Kuruluşta yapay zekayı ölçeklendirmek için en iyi 5 uygulama

AI yeni bir aşamaya girdi. Son birkaç ayda patlama yaşandı üretici yapay zeka. Otomatik olarak anlatı yazmak ve sanat yaratmak için metin kullanma yeteneği çok hızlı olgunlaşıyor. Birlikte yazılım yazma, haber makaleleri ve iş raporları yazma ve reklam oluşturma alanlarında bu yeni yeteneklerin ilk uygulamaları şimdiden ortaya çıkıyor. Yazılım mühendisliğinden yaratıcı pazarlamaya kadar tüm endüstrilerin kesintiye uğramasını bekleyebiliriz.

Özünde, AI en iyisi haline geldi tahmin makinesi olası. Yapay zekanın yalnızca otonom sürüş gibi büyük uygulamalarda değil, aynı zamanda günlük kullanım için yüzlerce araç ve yardımcı programda da kullanıldığını gördük. Yapay zeka, ana akım, önemli ve çeşitli kurumsal uygulamaları desteklemek için olgunluk eğrisinde doğru bükülme noktasına ulaştı. Yapay zeka, yaşama ve çalışma şeklimizi bozarken, çoğu işletme için gerçek yenilik, deney yapmaktan değil, yapay zekayı ölçekte sanayileştirmekten gelir.

Kuruluş genelinde ortaya çıkan yapay zeka yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmak için en iyi beş uygulamayı burada bulabilirsiniz.

Cevapla değil soruyla başlayın

Yapay zekayı uygulamanın en önemli zorluklarından biri, kuruluşun çözmeye çalıştığı iş sorununu tanımlamaktır. Söylendiği gibi, soru arayan bir cevapla bitirmeyin. Basitçe yeni teknoloji formlarını devreye almak doğru bir yaklaşım değildir.

Ardından, sorunları inceleyin ve AI’nın sorunu çözmenin en iyi yolu olup olmadığını belirleyin. Basit sorunlara iyi uyarlanmış başka dijital teknolojiler de var. Başarıyı garantilemek için, iş sorununu net bir şekilde tanımlayın ve başlangıçta hangi yolu izleyeceğinizi belirleyin; bazılarının yapay zekaya ihtiyacı olmayabilir.

Yapay zeka tabanlı dönüşümün otomasyondan farklı olmasını planlayın

İçinde otomasyon, uçtan uca süreç ayrıştırılır ve daha küçük parçalara bölünür. Her parça daha sonra dijitalleştirilir ve parçalar daha sonra değer zincirinde yeniden birleştirilir. Otomasyon verimlilik, pazara sürüm süresi ve ölçeklenebilirlik sağlar, ancak temeldeki iş ve süreç aynı kalır.

Öte yandan, işletmeler dönüşüm için yapay zekadan yararlandığında, tüm değer önermeleri yeniden tasarlanır, müşteri deneyimi değişir, süreçler uçtan uca yeniden tasarlanır ve geriye kalan iş temelde eskisinden farklı hale gelir.

Bu nedenle, yapay zeka tabanlı dönüşüm, sinir ağları ve model yönetimi kadar yeni bir işletim modeli tasarlamak, iş gücüne çapraz beceriler kazandırmak ve onu yukarı ve aşağı akış süreçlerine entegre etmekle ilgilidir. Kuruluştaki yapay zekanın %20 teknoloji ve %80 insanlar, süreçler ve verilerle ilgili olduğuna dikkat etmek önemlidir.

Bir veri temeli oluşturun

Veri açısından fakir bir dünyadan veri açısından zengin bir dünyaya geçiyoruz. İşletim ortamlarımıza, daha önce mevcut olmayan yeni veri kaynakları açan daha fazla telemetri ve dijital cihaz yerleştiriyoruz.

Yapay zeka ile, geleneksel olarak yapılandırılmamış biçimlerde bulunan veriler artık kolayca ayıklanıyor, dönüştürülüyor ve üretken kullanıma sunuluyor. Sonuç olarak, ticari operasyonları ve karar vermeyi desteklemek için artık mevcut olan veriler, şimdiye kadar sahip olduğumuz hiçbir şeye benzemiyor.

Bir veri temeli oluşturmak, faydalarından yararlanmak için kritik öneme sahiptir. Verileri yalnızca çekirdek açısından değil yönetmek veri altyapısı ama aynı zamanda kalite, güvenlik, izin verilen amaç ve ayrıntılı erişim açısından anahtardır.

Dijital etiğe odaklanın

Ortam zekasının genişleyen ayak iziyle birlikte, güvenlik ihlalleri, model sapmaları, kasıtsız önyargı ve etik dışı kullanım riskleri ortaya çıkıyor. Yapay zeka kullanım durumları genişledikçe ve çoğaldıkça ve büyük miktarda veri merkezi olarak toplanıp yönetildikçe, güvenlik ihlalleri için yetenek açar.

Model sapmaları, yapay zeka modelleri kendilerini yeni verilerle ayarlarken daha düşük doğruluklu sonuçlara doğru sürüklendiğinde ortaya çıkar. Bilerek tasarlanmadığı takdirde, önyargı genellikle istemeden yapay zeka sistemlerine dahil edilebilir. Etik olarak kullanıldığından emin olmak için AI’nın kullanımı denetlenmelidir.

dijital etik sistemin tasarımına ve mimarisine önceden dahil edilmelidir. Bunu sonradan bir düşünce olarak eklemek, kapsamlı bir yaklaşım değildir ve zararlı maruziyet için çok fazla alan bırakır. Etiği yeniden tasarlamak, sonunda, maliyetli ve savurgan bir uygulama olabilir.

Uzun vadede, endüstriyel yapay zeka sistemlerini kuran ve bu sistemlerle başarılı olan şirketler, oraya tesadüfen değil, en başından platformlarında dijital etik ve yönetişim oluşturmaya odaklanarak ulaşacaklar. Pek çok kuruluşun yakın gelecekte yönetim kurulu düzeyinde bir baş etik görevlisi veya etik alt komiteleri olması muhtemeldir.

Değişim yönetimi ve kültür başarının anahtarıdır

Yapay zeka ile, yalnızca verimliliği artırmak veya maliyetleri düşürmekle kalmayıp iş eksenlerini yönlendiriyoruz.

AI teknolojisinin kendisinin uygulanması zor değildir. Zorlu olan, başarı için gerekli olan önemli entegrasyon, bağlamsallaştırma, yönetişim ve benimsemedir. Üretimdeki sınıfının en iyisi AI projeleri, işi yeniden tasarlamak için dikkatli bir süreç, yukarı ve aşağı süreçlere sorunsuz entegrasyon, çalışma şeklimizde temel bir değişiklik ve kullanıcı teknolojisinin benimsenmesini gerektirir. Bu, değişim, öğrenme ve çeviklik içeren bir şirket kültürü gerektirir.

Sonunda, kültür AI dağıtımında kazananları kaybedenlerden ayıracak.

AI’dan yararlanmak herkese fayda sağlar

Sanayileşme ve otomasyon, çalışma ve yaşama şeklimizi değiştirdi. Yapay zekanın sunduğu fırsat, önceden tanımlanmış ve önceden bilinen kurallara dayalı otomasyonun kısıtlamalarının ötesine geçmektir. Biz bunu yaptıkça yapay zeka tüm işletmeleri alt üst edecek ve yeni iş modelleri ortaya çıkacak. AI, sürdürülebilir iş ve kalıcı avantajlar sağlamada kritik hale gelecek.

Kuruluşlar, bu beş en iyi uygulamayı takip ederek yapay zekanın vaadinden tam olarak yararlanma yolculuğuna başlayabilir.

Sanjay Srivastava şu anda baş dijital stratejisttir: genpakt.