Güçlü bir yapay zekâ stratejisi için 4 önemli adım

Birçok şirket yapay zekâ teknolojisini dijital dönüşümünün itici bir gücü olarak görüyor. IBM İş Değeri Enstitüsü'nün 3.000 küresel liderle yaptığı bir ankete göre katılımcı şirketlerin yarısı halihazırda ürün ve hizmetlerinde üretken yapay zekâyı kullanıyor. Aynı ankette CEO'ların çoğunluğu da rekabet avantajının en gelişmiş üretken yapay zekaya sahip olanlarda olacağını söylüyor.

Kurumsal düzeyde üretken yapay zekâ benimsenmesi hızlanırken üst düzey yöneticiler bu yolculuğun güvenli ve sorumlu olmasını sağlamak için çalışanlarını da ilerideki değişimlere hazırlıyor.

Doğru yazılım ve teknoloji sağlayıcıları, danışmanlar, tedarikçiler ve bayilerden oluşan bir ağ oluşturmak yapay zekâyla geliştirilmiş işlerin temeline sağlam bir zemin hazırlıyor.

Üretken yapay zekâ stratejilerini şekillendirirken ele alınacak dört kritik alan şöyle sıralanıyor:

1- İyi yönetişim

Sağlam yönetim politikalarına sahip olmak yapay zekâ araçları ve sistemlerinin güvenli ve etik olmasını sağlıyor. Bu politikalar yapay zekâ araştırma, geliştirme ve uygulamalarını yönlendiren çerçeveleri, kuralları ve standartları belirleyerek güvenliği sağlıyor.

Yapay zekâ insanlar tarafından yazılan kod ve makine öğreniminin bir ürünü olduğundan insan önyargılarına ve hatalarına açık oluyor. Üretken yapay zekâ çalışmalarında veri halüsinasyonları, uyumluluk ihlalleri veya önyargılı içerik çıktıları ile karşılaşılabiliyor.

Şirket yöneticileri yapay zekâ uygulamalarını desteklemek için hem akademiden hem de sektör uzmanlarından destek almayı tercih edebiliyor. Bu destekler araştırmadan uygulamaya ve düzenleyici rehberliğe kadar çeşitli alanlarda katkı sağlıyor.

2- Platform yaklaşımı

Bulut tabanlı iş yüklerindeki ve ilgili uygulamalardaki artış, işletmelerin yönetmesi gereken veri hacmini önemli ölçüde artırıyor. Üretken yapay zekâ bulut kaynaklarına bağımlılığı artırmakla beraber günlük yapay zekâ destekli iş yükleri ve yapay zekâ temel modellerinin eğitimi daha fazla hesaplama gücü ihtiyacı doğuruyor.

BT yöneticilerinin yapay zekâyı ölçeklendirmek için çoklu bulut ve yerinde sunucular (on-premise) arasında veri ve hesaplama kaynaklarını optimize etmesi gerekiyor.

Bu teknoloji kararlarının temelinde halka açık ve özel bulutları yerinde altyapıyla birleştirerek tek, esnek bir BT altyapısı oluşturan hibrit bulut çözümleri yatıyor.

Hibrit bulut ve yapay zekâyı merkeze koyan platform yaklaşımına sahip organizasyonların başarı şansı da artıyor. Hibrit bulut yapınızı kapsayan yapay zekâ bağımlı veri ve hizmetlerin erişimini, yönetimini, güvenliğini ve kontrolünü sağlama konusunda düşünmeye başlıyor.

Bulut çözüm sağlayıcıları, bulut ve yapay zekâ çözümlerinin etkili bir şekilde dağıtımı için kaynak ve destek sağlayarak yardımcı oluyor. Bunlar arasında teknik eğitim sunmak, 7/24 destek vermek, bulut ve yapay zekâ çözümlerinin uyumluluk ve güvenlik standartlarına uygun olmasını sağlamak yer alıyor. Özellikle hassas verilerle çalışan ve regülasyonlara uymak zorunda olan sektörlerdeki şirketler için bu destekler büyük önem taşıyor.

3- Risk yönetimi

Üretken yapay zekâ araçlarının ilk versiyonları veri kalitesi sorunları ve yetersiz risk kontrolleri nedeniyle başarısız olabiliyor. Bu yüzden üst düzey yöneticilerin şirketin itibarını ve operasyonlarını korumak için bu riskleri belirleyip hafifletmesi gerekiyor.

Yapay zekâ projeleri gittikçe daha fazla kritik iş yükünü üstlenirken yüksek güvenilirliğe sahip verilere olan erişim ihtiyacı da artıyor. Kurumların bu verilerin sorumlu bir şekilde kullanılacağının garantisini talep etmesi gerekiyor.

İnovasyonu teşvik eden şirketler nelerin yanlış gidebileceğini ve bir durumla nasıl başa çıkılacağını hızla tespit etmenin yollarını daha kolay buluyor.

4- Yeniden eğitim (Reskilling)

Birçok işletme yapay zekâ araçlarının şirket içinde hızla benimsenmesi konusunda deneyimli çalışana sahip olmadığı için yeniden eğitim konusu hayati önem taşıyor.

Danışmanlık organizasyonları, sistem entegratörleri, yapay zekâ girişimleri ve endüstri uzmanlarıyla iş birliği yapmak, yapay zekâ çözümlerini tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek için gerekli bilgi ve çözümlere erişim sağlıyor.

Bu aynı zamanda öğrenme sürecini de hızlandırıyor ve çalışanları eğitim kurumları, online öğrenme platformları ve çeşitli eğitim kaynakları, kurslar ve yapay zekâ beceri geliştirme atölyeleriyle etkileşime geçmeye teşvik ediyor.