Yapay zekâ (AI), basit bir ifadeyle, görevleri yerine getirmek için insan zekâsını taklit edebilen ve toplanan bilgilere dayanarak kendi performansını tekrar tekrar iyileştirebilen bir sistemdir. Yapay zekânın birçok farklı biçimi vardır. İşte bazı örnekler:
Sohbet robotları, müşteri sorunlarını daha hızlı belirlemek ve daha etkili yanıtlar sağlamak için AI kullanır.
Akıllı Asistanlar, programları verimli bir şekilde ayarlamak için büyük, ücretsiz metin veri kümelerinden hassas bilgileri ayrıştırmak için AI kullanır.
Öneri motoru, izleme alışkanlıklarınıza göre otomatik olarak TV şovları önerebilir.
Yapay Zekânın kalbi belirli bir biçim veya işlev değil, çok güçlü bir zihniyet ve veri analizi gücünü destekleyen bir süreç ve işlevdir. AI, dünyayı ele geçirecek yüksek performanslı insan benzeri bir robotun imajını yaratır, ancak insanların yerini alamaz. AI, insan yeteneklerini ve katkılarını büyük ölçüde geliştirmek için tasarlanmıştır. Bu nedenle çok önemli bir ticari varlıktır.
Yapay zekâ, müşterilerle çevrimiçi iletişim kurmak veya satranç oynamak gibi bir zamanlar insan girdisi gerektiren karmaşık görevleri yerine getiren uygulamalar için genel bir terim haline geldi. Terim genellikle makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi içeren alt alanlarla birbirinin yerine kullanılır. Ancak, farklılıklar var. Örneğin makine öğrenimi, kullandığınız verilere dayalı olarak performansı öğrenen veya iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanır. Tüm makine öğreniminin yapay zekâ olduğunu, ancak tüm yapay zekânın makine öğrenimi olmadığını unutmamak önemlidir. Yapay zekânın değerini en üst düzeye çıkarmak için birçok şirket, veri bilimi ekiplerine büyük yatırımlar yapıyor. Veri bilimi, verilerden değer elde etmek için bilimsel yöntemler kullanan ve istatistik ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli alanlardan iş becerilerini ve teknolojilerini birleştirerek birden çok kaynaktan toplanan verileri analiz eden entegre bir disiplindir.
AI’nın özü, insanların dünyayı algılama ve tepki verme şeklini taklit etmek ve aşmaktır. AI, hızla inovasyonun temel taşı haline geliyor. AI, veri modellerini tanıyarak tahmin yapmak için çeşitli makine öğrenimi biçimlerinden yararlanır ve aşağıdaki şekillerde işletmenize değer katar.
AI teknolojisi, bir zamanlar insan görevleri gerektiren süreçleri veya görevleri otomatikleştirerek kurumsal performansı ve üretkenliği artırıyor. Ayrıca, insanların gerçekleştirmesi zor olan büyük ölçekte verileri yakalayabilir. Bu özellikler, önemli ticari faydalar sağlayabilir. Örneğin Netflix, yüksek kişiselleştirmeyi desteklemek için makine öğrenimini kullanarak müşteri tabanını 2017’de %25’in üzerinde büyütmeyi başardı.
AI çoğu iş, işletme ve sektör için kullanışlıdır. Bunlar, aşağıdakiler gibi genel ve sektöre özel uygulamaları içerir:
Belirli bir müşterinin bir işletmeyle etkileşim kurarken veya bir müşterinin yaşam boyu değerini oluştururken ne kadar harcayacağını tahmin etmek için işlemsel ve demografik verileri kullanın.
Kullanımı kolay, uygun fiyatlı, yüksek performanslı bilgi işlem yetenekleri. Çeşitli bulut bilişim işlevlerine sahip ürünlerin piyasaya sürülmesiyle, ekonomik yüksek performanslı bilgi işlem gücü kolayca elde edilebilir. Geçmişte, AI için mevcut olan tek bilgi işlem ortamı bulut tabanlı olmayan ve maliyetliydi.
Eğitim kurslarında büyük miktarda veri kullanabilirsiniz. Daha doğru tahminler için büyük miktarda veriyi işlemek için yapay zekânın eğitilmesi gerekir. Çeşitli veri etiketleme araçlarının piyasaya sürülmesi ve kuruluşların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolaması ve işlemesi için ek kolaylık ve uygun fiyat, birçok kuruluşun yapay zekâ algoritmaları oluşturmasını ve eğitmesini mümkün kılmıştır.
Uygulamalı AI, rekabet gücünü fark eder. Şirketler, yapay zekâ analitiğini iş hedeflerine uygulamanın rekabetçiliğini giderek daha fazla kabul ettiklerinden, yapay zekâyı şirket genelinde bir öncelik haline getiriyor. Örneğin, yapay zekâ tarafından desteklenen hedefli öneriler, hızlı ve etkili kararlar almanıza yardımcı olabilir. Yapay zekânın birçok özelliği maliyet tasarrufu, düşük risk ve daha hızlı pazara sunma süresinden faydalanabilir.
Birçok şirket, AI teknolojisini başarıyla benimserken, AI’nın kendisi ve yetenekleri hakkında hala birçok yanıltıcı bilgi var. İşte AI hakkında beş yanlış anlama:
Yanlış Kanı 1: Kurumsal yapay zekâyı benimsemek, onu kendiniz geliştirmenin bir yolunu gerektirir.
Gerçek: Çoğu şirket, kendi çözümlerini ve harici çözümlerini birleştirerek yapay zekâyı benimser. Şirketler kendi iş gereksinimlerini belirlemek için kendi yapay zekâ çözümlerini geliştirebilirken, önceden geliştirilmiş yapay zekâ çözümleri uygulama sürecini basitleştirme avantajına sahiptir çünkü bunlar ortak iş sorunları için her zaman mevcut çözümlerdir.
Yanlış Kanı 2: Yapay zekâ, tıpkı sihir gibi anında harika sonuçlar yaratır.
Gerçek: Yapay zekânın başarısına giden yol, zaman, kapsamlı planlama ve neyi başarmaya çalıştığınıza dair sağlam bir fikir olmadan açılmaz. İzole edilmiş AI çözümlerinin gelişigüzel uygulanmasını önlemek için stratejik bir çerçeve ve yinelemeli bir yaklaşım gereklidir.
Yanlış Kanı 3: Kurumsal yapay zekânın çalışması için insanlara ihtiyacı yoktur.
Gerçek: Kurumsal AI, insanların yerini alan bir robot değildir. Yapay zekânın değeri, çalışanların yeteneklerinin daha stratejik işler için kullanılabilmesi için insanların yeteneklerini desteklemesidir. Dahası, AI ile doğru verileri girmek ve kullanmak için insan müdahalesi gerekir.
Yanlış Kanı 4: Ne kadar çok veri olursa o kadar iyidir.
Gerçek: Kurumsal AI, akıllı veriler gerektirir. Yapay zekâdan en etkili işletme iç görülerini almak için verilerinizi yüksek kaliteli, güncel ve alakalı olacak şekilde zenginleştirmeniz gerekir.
Yanlış Kanı 5: Kurumsal AI, başarılı olmak için yalnızca verilere ve modellere ihtiyaç duyar.
Gerçek: İlk önce veriler, algoritmalar ve modellerle başlıyoruz, ancak AI çözümlerinin değişen iş gereksinimlerini karşılamak için ölçeklendirilmesi gerekiyor. Bugüne kadar piyasaya sürülen kurumsal AI çözümlerinin çoğu, veri bilimcilerin kendileri tarafından geliştirilmiştir. Ancak bu çözümler, kapsamlı manuel kurulum ve bakım gerektirir ve ölçeklenebilir değildir. Dolayısıyla, bir yapay zekâ projesini başarıyla uygulamak için, yapay zekâyı yönlendirirken yeni gereksinimlerle ölçeklenebilen bir yapay zekâ çözümüne ihtiyacınız var.
Yapay zekânın değerini gösteren sayısız başarı hikayesi var. Mevcut iş süreçlerine ve uygulamalarına makine öğrenimi ve bilişsel etkileşim ekleyen kuruluşlar, kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir, ancak bazı tökezleyen engeller var. Çok az şirket, birkaç nedenden ötürü geniş ölçekte yapay zekâ dağıttı. Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorsanız, yapay zekâ projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Yüksek talep gören ancak arz eksikliği olan uzmanlığı oluşturmak ve kullanmak da karmaşıktır. Üçüncü taraf ürünlerini ne zaman kullanacağınızı ve yapay zekânın ne zaman ve nerede uygulanacağını bilmek bu sorunları en aza indirmeye yardımcı olabilir.
Yapay zekâ tabanlı çözümlerin ve araçların tanıtılmasıyla, giderek daha fazla şirket yapay zekâyı hızlı ve düşük maliyetle kullanıyor. Kullanıma hazır AI, yerleşik AI yeteneklerine sahip veya algoritmik karar verme süreçlerini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımı ifade eder.
Kullanıma hazır AI’lar, makine öğrenimi kullanarak kendi kendini iyileştirme gerçekleştiren kendi kendini iyileştiren veri tabanlarından, görüntü tanıma ve metin analizi gibi sorunları çözmek için farklı veri setlerine uygulanabilen önceden oluşturulmuş modellere kadar uzanır. Yap. Ayrıca şirketlerin değer elde etme süresini kısaltmasına, üretkenliği artırmasına, maliyetleri düşürmesine ve müşteri ilişkilerini geliştirmesine yardımcı olabilir.
Müşterilerle sohbet robotları aracılığıyla iletişim kurun. Chatbotlar, müşterileri anlamak ve onların soru sormalarını ve bilgi almalarını sağlamak için doğal dil işleme kullanır. Bu sohbet robotu zamanla öğrendikçe, müşterilerle etkileşimlerde daha kullanışlı hale gelebilir.
Veri merkezinizi izleyin. BT operasyon ekipleri, tüm web, uygulama, veri tabanı performansı, kullanıcı deneyimi ve günlük verilerini, eşikleri otomatik olarak izleyen ve anormallikleri tespit eden bulut tabanlı tek bir veri platformuna yerleştirerek sistem izleme için muazzam miktarda zaman ve enerji tasarrufu sağlayabilir.
Uzman olmadan iş analizi yapın. Görsel kullanıcı ara yüzüne sahip analiz araçları, teknik bilgisi olmayan çalışanların sistemi kolayca sorgulamasına ve anlaşılabilir yanıtlar almasına olanak tanır.
Yapay zekânın (AI) pembe beklentisine rağmen, birçok şirket makine öğreniminin ve diğer AI yeteneklerinin tam potansiyelini fark edemiyor. Nedeni ne olabilir? Ne yazık ki, sorunun büyük ölçüde insan olduğu ortaya çıktı. Verimsiz iş akışları, AI uygulamanızın değerini en üst düzeye çıkarmanıza izin vermez.
Örneğin, veri bilimcileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için ihtiyaç duydukları kaynakları ve verileri elde etmekte zorlanabilir. Ekip üyeleriyle çalışırken de sorun yaşayabilirsiniz. Ve çeşitli açık kaynaklı araçları yönetirken, aynı zamanda uygulama geliştiricilerinin bazen veri bilimcileri tarafından geliştirilen modelleri tamamen yeniden kodlamaları ve ardından bu modelleri uygulamalarına dahil etmeleri gerekir.
Açık kaynaklı AI araçlarının listesi büyüdükçe, BT departmanları çalışma ortamlarını güncellemeye devam ederek veri bilimi ekiplerini desteklemek için daha fazla zaman harcayacak. Bu sorun, veri bilimi ekiplerinin çalışmayı tercih ettikleri yöntemin sınırlı standardizasyonu ile birleşiyor.
Son olarak, üst düzey yöneticiler şirketin AI yatırımları için tam potansiyelini görselleştiremeyebilir. Bu nedenle, AI’nın başarılı olması için ihtiyaç duyduğu iş birliğine dayalı ve entegre ekosistemi oluşturmak için yeterli sponsorluk ve kaynak sağlamazlar.
Yapay zekâ işlevleri ana akım iş operasyonlarına girdikçe, yeni terimler ortaya çıkıyor. Esnek zekâdır. Esnek zekâ uygulamaları ile işletmeler, gerçek zamanlı dahili ve harici verilerin gücünü karar bilimi ve yüksek oranda ölçeklenebilir bir bilgi işlem altyapısı ile birleştirerek daha akıllı iş kararları alabilir.
Bu uygulamalar esasen iş verimliliğini artırır. Bu, müşterilerimize daha iyi ürünler, öneriler ve hizmetler sunmamızı sağlar. Bunların tümü iş performansını artırmak için bir araya getirildi.
Yapay zekâ, gelişmiş verimliliklerden, yeni gelir fırsatlarından ve artan müşteri bağlılığından yararlanmak isteyen tüm işletmeler için stratejik olarak gereklidir. AI, birçok kuruluşta hızla rekabet avantajı haline geliyor. İşletmeler, iş verimliliğini artırmak, kişiselleştirilmiş ve faydalı müşteri deneyimleri oluşturmak ve geliri artırmak için iş sonuçlarını tahmin etmek için yapay zekâyı kullanabilir.
Bununla birlikte, AI hala yeni ve karmaşık bir teknolojidir. Bundan en iyi şekilde yararlanmak için, yapay zekâ çözümlerini geniş ölçekte oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var. Bir yapay zekâ projesinde başarı, bir veri bilimcisini işe almaktan daha fazlasını gerektirir. Yapay zekâ ile başarıyı garantilemek için işletmelerin en iyi araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulaması gerekir.
Yapay zekâ inovasyonu artık çok önemlidir. Rekabetçi kalabilmek için, tüm şirketler sonunda yapay zekâyı benimsemeli ve bir yapay zekâ ekosistemi oluşturmalıdır. Önümüzdeki 10 yıl içinde yapay zekâyı bir dereceye kadar benimsemeyen şirketler geride kalacak.
Şirketiniz bir istisna olabilir, ancak çoğu şirket, yapay zekâ yeteneklerini en üst düzeye çıkarabilecek ekosistemler ve çözüm türleri geliştirmek için şirket içi yetenek ve uzmanlığa sahip değildir.
Yapay zekâ dönüşüm yolculuğunuzu başarıyla tamamlamak için doğru stratejiyi belirleme ve doğru araçları kullanma konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, derin uzmanlığa ve kapsamlı bir yapay zekâ portföyüne sahip yenilikçi iş ortakları aramanız gerekir.