Es kann schwierig sein, mit Top-Führungskräften ins Gespräch zu kommen, die die Bedeutung deiner Arbeit im Bereich maschinelles Lernen (ML) nicht zu verstehen scheinen.
Aber keine Sorge, es gibt Wege, diese schwierige Situation zu überwinden und sie von deiner hervorragenden Arbeit zu überzeugen.
Unterrichtsmethodik
Als Nächstes sprechen wir über die Unterrichtsmethode. Beginne mit einem einfachen Einstieg, anstatt sie mit technischem Hokuspokus und komplexer Sprache zu überwältigen. Unterteile die grundlegenden Konzepte von ML in überschaubare Häppchen.
Stell dir vor, du lehrst eine Maschine, aus Fakten zu lernen, um intelligente Entscheidungen zu treffen.
Einfach genug, oder? Du kannst auch einige verwandte Vergleiche anstellen, z. B. eine Gruppe von Analysten, die sich mit der Zeit verbessern, mit einem neuronalen Netzwerk vergleichen. Es ist wahrscheinlicher, dass du ihre Aufmerksamkeit bekommst, wenn du es einfach und relevant machst.
Es ist wichtig zu wissen, dass nicht jede Führungskraft einen technischen Hintergrund hat. Deshalb kann es ihnen helfen, schwierige Themen des maschinellen Lernens in überschaubare Beispiele und Analogien zu zerlegen.
Ein besseres Verständnis kann erreicht werden, indem man Vergleiche zwischen ML-Algorithmen und bekannten Ideen, wie z.B. einem Team von Analysten, zieht, um die Wissenslücke zu schließen.
Kongruenz mit Unternehmenszielen
Ausrichtung ist das nächste Thema. Deine ML-Initiativen müssen mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens übereinstimmen.
Erkläre deinem Chef, wie dein maschinelles Lernmodell Kundenbedürfnisse vorhersehen kann, bevor sie überhaupt wahrgenommen werden, vor allem, wenn die Steigerung der Kundenzufriedenheit oberste Priorität hat.
Um zu verstehen, wie deine Arbeit in das Gesamtbild passt, musst du die Verbindungen zwischen den Punkten herstellen.
Um die Unterstützung der obersten Führungskräfte für die Bemühungen um maschinelles Lernen zu gewinnen, müssen sie mit den Gesamtzielen des Unternehmens abgestimmt werden.
Deine Projekte haben einen stärkeren Wertbeitrag, wenn du zeigen kannst, wie ML-Anwendungen dazu beitragen, wichtige Geschäftsziele zu erreichen, z.B. die Kundenzufriedenheit oder die betriebliche Effizienz zu steigern.
Zeige messbare Ergebnisse
Ergebnisse - Ergebnisse, Ergebnisse, Ergebnisse. Leitende Angestellte sind Zahlenmenschen, also geh auf ihre Bedürfnisse ein. Gib ihnen Beispiele aus der Praxis, in denen maschinelles Lernen für dich erfolgreich war. Ist der Umsatz durch dein Empfehlungssystem gestiegen? Da hast du sie, deine Beweise.
Ergebnisse aus der realen Welt sagen mehr als Worte und haben die Macht, selbst die größten Skeptiker zu überzeugen.
Um das Vertrauen von Führungskräften zu gewinnen, musst du überprüfbare Messungen und Erfolgsgeschichten vorlegen, die die praktischen Auswirkungen des maschinellen Lernens zeigen.
Deine Arbeit gewinnt an Glaubwürdigkeit und Wert, wenn du reale Beispiele aufzeigst, wie ML-Ansätze dazu beigetragen haben, positive Ergebnisse wie Kostensenkungen oder Umsatzsteigerungen zu erzielen.
Konversation in der Wirtschaftssprache
Es ist der Moment, in dem wir über Sprache sprechen können. Nicht über Französisch oder Spanisch, sondern über Geschäftssprache. Sprich mit ihnen in einer Sprache, die sie verstehen können, anstatt ausgefallenes Fachchinesisch zu verwenden.
Sprich über Themen wie Marktwachstum, Kundenbindungsraten und Kapitalrendite.
Es kommt darauf an, dass deine Arbeit für sie schön klingt.
Führungskräfte sind besser in der Lage, den Nutzen von Machine-Learning-Projekten innerhalb bekannter Rahmenbedingungen zu interpretieren, wenn dein Kommunikationsansatz an geschäftsorientierte KPIs und Ziele angepasst ist.
Durch die Überbrückung der Kluft zwischen den technischen Grundlagen und den kommerziellen Konsequenzen tragen Begriffe wie ROI und Kundenbindungsrate zu einem besseren Verständnis und zur Entscheidungsfindung bei.
Fördere die Zusammenarbeit
Zusammenarbeit ist wichtig. Anstatt von der Spitze des Berges zu predigen, bitte sie, mit dir zu reisen. Organisiere Workshops, Fragerunden oder andere Aktivitäten, die ihr Interesse am maschinellen Lernen wecken.
Sie sind eher bereit, mitzuarbeiten, wenn sie sich selbst als Teil des Prozesses sehen.
Führungskräfte sind eher bereit, sich in Projekte des maschinellen Lernens (ML) einzubringen, wenn sie an kooperativen Aktivitäten wie interaktiven Sitzungen und Seminaren teilnehmen.
Du kannst eine gemeinsame Vision fördern und die Unterstützung für deine Projekte erhöhen, indem du die Menschen direkt in den Entscheidungsprozess einbeziehst und um ihren Rat bittest.
Visuelle Hilfe für das Verständnis
Nicht zu übersehen ist die Bildsprache. Es ist wahr, dass man manchmal sehen kann, was man glaubt. Erstelle ein paar auffällige Dashboards, Grafiken und Diagramme, um ihnen zu zeigen, wie maschinelles Lernen funktioniert.
Es kann wirklich beeindruckend sein, die Datenmuster und Prognosen in leuchtenden Farben zu sehen.
Führungskräfte können bessere Entscheidungen treffen, wenn sie visuelle Hilfsmittel wie Diagramme, Graphen und Dashboards verwenden, die komplizierte Ideen und Ergebnisse des maschinellen Lernens klar und verständlich darstellen.
Das Engagement wird gesteigert und die Effektivität der maschinellen Lerntechnologie wird verstärkt, wenn Datenmuster und Vorhersageerkenntnisse visuell ansprechend dargestellt werden.
Zusammenfassung
Eine komplexe Strategie, die Aufklärung, Abstimmung mit den Unternehmenszielen, die Demonstration praktischer Ergebnisse, geschäftsorientierte Kommunikation, gemeinsame Werbung und eine gute Visualisierung umfasst, ist notwendig, um den Top-Führungskräften die Vorteile des maschinellen Lernens erfolgreich zu erklären.
Durch die Entmystifizierung komplizierter Ideen, das Aufzeigen konkreter Vorteile und die Förderung der Zusammenarbeit kannst du erfolgreich Unterstützung gewinnen und die Einführung von maschinellem Lernen (ML) im Unternehmen vorantreiben.
