Yapay zeka teknolojisi. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz? | İş dünyasında yapay zeka #51

İşletmeniz için yapay zeka teknolojisi – uygulanmasına nasıl hazırlanılır?

Modern teknolojileri kişinin işinin yararına kullanmak için bilmeye değer olan nedir? Her şeyden önce, mevcut gelişim aşamasında tüm şirketlerin yapay zeka teknolojisine ihtiyaç duymadığı gerçeği. Ancak yapay zekanın gelişim hızı göz önüne alındığında, artık işletmelere sağladığı fırsatları düşünmekte fayda var.

Dijital varlığa güvenen çoğu küçük işletme, yapay zekayı kullanarak iş performansını zaten önemli ölçüde artırabilir. Müşteri verilerini kullanan, lojistik planlayan veya modern üretim hatları geliştiren daha büyük şirketler de bundan faydalanacaktır. Başka bir deyişle, rekabetçi kalmak istiyorlarsa hemen hemen tüm şirketler yakında yapay zeka teknolojisinin yardımı olmadan yapamayacaklar. Ancak nereden başlamalı?

Çözmek istediğiniz iş problemini yapay zeka ile tanımlayın

Yapay zeka teknolojisini şirketinizde uygulamanın ilk adımı, onunla çözmek istediğiniz iş sorununu ayrıntılı olarak tanımlamaktır. Bunun iş hedeflerimiz ile ilişkisi konusunda net olmamız ve bunu anlamamız gerekiyor.

Ürünleri için talebi tahmin etmede zorluk yaşayan küçük bir imalat şirketi örneğine bakalım. Yapay zeka teknolojisi şu amaçlarla kullanılabilir:

• Güncel piyasa verilerinin analizi,
• Rekabetçi araştırma ve
• Geçmiş satış trendlerinin analizi,

Bu, gelecekteki talep için tahminlerin daha doğru olmasını sağlayacaktır.

Daha büyük bir kurum da aynısını yapabilir. Örneğin, kredi verme prosedürlerini optimize etmek isteyen bir banka. Şu anda kredi başvurularına en riskli olanları otomatik olarak reddeden belirli filtreler uyguluyor. Ancak banka yine de daha sonra geri ödeme sorunlarıyla karşılaşan çok sayıda başvuruyu onaylıyor.

Her iki durumda da amaç, potansiyel olarak batık kredileri tespit ederek veya talepteki mevsimsel dalgalanmaları tahmin ederek planlamayı kolaylaştıracak tahmine dayalı bir model oluşturmaktır. Şirketin büyüklüğü ne olursa olsun, yapay zeka teknolojisinin uygulanmasını planlamanın ilk adımında, sahip olduğumuz müşteri verilerinin bu özel iş sorununu çözmek için gereken bilgileri içerdiğini doğrulamamız gerekiyor.

Yapay zeka teknolojisinin uygulanmasına yönelik hedefleri ve beklentileri tanımlayın

Daha sonra, belirlenen iş hedeflerine ulaşılmasını sağlayacak veri analizi hedeflerini tanımlamak iyi bir fikirdir. Hedefler spesifik olmalıdır; bu nedenle örneğin SMART yöntemini kullanın. Adını spesifik, ölçülebilir, ulaşılabilir, ilgili ve zamanlı kelimelerinden almaktadır.

Yapay zeka teknolojisini tanıtan küçük bir muhasebe firması için SMART hedefi şu şekilde olabilir: "Müşteri hizmet süresini %50 azaltmak ve doğruluğu %90 artırmak için veri girişini ve analizini 12 ay içinde otomatikleştirin."

• Özel hedefler (SMART) açık ve iyi tanımlanmıştır. Örneğin, "daha fazla müşteriye hizmet vereceğiz" şartı yerine bir SMART hedefi, özellikle ne yapılacağını (otomatik veri girişi ve analizi) ve 12 ay içinde hangi dönemde yapılacağını belirtir.
• Ölçülebilir hedefler, bir hedefe ulaşılıp ulaşılmadığını değerlendirmemize yardımcı olur. Örneğin, "müşteri hizmetleri süresini yarı yarıya azaltmak ve doğruluğu %90 oranında artırmak" hedefi ölçülebilir çünkü performansın nasıl geliştiğini görebiliyoruz,
• Ulaşılabilir hedefler şirketin geçmiş performansı ışığında gerçekçidir. Örnekteki hedefe, muhasebe firmasının veri girişi ve analizi konusunda halihazırda bilgi ve deneyime sahip olması durumunda ulaşılabilir. Yapay zeka teknolojisi şirketin bu hedeflere ulaşmasına yardımcı olabilir.
• İlgili hedefler, şirketin örnekte ana hatlarıyla belirtilen stratejisiyle ve üretkenliği ve müşteri hizmetlerini iyileştirmede olduğu gibi iş hedefleriyle ilgilidir.
• Zamanına uygun hedeflerin belirli bir tamamlanma tarihi vardır. Bu, onlara yönelik ilerlemeyi değerlendirmeyi ve bunları yönetilebilir alt hedeflere ayırmayı kolaylaştırır.

Burada yapay zeka teknolojisi büyük miktarda verinin analiz edilmesine, anormalliklerin tespit edilmesine ve doğruluğun sağlanmasına yardımcı olabilir.

Yapay zekayla, veri analizi için başarı ölçütleri (örneğin, tahmine dayalı bir modelin %90 doğruluğu) ve başarıyı değerlendirmek için kriterler (örneğin, hata oranlarında azalma) tanımlamalıyız. Bu, yapay zeka uygulamasının amaçlanan ticari faydaları sağlayıp sağlamadığını değerlendirmemizi sağlayacak.

Yapay zeka teknolojilerinin türleri ve uygulamaları hakkında bilgi edinin

İş hayatında yardımcı olan birçok yapay zeka tekniği ve aracı vardır. En popüler olanlar arasında:

• Makine Öğrenimi (ML) – açık programlamaya ihtiyaç duymadan verilere dayalı olarak performanslarını öğrenen ve geliştiren algoritmalar; örneğin, satın alma geçmişlerine ve tercihlerine göre müşterilere ilgilerini çekebilecek ürünler öneren bir algoritma olabilir,
• Derin Öğrenme (DL) – yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin daha gelişmiş bir çeşididir. Diğer şeylerin yanı sıra, bir mağazadaki müşterilerin yüzlerini tanımak ve kişiselleştirilmiş hizmet ve önerilere olanak sağlamak için kullanılır.
• Doğal Dil İşleme (NLP) – örneğin müşterilere kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmak için kullanılan metinsel veya sözlü biçimde insan dilini anlamak, yorumlamak ve oluşturmak,
• Sanal asistanlar ve sohbet robotları – konuşmaları doğal dilde yürüten ve örneğin müşteri hizmetleri departmanında telefona otomatik olarak cevap veren ve şirketin teklifleri hakkında konuşmalar yürüten bir sesli robot sağlayan otomatik sistemler,
• Tahmine dayalı analiz - örneğin müşteri kaybını tahmin etmek için kullanılabilecek geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin etmek için modeller oluşturmak,
• Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) – veri girişi veya faturalandırma gibi tekrarlanan görevleri otomatikleştirir,
• Üretken AI – metin, resim, ses veya video oluşturmak için, pazarlama malzemelerinin oluşturulmasını önemli ölçüde hızlandırabilir veya resimlere ve ana özelliklere dayalı olarak çevrimiçi mağazanız için otomatik olarak benzersiz ürün açıklamaları oluşturabilirsiniz,

Bu teknolojilerin her birinin yeteneklerine daha yakından bakmak, şirketinize özgü iş sorunu için doğru yapay zeka araçlarını seçebilmenizi sağlayacaktır.

Verilerinizi yapay zeka teknolojisinin kullanımına hazırlayın

Küçük şirketlerin genellikle sınırlı veri kümeleri vardır, bu nedenle bunları doğru şekilde kullanmak çok önemlidir. Ancak bu sınırlı set bile basit yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılabilir. Örneğin, küçük bir çevrimiçi mağaza, kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde bulunmak için müşteri satın alma verilerini kullanabilir.

Müşteri davranışları gibi yeterli geçmiş veriye sahip olduğunuzdan emin olduktan sonra, sahip olduğunuz verileri bulutta bulunan aşağıdaki gibi kullanıma hazır yapay zeka araçlarıyla birleştirmek genellikle yeterlidir:

• Amazon SageMaker – makine öğrenimi modellerini oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yönelik bir platform,
• Microsoft Azure Machine Learning – tahmine dayalı modeller oluşturmaya ve kullanmaya yönelik bir araç,
• Vertex AI Platform – Google'ın bulutundaki bir dizi AI ve ML aracı.

Kaynak: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Otomasyon sayesinde bir şirketin dahili sistemleri, geliştiricilerin sıfırdan modeller oluşturmasına gerek kalmadan harici yapay zeka çözümleriyle entegre edilebilir. Bu, maliyetleri önemli ölçüde azaltır ve yapay zeka uygulamasını hızlandırır.

Yapay zeka uygulama seçeneklerini keşfedin ve doğru yöntemi seçin

Yapay zeka teknolojisini iş hayatında uygulamanın çeşitli yolları mümkündür:

1. Tescilli yapay zeka modellerinin ve sistemlerinin şirket içi geliştiriciler ve veri analistlerinden oluşan bir ekip tarafından geliştirilmesi.
2. Özel yapay zeka çözümlerinin oluşturulmasını harici bir şirkete yaptırın.
3. "Hizmet olarak yapay zeka" (AIaaS) modelinde bulutta bulunan kullanıma hazır yapay zeka modellerini ve araçlarını kullanma

Yukarıdaki yöntemlerin her birinin maliyet, uygulama süresi veya esneklik açısından avantaj ve dezavantajları vardır. Bununla birlikte, küçük işletmelerin öncelikle piyasada mevcut olan, daha önce bahsedilen AWS SageMaker veya Vertex AI gibi, genellikle daha uygun maliyetli ve uygulaması daha kolay olan ve kullanıma hazır tahmin modelleri sunan kullanıma hazır AI çözümlerini göz önünde bulundurması gerekir. Müşteri davranışlarını analiz etmek için kullanılabilir. Ve daha da özel araçlar, örneğin:

• Proje yönetimi için bir yapay zeka aracı olan ClickUp,
• Jasper AI – Pazarlama materyallerinin yazılmasında yapay zeka tabanlı yardım,
• Microsoft Power BI – verilerinizdeki gizli, değerli bilgileri keşfetmek amacıyla görüntü tanıma ve metin analizi için yapay zeka teknolojisine sahip en iyi veri görselleştirme araçlarından biridir.

Kaynak: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Yapay zekayı uygulamanın maliyet ve faydalarını göz önünde bulundurun

Yeni teknolojilerin uygulanmasının her zaman bir maliyeti vardır. Yapay zeka söz konusu olduğunda, uzun vadeli faydalar çoğu zaman başlangıç ​​maliyetlerinden daha ağır basmaktadır. Ancak şunu değerlendirmek gerekir:

• Şirket içi yapay zeka sistemlerini geliştirmenin ve sürdürmenin veya harici bir yapay zeka platformu kullanmanın maliyeti,
• Otomatik süreçler ve daha iyi karar alma yoluyla potansiyel tasarruflar,
• Geliştirilmiş müşteri hizmetleri, daha alakalı öneriler vb. nedeniyle gelirde olası artış.
• geri dönüş sürelerinin azalması ve hataların azalması gibi diğer potansiyel faydalar.

Örneğin, teslimat rotalarını optimize etmek için yapay zeka sistemlerine yatırım yapan küçük bir lojistik şirketi, yakıt maliyetlerini ve teslimat sürelerini önemli ölçüde azaltabilir ve bu da doğrudan müşteri memnuniyetinin artmasına ve aynı sürede daha fazla seyahate hizmet verme olanağına dönüşebilir.

Değişime hazırlanın ve yapay zeka teknolojisi uygulamasının sonuçlarını izleyin

Yeni teknolojinin uygulanması adaptasyon gerektirir. Çalışanların ve iş süreçlerinin buna hazırlıklı olması gerekiyor. Örneğin, küçük bir kuaför salonunda müşteri planlamasını ve rezervasyonlarını yönetmek için yapay zeka teknolojisinin uygulanması personel eğitimi gerektirebilir, ancak uzun vadede daha iyi organizasyona ve daha fazla müşteri memnuniyetine yol açabilir.

Ayrıca yapay zeka projesinin etkilerini sürekli olarak izlemeye ve sonuçların beklentilerden sapması durumunda rotayı düzeltmeye değer. Aşağıdaki gibi önlemler:

• tahmin modellerinin doğruluğu,
• dönüşüm oranları veya
• Müşteri memnuniyeti

Yapay zekanın iş hedeflerine ulaşmaya yardımcı olup olmadığı konusunda bilgi sağlayacaklar. Ayrıca yapay zeka modellerinin sürekli olarak iyileştirilmesine olanak tanıyarak bunların şirketle olan ilgisini ve değerini artıracak.

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?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?