По мнению группы государственных экспертов по технологиям, усилия агентств по цифровой трансформации в таких областях, как искусственный интеллект, также должны учитывать потребности в рабочей силе.
Выступая на мероприятии ATARC 17 ноября, участники дискуссии заявили, что не имеет значения, насколько хороши данные или ИИ, если люди не знают, как правильно их использовать или понимать. В результате участники дискуссии подчеркнули необходимость грамотности данных, образования и обучения.
«Я могу создать лучшую модель ИИ, но если я отдам ее в руки моему исследователю, и если у него возникнет куча вопросов, то мы их просто потеряем», — Бен Джозеф, директор по данным Почтовой службы США. — сказал генеральный инспектор. «Ранее в этом году мы фактически запустили небольшую программу с точки зрения грамотности в отношении данных… поэтому мы обучаем моих сотрудников, следователей, аудиторов и всех остальных, например, как вы интерпретируете данные?»
«Это похоже на то, что вам нужно правильно подобрать обучение ИИ для должности или роли, которую человек играет в жизненном цикле», — Уильям Стрейлейн, главный технический директор Управления главного директора по цифровым технологиям и искусственному интеллекту Министерства обороны. сказал. «Итак, кто-то, кто занимается приобретением, конечно, способен знать все детали, но им это не обязательно нужно. Им нужно знать достаточно и то, что имеет отношение к их роли».
Хотя грамотность и обучение данным важны, Джозеф подчеркнул, что также необходимо иметь людей с разными наборами навыков.
«Мы не хотим тратить массу времени на превращение всех в специалистов по данным», — сказал Джозеф. «Нам нужно сочетание людей, таких как аналитики данных, инженеры данных, ученые данных и люди, которые могут отвечать, общаться, изменять и все такое».
Тем временем Министерство внутренней безопасности работает над программой по сбору существующих ведущих экспертов в различных областях со всего агентства.
«Что мы пытаемся сделать в рамках программы «черных поясов», так это выяснить, кто является экспертом в организации DHS», — сказал Дэвид Ларримор, технический директор DHS.
Программа DHS будет оценивать три компонента: уровень подготовки, который может быть сертификацией; количество личного или профессионального опыта по конкретной теме; и результаты, подтверждающие свои знания и опыт в определенной области.
«Поскольку из 350 или около того программ приобретения, действующих прямо сейчас, у каждого есть кто-то, кого можно считать черным поясом в области ИИ», — сказал Ларримор. «Но было бы здорово, если бы черный пояс из CBP мог потратить шесть месяцев на программу FEMA, чтобы помочь им справиться с этим».
Эксперты отметили, что помимо накопления опыта в области передовых технологий, таких как искусственный интеллект, сотрудники должны понимать ценность не просто любых данных, а качественных данных.
«Мы должны привести наши данные в порядок, потому что данные дадут вам топливо для аналитики», — сказал Стрейлейн. «Обучение лучшим практикам, связанным с данными, — это, пожалуй, самое важное. Мы любим говорить: «Ничего нового плохого». Данные создаются постоянно, и их так просто создать, а не навешивать на них правильные ярлыки, не помещать их в нужное место. Мы используем термин VAULTIS, который является аббревиатурой от «видимый», «доступный», «понятный», «связанный», «надежный», «совместимый» и «безопасный». Так что это много. Но если вы можете сделать свои данные VAULTIS, то, надеюсь, вы готовы к ИИ. Это, безусловно, хорошая планка для стрельбы».
По словам Ларримора, качество данных необходимо постоянно проверять.
«Нам приходится постоянно подвергать сомнению данные, которые мы просматриваем, и это возможно только посредством работы с компонентами, с поставщиками данных, с распорядителями данных», — сказал Ларримор. «Действительно ли мы понимаем, где резина встречается с дорогой, латунные кнопки, практический результат, перед тем, что нам было представлено, верно? И не раньше, чем произойдут эти разговоры, пока все не придут к соглашению о том, какая информация на самом деле представляет ценность».
Участники дискуссии также подчеркнули важность совместной работы различных частей агентства и понимания того, как их часть влияет на более широкую миссию агентства.
«Зачастую мы не позволяем специалистам по закупкам увидеть все результаты своей работы», — сказал Удая Патнаик, главный стратег по инновациям отдела информационных технологий Федеральной службы закупок Управления общих служб. «Вы должны быть в состоянии знать, как работа, которую вы выполняете по конкретным приобретениям, используется в агентствах, и быть в состоянии соединить все точки, которые говорят, например: «О, потому что мы сделали это действие здесь, данные влияют далеко здесь».
0
0