Yapay Zekayı Neden Bir Takım Sporu Olarak Düşünmelisiniz?

Yapay zekayı bir takım sporu olarak düşünmek ne anlama geliyor? Yapay zeka projelerinin, büyük ölçüde daha önce eksik olan iş bağlamını sağlamak için doğru rollerin dahil olması nedeniyle, heyecandan etkiye geçtiğini görüyoruz. Etki alanı uzmanlığı anahtardır; makineler, insanların sahip olduğu bağlam derinliğine sahip değildir ve insanların, ortaya çıkan herhangi bir içgörü veya tavsiyeye dayalı olarak hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini anlamak için işi ve verileri yeterince iyi bilmeleri gerekir.

Yapay zekayı ölçeklendirme söz konusu olduğunda, birçok lider bir insan sorunu olduğunu düşünüyor - özellikle de yeterli veri bilimci yok. Ancak her iş sorunu bir veri bilimi sorunu değildir. Veya en azından, her iş zorluğu veri bilimi ekibinize atılmamalıdır. Doğru yaklaşımla, geleneksel veri bilimi döngülerinin getirdiği zorluklar olmadan yapay zekanın avantajlarından yararlanabilirsiniz.

Yapay zeka çözümlerini dağıtmak ve ölçeklendirmek için liderlerin, kuruluşun zihniyetini yapay zekayı bir takım sporu olarak düşünmeye kaydırması gerekir. Bazı yapay zeka projeleri, başarılı sonuçların nasıl göründüğü için farklı bir dizi insan, araç ve beklentiye ihtiyaç duyar. Bu fırsatları nasıl tanıyacağınızı bilmek, daha başarılı AI projelerine yaklaşmanıza ve AI kullanıcıları ekibinizi derinleştirmenize yardımcı olacak, iş gücü genelinde karar verme sürecine hız ve güç katacaktır. Neden ve nasıl olduğunu keşfedelim.

Kuruluşlar, yapay zeka ile gelişmiş analizi demokratikleştiriyor

İş sorunlarını çözmek için yapay zekayı kullanmak, büyük ölçüde veri bilimcilerinin görüşü olmuştur. Çoğu zaman, veri bilimi ekipleri bir kuruluşun en büyük fırsatları ve en karmaşık zorlukları için ayrılır. Pek çok kuruluş, derin teknik uzmanlığın ve ince ayarlanmış modellerin son derece başarılı sonuçlar sağladığı dolandırıcılık tespiti, kişiselleştirme ve daha fazlası gibi belirli kullanım durumlarına veri bilimini uygulama konusunda başarılı olmuştur.

Ancak, AI çözümlerini veri bilimi ekibiniz aracılığıyla ölçeklendirmek, birçok nedenden dolayı kuruluşlar için zordur. Yetenekleri çekmek ve elde tutmak çok pahalıdır ve rekabetçi bir pazarda zor olabilir. Geleneksel veri bilimi projelerinin, işletme değeri görmeden önce geliştirilmesi ve devreye alınması genellikle çok zaman alabilir. Ve en deneyimli, sağlam veri bilimi ekipleri bile, çözmeleri istenen sorunun nüanslarını anlamak için gerekli veri veya bağlamdan yoksunlarsa başarısız olabilir.

2021 Gartner® Veri Biliminin Durumu ve Makine Öğrenimi (DSML) raporunda, "daha az teknik kitlenin DSML'yi daha kolay uygulamak istemesi, uzmanların üretkenliği artırması ve işletmelerin yatırımlarını değerlemek için daha kısa zamana ihtiyaç duyması nedeniyle müşteri talebinin değiştiği belirtiliyor.¹” Yapay zekanın sağlayabileceği analizin hızından veya eksiksizliğinden yararlanabilecek birçok iş sorunu olsa da, değeri hızlı bir şekilde görmek için geleneksel bir veri bilimi yaklaşımı her zaman en iyi saldırı planı olmayabilir. Aslında, aynı Gartner raporu, "2025 yılına kadar, veri bilimcilerinin kıtlığının, kuruluşlarda veri bilimi ve makine öğreniminin benimsenmesini artık engellemeyeceğini" tahmin ediyor.

Alan uzmanlığı, işletme genelinde yapay zekayı ölçeklendirmek için kritik öneme sahiptir

AI, veri bilimi geçmişine sahip olmayan kullanıcılara gelişmiş analiz yetenekleri sağlamaya şimdiden yardımcı oluyor. Makineler, en iyi tahmin modelleri ve algoritmaları arasından seçim yapabilir ve temel modeller açığa çıkarılabilir, bu da onları ayarlama ve her şeyin kullanıcının aradığıyla eşleştiğinden emin olma yeteneği sunar.

Bu yetenekler, analistlere ve yetenekli iş alanı uzmanlarına kendi yapay zeka uygulamalarını tasarlama ve kullanma yeteneği verir. Verilere daha yakın olan bu kullanıcılar, veri bilimcisi meslektaşlarının çoğuna göre bir avantaja sahiptir. Bu gücü, alan uzmanlığına sahip kişilerin eline vermek, geleneksel veri bilimi döngüleriyle ilişkili uzun geliştirme sürelerinden, kaynak yüklerinden ve gizli maliyetlerden kaçınmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, bir AI tahmininin veya önerisinin yararlı olup olmadığına karar verecek olanlar, alan uzmanlığına sahip kişiler olmalıdır.

Daha yinelemeli, revize ve yeniden dağıtılan bir model oluşturma süreçleriyle, iş bağlamına sahip kişiler AI'dan daha hızlı değer elde edebilir; hatta yeni modelleri haftalar veya aylar yerine günler veya haftalar içinde binlerce kullanıcıya dağıtabilir. Bu, özellikle benzersiz zorlukları veri bilimi ekipleri için yüksek bir öncelik olmayabilecek, ancak AI analizinin hızından ve eksiksizliğinden yararlanabilecek ekipler için güçlüdür.

Bununla birlikte, bu çözümlerin analistler ve veri bilimcileri arasındaki beceri boşluğunu gidermeye yardımcı olabilse de, ikincisinin yerine geçmediğini belirtmek önemlidir. Veri bilimciler, yapay zeka destekli çözümlerde kullanılan verileri doğrulamak için iş uzmanlarıyla kritik bir ortak olmaya devam ediyor. Ve bu işbirliğine ek olarak, eğitim ve veri becerileri, bu tür araçların geniş ölçekte başarılı bir şekilde kullanılmasında kritik öneme sahip olacaktır.

Veri okuryazarlığı, daha fazla insanın yapay zekadan yararlanmasını sağlar

Temel veri stratejiniz, kuruluşunuzun AI ile başarıya ulaşmasında büyük bir rol oynar, ancak AI çözümlerini işletme genelinde daha fazla kişiye ulaştırmak için temel bir veri okuryazarlığı gerekir. Bir iş sorununa hangi verilerin uygulanmasının uygun olduğunu ve ayrıca bir AI önerisinin verilerinin ve sonuçlarının nasıl yorumlanacağını anlamak, insanların karar verme sürecinin bir parçası olarak AI'ya başarılı bir şekilde güvenmelerine ve benimsemelerine yardımcı olacaktır. Kuruluş içinde paylaşılan bir veri dili, uzmanlarla başarılı işbirliği için daha fazla kapı açar.

McKinsey'in yapay zeka konusundaki en son küresel araştırması, yüksek performanslı kuruluşların %34'ünde "özel bir eğitim merkezinin uygulamalı öğrenme yoluyla teknik olmayan personelin yapay zeka becerilerini geliştirdiğini" ortaya koydu, bu oran ankete katılan tüm diğerlerinin yalnızca %14'ü. Ek olarak, yüksek performanslı kuruluşların %39'unda, diğerlerinin yalnızca %20'sine kıyasla "AI kullanıcıları ile kuruluşun veri bilimi ekibi arasında belirlenmiş iletişim kanalları ve temas noktaları vardır".

Liderler, eğitim ve öğretimden, mentorluk programlarından, topluluk oluşturma veri yarışmalarından ve daha fazlasından veri okuryazarlığı oluşturmak için çeşitli yaklaşımlar benimseyebilir. Verilere erişimi ve veri paylaşımını normalleştirmenin yanı sıra başarıları, öğrenmeleri ve verilerle karar vermeyi nasıl kutladığınızı ve teşvik ettiğinizi düşünün.

Tableau Research başkanı Vidya Setlur, "Veri okuryazarlığı ve görselleştirme ve veri bilimi ile ilgili eğitimin daha yaygın olması ve daha erken öğretilmesi gerekiyor" dedi. “Veri kullanımına güvenmenin getirdiği bir tür sosyal ve kurumsal sorumluluk var. İnsanlar verileri anlamak, yorumlamak ve en iyi şekilde yararlanmak için daha donanımlı olmalı çünkü yapay zeka yalnızca daha karmaşık hale gelecek ve oyunun birkaç adım önünde olmalıyız."

Kuruluşunuzun veri kültürünü oluşturmaya devam etmek, iş genelinde becerileri geliştirmek ve yeni çözümleri teşvik etmek için güçlü fırsatlar yaratır. Birçok kuruluş, dijital dönüşümün hızlanmasıyla son yıllarda veri ve analitik yatırımlarını artırdı. Veriyi bir takım sporu olarak düşünmek bir erişim değil ve şimdi bu zihniyeti yapay zekaya genişletmek için araçlara sahibiz.