JPMorgan Chase впроваджує всебічну програму навчання для підвищення рівня володіння штучним інтелектом серед своїх понад 300,000 співробітників. Ініціатива має на меті забезпечити, щоб кожен співробітник розумів, як ефективно використовувати технології штучного інтелекту, згідно з Дереком Уолдроном, головним аналітиком банку.
Банк, який має бюджет на технології в розмірі 18 мільярдів доларів, зробив значні інвестиції в розвиток штучного інтелекту і тепер зосереджується на навчанні для всієї компанії. Мета полягає в тому, щоб адаптувати навчання відповідно до різноманітних потреб співробітників, а не використовувати підхід “один розмір підходить усім”. Уолдрон підкреслив важливість сегментації навчання на основі різних потреб різних ролей в організації.
JPMorgan запровадив внутрішню програму навчання під назвою “Штучний інтелект без труднощів”, яка вже залучила десятки тисяч співробітників. Ця програма включає модулі, розроблені для допомоги користувачам у проведенні детальних досліджень за допомогою штучного інтелекту та максимізації використання різних наборів даних.
Уолдрон зазначив, що навчання не обмежується співробітниками нижчого рівня; менеджери та бізнес-лідери також повинні адаптувати свої підходи, оскільки технології штучного інтелекту стають більш інтегрованими в операції. Він заявив, що цінність, отримана від генеративного штучного інтелекту, вимагатиме від лідерів керувати міжфункціональними командами через процес трансформації.
Стратегія навчання включає кілька каналів, таких як загальні збори, комунікації менеджерів та маркетингові кампанії, які демонструються на екранах в офісах банку, щоб допомогти співробітникам звикнути до технологій штучного інтелекту.
Уолдрон окреслив процес навчання, який складається з двох основних компонентів: розуміння можливостей і обмежень великих мовних моделей штучного інтелекту та навчання, як формулювати ефективні запитання. Після того, як співробітники ознайомляться з цими можливостями, вони перейдуть до створення ефективних запитів і використання штучного інтелекту більш складними способами.
Ініціатива заохочує співпрацю серед співробітників, багато команд створюють бібліотеки запитів і діляться інноваційними способами використання штучного інтелекту через різні канали комунікації. Уолдрон вважає, що надання співробітникам доступу до технологій, разом із управлінням змінами та навчанням, надасть їм можливість інновацій та ефективного застосування штучного інтелекту.
Уолдрон також підкреслив необхідність для технічних ролей здобувати нові навички. Програмістам знадобиться навчання для створення масштабованих систем штучного інтелекту, тоді як технологи все більше зосереджуватимуться на розробці складних застосунків за допомогою генеративного штучного інтелекту. Концепція агентного штучного інтелекту, яка передбачає напівавтономних цифрових агентів, що самостійно керують проектами, набирає популярності в індустрії.
На нещодавній конференції Тереза Хайценретер, головний спеціаліст з даних і аналітики JPMorgan, висловила переконання, що управління цифровими агентами може надати співробітникам на початку кар’єри досвід лідерства раніше, ніж традиційні шляхи.
Для дата-сайентістів еволюція технологій означає, що дні створення стандартних моделей зменшуються. Треті сторони тепер виконують багато з цих завдань, що дозволяє внутрішнім дата-сайентістам зосередитися на оцінці та оптимізації існуючих моделей, займаючись більш просунутими та креативними завданнями.