Bir AI Kavram Kanıtı Oluşturmak, AI Geliştirme ve Benimseme Risklerini En Aza İndirmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Müşterimiz, bir kavram kanıtı (PoC) ile başlamayı seçtiği için bir yapay zeka (AI) projesine ayırdığı bütçenin yalnızca dörtte birini kaybetti. PoC, fikirlerini test etmelerine ve sınırlı harcamayla hızla başarısız olmalarına izin verdi. Zaman ve çaba harcamaktan kaçınmak için, özellikle şirketiniz yapay zeka sularını test ediyorsa, her zaman AI çözümleri danışmanınızdan bir kavram kanıtı isteyin.

Bu makale, AI PoC'nin ne olduğunu açıklıyor ve yol boyunca karşılaşabileceğiniz zorluklarla birlikte ilk PoC'nizde size rehberlik edecek beş adımı detaylandırıyor. Ayrıca portföyümüzden AI PoC örnekleri sunar. Ve açılış paragrafında anlatılan örneğin mutlu sonunu bulacaksınız.

AI PoC Nedir ve Projenizin Başarısı İçin Ne Zaman Gereklidir?

Bir AI PoC, çözümün uygulanabilir olup olmadığını ve muhtemelen başarılı olup olmayacağını test etmek için tasarlanmış önerilen bir AI çözümünün prototipi veya gösterimidir. Bir AI PoC oluşturmanın amacı, konsepti doğrulamak, önerilen çözümün potansiyel faydalarını değerlendirmek ve olası zorlukları veya sınırlamaları belirlemektir.

Bir AI PoC tipik olarak, önerilen AI çözümünün küçük ölçekli bir sürümünü oluşturmayı ve nasıl performans gösterdiğini ve istenen hedefleri karşılayıp karşılamadığını görmek için kontrollü bir ortamda test etmeyi içerir. Bir AI PoC'nin sonuçları daha sonra çözümün geliştirilmesi ve uygulanması konusunda daha fazla bilgi sağlamak için kullanılabilir.

Sıradan yazılım PoC'leri ile karşılaştırıldığında, bir AI PoC, AI çözümünün zaman içinde öğrenme ve uyum sağlama yeteneği ve AI yanlılığı gibi çözümün potansiyel etik sonuçları gibi daha karmaşık hususları içerebilir. AI PoC projeleri için teknoloji yığını da farklıdır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Bu algoritmalar, bir AI sisteminin yapılandırılmış verilerden öğrenmesine ve bu tür öğrenmeye dayalı tahminler veya kararlar almasına olanak tanır. Denetimli öğrenme algoritmaları, denetimsiz öğrenme algoritmaları ve takviyeli öğrenme algoritmaları dahil olmak üzere birçok farklı makine öğrenimi algoritması türü vardır.

Nöral ağlar

Bu hesaplamalı modeller, insan beyninin yapısından ve işlevinden esinlenmiştir. Sinir ağları, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleyebilir ve analiz edebilir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, senaryo modelleme ve tahmin gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek üzere eğitilebilirler.

Robotik

Bu teknoloji, otonom çalışma ve karar verme yeteneğine sahip fiziksel sistemler oluşturmak için kullanılabilir. Robotik çözümler, mühendislerin çevresiyle etkileşime girebilen ve görevleri yerine getirebilen bir robot oluşturmasına olanak tanıyan sensörler, aktüatörler ve diğer donanım bileşenlerini içerir.

Bulut bilişim

Microsoft Azure, Google Cloud ve AWS gibi bulut bilgi işlem platformları, AI PoC'lerin geliştirilmesini ve test edilmesini desteklemek için gereken bilgi işlem gücünü, depolama kaynaklarını ve önceden yapılandırılmış hizmetleri sağlar. Bu platformlar, geliştirilip test edildikten sonra AI çözümlerini de barındırabilir ve dağıtabilir.

Bir AI PoC oluşturmak, veri toplamayı ve hazırlamayı, makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi ve AI sisteminin performansını test etmeyi ve değerlendirmeyi içerir. Bir AI PoC oluşturmak için gereken süre, önerilen AI çözümünün karmaşıklığı, PoC için mevcut kaynaklar ve uzmanlık ve PoC'nin belirli hedefleri dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir. Bazı AI PoC'leri yalnızca birkaç gün veya hafta içinde geliştirilebilirken, diğerlerinin tamamlanması birkaç ay veya daha uzun sürebilir.

Bir AI PoC'nin Etrafında Kesinlikle Hiçbir Yol Olmadığında Ne Zaman?

Aşağıdaki senaryolarda projenize bir AI PoC ile başlamanız çok önemlidir.

• Projeniz, henüz test edilmemiş, iş düzeyinde incelenmiş ancak teknik olarak denenmemiş yenilikçi bir fikre dayanıyor. Ne siz ne de teknoloji satıcınız bunun uygulanıp uygulanamayacağından emin değilsiniz.
• Paydaşlara, yatırımcılara ve diğerlerine fikrinizin uygulanabilirliğini sınırlı bir zaman dilimi içinde göstermeniz gerekiyorsa. Bir AI PoC, işi etkileşimli bir prototip veya benzeri bir şeyden daha iyi yapacaktır.

AI PoC'nin Zaman Kaybı Olduğu Durumlar Var mı?

Bir AI PoC çoğu durumda faydalı olsa da birkaç istisna vardır. Projeniz aşağıdaki kategorilerden birine giriyorsa, bir AI PoC gereğinden fazla olabilir.

• Fikriniz ve yaklaşımınız, işlevsel ve teknik açıdan son derece iyi belgelenmişse. Bu nadir.
• Geliştirmek istediğiniz çözüm standart ve alandaki yaygın uygulamalara benziyorsa. Bunun teknik açıdan uygulanabilir ve mümkün olduğunu zaten biliyoruz.
• Ön uç ve arka uç geliştiricilerinizin anlayacağı bir yazılım oluşturmak istiyorsanız, genellikle aynı şey üzerinde çalıştıkları için.

Bir AI PoC'den Ne Faydalar Elde Edebilirsiniz?

Bir AI PoC kullanmak aşağıdaki avantajları sağlar.

• Bir çabaya daha fazla kaynak ayırmadan önce potansiyel zorlukları belirlemek. Bir AI PoC, "hızlı başarısız olmanıza, daha iyi başarısız olmanıza" olanak tanır. Bir ekip üstesinden gelemeyeceği zorluklarla karşılaşırsa, tüm paydaşların yeniden bir araya gelmek veya aynı hedeflere başka yöntemlerle ulaşmak için hipotezi değiştirmek için zamanı olur.
• Uzun vadeli bir projeye dalmak yerine yenilikçi fikirleri küçük adımlarla test ederken iş risklerini en aza indirin.
• Veri toplama uygulamalarının iyileştirilmesi.
• Yatırımcıları ve diğer paydaşları gemiye almak.
• Zamandan ve kaynaklardan tasarruf. Bir AI PoC, iş veya süreçle ilgili sorunları ortaya çıkarabilir ve size tam ölçekli bir projeye başlamadan önce her şeyi düzeltmeniz için zaman verebilir.
• Uzmanlık oluşturmak ve gelecekte benzer projelerde başka bir ekip üyesine rehberlik edecek bilgi sahipleri yaratmak.
• Seçilen iş senaryosuna uygunluğunu anlamak için teknoloji yığınının daha küçük ölçekte test edilmesi.

Bir AI PoC'nin Günü Kurtardığı Portföyümüzden Örnekler

ITRex portföyünden PoC yaklaşımını daha da fazla takdir etmenize yardımcı olacak birkaç AI PoC örneğini burada bulabilirsiniz.

Makine Öğreniminin Tek Başına Çözüm Olmadığını Fark Etmek

Büyük bir kargo lojistik şirketi günde 10.000-15.000 sevkiyat gerçekleştiriyordu ve her sevkiyata operasyonları kapsayan konşimentolar ve faturalar eşlik ediyordu. Çalışanlar, tüm belgelerin manuel olarak işlenmesinden yoruldu. Şirket, taranan belgeleri işlemek ve farklı alanları tanımlamak için optik karakter tanımayı (OCR) kullanacak makine öğrenimi destekli bir çözüm oluşturmak istedi.

Müşteri, makine öğreniminin en iyi çözüm olduğuna inanıyordu, bu nedenle bu varsayımı test etmek için bir AI PoC ile ilerledik. Kısa süre sonra belgelerin farklı biçimlendirildiğini ve alanlar için kullanılan etiketlerin önemli ölçüde değiştiğini fark ettik; örneğin, yalnızca Yük Kimliği alanında 8 takma ad vardı. Sonuç olarak, makine öğrenimi modeli büyümeye devam etti. Yavaş ve verimsiz hale geldi. Ekibimiz bu modele dinamik bir algoritma (örn. farklı alan etiketlerinin sabit kodlandığı bir sözlük) eşlik etmeye karar verdi. Bu değişiklik, çözümün performansını önemli ölçüde iyileştirdi ve müşterinin zamandan ve paradan tasarruf etmesini sağladı.

Müşteri, AI PoC'yi atlamaya karar vermiş olsaydı, saf bir makine öğrenimi tabanlı modele ilişkin ilk fikirlerinin en uygun çözüm olmadığını anlamak için yedi ayını boşa harcamış olurdu. Bir AI PoC ile bu sonuca yalnızca iki ayda ulaştılar. Bu AI PoC'nin başarıyla tamamlanmasının ardından, manuel işleme yükünün yaklaşık %25'ini üstlenerek dört tür belgeyi işleyebilen bir MVP oluşturduk.

Meta'nın Veri Kullanımına İlişkin Kısıtlamaları Şaşırttı

Eğlence endüstrisindeki bir müşteri, bağımsız müzik sanatçıları için yapay zeka odaklı bir analitik platform oluşturmak istedi. Çözümün, veri toplamak için Facebook ve Instagram dahil olmak üzere sosyal medyayı taraması gerekiyordu. İnsanların sanatçılara karşı duygularını ölçmek için tüm bu bilgileri işleyecekti. Müzisyenler platforma kaydolabilir ve hangi sosyal medya davranışının başarıları için en faydalı olacağı konusunda geri bildirim alabilirler.

Fikri test etmek için bir AI PoC ile ilerledik. Sadece iki hafta sonra, Facebook ve Instagram'dan yukarıda açıklanan amaç için veri toplamanın imkansız olduğunu fark ettik. Tipik olarak, verilerin bir kısmı Graph API aracılığıyla alınabiliyordu. Bu nedenle, Meta'da doğrulanmış bir işletme hesabının yanı sıra, gerekli bilgilere erişebileceğimizi varsaydık. Ancak müşteri bize doğrulanmış bir işletme hesabı sağlayamadı ve Graph API'den gelen veriler bu çözümün çalışması için tek başına yeterli değildi.

Müşteri PoC'yi atlamaya karar vermiş olsaydı, keşif projesinde yaklaşık 20.000 $ harcamış olurlardı. Bu, çözümün ayrıntılı bir tanımını ve geliştirme maliyetlerinin tahminini içerecektir. Ancak bir AI PoC ile başlamayı seçtikleri için, önerilen çözümün Meta tarafından uygulanan veri erişim kısıtlamaları nedeniyle yürütülmesinin imkansız olduğunu anlayana kadar yalnızca yaklaşık 5.000 $ harcadılar.

İlk AI PoC'niz için Beş Adımlık Kılavuz

AI PoC'nizi başarıyla geçmek için takip edebileceğiniz beş adım. Ayrıca her adımla ilgili zorlukları da listeliyoruz.

1. Adım: Yapay Zeka ile Hangi Sorunları Çözmek İstediğinizi Belirleyin

Bir AI PoC uygulayarak tam olarak neyi başarmak istediğinizi belirtmeniz önemlidir. Seçilen kullanım durumunun yüksek değere sahip olması ve bu teknolojiyle en iyi şekilde ele alabileceğiniz bir şeyi temsil etmesi gerekir. Şüpheniz varsa, başlamak için iyi bir yer, alanınızdaki diğer kişilerin AI çözümlerini ne için kullandığına bakmaktır. Başka bir yol da işletmenizin karşı karşıya olduğu sorunları araştırmak ve bunları yapay zekanın potansiyeliyle karşılaştırmaktır.

Bir fırsatlar listesi topladıktan sonra, şu anda projeniz için en uygun olanı belirlemek için aşağıdaki soruları sorabilirsiniz.

• Çözmeyi düşündüğünüz problem yeterince spesifik mi? Başarıyı belirlemek için sonuçları değerlendirebilir misiniz?
• Bu sorunu başka teknolojilerle çözmeye çalıştınız mı?
• Bu projeyi sonuna kadar destekleyecek yeteneğe ve finansmana sahip misiniz? Şirket içinde uygun bir yetenek yoksa, dışarıdan özel bir ekip kiralayabilir misiniz?
• Sorun işinizi nasıl etkileyecek? Bu etki, çabalarınızı garanti edecek kadar önemli mi?
• Bu projeyi yöneticilerinize satabilecek misiniz? Kuruluşunuz böyle bir projeyi üstlenmeye hazır mı?
• Firmanızın zaten bir veri stratejisi var mı? Eğer öyleyse, bu proje ile nasıl uyumlu olacak?
• Bu sorunu çözmek için yapay zeka kullanmanın potansiyel riskleri ve sınırlamaları nelerdir?

İlişkili Zorluk

• Fazla değer katmayan veya yapay zekanın tüm potansiyelini kullanmayan bir kullanım durumu seçmek. Yapay zeka pahalı bir teknolojidir ve önemsiz bir durumu seçmek, alacağınızdan daha fazlasını harcamanız anlamına gelir. Harcamaları daha iyi anlamak için yapay zekayı uygulamanın maliyeti hakkındaki makalemize göz atın.

2. Adım: Verileri Hazırlayın

Artık probleminizi açıkça tanımladığınıza göre, AI algoritmaları için eğitim verilerini toplama ve hazırlama zamanı. Bunu şu şekilde yapabilirsiniz:

• şirketinizde hangi verilerin kullanılabilir olduğunu kontrol etme
• özel hazır uygulamalar veya kendi çözümünüzü kullanarak yarı sentetik veriler üretmek
• güvenilir sağlayıcılardan veri setleri satın alma
• açık kaynak verileri kullanarak
• amacınıza uygun verileri kazımak için insanları işe almak.

Kendinizi tek bir kaynakla sınırlamak zorunda değilsiniz. Yukarıda listelenen çeşitli seçeneklerin bir kombinasyonunu kullanabilirsiniz.

İlk veri taramasını çalıştırmak için veri bilimcilere başvurun. Aşağıdaki görevleri yerine getireceklerdir.

• Verileri yapılandırın
• Gürültüyü ortadan kaldırarak temizleyin
• Tablo verileri olması durumunda eksik veri noktalarını ekleyin
• Özellik mühendisliği gerçekleştirin (ör. veri alanları ekleme ve silme)
• Verileri birleştirme veya filtreleme gibi manipülasyonları uygulama

Veri bilimcileri, mevcut veri kümeleriyle istenen sonuçları elde edebilmeniz için ek verilerin nasıl toplanacağı veya AI PoC'nin kapsamının nasıl daraltılacağı konusunda size tavsiyelerde bulunabilir.

Veriler kullanıma hazır olduğunda, onu üç kümeye ayırın:

• Modelin öğrenmek için kullanacağı bir eğitim seti.
• Modeli doğrulamak ve eğitimi yinelemek için bir doğrulama seti.
• Algoritmanın performansını değerlendirecek bir test seti.

İlişkili Zorluklar

• Eğitim verileri tüm popülasyonu temsil etmemektedir. Bu durumda, algoritmalar yaygın durumlarda iyi performans gösterebilir ancak nadir durumlarda kötü sonuçlar verir. Örneğin, X-ışınlarını analiz eden bir sağlık hizmeti makine öğrenimi modeli, efüzyon gibi yaygın bozuklukları tespit etmede başarılı olabilir, ancak fıtık gibi nadir görülen bozuklukları tespit etmekte zorlanacaktır.
• Sınıf dengesizliği, bir sınıfı temsil eden vaka sayısı diğerinden önemli ölçüde fazla olduğunda, %99,9'a %0,1 oranında.
• Karma sınıflar gibi yanlış etiketleme (örneğin, bir bisikleti araba olarak etiketleme).
• Eğitim veri setinde yüksek gürültü.
• Saf sınıf ayrımına ulaşmada zorluk. Bu, eğitim setindeki bazı veriler belirli bir sınıf altında doğru şekilde sınıflandırılamadığında olur.

3. Adım: Çözümü Tasarlayın ve Oluşturun veya Satın Alın

Muhtemelen modeli kendiniz mi oluşturmalısınız yoksa mevcut bir çözümü tedarik edip edemeyeceğinizi merak ediyorsunuz. Sıfırdan bir yapay zeka modeli oluşturmanın mantıklı olduğu anlar işte burada.

• Çözümünüz yenilikçi ve mevcut bir standarda uymuyor.
• Hazır çözümlerin özelleştirilmesi maliyetlidir.
• En yakın hazır model aşırıdır ve gerçekte ihtiyaç duyduğunuzdan çok daha fazlasını yapar.

Modeli satın alma ve özelleştirme maliyetleri sıfırdan oluşturmaktan daha düşükse, hazır bir model satın almayı düşünün.

AI algoritmasını sıfırdan oluşturmaya karar verirseniz, doğruluğu üzerinde daha fazla kontrole sahip olursunuz. Görevi tamamlamak daha uzun sürecektir, ancak iş probleminize ve dahili süreçlerinize göre uyarlanacaktır. Harici yazılımı barındırmak için sisteminizde değişiklik yapmanız gerekmez.

Algoritma eğitimi ve uygulama altyapısı ile ilgili olarak, yerel kaynakları kullanmak yerine buluta güvenebilirsiniz. Size en uygun olana karar verirken göz önünde bulundurabileceğiniz dört parametre vardır.

1. Güvenlik. Konu güvenlik olduğunda verileriniz çok hassassa, her şeyi şirket içinde tutmanız daha iyi olur.
2. İş yoğunluğu. İşlem yükü oldukça ağırsa, bulutu tercih edin.
3. Maliyetler. Size neyin daha pahalıya mal olacağını değerlendirin: kaynakları yerel olarak edinmek mi yoksa zaman içinde bulut kullanımı için ödeme yapmak mı?
4. Ulaşılabilirlik. Çözümü yalnızca yerel olarak kullanacaksanız, şirket içi sunucularınıza güvenebilirsiniz. Farklı coğrafi konumlardan erişilebilir olması gerekiyorsa, bulutu düşünmeye değer.

Her yaklaşımın yararları ve sakıncaları vardır. Sağlık sektöründe faaliyet gösteriyorsanız, blogumuzdaki sağlıkta bulut bilişim yazımızda açıkça anlatılanlar var. Aksi takdirde, algoritma eğitimi için en iyi teknoloji yığınını seçmek üzere AI uzmanlarımıza ulaşmaktan çekinmeyin.

İlişkili Zorluklar

• Uygun eğitim eksikliği. Bu, zayıf model genellenebilirliği gibi sorunlara neden olur; bu, modelin eğitimde görmediği veriler üzerinde doğru tahminler yapmayacağı anlamına gelir. Tıp sektöründeki X-ışını görüntü analizine geri dönersek, bir algoritma en son teknoloji taramalarla yakalanan yüksek kaliteli görüntüleri başarılı bir şekilde analiz edebilir, ancak eski makineler tarafından oluşturulan taramalara uygulandığında yine de başarısız olabilir.
• Bazıları güncelliğini yitirmiş veya özel teknolojilerle desteklenen mevcut sistemlerle entegrasyon.
• Uygun bir model mimarisi bulamamak (örn. eldeki sorun için doğru makine öğrenimi modelini seçememek).
• Seçilen mimarinin kapasitesi, modelin gereksinimlerini karşılayamıyor.
• Girdi verileri değişkendir, bu da modelin sık sık yeniden eğitilmesi gerektiği anlamına gelir.
• Modelinizin görevlerini yerine getirmek için gerektirdiğinden daha fazla kaynak kullanmak. Basit bir modeli çalıştırmak için güçlü bir sunucuya yatırım yapmaya gerek yoktur.

4. Adım: AI PoC'nin Değer Yaratma Potansiyelini Değerlendirin

Bu adım, AI PoC'nin beklentileri karşılayıp karşılamadığını değerlendirmekle ilgilidir. Değerlendirmeyi gerçekleştirmenin birkaç yolu vardır.

• Anahtar performans göstergelerinize (KPI'lar) geri dönün ve çözümü bunlara karşı test edin. Bu faktörler doğruluk, müşteri memnuniyeti, hız, esneklik, adalet ve güvenliği içerebilir.
• AI PoC dağıtımından önce sisteminizin nasıl çalıştığına ilişkin verileri toplayın. Bu, belirli bir manuel görev için harcanan zamanı ve hata sayısını içerebilir. Ardından, PoC'nin etkisini değerlendirmek için bilgileri kullanmalısınız.
• Çözümün performansını, bu tür bir sorun için veya daha geniş bir sektör için ölçüt olarak kabul edilen diğer ürünlerle karşılaştırın. Örneğin, görüntü sınıflandırmasıyla ilgili sorunlar için bir kıyaslama, ImageNet gibi popüler veri kümelerinde doğru sonuçlar veren bir model olacaktır.
• Memnuniyet düzeylerini ölçmek ve neyin eksik olduğunu belirlemek için odak grupları veya çevrimiçi anketler yoluyla kullanıcı geri bildirimi toplayın.
• Bu çözümün kuruluş üzerindeki mali etkisini anlamak için bir maliyet-fayda analizi yapın.

İlişkili Zorluklar

• Değerlendirmenizde hata yapmak. Hesaplamalar sırasında basit bir matematik hatası veya iş potansiyelinin tahmin edilmesiyle ilgili bir hata olabilir.

5. Adım: Daha İyi Sonuçlar İçin Yapay Zeka PoC Üzerinde Yineleme Yapın veya Ölçeklendirin

Önceki adımda aldığınız sonuçlar eşit değilse, çözümü değiştirmeyi ve tüm süreci yinelemeyi düşünebilirsiniz. ML algoritmasında değişiklikler yapabilir ve her ayarlamada performansı ölçebilirsiniz. Ayrıca farklı donanım bileşenleri veya alternatif bulut hizmeti modelleri ile denemeler yapabilirsiniz.

AI PoC'nin performansından memnunsanız, farklı yönlerde ölçeklendirme üzerinde çalışabilirsiniz. İşte birkaç örnek.

• PoC'yi diğer iş durumlarına uygulayın. İşletmenizde bu yeni çözümün diğer uygulamalarını arayın. Örneğin, AI'yı bir kestirimci bakım uygulaması olarak test ediyorsanız, onu diğer ilgili senaryolara uygulamayı deneyebilirsiniz.
• Altyapıyı ölçeklendirin. Bu yazılımı çalıştırmak için kullanılan teknolojiyi gözden geçirin. Daha fazla işlem gücü veya daha fazla veri depolama kapasitesi ayırabilir misiniz? Bu tür değişiklikler, daha fazla veri kullanmanızı, gecikmeyi azaltmanızı ve belki de sonuçları gerçek zamanlı olarak sunmanızı sağlayacaktır. Ayrıca gelecekte darboğaz olasılığını en aza indirecektir.
• PoC çözümünü optimize edin. Bir önceki adımda makul sonuçlar almış olsanız bile doğruluğu artırmanın yollarını aramaya değer olabilir. Algoritmalarınızı yeni veriler veya daha doğru şekilde etiketlenmiş veriler kullanarak eğitmeye devam edebilirsiniz. Ya da daha iyi sonuçlar elde etmek için ayarlamalar ve değişiklikler yapmayı deneyebilirsiniz.

PoC aşamasının ardından yapay zekayı şirket çapında benimsemeye karar verirseniz, yapay zekayı kuruluşunuzda nasıl uygulayacağınıza ilişkin kılavuzumuzda faydalı ipuçları bulabilirsiniz.

İlişkili Zorluklar

• Mimari dikkatlice düşünülmemiş. Çözüm, 10.000 kullanıcıyla iyi çalışabilir, ancak hedef kitle 100.000'e ulaştığında çökebilir.
• Model, yapay zeka çözümünü ölçeklendirmeye çalıştığınızda kendini gösteren hatalar içeriyor
• Modeli, amaçlandığı durumlar dışındaki diğer iş durumlarına uygulamak. Örneğin, bir bahçe el arabası montajına yönelik bir çözüm, motorlu büyük bir bahçe el arabası inşa edebileceğinden, montaj kamyonlarına uygulanamaz.

Sonuçlandırmak

Yapay zekayı uygulamaya gelince, küçük başlayın ve yönetilebilir kalın. Başarıyı ölçmek için tanımlanmış hedefler ve metriklerle net bir iş gerekçeniz olduğundan emin olun. Ve bu makalenin başında sunulan durumlar dışında her zaman bir AI PoC oluşturmayı düşünün. Bu, tam olarak devreye girmeden önce olası engelleri belirlemenize ve beklentileri karşılamayabilecek bir çözüme büyük bir finansal yatırım yapmanıza yardımcı olacaktır.

Kuruluşunuzda yapay zekayı uygulamak istiyor ancak iş fikrinizin uygulanabilir olup olmadığından emin değil misiniz? Temasta olmak! Ekibimiz, fikrinizi pratikte test etmek için bir PoC yürütmenize yardımcı olacaktır.

İlk olarak 9 Ocak 2023'te https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı.