Yapay Zeka (AI) – 10 Adım?
Otomasyon, Mükemmellik için küçük adımlar
Kuruluşunuzda Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi uygulamadan önce 10 soruya yanıt
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), düşünceli ve uygun bağlamda kullanıldığında kuruluşlara üretim sistemlerinde atılımlar ve hatta rekabet avantajı sağlayabilir. Dördüncü Dijital Devrim ve onun çoklu ilerlemeleri, geride bırakılma korkusundan kaynaklanan şirketler üzerinde baskı yarattı. Daha sonra, liderler arasında bu teknolojileri şirketlerinde uygulamaya yönelik bir ön isteklilik ile sonuçlanmıştır.
Otomasyon - bu nedir?
Basit bir deyişle, çok az insan yardımı ile veya hiç yardım almadan bağımsız olarak çalışabilen bir sistem oluşturmak için bir teknik kullanılır. Gerçekte, büyük bir yetenekli insan sıkıntısıyla karşı karşıya olduğumuz alanda, AI/ML Otomasyonun gerisindedir.
Otomasyonun büyüsü, sıkıcı ve tekrarlayan görevlerde insan çabalarını azaltmaktır. Otomasyon, insanların kendileri için çalışan en kapsamlı AI/ML hizmetleriyle daha hızlı yenilik yapmalarını sağlar. Verimlilikleri artıyor ve daha hızlı, daha akıllı ve doğru kararlar verebiliyorlar - basit bir örnek.
Otomasyonun amacı nedir?
Otomasyon ve yan hizmetler ile şirket iş akışlarını iyileştirmek. Maliyetleri, zamanı ve israfı azaltabilir, üretkenliği ve doğruluğu artırabiliriz
-
Yapay zeka ile hangi zorlukları çözmeyi planlıyorsunuz?
Bu durumda temel amaç, sorunu tanımlayarak başlamaktır. Şirket ne arıyor, hangi sorunları çözmeli? Peki bunu çözebilecek bir Makine Öğrenimi modeli mi?
Bir yandan, hangi tür faaliyetlerin verimsiz veya beşeri sermaye yoğun olduğunu tespit etmek esastır. Öte yandan, AI ve ML sistemlerinin bu sorunları nasıl azaltabileceğini belirlemek önemlidir. -
Yapay zekayı katma değere dönüştürmek için iş planı nedir?
İş, sorunu nasıl ele almayı ve tam gelişmiş AI ve ML çözümünü uygulamayı planlıyor?
İşletmeler, yapay zekayı veri platformlarına bağlayarak değer oluşturabilir ve bilgileri hasat eğilimlerine ileterek ve veri modellerini ortaya çıkararak sistemleri "birbirleriyle konuşmak" için kullanmak için makine öğrenimini (denetimli veya denetimsiz) kullanabilir. Bu modeller, müşterilerle değer yaratmak ve ekonomik performansı artırmak için kullanılabilir. -
Geçici mi yoksa kalıcı bir çözüm mü düşünüyorsunuz?
AI teknolojisi, şirketin temel iş hedeflerinin bir parçası haline gelmeli ve yönetim ekibinde (yönetim odasından atölyeye kadar) bir zihniyet değişikliği ile tamamlanmalıdır. Başarı öykülerinin büyük çoğunluğu, işletmenin her düzeyde dijital dönüşümüyle destekleniyor.
Ayrıntılı koşullara bağlı olarak, açıkça tanımlanmış bir zaman ölçeğinde veya şirketin günlük süreçlerinde belirli bir eylem için bir AI modeline ihtiyaç vardır; ısmarlama bir ürün, standart bir çözüm veya geçici bir hizmet edinilmesine karar verilecektir.
-
AI şemasına aktarılacak veri yapısı nedir?
AI modelinin mükemmelliği, doğrudan şirkete sunulan verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Ek olarak, AI kullanımı, AI sistemlerini kendi başlarına çalışmayı öğrenmeleri için besleyebilecek doğru ve anlamlı bir veri modelinin eğitilmesi anlamına gelir; bu nedenle, kaliteli geçmiş verilere sahip olmak çok önemlidir.
Şirketimin kapsamlı bir veri hacmi var mı?
Yapay zekanın kullanacağı veri kaynakları güvenilir mi?
Şirketin sağlam bir veri mimarisi var mı?Bu soruları dürüstçe cevaplamak için, sağlam bir hedefler ve KPI'lar (temel performans göstergeleri) çerçevesine ve onu mümkün olan en değerli şekilde sıkıştırmak için kapsamlı bir spektrum veri stratejisine sahip olmak gerekir.
-
Tüm veriler dijital formatta mı?
Dijital sistemlerde/formatta saklanan verilere sahip miyim? Verileri doğru bir şekilde yönetmek için sayısallaştırılmalı, merkezileştirilmeli, organize edilmeli ve farklı dijital araçlara (CRM'ler, ERP'ler, SharePoint) veya çeşitli veri tabanlarına entegre edilmelidir.
Dosya türleri; PDF, Word, JPG (taranmış veya fotoğraflar). Sistem, bilgiyi çıkarabilmeli, işleyebilmeli, gerektiğinde tercüme edebilmeli ve bilgiyi anlayabilmelidir. Durum böyle değilse, bu verilerin dijitalleştirilmesi ve yapay zekanın kullanılması uzun zaman alabilir ve bazen zorlu bir yatırım olabilir. -
Şirket, uçtan uca bir çözüm uygulamak için bilgi birikimine ve kaynaklara sahip mi?
Şirket, beşeri ve finansal sermaye düzeyindeki değişimi absorbe etmek için gerekli kaynaklara sahip olup olmadığı konusunda gerçekçi olmalıdır. Temel soru: AI'yı dağıtmak için uzman yeteneği nerede bulacağız? 3'ü aramayı düşünmem gerekir mi?rd parti şirketi bize görevde yardımcı olacak mı? Şirketin bir makine öğrenimi modeli edinme bütçesi nedir?
Sorunsuz bir Yapay Zeka geçişi ve iç sistemlerle doğru entegrasyon için şirket ortamını bilen bir teknik ekibe sahip olmak hayati önem taşır. Çoğu durumda, dahili ve harici ekipler birlikte çalışır. Ayrıca bu ekiplerin uygulanacak modellerin şirket sistemlerine entegre edilmesi konusunda deneyimli olması gerekmektedir.
Madalyonun diğer tarafında, AI modelinin doğruluğu bütçeye, ortama (Bulut) ve şirkete onu geliştirmesi için sunulan zamana bağlı olacaktır. Tüm bunlar aynı zamanda işletmenin talebe bağlı bir hizmeti mi yoksa gereksinimlerini karşılamak için mevcut geliştirilmiş bir ısmarlama çözümü mü seçeceğini belirleyecektir.
-
AI nasıl test edilir ve sorunlar ortaya çıktığında ne yapılır?
Yapay Zeka modelleri çok karmaşık algoritmalar ve istatistiksel korelasyonlar aracılığıyla çalışır ve her zaman bir hata payı vardır (hataları ortadan kaldırmak için A2I kullanırız). İşletme, yüksek değişkenlik ve düşük doğruluk oranına sahip bir süreçte yapay zekayı mı uygulamak istiyor, yoksa tam tersi mi? Hangi riskler ve öncelikler bireysel olarak değerlendirilir.
Hangi sistemlerin ve veri setlerinin mevcut olduğuna bağlı olarak, şirket, yürütülen modellerin doğruluğunun ilerlemek için beklentileri karşılayıp karşılamadığını değerlendirmelidir.
Yapay zekayı Kavram Kanıtı (PoC) olarak daha küçük bir ölçekte test etmenizi ve ardından sonuçların beklendiği şekilde gerektiği gibi genişletmenizi öneririz. AI'nın ilk seferde iyi çalışmayabileceğini unutmayın ve birkaç senaryoyu test etmenizi öneririz.
-
Yapay zekayı şirket vizyonuna nasıl tam olarak entegre edecek?
İşletme, yapay zekayı süreçler ve insanlarla nasıl bütünleştirecek? Yapay zekanın süreçlerle çarpışacağı dönüm noktaları var mı? Yapay zekanın genel iş stratejisini geliştirmesi pek olası değil.
Yapay zeka, üretkenliği ve sonuçları en üst düzeye çıkarmak için tek başına bir sistem ve tüm şirket alanlarıyla sinerji oluşturan entegre bir çözüm olarak uygulanmamalıdır. Bu nedenle şirket, AI modelinin diğer taraflarla birlikte çalışıp çalışmayacağını kendisine sormalı ve hangi sorunların ortaya çıkabileceğini belirlemelidir.
-
Yapay zeka şirket personeline nasıl fayda sağlayacak ve etkileyecek?
Yapay zekanın şu anda işçiler tarafından gerçekleştirilen faaliyetleri otomatikleştirme yeteneği, işgücünün büyüklüğünü ne ölçüde etkileyecek?
İşgücü boyutu aynı kalmalıdır; AI, üretkenliklerini ve yaratıcılıklarını artıracak, hataları en aza indirecek, %90'ın üzerinde veri doğruluğu sunacak, böylece işletme rekabetçi kalacak ve gelir elde edecek. Çalışanlar aşırı yüklenmeyecek, iyi bir aile yaşantısına sahip olacak, belki biraz daha az çalışılacak ve ücretler düşürülmemelidir. Sonuçta, AI ve personel daha iyi, katma değer getiriyor. İşletmenin ekstra gelir elde etmek için keşfetmesi gereken yeni yollar var – “Daha akıllıca çalışın, daha fazla değil.”Çalışanlar yeni değişikliklere şüpheyle yaklaşabileceğinden ve etik durum ne olduğundan, kısa veya uzun vadede işletme içindeki konumları etkilenecek mi? Bu nedenle, bu noktaların açıkça iletilmesi ve açıklanması gerekir (yukarıdaki gibi).
Zorlayıcı değişim programları, çalışanları ve yöneticileri şirkete dahil etmek için özel eğitim ve müdahalelere odaklanacaktır.
-
AI teknolojisini uygulamanın genel yatırım getirisi nedir?
Şirketin yatırımı geri kazanması ne kadar sürer? Yapay zeka uygulandıktan sonra şirketin maliyetleri ne kadar düşecek? AI ve ML modellerini bir şirkete entegre etmek bir maliyet ve dolayısıyla önemli bir yatırım anlamına gelir.
Bu nedenle yatırım getirisinin parametrelerini belirlemek için gerçekçi bir tahmin yapılmalıdır. AI ve ML planını yürütmek için, getirinin ölçülebilmesi ve modelin şirkete ne kadar değer kattığı için olası performans göstergeleri (KPI'lar) başlangıçta tanımlanmalıdır.
Anında yanıt bekleyenler için, çoğu durumda sistem ve altyapı Bulut platformundan çalıştırıldığından, kurulum ve devam eden maliyetler oldukça rekabetçidir. Ne kadar kazanabilirsiniz, Yatırım Getirisi (ROI), lütfen hesaplayıcımızı kontrol edin.
İşinizde yapay zekayı uygulamaya başlamaya hazır mısınız?
Yapay Zeka, işletmeler için sayısız olasılığın kapılarını açar ve Kavram Kanıtı (PoC) olarak konuşlandırılsa bile, tüm potansiyelini paydaşlara görselleştirir. Tavsiyemiz, belirli bir görev, amaç için AI'yı uygulamak ve bitişik alanlara genişlemeye başlamaktır. Bunu devrim olarak değil, evrim olarak yapmanızı tavsiye ediyoruz.
Machine Learning'in yerel uygulaması, farklı gelişmiş algoritmaların yönetimine ve genişletilmesine ve bunların üretim sürecine gerçek zamanlı olarak erişilebilir şekilde sunulmasına olanak tanır. Verilerden maksimum değeri eklemek istiyoruz.
v500 Systems'de bizi harekete geçiren nedir?
Birçoğunun çözemediği sorunları çözdüğümüzde 'muazzam bir vuruş' alıyoruz. Temel amacımız değer katmak
İşlerinizi büyütmenize yardımcı olmak için!
Daha fazla bilgi için Bize Ulaşın ve Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi'ni devreye alın ve araçlarımızın verilerinizi nasıl daha doğru hale getirebileceğini öğrenin. Tüm sorularınızı cevaplayabiliriz.
Toplantı Planla | Yapay Zeka | Sanal Kahve
Daha fazla bilgi edinmek için lütfen Örnek Olaylarımıza ve diğer Gönderilere göz atın:
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka
Yapay Zeka sayesinde Doğru Veriler
Açıklanabilir AI (XAI); ML sonuçlarının ardındaki mantığı anlamak