Kuruluşunuzda Yapay Zeka Nasıl Uygulanır: Kesin Kılavuz

Müşterilerinizin aramalarını yanıtlamaktan, ekipmanınızın neden eskisinden çok daha fazla enerji tükettiğini anlamaya kadar, AI birçok şeyi yapabilir.

Ancak algoritmaların başarısız olduğu, insan işçilerin devreye girip performanslarında ince ayar yapmalarını sağlayan pek çok şey var.

Yapay zeka nasıl uygulanır ve bundan yararlanmaya nasıl başlanır - tutarlı, ölçekli ve gelecekteki projeler için yöneticilerin desteğini kazanmak için yeterince hızlı mı?

Sorun şu ki, çoğu şirket, deneyimli yapay zeka danışmanlarını dahil etmeden yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için hala doğru deneyim, personel ve teknoloji yığınından yoksundur.

Deloitte'un 2020 anketine göre, dijital olarak olgunlaşmış işletmeler, lansmanından sadece 1,2 yıl sonra yapay zeka projeleri için %4,3'lük bir yatırım getirisi görüyor. Bu arada, AI geride kalanların yatırım getirisi, ortalama geri ödeme süresi 1,6 yıl ile nadiren %0,2'yi aşıyor.

Deloitte ayrıca, yapay zeka yatırımlarında somut ve hızlı bir geri dönüş gören şirketlerin, ilk günden itibaren AI girişimleri için doğru temeli oluşturduğunu keşfetti.

PwC, yapay zeka liderlerinin yapay zeka geliştirme ve uygulamasına bütünsel bir yaklaşım benimsediğini ve aynı anda üç iş sonucunu (yani iş dönüşümü, sistem modernizasyonu ve gelişmiş karar verme) ele aldığını iddia ederek bu hissi yansıtıyor.

Peki, yapay zekayı kuruluşunuzda nasıl kullanabilirsiniz ve yapay zeka liderleri grubuna nasıl katılabilirsiniz?

Bu soruyu yanıtlamak için kapsamlı bir araştırma yaptık, ITRex uzmanlarıyla konuştuk ve portföyümüzdeki projeleri inceledik. İşte öğrendiklerimiz.

Yapay zeka iş dünyasına nasıl uygulanır: akıllı dönüşüm geçiren şirketler için 5 adımlı kılavuz

Sorumluluk Reddi: İnovasyon, kendi iyiliği için şirketinize hiçbir fayda sağlamayacaktır.

Bazen robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi daha basit teknolojiler, görevleri AI algoritmalarıyla eşit düzeyde halledebilir ve işleri fazla karmaşıklaştırmaya gerek yoktur.

Diğer durumlarda (AI tabanlı tıbbi görüntüleme çözümlerini düşünün), BT taramalarında habis tümörleri büyük bir hassasiyetle tanımlamak için makine öğrenimi modelleri için yeterli veri olmayabilir.

Ve bazen, veri merkezi soğutma maliyetlerini %20 oranında azaltmak için çok katmanlı sinir ağları ve aylarca gözetimsiz algoritma eğitimi gerekir.

Yapay zeka, çalışanlarınızın üretkenliğini sihirli bir şekilde artıracak ve kârlılığınızı iyileştirecek bir tür gümüş kurşun çözümü değildir. Yine de, işinizi dönüştürmek için sağlam bir potansiyele sahiptir.

Daha fazla uzatmadan, işte AI uygulama rehberiniz

Adım 1: Yapay zekanın yetenekleri ve sınırlamaları hakkında bilgi edinin

Şirketler, daha iyi müşteri hizmetleri için sosyal verilerin madenciliğinden tedarik zincirlerindeki verimsizlikleri tespit etmeye kadar çeşitli görevlere yapay zekayı entegre edebilir.

Daha geniş bir ölçekte, yapay zekanın iş dünyasında kullanımı şu şekildedir:

• zamanlama
• Tahmin (ayrıca “if-else” analizi)
• Süreç iyileştirme ve otomasyon
• Kaynak yönetimi ve tahsisi
• Raporlama
• Siber güvenlik yönetimi

Bu liste, donanım tasarımı ve bulut bilişimdeki önemli gelişmelerle desteklenen yapay zeka gelişmeye devam ettiği için ayrıntılı değildir.

Bağımsız görevleri ve tüm süreçleri kolaylaştıran veya devralan algoritmalar, veri kaynağı, işleme ve yorumlama güçleri bakımından farklılık gösterir ve AI benimseme stratejiniz üzerinde çalışırken aklınızda bulundurmanız gereken şey budur.

Örneğin denetimli makine öğrenimini ele alalım. AI mühendisleri, kedi arkadaşlarımızın açıklamalı görüntülerini besleyerek Instagram gönderilerindeki kedileri tespit etmek için algoritmalar eğitebilir. Tanıdık olmayan nesnelerle karşılaşıldığında, bu algoritmalar çok yetersiz kalıyor.

Ancak, ML modeli eğitim sürecinden etiketlenmiş verileri alırsak, büyük miktarda bilgiyi parçalayan denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları elde ederiz - yine, örnek olarak kedi seçimlerini kullanalım - anlamlı içgörülere kadar. Denetimsiz makine öğrenimi modelleri yine de bazı başlangıç ​​eğitimi gerektirir. Örneğin, belirli bir veritabanının yalnızca kedi ve köpek görüntülerini içerdiğini algoritmalara söyleyebilir ve matematiği yapay zekaya bırakabiliriz.

Ayrıca, iş sorunlarına çözümler önerebilmeleri ve kendi hatalarından ders alabilmeleri için algoritmaları vahşi doğada serbest bırakmayı içeren bir teknik olan pekiştirmeli öğrenme de var. Bu tür AI, uzun metinleri özetlemeye veya borsa trendlerini tahmin etmeye yardımcı olabilir.

Son olarak, etiketli ve etiketsiz verileri çeşitli parametrelere göre analiz ederek akıllı tahminler yapan derin sinir ağları vardır. Derin öğrenme, ses asistanları ve yüz tanıma özelliklerine sahip yazılımlar gibi modern doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme (CV) çözümlerinde kendine yer buldu.

Yapay zeka çözümlerinin tahminleri ne kadar doğru olursa olsun, bazı durumlarda, AI uygulama sürecini denetleyen ve algoritmaları doğru yönde karıştıran insan uzmanları olmalıdır.

Örneğin, AI, COVID ile ilişkili pnömonisi olan hastaları belirleyerek göğüs hastalıkları uzmanlarına bolca zaman kazandırabilir, ancak tanıyı doğrulamak veya ekarte etmek için taramaları gözden geçirenler insan doktorlardır.

Etkili izleme olmadan yapay zekanın uygulanmasının pek anlamlı olmadığı birkaç alan vardır:

• Fikir makaleleri ve dönüşüm için optimize edilmiş kopya gibi yaratıcı içerik oluşturma
• Karmaşık yazılım sistemlerini kodlama (bir not olarak, GitHub Copilot ve Tabnine gibi araçlar, editörünüzün içindeki kod satırlarını gerçekten tahmin edebilir ve önerebilir, ancak bunları kullanan kıdemli yazılım mühendisleri olmadıkça bunları kullanmanızı önermiyoruz)
• Bağımsız olarak yargılar ve etik kararlar vermek
• Gerçek dünya sorunları için yenilikçi, kullanıma hazır çözümler bulmak

Kurum içi BT ekibiniz dinamik yapay zeka ortamında kendi başlarına gezinmek için mücadele ediyorsa, teknoloji danışmanlığı hizmetleri sunan bir dış şirketin yardımını alabilirsiniz.

2. Adım: AI uygulaması için hedeflerinizi tanımlayın

Yapay zekayı iş dünyasında kullanmaya başlamak için, girişimlerinizi somut sonuçlara bağlayarak yapay zeka ile çözmek istediğiniz sorunları kesin olarak belirleyin.

Bunun için yapay zeka uygulamasından fayda sağlayabilecek organizasyon birimleriyle toplantılar yapmanız gerekiyor. Şirketinizin C-Suite'i bu tartışmaların bir parçası ve itici gücü olmalıdır.

Ayrıca süreçlerinizi ve verilerinizin yanı sıra kuruluşunuzu etkileyen dış ve iç faktörleri de denetleyin. Karar verme sürecinizi destekleyecek pek çok teknik ve çerçeve vardır. Bunlar, TEMPLES mikro ve makro çevre analizini, kritik varlıklarınızı değerlendirmek için VRIO çerçevesini ve şirketinizin güçlü ve zayıf yönlerini özetlemek için SWOT'u içerir. AI'nın benimsenmesinin önündeki itici güçleri ve engelleri değerlendirmek için bir başka harika araç da Kurt Lewin'in Kuvvet Alanı Analizidir. Bu liste ayrıntılı değil; yine de, AI uygulama yolculuğunuz için bir başlangıç ​​noktası olabilir.

Kuruluşunuzda yapay zekayı uygulamanın artılarını ve eksilerini değerlendirmenin bir yolu, Kuvvet Alanı Analizi yapmaktır. Bunu yaparken, katkıda bulunan her faktöre puan verin. Kombine puanınız pozitifse, yapay zekayı benimsemenin faydaları, potansiyel zorluklardan daha ağır basar.

Uzmanlar, kısa vadeli görünürlük ve şirketinize getirebilecekleri finansal değere dayalı olarak AI kullanım durumlarına öncelik vermeniz gerektiğine inanıyor. Bu yüzden belirli hedeflere ve bunları ölçmek için yöntemlere ihtiyacınız var.

Yapay zeka yatırımlarında geri ödeme sorununa geri dönersek, sert ve yumuşak yatırım getirisi arasında ayrım yapmak çok önemlidir.

İşte şirketinizin yapay zeka uygulayarak elde edebileceği zor yatırım getirisi:

• Zaman tasarrufu, zahmetli görevlerin otomasyonu ile sağlanır
• Yapay zeka destekli karar verme sürecinden kaynaklanan verimlilik kazanımları
• Artan otomasyon ve çalışan üretkenliği nedeniyle işçilik ve operasyonel maliyetlerde azalma
• Müşteri tabanının büyümesi ve sağlanan hizmetlerin daha yüksek değeri sayesinde gelir artar

Yumuşak yatırım getirisi yapay zekasının benimsenmesi, aşağıdakileri sağlayabilir:

• Müşteri memnuniyetini ve sadakatini olumlu yönde etkileyen kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi
• Yeni AI uygulama kavramlarının sürekli araştırılması ve doğrulanması etrafında dönen ve şirket içi yapay zeka becerilerinin geliştirilmesine katkıda bulunan becerilerin elde tutulması
• Çalışanlarınızın yeni zorluklara ve fırsatlara yanıt olarak teknoloji sistemlerini ve tüm iş akışlarını yenilemelerini sağlayan organizasyonel ve dijital çeviklik

AI pilot uygulamanızın tüm hedefleri spesifik, ölçülebilir, ulaşılabilir, ilgili ve zamana bağlı (SMART) olmalıdır. Örneğin, şirketiniz sigorta tazminatı işleme süresini 20 saniyeden üç saniyeye düşürmek ve 2023 yılının ilk çeyreğine kadar hasar yönetimi maliyetlerinde %30'luk bir azalma elde etmek isteyebilir.

Gerçekçi hedefler belirlemek için pazar araştırması, rakiplerle kıyaslama ve harici veri bilimi ve makine öğrenimi uzmanlarıyla istişareler gibi çeşitli tekniklerden yararlanabilirsiniz.

3. Adım: AI hazırlığınızı değerlendirin

Yapay zekaya hazırlık terimi, bir kuruluşun yapay zekayı uygulama ve iş sonuçları için teknolojiden yararlanma yeteneğini ifade eder (bkz. Adım 2).

İşletmenizin yapay zekadan yararlanabilecek yönlerini belirledikten sonra, yapay zeka uygulama planınızı yürütmek için ihtiyaç duyduğunuz araçları değerlendirmenin zamanı geldi.

ITRex CEO'su ve Kurucu Ortağı Vitali Likhadzed'e göre, AI uygulama stratejiniz beş temel yapı taşına dayanacaktır:

AI geliştirme yeteneği. Önceki adımda belirtilen bir zaman dilimi içinde hem teknoloji hem de iş tarafında yapay zekanın nasıl uygulanacağını bilen kurum içi BT uzmanlarına ve konu uzmanlarına (KOBİ'ler) sahip misiniz? Değilse, yapay zeka geliştirmesini üçüncü bir tarafa dış kaynak sağlamak veya bir SaaS çözümü satın alıp dağıtmak için bir bütçeniz var mı? İkinci seçenekle, yine de yazılımı yapılandırmak ve özelleştirmek için AI geliştiricilerini işe almanız gerekecek.

Yazılım geliştirme, tedarik ve bakım maliyetleri. İş hedeflerinize bağlı olarak, SaaS tabanlı bir yapay zeka aracı seçebilir veya özel yazılım mühendisliği yolunu seçebilirsiniz. Her iki yaklaşımın da, daha uzun AI uygulama döngüleri ve sınırlı özelleştirme seçenekleri arasındaki denge gibi avantajları ve dezavantajları vardır. İster ısmarlama ister SaaS tabanlı olsun, yapay zeka sistemleri için toplam sahip olma maliyeti (TCO), satıcı ve bakım ücretlerinin yanı sıra bir bulut altyapısı kurma ve çalıştırma fiyatını da içerecektir (daha sonra anlatacağız). Örneğin, SaaS tabanlı veri analizi platformlarının maliyeti, yıllık 10.000 ila 25.000 ABD Doları arasında değişebilir ve lisans maliyetleri, nihai tahminin küçük bir kısmını oluşturur.

Veri. AI algoritmaları, yalnızca onlara beslediğiniz veriler kadar iyidir. Görüntüler, videolar, ses dosyaları, PDF belgeleri, sensör okumaları ve yorumlanması ve değiştirilmesi zor olan diğer veriler (yani yapılandırılmamış veriler), şirketinizin BT altyapısında depolanan tüm bilgilerin %90'ına kadarını oluşturur. Algoritma eğitimi için bulma, toplama ve hazırlama, doğru, yüksek performanslı yapay zeka çözümleri oluşturmaya yönelik önemli bir adımdır.

Bilgi işlem ve depolama kaynakları. Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud ve diğer önde gelen bulut bilişim satıcıları, bulutta makine öğrenimi modellerini eğitmek, dağıtmak ve çalıştırmak için kaynaklar sağlar. Verileriniz de bulutta yaşayacak - düzgün bir şekilde organize edilmiş bir veri ambarında, veri göllerinde veya veri göl evleri olarak bilinen hibrit veri depolama çözümlerinde. Bu nedenle, bulut bilişim hizmetlerinden yararlanmak, AI'nın uygulanması için anahtardır. Ve bulut altyapınızı düzgün bir şekilde yapılandırmalısınız - aksi takdirde yapay zekayı uygulamanın maliyeti potansiyel gelirinizi aşabilir.

Çalışan eğitimi. Deneyimli AI geliştiricileriyle ortak olsanız bile, hem şimdi hem de gelecekte, kurumsal çapta AI benimsemeye yaklaştığınızda işlerini etkili bir şekilde yerine getirebilmeleri için çalışanları yeni teknoloji konusunda eğitmeniz gerekecek.

Intel'in sınıflandırmasına göre, beş yapay zeka yapı taşına sahip şirketler, temel ve operasyonel yapay zeka hazırlığına ulaştı. Bu kuruluşlar, AI uygulama planına devam edebilir ve güçlü veri yönetişimi ve siber güvenlik stratejilerine sahip oldukları ve DevOps ve Çevik teslim en iyi uygulamalarını takip ettikleri takdirde başarılı olma olasılıkları daha yüksektir.

Kuruluşunuz bu kriterleri karşılamıyorsa, BT altyapınızı yükseltmek ve yapay zeka uygulama seçeneklerini değerlendirmek için bir dijital dönüşüm hizmetleri şirketiyle ortak olabilirsiniz.

Adım 4: Yapay zekayı belirli süreçlere ve ölçeklendirmeyi planlarken entegre etmeye başlayın

ITRex'te "küçük başlayın, hızlı dağıtın ve hatalarınızdan ders alın" kuralına göre yaşıyoruz. Müşterilerimize, özellikle yapay zekayı iş hayatında uygularken aynı mantrayı takip etmelerini öneriyoruz.

Gartner, yapay zeka projelerinin yalnızca %53'ünün prototiplerden üretime geçebildiğini bildiriyor. Bunun bir nedeni, şirketlerin POC'leri ile elde ettikleri sonuçları steril test ortamlarında gerçek hayatta, yapay zeka algoritmalarının birden fazla kaynaktan veri tüketerek ve farklı süreçleri geliştirerek tekrarlayamamaları olabilir.

Yapay zekayı benimsemeye yönelik pragmatik bir yaklaşım, seçilen kullanım durumları için izole kavram kanıtlarına (POC) odaklanmak yerine zihninizin arkasında daha büyük bir resme sahip olmaktır. ay inisiyatifleri.

Şirket çapında AI benimseme stratejiniz için erken bir plan oluşturarak, AI öncülerinin %75'inin 2025 yılına kadar işsiz kalabilecek ve AI'yı geniş ölçekte nasıl uygulayacaklarını bilememe kaderinden de kaçınacaksınız.

Ayrıca, bir yapay zeka POC için makul bir zaman çizelgesi üç ayı geçmemelidir. Bu çerçevede beklenen sonuçları elde edemezseniz, bunu durdurmak ve diğer kullanım senaryolarına geçmek mantıklı olabilir.

Adım 5: Yapay Zeka mükemmelliğine ulaşın

Pilot uygulamayı başlattıktan, algoritma performansını izledikten ve ilk geri bildirimi topladıktan sonra, şirketinizin süreçleri ve BT altyapısı genelinde yapay zekayı katman katman entegre etmek için bilginizden yararlanabilirsiniz.

Bunun için şunları ayarlamanız gerekir:

• Tüm şirketinizde güvenli ve verimli veri yönetimi sağlayan sağlam bir veri yönetimi çerçevesi
• Algoritma eğitimi için bilgi toplamak, depolamak ve düzenlemek için entegre bir veri ekosistemi
• Şirket içi ekibinizin üçüncü taraf uzmanlarla el ele çalışacağı, yeni beceriler kazanacağı, yapay zeka performansını sürekli iyileştireceği ve yeni kavramları test edeceği bir yapay zeka mükemmellik merkezi
• Çevik karar vermeyi ve sürekli iş süreci yeniden tasarımını kolaylaştıran bir temel: AI, kuruluşunuzdaki daha fazla süreci iyileştireceği veya otomatikleştireceği için, insanların ve makinelerin birbirlerinin çalışmalarını artırdığını ve tamamladığını doğrulamanız gerekir.

Yapay zekayı uygulamaya yönelik aşamalı yaklaşım, yatırım getirisini daha hızlı elde etmenize, C-Suite'in katılımını almanıza ve diğer departmanları yeni teknolojiyi denemeye teşvik etmenize yardımcı olabilir.

Yapay zekayı anlamak, şirketinizin büyümesi ve refahı için bu teknolojiden yararlanmanın ilk adımıdır.

Başlamanıza yardımcı olmak için, yapay zekaya yönelik bir iş kılavuzu yazdık (buradan indirin) - türlerinden ve uygulamalarından kurumsal çapta yapay zekanın benimsenmesi için pratik ipuçlarına kadar teknoloji hakkında sahip olabileceğiniz tüm soruları kapsayan bir e-Kitap.

İlk olarak 1 Eylül 2022'de https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı.