Şirketinize yapay zekâyı entegre etmeden bilmeniz gerekenler.


Yazan: Andrey Koptelov

Çeviren: Lara Kaya

AI (Artificial Intelligence) heyecanını çoktan geride bıraktığımız için, teknolojinin en büyük sorunlarının, onu nasıl faydalı hale getireceğini bulmaktan ziyade kar elde etme etrafında döndüğü ortaya çıkıyor. Artan sayıda AI uzmanı ve makine öğrenimi hizmetleri ile AI, birçok kuruluş için muazzam değer sağlama yeteneğine sahip. Bununla birlikte, AI kullanıldığında şirketler genellikle ilk yatırımlarını bile karşılayamıyorlar. Bu sizce de biraz çelişkili değil mi?

Yakın tarihli bir IBM araştırması, şirketlerin yalnızca %21’inin yapay zekayı operasyonlarına entegre edebildiğini ortaya koyuyor. Sorunun temel nedeni burada yatıyor: üretime alınmamış teknolojiden ekonomik getiri elde etmek imkânsız. Ayrıca, devreye alınan yapay zekâ projeleri bile genellikle beklenen değeri getirmiyor. Şimdi şirketlerin yapay zekadan kâr etme yolunda karşılaştıkları engelleri ve bunların nasıl üstesinden gelinebileceklerini tartışalım.

İş gücünü hazırlayın

Yapay zekanın her zaman veri ağırlıklı olduğu göz önüne alındığında, benimseyen kuruluşun kültürünün veri odaklı olması çok önemli. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, veri kültürü eksikliği, şirketlerin AI’nın tüm potansiyelini gerçekleştirme yolunda yüzleşmek zorunda kaldıkları en sık karşılaşılan sorunlardan biridir.

Şirketin liderleri ve kilit çalışanları yetersiz veri uzmanlığına sahipse, AI girişimleri büyük olasılıkla başarısız olacaktır. Personel karar vermede veriye dayalı yaklaşımları uygulamazsa, ustalıkla oluşturulmuş yapay zeka sistemleri bile tam potansiyellerini gerçekleştiremez. Değişim yönetimi eksikliği, AI uygulamasında bir başka yaygın hata.  AI çoğu zaman organizasyon yapısı ve stratejisi ile çalışanların zihniyet ve becerilerinde önemli değişiklikler gerektirir. Bu nedenle, değişiklik yönetimini yapay zeka uygulama yol haritasının temel bir parçası olarak kabul edin ve şirketinizin liderlerinin yapay zeka merkezli kültürü teşvik etmek için gerekli bilgiye ve itici güce sahip olduğundan emin olun. (BAE’nin Yapay Zeka Bakanlığı kurması gibi)

Somut hedefler belirleyin

Hedefler, herhangi bir proje için temel başarı önkoşulları olsa da, AI uygulaması söz konusu olduğunda, birçok şirket hala bunları net bir şekilde belirleyemiyor. Bir yapay zeka girişiminin sonuçları hakkında net beklentilere sahip olmak çok önemlidir. Çoğu zaman, son kullanıcılar AI projelerine aktif olarak katılmazlar, bu nedenle teknik ekip kusursuz AI sistemleri kurduğunda çok az iş değeri sağlarlar. Bu nedenle, projenin başlangıcından itibaren tüm paydaşları dahil etmek çok önemlidir.

Ayrıca, yapay zeka projeleri genellikle ölçülemeyen değerler getirir. Örneğin, artan çalışan memnuniyetini veya daha iyi müşteri deneyimini takip etmek, maliyet veya zaman tasarrufu yapmaktan çok daha zordur. Veya Bilişim Teknolojileri departmanının biletleri kategorilere ayırması için geçen süreyi azaltmak için bir yapay zeka sistemi kurduğunuzu varsayalım. İlk olarak, sistemin NLP(Natural Language Processing) kullanarak serbest biçimli metni anlamlandırması gerekeceği düşünüldüğünde, özellikle başlangıçta %100 doğru olmayacaktır. Bu nedenle, ekibinizin izin verilen hata oranını belirlemesi ve bunu ROI (ROI, bir yatırımın maliyetine göre kazanç veya kaybının finansal bir oranıdır.) hesaplamasında hesaba katması gerekecektir. İşte başka bir örnek — diyelim ki Bilişim Teknolojileri personelinin derhal ilgilenmesi gereken kritik bir sorun var ve bir AI sistemi yanlışlıkla bu bileti düşük öncelikli olarak tanımlıyor. Bu, böyle bir durumun olumsuz sonuçlarını ölçmek zor olduğundan, yatırım getirisi hesaplamasını önemli ölçüde karmaşıklaştırır.

Küçük başla

Büyük ölçekli yapay zeka sistemleri kurmak cazip gelse de, özellikle başlangıçta küçük hedefler belirlemek genellikle çok daha etkili bir stratejidir. AI’dan daha uygun fiyatlı olma eğiliminde olan ve nispeten hızlı yatırım getirisi sağlayan robotik süreç otomasyonu (RPA) ile başlamak iyi bir fikir olabilir. RPA uygulaması müdahaleci değildir, yani birçok AI çözümünün yapacağı gibi eski sistemlerin akışını bozmaz.

Yapay zeka olgunluk ister

Önemsiz gibi görünse de, daha olgun ve deneyimli şirketlerin yapay zekadan yararlanma konusunda daha iyi şansları var. Bu tür şirketler, yerleşik veri yönetişim uygulamalarına, ayrıntılı eğitim programlarına, performans izleme sistemlerine ve net proje hedeflerine sahip olma eğilimindedir. Bunlar, AI uygulamasında başarılı olan ve olmayan şirketler arasındaki kritik farklardır. Proje başarı oranlarının değişkenliği göz önüne alındığında, AI, kilit yönetim alanlarında diğer teknolojilerden daha fazla sağlam bir temel gerektirir. Şirketlerin süreçleri izleyebilme, ölçebilme ve organize edebilme derecesi, genellikle yapay zekadan yararlanma olasılıklarıyla ilişkilidir.

Kaynak: https://readwrite.com/3-tips-for-getting-returns-from-ai-investments/

RSS
Follow by Email
YouTube
YouTube
Pinterest
LinkedIn
LinkedIn
Share
Instagram