Şirketlerin Hedeflerine Ulaşmalarına Yardımcı Olmak İçin Yapay Zeka Teknolojilerini Entegre Edin

AI, daha önce akıl almaz birçok olasılığı mümkün kılan bir modern bilim harikasıdır. Yapay zeka sayesinde sektördeki birçok şey daha verimli ve üretken hale geldi.

Yapay zekanın iş dünyasındaki rolünden bahsetmişken, ticari dünyada geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. AI, sıradan olandan muhteşem olana kadar çeşitli sektörlerdeki her ticari faaliyeti etkiliyor. Yapay zeka teknolojileri, yaygın olarak mevcut oldukları için rekabet avantajını korumanın yollarını arayan firmalar için giderek daha önemli hale geliyor.

Aşağıda, iş prosedürlerimizi değiştiren bazı AI istatistikleri verilmiştir.

• Fortune Business Insights'a göre , 2021 için küresel AI pazarı 47.47 milyar dolar ve tahmin döneminde %33.6'lık bir CAGR'de 2028 yılına kadar 360.36 milyar dolara çıkması bekleniyor.
• Gartner'a göre , işletmeler arasında yapay zeka kullanımındaki artış, 2021'de 2,9 trilyon dolarlık iş değeri ve 6,2 milyar saatlik iş üretkenliği yaratacak.
  
• Yapay zeka iş değeriyle ilgili başka bir Gartner tahmini , benimsemenin önündeki en az erken engelle iş katma değerine göre en büyük yapay zeka türü olarak karar desteği/büyütmeyi vurgular. Tahmin, karar desteğinin/büyütmenin 2030 yılına kadar diğer yapay zeka girişim türlerini aşarak küresel yapay zeka kaynaklı iş değerinin %44'ünü oluşturacağını öngörüyor.

• Forbes'a göre , işletmelerin %83'ü yapay zekanın günümüzde işleri için stratejik bir öncelik olduğuna inanıyor.
  
• Yapay zekanın iş dünyasında artan rolüne rağmen, birçok firmanın geliştirme ve uygulama zorlukları var ve bu yapay zeka sorunlarının çözülmesi gerekiyor . Bu blogda, AI teknolojisini entegre etmek için altı adımlı metodolojiyi ve AI'nın işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olabilecek faydalarını öğreneceksiniz.

Şimdi şirket hedeflerine ulaşmak için teknolojilerin uygulanmasına geçelim.

AI Teknolojisi Uygulaması

1. Teknolojiye aşina olun

Şirketler, bir yapay zeka programına katılmadan önce, öncelikle hangi teknolojilerin belirli türdeki faaliyetleri yürüttüğünü, bunların güçlü yanlarını ve sınırlarını belirlemelidir. Örneğin, iş dünyasındaki bazı yapay zeka örnekleri, Robotik süreç otomasyonu ve kural tabanlı uzman sistemlerdir, bunların ikisi de nasıl çalıştıkları açıktır, ancak ikisi de öğrenme ve gelişme yeteneğine sahip değildir.

Öte yandan derin öğrenme, muazzam miktarda etiketlenmiş veriden bilgi çıkarma konusunda mükemmeldir, ancak bunu nasıl yaptığını anlamak neredeyse imkansızdır. Bu, düzenleyicilerin bu tür seçimlerin neden yapıldığını bilmek istediği finansal hizmetler gibi yüksek düzeyde düzenlenmiş alanlarda sıkıntılı olabilir.

Birçok şirket, iş için yanlış teknolojiyi takip ederek zaman ve para harcıyor. Öte yandan şirketler, hangi teknolojilerin belirli ihtiyaçları en iyi şekilde karşılayacağını, hangi satıcıların ilgileneceğini ve çeşitli teknolojiler hakkında kapsamlı bir anlayışa sahiplerse bir sistemin ne kadar hızlı uygulanabileceğini değerlendirmek için daha iyi bir konumdadır. Bu anlayışı kazanmak için genellikle BT veya bir inovasyon grubu içinde sürekli araştırma ve eğitim gereklidir.

2. İş gereksinimlerinizi anlayın

İşinizi gözden geçirin ve yapay zeka tabanlı çözümler kullanılarak hangi stratejik sorunlu noktaların ele alınabileceğine karar verin. İlk adım, şirketin hangi bölümlerinin bilişsel uygulamalardan en fazla faydayı sağlayabileceğini bulmaktır. İş dünyasında yapay zeka, tahmine dayalı içgörüler sağlayabilir. Süreçleri otomatikleştirmede size yardımcı olabilir. Şirketinizin hedeflerini inceleyerek öğrenebilirsiniz. Genellikle, bilginin (veri analizinden veya bir metin koleksiyonundan elde edilen içgörü) yüksek talep gördüğü ancak bir nedenden dolayı mevcut olmadığı firmanın bölümleridir.

Yapay zekayı entegre etmenin bir sonraki adımı, bir yapay zeka programı oluşturmak, ihtiyaçların ve yeteneklerin kapsamlı bir değerlendirmesini yapmak ve ardından öncelikli bir proje portföyünün geliştirilmesidir. AI kullanan şirketler üç alanda değerlendirme yapmalıdır:

• Olasılıkları belirleme
• Kullanım durumlarının değerlendirilmesi
• Uygun teknolojinin seçilmesi

Önerilen yapay zeka çözümünü uygulamak hem teknik hem de organizasyonel olarak ne kadar zor? AI uygulamasını iş dünyasında başlatmanın avantajları zaman ve çabaya değer mi?

Gartner, “ AI ve ML Geliştirme Stratejileri ” anketi aracılığıyla çevrimiçi bir araştırma yaptı. Ankete göre, bir kuruluştaki ortalama tahmini AI projesi sayısı 2019'da dörttü, ancak katılımcıların önümüzdeki üç yıl içinde 15 proje içermesi bekleniyordu. Bu, ankete katılan kuruluşların 2022 yılına kadar ortalama 35 AI veya ML projesine sahip olmayı beklediğini gösteriyor.

3. Değerin ana faktörlerine öncelik verin

Şirketinizin ihtiyaçlarını belirledikten sonra , iş projelerinde yapay zekanın olası ticari ve finansal faydalarını belirlemeniz gerekecek . Yapay zekanın farklı uygulamalarını değerlendirin ve kısa vadeli hedeflere odaklanarak ve finansal veya ticari değeri elinizden gelen en iyi şekilde göstererek her birini gerçek sonuçlara bağlamaya çalışın.

Hedeflerinizi değerlendirirken, değer faktörlerinin (gelişmiş müşteri değeri veya artan çalışan verimliliği gibi) daha iyi şirket sonuçları kadar önemli olduğunu unutmayın. İnsanların değil de makinelerin belirli zaman alıcı görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirip getiremeyeceğini düşünün.

Sürüş değeri, her bir kullanım durumu için incelenen AI araçlarının gerçekten yetenekli olup olmadığını inceler. Örneğin bazı işletmeler, sohbet robotları ve akıllı aracılar tarafından hayal kırıklığına uğrayabilir, çünkü çoğu şu anda basit programlanmış senaryoların ötesinde insan problemlerini çözememektedir (hızla gelişiyorlarsa da). Faturalama gibi basit prosedürleri hızlandırabilen robotik süreç otomasyonu gibi diğer teknolojiler, daha karmaşık üretim sistemlerini yavaşlatabilir.

4. Pilotları başlatmak

Firmalar, mevcut ve beklenen yapay zeka yetenekleri arasındaki fark her zaman belirgin olmadığından, bilişsel uygulamaları kuruluş genelinde kullanıma sunmadan önce deneme projeleri ile başlamalıdır.

Kavram kanıtı pilotları, özellikle yüksek iş değeri olan projeler için tasarlanmıştır. Ayrıca, kuruluşun aynı anda birden fazla teknolojiyi test etmesine izin verir. Teknoloji tedarikçileri tarafından yönlendirilen üst düzey yöneticiler tarafından proje “enjeksiyonlarından” kaçınmak için ekstra önlemler alın.

Şirketiniz yapmayı planlıyorsa, birçok pilot uygulamayla başa çıkmak için bilişsel bir mükemmellik merkezi veya eşdeğer bir yapı oluşturmayı düşünün. Bu yöntem, işletme içinde gerekli teknik beceri ve yetkinliklerin geliştirilmesine ve ayrıca küçük pilot uygulamaların daha yüksek etkiye sahip daha büyük uygulamalara geçişine yardımcı olur.

MemSQL tarafından iş yerinde yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) benimsenmesi üzerine yaptırılan bir ankette , katılımcıların %65'i çalışıyor ve kullanıma hazırlanıyor, ML/AI, ML ve AI'yı benimsemenin ana noktasının şu olduğunu belirtti daha bilinçli iş kararlarının alınmasını sağlamak ve bu teknolojilerin analitik için öneminin altını çizmek.

5. Ölçeklendirin

Birçok firma bilişsel pilot uygulamaları başarıyla başlattı, ancak AI'nın kuruluş genelinde uygulanmasında o kadar etkili olmadılar. Yapay zeka kullanan şirketler, hedeflerine ulaşmak için ölçek büyütmek için kesin planlara ihtiyaç duyar ve bu da teknoloji uzmanları ile otomatikleştirilmiş iş sürecinin sahipleri arasında koordinasyonu gerektirir.

Bilişsel teknolojiler tipik olarak süreçlerin tamamından ziyade bireysel görevlere yardımcı olduğundan, yapay zekanın mevcut sistemler ve süreçlerle entegre edilmesiyle ölçek büyütme neredeyse genellikle gereklidir.

Şirketler, ölçek büyütme sürecine başlamadan önce gerekli entegrasyonun uygulanabilir olup olmadığını değerlendirmelidir. İş dünyasında yapay zekanın örneklerinden biri, iş dünyasındaki AI uygulamasının elde edilmesi zor olan tescilli teknolojiye dayanması durumunda sınırlı olacak olan ölçeklenebilirliktir. İşletme sahiplerinizin ve BT ekibinizin, pilot aşamadan önce veya sırasında ölçeklenebilirlik sorunları hakkında konuştuğundan emin olun. RPA gibi görece temel teknolojilerle bile, BT çevresinde nihai bir çalışmanın başarılı olması zordur.

McKinsey'nin sekiz işletme işlevinde 33 yapay zeka kullanım durumuyla ilgili anketine göre, sonuçlar yapay zekanın şirketlere anlamlı bir değer sağladığını gösteriyor . Yanıt verenlerin %44'ünden fazlası, konuşlandırıldığı iş birimlerinde yapay zekanın benimsenmesinden kaynaklanan maliyet tasarruflarının, yapay zekanın benimsenmesinin iş birimlerinin maliyetlerini ortalama olarak en az %10 oranında azalttığını bildirdi. Katılımcıların pazarlama ve satış, ürün ve hizmet geliştirme ve tedarik zinciri yönetimi sektörlerinde yapay zeka kullanım örneklerinden elde edilen gelir artışını bildirmeleri muhtemeldir.

6. Küçük başlayın

Bununla birlikte, başlangıçta başladığınızda, yapay zekayı iş dünyasında nasıl uyguladığınız konusunda mantıklı olun, yani tüm verilerinizi ilk projenize atmayın ve en iyisini ummayın.

Küçük bir örnek veri seti ile başlayın ve içerdiği değeri göstermek için AI uygulayın. Ardından, birkaç zaferden sonra, tam paydaş desteğiyle çözümü stratejik olarak sunun. Ardından, daha önce hiç görmediğiniz veriler üzerinde çalışmaya başlamadan önce yapay zekanızın yeni bir veri kümesine karşı ne kadar iyi çalıştığını görmeye devam edebilirsiniz.

İlk planınızın ölçeğe uygun olup olmadığını (veya ilerlemeden önce yaklaşımınızı değiştirmeniz gerekip gerekmediğini) onayladıktan sonra, düşük maliyetli, düşük riskli projelerden daha iddialı girişimlere geçebilirsiniz: bu erken öğrenmeler, maliyetli olmaktan kaçınmak için hayati olabilir. gelecekteki gaflar.

Sıkça Sorulan Sorular

S1. Yapay zeka nasıl oluşturulur?

A. Bir AI sistemi oluşturmak, standart bilgisayar programlamasından farklıdır, çünkü yazılım kendini otomatik olarak geliştirmez. Bir yapay zeka oluştururken akılda tutulması gereken altı ana adım vardır.

• Sorunu tanımlayın
• Verileri hazırlayın
• Algoritma seçin
• Algoritmaları eğitin
• Bir programlama dili seçin
• Seçilen bir platformda çalıştırın

S2. Yapay zeka nasıl kullanılır?

C. Son yıllarda, işlem gücündeki ilerlemeler, büyük miktarda verinin mevcudiyeti ve yenilikçi algoritmalar sayesinde yapay zeka keşifleri yapıldı.

Yapay zeka, toplumun dijital devriminin kritik bir bileşeni olarak görülüyor ve gelecekteki kullanımların önemli değişiklikler getireceği tahmin ediliyor. Aşağıda, yapay zekanın değişim getirdiği birkaç sektör yer almaktadır.

• Ses tanıma
• sağlık teknolojisi
• Akış hizmetleri
• sohbet robotları
• Tarım endüstrisinde yapay zeka
• Üretme
• Ulaşım
• Siber güvenlik

S3. Yapay zeka işletmelere nasıl yardımcı olur?

A. Aşağıda, AI'nın işletmelerin büyümesine ve ilerlemelerini izlemesine yardımcı olduğu birkaç yol bulunmaktadır:

• Duygu analizi, farklı metin türlerinde insanların duygu ve düşüncelerini izlemek ve analiz etmek için kullanılan otomatik bir süreçtir.
• Güçlü Rekabetçi İstihbarat ile ürünlerden insanlara ve promosyonlara kadar rakiplerinizin yaptığı her şeyi takip edebilir ve en bilinçli kararları verebilirsiniz.
• AI'daki satış tahminleri, onlardan kaçınmak için hala zamanınız varken potansiyel sorunları görmenizi sağlar.
• Yapay zeka, tahmine dayalı analitik ile bilgiyi bilgiye dönüştürür ve geleceğe dair öngörü sağlar.

Sonuç Notu

AI'yı herhangi bir firmaya entegre etmek büyük bir girişimdir.

Derinlemesine bilgi, çok zaman ve kesinlik taahhüdü gerektirir. Ayrıca, AI'nın belirli işinize nasıl değer katabileceğine ve en çok nerede ihtiyaç duyulduğunu belirlemeye odaklanmak yerine, AI'nın belirli işinize nasıl değer katabileceğine odaklanın ve onu başarılı bir şekilde uygulamak için en çok nerede gerekli olduğuna karar verin.

Ardından, bir yapay zeka geliştirme şirketinin yardımı ve bilgisi ile, AI iş fikirlerinizi işe koyabilir ve AI'nın zorlu alanını kullanarak uzun vadeli değer üretebilirsiniz.