Yapay Zekâ Terimleri

Yapay Zekâ, bir zamanlar müşterilerle çevrim içi 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 öğreniminde, tüketilen verilere göre öğrenen veya performansını iyileştiren sistemlerin oluşturulmasına odaklanılır. Tüm makine öğrenimi çözümlerinin yapay zekâ olduğu ancak tüm yapay zekâ çözümlerinin makine öğrenimi anlamına gelmediği unutulmamalıdır.

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 Zekâ Kurumlara Nasıl Yardım Edebilir?

Yapay zekânın temel ilkesi, insanların dünyayı nasıl algıladığını ve ona nasıl tepki verdiğini taklit etmek ve ardından bunları aşmaktır. Hızla inovasyonun temel taşı haline gelmektedir. Yapay zekâ, 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

Şirkette Yapay Zekâ

Yapay Zekâ 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 Zekâyı Nasıl Kullanıyor?

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

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

Yapay Zekâyı Kullanmaya İten Nedenler Nelerdir?

Sektörler genelinde yapay zekâ 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 Zekânın sunduğu pek çok özellik ve kapasite; maliyetlerin düşürülmesini, risklerin azaltılmasını, pazara giriş süresinin hızlandırılmasını ve çok daha fazlasını sağlayabilir.

Kurumsal Yapay Zekâ Hakkında 5 Yaygın Efsane

Birçok şirket Yapay Zekâ teknolojisini başarıyla kullanmaya başlamış olsa da Yapay Zekâ, onun neler yapabileceği ve yapamayacağı hakkında oldukça fazla yanlış bilgi mevcuttur. Burada, Yapay Zekâ ile ilgili beş yaygın efsaneyi keşfediyoruz:

• 1. Efsane: Kurumsal Yapay Zekâ, 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 zekâ çözümü sunmaktan kaçınmak için stratejik bir çerçeveye ve yinelemeli bir yaklaşıma ihtiyacınız vardır.
• 3. Efsane: Kurumsal yapay zekâ, insanların çalıştırmasını gerektirmez.
  Gerçek: Kurumsal yapay zekâ, işleri robotların üstlenmesi demek değildir. Yapay zekânın 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 gerektirmekte olup ölçeklenebilir değildir. Yapay zekâ projelerini başarıyla uygulayabilmek için yapay zekâ alanında ilerledikçe yeni gereksinimlere göre ölçeklenebilen yapay zekâ çözümlerine ihtiyacınız olur.

Yapay Zekâyı Kullanıma Almanın Getirdiği Avantajlar ve Zorluklar

Yapay Zekânın değerini kanıtlayan pek çok başarı hikâyesi mevcut. Geleneksel iş süreçlerine ve uygulama yazılımlarına makine öğrenimini ve bilişsel etkileşimleri dahil eden kurumlar, büyük oranda kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir.

Ancak bazı engeller söz konusudur. Bazı nedenlerden ötürü çok az sayıda şirket büyük ölçekli olarak yapay zekâ konuşlandırması gerçekleştirdi. Örneğin bulut bilişimi kullanmamaları durumunda yapay zekâ projeleri genel olarak bilgi işlem açısından pahalıdır. Ayrıca oluşturulması karmaşıktır ve çok talep edilen ancak bulunması zor olan düzeyde uzmanlık gerektirir. Yapay zekânın hangi durumlarda ve nerede dahil edileceğinin ve hangi durumlarda üçüncü taraflara başvurulacağının bilinmesi bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olacaktır.

Yapay Zekâ Başarı Öyküleri

Yapay zekâ, bazı önemli başarı hikâyelerinin 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 Zekâ destekli bir araç olan Deep Patient, doktorların hastalık henüz teşhis edilmeden önce bile yüksek riskli hastaları belirlemesine olanak tanır. insideBIGDATA'ya göre araç, hastanın tıbbi öyküsünü analiz ederek hastalığın başlamasından bir yol öncesine kadar neredeyse 80 hastalığı tahmin eder.

Kullanıma Hazır Yapay Zekâ, Yapay Zekânın Kullanıma Alınmasını Kolaylaştırıyor

Yapay Zekâ destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla sayıda şirketin çok daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede Yapay Zekâdan 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 Zekâyı Kullanmaya Nasıl Başlanır?

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 Zekânın Tüm Potansiyelini Fark Etmenin Önündeki Engeller

Yapay Zekânın sunduğu vaatlere rağmen pek çok şirket, makine öğreniminin ve diğer yapay zekâ işlevlerinin tüm potansiyelini fark etmiyor. 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.

Son olarak, üst düzey yöneticiler şirketlerinin Yapay Zekâ yatırımlarının tüm potansiyelini görselleştiremeyebilir. Sonuç olarak, Yapay Zekânın başarılı olması için gereken iş birliğine dayalı ve entegre ekosistemi oluşturmak üzere yeterli miktarda sponsorluk ve kaynak ayırmıyorlar.

Doğru Kültürü Yaratmak

Yapay Zekâdan en iyi şekilde yararlanmak ve başarılı uygulamaları engelleyen sorunlardan kaçınmak, yapay zekâ 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, analiz için tamamen işlevsel olmalarını sağlamak üzere verileri ve altta yatan veri platformunu yönetir
• 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

Veri bilimi ekibinizin birlikte nasıl daha verimli çalışabileceğini keşfedin.

Yapay Zekâdan Uyarlanabilir Zekâya

Yapay Zekâ 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.

Gömülü Yapay Zekâ özellikli Oracle SaaS uygulama yazılımlarının dönüşüm gücü hakkında daha fazla bilgi edinin.

Stratejik Zorunluluk ve Rekabet Avantajı Olarak Yapay Zekâ

Yapay Zekâ, daha fazla verimlilik, yeni gelir fırsatları ve daha yüksek düzeyde müşteri sadakati elde etmek isteyen tüm işletmeler için stratejik bir zorunluluktur. Pek çok kurum için hızla bir rekabet avantajı haline geliyor. 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 zekânın başarılı olmasını sağlamak için doğru araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.

Yapay Zekâdan En İyi Şekilde Yararlanmaya Yönelik En İyi Uygulamalar

Harvard Business Review yapay zekâ 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 zekâ uygulamanızı ön ofis yerine arka ofisten başlatın (bu durumdan en çok BT ve muhasebe departmanı fayda görecektir).

Yapay Zekâ Yolculuğunuzda Yardım Alma

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

Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çok şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.

Yapay zekâ 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 zekâ portföyüne sahip inovatif bir iş ortağı aramalısınız.