Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi? | İş dünyasında yapay zeka #55

Yapay zeka genellikle göz kamaştırıcı bir ilk izlenim bırakır! İşte o zaman tasarım sürecini iyileştirmenin ve yeni ürünler yaratmanın büyüleyici olasılıkları hakkında düşünmeye başlıyoruz. Yapay zeka sistemleri, makine öğrenimi algoritmaları sayesinde büyük miktarda veriyi analiz edebilir, konseptler ve prototipler oluşturabilir ve tasarım parametrelerini daha önce ulaşılamayan bir hassasiyetle optimize edebilir. Dijital dönüşüm çağında yapay zeka, rekabet avantajı kazanmak isteyen modern şirketler için vazgeçilmez bir araç gibi görünüyor. Ancak her zaman olduğu gibi yeni teknolojiler, sağladığı faydaların yanı sıra birçok zorluğu da beraberinde getiriyor. Aşağıda yapay zekayı sürece entegre etmenin hem olumlu yönlerine hem de potansiyel tuzaklarına daha yakından bakıyoruz.

Ürün geliştirme sürecinde yapay zekanın rolü

Yapay zeka, yeni ürünlerin tasarım ve uygulama sürecinin birçok yönünü destekleyebilir. Çoğu zaman bu iyi bir fikirdir ve temel faydaları şunlardır:

• Pazar araştırması – araştırmayı hızlandırmak veya daha büyük ölçekte yürütmek, örneğin anket analizi veya röportaj transkripsiyonları gibi tekrarlanan görevlerin otomatikleştirilmesiyle mümkündür. Bu, ekibin ürün geliştirmenin daha yaratıcı ve zorlu yönlerine odaklanmasına olanak tanır.
• Yeni ilham – daha geniş bir fikir yelpazesine kolay erişim, üretken yapay zekanın ana avantajlarından biridir. Yapay zeka algoritmaları, tasarımcıların önceki düşüncelerinin ötesinde bilinmeyen kalıplar ve kavramlar için devasa veritabanlarında arama yapabilir.
• Derinlemesine veri analizi – davranışları, tercihleri ​​ve satın alma motivasyonlarına ilişkin verileri işleyerek hedef müşterilerin ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılması.

Peki yapay zeka işbirliğini kullanmadan önce ikinci kez düşünmek ne zaman iyi bir fikirdir?

Yakın çekimde: Yapay zekayı uygulamanın gizli zorlukları

Ürün geliştirme sürecinde yapay zeka pek çok yeni fırsat anlamına gelse de uygulanması zorluklardan muaf değildir. Bunlardan en önemlileri şunlardır:

• Ürün ekiplerini kapsamlı bir şekilde eğitme ve mevcut iş süreçlerini yapay zeka sistemleriyle entegrasyon için uyarlama ihtiyacı . Geleneksel çalışma yöntemlerine bağlı uzmanların görev yaptığı büyük, hiyerarşik organizasyonlarda bu zor olabilir.
• Yapay zeka algoritmalarını eğiten müşteri verilerinin güvenliğiyle ilgili endişeler . Ek güvenlik özelliklerinden yararlanmak için şirketler genellikle küçük kuruluşların bütçesini aşabilecek kurumsal lisans anlaşmalarına ihtiyaç duyar. Bu nedenle küçük şirketler bazen Llama 2, Vicuna veya Alpaca gibi açık erişimli modellerin küçük ölçekli entegrasyonunu tercih ediyor. Kuşkusuz şirkette daha güçlü donanımlara ihtiyaç duyuyorlar ama veri güvenliğini sağlıyorlar. Bunun nedeni, makine öğrenimi modellerinin hassas kişisel bilgilere dayanmasıdır. Güvenlik düzgün şekilde kurulmazsa, bunların sızması şirketin imajı açısından feci sonuçlar doğurabilir.
• Yapay zeka sistemlerini içeren önemli iş kararlarında artan karmaşıklık ve sorumluluğun yayılması . Bu sistemlerdeki herhangi bir hatanın mali ve itibari sorumluluğu kime aittir? Yapay zeka “kara kutuları”nın gözetimi nasıl sağlanır?

Kara kutu tuzağı. Yapay zeka kararlarında şeffaflık eksikliği

Sinir ağları gibi gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinin temel dezavantajlarından biri, alınan kararlarda şeffaflığın bulunmamasıdır. Bu sistemler, temel mantığı anlayamadan girdileri istenen sonuçlara dönüştüren "kara kutular" gibi davranır.

Bu, yapay zeka tarafından oluşturulan önerilere kullanıcının güvenini sağlamayı ciddi şekilde zorlaştırıyor. Sistemin neden belirli bir ürün çeşidini veya konsepti önerdiğini anlamazsak, önerinin hassasiyetini değerlendirmek zordur. Bu, bir bütün olarak teknolojiye güvensizliğe yol açabilir.

Ürün geliştirmede yapay zekayı kullanan şirketlerin “kara kutu” sorununun farkında olması ve çözümlerinin şeffaflığını artıracak adımlar atması gerekiyor. Çözüm örnekleri şunları içerir:

• sinir ağlarındaki veri akışının görselleştirilmesi veya
• Ek algoritmalar tarafından oluşturulan kararların metinsel açıklamaları.

Yapay zeka ve etik. Ayrımcılık ve önyargıdan nasıl kaçınılır?

Bir diğer önemli konu da yapay zekayla ilgili olası etik sorunlardır. Makine öğrenimi sistemleri genellikle çeşitli önyargı türlerine ve temsil eksikliğine tabi olan verilere dayanır. Bu, ayrımcı veya adil olmayan iş kararlarına yol açabilir.

Örneğin Amazon'un işe alım algoritması, şirketin geçmiş işe alım modellerine göre erkek adayları tercih ediyor gibi görünüyordu. Makine öğrenimi ile uygulamalar geliştirirken aşağıdaki amaçlarla benzer durumlar ortaya çıkabilir:

• Müşteri hizmetleri önceliklerini belirlemek,
• Reklam hedefleme,
• Yakın çevredeki uzmanları önermek veya
• Kişiselleştirme ürün önerileri.

Bu tür sorunlardan kaçınmak için şirketlerin, farklı demografik grupları yeterli düzeyde temsil etmek için kullandıkları veri kümelerini dikkatli bir şekilde analiz etmeleri ve yapay zeka sistemlerini ayrımcılık veya adaletsizlik belirtileri açısından düzenli olarak izlemeleri gerekiyor.

Algoritmaların sınırları. Süreçte yapay zeka

Yapay zeka yaratıcı süreci destekleyebilir, fikir arayabilir ve çözümleri optimize edebilir. Ancak hâlâ yapay zekaya tamamen güvenmeyi seçen çok az şirket var. İçerik oluşturma sürecinde yapay zekanın kullanılması inanılmaz fırsatlar sunuyor ancak oluşturulan materyallerde yer alan bilgilerin yayınlanması veya kontrol edilmesiyle ilgili nihai kararların insan girdisiyle verilmesi gerekiyor.

Bu nedenle tasarımcıların ve ürün yöneticilerinin yapay zeka teknolojisinin sınırlamalarının farkında olmaları ve onu otomatik bir hazır çözüm kaynağı olarak değil, bir destek olarak ele almaları gerekiyor. Temel tasarım ve iş kararları hâlâ yaratıcılık, sezgi ve müşterilerin derinlemesine anlaşılmasını gerektiriyor ve algoritmalar bunu tek başına sağlayamıyor

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

Kontrolü ve yasal uyumluluğu sağlayın

Yapay zeka risklerini en aza indirmek için şirketlerin bu sistemler için uygun gözetim ve kontrol mekanizmalarını uygulaması gerekir. Buna aşağıdakiler dahildir ancak bunlarla sınırlı değildir:

• Yapay zeka modellerinin ürettiği bilgilerin doğruluğunun ve kaynaklarının pratik kullanımdan önce doğrulanması ,
• Önyargı, tahmin belirsizliği ve kararların şeffaflığı açısından makine öğrenmesi algoritmalarının denetimleri ,
• Şirkette yapay zeka sistemlerinin tasarlanmasını, test edilmesini ve uygulanmasını denetlemek üzere bir uzman veya etik kurul kurulması ,
• Kabul edilebilir yapay zeka uygulamaları ve bu sistemlerin iş süreçlerine ve tasarım kararlarına müdahalesinin sınırları hakkında net kılavuzlar geliştirmek ,
• Endikasyonlara aşırı eleştirel olmayan bir şekilde güvenmeyi önlemek için tasarımcıları sınırlamaların ve tuzakların farkında olacak şekilde eğitmek .

Özet

Özetle yapay zeka, yeni ürünlerin tasarımını ve uygulanmasını optimize etmek ve hızlandırmak için hiç şüphesiz heyecan verici fırsatlar sunuyor. Bununla birlikte, eski sistem ve uygulamalarla entegrasyonu, belirsizlik ve tahmine dayalı şeffaflığın olmayışı gibi bazıları temel olan zorluklardan da uzak değildir.

Yapay zekanın potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için şirketlerin, teknolojinin sınırlamalarını anlamaları ve buna uygun miktarda dikkatli ve eleştiriyle yaklaşmaları gerekiyor. Gelişmiş algoritmaların gerçek iş süreçlerine uygulanmasıyla ilişkili riskleri en aza indirecek etik çerçeveler ve kontrol prosedürleri geliştirmek de çok önemlidir. Ancak o zaman yapay zeka, insan yaratıcılığının ve sezgisinin değerli ve güvenli bir tamamlayıcısı haline gelebilir.

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?