Yapay Zeka Terimleri

Yapay Zeka bir zamanlar müşterilerle online görüşmek 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 zeka olduğu ancak tüm yapay zeka çözümlerinin makine öğrenimi anlamına gelmediği unutulmamalıdır.

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

Yapay Zeka Organizasyonlara Nasıl Yardım Edebilir?

Yapay zekanın temel ilkesi, insanların nasıl algıladığını ve tepki verdiğini taklit etmek ve ardından 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 veriye ilişkin daha kapsamlı bir anlayış sunar
• Aşırı düzeyde karmaşık veya gündelik görevleri otomatikleştirmek üzere tahminlere güvenir

Kuruluşta Yapay Zeka

Yapay Zeka teknolojisi, daha öncesinde insan gücünü gerekli kılan süreçleri veya görevleri otomatikleştirerek kurumsal performansı ve üretkenliği iyileştirir. Yapay Zeka 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 zekasını organizasyonları 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 Zeka, her fonksiyon, işletme ve sektör için değer sunar. Genel ve sektöre özgü uygulamalar buna dahildir, örneğin:

• 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

Kuruluşlar Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?

Harvard Business Review'a göre kuruluşlar yapay zekayı 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 Zekayı Benimsemeye İtenler Nelerdir?

Sektörler genelinde yapay zeka geliştirmenin ardında yatan üç faktör:

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

Kurumsal Yapay Zeka Hakkında 5 Yaygın Efsane

Birçok şirket Yapay Zeka teknolojisini başarıyla benimsemiş olsa da, Yapay Zeka ve neler yapabileceği ve yapamayacağı hakkında oldukça fazla yanlış bilgi mevcuttur. Burada, Yapay Zeka ile 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 zekayı 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 zeka hemen sihirli sonuçlar verir.
  Gerçek: Yapay zeka 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 zeka, insanların çalıştırmasını gerektirmez.
  Gerçek: Kurumsal yapay zeka, işleri robotların üstlenmesi demek değildir. Yapay zekanın değeri, insanların olanaklarını artırmasında ve çalışanlarınızı daha stratejik görevler için müsait olmasını sağlamakta yatar. Dahası, yapay zekanın doğru bilgileri alabilmesi ve doğru şekilde çalışabilmesi için insanlar gereklidir.
• 4. Efsane: Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi.
  Gerçek: Kurumsal yapay zeka için akıllı veriler gerekir. Yapay zekadan en etkili iş içgörülerini elde etmek için verilerinizin yüksek kaliteli, güncel, alakalı ve zenginleştirilmiş olması gerekir.
• 5. Efsane: Kurumsal yapay zeka, başarılı olmak için yalnızca verilere ve modellere ihtiyaç duyar.
  Gerçek: Veriler, algoritmalar ve modeller birer başlangıçtır. Ancak, değişen iş gereksinimlerini karşılayabilmesi için bir yapay zeka çözümünün ölçeklenebilir olması gerekir. Bugüne kadar, kurumsal yapay zeka çözümlerinin çoğu veri bilimciler tarafından elde yapılmaktaydı. Bu çözümler kapsamlı, manuel kurulum ve bakım gerektirmekte olup ölçeklenebilir değildir. Yapay zeka projelerini başarıyla uygulayabilmek için, yapay zeka alanında ilerledikçe yeni gereksinimlere göre ölçeklenebilen yapay zeka çözümlerine ihtiyacınız vardır.

Yapay Zekayı Kullanıma Almanın Getirdiği Avantajlar ve Zorluklar

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

Ancak bazı engeller söz konusudur. Bazı nedenlerden ötürü çok az sayıda şirket büyük ölçekli olarak yapay zeka dağıtımı gerçekleştirdi. Örneğin bulut bilişimi kullanmamaları durumunda yapay zeka projeleri genel olarak bilgi işlem açısından pahalıdır. Ayrıca oluşturulması karmaşıktır ve çok talep edilen ancak bulunması zor olan düzeyde 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 Zeka 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 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 Zeka, Yapay Zekanın Kullanıma Alınmasını 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 Zeka, yerleşik yapay zeka özellikleri olan ya da algoritmik karar alma sürecini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımları ifade eder.

Kullanıma hazır Yapay Zeka, 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 Zekayı Kullanmaya Başlama

Sohbet robotları üzerinden müşteriler ile iletişim kurun. Sohbet robotları, müşterileri anlamak ve müşterilerin soru sorup bilgi edinmesine olanak sağlamak üzere doğal dil işleme özelliğini kullanır. 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 sağlar.

Yapay Zekanın Tüm Potansiyelini Gerçekleştirmenin Önündeki Engeller

Yapay Zekanın sunduğu vaatlere rağmen pek çok şirket makine öğreniminin ve diğer yapay zeka fonksiyonlarının tüm potansiyelini gerçekleştiremiyor. Neden? İronik olarak sorunun büyük oranda insanlarla ilgili olduğu ortaya çıktı. Verimsiz iş akışları, şirketleri Yapay Zeka uygulamalarının 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 gömmeden önce geliştirmeleri gereken modelleri uygulama yazılımı geliştiricilerinin tümüyle yeniden kodlaması gerekebilir.

Açık kaynak Yapay Zeka 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 Zeka yatırımlarının tüm potansiyelini görselleştiremeyebilir. Sonuç olarak, Yapay Zekanın başarılı olması için gereken iş birliğine dayalı ve entegre ekosistemi oluşturmak üzere yeterli miktarda sponsorluk ve kaynak ayrılmasına izin vermezler.

Doğru Kültürü Yaratmak

Yapay Zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve başarılı uygulamaları geriye çeken 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, 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 şirket içinde isterse bulutta, büyük ölçekli olarak veri bilimini desteklemek üzere gereken temel altyapıyı yönetir
• Uygulama yazılımı geliştiricileri, veriye odaklı ürünler oluşturmak üzere modelleri uygulamaları yazılımlarına dağıtır

Veri bilimi ekibinizin birlikte nasıl daha verimli çalışabileceğini öğrenin.

Yapay Zekadan Uyarlanabilir Zekaya

Yapay Zeka özellikleri ana akım kurumsal operasyonlarda kendine yer edinmeye başladıkça yeni bir terim ortaya çıktı: uyarlanabilir zeka. Uyarlanabilir zeka uygulama yazılımları, gerçek zamanlı dahili ve harici verilerin gücünü karar alma bilimi ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bilgi işlem altyapısı ile bir araya getirerek kuruluşların 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 Zeka özellikli Oracle SaaS uygulama yazılımlarının dönüşüm gücü hakkında daha fazla bilgi edinin.

Stratejik Zorunluluk ve Rekabet Avantajı 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. Pek çok organizasyon için hızla bir rekabet avantajı haline geliyor. Kuruluşlar, Yapay Zeka 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 zeka halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bundan en iyi şekilde yararlanabilmek için büyük ölçekte yapay zeka çözümlerinizi oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var. Başarılı bir yapay zeka projesi, bir veri uzmanını işe almaktan çok daha fazlasını gerektirir. Kuruluşlar yapay zekanın başarılı olmasını sağlamak için doğru araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.

Yapay Zekadan En İyi Şekilde Yararlanmaya Yönelik İdeal Uygulamalar

Harvard Business Review yapay zeka kullanmaya başlayanlar için aşağıdakileri öneriyor:

• Yapay zekayı, gelir ve maliyetler üzerinde en büyük ve en hızlı etkiye sahip faaliyetlere uygulayın.
• Yapay zekayı, 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 Yolculuğunuzda Yardım Alma

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

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