Yapay zeka terimleri

Yapay Zeka, bir zamanlar müşterilerle çevrimiçi olarak iletişim kurmak veya satranç oynamak gibi insan girdisi gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştiren uygulama yazılımlarının tamamını kapsayan bir terim haline geldi. Terim, genellikle makine öğrenimi ve ayrıntılı öğrenme gibi alt dallarının yerine de kullanılıyor. Ancak bunlar birbirinden farklı kavramlar. Örneğin makine öğrenimi tüketilen verilere göre öğrenen veya performansını iyileştiren sistemlerin oluşturulmasına odaklanır. Makine öğreniminin tümü yapay zeka olmasına rağmen yapay zekanın tümünün makine öğrenimi olmadığını unutmamak önemlidir.

Pek çok şirket, yapay zekânın sunduğu tüm değerden yararlanmak için veri bilimi ekiplerine önemli yatırımlar yapıyor. Verilerden değer elde etmek üzere bilimsel ve diğer yöntemlerden yararlanan disiplinler arası bir alan olan veri bilimi, birden fazla kaynaktan toplanan verileri analiz etmek için istatistik ve bilgisayar bilimi gibi alanların sağladığı becerileri ticari bilgilerle bir araya getirir.

Yapay Zeka kurumlara nasıl yardımcı olur?

Yapay zekanın temel ilkesi, insanların dünyayı nasıl algıladığını ve ona nasıl tepki verdiğini taklit etmek ve ardından bunları aşmaktır. Hızla inovasyonun temel taşı haline gelmektedir. Yapay zeka, tahminleri mümkün kılmak üzere verilerdeki modelleri tanıyan çok çeşitli otomatik öğrenme olanaklarının desteği sayesinde işinize değer katabilir:

• Çok daha fazla erişilebilir veriye ilişkin daha kapsamlı bir anlayış sunar
• Aşırı düzeyde karmaşık veya olağan görevleri otomatikleştirmek üzere tahminlere güvenme

Şirketteki Yapay Zeka

Yapay Zeka teknolojisi, daha önce insan gücünü gerekli kılan süreçleri veya görevleri otomatikleştirerek kurumsal performansı ve üretkenliği artırır. Yapay Zekâ aynı zamanda hiçbir insanın ulaşamayacağı bir ölçekte verileri anlamlandırabilir. Bu özellik, muazzam iş avantajları sağlayabilir. Örneğin, Netflix belirli bir düzeyde kişiselleştirme sağlamak üzere makine öğreniminden yararlanmış ve bu sayede 2017 yılında müşteri kitlesinde yüzde 25'ten fazla büyüme kaydetmiştir.

Pek çok şirket veri bilimine öncelik veriyor ve buna yatırımlar yapıyor. Gartner'ın kısa süre önce 3.000'den fazla CIO ile birlikte gerçekleştirdiği bir ankete göre katılımcılar, analitik ve iş zekâsını kurumları için en çok farklılık yaratan teknoloji olarak nitelendirdi. Ankete katılan CIO'lar bu teknolojileri şirketleri açısından en stratejik teknolojiler olarak görüyor ve böylece pek çok yeni yatırımı cezbediyor.

Yapay Zekâ, her iş kolu, işletme ve sektör için değer sunar. Aşağıdaki gibi genel ve sektöre özgü uygulama yazılımları buna dâhildir:

• Belirli müşterilerin bir işletme ile ilişkileri boyunca nasıl harcama yapacağını (veya müşteri yaşam döngüsü değerini) tahmin etmek için işlemsel ve demografik verileri kullanarak
• Müşteri davranışları ve tercihlerine göre fiyatlandırmayı optimize ederek
• Kanser belirtileri için röntgen görüntülerini analiz etmek üzere görüntü tanıma özelliğini kullanarak

Şirketler yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Harvard Business Review'a göre şirketler yapay zekayı temel olarak şu amaçlarla kullanıyor:

• Güvenlik ihlallerini tespit etmek ve engellemek (yüzde 44)
• Kullanıcıların teknolojiye ilişkin sorunlarını çözmek (yüzde 41)
• Üretim yönetimi çalışmalarını azaltmak (yüzde 34)
• Onaylanmış satıcıların kullanımında şirket içi uyumu ölçmek (yüzde 34)

Yapay Zekanın benimsenmesini sağlayan şey nedir?

Sektörler genelinde yapay zeka geliştirmenin ardında yatan üç faktör:

• Uygun fiyatlı, yüksek performanslı bilgi işlem özelliği kolayca erişilebilir. Bulut ortamında yüksek miktarda emtia bilgi işlem gücü, uygun fiyatlı ve yüksek performanslı bilgi işlem gücüne kolayca erişilebilmesini sağlar. Bu geliştirmeden önce, Yapay Zekâ için yalnızca bulut tabanlı olmayan ve fahiş fiyatlı bilişim ortamlarına erişilebilmekteydi.
• Eğitim için yüksek miktarda veriye erişilebilir. Yapay Zekânın doğru tahminlerde bulunabilmesi için çok miktarda veri ile eğitilmesi gerekir. Verileri etiketlemeye yönelik çok çeşitli araçların ortaya çıkması ve kurumların kolay ve uygun fiyatlı bir biçimde hem yapılandırılmış hem yapılandırılmamış verileri depolayabilmesi ve işleyebilmesi, kurumların Yapay Zekâ algoritmaları oluşturmasına ve eğitmesine olanak tanır.
• Uygulanan Yapay Zekâ, rekabet avantajı sağlar. Her geçen gün artan sayıda şirket, iş hedeflerine yapay zekâ içgörülerini uygulamanın getirdiği rekabet avantajını kabul ediyor ve bunu, işletme genelinde bir öncelik haline getiriyor. Örneğin, Yapay Zekâ ile sağlanan hedeflenmiş öneriler işletmelerin daha kısa süre içinde daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Yapay Zekanın sunduğu pek çok özellik ve kapasite maliyetlerin düşürülmesini, risklerin azaltılmasını, pazara giriş süresinin hızlandırılmasını ve çok daha fazlasını sağlayabilir.

Şirket Yapay Zekası hakkında 5 yaygın efsane

Birçok şirket yapay zeka teknolojisini başarılı şekilde benimsedi; ancak yapay zeka ve yapay zekanın neyi yapıp yapamayacağı hakkında çok sayıda yanlış bilgi var. Burada, Yapay Zekayla ilgili beş yaygın efsaneyi keşfediyoruz:

• 1. Efsane: Kurumsal Yapay Zeka bir kendin yap yaklaşımı gerektirir.
  Gerçek: Çoğu işletme, hem şirket içi hem de kullanıma hazır çözümleri birleştirerek yapay zekâyı benimser. Oracle Cloud Infrastructure Data Science, işletmelere veri bilimi projelerinin iş birliği başarısını artırmak için makine öğrenimi modelleri oluşturmada, eğitmede, yönetmede ve uygulamada yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.
• 2. Efsane: Yapay zekâ hemen sihirli sonuçlar verir.
  Gerçek: Yapay zekâ başarısına giden yol, zaman, dikkatli planlama ve başarmak istediğiniz sonuçlar hakkında net bir fikir sahibi olmayı gerektirir. Bağlantısız bir dizi yapay zeka çözümü sunmaktan kaçınmak için stratejik bir çerçeveye ve yinelemeli bir yaklaşıma ihtiyacınız vardır.
• 3. Efsane: Kurumsal yapay zekanın çalışması için insan gücü gerekmez.
  Gerçek: Kurumsal yapay zeka robotların yönetimi ele almasıyla ilgili değildir. Yapay zekanın değeri, insanların olanaklarını artırmasında ve çalışanlarınızı daha stratejik görevler için müsait olmasını sağlamakta yatar. Dahası, yapay zekânın doğru bilgileri alabilmesi ve doğru şekilde çalışabilmesi için insanlar gereklidir.
• 4. Efsane: Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi.
  Gerçek: Kurumsal yapay zekâ için akıllı veriler gerekir. Yapay zekâdan işle ilgili en etkili içgörüleri elde etmek için verilerinizin yüksek kaliteli, güncel, alakalı ve zenginleştirilmiş olması gerekir.
• 5. Efsane: Kurumsal yapay zekâ, başarılı olmak için yalnızca verilere ve modellere ihtiyaç duyar.
  Gerçek: Veriler, algoritmalar ve modeller birer başlangıçtır. Ancak, değişen iş gereksinimlerini karşılayabilmesi için bir yapay zekâ çözümünün ölçeklenebilir olması gerekir. Bugüne kadar, kurumsal yapay zekâ çözümlerinin çoğu veri bilimciler tarafından elde yapılmaktaydı. Bu çözümler kapsamlı, manuel kurulum ve bakım gerektirir ve ölçekleme yapmaz. Yapay zeka projelerini başarıyla uygulayabilmek için yapay zeka alanında ilerledikçe yeni gereksinimleri karşılamak üzere ölçeklenebilen yapay zeka çözümlerine ihtiyacınız olur.

Yapay Zekanın işlevsel hale getirilmesinin avantajları ve zorlukları

Yapay zekanın değerini kanıtlayan çeşitli başarı öyküleri mevcuttur. Geleneksel iş süreçlerine ve uygulama yazılımlarına makine öğrenimini ve bilişsel etkileşimleri dahil eden kurumlar, kullanıcı deneyimini büyük oranda iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir.

Ancak bazı engeller söz konusudur. Bazı nedenlerden dolayı çok az sayıda şirket büyük ölçekli olarak yapay zeka konuşlandırması gerçekleştirdi. Örneğin, bulut bazlı bilgisayar kullanımı yoksa yapay zeka projeleri çoğunlukla sayısal açıdan pahalıdır. Ayrıca, oluşturulmaları karmaşıktır ve talebin yüksek tedarikin az olması durumunda uzmanlık gerektirir. Yapay zekanın hangi durumlarda ve nerede dahil edileceğinin ve hangi durumlarda üçüncü taraflara başvurulacağının bilinmesi bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olacaktır.

Yapay Zeka başarı öyküleri

Yapay zeka bazı önemli başarı öykülerinin ardındaki itici faktördür:

• Harvard Business Review'a göre Associated Press, Yapay Zekâ yazılımını otomatik olarak çok getirisi olmayan haberleri yazmak üzere eğiterek 12 kat daha fazla öykü üretti. Bu sayede gazeteciler daha ayrıntılı öyküler yazmak üzere daha fazla özgürlük elde etti.
• Mount Sinai Icahn School of Medicine tarafından oluşturulan Yapay Zeka destekli bir araç olan Deep Patient, doktorların yüksek riskli hastaları hastalık henüz teşhis edilmeden önce bile belirlemesine olanak tanır. Araç insideBIGDATA'ya göre başlangıçtan önce en fazla bir yıla kadar neredeyse 80 hastalığı tahmin etmek için bir hastanın tıbbi geçmişini analiz eder.

Kullanıma hazır Yapay Zeka, Yapay Zekanın işlevsel hale getirilmesini kolaylaştırıyor

Yapay Zeka destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla sayıda şirketin çok daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede Yapay Zekadan yararlanabileceği anlamına gelir. Kullanıma hazır Yapay Zekâ, yerleşik yapay zekâ özellikleri olan ya da algoritmik karar alma sürecini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımları ifade eder.

Kullanıma hazır Yapay Zekâ, makine öğrenimini kullanarak kendi kendini onaran otonom veritabanlarından görüntü tanıma ve metin analizi gibi zorlukların üstesinden gelmek üzere çeşitli veri kümelerine uygulanabilen önceden oluşturulan modellere varana kadar herhangi bir çözüm olabilir. Şirketlerin değer elde etme süresini hızlandırmasına, üretkenliği artırmasına, maliyetleri azaltmasına ve müşterilerle ilişkileri iyileştirmesine yardımcı olabilir.

Yapay Zekaya nasıl başlangıç yapılır?

Sohbet robotları aracılığıyla müşteriler ile iletişim kurun. Sohbet robotlarında müşterileri anlamak ve müşterilerin soru sorup bilgi edinmesini sağlamak üzere doğal dil işleme özelliği kullanılır. Bu sohbet robotları zamanla öğrenerek müşteri etkileşimlerine daha fazla değer katabilir.

Veri merkezinizi izleyin. BT operasyon ekipleri, tüm web, uygulama yazılımı, veritabanı performansı, kullanıcı deneyimi ve günlük verilerini otomatik olarak eşikleri izleyen ve anormallikleri tespit eden bir bulut tabanlı veri platformuna yerleştirerek sistem izlemeye harcanan zaman ve enerjiden büyük oranda tasarruf sağlayabilir.

Uzman olmadan iş analizi gerçekleştirin. Görsel kullanıcı arayüzü içeren analitik araçları, teknik yetileri olmayan kişilerin kolayca bir sistem sorgusu gerçekleştirmesine ve anlaşılabilir bir yanıt almasına olanak tanır.

Yapay Zeka potansiyelinin tamamını kullanmaya ilişkin engeller

Yapay zekanın vaatlerine rağmen şirketlerin çoğu makine öğreniminin ve diğer yapay zeka işlevlerinin potansiyelinin tümünün farkına varmıyor. Neden? İronik olarak sorunun büyük oranda insanlarla ilgili olduğu ortaya çıktı. Verimsiz iş akışları, şirketleri Yapay Zekâ uygulama yazılımlarının tüm değerini elde etmekten alıkoyabilir.

Örneğin, veri uzmanları makine öğrenimi modellerini oluşturmak için ihtiyaç duydukları kaynakları ve verileri elde etme konusunda zorluklarla karşılaşabilir. Ekip arkadaşları ile iş birliği yapmakta zorlanabilir. Ek olarak veri uzmanları yönetmeleri gereken çok sayıda farklı açık kaynak aracı ile ilgilenirken kimi durumlarda uygulama yazılımlarına eklemeden önce geliştirmeleri gereken modelleri uygulama yazılımı geliştiricilerinin tümüyle yeniden kodlaması gerekebilir.

Açık kaynak Yapay Zekâ araçlarının sayısının artmasıyla birlikte BT, çalışma ortamlarını sürekli güncelleyerek veri bilimi ekiplerini desteklemeye daha fazla zaman harcar. Bu soruna, veri bilimi ekiplerinin nasıl çalışmayı tercih ettiğine ilişkin sınırlı düzeyde standartlaştırma da eklenir.

Sonuç olarak, kıdemli yöneticiler şirketlerinin yapay zeka yatırımı potansiyelinin tümünü görselleştiremeyebilirler. Bu nedenle, yapay zekanın başarılı olması için gereken işbirliğine dayalı ve entegre ekosistem oluşturmak amacıyla yeterli sponsorluk ve kaynak almazlar.

Doğru kültürü oluşturma

Yapay Zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve başarılı uygulamaları engelleyen sorunlardan kaçınmak, yapay zeka ekosistemini tam anlamıyla destekleyen bir ekip kültürünün uygulanması anlamına gelir. Bu tür ortamlarda:

• İş analistleri sorunları ve hedefleri tanımlamak üzere veri uzmanları ile birlikte çalışır
• Veri mühendisleri verileri ve temel veri platformunu yönetir; böylece analiz için tamamen faal durumda olur
• Veri uzmanları bir veri bilimi platformunda verileri hazırlar, keşfeder, görselleştirir ve modeller
• BT mimarları, ister işletme içinde isterse bulutta, büyük ölçekli olarak veri bilimini desteklemek üzere gereken temel altyapıyı yönetir
• Uygulama yazılımı geliştiricileri, veri odaklı ürünler oluşturmak üzere modelleri uygulama yazılımlarında konuşlandırır

Yapay zekadan uyarlamalı zekaya

Yapay Zeka özellikleri ortak kurumsal operasyonlarda başarılı oldukça yeni bir terim ortaya çıktı: uyarlanabilir zekâ. Uyarlanabilir zekâ uygulama yazılımları, gerçek zamanlı dâhilî ve haricî verilerin gücünü karar alma bilimi ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bilişim altyapısı ile bir araya getirerek kurumların daha iyi iş kararları almasına yardımcı olur.

Bu uygulama yazılımları, temel anlamda işletmenizi daha akıllı hale getirir. Bu sayede müşterilerinize daha iyi ürünler, öneriler ve servisler sunarak daha iyi iş sonuçları elde edebilirsiniz.

Stratejik bir zorunlu ve rekabetçi avantaj olarak yapay zeka

Yapay Zeka daha fazla verimlilik, yeni gelir fırsatları ve daha yüksek düzeyde müşteri sadakati elde etmek isteyen tüm işletmeler için stratejik bir zorunluluktur. Birçok kurum için hızla rekabetçi bir avantaj haline gelmeye başlamıştır. Kurumlar, Yapay Zekâ sayesinde çok daha kısa sürede çok daha fazla işlemi gerçekleştirebilir, kişiselleştirilmiş ve cazip müşteri deneyimleri oluşturabilir ve daha yüksek düzeyde kârlılığı desteklemek üzere iş sonuçlarını tahmin edebilir.

Ancak yapay zekâ halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bundan en iyi şekilde yararlanabilmek için büyük ölçekte yapay zekâ çözümlerinizi oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var. Başarılı bir yapay zekâ projesi, bir veri uzmanını işe almaktan çok daha fazlasını gerektirir. Kurumlar yapay zekanın başarılı olmasını sağlamak için doğru araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.

Yapay zekadan en iyi şekilde faydalanmak için ideal uygulamalar

Harvard Business Review yapay zeka kullanmaya başlayanlar için aşağıdakileri öneriyor:

• Yapay zekâyı, gelir ve maliyetler üzerinde en büyük ve en hızlı etkiye sahip faaliyetlere uygulayın.
• Yapay zekâyı, çalışan sayısını azaltmak ya da artırmak yerine aynı sayıda çalışanla üretkenliği artırmak üzere kullanın.
• Yapay zeka uygulamanızı ön ofis yerine arka ofisten başlatın (bu durumdan en çok BT ve muhasebe departmanı fayda görecektir).

Yapay zeka yolculuğu için yardım alma

Yapay zeka dönüşümünden vazgeçemezsiniz. Her kurum, rekabeti sürdürmek için eninde sonunda yapay zekayı kullanmaya başlamalı ve bir yapay zeka ekosistemi oluşturmalıdır. Önümüzdeki 10 yılda yapay zekâ uygulamalarını belirli düzeyde gerçekleştiremeyen şirketler rekabette geride kalacak.

Şirketiniz bir istisna olabilir ancak çoğu şirket yapay zeka yeteneklerini en üst seviyeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için dahili yetenek ve uzmanlığa sahip değildir.

Yapay zeka dönüşümü yolculuğunuzda başarıya ulaşmak için gereken doğru araçlara erişme ve doğru stratejiyi geliştirme konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, köklü bir sektör deneyimine ve kapsamlı bir yapay zeka portföyüne sahip inovatif bir iş ortağı aramalısınız.