Как стать консультантом по искусственному интеллекту? [Видео и викторина]

Краткий ответ: станьте консультантом по ИИ, завершив один платный цикл в рамках реального рабочего процесса, а не просто набирая должности. Освойте магистратуру по ИИ, методы поиска информации и моделирования рисков, затем проведите исследование, пилотный проект, подготовьте отчет и организуйте обучение. Если нет доступа к системам, данным или специалистам, выполняющим работу, откажитесь от задания.

Основные выводы:

Завершение цикла: завершение платного исследования рынка, небольшой пилотный проект, написание отчета и внедрение продукта.

Назовите предложение: «Я помогу X сделать Y без Z» и получу за это деньги.

Ответственность: Назначьте ответственного, ведите журнал принятия решений и укажите, кто виноват.

Прозрачность: Сначала составьте схему рабочего процесса; демонстрация не является диагнозом.

Устойчивость к злоупотреблениям: Никогда не обещайте неизмеренную точность или то, что генеративный ИИ исправит некорректные данные.

Работа, которую никто не может толком описать (и почему именно эта вакансия открыта именно для вас)

Это не просто немного улучшенный инженер по разработке программного обеспечения с более современным ноутбуком. Иногда так бывает целую неделю. Потом начинается ознакомительное интервью с уставшим финансовым руководителем, проверка готовности данных, которая выявляет три электронные таблицы и надежду на лучшее, и обсуждение в рамках управления изменениями о том, почему демонстрация процесса извлечения данных терпит неудачу при попытке доступа к производственным ресурсам.

Наиболее достойный вариант расположен между тремя переполненными залами:

• Руководство задает вопрос: «Какова наша стратегия в области ИИ?», не договариваясь при этом о том, чего хочет сам бизнес

• Разработчики, которые успевают создать прототип до обеда, а затем тут же погружаются в споры о рисках, связанных с моделью

• Операторам, которым придётся жить со всем тем, что вы оставите после себя

Вы — связующее звено. В этом и заключается дефицит. Если вы умеете проводить семинары, составлять чёткое техническое задание и не позволяете команде втискивать магистерскую степень в рабочий процесс, который должен был быть просто галочкой, то вы уже более востребованы, чем половина остальных.

Есть один несовершенный способ это представить, и я все равно им воспользуюсь: вы — сантехник, которому также приходится объяснять, что такое вода, руководству компании. Заходя в комнаты уставшим, вы все равно должны быть в курсе происходящего.

Что оплачивается (стратегия, разработка и непривлекательная промежуточная часть)

Клиенты платят вам не за то, чтобы вы «знали ИИ». Они платят, когда проблема настолько дорогостоящая, политически значимая или неприятная, что привлечение стороннего специалиста обходится дешевле, чем решение проблемы, возникшей внутри компании.

Три ведра, и они переливаются друг в друга:

• Стратегия. Оценка вариантов использования, вопрос «стоит ли вообще это делать», схематическое описание управления, обсуждение рисков моделей, от которого юристы затаят дыхание. Высокий уровень доверия, который невероятно легко подделать, если говорить только в рамках концептуальных моделей. Не делайте этого.

• Разработка. Прототипы, вспомогательные системы, поиск информации, проектирование рабочих процессов, упрощенная автоматизация. Это открывает вам двери, но загоняет в ловушку, если вы становитесь неоплачиваемой командой внедрения.

• Управление изменениями и обеспечение их внедрения. Руководства, обучение, «как это будет воспринято». Удивительно, но зачастую это самая востребованная, но наименее эффектная часть.

Оперативная поддержка со стороны инженеров – это, конечно. Но не стоит на этом слишком зацикливаться. Это лишь приправа, а не основа блюда. Готовность данных, сопоставление заинтересованных сторон и четкий процесс анализа позволят спасти больше проектов, чем хитроумная подсказка от системы.

Небольшое противоречие, с которым я живу: нужно достаточно беглости речи, чтобы называть вещи своими именами, и достаточно сдержанности, чтобы не строить, не спросив, кому принадлежит результат. Думаю, в этом и заключается всё мастерство, если выразиться неумело.

Пять путей, не требующих мифической истории происхождения

Нет единой лестницы. Есть разные среды обитания, и они по-разному грызут людей. Выберите ту, в которой вы сможете выжить.

Ни один из этих вариантов не является морально лучше. Независимость выглядит романтично, пока вы не неправильно оцените стоимость своего открытия. Работа в штате кажется безопасной, пока вы не станете назначенным волшебником для каждой идеи чат-бота.

Как стать консультантом по искусственному интеллекту? Начните с решения реальной проблемы, а не с выбора должности

Прямой ответ на вопрос «Как стать консультантом по искусственному интеллекту?» звучит почти оскорбительно практично. Прекратите собирать данные об идентификационных данных. Начните собирать задачи, которые вы можете решить.

1. Добейтесь достаточного уровня владения языком, чтобы представлять опасность в нужном смысле слова. LLM, поиск информации, вторые пилоты, базовая автоматизация, где сосредоточены риски, связанные с моделями. Вам не нужно ничего обучать с нуля.

2. Наблюдайте за рабочим процессом в режиме реального времени. Операции продаж, поддержка, закрытие финансового периода, поиск в базе знаний. Следите за тем, где накапливается работа.

3. Провести полный цикл. Открытие, небольшой пилотный проект, описание того, что пошло не так, и предоставление возможностей для тех, кто будет им пользоваться.

4. Укажите в предложении конкретное имя. «Я помогу X сделать Y без Z». Непривлекательное описание допустимо. Расплывчатое — нет.

5. Получайте оплату, даже если первый чек будет неудобным. Неоплачиваемая работа над «портфолио» имеет свойство оставаться неоплаченной.

Если у вас инженерное образование, то обычно проблема заключается в понимании заинтересованных сторон и терминологии, касающейся рентабельности инвестиций. Если вы пришли из сферы стратегии или операционной деятельности, то проблема в умении распознавать, когда демонстрация — это показуха. В любом случае: возьмите реальную проблему, решите её, опишите её без лишних деталей.

Я чуть было не написал здесь «создайте личный бренд». Но не буду. Четкое предложение и несколько человек, готовых ответить на ваш звонок, лучше, чем контент-машина, которая никогда не выставляет счета. Работа гораздо сложнее, чем само предложение. Вот путь.

Выберите свою нишу, не запирая за собой дверь

В общем. Ниши.

Советы по выбору ниши обычно сводятся либо к принципу «выбери одного поставщика услуг, иначе погибнешь», либо к принципу «оставайся универсальным». Оба варианта отчасти верны и немного раздражают. В данном случае работающая ниша — это, как правило, рабочий процесс + покупатель, а не целая модель. Руководители службы поддержки тонут в заявках. Операционные команды сталкиваются со сложными процессами передачи задач. Специалисты по рискам, которым требуется система управления, а не 90-страничный PDF-файл, который никто не читает.

Изменения возможны и позже. На начальном этапе ниша — это фильтр, а не татуировка. Не стоит зацикливаться на принципе «я использую только тот инструмент, которому научился в прошлом месяце». Инструменты меняются. Важно оценивать готовность данных, управлять изменениями и иметь ли пилотный проект шансы на успех… это имеет значение.

И ещё кое-что, с неправильно расставленным дефисом, потому что так выглядят мои записи: ниша — это открывающаяся дверь, а не клетка. Если вы можете объяснить, что происходит на неделе покупателя, значит, вы достаточно специализируетесь.

Первые клиенты, подтверждение успеха и неудобная проблема начального этапа формирования портфеля

Это то, что никому не нравится. Вам нужны доказательства. А у вас нет тех доказательств, которые запрашивают покупатели. Первый оплаченный заказ обычно представляет собой сложный аудит рабочих процессов, а не прорывную модель. И это нормально.

Что считать доказательством, если у вас нет впечатляющих примеров успешных проектов:

• Тщательно продуманная диагностика: системы, готовность данных, где LLM будет полезен, а где он лишь создаст иллюзию эффективной политики.

• Это семинар, на котором совместно с заказчиками разрабатываются ранжированные сценарии использования, а не просто сплошной мозговой штурм

• Небольшой пилотный проект с сравнением сроков выполнения до и после — пусть цифры будут локальными и непредвзятыми, а не вымышленными

• «Внедрение»: краткое руководство, которое команда будет использовать и после вашего ухода

Как вы находите первых клиентов: бывшие коллеги, которые вам уже доверяют (так начинает большинство, давайте не будем притворяться); смежная работа, если вы уже занимаетесь операционной деятельностью; частичное время в неделю для команды, которой нужен специалист.

Не нужно выдумывать портфолио. Лучше придумайте четкую историю о проблеме, о том, что вы пробовали, что не сработало и что вы будете делать дальше. Покупатели, разочарованные пустыми обещаниями, чувствуют фальшь. Они, как правило, уважают аргумент «это не сработало, потому что корпус данных для поиска был просто хламом»

Небольшое преувеличение: ваши первые три клиента научат вас большему, чем любой курс. Хотя, с другой стороны, курс, который заставляет вас отправить пилота на борт, тоже не пустяк. Хотя, беру свои слова обратно.

Ценообразование, абонентская плата и как сказать «нет», не показавшись при этом излишне щепетильным

В вопросах ценообразования компетентные специалисты часто стесняются. Они делают скидки, потому что чувствуют себя новичками. Потом им становится не по себе от проделанной работы. И тогда всё идёт небрежно.

• , оценивайте решение, а не затраченное время. Открытие, которое помогает распутать большой клубок проблем, — это не «пара дней».

• Абонентская плата подходит для внедрения, контроля качества и частичного консультирования. Она плохо подходит, если клиент хочет участвовать в спринте разработки без ответственного лица.

• В технических заданиях должно быть указано, как выглядит "готовое изделие". Если вы не можете это описать, вы не можете это оценить. И точка.

• Откажитесь, если вас просят "просто разработать для нас стратегию в области ИИ", не имея при этом доступа к системам, данным или людям, которые выполняют эту работу.

Дневные ставки — это грубый способ оплаты, но он не позволяет объему работ сократиться. Гибридный подход распространен: платное исследование, затем фиксированный пилотный проект, а затем абонентская плата, если вы по-прежнему нужны. Я не буду приводить вам фальшивые цифры. Любой, кто выдает универсальную дневную ставку за факт, что-то продает. Сравните цены на аналогичные консультационные услуги в вашей сфере — консультанты по продуктам, операционные менеджеры, работающие по схеме частичной занятости.

Этика, риск и обещания, которые будут вас преследовать

Этот раздел существует, потому что наступило похмелье. Не обещайте точность, которую нельзя измерить. Не обещайте, что вся команда исчезнет «как только второй пилот запустится». Не обещайте, что генеративный ИИ исправит проблему качества данных, которую он, по сути, усугубит. Не обещайте конфиденциальность, которую вы не обеспечили на практике: куда попадают данные, кто регистрирует запросы, что сохраняется.

Риск, связанный с моделью, — это не просто слоган, который можно добавить на слайд. Это « в регулируемом рабочем процессе эта модель с уверенностью окажется неверной». Управление — это менее привлекательный его «родственник»: доступ, оценка, проверка человеком, журналы аудита. Если его игнорировать, кто-то другой обнаружит пробел в производственной среде.

Есть еще и более мелкий этический принцип: не стоит пугать клиента, заставляя его затевать масштабную программу, если достаточно было бы двухнедельной переработки рабочего процесса. Не стоит навязывать клиенту пользовательский набор инструментов для поиска информации, если истинная проблема заключается в улучшении прав доступа к поисковым запросам.

Немного некорректная метафора: консалтинг в области ИИ без этики — это дымовая сигнализация, которая также продает спички. Мило, пока не становится неинтересным. После удачной демонстрации вас попросят «просто запустить в производство». Возьмем, к примеру, более медленный разговор об оценке и о том, кто несет ответственность, когда модель импровизирует.

Когда демонстрация не является диагнозом

Инструменты заманчивы. Они создают впечатление скорости. Заинтересованные стороны аплодируют. А потом наступает понедельник.

Демонстрация отвечает на вопрос: «Может ли этот набор инструментов дать правдоподобный результат?» Диагностика отвечает на вопрос: «Следует ли этой организации использовать его здесь, с этими данными, этими людьми, с этим уровнем допустимого риска?» Разные виды спорта.

Обратите внимание на признаки: никто не может показать вам текущий процесс от начала до конца; «база знаний» — это болото на общем диске без владельцев; успех определяется фразой «мы что-то запустили»; второй пилот сидит за рабочим процессом, который уже потерпел неудачу по причинам, не связанным с ИИ.

Ваша задача зачастую — замедлить темп обсуждения. Не потому, что вы слишком щепетильны. Потому что неудачный пилотный проект портит всю атмосферу. Проводите исследование с полной отдачей. Составьте план рабочего процесса. Спросите, кто будет винить вас, если что-то пойдет не так. Затем выберите инструменты.

Суждение — это продукт. Стопка — это костюм. Я говорю это, прекрасно понимая, что безупречный прототип всё ещё открывает двери, которых никогда не откроет служебная записка. Используйте демонстрацию как доказательство в рамках диагностики, а не как замену. Она оправдывает себя; в зависимости от обстановки, проверка в реальном времени превосходит отполированную презентацию. Оцените обстановку. А затем всё равно проведите тестирование.

Операционная деятельность, контракты, доставка: непривлекательная половина работы

Если вы работаете самостоятельно или в формате студии, бизнес попытается перехватить консалтинговые услуги. Входящие сообщения, счета, договоры, вопрос: «Можно просто позвонить?»

Минимальный набор необходимых вещей для взрослых:

• Простой договор: объем работ, интеллектуальная собственность, конфиденциальность, обработка данных, расторжение

• Один SOW за каждое взаимодействие, даже если вам нравятся люди. Особенно если вам нравятся люди.

• График предоставления информации: еженедельная заметка, журнал принятия решений, риски. Сухой. Золотой.

• Артефакты, которые не находятся в папке загрузок, а также правила доступа для систем, с которыми вы взаимодействуете

Репутация формируется на основе результатов работы. Приходите, предварительно ознакомившись с документацией. Не исчезайте между семинарами. Если пилотный проект провалился, сообщите об этом заранее, предложив варианты решения, а не приносите извинения с опозданием, замаскированные под обновление информации о текущем состоянии дел.

Если вы уходите, и управлять всем можете только вы, значит, вы не консультировались друг с другом; вы стали узким местом, работающим за дневную ставку. Обучайте, документируйте, передавайте.

В конечном итоге, весь путь сводится к чему

Итак, да, вопрос «Как стать консультантом по ИИ?» имеет несколько сухой ответ. Изучите стек технологий достаточно хорошо, чтобы чувствовать запах вымысла. Пройдите через реальный рабочий процесс. Завершите цикл. Берите плату за оценку. Откажитесь от показухи.

Этот путь — не курс, не значок и не переименованный заголовок профиля. Это оплачиваемые, ограниченные по масштабу задачи, в решении которых вы помогаете людям принимать более взвешенные решения в области стратегии ИИ, автоматизации или создания второго пилота, которому еще не место на рынке. А затем еще одного.

Вам не нужно быть самым умным человеком на совещании по управлению модельными рисками. Вам нужно быть тем, кто сможет объяснить проделанную работу даже после закрытия слайдов. Такое встречается гораздо реже, чем следовало бы. И этого достаточно для начала.

Пример из реальной жизни: двухнедельный ознакомительный период в рамках первого платного проекта поддержки

Сценарий

Майе 34 года. Шесть лет она проработала в операционном отделе регионального страхового брокера, именно к ней обращались коллеги, когда пробное использование Copilot давало уверенный, но неверный ответ о формулировках полиса. Она умеет проводить семинары, писать краткие инструкции и определять, когда в рабочем процессе нужен флажок, а не модель. Она не умеет обучать чему-либо с нуля и не делает вид, что это не так.

В марте она уходит, чтобы попробовать себя в фрилансе. Нет никакой системы входящих звонков. Есть Дэн, бывший коллега, а теперь руководитель отдела поддержки клиентов в Northline, компании B2B SaaS со штатом в Манчестере, насчитывающей 180 сотрудников. Четыре агента. Общий диск без владельца. Руководство уже проводит тестирование чат-бота на общем собрании. Агенты тихо перестали его открывать. Дэну нужна помощь до следующего совещания руководства, а не переименование его должности.

Майя не продает «стратегию ИИ». Она продает фиксированный двухнедельный этап исследования: составить карту того, как обрабатывается заявка на практике, определить, где генеративный ИИ поможет, а где создаст проблемы, и порекомендовать один ограниченный пилотный проект с указанным ответственным лицом. Если результатом исследования является «исправить разрешения и написать недостающие статьи», то это и есть конечный результат. Дэн платит за принятие решения, а не за прототип, который она не проработала.

Что нужно консультанту

• Одностраничное техническое задание, в котором указаны выполненные задачи: схема рабочего процесса, оценочный список вариантов использования с указанием ответственных лиц, решение о целесообразности пилотного проекта и двухстраничное описание возможных сбоев

• Доступ к 12 недавно закрытым заявкам типа «как это сделать / какова политика», без указания имен клиентов

• Доступ только для чтения к центру поддержки, общему диску и журналу переписки с брошенным чат-ботом

• По 45 минут на каждого из двух агентов, руководителя группы и того, кто теоретически владеет базой знаний (возможно, это никто; это уже вопрос исследования)

• Дэн принимает решение, и на второй неделе ему предоставляется время, чтобы принять или отклонить рекомендацию

• Правило защиты данных в письменной форме: никаких персональных данных клиентов в инструментах для пользователей, никаких записей в рабочую среду, проверка человеком всего, что взаимодействует с клиентами

• Простой журнал принятия решений. Сухой. Готов к использованию в тот момент, когда кто-то спросит: «Почему мы просто не запустили бота?»

Пример инструкции

Майя излагает это в техническом задании простым языком, а не в виде подсказки:

Вы поручаете мне диагностировать алгоритм обработки запросов в службе поддержки клиентов Northline, а не устанавливать чат-бота. В течение десяти рабочих дней я (1) проанализирую текущий процесс, (2) определю, какие этапы замедляются из-за отсутствия статей, разрешений или передачи запросов, (3) оценю, где помощник по поиску информации мог бы подготовить ответ, а где языковая модель является неподходящим инструментом, и (4) порекомендую один пилотный проект с ответственным лицом, правилом остановки и тестовым набором из 12 заявок. Я ничего не буду показывать клиентам. Я не буду обещать экономию на персонале. Если пробный запуск чат-бота окажется неудачным, я скажу об этом, опираясь на данные из заявок, а не на какую-либо структуру.

Если Northline позже захочет провести пробное восстановление данных, инструкция для инструмента будет столь же лаконичной:

В ответ на этот запрос используйте только ссылки на статьи справочного центра. Укажите заголовок статьи. Если ответа нет в этих статьях, напишите «нет в корпусе» и остановитесь. Не выдумывайте сроки возврата средств, региональные исключения или цифры SLA.

Второй абзац — это приправа. Техническое задание — это основное блюдо.

Хороший черновик выглядит так: «В основном тексте нет информации. Срок возврата средств не указан в 40 статьях. Передайте дело в отдел выставления счетов». Плохой черновик выглядит так: «Вы имеете право на возврат средств в течение 14 дней в соответствии со стандартными правилами. Я одобрил его». Разница заключается в самом риске.

Как это проверить

Прежде чем объявить о завершении расследования, Майя проводит небольшой, неприятный тест с двумя агентами, находящимися в комнате.

• Двенадцать закрытых заявок одного типа, время обработки которых фиксировалось с помощью секундомера на телефоне с момента открытия заявки до момента, когда "у меня есть фрагмент, который я бы отправил"

• По каждому запросу: дал ли брошенный чат-бот полезный ответ, заведомо неверный или же оператор ничего не отправил?

• После проведения любой проверки: цитирует ли черновик реальную статью, и говорится ли в этой статье об этом?

• Она намеренно создает нестандартные ситуации: региональное исключение, которое засело у кого-то в голове, запрос на возврат средств, заявка, которая на самом деле является спором по поводу выставленного счета, вопрос, статья на который устарела на два года

• Принятие самого факта участия: Дэн может указать на рекомендуемый следующий шаг, ответственного за его выполнение и фразу, которую он мог бы сказать руководству, не преувеличивая

Если она не может определить базовый уровень времени, она не сможет обсудить сэкономленное время позже. Если никто не владеет этим массивом данных, пилот не "собирает второго пилота". Он "назначает владельца или останавливается"

Результат

Приведенный результат является иллюстративным и получен на основе вымышленной тестовой установки, а не опубликованных данных компании Northline.

Предположения: 12 заявок в формате «политики»; два агента; хронометраж осуществлялся секундомером во время наблюдения, включая поиск по общему диску; в ходе пробного поиска использовались только 40 очищенных статей из справочного центра; каждый черновик должен был пройти проверку по трехбалльной шкале (правильная политика, указание источника, отсутствие лишних придуманных пунктов), прежде чем он считался приемлемым.

Исходные данные, первая неделя: среднее время получения пригодного для использования фрагмента кода составило 14 минут. Для семи из 12 заявок потребовалось отправить сообщение коллеге в Slack. Существующий тестовый чат-бот не дал ни одного ответа из 12, которые агент был готов отправить. Два из этих ответов чат-бота выдумали 14-дневный срок возврата средств, о котором нет ни в одной статье.

После 90-минутного вводного занятия и пробного поиска по корпусу из 40 статей: медианное время до создания первого черновика составило 6 минут. Проверка цитируемой статьи добавила 3 ​​минуты, поэтому общее время на один запрос в этой выборке составило 9 минут. Это на 5 минут меньше, чем 14, или 60 минут по всем 12 запросам. Восемь из 12 черновиков соответствовали контрольному списку при первом просмотре. Три были очевидными ошибками типа «отсутствует в корпусе» (недостающие статьи). В одном случае была предпринята попытка придумать региональное исключение; агент обнаружил это, потому что в инструкции было указано открыть исходный код.

Эти цифры представляют собой приблизительную оценку, основанную на заявленном тестировании, небольшой выборке и заявках, которые было проще обрабатывать, чем споры по выставлению счетов. Они не являются основанием для сокращения штата и не доказывают, что «ИИ сэкономил 36% времени на обработку» в производстве. Время проверки было учтено. Существующий чат-бот выглядел хуже по качеству, а не только по скорости.

В данном случае важен именно результат карьерного роста. Майя ушла с оплаченной рецензией, схемой рабочего процесса, отказом от первоначального чат-бота, ограниченным согласием на пробное использование чат-бота с владельцем и клиентом, который отвечает на ее звонки. Это замкнутый круг. И это история, которую она может рассказать без лишних слов.

Что может пойти не так?

• Руководство по-прежнему хочет использовать оригинальный чат-бот, потому что демоверсия была довольно симпатичной. Диагноз «пока нет» может проиграть слайду.

• Если никто не владеет этими 40 статьями, они устаревают через шесть недель. В этом случае поиск информации происходит более корректно.

• Майя составляет расплывчатое техническое задание («сделать поддержку ИИ готовой») и становится неоплачиваемой командой по внедрению.

• Уверенно неверная политика возврата средств попадает к покупателю, потому что при проверке человеком было сказано: «Мы добавим это позже»

• Текст заявки с личными данными клиента вставляется в пользовательский инструмент. Обещание о конфиденциальности было дано устно.

• На втором месяце Дэн меняет работу. Нет ни владельца, ни гонорара, ни кого-либо, кто мог бы сказать, что дела у пилота идут плохо.

• Она указывает экономию в 5 минут как ключевой показатель эффективности компании. Заинтересованные стороны запоминают цифру, но забывают о размере выборки.

Практический вывод

Путь состоит из одного работающего рабочего процесса, платного ограничения, теста, который можно повторно запустить, и откровенности признать, что языковая модель — неподходящий инструмент, если об этом говорится в заявке. Вы продаете именно умение оценивать ситуацию. Первый полный цикл — это путь к тому, чтобы стать человеком, достойным найма.

Часто задаваемые вопросы

Чем занимается консультант по искусственному интеллекту?

Задача состоит в переводе. Вы находите узкое место в комнате, где царит скептицизм, и уходите с пилотным проектом, который никого не опозорит. Это может включать в себя стратегию, разработку, внедрение или управление, а также понимание того, когда LLM — неподходящий инструмент. Вы находитесь между руководством, разработчиками, которые быстро создают прототипы, и операторами, которые работают с тем, что вы оставляете. Проведите семинар. Составьте четкое техническое задание. Прекратите втискивать LLM в рабочий процесс, который должен был быть просто галочкой.

Как стать консультантом по искусственному интеллекту?

Прекратите собирать данные об идентификационных данных. Начните собирать задачи, которые вы можете решить. Добейтесь достаточного уровня владения LLM, поиском информации, ко-пилотами, базовой автоматизацией и управлением рисками моделей, чтобы вы могли распознавать бессмыслицу — без обучения моделей с нуля. Посидите рядом с работающим рабочим процессом. Запустите один полный цикл (исследование, небольшой пилотный проект, описание того, что сломалось, внедрение), сформулируйте предложение как «Я помогаю X сделать Y без Z» и получите оплату. Четкое предложение и несколько человек, готовых ответить на ваш звонок, лучше, чем контент-машина, которая никогда не выставляет счета.

Нужно ли сначала обучить модели или освоить разработку подсказок?

Нет. Вам не нужно обучать модели с нуля, а оперативное проектирование — это приправа, а не основа. Готовность данных, сопоставление заинтересованных сторон и четкий процесс исследования позволяют спасти больше проектов, чем хитроумное системное подсказывание. Инженерам обычно нужна терминология, касающаяся заинтересованных сторон и рентабельности инвестиций. Специалистам по стратегии и операциям нужно понимать, когда демонстрация — это показуха. В любом случае, возьмите реальную проблему, доведите ее до конца и опишите без лишних деталей.

Какой карьерный путь мне выбрать: фриланс, работа в штате, в студии или в агентстве?

Единой лестницы не существует. Независимые фрилансеры сохраняют прибыль от исследовательских проектов и пилотных проектов, но закономерность такова: то изобилие, то голод. Бутиковые студии продают команду. Штатные руководители проектов в области ИИ получают зарплату, доступ к ресурсам и политические интриги. Готовые консультационные пакеты включают семинары и аудиты. Подрядчики из агентств получают поток заказов и могут стать незаменимыми помощниками, если техническое задание расплывчато. Независимая работа кажется привлекательной, пока вы не ошибетесь с ценообразованием исследовательского проекта. Работа в штате кажется безопасной, пока вы не станете назначенным волшебником для каждой идеи чат-бота.

Как выбрать нишу в качестве консультанта по искусственному интеллекту?

В данном случае, успешная ниша часто представляет собой сочетание рабочего процесса и покупателя, а не единую модель. Представьте себе руководителей службы поддержки, утопающих в заявках, операционные команды со сложными процессами передачи задач или специалистов по управлению рисками, которым требуется система управления, а не 90-страничный PDF-документ, который никто не читает. На начальном этапе ниша — это фильтр, а не татуировка. Не зацикливайтесь на инструменте, который вы изучили в прошлом месяце. Инструменты меняются, а оценка готовности данных, управления изменениями и перспективности пилотного проекта распространяется. Если вы можете объяснить, как проходит рабочая неделя покупателя, значит, вы достаточно специализированы.

Как стать консультантом по искусственному интеллекту без примеров успешных проектов и эффектного портфолио?

Первая оплачиваемая работа обычно заключается в сложном аудите рабочих процессов, а не в разработке амбициозной модели. Доказательством может служить детальная диагностика, семинар по ранжированию вариантов использования с участием заказчиков, небольшой пилотный проект с локальным сравнением времени выполнения до и после, или руководство, которое команда будет использовать и после вашего ухода. Большинство начинают с бывших коллег, смежной работы в операционном отделе или работы на неполный рабочий день в неделю. Не нужно придумывать портфолио. Нужно придумать четкую историю проблемы: что вы пробовали, что не получилось и что бы вы сделали дальше.

Как мне следует устанавливать цены на консультационные услуги в области искусственного интеллекта и на абонентское обслуживание?

По возможности, оценивайте решение, а не количество отработанных часов. Раскрытие сложной проблемы, требующей нескольких дней, – это не задача, которую можно решить. Абонентская плата подходит для внедрения, контроля и частичного консультирования, но плохо подходит для спринта разработки без ответственного лица. В технических заданиях должно быть указано, как выглядит «готовый результат», потому что если вы не можете это описать, вы не можете это оценить. Гибридный подход распространен: платное исследование, затем фиксированный пилотный проект, затем абонентская плата. Ориентируйтесь на стоимость аналогичных консультационных услуг в вашей сфере, а не гонитесь за универсальной дневной ставкой.

Что мне ни в коем случае нельзя обещать клиенту относительно генеративного ИИ?

Не обещайте точность, которую невозможно измерить, команду, которая исчезнет, ​​как только второй пилот запустится, или то, что генеративный ИИ исправит проблему качества данных, которую он сам же и усугубит. Не обещайте конфиденциальность, которую вы не обеспечили на практике: куда попадают данные, кто регистрирует запросы и что сохраняется. Риск модели — это когда модель заведомо неверна в регулируемом рабочем процессе. Пропустите этап управления, и кто-то другой обнаружит пробел в процессе производства. Не пугайте клиента, заставляя его запускать масштабный проект, когда достаточно было бы двухнедельной переработки рабочего процесса.

Когда демонстрация не является диагнозом?

Демонстрация позволяет определить, может ли данный стек технологий выдавать правдоподобный результат. Диагностика отвечает на вопрос, следует ли этой организации использовать его здесь, с этими данными, этими людьми и этим уровнем допустимого риска. Обращайте внимание на признаки: никто не может показать весь процесс от начала до конца, у базы знаний нет ответственных лиц, или второй пилот продолжает работу над уже завершившимся сбоем рабочим процессом. Притормозите, составьте карту рабочего процесса и спросите, кто будет виниться, если он окажется неправильным, а затем выберите инструменты. Суждение — это продукт. Стек технологий — это костюм.

Какие договоры и порядок предоставления услуг необходимы независимым консультантам по искусственному интеллекту?

Если вы работаете самостоятельно или в формате студии, бизнес попытается перехватить консалтинговые услуги. Минимальный набор требований: простой договор, охватывающий объем работ, интеллектуальную собственность, конфиденциальность, обработку данных и расторжение договора; техническое задание на каждый проект; еженедельные отчеты, журнал принятия решений и риски; а также документы, которые не должны лежать в папке загрузок. Приходите на встречи, предварительно ознакомившись с документами. Не исчезайте между семинарами. Если пилотный проект сорвался, сообщите об этом заранее, предложив варианты. Если вы уйдете, и только вы сможете управлять проектом, вы станете узким местом с почасовой оплатой. Обучайте, документируйте, передавайте.

Ссылки

1. NIST - nvlpubs.nist.gov

2. NIST - airc.nist.gov

3. ICO - ico.org.uk

4. NCSC - www.ncsc.gov.uk

5. Microsoft Learn - learn.microsoft.com

6. OpenAI — Developers.openai.com

7. OpenAI — оперативное проектирование — developers.openai.com

Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников

О нас