CIO’lar ve iş liderleri, bir iş verilerinin altın madeni üstünde oturduklarını biliyorlar. İş zekası platformları ve istatistiksel çözümleme yazılımı benzer biçimde geleneksel araçlar, harmanlanmış veri kaynaklarından etkili bir halde ortaya çıkabilirken, bunu süratli, gerçek zamanlı ve ölçekte yapmak çözülmemiş bir güçlük olmaya devam etmektedir.
Enterprise AI, görevli ve ölçekte konuşlandırıldığında, bu darboğazları fırsatlara dönüştürebilir. Verilere süratli bir halde hareket etmek, ‘canlı’ (mesela bir alan kişi etkileşimi esnasında), ölçeklenebilirlik benzer biçimde değişen teknolojinin kabiliyetlerinden biridir: AI, değişik kaynaklardan büyük oranda detayları tek sayfalık bir e-tabloyu özetleyebileceği kadar kolay işleyebilir.
Sadece çağıl girişimde bir AI çözümünün uygulanması rahat değildir. Yapı, itimat ve doğru beceri alır. Ergonomik uygulama zorluklarının yanı sıra, suni zeka kullanmak, veri yönetişimi, AI yanıtlarına ve eğitim verilerine korkuluk uygulama ihtiyacı ve kalıcı personel sorunları benzer biçimde kendi zorluklarını getirir.
Bir araya geldik Rani RadhakrishnanPWC müdürü, teknoloji tarafınca yönetilen hizmetler – suni zeka, veri analizi ve içgörüler, neyin işe yaradığı hakkında samimi bir halde konuşmak – ve AI yolculuklarında CIO’ları neyin geri tuttuğunu. Konuşma iştirakından ilkin konuştuk Techx AI & Big Data Expo Kuzey Amerika4 ve 5 Haziran, Santa Clara Kurultay Merkezi’nde.
Rani, bilhassa yönetişim, veri gizliliği ve egemenlik problemlerine, kariyerinde uzun seneler süresince sıhhat sektöründeki fazlaca sayıda müşteriyle emek vererek geçirdi-gizlilik, veri nezarete ve her şeyden ilkin veri doğruluğu benzer biçimde bir alan teknoloji dağıtımlarının makyajı.
“Yalnız süratli bir mühendis yada bir Python geliştiricisine haiz olmak kafi değil.… Doğru eğitim veri setlerini küratörlüğünü yapmak, çıktılardaki herhangi bir önyargıyı gözden geçirmek ve ele almak için hala döngüde insana ihtiyacınız var.” —Rani Radhakrishnan, PWC
İçindekiler
Destekten Stratejiye: Suni zeka için beklentileri değişiklik yapma
Rani, PWC’nin müşterilerinden, her sektörde hem iş bilgilerini hem de değişen teknolojinin, ajanların bağımsız olarak veri ve kullanıcı girdisi üstünde hareket edebileceği aracı rollerde daha proaktif bir halde kullanılabilen AI destekli yönetilen hizmetler için artan bir coşku bulunduğunu söylemiş oldu; Otonom AI ajanlarının insanlarla etkileşimlere, veri kaynaklarına erişim ve otomasyona gore harekete geçebileceği yerlerde.
Mesela, PWC’nin Ajan İşletim Sistemi Sistemleri ve akıllı temsilcileri iş akışlarına bağlayan modüler bir AI platformudur, geleneksel informasyon işlem şekillerinden birçok kez daha hızlıdır. PWC’nin, bir çok bu yeni değişen teknolojinin potansiyelini gören, sadece şirket içi uzmanlık ve personelin gereksinimleri üstünde harekete geçmesinden yoksun olan müşterilerinden suni zekaya olan öğrenci iyi mi cevap verdiğinin bir örneğidir.
Kuruluşun sektörüne bağlı olarak, AI’ya olan ilgi işin birçok değişik yerinden gelebilir. Fizyolojik yada dijital sistemlerin proaktif izlenmesi; imalat yada mühendislikte öngörücü bakım; yada karmaşık, müşteriye dönük ortamlarda otomasyon tarafınca kazanılan maliyet verimliliği yalnız birkaç örnektir.
Sadece suni zeka nereye kıymet getirebileceğine bakılmaksızın, bir çok şirket hemen hemen şirket içinde etkili AI dağıtım için lüzumlu olan becerilere ve insanlara haiz değildir-veya en azından YG’ye ulaşan ve mühim bir riskle gelmeyen dağıtımlar.
Rani, “Yalnız süratli bir mühendis yada bir Python geliştiricisine haiz olmak kafi değil,” dedi. “Bunların hepsini fazlaca yapılandırılmış bir halde bir araya getirmelisiniz ve doğru eğitim veri setlerini iyileştirmek, çıktılardaki herhangi bir önyargıyı gözden geçirmek ve ele almak için hala döngüde insana ihtiyacınız var.”
Temizlik Evi: AI’nın arkasındaki veri zorluğu
Rani, etkili AI uygulamalarının bir kuruluşun alan uzmanlığı ile beraber teknik becerilerin – veri mühendisliği, veri bilimi, süratli mühendislik – bir karışımına gerekseme duyduğunu söylüyor. Dahili tesir alanı uzmanlığı doğru neticeleri tanımlayabilir ve teknik personel, veri harmanlama ve yönetişim benzer biçimde görevli AI uygulamalarını kapsayabilir ve AI sistemlerinin görevli ve şirket yönergeleri dahilinde çalıştığını doğrulayabilir.
“Suni zekadan en fazla kıymeti elde etmek için, bir kuruluşun altta yatan verileri doğru yapması gerekiyor” dedi. “Verilerinin fazlaca iyi durumda bulunduğunu söyleyen tek bir şirket bilmiyorum… Onu doğru yapıya sokmalı ve muntazam bir halde normalleştirmelisiniz, böylece sorgulayabilir, çözümleme edebilir ve ek izahat yapabilirsiniz ve ortaya çıkan eğilimleri tanımlayabilirsiniz.”
İşletmelerin etkili AI kullanımı için koyması ihtiyaç duyulan işlerin bir kısmı, hem AI sistemlerinin çıktısında hem de eğitim ve operasyonel verilerin doğasında mevcud potansiyel yanlılığın analizinde önyargının gözlemlenmesi ve düzeltilmesidir.
AI sistemlerinin altında yatan mimarinin bir parçası olarak, ekiplerin sıkı veri dezenfekte, normalizasyon ve veri ek izahat süreçleri uygulaması önemlidir. İkincisi “fazlaca fazla insan çabası” gerektiriyor, dedi Rani ve lüzumlu olan yetenekli personel ortaya çıkmaya başlamış olan yeni veri profesyonelleri eşeysel içinde.
Veri ve personel zorluklarının üstesinden gelinebiliyorsa, geri bildirim döngüsü üretken suni zekanın ihtimaller içinde neticelerini hakikaten kıymetli hale getiriyor. “Şimdi AI istemleri ile geri dönerek aldığınız cevabı geliştirmek için bir fırsatınız var. Ve bu onu fazlaca benzersiz ve fazlaca kıymetli kılan şey budur, bundan dolayı şimdi modeli soruları cevaplamasını istediğiniz şekilde cevaplamak için eğitiyorsunuz.”
CIO’lar için değişiklik yalnız teknoloji etkinliği ile ilgili değil. Suni zekayı kurumsal mimariye entegre etmek, iş stratejisine uymak ve ölçekle gelen yönetişim risklerini yönetmekle ilgilidir. CIO’lar AI görevlileri haline geliyor – yalnız sistemleri değil, itimat ve dönüşüm.
Çözüm
AI’nın bilimsel niteliği olan bilgisayar bilimi araştırmalarındaki köklerinden ortaya çıkmasından bu yana yalnız birkaç yıl geçti, bundan dolayı bugünün kurumsal organizasyonlarının bir dereceye kadar AI’nın potansiyelini gerçekleştirme yolunu hissetmesi anlaşılabilir.
Sadece yeni bir oyun kitabı ortaya çıkıyor-CIO’ların veri rezervlerinde tutulan değere, iş stratejisinde, operasyonel iyileştirme, müşteriye dönük deneyimler ve işin bir düzine daha çok alanında erişmesine destek olan bir oyun kitabı.
Dünyanın her yerinden büyük ve minik müşterilerle deneyimlenen bir şirket olarak PWC, karar vericilerin mevcut AI yolculuklarını yönlendirdiği, başlatmak yada rasyonelleştirmek ve yönlendirmek için önde gelen seçimlerden biridir.
Iyi mi bulunduğunu keşfedin PWC, CIO’ların yapay zekayı temel operasyonlara yerleştirmesine yardımcı oluyorve Rani’nin Haziran ayındaki son olarak görüşlerini görün Techx AI & Big Data Expo Kuzey Amerika.
(Görüntü Deposu: Bir şahıs tarafınca “Ağ Rafı” CC BY-SA 2.0 altında lisanslanmıştır.)
