Yapay zekayı deneysel aşamadan pratik uygulamaya dönüştürmek

Çoğu kuruluşun yapay zekanın potansiyeli konusunda ikna edilmeye ihtiyacı yok . Bunun yerine gözlemlediğim şey, şirketlerin bu potansiyeli gerçek, somut değere nasıl dönüştüreceklerini bulmaya çalışmaları.

İş birliği yaptığımız kuruluşlarda tartışmanın odağı değişti. İş liderleri yapay zekanın potansiyeline giderek daha fazla güven duyarken, birçoğu artık bu değeri ne kadar hızlı sunabileceklerine odaklanıyor.

Benim deneyimime göre, en hızlı ilerlemeyi kaydeden kuruluşlar, net kullanım senaryolarına, sağlam temellere ve başarılı pilot projeleri gerçek üretime geçirme konusunda yeterli özgüvene sahip olanlardır.

Bunu müşterilerimizle yaptığımız günlük konuşmalarımızda da görüyoruz.

Kuruluşlar, yapay zekanın neler yapabileceğini sorgulamayı geride bırakarak, artık ölçülebilir ticari etki sağlayacak şekilde nasıl ölçeklendirilebileceğine odaklanıyorlar.

Gerçek şu ki, deneyler nelerin mümkün olduğunu göstermiştir. Şimdi asıl zorluk, yapay zekayı kuruluş genelinde tutarlı, güvenli, düşünceli ve geniş ölçekte kullanıma sunmaktır.

Doğru temelleri atmak

Son iki yıl, kuruluşların yeni kullanım alanlarını keşfetmesi, yeni teknolojileri test etmesi ve yapay zekanın en büyük farkı nerede yaratabileceğini anlamaya başlamasıyla gerçekten de deneme yanılma dönemi oldu.

İlk yapay zeka kullanım örneğini üretime geçirmek önemli bir başarıdır. Ancak asıl zorluk, güvenlik, yönetişim ve performansı korurken bu başarıyı birden fazla ekip, farklı iş süreçleri ve çeşitli ortamlarda tekrarlamaktır.

Yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesi için altyapı temel öneme sahiptir. Modeller, eğitim, GPU'lar ve uygulamalar önemli olsa da, ağ bağlantısı bu temelin en önemli bileşenidir. Eskiden birçok kuruluş, neredeyse her yeni iş yükünün bulutta barındırılmasını bekleyerek, varsayılan olarak bulut öncelikli bir yaklaşım benimsemişti. Bugün ise iş liderleri daha seçici davranarak, her yapay zeka iş yükünün amacını ve nerede barındırılması gerektiğini dikkatlice değerlendiriyorlar.

Birçok kuruluş için mevcut altyapıyı yükseltmek, onu değiştirmekten daha önceliklidir. Odak noktası, mevcut ortamların artan yapay zeka iş yüklerini destekleyebilmesini sağlarken, işletmelerin güvendiği esneklik, güvenlik ve hızı da sunmaya devam etmesidir.

Ancak altyapı tek başına yeterli değil. Kurumlar ayrıca çözmeye çalıştıkları sorunlar konusunda da net olmalıdır.

Belirli kullanım durumlarına yönelik odaklanmış, modüler yapay zeka çözümleriyle başlamanın, tüm bir organizasyonu bir gecede dönüştürmeyi amaçlayan büyük programlardan çok daha etkili olduğunu gördüm. Müşteri hizmetleri ekiplerinin soruları daha hızlı çözmesine yardımcı olmak, dolandırıcılık tespitini iyileştirmek, mühendislere teknik uzmanlık sağlamak veya çalışanların tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olmak gibi durumlarda, kuruluşlar yapay zekanın gerçek dünyadaki operasyonel sorunları çözdüğünü gördüklerinde daha hızlı güven inşa ediyorlar.

Kuruluşlar, tek bir uygulamadan somut iş faydaları ve ölçülebilir yatırım getirisi gösterebildiklerinde, başarılı pilot projeleri üretime geçirmek ve yapay zekayı işletmenin diğer bölümlerine ölçeklendirmek çok daha kolay hale gelir.

Yapay zekaya güven inşa etmek

Organizasyonlar yapay zekayı kullanma konusunda giderek daha iddialı hale geldikçe, güven de yetenek kadar önemli hale geliyor.

Yapay zekânın benimsenmesinde güven temel taştır. Güven olmadan, kullanıcılar ve paydaşlar potansiyel faydalarına bakılmaksızın yeni teknolojilerle etkileşime girmeye daha az istekli oldukları için benimseme süreci durur.

Aynı zamanda, yapay zeka iş yükleri, mevcut birçok güvenlik yaklaşımının yönetmek üzere tasarlanmadığı bir operasyonel dinamizm düzeyi getiriyor. Kuruluşlar daha fazla veri bağladıkça, daha büyük modeller dağıttıkça ve otonom ajanları operasyonel iş akışlarına entegre etmeye başladıkça, bu değişikliklerle birlikte gelişen güvenlik yeteneklerine ihtiyaç duyuyorlar.

Güvenlik, yönetişim ve şeffaflık, inovasyonun önündeki engeller değil; aksine, kuruluşların yapay zekayı güvenle ve sorumluluk bilinciyle kullanmalarını sağlayan unsurlardır.

Bu, gözlemlenebilirlik, güvenlik ve yönetişimin, altyapı ve ağlardan uygulamalara, modellere ve otonom ajanlara kadar yapay zeka ortamının her katmanının ayrılmaz bir parçası olması gerektiği anlamına gelir. Kuruluşlar, yapay zeka ajanlarını yönetmeli ve güvenliklerini sağlamalı, bunu yaparken de genellikle yıllardır insan çalışanlarına uyguladıkları aynı kontrol, yönetim ve güvenlik ilkelerini uygulayarak, açıkça tanımlanmış sınırlar içinde faaliyet göstermelidirler.

Buradaki zorluk, kuruluşların artık tek bir yapay zeka uygulamasını yönetmemesinden kaynaklanıyor. Giderek artan bir şekilde, çeşitli ortamlarda birden fazla model, araç ve hizmeti yönetiyorlar. Bu karmaşıklığa ayak uyduran bir yönetişim sistemi kurmak, güvenliğin sonradan düşünülen bir unsur olmaktan ziyade, günlük operasyonların ayrılmaz bir parçası haline gelmesini gerektiriyor.

Dahası, yapay zekanın etik, şeffaf ve sorumlu kullanımı, yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesinden önce çalışanların, müşterilerin ve paydaşların ihtiyaç duyduğu güveni oluşturur. Güçlü güvenlik ve yönetişim olmadan, kuruluşların temkinli davranmaya devam etmesi muhtemeldir; bu da hem benimsemeyi hem de yapay zekanın sağlayabileceği değeri sınırlayacaktır.

Yapay zekayı kişiselleştirme

İnsanlar yapay zekanın gerçek bir sorunu çözmelerine nasıl yardımcı olduğunu gördüklerinde, kuruluşlar çok daha hızlı ilerleme kaydediyor. Deneyimlerimize göre, insanlar yapay zekanın tanıdıkları bir sorunu çözdüğünü gördüklerinde onu kullanmaya daha yatkın oluyorlar.

Bu nedenle liderler önemli bir rol oynarlar.

Liderler pratik örnekler paylaştıklarında, yapay zekanın kendi rollerinde nasıl yardımcı olduğunu gösterdiklerinde ve denemeyi teşvik ettiklerinde, başkalarının onların izinden gitmesi için gereken güveni yaratırlar.

Birleşik Krallık Fırsatı

Birleşik Krallık, kuruluşların deneysel aşamayı aşmalarına ve yapay zekayı güvenli, sorumlu ve büyük ölçekte uygulamalarına yardımcı olarak, kurumsal yapay zeka benimsemesinde küresel bir lider olma konusunda büyük bir fırsata sahip.

Deneyimlerime göre, başarılı yapay zeka benimsemesi, yapay zeka iş yüklerini destekleyebilecek altyapıya yatırım yapmanın sağlam temeliyle, bu iş yüklerinin nerede çalışacağına dair dikkatli bir planlamayla, yapay zeka ortamının her katmanına güvenlik ve yönetişimi entegre ederek ve ölçeklendirmeden önce ölçülebilir iş değeri gösteren pratik kullanım durumlarına odaklanarak başlar.

Geleceğe doğru

Yapay zekâ, işletmeler için giderek daha acil bir ihtiyaç haline geliyor. Plus'ın, kuruluşların yapay zekâyı düzenli, güvenli ve büyük ölçekte kullanmalarına yardımcı olması işte bu noktada devreye giriyor.

Altyapı, güven ve benimseme konularına düşünceli ve uzun vadeli bir yaklaşım benimseyen kuruluşlar, yapay zekanın iş dünyasının tüm alanlarındaki potansiyelini tam olarak gerçekleştirme konusunda daha iyi bir konumda olacaklardır.

Eğer Plus kuruluşlarının pilot aşamadan üretime geçişini sağlamalarına yardımcı olabilirsek, Birleşik Krallık yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesi yoluyla öncülük etmek için iyi bir konumda olacaktır.