аналітика в покращенні результатів проекту?
Прогнозна аналітика допомагає командам передбачати потенційні перешкоди та результати на основі історичних даних і поточних тенденцій. Агенти штучного інтелекту можуть передбачити ймовірність затримок проекту або нестачі ресурсів, дозволяючи менеджерам із продуктів завчасно коригувати плани. Таке передбачення мінімізує ризик і максимізує ефективність, дозволяючи організаціям швидше досягати своїх стратегічних цілей.
Забігаючи наперед, як ви бачите, що штучний інтелект змінить бізнес-операції протягом наступного десятиліття, і які нові тенденції штучного інтелекту вас найбільше хвилюють через їхній потенційний вплив на галузі?
ШІ продовжить трансформувати бізнес-операції в найближче десятиліття. Це сприятиме створенню нових ролей, розширенню можливостей прогнозування та оптимізації інновацій.
Рідні розробники LLM, експерти з інтеграції співпраці ШІ, стануть нормою та замінять розробників, які не використовують ШІ у своїх повсякденних завданнях. Генеративний штучний інтелект продовжить стирати межі за допомогою інтелектуального інтелекту з прогнозуванням, збагачуючи алгоритми синтетичними сценаріями для прийняття стратегічних рішень на основі зовнішніх і внутрішніх факторів. У біотехнологіях genAI створюватиме складні профілі пацієнтів, щоб розкривати нові методи лікування, тоді як у сфері кібербезпеки штучний інтелект моделюватиме нові загрози для протидії прогнозним моделям. Нові тенденції, такі як адаптивний висновок і менші, ефективніші моделі штучного інтелекту, будуть вирішувати проблеми з обчисленнями в найближчі роки. Вони забезпечать швидші та цілеспрямованіші рішення.
Від стратегічного планування до проактивної безпеки, інтеграція штучного інтелекту дозволить компаніям рухатися з гнучкістю, розкриваючи стійкі стратегії та операційну досконалість у все більш динамічному світі.
Дякую за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Planview.
