Телеком

Технологические преобразования нередко терпят крах из-за неправильного управления изменениями.

Проблеме роли CDO в современных компаниях и их профессиональной трансформации был посвящен круглый стол в рамках конференции BIG DATA 2018. Мы поговорили с одним из участников мероприятия – Азатом Шамсутдиновым, директором направления машинного обучения и искусственного интеллекта компании North.AI.

Александр Смоленский, директор по развитию бизнеса компании «Цифра», — о том, как новые технологии способны помочь развитию промышленности, о перспективах применения искусственного интеллекта и о том, в каких производственных процессах будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем.

В последнее время все чаще поднимаются вопросы, кто такой Chief Data Officer, станет ли эта должность массовой и насколько директор по данным на самом деле важен для современной компании – и с точки зрения организации работы с данными, и вообще в организации процессов.

ИТ-руководители используют анализ данных для повышения эффективности и дальнейшего роста бизнеса, однако не все их усилия приносят желаемый результат. Тем не менее вот несколько примеров успешных проектов внедрения анализа данных и машинного обучения в целях увеличения доходов компаний и сокращения их затрат.

При налаживании взаимодействия с провайдером ИТ-сервисов по-прежнему совершается ряд типичных дорогостоящих ошибок. Опишем, как добиться того, чтобы контракты ИТ-аутсорсинга приносили желаемые результаты.

Ситуации могут быть самыми разными, начиная от ложных обещаний и заканчивая сменой ролей. При неспособности реализовать свою стратегию и столкновении с непреодолимыми препятствиями ИТ-руководители уходят. И в условиях цифровой трансформации тенденция эта будет лишь нарастать.

Любой ИТ-руководитель ищет пути ускорения работы и повышения эффективности своего подразделения. Ведь в конечном итоге отставание ИТ негативно отражается на бизнес-операциях и тормозит инновации.

Когда очередная технология становится притчей во языцех – а именно так происходит в последнее время с машинным обучением, – о ней обычно возникает немало ошибочных представлений. Мы постараемся развеять мифы и разъяснить, что машинное обучение действительно может, а что – нет.