Kurumsal Yapay Zeka: "Oluştur veya Satın Al"dan "Ortak Ol ve Büyüt"e

Kısa bir süre önce, bir işbirliği ortağım, kuruluşlarındaki bir yapay zeka kullanım örneği hakkında bana yaklaştı. Yeni gelenlerin sıkça sorduğu soruları yapay zeka kullanarak yanıtlayarak oryantasyon sürecini daha verimli hale getirmek istediler. Onlara, iç dokümantasyonlarını entegre edecek pratik bir sohbet yaklaşımı önerdim ve bundan sonra "BT ekibiyle konuşmayı" planlayarak güvenle ilerlediler.

Deneyimlerimden biliyordum ki bu tür iyimserlikler kırılgandır. Ortalama bir BT ekibi, eksiksiz ve kapsamlı bir Yapay Zeka Uygulamasını kendi başına uygulayacak donanıma sahip değildir. Ve öyle de oldu: Aylar sonra telefonu kapattılar. Sistemleri sinir bozucu derecede yavaştı ve ayrıca geliştirme sırasında kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını yanlış anladıkları da ortaya çıktı. Yeni çalışanlar sistemin kurulduğu zamandan farklı sorular soruyorlardı. Çoğu kullanıcı birkaç denemeden sonra siteden çıktı ve bir daha geri dönmedi. Bu sorunların çözümü için tüm mimarinin ve veri stratejisinin yeniden düşünülmesi gerekecekti ancak zarar çoktan verilmişti. Çalışanlar hayal kırıklığına uğradı, yöneticiler durumu fark etti ve yapay zekaya yönelik ilk heyecan yerini şüpheye bıraktı. Başka bir kapsamlı geliştirme aşamasının savunulmasının zor olacağı düşünülerek konu sessizce bir kenara bırakıldı.

Bu hikaye hiç de tek değil. Yapay zeka şirketlerinin yaptığı akıllıca pazarlama, yapay zekaya erişilebilirlik yanılsaması yaratıyor ve şirketler, karşılarındaki zorlukları tam olarak anlamadan bu tür girişimlere girişiyorlar. Aslında, şirketinizde sağlam bir yapay zeka stratejisi oluşturmak ve az ya da çok özelleştirilmiş kullanım senaryolarını hayata geçirmek için uzmanlaşmış bir uzmanlığa ihtiyaç vardır. Eğer bu uzmanlık şirket içinde mevcut değilse, bunu dış ortaklardan veya sağlayıcılardan edinmeniz gerekir.

Bu, her şeyi satın almanız gerektiği anlamına gelmez; bu, 100 dolarınız olup onu süpermarkete gitmek yerine bir restoranda harcamak gibi bir şey olurdu. İlk seçenek açlığınızı anında giderecektir, ancak ikinci seçenek size bir hafta yetecek kadar yiyecek garantisi verecektir.

Peki, nasıl başlamalı ve ilk yapay zeka projelerinizi kim yönetmeli? Benim düşüncem şu: "Yap ya da satın al" yaklaşımını unutun ve bunun yerine ortaklığa ve öğrenmeye odaklanın. Çoğu şirketin yapay zeka uzmanlığını şirket içinde geliştirmesi gerektiğine inanıyorum; bu, gelecekteki yapay zeka stratejileri ve faaliyetlerinde onlara daha fazla esneklik sağlayacaktır. Aynı zamanda, yapay zeka ustalaşması zaman alan karmaşık bir alandır ve başarısızlık her yerde mevcuttur ( RAND raporuna göre , yapay zeka girişimlerinin %80'inden fazlası başarısız oluyor). Başarısızlıktan öğrenmek teoride güzeldir, ancak pratikte zaman, kaynak ve güvenilirlik kaybına yol açar. Yapay zeka olgunluğuna verimli bir şekilde ulaşmak için şirketler, uzmanlıklarını paylaşmaya istekli güvenilir ortaklarla iş birliği yapmayı düşünmelidir. Gerçekçi ve dikkatli bir kurulum, yalnızca daha sorunsuz teknik uygulamayı sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda yapay zeka stratejinizin insan ve iş yönlerini de ele alacaktır.

Aşağıda, yapay zekada “satın al veya inşa et” kararlarının temellerini (girdi, çıktı ve takaslar) kabataslak bir şekilde özetleyeceğim. Daha sonra, daha benzersiz bir ortaklık yaklaşımını öğreneceksiniz. İnşa etmeyi ve satın almayı bir araya getirirken, içsel öğrenme eğrinizi de geliştirir. Son olarak, yapay zekada ortaklık kurmaya yönelik bazı pratik notlar ve ipuçlarıyla yazımı sonlandıracağım.

Yapay Zekada "Yap veya Satın Al" Kararları Almanın Temelleri

Klasik "yap ya da satın al" kararını iki bölüme ayırarak başlayalım: girdiler - önceden değerlendirilmesi gereken unsurlar - ve çıktılar - her bir seçimin gelecekteki işiniz için sonuçları. Yapay zekanın şirket içinde mi üretileceği yoksa harici bir tedarikçiden mi satın alınacağına karar vermek, mevcut kaynaklar ve öngörülen maliyetler hakkında derin bir anlayış gerektiren kritik bir stratejik karardır.

giriş

Kararı hazırlamak için iç kabiliyetlerin ve kullanım senaryosu gereksinimlerinin değerlendirilmesi gerekir. Bu faktörler her seçeneğin ne kadar gerçekçi, riskli veya yararlı olduğunu belirleyecektir:

• Kuruluşunuzda Yapay Zeka Olgunluğu: Nitelikli yapay zeka yetenekleri, yeniden kullanılabilir yapay zeka varlıkları (örneğin veri kümeleri, önceden oluşturulmuş modeller ve bilgi grafikleri) ve yapay zeka alanına aktarılabilir ilgili teknik beceriler (örneğin veri mühendisliği ve analitiği) gibi dahili teknik yeteneklerinizi göz önünde bulundurun. Ayrıca kullanıcıların yapay zeka ile ne kadar iyi etkileşim kurduğunu ve şüpheci yaklaşımını da göz önünde bulundurun. Yapay zeka olgunluğunuz arttıkça becerilerinizi geliştirmeye ve cesaretinizi artırmaya yatırım yapın.
• Saha deneyimi gereksinimleri: Çözüm, sektör bilginizi ne kadar yansıtıyor? Uzman insan sezgisine veya kurumsal bilgiye ihtiyaç duyan kullanım durumlarında, dahili alan uzmanlarınız kritik bir rol oynayacaktır. Bunlar, ister şirket içinde oluşturularak isterse harici bir sağlayıcıyla yakın ortaklık yapılarak olsun, geliştirme sürecinin bir parçası olmalıdır.
• Kullanım durumunun teknik karmaşıklığı: Tüm yapay zeka uygulamaları eşit yaratılmamıştır. Mevcut API'lere veya temel modellere dayanan bir proje, sıfırdan özel bir model mimarisi eğitmeyi gerektiren bir projeden çok daha basittir. Yüksek karmaşıklık, "önce inşa et" yaklaşımının risklerini, kaynak gereksinimlerini ve potansiyel gecikmelerini artırır.
• Değer ve stratejik farklılaşma: Kullanım durumu stratejik avantajınız için temel bir unsur mu yoksa sadece destekleyici bir işlev mi? Eğer sektörünüze (veya şirketinize) özgü ise ve rekabette farklılaşmayı artıracaksa, ortak inşa veya ortak geliştirme daha büyük değer sağlayabilir. Buna karşılık, standart bir kullanım durumu (belge sınıflandırması ve tahmini gibi) için satın alma muhtemelen daha hızlı ve daha uygun maliyetli sonuçlar sağlayacaktır.

Kendi bünyenizde üretim yapma veya hazır satın alma kararlarının sonuçları

Girdilerinizi değerlendirdikten sonra, şirket içinde üretim yapma veya satın alma kararınızın sonraki etkisini belirlemeniz ve artıları ve eksileri değerlendirmeniz gerekecektir. Zaman çizelgelerini, maliyetleri, riskleri ve sonuçları etkileyecek yedi boyut şunlardır:

1. Kişiselleştirme: Bir yapay zeka çözümünün bir organizasyonun belirli iş akışına, hedeflerine ve alan ihtiyaçlarına uyacak şekilde ne ölçüde uyarlanabileceği. Özelleştirme, genellikle bir çözümün benzersiz iş gereksinimlerine ne kadar iyi uyduğunu belirler. Çözümün belirli iş süreçlerinizle uyumlu olmasını sağlamak için dikkatli özelleştirme kritik öneme sahiptir.
2. Mülk: Altta yatan yapay zeka modellerinin, kodlarının ve stratejik yönünün fikri mülkiyet hakları ve kontrolü. Şirket içi üretim tam mülkiyet hakkı sağlarken, satın alma genellikle üçüncü taraf teknolojisinin lisansını içerir. Özellikle inovasyona ve fikri varlıkların korunmasına dayanan sektörlerde tam sahiplik stratejik bir avantajdır.
3. Tek kelimeyle: Verilerin nasıl işlendiği, nerede bulunduğu ve bunlara kimlerin erişebildiği konularını kapsar. Düzenlenmiş veya hassas ortamlarda, özellikle verilerin üçüncü taraf satıcılarla paylaşılabileceği veya işlenebileceği durumlarda, veri gizliliği ve uyumluluk temel endişelerdir. GDPR ve ISO 27001 gibi küresel veri güvenliği standartlarına uyum esastır.
4. ücret: Hem ilk yatırım hem de devam eden işletme giderlerini içerir. Şirket içi üretim, Ar-Ge, yetenek, altyapı ve uzun vadeli bakımı gerektirirken, satın alma, lisans, abonelik veya bulut kullanım ücretleri gerektirebilir. Her seçeneğin finansal uygulanabilirliğini değerlendirmek için ayrıntılı bir Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) analizi yapılmalıdır.
5. Ürünün pazara sunulması için gereken süre: Bir çözümün ne kadar hızlı devreye alınabileceğini ve değer sunmaya başlayabileceğini ölçer. Rekabetçi veya dinamik pazarlarda hızlı dağıtım genellikle kritik öneme sahiptir; Gecikmeler fırsatların kaçırılmasına yol açabilir. Anahtar teslimi bir çözüm seçmek, pazara sunma sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir ve kuruluşunuza rekabet avantajı sağlayabilir.
6. Destek ve Bakım: Güncellemelerden, ölçeklemeden, hata düzeltmelerinden ve devam eden model performansından kimin sorumlu olduğunu içerir. İç mekan tasarımları özel bakım kaynakları gerektirirken, dış mekan çözümleri genellikle destek hizmetlerini de içerir. Hizmet Seviyesi Anlaşmaları (SLA'lar), yanıt süreleri ve sorun çözümü hakkında net ayrıntılar içermelidir.
7. Yapay Zeka Öğrenme Eğrisi: Bir organizasyon içerisinde yapay zeka uzmanlığının edinilmesi ve dağıtılmasının karmaşıklığını yansıtır. Şirket içi üretim genellikle çok fazla deneme-yanılma süreci ve kırılgan sonuçlar içerir çünkü ekibin yapay zeka hakkında temel bir anlayışı yoktur. Öte yandan, bir satın alma veya ortaklık, rehberli deneyim ve olgun araçlar aracılığıyla öğrenmeyi hızlandırabilir ve gelecekteki yapay zeka faaliyetleri için sağlam bir temel oluşturabilir. Ortaklıklar, uzmanlaşmış uzmanlığa erişim sağlayabilir ve şirket içi yapay zeka geliştirmeyle ilişkili riskleri azaltabilir.

Pratikte, ikili terimlerle düşünmek—şirket içi veya hazır çözüm—çoğu zaman çözülemeyen ikilemlere yol açar. Daha önce bahsedilen kullanım örneğini ele alalım. Ekibin şirket içi üretime yönelmesinin nedenlerinden biri , şirket verilerinin gizliliğini koruma ihtiyacıydı. Aynı zamanda, üretime hazır bir chatbot sistemi geliştirmek için şirket içi yapay zeka uzmanlığına sahip değillerdi. Chatbot mimarisini ve sürekli desteği dışarıdan temin ederken, veritabanlarını şirket içinde oluşturarak daha büyük bir başarı elde edebilirlerdi. Bu nedenle, tüm yapay zeka sistemi düzeyinde şirket içi üretim veya hazır çözüm konusunda karar vermemelisiniz. Bunun yerine, sistemi bileşenlere ayırın ve her bir bileşeni yeteneklerinize, kısıtlamalarınıza ve stratejik önceliklerinize göre değerlendirin.

Alan uzmanlığı ile yapay zeka arasında verimli iş birliğine doğru

Bileşen düzeyinde, uzmanlık gereksinimleri açısından şirket içi üretim ve dış kaynak kullanımı kararları arasında ayrım yapmanızı öneririm. Çoğu işletmeden işletmeye (B2B) yapay zeka sistemi iki tür uzmanlığı birleştirir: şirketinizde mevcut olan alan uzmanlığı ve henüz özel yapay zeka becerileriniz yoksa harici bir ortak aracılığıyla getirilebilecek teknik yapay zeka uzmanlığı. Aşağıda, bir yapay zeka sisteminin temel bileşenlerinin her biri için gereken uzmanlık gereksinimlerini inceleyeceğim ( bileşen açıklaması için bu makaleye bakın). Bu stratejik yaklaşım, mevcut kaynakların en üst düzeyde kullanılmasını ve iş hedeflerine verimli ve etkili bir şekilde ulaşılmasını sağlar.

İş Fırsatı: Doğru Yapay Zeka Sorunlarını Belirleme

Yapay zekâ projelerinin başarısız olmasının en büyük nedeninin teknik değil, çözülecek yanlış problemi seçmek olduğunu biliyor muydunuz (bkz. Yapay Zekâ Projelerinin Başarısızlığının Temel Nedenleri ve Nasıl Başarılı Olabilecekleri )? Uzman ekipleriniz sorunlarını derinlemesine anladığı için şaşırabilirsiniz. Ancak asıl mesele, sorunlarını yapay zekâ teknolojisiyle ilişkilendirme araçlarından yoksun olmalarıdır. İşte en yaygın başarısızlık modellerinden bazıları:

• sorunu belirsiz veya uygunsuz bir şekilde çerçevelemekBu, yapay zekanın halihazırda iyi yapabildiği bir görev mi? Sorunu doğru bir şekilde tanımlamak, çoğu zaman yapay zekayı kullanarak başarılı bir çözüme giden ilk adımdır.
• Kaybedilen çaba/yatırım getirisinin tahminiSonuç, yapay zekayı geliştirmek ve dağıtmak için harcanan zamana ve kaynaklara değer mi? Yapay zeka kullanımından beklenen getirinin açık ve gerekçelendirilmiş olması gerekir.
• gerçekçi olmayan beklentilerKusurlu yapay zeka için "yeterince iyi" ne anlama geliyor? Projeye başlamadan önce başarı kriterlerinin net bir şekilde belirlenmesi gerekir.

Öte yandan, yapay zekayı sadece yapay zeka için kullanan, bir soruna çözüm arayan pek çok kuruluş da var. Bu durum kaynakların tükenmesine ve içeride güvenin zayıflamasına neden olur.

İyi bir yapay zeka ortağı, yapay zeka müdahalesine hazır iş süreçlerini değerlendirmeye yardımcı olur, potansiyel etkiyi tahmin eder ve yapay zekanın nasıl değer sağlayabileceğini modeller. Her iki taraf da ortak keşif atölyeleri, tasarım çalışmaları ve keşifsel prototipleme yoluyla odaklanmış, yüksek etkili bir kullanım durumu oluşturabilir.

Veri: Yapay Zeka Sisteminizin Yakıtı

Temiz ve iyi düzenlenmiş alan adı verileri önemli bir varlıktır. Operasyonel bilgiyi, müşteri davranışlarını, sistem performansını ve çok daha fazlasını şifreler. Ancak ham veriler tek başına yeterli değildir; anlamlı öğrenme sinyallerine dönüştürülmeleri gerekir. İşte tam bu noktada yapay zeka uzmanlığı devreye girerek tedarik zincirlerini tasarlama, doğru veri gösterimlerini seçme ve her şeyi yapay zeka öğrenme hedefleriyle uyumlu hale getirme konusunda devreye giriyor.

Bu genellikle verilerin etiketlenmesini içerir; yani, örneklerin modelin öğrenmesi gereken sinyallerle açıklanması. Sıkıcı görünebilir, ancak dış kaynak kullanma dürtüsüne direnin. Etiketleme, tedarik zincirinin bağlama en duyarlı kısımlarından biridir ve doğru şekilde gerçekleştirilmesi için alan uzmanlığı gerektirir. Aslında, günümüzde pek çok ince ayar görevi küçük ama yüksek kaliteli veri kümelerinde en iyi performansı gösteriyor; bu nedenle çabanın odaklı ve yönetilebilir olmasını sağlamak için yapay zeka ortağınızla yakın bir şekilde çalışın.

Veri temizleme ve ön işleme, uzmanlığın büyük fark yarattığı bir diğer alandır. Muhtemelen "Çoğu veri bilimcisi zamanının büyük bir bölümünü veri temizlemekle geçirir" sözünü duymuşsunuzdur . Bu, sürecin yavaş olması gerektiği anlamına gelmez. Verilerinizin nasıl sunulduğunu (metin, sayılar, resimler vb.) bilen mühendislerle bu süreç önemli ölçüde hızlandırılabilir. Hangi ön işleme tekniklerini ne zaman uygulayacaklarını içgüdüsel olarak bilecekler ve haftalarca süren deneme yanılma sürecini saatler süren verimli bir kurulum haline getireceklerdir.

Yapay Zeka: AI Modelleri ve Mimarileri

Çoğu insan yapay zeka projelerinin burada başladığını düşünür; ancak bu hikayenin sadece ortası. Etkili yapay zeka sistemleri oluşturmak, modelleri seçmek veya optimize etmek, performansı değerlendirmek ve sistem mimarilerini tasarlamak için derin yapay zeka uzmanlığı gerektirir. Örneğin, kullanım durumunuz önceden eğitilmiş bir model mi kullanmalı? Çoklu model kurulumuna mı ihtiyacınız var? Mantıksal değerlendirme ölçekleri nelerdir? Daha karmaşık sistemlerde, modeller ve bilgi tabanları gibi farklı yapay zeka bileşenleri çok adımlı bir iş akışında birleştirilebilir.

Alan uzmanlığı sistem doğrulama ve değerlendirme sırasında ortaya çıkar. Uzmanların ve geleceğin kullanıcılarının, yapay zeka çıktılarının mantıklı olup olmadığını ve gerçek dünya beklentileriyle uyuşup uyuşmadığını kontrol etmeleri gerekiyor. Bir model istatistiksel olarak sağlam olabilir, ancak çıktıları iş mantığıyla uyuşmuyorsa operasyonel olarak işe yaramaz. Karmaşık sistemler tasarlanırken, alan uzmanlarının sistem kurulumunun gerçek dünyadaki operasyonları ve ihtiyaçları yansıttığından da emin olmaları gerekir.

Yapay zeka modelleri tasarlamak ve özel bir yapay zeka mimarisi oluşturmak sizin "pilot asistan" aşamanızdır: Yapay zeka ekipleri sistemi tasarlar ve optimize ederken, alan ekipleri iş hedeflerine göre sistemi yönlendirir ve optimize eder. Zamanla amaç, sistemin davranışı üzerinde paylaşımlı bir sahiplenme oluşturmaktır.

"

Vaka Çalışması: Sigorta Şirketlerini Desteklemek İçin Yapay Zeka Uzmanlığı Oluşturma

"

Önde gelen bir sigorta şirketinde, veri bilimi ekibine hasar riski tahmin sistemi oluşturma görevi verildi; bu projeyi, tam sahipliği korumak ve verileriyle ve iş akışlarıyla yakın uyum sağlamak için şirket içinde tutmak istediler. Ancak, prototipler performans ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşılaştı. İşte bu noktada Anacode, mimari ve stratejik ortak olarak devreye girdi. Şirket içi ekibin aday modelleri değerlendirmesine, modüler bir mimari tasarlamasına ve tekrarlanabilir makine öğrenimi (ML) işlem hatları kurmasına yardımcı olduk. En önemlisi, model değerlendirmesi, makine öğrenimi süreçleri (MLOps) ve sorumlu yapay zeka uygulamalarına odaklanan hedefli eğitim oturumları düzenledik. Zamanla, şirket içi ekip güven kazandı, önceki prototipleri sağlam bir çözüme dönüştürdü ve sürecin tam kontrolünü ele aldı. Sonuç, tamamen sahip olunan bir sistem oldu; proje boyunca sağladığımız özel rehberlik de şirket içi yapay zeka yeteneklerini geliştirdi. Bu yaklaşım, hem iyileştirilmiş bir risk tahmin sistemi hem de şirket içi yapay zeka yeteneklerinin geliştirilmesini sağlar.

Kullanıcı Deneyimi: Kullanıcı Arayüzü Aracılığıyla Yapay Zeka Değeri Sunma

Bu yönü karmaşıktır. Birkaç istisna dışında, alan uzmanlarının veya köklü yapay zeka mühendislerinin gerçek kullanıcılar için sezgisel, verimli ve keyifli bir deneyim tasarlama olasılığı düşüktür. İdeal olarak, uzmanlaşmış UX tasarımcılarını işe alabilirsiniz. Bunlar mevcut değilse, kullanıcı deneyimi konusunda doğal bir anlayışa sahip, ilgili disiplinlerden gelen kişileri arayın. Günümüzde UX tasarımını ve prototiplemeyi destekleyen çok sayıda yapay zeka aracı mevcut, dolayısıyla teknik beceriden çok zevk daha önemli. Doğru insanlara ulaştığınızda, onlara her iki taraftan da girdi sağlamanız gerekir:

• arka plânYapay zeka uzmanları, bir sistemin dahili olarak nasıl çalıştığına (güçlü yönleri, sınırlamaları ve kesinlik düzeyleri) ilişkin içgörüler sağlar ve açıklamalar, belirsizlik endeksleri ve güven puanları gibi unsurların tasarımını destekler (bkz. Bu makale Kullanıcı Deneyimi Yoluyla Yapay Zeka'ya Güven Oluşturma Üzerine.
• ön yüzAlan uzmanları kullanıcıları, iş akışlarını ve sorunlu noktalarını anlar. Kullanıcı akışlarını doğrulamaya, sürtünmeleri vurgulamaya ve insanların sistemle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak iyileştirmeler önermeye yardımcı olurlar.

Hızlı tekrarlara odaklanın ve bazı hatalara hazırlıklı olun. Yapay zekada kullanıcı deneyimi yeni bir alandır ve "mükemmel" olmanın ne anlama geldiğine dair sabit bir formül yoktur. En iyi deneyimler, tasarım, test ve iyileştirmenin sürekli olarak gerçekleştiği, hem alan uzmanlarından hem de yapay zeka uzmanlarından gelen girdilerin bir araya getirildiği sıkı, yinelemeli geri bildirim döngülerinden ortaya çıkar. Amaç, yapay zekanın değerinin kullanıcılara sorunsuz bir şekilde iletilmesini sağlayarak etkili ve kullanıcı dostu kullanıcı arayüzleri (UI) tasarlamak olmalıdır.

 

Destek ve Bakım: AI'nın Çalışır Durumda Tutulması

Yapay zeka sistemleri bir kez devreye alındıktan sonra yakından izlenme ve sürekli iyileştirme gerektirir. Gerçek dünyadaki kullanıcı davranışları çoğu zaman test ortamlarından farklılık gösterir ve zamanla değişir. Bu içsel belirsizlik, sorunların erken tespit edilip çözülebilmesi için sisteminizin etkili bir şekilde izlenmesi gerektiği anlamına gelir.

Performans takibi, sapma tespiti, makine yeniden eğitimi ve MLOps hatları dahil olmak üzere izleme için teknik altyapı genellikle yapay zeka ortağınız tarafından kurulur. Bir kere kurulduktan sonra, günlük izleme görevlerinin çoğu derin teknik beceriler gerektirmez. Bunun için gereken şey alan uzmanlığıdır: Modelin çıktısının hala mantıklı olup olmadığını anlamak, kullanım kalıplarındaki ince değişiklikleri fark etmek ve bir şeyin "yanlış" olduğunu bilmek.

İyi tasarlanmış bir destek aşaması yalnızca operasyonel değildir; aynı zamanda dahili ekipleriniz için kritik bir öğrenme aşaması olabilir. Zamanla, kademeli beceri geliştirme, sistemin daha derin anlaşılması ve nihayetinde yapay zeka sisteminin daha fazla sahiplenilmesine yönelik daha sorunsuz bir yol için alan yaratır. Bu, sistem performansının ve verimliliğinin sürekli iyileştirilmesine olanak tanır.

Bu nedenle, yapay zeka uygulamasını "yap veya satın al" arasındaki ikili bir karar olarak çerçevelemek yerine, onu bir faaliyetler mozaiği olarak görmelisiniz. Bu faaliyetlerin bir kısmı oldukça tekniktir, bir kısmı ise işinizin bağlamıyla yakından ilgilidir. Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca sorumlulukları tanımlayarak şunları yapabilirsiniz:

• Başarı için gerekli rolleri ve becerileri açıklığa kavuşturun
• Şirketinizde halihazırda sahip olduğunuz yetenekleri belirleyin.
• Dışarıdan alınan uzmanlığın en değerli olduğu boşlukları keşfedin.
• Bilgi transferi ve uzun vadeli sahiplik için planlama

Yapay zeka sistemlerinize alan uzmanlığını entegre etme konusunda daha derinlemesine bilgi edinmek isterseniz, Yapay Zeka Sistemlerinize Alan Uzmanlığı Entegrasyonu başlıklı makalemi inceleyin. Daha da önemlisi, "alan" uzmanlığı ile "yapay zeka" uzmanlığı arasındaki çizgi sabit değildir. Makine öğrenimi üzerinde deneyler yapan ekip üyeleriniz veya daha teknik rollere geçmek isteyen başkaları olabilir. Doğru ortaklık modeli ve beceri geliştirme stratejisiyle, yapay zeka özerkliğine doğru evrilebilir ve iç olgunluğunuz arttıkça kademeli olarak daha fazla sorumluluk ve kontrol üstlenebilirsiniz.

Yapay zekada ortaklık kurarken erken başlayın ve iletişime odaklanın.

Artık, üretme veya satın alma kararlarının yapay zeka sisteminizin bireysel bileşenleri düzeyinde verilmesi gerektiğini biliyorsunuz. Ancak ekibinizde henüz yapay zeka uzmanı yoksa, sisteminizin ve bileşenlerinin nihayetinde nasıl görüneceğini nasıl hayal edebilirsiniz? Cevap: Ortaklığa erken başlayın. Yapay zeka stratejinizi şekillendirmeye ve tasarlamaya başladığınızda, süreci yönlendirecek güvenilir bir ortak bulun. Kolayca ve açık bir şekilde iletişim kurabileceğiniz birini seçin. Baştan itibaren doğru iş birliğiyle, yapay zeka zorluklarının üstesinden sorunsuz ve başarılı bir şekilde gelme şansınız daha yüksek olur. Özellikle alanında uzman kişilerle güçlü yapay zeka ortaklıkları kurmak, yapay zeka projelerinin başarısını garantilemek ve potansiyel riskleri azaltmak için kritik öneme sahiptir.

Alanında temel uzmanlığa sahip bir yapay zeka ortağı seçin.

Yapay zeka ortağınız yalnızca kod ve teknik varlıklar sağlamakla kalmamalı, aynı zamanda iş birliği sırasında kuruluşunuzun öğrenmesine ve büyümesine de yardımcı olmalıdır. İşte bazı yaygın dış ortaklık türleri ve her birinden neler bekleyebileceğiniz:

• Dış kaynak kullanımıBu model karmaşıklığı ortadan kaldırır; hızlı karbonhidratlar gibi, sonuçları hızla alırsınız. Verimli olmasına rağmen uzun vadeli stratejik değer sağlaması nadirdir. Sonuçta daha güçlü yeteneklere değil, bir araca sahip olursunuz.
• Akademik ortaklıklar: Keskin uçlu yenilikler ve uzun vadeli araştırmalar için harikadır, ancak gerçek dünyada bir yapay zeka sisteminin gerçek anlamda konuşlandırılması ve benimsenmesi için genellikle daha az uygundur.
• Danışmanlık ortaklıklarıÖzellikle halihazırda teknik ekibi olan ve yapay zeka yeteneklerini geliştirmek isteyen şirketler için en umut vadeden yol olduğunu düşünüyorum. İyi bir danışman, şirketinizin mühendislerine güç verir, maliyetli hatalardan kaçınmalarına yardımcı olur ve şu tür sorulara pratik, deneyime dayalı içgörüler getirir: Kullanım senaryomuz için doğru teknik araç takımı nedir? Verilerimizin kalitesini artırmak ve güçlü bir veri döngüsü yaratmak için onları nasıl düzenliyoruz? Güven ve yönetişimden ödün vermeden nasıl genişleyebiliriz?

Ortak seçimi için ayrıntılı bir çerçeve bu makalenin kapsamı dışındadır, ancak işte zor kazanılmış bir tavsiye: 2022'deki GenAI patlamasından sonra tekliflerine aniden "AI" kelimesini ekleyen BT dış kaynak kullanımı ve danışmanlık firmalarına karşı dikkatli olun. Sizi süslü moda sözcüklerle büyüleyebilirler, ancak AI onların DNA'sının bir parçası değilse, tamamlayıcı uzmanlıktan yararlanmak yerine öğrenme eğrileri için ödeme yapmak zorunda kalabilirsiniz. Zaten zor işi yapmış ve bu uzmanlığı size aktarmaya istekli bir ortak seçin.

 

İletişim ve koordinasyon çabalarınızı iki katına çıkarın.

Ortaklık modellerinde paydaşlar arasında etkili iletişim ve koordinasyon kritik öneme sahiptir. Şirketinizde uzmanlaşmanız gereken bazı önemli iletişim rolleri şunlardır:

• Liderlik ve alan uzmanları, çözülmeye değer iş sorunlarını açıkça belirlemeli ve iletmelidir (Ayrıca yapay zeka hakkında fikir paylaşımı için en iyi uygulamalar hakkında bilgi verilmelidir) Burada).
• Son kullanıcıların ihtiyaçlarını erken paylaşmaları, kullanım sırasında geri bildirim sağlamaları ve daha da iyisi, yapay zeka deneyimini şekillendirmede ortak olmaları gerekiyor.
• BT ve yönetim ekipleri, yapay zeka inovasyonunu engellerken değil, uyumluluğu, güvenliği ve emniyeti sağlamalıdır. Unutmayın: Bu yetenekler henüz tam olarak oluşmuş görünmüyor.

Yapay zekâ projelerinde, zayıf koordinasyon ve verimsiz izolasyon riski her zaman mevcuttur. Yapay zekâ hala nispeten yeni bir alan ve sadece terminoloji bile kafa karışıklığı yaratabilir. Eğer kendinizi "yapay zekâ" ve "makine öğrenimi" arasındaki fark hakkında bir tartışmanın içinde bulduysanız, ne demek istediğimi anlıyorsunuzdur. Eğer bulmadıysanız, bir sonraki iş toplantınızda bunu denemenizi öneririm. Tıpkı eşinizle "Konuşmamız gerekiyor" diye başlayan o karmaşık konuşma kadar anlaşılması güç olabilir.

Belirsizlik ve kopuklukları gidermek için her iki taraftan da yakınlaşmayı hedefleyin. Dahili ekipleriniz, yapay zeka kavramlarına ilişkin temel bir anlayış geliştirmek ve bu kavramların gerektirdiği becerileri geliştirmeye yatırım yapmalıdır. Öte yandan, AI ortaklarınızın sizinle yarı yolda buluşması gerekir. Jargonu bir kenara bırakıp ekibinizin gerçekten çalışabileceği, net ve iş odaklı bir dil kullanmalılar. Etkili işbirliği, paylaşılan bir anlayışla başlar.

Sonuç

Asıl soru, "Yapay zekayı mı inşa edeceğiz yoksa satın mı alacağız?" değil. Bunun yerine, "Hız, kontrol ve uzun vadeli değeri dengeleyecek şekilde yapay zeka yeteneklerimizi nasıl büyütebiliriz?" Cevap, yapay zekanın teknoloji ve uzmanlığın birleşimi olduğu ve başarının doğru kaynakların doğru görevlerle eşleştirilmesine bağlı olduğu gerçeğinde yatmaktadır.

Çoğu kuruluş için en akıllı yol ortaklıktır ; sektörünüzdeki güçlü yönlerinizi dışarıdan gelen yapay zeka uzmanlığıyla birleştirerek daha hızlı inşa etmek, daha hızlı öğrenmek ve nihayetinde yapay zeka yolculuğunuzdan artılar elde etmektir.

Bundan sonra ne yapabilirsiniz:

• Dahili yeteneklerinize göre yapay zeka kullanım durumlarınızı tanımlayın. Boşluklar konusunda dürüst olun.
• Sadece çıktıları değil, bilgiyi de aktaran ortakları seçin.
• Hangi bileşenlerin inşa edilmesi, satın alınması veya ortak yaratılması gerektiğini belirleyin. İkili bir tercih yapmanıza gerek yok.
• İlerledikçe ekibinizin becerilerini geliştirin. Her proje sizi daha yetenekli ve bağımsız kılmalı, eşinizin varlıklarına ve becerilerine daha fazla bağımlı kılmamalıdır.
• Odaklanmış pilot projelerle başlayın. İç öğrenme için değer ve ivme yaratın.

Kapasite oluşturmaya bugün stratejik bir yaklaşım benimseyerek, uzun vadede yapay zeka destekli bir kuruluş ve nihayetinde yapay zeka tarafından yönlendirilen bir kuruluş olma yolunda temelleri atıyorsunuz.