Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar? | İş dünyasında yapay zeka #49

Yapay zeka ürün yönetimine giriş

Yapay zeka ürünleri, geleneksel teknoloji çözümlerinden farklı olarak sürekli geliştirme ve özelleştirme gerektirir.

• AI, yapay zeka – makinelerin, görüntüleri tanıma, yazılı ve sözlü dili anlama veya mevcut verilere dayanarak kararlar verme gibi insan aklının ve yaratıcılığının işleyişini taklit eden görevleri yerine getirme becerisinin genel adıdır.
• ML, makine öğrenimi – makinelerin verilerden öğrendiği ve görevleri nasıl daha iyi gerçekleştireceğini deneyimlediği süreçleri kapsayan bir yapay zeka alt disiplini. Makine öğrenimi (ML) tabanlı ürünlerin benzersizliği, önceden programlanmamaları, öğrenme ve adaptasyon yetenekleriyle donatılmış olmalarından kaynaklanmaktadır. Yapay zeka, sağlık hizmetleri gibi sektörlerde daha kesin teşhislere katkıda bulunurken, finans sektöründe daha karmaşık risk analizine olanak tanıyor.
• GenAI, üretken yapay zeka - kullanıcının icadına veya kullanıcı tarafından belirlenen amaca ve anahtar kelimeler, sorgular gibi giriş verilerine dayalı olarak metin, resimler, video, 3D modeller veya müzik gibi yeni içerikler oluşturabilen sistemleri içeren yeni bir makine öğrenimi alanı veya istemler veya çizimler veya fotoğraflar.

Yapay zeka ürün planlaması – fikirden uygulamaya

Bir yapay zeka ürününü planlamak, başlangıçta önemli bir soruyu sormayı gerektirir: Bu ürün, yapay zeka özelliklerinin eklenmesinden fayda sağlayacak mı?

Bir yapay zeka ürününü uygulamak riskli ve pahalıdır ve sonuç olarak, yapay zeka uygulamasıyla çözülecek sorunu tanımlayarak başlamak ve ardından sorunu en iyi şekilde çözmeye çalışmak iyi bir fikirdir. Belki de şaşırtıcı bir şekilde yapay zekaya dayalı olmayan en uygun ürün geliştirme yolu hakkında tavsiyelerde bulunabilecek ChatGPT veya Google Bard ile beyin fırtınası yapmak mümkündür.

Ancak bir şirketin tekliflerine yapay zekayı eklemeye karar verirsek, yapay zeka projesi yaşam döngüsünün özelliklerini dikkate almamız gerekir. Sonuçta Gartner verileri, yapay zeka projelerinin yalnızca %54'ünün pilot aşamadan üretime geçtiğini gösteriyor.

Bunun nedeni genellikle günümüzde mevcut olan yapay zeka araçlarıyla oluşturulabilecek çok umut verici prototiplerdir. Öte yandan “üretim kalitesi”ni ve paydaşların ihtiyaç duyduğu sonuçların tekrarlanabilirliğini ve geçerliliğini sağlamak oldukça zordur.

Yapay zeka ürün yaşam döngüsü diğerlerinden farklıdır, ancak yalnızca konsept aşamasının ötesine daha az sıklıkta geçmesiyle sınırlı değildir. Geleneksel ürünlerin yaşam döngüsü, satışlar zirveye ulaştığında ilginin kademeli olarak düşme eğiliminde olduğu durumlarda, yapay zeka ürünleri sözde "volan etkisi" yaşar. Bu, makine öğrenimi tabanlı bir ürünün kullanıldıkça ve kullanıcılardan yeni veriler toplandıkça geliştiği bir olgudur. Ürün ne kadar iyi olursa, o kadar çok kullanıcı onu seçer ve bu da algoritmayı geliştirmek için daha fazla veri üretir. Bu etki, yapay zeka tabanlı çözümlerin sürekli iyileştirilmesine ve ölçeklendirilmesine olanak tanıyan bir geri bildirim döngüsü yaratır.

Kaynak: DALL-E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Bu da onları yenilenen yaşam döngüsüne sahip ürünler haline getiriyor. Başka bir deyişle yapay zekadaki volan etkisi, sürekli iyileştirmelerin ürün performansında kademeli iyileştirmelere yol açtığı anlamına gelir. Örneğin:

• Yapay zeka modellerinin yinelemeli eğitimi - örneğin, satış tahmini için bir model, optimum doğruluğu elde etmek için tekrarlanan eğitim gerektirebilir, ancak zamanla giderek daha mükemmel hale gelir.
• Veri biriktirme listesi yönetimi – içerik kişiselleştirme uygulamaları için kullanıcı verilerinin toplanması ve analiz edilmesi bir öncelik olabilir ve bu da giderek daha alakalı sonuçlara yol açacaktır.

Özetle, yapay zeka proje yönetimi esneklik ve sürekli iyileştirmeye hazır olmayı gerektirir. Bu nedenle yapay zeka proje yöneticilerinin değişen gereksinimleri karşılamaya ve stratejileri sürekli olarak ayarlamaya hazırlıklı olması gerekir.

Verileri ve yapay zeka ürün geliştirmedeki rolünü anlama

Yapay zeka ürün geliştirmede verilerin rolü çok önemlidir. McKinsey, üretken yapay zeka modellerinin yılda 4,4 trilyon dolara kadar ekonomik fayda sağlayabileceğini tahmin ediyor. Ancak bu pastadan pay almak kaliteli veri yönetimi gerektirir.

Örneğin, bir e-ticaret ürün öneri sisteminin iyi çalışması için müşteri davranışı verilerinin kalitesi çok önemlidir. Yalnızca doğru miktarda veriye değil, aynı zamanda bunların uygun şekilde bölümlenmesine ve güncellenmesine ve en önemlisi, toplanan bilgilerden ustaca sonuçlar çıkarılmasına da ihtiyacınız olacak.

Veriye dayalı bir yapay zeka ürünü oluştururken verilerde tarafsızlığı korumak da aynı derecede önemlidir. Örneğin, işe alım veya sigortada kullanılan yapay zeka algoritmalarında, veriler cinsiyete veya konuma dayalı olarak ayrımcılığa yol açabilecek örtülü önyargılar içermemelidir.

Doğru veri yönetiminin yalnızca teknik uzmanlık değil, aynı zamanda yapay zeka ürünlerinin performansı üzerindeki etkisine ilişkin farkındalık da gerektirdiğini belirtmekte fayda var.

Yapay zeka tabanlı ürünleri yönetirken en sık karşılaşılan sorunlar

Yapay zeka ürünlerini yönetmek, belirli beceriler ve etik farkındalık gerektiren zorlukları içerir. En önemli sorunlardan bahsetmeye değer:

• Yapay zeka becerilerinin geliştirilmesi – örneğin, yapay zeka endüstrisindeki bir ürün yöneticisinin teknik ekiple etkili bir şekilde çalışabilmesi için makine öğreniminin temellerini anlaması gerekir.
• Yasal gerekliliklere güncel yönelim – AI ürünlerine ilişkin düzenlemeler henüz yeni ortaya çıkıyor, bu nedenle şirketinizin AI ürününün kullanımına yönelik politikalarını ve düzenlemelerini sürekli olarak ayarlamaya odaklanmanız gerekiyor.
• Yapay zekanın mevcut sistemlere entegre edilmesi – gelişmiş yapay zekanın mevcut BT sistemlerine entegre edilmesi, teknolojik ve organizasyonel zorluklara yol açabilir,
• Yapay Zeka çözümlerini ölçeklendirme – teknoloji start-up'ları için, bir Yapay Zeka prototipini tam ölçekli bir ürüne dönüştürmek kaynak, zaman ve uzmanlık gerektirir; bu aynı zamanda nispeten düşük arz ve uzmanlara yönelik yüksek talep nedeniyle de sorun olabilir.
• kullanıcıların ilgisini canlı tutmak – içeriği kişiselleştirmek için yapay zekayı kullanan bir uygulama için, kullanıcıların değişen tercihlerine sürekli uyum sağlamak, onları meşgul tutmanın anahtarıdır,
• Etik ikilemlerin ele alınması - örneğin sağlık izleme amaçlı bir yapay zeka uygulamasında kullanıcı verilerinin gizliliği ve güvenliği bir önceliktir.

Yapay zeka ürünleri – özet

Özetle, yapay zeka projelerini ve ürünlerini yönetmek, teknolojinin getirdiği benzersiz zorlukların ve fırsatların anlaşılmasını gerektirir. Verilerin rolünü anlamak, ekipleri ve projeleri yönetebilmek ve yapay zekanın etik yönlerinin farkında olmak çok önemlidir. Yapay zeka ürünleri iş dünyası için yeni ufuklar açıyor ancak doğru yaklaşım ve becerileri gerektiriyor.

Yeni başlayanlar için, yapay zeka ürününün çözmesi gereken sorunu açıkça tanımlamaya ve yapay zeka konusunda doğru bilgi ve deneyime sahip bir ekip oluşturmaya odaklanmak önemlidir. Kullanıcı beklentilerine ve düzenlemelerine uygun, etik ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturmaya da odaklanmaya değer.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?