Революция в области искусственного интеллекта набирает обороты, но это не означает, что все исследования и разработки программного обеспечения являются ее частью. Тем не менее, это интересный пример того, что движет вперед эту индустрию. Идеи и методы, которые привели к появлению машинного обучения, разрабатывались в течение нескольких десятилетий, зародившись в 80-х годах в академических кругах в качестве перспективного направления. Значительный прогресс произошел в результате сравнения инструментов в конкурентной среде и оценки их производительности и прикладного применения.
Перенесемся в конец 90-х годов, когда крупные компании-разработчики начали разрабатывать методы и инфраструктуру для сбора, хранения и обработки огромных массивов данных, которые могут быть использованы для развития алгоритмов поиска и классификации. С применением глубоких нейронных сетей примитивный набор академических инструментов превратился в целый промышленный комплекс. Целевая реклама, анализ поведения потребителей и многие другие сферы извлекли большую выгоду из этой экосистемы. Инженерия данных начала превращать информацию в утилиты.
Появление и развитие криптовалюты и блокчейна пошло по такому же пути. То, что начиналось как академическое исследование, стало важной вехой даже далеко за пределами индустрии программного обеспечения. Есть парадокс в том, что мы сейчас собираем множество автоматических вычислений и сложных программных систем в единое целое ценой гиперспециализации.
Технологию необходимо контролировать, а для этого требуются специализированные и высококвалифицированные кадры. На постоянно меняющемся конкурентном рынке наличие качественных человеческих ресурсов является ключом к успеху. Без этого невозможно правильно наладить бизнес, опирающийся на обработке баз данных.
Латиноамериканские дарования
В результате конвергенции нескольких факторов и велением времени Латинская Америка стала полем охоты хедхантеров. Местные университеты предлагают широкий спектр связанных с программным обеспечением степеней: от бакалавриата до докторантуры, особенно в Бразилии, Аргентине и Чили.
Индустрия программного обеспечения росла на протяжении десятилетий, и соответствующая культура сложилась после того, как исследователи и инженеры, сделавшие карьеру в компаниях и лабораториях высшего уровня, привнесли с собой знания, сетевые технологии и лучшие практики в местные компании и исследовательские группы.
В последние годы наблюдается беспрецедентный бум в программной и инженерной экосистемах. Как государственный, так и частный сектор инвестируют в связанные с программным обеспечением учреждения и проекты, уделяя особое внимание искусственному интеллекту, нейробиологии и разработке программ.
А если учесть выгодный обменный курс валют в регионе, Латинская Америка стала настоящим Клондайком для поиска специализированных кадров.
Исследования и разработки в Бразилии
При более внимательном рассмотрении Бразилии мы можем отметить исследовательский фонд Сан-Паулу, специализирующегося на поддержке проектов в высших учебных заведениях и исследовательских учреждениях.
В 2017 году объем финансирования составил 1 миллиард 58 миллионов реалов - примерно 283 млн. долларов США. Из них 38 процентов направлено на научные исследования, 5 процентов – на развитие инфраструктуры и 57 - на поддержку исследований, ориентированных на приложения, в основном ведущихся на малых предприятиях или совместными усилиями научных кругов и промышленности.
На данный момент совместно с IBM готовится запуск центра исследований искусственного интеллекта в Сан-Паулу. Он получит 20 миллионов долларов инвестиций от промышленных и академических организаций, которые могут присоединиться к этому проекту в качестве партнеров.
Будущее развитие в этой области следует ожидать не только в сотрудничестве государственного и частного сектора, как в данном случае, но также благодаря усилиям крупных игроков, таких как Bradesco, второго по величине банка в Бразилии, который запустил проект Next. Этот цифровой банк, ориентированный на миллениалов, планирует улучшить анализ рисков и кредитов, качество обслуживания клиентов и повысить безопасность за счет инвестиций в искусственный интеллект.
Google обосновался в Белу-Оризонти в 2005 году, недалеко от Федерального университета Минас-Жерайс, являющейся одной из самых престижных в мире исследовательских лабораторий в области поиска информации. Следует рассказать эту историю поподробнее: группа исследователей во главе с Бертье Рибейро-Нето в 1999 году создала поисковую систему под названием TodoBr. Позже команда основала стартап Akwan для коммерциализации TodoBr.
В течение многих лет Akwan обходился без внешнего капитала. Но однажды руководителю Google Эрику Шмидту настолько понравилась структура и функциональность этого ресурса, что он встретился с его создателем. Бертье смог убедить его, что покупка Akwan будет выгоднее, чем создание ресурса с нуля. Семь месяцев спустя Google приобрел Akwan и назначил Бертье техническим директором в Латинской Америке.
Применение искусственного интеллекта в Аргентине
IT-сообщество в Аргентине крепнет как в промышленности, так и в научных кругах. В 2015 году здесь была проведена Международная конференция по искусственному интеллекту, а в 2017 году - Международная конференция по разработке программного обеспечения.
Здесь расположены несколько основных исследовательских центров, таких как Лаборатория фондов и инструментов для разработки программного обеспечения при Университете Буэнос-Айреса, где специалисты работают над методологией, моделированием, статическим и динамическим анализом и автоматическим созданием тестов.
Лаборатория прикладного искусственного интеллекта при этом же университете представляет собой межотраслевую среду, которая сочетает в себе различные аспекты вычислительной нейробиологии. Это проблемы восприятия случайности у людей, вычислительная лингвистика, интеллектуальный анализ данных в большом текстовом массиве, интерактивные диалоговые системы, распознавание речи и анализ сигналов мозга в режиме реального времени.
Исследователи совместно с Workia, компанией, специализирующейся на продуктах и услугах в сфере управления человеческими ресурсами, разработали Ева. Это виртуальный интервьюер, который с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта проводит отбор кадров. Виртуальное интервью позволяет команде проанализировать дискурсивную компетентность кандидата и семь технических навыков, таких как инициативность и лидерские качества. Его можно использовать для первоначального анализа в качестве дополнения. Судя по результатам, в восьми из 10 случаев алгоритм справляется не хуже экспертов.
Чили и Интернет вещей
Чили оказалась особенно успешной в разработке и внедрении Интернета вещей. Местная компания Satelnet предоставляет клиентам возможность осуществлять операции в удаленных местах на юге страны и получать доступ к онлайн-информации на мобильных устройствах. Они могут просматривать и управлять удаленными камерами или запускать производственный процесс автоматически посредством спутниковых технологий.
Также клиенты могут иметь непосредственный доступ к информации, собираемой с оборудования. Оно установлено на Магеллановых понтонах, рыбных фермах или суднах в море.
Satelnet внедрила решение, которое использует инфраструктуру Интернета вещей, передавая надежную, хорошо структурированную информацию, независимо от расстояния и характера ее источника. Несколько компаний в Чили используют эту платформу, внедрив ее для собственных процессов или разработав решения для третьих сторон, как Satelnet, Fujitsu и другие. Следует ожидать, что в регионе продолжится развитие индустрии программного обеспечения. Для этого есть все основания - исследовательская база, разработки и прикладное применение. А выгодный обменный курс позволяет высококвалифицированным специалистам вести высокодоходный бизнес с компаниями в США и за рубежом.
Кадры в Латинской Америке имеют высокую квалификацию, доступны по цене и, как правило, обладают острым взглядом и творческим подходом к решению проблем. Ключом к успешной реализации этих возможностей сотрудничества является общение и взаимопонимание.
Общение – основа успеха
При аутсорсинге нужно учитывать несколько вещей. Во-первых, вам нужно будет поделиться информацией о вашей организации, корпоративной культуре, вашем видении и миссии и об ожиданиях от своей команды. Заранее планируйте свои встречи - постарайтесь найти время, чтобы местные и удаленные команды могли регулярно общаться в чате.
Если вы находитесь в США, а ваша удаленная группа - в Латинской Америке, разница во времени не составит проблем. Помните, что поначалу язык может стать препятствием: некоторые вещи могут быть искажены при переводе и из-за культурных различий, но при хорошем настрое со временем это значительно улучшится.
Обратите внимание на фразы, идиомы и даже язык жестов, специфические для вашего региона или культуры. Вы должны убедиться, что вы понимаете друг друга и находитесь на одной волне, когда дело касается бизнеса.
Если вы впервые работаете с удаленной командой, важно наладить механизм мониторинга ваших целей, выявления любых препятствий, которые могут возникнуть, и обеспечения возможности прояснения любой конкретной темы. Важно вести учет того, что обсуждалось и согласовывалось с каждой стороны, чтобы вы могли поделиться соответствующей информацией. Невыполнение этого требования может привести к недоразумениям и упущенным возможностям.
У вас может возникнуть ощущение, что плохое исполнение является следствием плохой координации или передачи. Отслеживание этих инцидентов может помочь вам улучшить общие бизнес-процессы не только при работе с удаленной командой, но и локально. Это заставит вас пересмотреть свое видение, свои цели, свою корпоративную структуру, культуру и коммуникационные возможности.
Когда дело доходит до более приземленных аспектов совместной работы, убедитесь, что у вас есть достаточная пропускная способность с обеих сторон, чтобы обеспечить правильную передачу видео- и аудиофайлов. Если у вас принята почасовая оплата, найдите систему учета времени, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям, и убедитесь, что ваша удаленная команда знает, как ее использовать.
Нет ничего страшного в медленном начале, если вы сможете со временем улучшить и усовершенствовать свои процессы и взаимопонимание. Это окупится в среднесрочной перспективе. Постарайтесь использовать максимально прозрачный подход как с вашей локальной, так и с удаленной командой. Само собой разумеется, что вы должны быть открыты для вопросов.
Попытайтесь спросить, все ли понятно и может ли ваша команда определить или предвидеть какие-либо препятствия или упущенную возможность в будущем. Если возможно, совместно просмотрите требования, словари данных, документацию и даже код. Суть этого не только в открытости, но также и в развитии критического и сфокусированного на бизнесе мышления.
Имейте в виду, что специализированные кадры являются ключом к успешному ведению бизнеса, а общение - ключом к успешному аутсорсингу.
Не упустите возможность попробовать и использовать латиноамериканские ресурсы в вашем штате. Сделайте их частью конвейера. Воспользуйтесь преимуществами культурного обмена и обмена знаниями. Увеличьте свою пропускную способность в критически важных областях. Улучшите свои процессы и расширяйтесь.
Оригинал названия статьи: «Why You Should Source Foreign Talent for AI, IoT and ML»