Yöneticiler için AI: Gürültü nasıl azaltılır ve sonuçlar nasıl sunulur?

Yapay zeka, yalnızca küresel teknoloji sahnesinde değil, genel olarak iş dünyasında tartışmalara hakim oldu. ChatGPT ve DALL·E gibi uygulamaların etkisi öyle oldu ki, tüketiciler artık büyük dil modellerinin (LLM’ler) ve üretken yapay zekanın sunduğu zengin olasılıkların tamamen farkındalar. Nitekim AppRadar tarafından yapılan araştırmaya göre, yeni AI uygulamaları Kasım ayından bu yana Android kullanıcıları tarafından 23,6 milyon kez indirildi. 700’den fazla AI girişimi, yalnızca son üç ayda toplamda 7,1 milyar dolarlık bir fon aldı. Çok az teknolojik yenilik, teknoloji, yatırımcı, iş ve tüketici dünyalarının hayal gücünü aynı anda yakalamayı başardı.

Bu geniş kapsamlı ilgi ve iştah göz önüne alındığında, işletmelerin yapay zeka odaklı yeni çözümler denemesi ve benimsemesi için benzeri görülmemiş fırsatlar var. Bununla birlikte, müşteri hizmetlerinden tedarik zinciri finansmanına kadar mevcut potansiyel uygulamaların genişliği o kadar fazladır ki, hem karar vericiler hem de yatırımcılar, hangi atların ne zaman destekleneceğine karar verme zorluğuyla karşı karşıya kalmaktadır. Ne de olsa, son zamanlarda metaverse-bitişik teknolojiye veya blok zincirine yalnızca gerçek iş değerinin uzun bir yol olduğunu bulmak için kaynak ayırmış olabilecekler, en son yutturmacayı takip etme konusunda isteksiz olabilirler.

Elbette gerçek şu ki, ChatGPT yapay zekayı ana akım haline getirmiş olsa da, üretken yapay zeka aslında çok sayıda veri bilimi odaklı uygulamadaki en son gelişmedir. Örneğin insurtech endüstrisi, son on yılda süreçleri otomatikleştiren, riskleri dijital olarak işlemeye yardımcı olan, hacimleri artıran ve nihayetinde müşteri deneyimini iyileştiren veri çözümleriyle dönüştürüldü.

Pek çok insan için, sigorta şirketlerinin en son teknolojiyi benimsemekle ilişkilendireceğiniz ilk eski iş sektörü olmayacağını tahmin ediyorum. Ancak bu kurumlar için kilit nokta, yapay zeka çözümlerinin mantığını ve iş değerini anında görebilmeleridir. Nispeten küçük bir harcama ve minimum risk karşılığında, işlerinin büyük yönlerini hızlı ve somut bir şekilde dönüştürebilirler. Ve bu, LLM’lerin işletmeler üzerinde ciddi bir etki yaratması için en iyi fırsatları düşündüğümüzde temel kuraldır: Onlara minimum riskle iyi bir yatırım getirisi sağlayacak ne kullanabilirler?

Kanayan uçlara karşı denenmiş ve test edilmiş

Büyük işletmelerdeki karar vericiler için LLM’ler (ve genel olarak yapay zeka) şaşırtıcı sayıda seçenek sunar. Her bir işletme işlevi yapay zeka muamelesi görebilir. Dikkate alınması gereken ilk şey, her çözümün farklı olgunluk ve gelişme seviyeleridir. En son yenilikleri denemek veya kendi benzersiz kullanım durumlarınızı oluşturmak çekici olabilir, ancak bu doğal olarak bazı riskler taşır. Çoğu zaman, kullanıma hazır gen AI çözümleri (ör. ChatGPT), belirli kurumsal kullanım durumları için kullanılamaz hale getiren riskler sunar. Karar vericiler, bu yetenekleri, her uygulamanın doğasına bağlı olarak doğru teknolojinin kullanılmasını sağlarken vizyonlarını hızlandırmak için mevcut bir araç seti olarak düşünmelidir.

Örneğin, fintech girişimleri, finans departmanlarının yükünü azaltan ve iş liderlerini gerçek zamanlı içgörülerle donatan sofistike çözümler oluşturmak için veri bilimini kullanma konusunda uzun bir geçmişe sahiptir. En son gelişmelerden bazıları yapay zeka destekli nakit akışı analizi ve tahminine odaklandı. Bu hizmet sağlayıcıların birçoğunun deneyimi göz önüne alındığında, ürünlerinin daha fazla denenip test edilmesi muhtemeldir ve bu da yapay zekanın çılgına dönme riskini daha da azaltır.

Önemli iş ağrı noktalarınız ve verimsizlikleriniz nerede?

Sonuç olarak, en iyi yaklaşım, heyecan verici yeni yapay zeka çözümü yerine sorunla başlamaktır. Gerçek somut sorunlu noktaları ele alan kurumsal kullanıma hazır çözümler oluşturmak için yeni teknolojileri yapı taşları olarak almanızı öneririz.

İşletmeler verimliliklerini her zaman daha da artırabilir, müşteri deneyimlerini iyileştirebilir ve sorunlu noktaları azaltabilir. Bunların en çok nerede gerekli olduğunu belirlemek, yeni yapay zeka çözümünüzde en iyi yatırım getirisini sağlamanıza olanak tanır. Bunu yapmak için ekip ve müşteri geri bildirimlerinin yanı sıra dahili verilerinize de bakmanız gerekir. Oradan, AI çözümleri aramanızı daraltabileceksiniz.

Küçük başlayın ve işletmeniz için doğru AI altyapısını edinin

Herhangi bir yeni teknoloji, mevcut iş süreçlerinize ve altyapınıza tam olarak nasıl entegre olacağı konusunda soru işaretleri taşır. Yapay zeka trenine binme telaşı, yeni çözümlerini etkili bir şekilde kullanmak için teknoloji yığınına veya şirket içi uzmanlığa sahip olmadıkları için kaçınılmaz olarak bazı şirketlerin raydan çıkmasına yol açacaktır.

Yapay zeka sistemleri, yalnızca kullandıkları veriler serbest akışlı, eksiksiz ve temizse etkili bir şekilde çalışacaktır. Birçok kuruluşta durum böyle değildir. Veri yönetimi altyapısı çok sık göz ardı edilebilir. Çoğu zaman, bilgiler departmanlar içinde saklanır, platformlar verileri kolayca paylaşamaz veya analiz edemez ve veri toplama ve yönetim politikaları tutarsızdır. Kötü veriler kötü yapay zekaya yol açacaktır.

Sınırlı bir ortamda veya kullanım senaryosunda yapay zeka kullanarak küçük adımlarla başlamak, altyapınızın, ilkelerinizin ve süreçlerinizin daha yaygın bir şekilde benimsenme yeteneğine sahip olduğundan emin olmanızı sağlayacaktır. Aynı zamanda, başlangıç ​​masraflarını ve olası aksamaları azaltarak ekibin ve yönetimin katılımını daha kolay sağlama erdemine de sahiptir. Bu girişimleri hızlı bir şekilde başlatmak için hedefli bir şekilde kullanabileceğiniz birçok özel üçüncü taraf vardır.

İnsan gözetimini unutma

İşletmelerin yapay zeka araçlarını etkili bir şekilde benimseme yeteneğini etkileyecek ciddi bir veri becerisi eksikliği var. Bir şirket genelinde temel veri eğitimi, en uygulanabilir çözümleri belirlemek, çıktılarını uygun şekilde izlemek, doğrulamak ve bu sistemleri en etkin şekilde kullanmak için gereklidir. İşletmeler, yapay zekanın onlara söylediklerine körü körüne güvenmemelidir; yetenekli insan gözetimine ihtiyaçları var. Bu uzmanlık yalnızca veri ekibinde tutulamaz – her departmanda yukarıdan aşağıya doğru olması gerekir.

Bu model genellikle “insan Açık sistemlerin faaliyetlerini gerçekleştirmek için insan girdisine dayanmadığı döngü” modeli (geleneksel “insan içinde döngü” sistemleri yaptı) ama bunun yerine, çıktının doğru ve güvenilir olmasını sağlamada gözden geçirme rolü oynayarak insan kontrolünü otomatik karar vermenin merkezinden daha uzağa itti.

Hangi çözümlere bahis oynamalıyım?

Şu anda, üretken yapay zeka için en çok konuşulan yeni kullanım örnekleri, özellikle kopyalama ve görüntü oluşturma olmak üzere pazarlama alanındadır. Pek çok kuruluşun ilk olarak gen yapay zekayı burada uygulamaya çalışması doğaldır.

Bununla birlikte, tartıştığımız gibi, herhangi bir yeni teknoloji, yeni kullanım durumları hayal eden işletmeleri cezbeder ve bu da genellikle mevcut kullanım durumlarının önemli ilerleme kaydetmemesine neden olur. Tavsiyemiz, yapay zekanın, genellikle üretken bileşen gerektirmeyen (halüsinasyon zorluklarıyla birlikte) ancak bunun yerine yapılandırılmamış verilerin temel anlayışına dayanan mevcut sorunlu noktaları çözmede ilerlemeyi nasıl hızlandırabileceğini düşünmektir.

İşletmeniz için en iyi yapay zeka çözümünü belirlemenin yalnızca ilk adım olduğunu unutmayın. Bundan en iyi şekilde yararlanmanızı sağlamak için altyapıya, katılıma, dahili uzmanlığa ve kontroller ve dengelere sahip olmanız gerekir.

Juan de Castro COO’dur Cytora.