Управление знаниями

Разобраться в работе нейронных сетей вполне может и не профессионал – для этого достаточно учитывать, какой именно тип мышления сейчас заложен в ИИ, а также как это сказывается на роли человека в человеко-машинных системах. Однако некоторые особенности этого взаимодействия далеко не очевидны и пока широко не обсуждаются. Подобные дискуссии были бы полезны и инвесторам, и стартапам, и руководителям предприятий, чтобы не транжирить деньги на модные веяния, но и не отстать в мире новых технологий.

Год 2020 завершает второе десятилетие XXI века, ставшее переломным для многих экономик, — именно в этот период родилась концепция цифровой трансформации и стали предприниматься реальные усилия по ее воплощению в жизнь. Рубеж двух десятилетий ознаменуется возвратом к человеку. Сквозная идея технологических прогнозов на 2020 год — влияние цифровых новаций на человека.

Декабрьский, январский и февральский номера журнала Computer посвящены, соответственно, беспилотным автомобилям, новой науке об информации и разработке программного обеспечения для сложных систем.

Традиционно многие организации относятся к управлению знаниями как к чему-то второстепенному, само собой разумеющемуся, но сегодня уже невозможно управлять процессом их формирования без создания эффективного специализированного инструмента.

Доминирующие сегодня представления о стратегическом управлении корпоративными ИТ морально устарели, и в современной ситуации высокой неопределенности вместо традиционного построения долгосрочных планов целесообразно ориентироваться на создание систем с высокой адаптивностью.

ИТ-индустрия ищет сегодня решение задачи обработки возрастающих объемов данных, однако, несмотря на приобретение нового оборудования и развертывание дополнительных сетей, компании не замечают, что сражаются с ветряными мельницами, — завтра данных будет еще больше. Тем не менее вопрос о том, как заставить все эти данные приносить реальную пользу бизнесу, редко оказывается в фокусе внимания ИТ-подразделений. Утилизовать данные путем интеграции помогут семантические технологии.

KDD — обнаружение знаний в базах данных — реальный способ повышения эффективности работы. Вопрос не в том, нужны ли такие технологии, а в том, как их применить в каждом конкретном случае.