Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor? | İş dünyasında yapay zeka #65

Şirketinizde yeni bir projeyi hayata geçirirken yapay zekanın yeteneklerinden yararlanmak ister misiniz? Yapay zeka, bireysel görevlerin yürütülmesini kolaylaştırarak hem kavramsal aşamayı hem de proje faaliyetlerinin mevcut ve geçmiş sonuçlarının analizini kolaylaştırabilir. Ancak projenin uygulanması sırasında her zaman yapay zeka yardımını tercih etmeye değer mi? Bir yapay zeka projesinin karlılığı nasıl değerlendirilir? Veri ve uzman eksikliğiyle nasıl başa çıkılır? Yaygın tuzaklardan kaçınmaya nereden başlamalı? Okumaya devam edin ve yapay zeka kullanan projelerde hangi zorlukların bulunduğunu öğrenin.

Yapay zeka projesini iş stratejinize etkili bir şekilde nasıl entegre edebilirsiniz?

Gartner araştırması, 2030 yılına kadar proje yönetimi görevlerinin %80'inin yapay zeka tarafından gerçekleştirileceğini söylüyor. Görevleri tamamlamak için yapay zeka kullanan projelerin yüzdesinin nasıl görüneceğini zaman gösterecek. Ancak yapay zekanın bir şirketin operasyon stratejisine nasıl entegre edileceğini zaten düşünmeye değer.

İlk adım bu teknolojinin potansiyelini ve sınırlamalarını anlamaktır. Yapay zeka, eğilimleri ve kalıpları analiz etmede iyi iş çıkarıyor ancak çok adımlı akıl yürütme ve ahlaki karar verme gibi konularda başarısız oluyor. Heyecan verici görseller yaratır, ancak markanın imajına uygun materyalleri tutarlı bir şekilde üretmesini sağlamak önemli bir beceri gerektirir. Bu nedenle bir yapay zeka projesi üzerinde çalışmaya başladığımızda, diğer projelerle karşılaştırılabilir bir olasılıkla onun somut, ölçülebilir sonuçlar üretip üretmeyeceğini varsayamayız.

Bu nedenle iyi bir başlangıç ​​noktası, artıları ve eksileri analiz etmektir:

• Yapay zeka proje uygulamasının çeşitli aşamalarının toplam maliyeti nedir?
• Bir yapay zeka projesinin iş etkisini değerlendirmek için hangi KPI'lar tanımlanmalıdır?

Bu sorulara güvenilir bir yanıt bulmak için en iyisi, önemli değer sağlayan, kolayca ölçülebilir ve şirketin stratejisine uyacak basit yapay zeka projelerini seçmektir. Kurye hizmetleri sunan bir girişim örnek olarak verilebilir. Amacı müşteri hizmetlerini geliştirmek ve tedarik zinciri esnekliğini arttırmaktır. Örneğin basit ama değerli bir yapay zeka projesi, müşteri sorularını yanıtlayan bir sohbet robotunun uygulamaya konulmasıdır. Böyle bir sanal asistan, geleneksel bir çağrı merkezine göre daha fazla talebi karşılayarak, sorulara hızlı yanıtlar ve tutarlı iletişim kalitesi sayesinde müşteri memnuniyetini artıracaktır. Buna karşılık, kurye rotalarını optimize eden gelişmiş bir sistem, teslimat esnekliğini artırma hedefine uyuyor ancak karmaşık ve çok daha yüksek risklere sahip.

Başlangıç ​​yapay zeka projeleri belirlendikten sonra startup, örneğin yapay zeka projesinin uyması gereken bütçe açısından bunların fizibilitesini değerlendirmelidir.

Yapay zeka proje bütçeleme. Temel zorluklar

Kullanıma hazır bir SaaS veya Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) çözümü veya "hazır yapay zeka" olarak adlandırılan uygulamanın birçok avantajı vardır. Bunlardan biri, aracı kullanmanın öngörülebilir maliyeti ve bir yapay zeka projesinin uygulanmasının nispeten tahmin edilmesi kolay maliyetidir. Aşağıdakiler gibi çözümler arasından seçim yapabilirsiniz:

• Intercom Fin, Chatbot.com'dan LiveChat, Drift veya FreshChat gibi müşteri hizmetlerine yönelik sohbet robotu,
• Cortex, Buffer veya Lately ile pazarlama mesajlarının erişimini artırmak için sosyal medya analitiği veya
• Microsoft Power BI, Tableau veya daha az karmaşık görevler için Google dokümanlarıyla entegre olan Google Bard ile iş verileri analizi.

Daha büyük ölçekli yapay zeka projelerinin maliyetleri genellikle hafife alınabilir. Özellikle veri toplama ve hazırlama için gereken kaynaklar ve zaman söz konusu olduğunda. Örneğin, IBM'den Arvind Krishna'ya göre yapay zeka öğrenimine yönelik veri hazırlama aşaması, bir projenin süresinin %80'ini oluşturabilir.

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

Üstelik bir proje için kişiselleştirilmiş yapay zeka modellerine ne kadar çok ihtiyaç duyarsak, o kadar niteliksel veri toplamamız gerekir. Örneğin, öğrenme için derin sinir ağları yüzbinlerce örnek gerektirir. Bu da bu kadar büyük veri setlerinin elde edilmesi ve temizlenmesinin maliyetini gündeme getiriyor. Neyse ki, yapay zekanın hızlı gelişimi, giderek daha fazla yapay zeka projesinin, özel bir modelin maliyetli bir şekilde öğrenilmesine gerek kalmadan uygulanabileceği anlamına geliyor.

Bununla birlikte, bir yapay zeka projesi planlayan bir şirketin yalnızca çözüm geliştirme aşamasını değil, aynı zamanda bakım, güncelleme veya yeni veri toplama maliyetleri de dahil olmak üzere verilerin hazırlanmasını ve sistemin sürekli çalışmasını da dikkate alması gerekir. Ancak o zaman yapay zekaya yapılan yatırımın gerçek getirisini değerlendirebilirsiniz.

Yapay zeka projelerinde veri yönetimi sorunları. Bilmen gereken

Yapay zeka projelerindeki en önemli zorluk verilerdir; bunların kullanılabilirliği, miktarı ve kalitesi. Peki ne yapmalı? Bir yapay zeka projesine başlamadan önce şunları yapmanız gerekir:

• Şirketin hangi verilere sahip olduğunu, hangi biçimde saklandığını ve nereden geldiğini dikkatlice inceleyin,
• Altyapıyla ilgilenmek ve şirket içi veri toplama süreçlerini geliştirmek,
• Tedarik yetersizse harici veri kümeleri satın almayı veya kitle kaynak kullanmayı düşünün.

Yaygın bir sorun, verilerin birden fazla sistem ve formata dağılmış olmasıdır. Bunları birleştirmek, temizlemek ve yapay zeka öğrenimine hazırlamak zor olabilir. Yapay zeka ekibinin BT departmanı veya veri analistleriyle yakın çalışması iyi bir uygulamadır. Birlikte doğru altyapının ve veri toplama süreçlerinin mevcut olmasını sağlamalıdırlar.

Yapay zeka projelerinde teknik ve güvenlikle ilgili zorluklar

Yapay zeka yalnızca makine öğrenimi algoritmaları değildir. Bunların pratikte çalışabilmesi için eksiksiz bir BT altyapısına ihtiyaç vardır. Bu arada, yeni yapay zeka sistemlerini bir şirketin mevcut sistemlerine entegre etmek zor olabilir. Çoğu zaman eski iş sistemlerinin uyarlanmasını gerektirir; bu da birçok şirket için önemli yükseltme maliyetleri anlamına gelir.

Ayrıca yapay zeka projeleri veri bilimi ve veri mühendisliği alanlarında uzmanlık gerektirir. Bu arada dünya bu alanda uzman sıkıntısı çekiyor. McKinsey'in “Teknoloji Trendleri Görünümü 2023” raporuna göre iş ilanlarının mevcut uzmanlara oranı 7'ye 100 olup talep sürekli artıyor.

Veri güvenliği konusu da önemsiz değildir. Yapay zeka sistemleri, sızıntıya karşı uygun şekilde korunması gereken büyük miktarda hassas bilgiyi işler. Bu arada veri ihlalleri son yıllarda önemli ölçüde arttı. Dolayısıyla bu, yapay zeka projelerini uygularken akılda tutulması gereken bir diğer önemli risktir.

Girişimciler için yapay zekadaki temel yeterlilikler. Hangi zorluklarla karşılaşabilirsiniz?

Bir yapay zeka projesinin uygulanmasının önündeki ortak engel, yöneticiler ve iş karar vericileri arasında yapay zeka konusundaki yetersiz bilgi olabilir. Teknolojinin yeteneklerini derinlemesine anlamadan belirli projelerin uygulanabilirliğini değerlendirmek ve sağlam kararlar vermek zordur. Bu nedenle yöneticilerin yeni teknolojiler alanındaki bilgilerini geliştirmeye yatırım yapmak çok önemlidir.

Mevcut çalışanların yeniden eğitilmesi de yardımcı olabilir. "Vatandaş veri analistleri" ("Vatandaş veri bilimcileri") olarak adlandırılanlardan giderek daha fazla bahsediliyor. Bu uzmanlar, günlük olarak karşılaştıkları belirli iş sorunlarını çözmek için en son teknolojilerden yararlanırlar. Çalıştıkları sektör hakkında oldukça bilgilidirler. Bir yapay zeka projesi üzerinde çalışan ekibin parçası olarak, yapay zeka uzmanlarının sektöre özel soruları yanıtlayarak uygulama sorunlarına odaklanmasını sağlarlar.

Yapay zeka önerilerini değerlendirme ve karar verme gibi teknik becerilerin yanı sıra liderlik ve stratejik düşünme gibi sosyal beceriler de önemlidir. Bu, şirketlerdeki yapay zeka becerileri eksikliğini gidermenin başka bir yoludur.

Yapay zeka proje başarısını analiz etmek. Yatırım getirisini ölçerken hatalardan nasıl kaçınılır?

İnternette yapay zeka projelerinin %87'sinin hiçbir zaman üretim aşamasına ulaşmadığına dair asılsız (ve muhtemelen doğru olmayan) bir söylenti dolaşıyor. Başarılı projelere ilişkin güvenilir çalışmalara erişemesek de, başarıyı ölçme yollarının erken tanımlanması, yapay zeka uygulamasının gerçek etkisini değerlendirmenin anahtarıdır.

Burada iyi bir uygulama küçük ölçekli bir deneydir. Yapay zeka performansının örneğin rastgele bir kullanıcı örneği üzerinde test edilmesini ve sonuçların standart bir çözüm kullanan bir kontrol grubuyla karşılaştırılmasını içerir. Böyle bir A/B testi, yeni yapay zeka sisteminin dönüşümlerde veya müşteri memnuniyetinde artış gibi beklenen sonuçları getirip getiremeyeceğini doğrulamanıza yardımcı olur.

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

A/B testi, yapay zeka uygulamasından sonra bile periyodik olarak tekrarlanmaya değer çünkü modeller, sorunların çözümünde doğruluk ve alaka düzeyini kaybedebilir. Bu, ortaya çıkan anormallikleri hızlı bir şekilde tanımlamanıza ve beklenen iş sonuçlarını sunmaya devam edecek şekilde sistemi yeniden kalibre etme ihtiyacını hızlı bir şekilde belirlemenize olanak sağlayacaktır.

Özet

Yapay zeka muazzam fırsatlar sunarken, bu alandaki projeler de önemli zorluklar taşıyor. Başarılı olmak için yapay zekanın maliyet ve faydalarını fizibil bir şekilde değerlendirmeniz, veri toplama ve kaliteyle ilgilenmeniz, şirket içi yetkinlikleri geliştirmeniz ve yeni teknolojilerin kademeli olarak uygulanmasına güvenmeniz gerekir. Uygulamaların somut iş etkisini ölçmek ve ortaya çıkan sorunlara hızlı bir şekilde tepki vermek de çok önemlidir. Ancak o zaman yapay zeka, şirket için bir tehdit olmaktan ziyade bir gelişme haline gelecektir.

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?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?