AI та природа: Мурахи – це майбутнє ефективності праці

Ефективність сама по собі не гарантує успіху, але неефективність – вірний шлях до невдачі. Знаєте, хто знає про ефективність? Мурахи. Так, ці крихітні істоти, хоча і сумнозвісні за те, що руйнують пікніки, діють неймовірно систематично та ефективно. Вчені з даних DeepCoding, стартапу з штучного інтелекту у Тель-Авіві, черпають натхнення з моделей ефективності цих колоній мурашок для своєї моделі машинного навчання. І це працює! Платформа DeepCoding Delivery Intelligence вже допомогла великим підприємствам підвищити ефективність аспектів своєї діяльності на 80%, а коло їхніх клієнтів серед компаній Fortune 2000 постійно зростає.

Незважаючи на все більш широке впровадження нових методологій доставки, таких як Agile або Scrum, перед усіма великими ІТ -організаціями постає одна проблема: як ефективно організувати роботу сотень чи навіть тисяч співробітників ІТ та розробників програмного забезпечення, які працюють над безліччю проектів, кожен з яких свої унікальні міркування. Щоб впоратися з цим, ІТ -лідери та їх керівники проектів витрачають більше часу на планування, ніж на сприяння реальному прогресу. І в сьогоднішній шаленій ІТ -реальності несподівані події завжди підкрадаються і переробляють усе, а це означає, що ІТ -лідерам дійсно вдасться попрацювати над роботою може зайняти тижні, а іноді й місяці.

Для мурашок це не так. Дослідження, проведене Університетом Галле-Віттенбурга щодо мурашок, показує, що коли трапляється така несподівана подія, як збільшення ресурсів їжі, мурахи стратегічно змінюють свою поведінку і перебудовуються так, що вони залишаються продуктивними протягом декількох секунд. Натхненна такою поведінкою, передова технологія DeepCoding використовує обчислювальні можливості штучного інтелекту, щоб переконатися, що робота завжди максимально ефективна, беручи до уваги залежності та ключові параметри бізнесу, такі як терміни виконання робіт, навантаження та актуальність проектів.

Ця інноваційна технологія називається IPA (Intelligent Process Automation). Як наступне покоління RPA (автоматизованих робочих процесів) та доповненої аналітики, IPA – це велика революція для компаній, які хочуть підняти ефективність своєї організації на новий рівень.

Іншою геніальною рисою мурашок, яка вплинула на DeepCoding, була спеціалізація в цих колоніях, яка прискорює процес роботи без шкоди для якості. Спеціалізація є основним економічним принципом і каталізатором ефективності та продуктивності як для мурах, так і для підприємств. У колонії мурашок кожна особина отримує правильне завдання для власного набору навичок, будь то залучення ресурсів, будівництво або навіть просто перебування без роботи. Подібно до цього, і завдяки своєму потужному автоматичному зіставленню наборів навичок, DeepCoding здатне відобразити сильні та слабкі сторони кожного працівника та призначити їх для виконання найбільш відповідних завдань. Це гарантує рівномірний розподіл робочого навантаження та невиконання будь -яких завдань.

Передбачення є ключем до профілактики. Тим не менше, у великих групах запобігання ризику вимагає, щоб вся група завжди була синхронізована, щоб швидко реагувати. Коли мурахи виявляють хижака, що наближається до їх колонії, вони об’єднуються, утворюючи своєрідне «суперорганізм», щоб продуктивно уникнути своїх загроз. Подібним чином платформа DeepCoding підключається до будь -якого існуючого інструменту управління доставкою та відстежує прогрес, створюючи в режимі реального часу огляд усієї роботи з ІТ. Виступаючи в ролі контрольної вежі, яка контролює всю організацію, платформа DeepCoding використовує алгоритми прогнозування для прогнозування наступаючих проблем та рекомендації способів їх подолання.

Тож наступного разу, коли ви будете на пікніку з усією улюбленою їжею, яка стоїть перед вами, і з’явиться набридлива маленька колонія мурашок, знайдіть хвилинку, щоб подумати, на які з їхніх неймовірно ефективних можливостей ви могли б наслідувати у своєму власна справа. Але не думайте занадто довго, інакше ці тварини відшліфують ваше останнє шоколадне печиво. Вони настільки ефективні.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/ai-nature-ants-future-work-efficiency-sebastien-adjiman/.

Sebastien Adjiman люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: