Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı | İş dünyasında yapay zeka #53

Bir yapay zeka ekibinde hangi becerilere ve kişiliklere ihtiyaç duyulduğunu biliyor musunuz? Bugünkü makalemizde, yetkinlikleri, kişilikleri, iş dağılım yapısını ve sorumlulukları tartışarak yapay zeka ekibinin neye benzediğine bir göz atacağız. Okumaya devam etmek.

Yapay zeka ekibi ne yapıyor?

AI ekibi, yapay zeka alanında uzmanlardan oluşan bir gruptur. Şirket içindeki sorumlulukları şunlardır:

• Yapay Zeka kullanarak ürün ve hizmetleri güçlendirmek — Yapay Zeka ekibi, sunulan ürün ve hizmetlerin değerini artıran yapay zeka tabanlı sistemler geliştirebilir ve uygulayabilir. Örneğin bir e-ticaret şirketi, alışveriş davranışı analizine dayalı olarak müşteri tercihlerine göre uyarlanmış ürünler öneren yapay zeka tabanlı bir öneri sistemi kullanabilir.
• Rutin görevlerin otomatikleştirilmesi — AI ekibi, tekrarlanan görevleri otomatikleştiren çözümler oluşturarak çalışanların daha karmaşık görevlere odaklanmasına olanak tanıyabilir. Örneğin bir şirket, müşteri hizmetleri sağlamak ve sık sorulan soruları yanıtlamak için yapay zeka tabanlı bir sohbet robotu oluşturabilir.
• Verileri analiz etme ve raporlar oluşturma : Yapay zeka ekibi büyük miktarda veriyi analiz edebilir, sonuçlar çıkarabilir ve iş kararlarını desteklemek için raporlar oluşturabilir. Örneğin bir şirket, ürün ve hizmetlerine ilişkin müşteri geri bildirimlerini izlemek için yapay zeka tabanlı bir duyarlılık analizi sistemi kullanabilir.

Ancak bir şirketin yapay zeka ekibinin sorumlulukları öncelikle kuruluşun yapay zeka yayılımının kapsamına ilişkin hedeflerine bağlıdır. Gartner'a göre kurumlarda yapay zeka kullanımının kapsamı genel olarak üç alana ayrılabilir:

1. Yapay zeka ekibinin öncelikli olarak hem kuruluş için dahili araçlar hem de müşteri hizmetleri için araçlar hazırlamak için çalıştığı, verimliliği artırmayı amaçlayan şirketler.
2. Yapay zekayı operasyonlarını optimize etmek için kullanan ancak ürünlerde ve müşteri hizmetlerinde kullanmaktan kaçınan şirketler. Yapay zeka ekibi yalnızca bir kuruluşun iç süreçlerini iyileştirmekle ilgilenir.
3. Yapay zeka ekibinin ürünlerde, müşteri hizmetlerinde ve şirket içinde çözümler uyguladığı, yapay zekayı büyük ölçekte uygulayan şirketler.

Kaynak: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-teknoloji/insights/it-symposium-keynote)

Yapay zeka ekip üyelerinin yetkinlikleri ve sorumlulukları

Gartner'ın "Gartner En İyi 10 Stratejik Teknoloji Trendi 2024" raporuna göre yapay zeka uzmanlarına olan talep önümüzdeki yıllarda özellikle aşağıdaki alanlarda artacak:

• Şirketlerde üretken yapay zekanın uygulanması,
• Yapay zeka güveni, Risk ve Güvenlik Yönetimi, Yapay Zeka TRISM,
• Yapay zeka destekli uygulamalar oluşturma ve geliştirme (Yapay zeka destekli geliştirme),
• Karar alma şeklini optimize etmek için yapay zekayı kullanmak.

Peki bir yapay zeka ekibi dahili olarak neye benziyor? Elbette projeye göre biraz değişiklik gösterecektir. Ancak yapay zeka ekibindeki bazı önemli roller şunlardır:

• Veri bilimcisi - veri bilimcileri veri analizi ve yorumlama, tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenimi ile ilgilenir. Ana hedefleri verilerden değerli bilgiler çıkarmak ve bunları iş kararları vermek için kullanmaktır.
• AI yazılım mühendisi - AI yazılım mühendisleri, yapay zekaya dayalı uygulamalar oluşturur ve geliştirir. Görevleri, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak, optimize etmek ve bunları mevcut sistemlere entegre etmektir.
• ML araştırmacısı/ML mühendisi — ML araştırmacıları yeni makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları geliştirir ve bunları uygular. Ana hedefleri yapay zeka alanında sürekli iyileştirme ve yeniliktir.
• Yapay zeka etik uzmanı - Yapay zeka etik uzmanları, yapay zeka kullanımıyla ilişkili riskleri anlayan ve bu teknolojinin etik olarak uygulanmasından sorumlu olan profesyonellerdir. Yapay zeka girişimlerinin ve uygulamalarının etik ilkelere ve yasalara uygun olmasını sağlarlar.

Yapay zeka ekibinin ayrıca projenin stratejik ve ticari yönlerinden sorumlu birine ihtiyacı var. Bu, yapay zeka tabanlı süreçlerin ve ürünlerin geliştirilmesini ve uygulanmasını yöneten bir yapay zeka yöneticisi veya kuruluş genelinde yapay zeka stratejisinden sorumlu bir yapay zeka yöneticisi (CAIO) olabilir. Rolleri:

• Kullanılan yapay zeka teknolojilerini yönetmek – CAIO, çeşitli yapay zeka algoritmalarına ve tekniklerine aşina olmalı ve bunları bir kuruluştaki sorunları çözmek için uygulayabilmelidir,
• Yapay zeka ekibiyle işbirliği içinde yapay zeka çözümlerinin tasarımını, geliştirilmesini, test edilmesini ve uygulanmasını denetlemek,
• Yapay zekayı uygulamanın faydalarını ve maliyetlerini değerlendirmek için yapay zekanın ticari ve finansal etkisini ölçmek,
• Yapay zeka konusunda çalışanları eğitin ve geliştirin.

AI ekibindeki kişilikler

Birbirine sıkı sıkıya bağlı herhangi bir ekipte olduğu gibi, AI ekibinin her üyesinin doğru yeterliliklere, düzenli olarak güncellenen becerilere ve deneyime sahip olması gerekir. Bununla birlikte, çeşitliliğin gerekliliği de daha az önemli değildir; bu, ekibin benzer kişilerden çok, farklı bakış açılarıyla birbirlerine ilham veren kişilerden oluşması gerektiği anlamına gelir.

Kişilikler, etkili bir yapay zeka ekibi oluşturmada önemli bir rol oynar. Tüm ekip üyelerinin teknolojiye ve analitik becerilere olan tutkusu ortak olsa da yaklaşımları, mizaçları ve tercihleri ​​farklılık gösteriyor.

Yapay zeka ekip yöneticisi bu farklılıkları tanımalı ve çeşitliliğin önemini takdir etmelidir. Örneğin, ayrıntı odaklı ve titiz bir veri bilimci, yapay zeka teknolojisinin gelecekteki yönleri hakkındaki soyut tartışmalardan sıkılabilir ve mevcut makine öğrenimi modelini geliştirmeye odaklanmayı tercih edebilir. Öte yandan ileri görüşlü bir mizaca ve zengin bir hayal gücüne sahip yapay zeka etik uzmanının sıkıcı programlama ve test etme sabrı olmayabilir.

McKinsey'in “Teknoloji Trendleri Görünümü 2023” raporuna göre günümüz iş dünyasında aşağıdaki hususlar giderek önem kazanıyor:

• Esneklik – teknolojinin gelişme hızı, tek bir araç setine veya işleri yapmanın tek bir yoluna bağlı kalmaya değmeyeceği anlamına gelir,
• Değişen koşullara uyum sağlama yeteneği - ekip kompozisyonundaki değişiklikler, uzaktan çalışmaya geçiş ve hatta başka bir şirkete dış kaynak kullanımı "ideal" AI ekip üyesi için sorun olmamalıdır.
• Yeni zorluklara açıklık : Yapay zekanın işin daha fazla alanına uygulanması, yapay zeka ekibindeki her kişinin yeni beceriler edinmesi gerektiği anlamına gelir.

İşbirliği yapma ve iletişim kurma yeteneği, verilen görevlerin sorumluluğunu alma isteği ve stresle baş etme yeteneği de aynı derecede önemlidir.

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

İş kırılım yapısı

Yapay zeka ekibinde etkili iş akışını sağlamak için iş kırılım yapısı tekniğini kullanmak faydalı olacaktır. Projenin daha ayrıntılı görevlere bölünmesini ve daha sonra bu görevlerin bireysel ekip üyelerine yeterliliklerine göre atanmasını içerir.

En üst düzeyde, belirli ürün girişimlerine ayrılmış genel iş hedefleri vardır. Bunlar sırasıyla araştırma, programlama, test etme vb. görevlere bölünür. WBS sayesinde herkes, bütünün başarısına katkıda bulunmak için ne yapması gerektiğini tam olarak bilir.

Yapay zeka ekibinde iş kırılım yapısı şu şekilde görünebilir:

• Veri analizi. Yapay zeka ekibi genellikle tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılabilecek kalıpları ve ilişkileri belirlemek üzere verileri analiz ederek işe başlar.
• Tahmine dayalı modeller oluşturma. Yapay zeka ekibi, toplanan verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılabilecek tahmine dayalı modeller oluşturuyor.
• Modellerin test edilmesi ve optimize edilmesi. Modeller oluşturulduktan sonra yapay zeka ekibi, bunların düzgün çalıştığından ve doğru sonuçlar ürettiğinden emin olmak için bunları test edip optimize ediyor.
• Modellerin uygulanması. Testlerden sonra modeller uygulanır; bu, yeni verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanıldıkları anlamına gelir.
• Modellerin izlenmesi ve bakımı. Modeller uygulandıktan sonra ekip, bunların performansını izler ve kullanım ömrü boyunca doğru sonuçların alınmasını sağlamak için onları iyi durumda tutar.

Özet

Proje ekibinin seçimi tüm projenin başarısını veya başarısızlığını belirleyebilir. Bu nedenle yapay zeka ekibinin çeşitli becerilere ve kişiliklere, farklı deneyimlere ve farklı çalışma tarzlarına sahip kişilerden oluşması çok önemlidir. Proje yöneticisi veya CAIO doğru kişileri seçerse, bu kişiler doğal olarak uyumlu bir ekip oluşturmak, başarı şansını artırmak ve daha verimli işbirliği sağlamak için en önemli resmi olmayan rolleri üstleneceklerdir.

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