AI, iş operasyonlarının temel bir parçası olmak için deneylerin ötesine geçti, sadece dağıtım zorlukları devam ediyor.
Araştırma Zogby AnalyticsAdına AI’yi kanıtlayınbir çok kuruluşun suni zeka sularını kontrol etmekten üretime hazır sistemlerle kafa kafaya dalmaya kadar mezun bulunduğunu göstermektedir. Bu ilerlemeye karşın, işletmeler hala veri kalitesi, güvenlik ve modellerini etkili bir halde eğitme mevzusundaki temel zorluklarla boğuşuyor.
Sayılara baktığımızda, oldukça göz açıcı. Kuruluşların% 68’inde üretimde çalışan hususi AI çözümleri var. Firmalar paralarını ağızlarının olduğu yere koyuyor ve% 81’i AI girişimlerine yılda minimum bir milyon harcıyor. Ortalama bir çeyrek her yıl 10 milyondan fazla yatırım yapıyor ve “hadi gözlem” aşamasının fazlaca ötesine geçtiğimizi ciddi, uzun vadeli AI taahhüdüne taşıdığımızı gösteriyor.
Bu değişiklik liderlik yapılarını da tekrardan şekillendiriyor. Kuruluşların% 86’sı, tipik olarak bir ‘Şef AI subayı’ unvanı yada benzeri ile AI çabalarına liderlik etmek için birini atadı. Bu AI liderleri, CEO’nun AI atışlarını çağırmasını söyleyen şirketlerin% 43,3’ü ile strateji belirleme söz mevzusu olduğunda, CEO’lar kadar etkilidir,% 42’si ise bu sorumluluğu AI şeflerine verir.
Sadece AI dağıtım yolculuğu muntazam bir yelken değil. İş liderlerinin yarısından fazlası eğitim ve ince ayar suni zeka modellerinin beklediklerinden daha zor bulunduğunu kabul ediyor. Veri sorunları ortaya çıkmaya devam ederek kalite, kullanılabilirlik, telif hakkı ve model doğrulamasına yol açan baş ağrılarına niçin olur – bu AI sistemlerinin ne kadar etkili olabileceğini düşünün. Kuruluşların ortalama% 70’i programın arkasında minimum bir AI projesi bulunduğunu ve veri sorunlarının ana suçlu bulunduğunu bildirmektedir.
İşletmeler AI ile daha rahat hale geldikçe, onu kullanmanın yeni yollarını buluyorlar. Chatbots ve sanal asistanlar popüler olmaya devam ederken (% 55 benimseme), daha çok teknik uygulama zemin kazanıyor.
Yazılım geliştirme, tahmin ve sahtekarlık tespiti için öngörücü analitiklerin yanı sıra, listeyi%54 olarak üstüne alıyor. Bu, şirketlerin temel operasyonları iyileştirmek için AI kullanmaya doğru heybetli müşteriye dönük uygulamaların ötesine geçtiğini göstermektedir. Birçok AI dağıtım girişiminin geçidi olan pazarlama uygulamaları, bugünlerde daha azca dikkat çekiyor.
AI modellerinin kendileri söz mevzusu olduğunda, üretken AI’ya kuvvetli bir odaklanma var, kuruluşların% 57’si bunu bir öncelik haline getiriyor. Bununla beraber, birçoğu bu yeni modelleri geleneksel makine öğrenme teknikleriyle birleştirerek dengeli bir yaklaşım benimsiyor.
Google’ın İkizleri ve Openai’nin GPT-4’ü en fazlaca kullanılan büyük dil modelleridir, sadece Deepseek, Claude ve Lama da kuvvetli gösteriler yapıyor. Bir çok şirket iki yada üç değişik LLM kullanır, bu da fazlaca modelli bir yaklaşımın standart uygulama haline geldiğini düşündürmektedir.
Kim bilir en garip olanı, şirketlerin AI dağıtımlarını yürüttüğü yerlerde değişimdir. On kuruluştan neredeyse dokuzu AI altyapılarının en azından bir kısmı için bulut hizmetlerini kullanırken, şeyleri şirket içinde geri getirmek için artan bir eğilim var.
İş liderlerinin üçte ikisi artık bulut dışı dağıtımların daha iyi güvenlik ve verimlilik sunduğuna inanıyor. Netice olarak,% 67’si AI eğitim verilerini şirket içi yada hibrid ortamlara taşımayı planlıyor ve dijital varlıkları üstünde daha çok denetim arıyor. Veri egemenliği, AI sistemlerini kullanırken iştirakçilerin% 83’ü için en büyük önceliktir.
İşletme liderleri, AI politikasını etkili bir halde yönettiklerini iddia ederek, lüzumlu korkulukları kurabileceklerini ve veri soylarını izleyebileceklerini iddia eden AI yönetişim kabiliyetlerinden güvenli görünüyorlar. Bununla beraber, bu itimat, proje gecikmelerine yol açan ergonomik zorlukların aksine dayanmaktadır.
Veri etiketleme, model eğitimi ve doğrulama ile ilgili problemler tökezleme blokları olmaya devam etmektedir. Bu, yöneticilerin yönetişim çerçevelerine olan itimatı ile verileri yönetmenin günlük gerçekliği içinde potansiyel bir boşluk bulunduğunu göstermektedir. Mevcut sistemlerle ilgili beceri kıtlıkları ve entegrasyon zorlukları da gecikmeler için çoğunlukla belirtilen nedenlerdir.
Suni zeka deneyleri günleri arkamızda ve şimdi işletmelerin iyi mi işlediğinin temel bir parçası. Kuruluşlar yoğun yatırım yapıyor, liderlik yapılarını tekrardan şekillendiriyor ve faaliyetlerinde AI konuşlandırması için yeni yollar buluyorlar.
Gene de hırslar büyüdükçe, bu planları eyleme geçirmenin zorlukları da o şekilde. Pilottan prodüksiyona seyahat, veri hazırlığında temel sorunları ortaya çıkardı ve altyapı. Ortaya çıkan şirket içi ve hibrit çözümlere doğru kayma, kuruluşların denetim, güvenlik ve yönetişime öncelik verdiği yeni bir olgunluk seviyesi göstermektedir.
Suni zeka dağıtım hızlandıkça, şeffaflık, izlenebilirlik ve itimat sağlamak yalnız bir hedef değil, hem de başarı için bir zorunluluk. Itimat gerçek, fakat dikkat de o şekilde.
(Fotoğraf Roy Harryman)
Ek olarak bakınız: Ren Zhengfei: Çin’in AI geleceği ve Huawei’nin uzun oyunu
Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok informasyon edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, öteki önde gelen etkinliklerle beraber toplanır. Akıllı Otomasyon Konferansı– Blockx– Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
Techforge tarafınca desteklenen öteki yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
