Yapay Zekanın (AI) Ele Alması Gereken İlk 5 Zorluk
Yapay Zeka (AI), işletmelerin müşteri hizmetleri, pazarlama ve finans dahil olmak üzere işlevler genelinde faaliyet gösterme şeklini tamamen yeniden tasarlama potansiyeline sahiptir. İşletmeniz için yapay zeka destekli modern çözümler geliştirmenize yardımcı olabilecek çok sayıda yapay zeka geliştirme şirketi vardır. Ancak gelişmekte olan diğer teknolojilerde olduğu gibi zorluklar da var ve yapay zeka da bir istisna değil. MIT-Boston Consulting Group tarafından yürütülen yeni bir ankete göre, yöneticilerin %85’i yapay zekanın işi dönüştüreceğine inanıyor, ancak şirketlerin yalnızca %20’si onu bir şekilde kullanıyor ve yalnızca %5’i yoğun bir şekilde kullanıyor. Teknolojiyi benimsemenin önündeki engeller nedeniyle yapay zekanın benimsenmesi çok düşüktür. Bunlardan ilk beşine bir göz atalım.
- Organizasyon Eksikliği ve Etkisiz Liderlik: Bir işletmenin hiyerarşisi oldukça karmaşık olabilir. İşin iyileştirilmesi için karşılıklı kararlar almak üzere aynı sayfada olması gereken farklı departmanların birkaç başkanı vardır. Bu kafalar, AI çabalarını aynı anda ve aynı çaba düzeyiyle birlikte yürütmek zorundadır. Bu yöneticilerin uygun organizasyon eksikliği ve etkisiz liderliği, belirsiz, üst üste binen sorumluluklara yol açar ve bu da şirketinizin yapay zeka teknolojisine yaptığı tüm yatırımları eninde sonunda engeller. Yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili kararlar almak için tüm departmanlar arasında uygun senkronizasyon olmalıdır.
- Çözmek İçin Temel Sorunları Seçmemek: Çoğunlukla bir analitik ekibi veya şirketinizin birçok dağınık analitik ekibi ve mucidi, ana işin kenarlarında sayısız küçük proje üzerinde çalışır. Ancak ana işin ihtiyaç duyduğu otomasyon verimini elde etmek için temel zeminde çalışmayı göz ardı ederler. İş önceliklerinizin olduğu alanlarda yapay zeka çözümlerinin gücünden yararlanmaya odaklanmalısınız. Örneğin, işletmenizin otomasyonun kar marjlarını artırabileceği veya hata ve kusur yüzdesini azaltabileceği önemli gelirler sağlayan sektörleri.
- Deneyimsiz ve Eğitimsiz Profesyoneller: Çoğu şirkette yapay zeka beyin gücü ve yeteneği konusunda eksiklik var. PwC’nin Digital IQ’su tarafından yürütülen bir ankette, yöneticilerin yalnızca %20’si kuruluşlarının yapay zeka ile başarılı olmak için gerekli becerilere sahip olduğunu söyledi. Bu gerekli deneyim ve potansiyel eksikliği, bir işletmenin üretkenliğini artırmak için yapay zekayı kullanmanın önündeki en büyük zorluklardan biridir. Çoğu kuruluş sınırlarını biliyor ve %20’den fazlası kendi BT uzmanlarının yapay zekayı yönetmek için gerekli uzmanlığa sahip olduğunu düşünüyor. Makine öğrenimi becerilerine olan talep daha hızlı artıyor, ancak uygun eğitim kolayca bulunamıyor. AI yeteneğinin kıt olduğu ancak çok yüksek talep gördüğü böyle bir senaryoda, şirketlerin çoğu inkübatörler ve hızlandırıcılar, üniversite laboratuvarları, açık kaynak topluluğu ve hackathonlar gibi üçüncü taraf kaynaklardan gelen inovasyonları araştırıyor.
- Erişilemeyen Veriler ve Gizlilik Koruması: Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için minimum önyargıyla büyük ve temiz veri kümelerine ihtiyacınız var. Bu verilerin çoğu yapılandırılmamış formda olduğu için tüketime hazır değil. Bu veriler hassas bilgiler içerir ve farklı bir işleme sisteminde saklanır. Sonuç olarak, şirketlerin çoğu, ürettikleri verileri toplamak ve depolamak için etkili bir altyapı oluşturmaya ve bu bilgileri kullanılabilir ve üretken hale getirmek için bu bilgilerin şifrelenmesini gerçekleştirebilecek yetenekleri işe almaya büyük yatırım yapma eğilimindedir.
- Güven ve İnanılırlık Faktörü: Programcı veya mühendis olmayan bir kişiye derin öğrenme algoritmasını basit bir şekilde anlatmak çok zordur. Böyle bir karmaşıklıkla, yeni iş fırsatlarından yararlanmak için yapay zeka üzerine bahse girmek isteyenler kaybolmaya başlayabilir. Dijital dönüşümde geride kalan şirketlerin çoğu, yapay zekayı anlamlı bir şekilde benimsemek için tüm altyapılarında devrim yapmak zorunda. Deney meyve vermeden önce verilerin toplanması, tüketilmesi ve sindirilmesi gerektiğinden, AI projelerinin sonucu biraz geç gelebilir. Girişimcilerin çoğu, garantisiz büyük ölçekli bir makine öğrenimi projesine yatırım yapmak için gerekli esneklik, kaynak ve cesaretten yoksundur.
Piyasada bulunan ve sayıları giderek artan yapay zeka destekli araçları etkili bir şekilde kullanmaya başlamak istiyorsanız, üstesinden gelmeniz gereken en büyük beş zorluk bunlar. Ancak bu engeller, yapay zekanın işletmelerin işleyiş biçimini dönüştürmesini engelleyemez. Üretkenliğinizi artıracak bir çözüm geliştirmek için yapay zeka teknolojisinin avantajlarından yararlanmanız gerekirse, deneyimli bir uzmanla iletişime geçin. AI danışmanlığı şirket.
