Yapay Zeka Uygulamasının Risklerini Yönetmek

Dijital dönüşümün ticari alanda önemli bir moda kelime haline geldiği bir dönemde, dünyanın her yerindeki şirketler gelişen teknoloji trendlerine ayak uydurmaya çalışıyor. Bu şirketler, kendi sektörlerinde öncü konumlarını sağlamlaştırma çabası içinde, satış, pazarlama, insan kaynakları yönetimi ve daha birçok alanda en yeni yapay zeka araçlarını uygulayarak kendilerini optimize etmeye ve başarılarını artırmaya çalışıyor. Yapay Zekanın veri işleme, analiz ve otomasyona yönelik muazzam potansiyeli göz önüne alındığında, anlaşılır bir şekilde öyle.

Ancak gerçekte yapay zeka destekli iş araçlarıyla başarıya ulaşmak, çoğu zaman başlangıçta göründüğünden daha zorludur ve bu yolculuğa çıkmaya karar vermeden önce farkında olunması gereken çeşitli riskler vardır. Bu makalede, yapay zekanın iş dünyasında kullanılmasıyla ilişkili bazı riskleri inceleyeceğiz ve yapay zeka odaklı teknolojileri kuruluşunuzda başarılı bir şekilde uygulamanıza yardımcı olabilecek çözümler sunacağız.

1. Gölge Yapay Zeka

Yapay Zekanın iş dünyasına ilk kez tanıtılmasından bu yana, onun gücünden yararlanabilecek araçların geliştirilmesinde gerçek bir patlama yaşandı. Artık, her iş departmanındaki işlevleri yerine getirmek için mevcut olan bu kadar geniş bir yapay zeka araçları yelpazesiyle, gölge yapay zeka, dünyanın her yerindeki iddialı şirketler için acil bir endişe haline geliyor. Ama bu tam olarak nedir?

Shadow AI, bir kuruluşun CTO'su (Baş Teknoloji Sorumlusu), CIO'su (Baş Bilgi Sorumlusu) veya BT departmanı tarafından onaylanmamış veya onaylanmamış yapay zeka araçlarının kullanımını tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Gölge yapay zeka, çalışanların günlük sorumluluklarında kullanmak üzere üstlendikleri yapay zeka araçlarını etkili bir şekilde kapsar.

Gölge yapay zekanın riskleri oldukça büyüktür. Bireylerin bir kuruluş genelinde çeşitli farklı yapay zeka araçlarını kullanmasına izin verdiğinizde, sonunda yapay zekanın uygulanma şeklinin tutarsız doğası nedeniyle veri parçalanmasıyla ilgili sorunlarla karşılaşacaksınız. Bu, çalışanların güncel olmayan veya yanlış verilerden yararlanmasına neden olabilir ve duruma bağlı olarak küçükten potansiyel olarak felakete kadar değişen hatalara yol açabilir.

Gölge yapay zekadan kaynaklanan aksaklıkları önlemek için, yapay zeka araçlarını kuruluşunuzda uygulamaya çalışmadan önce bununla mücadele edecek önlemleri almak akıllıca olacaktır. Özellikle kuruluşunuzda sağlam bir yapay zeka yönetişim çerçevesi oluşturmalısınız. Yapay zeka araçlarının benimsenmesi ve kullanılmasına yönelik süreçlerin ve prosedürlerin ana hatlarını net bir şekilde belirleyerek, yeni araçların uyumlu bir bütünün parçası olarak sorunsuz bir şekilde uygulanmasını sağlamaya yardımcı olabilirsiniz. Bu, veri varlıklarını daha etkili bir şekilde yönetmenize ve parçalanmayı önlemenize olanak tanır.

2. Veri Gizliliği ve Güvenliği

Bir yapay zeka aracının yalnızca onu beslediğiniz veriler kadar iyi olduğu sıklıkla söylenir. Bu kesinlikle doğrudur ancak bu verilerin doğası ve bunları işlemek için yapay zeka araçlarına güvenilip güvenilemeyeceği hakkında çok az şey söylenmektedir.

Şirketler genellikle veritabanlarında önemli miktarda müşteri ayrıntısına erişebilir; bunların tümü hassas kabul edilir. İnsanların verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda her zamankinden daha fazla endişe duyduğu mevcut ortamda, kuruluşunuzun itibarı, hassas verileri koruma ve müşterilere ve müşterilere gizlilik ve güvenlik güvencesi sağlama yeteneğinize bağlıdır. Ancak yapay zeka araçlarını kullanırken böyle bir güvence sağlamak zor olabilir.

Veri ihlalleri dünya çapındaki şirketler için sürekli olarak sorunlara neden oluyor ve bazı durumlarda suçlu yapay zeka destekli araçlar oluyor. Belirli bir yapay zeka aracının kullandığı şifrelemeye, kimlik doğrulama süreçlerine ve API'lere (Uygulama Programlama Arayüzleri) bağlı olarak hassas veri varlıkları ihlallere karşı savunmasız olabilir. Ayrıca araçlar yanlış yapılandırılmış olabilir veya uygulamanın kodunda hassas verilerin gizliliğini ve güvenliğini riske atabilecek güvenlik açıkları bulunabilir. Son olarak bazı yapay zeka araçları veri düzenlemelerine uygun şekilde çalışmayabilir. Bu, işletmenizin itibarını ve geleceğini tehlikeye atabilir, bu nedenle bu tür sorunlara karşı önlem almalısınız.

Zarar verici ihlalleri önlemek için, yeni yapay zeka destekli araçları uygulamaya çalışırken veri güvenliğine en baştan öncelik verilmelidir. Bu, yapay zeka teknolojilerini seçmekten sorumlu bir ekip oluşturmak ve bu teknolojilerin uygulamadan önce değerlendirilmesi gereken kapsamlı bir süreç oluşturmak anlamına gelir. Yeni araçların, örneğin şifreleme protokollerinin gerekli standartta olup olmadığını ve GDPR tarafından belirtilenler gibi veri düzenlemelerine uyup uymadıklarını belirlemek için kapsamlı bir şekilde incelenmesi gerekiyor. Bu önlemleri alırken, kullanım için güvenli yapay zeka araçlarını seçebilir ve ihlal riskini sınırlandırabilirsiniz.

3. Çalışan Becerisi ve Direnci

Yeni araçlardan gerçek değer elde etmek için, bunları mümkün olan her fırsatta kullanmaya çalışmanız gerekir; bunu yapmak, maksimum verimlilik için dahili süreçleri gerçekten optimize etmenizi sağlayacaktır. Elbette bunu söylemek kulağa hoş geliyor, ancak işinize yeni bir yapay zeka teknolojisi eklemek başka bir şey, onu bir kuruluş genelinde etkili bir şekilde kullanmak tamamen başka bir şey.

İşletmeler yeni yapay zeka teknolojilerini şirket çapında uygulamaya çalıştıklarında genellikle çalışanların beceri düzeyleriyle ilgili sorunlarla karşılaşıyorlar. Durumun böyle olması mantıklıdır; sonuçta bunlar tartıştığımız son teknoloji araçlardır ve belirli bir yazılım parçasını kullanması gereken herkes, onu en iyi şekilde kullanmak için gereken tam yeterliliklere sahip olmayacaktır. Ancak kontrol edilmezse, çalışanların hayal kırıklığına uğraması ve yeni araçların uygulanmasına direnmeye başlaması nedeniyle bu sorun hızla kontrolden çıkabilir. Bu, araçların yanlış kullanılmasına veya tamamen bir kenara atılmasına yol açarak optimizasyon çabalarınızı sekteye uğratabilir.

Buradaki çözüm, günlük operasyonlarında yapay zeka araçlarını kullanması gereken çalışanların kapsamlı bir şekilde işe alınmasıdır. İdeal olarak bu, şirket ağı aracılığıyla öğrenme materyalleri ve temel bilgilerin sağlanması yoluyla uygulama süreci başlamadan önce başlamalıdır. Bunu takiben çalışanlara, çalışanların yeni yapay zeka araçlarıyla hızlı bir şekilde yetkinliğe ulaşmasını sağlayan, an be an rehberlikle faydalı katmanlar sağlayabilen dijital benimseme platformu gibi sağlam bir gerçek zamanlı öğrenme çözümü sağlanmalıdır. Ek olarak, işe alım süreci boyunca geri bildirim ve yardıma izin verecek şekilde çalışanlar ve yönetim arasındaki açık iletişim kanallarının ana hatlarını çizmek akıllıca olacaktır.

4. Makine Öğrenimi Önyargıları

Yapay zekanın inanılmaz gücü, öğrenme ve farklı sorunlara çözüm sağlamak için verileri işleme, analiz etme ve bunlardan çıkarım yapma yeteneğinde yatmaktadır. Ancak bunun bir dereceye kadar iki ucu keskin bir kılıç olduğunu belirtmek önemlidir. Yapay zeka yalnızca geçmiş verilere dayanarak eğitilebildiğinden, makine öğrenimi önyargıları önemli bir risk oluşturur.

Yapay zeka yanlılığı olarak da adlandırılan makine öğrenimi yanlılığı, bir yapay zeka algoritmasının, makine öğrenimi süreci sırasında geçmiş verilerden hatalı sonuçlar çıkarması ve bunun da yanlı sonuçlar üretmesine yol açması durumunda ortaya çıkar. Bu, ilgili yapay zeka araçlarının nerede uygulandığına bağlı olarak her türlü komplikasyona yol açabilir. Örneğin, müşteriler veya alıcılar için ayrımcı fiyatlandırma sonuçlarına veya iş başvurusunda bulunanları değerlendirirken adil olmayan seçim sonuçlarına yol açabilir. Bu tür hatalar, bir şirketin itibarı üzerinde, büyüme ve gelişme girişimlerini sekteye uğratabilecek önemli derecede zararlı bir etkiye sahip olabilir.

Makine öğrenimi önyargılarını önlemek için yapay zeka araçlarının nasıl eğitildiğine ve bakımına dikkat edilmesi önerilir. Bu, yapay zekanın hatalı sonuçlara varmasını engellemeyi amaçlayan açık kurallar ve prosedürler belirlemek anlamına gelir. Eğitim süreci sırasında yapay zekayı dengelemek için çeşitli veriler sağlanmalı ve yapay zeka araçlarının doğru şekilde kullanılmasını sağlamak için etik kurallar uygulamaya konmalıdır. Ek olarak, yapay zeka araçları yakından izlenmeli ve düzenli önyargı değerlendirmelerinin gerçekleştirilmesi için net ölçümler oluşturulmalıdır.

Yapay zeka modellerini seçmeden önce dikkatlice değerlendirerek ve ardından bu modelleri doğruluğu göz önünde bulundurarak eğiterek, dağıtarak ve değerlendirerek, yapay zeka araçlarının hem adil hem de şeffaf bir şekilde uygulanmasını sağlayabilirsiniz.

Sonuç

Büyük veri, analitik ve dijital dönüşüm çağında, yapay zeka araçlarının sunduğu potansiyelin yadsınamaz bir cazibesi vardır; çünkü bu araçlar, sürecinizi diğer teknolojilerin yapamayacağı şekilde optimize etmenize olanak sağlar.

Ancak aynı zamanda bu araçları kullanmanın olası yararları konusunda da kör olmamak önemlidir. Yapay zeka, işinizi yeni boyutlara taşımanıza yardımcı olacak güce sahip olduğu gibi, yanlış kullanıldığında kafa karışıklığı yaratma ve kuruluşunuzun itibarına zarar verme gücüne de sahiptir. Yapay zeka araçlarından maksimum değer elde etmek için doğru uygulama çok önemlidir ve bu, teknolojiyle ilişkili risklerin yönetilmesi anlamına gelir.

Gölge AI, Veri Gizliliği, çalışanların beceri boşlukları ve makine öğrenimi önyargılarının tümü, AI uygulamasında mevcut engellerdir, ancak bunlar aşılamaz olmaktan çok uzaktır. Yapay zeka modellerini dikkatlice seçerek, eğiterek ve izleyerek ve çalışanları kapsamlı bir şekilde işe dahil ederek Yapay Zeka kullanımına elverişli bir ortam yaratabilirsiniz. Böylelikle süreçleri etkili bir şekilde optimize edebilecek, daha fazla verimlilik ve üretkenlik elde edebilecek ve sonuçta kuruluşunuzu sektöründe ön sıralara taşıyabileceksiniz.

-