13 Mayıs 2021
Yapay Zeka, bir zamanlar müşterilerle çevrimiçi olarak iletişim kurmak veya satranç oynamak gibi insan girdisi gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştiren uygulama yazılımlarının tamamını kapsayan bir terim haline geldi. Bu terim genellikle makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenmeyi içeren alt alanlarıyla birbirinin yerine kullanılır.
Ancak bunlar birbirinden farklı kavramlar. Örneğin makine öğrenimi tüketilen verilere göre öğrenen veya performansını iyileştiren sistemlerin oluşturulmasına odaklanır. Tüm makine öğrenimi çözümlerinin yapay zekâ olduğu ancak tüm yapay zekâ çözümlerinin makine öğrenimi anlamına gelmediği unutulmamalıdır.
Pek çok şirket, yapay zekânın sunduğu tüm değerden yararlanmak için veri bilimi ekiplerine önemli yatırımlar yapıyor. Veri bilimi, çeşitli veri kaynaklarından değer elde etmek için istatistik, bilgisayar bilimi ve iş bilgisini birleştirir.
Geliştiriciler yapay zekayı kullanarak aksi takdirde manuel olarak gerçekleştirilen görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirir, müşterilerle bağlantı kurar, örüntüleri belirler ve sorunları çözer. Yapay zekayı kullanmaya başlamak için, geliştiriciler matematik bilgisine sahip olmalı ve algoritmalarla rahatça çalışabilmelidir.
Bir uygulama yazılımı oluşturmak için yapay zeka kullanmaya başlarken küçük adımlarla başlamak faydalı olacaktır. Örneğin tic-tac-toe oyunu gibi nispeten basit bir proje oluşturarak yapay zekanın temellerini öğrenirsiniz. Yaparak öğrenmek, herhangi bir yeteneği geliştirmenin harika bir yoludur ve bu durum yapay zeka için de geçerlidir. Bir veya daha fazla küçük ölçekli projeyi başarıyla tamamladıktan sonra, yapay zekayla yapabileceklerinizin sınırı yoktur.
Yapay zekanın temel ilkesi, insanların dünyayı nasıl algıladığını ve ona nasıl tepki verdiğini taklit etmek ve ardından bunları aşmaktır. Hızla inovasyonun temel taşı haline gelmektedir. Yapay zeka, tahminleri mümkün kılmak üzere verilerdeki modelleri tanıyan çok çeşitli otomatik öğrenme olanaklarının desteği sayesinde işinize değer katabilir
Yapay Zeka teknolojisi, daha önce insan gücünü gerekli kılan süreçleri veya görevleri otomatikleştirerek kurumsal performansı ve üretkenliği artırır. Yapay Zekâ aynı zamanda hiçbir insanın ulaşamayacağı bir ölçekte verileri anlamlandırabilir. Bu özellik, muazzam iş avantajları sağlayabilir. Örneğin, Netflix belirli bir düzeyde kişiselleştirme sağlamak üzere makine öğreniminden yararlanmış ve bu sayede müşteri kitlesinde yüzde 25'ten fazla büyüme kaydetmiştir.
Pek çok şirket veri bilimine öncelik veriyor ve buna yatırımlar yapıyor. 2021 yılında McKinsey'in yapay zeka üzerine yaptığı bir anket, en az bir işlevde yapay zekanın benimsendiğini bildiren şirketlerin oranının bir yıl önceki yüzde 50'den yüzde 56'ya yükseldiğini ortaya koydu. Buna ek olarak, katılımcıların yüzde 27'si kazançlarının en az yüzde 5'inin yapay zekaya atfedilebileceğini bildirdi; bu oran bir önceki yıl yüzde 22'ydi.
Yapay Zekâ, her iş kolu, işletme ve sektör için değer sunar. Aşağıdaki gibi genel ve sektöre özgü uygulama yazılımları buna dâhildir
Harvard Business Review'a göre şirketler yapay zekayı temel olarak şu amaçlarla kullanıyor
Sektörler genelinde yapay zeka geliştirmenin ardında yatan üç faktör.
Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtılmasında eğitim ve çıkarım da dahil olmak üzere birden fazla aşama vardır. Yapay zeka eğitimi ve çıkarımı, bir sorunu çözmek için makine öğrenimi modelleriyle deneme yapma sürecini ifade eder.
Örneğin, bir makine öğrenimi mühendisi, röntgen görüntülerinde kemik kırıklarını tespit etmek gibi bir bilgisayarla görme problemi için farklı aday modelleri deneyebilir.
Bu modellerin doğruluğunu artırmak için mühendis, verileri modellere besler ve önceden tanımlanmış bir eşiği karşılayana kadar parametreleri ayarlar. Model karmaşıklığı ile ölçülen bu eğitim ihtiyaçları her yıl katlanarak artmaktadır.
Büyük ölçekte yapay zeka eğitimi için kilit öneme sahip altyapı teknolojileri arasında RDMA ve InfiniBand gibi küme ağı, çıplak metal GPU hesaplama ve yüksek performanslı depolama yer almaktadır.
Yapay Zekânın değerini kanıtlayan pek çok başarı hikâyesi mevcut. Geleneksel iş süreçlerine ve uygulama yazılımlarına makine öğrenimini ve bilişsel etkileşimleri dahil eden kurumlar, kullanıcı deneyimini büyük oranda iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir.
Ancak bazı engeller söz konusudur. Bazı nedenlerden dolayı çok az sayıda şirket büyük ölçekli olarak yapay zeka konuşlandırması gerçekleştirdi. Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorlarsa, makine öğrenimi projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Ayrıca inşa edilmeleri karmaşıktır ve yüksek talep gören ancak arzı az olan uzmanlık gerektirir. Bu projelerin ne zaman ve nerede dahil edileceğinin yanı sıra ne zaman üçüncü bir tarafa başvurulacağının bilinmesi, bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olacaktır.
Yapay zeka bazı önemli başarı öykülerinin ardındaki itici faktördür.
Yapay Zeka destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla sayıda şirketin çok daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede Yapay Zekadan yararlanabileceği anlamına gelir. Kullanıma hazır Yapay Zekâ, yerleşik yapay zekâ özellikleri olan ya da algoritmik karar alma sürecini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımları ifade eder.
Kullanıma hazır yapay zeka, kendi kendini onaran otonom veritabanlarını ve çeşitli veri kümelerinde görüntü tanıma ve metin analizi için önceden hazırlanmış modelleri içerir.
Sohbet robotları aracılığıyla müşteriler ile iletişim kurun. Sohbet robotlarında müşterileri anlamak ve müşterilerin soru sorup bilgi edinmesini sağlamak üzere doğal dil işleme özelliği kullanılır. Bu sohbet robotları zamanla öğrenerek müşteri etkileşimlerine daha fazla değer katabilir.
Veri merkezinizi izleyin. BT operasyonları, tüm verileri entegre eden ve eşikleri ve anormallikleri otomatik olarak izleyen bir bulut platformuyla izlemeyi kolaylaştırabilir.
Uzman olmadan iş analizi gerçekleştirin. Görsel kullanıcı arayüzü içeren analitik araçları, teknik yetileri olmayan kişilerin kolayca bir sistem sorgusu gerçekleştirmesine ve anlaşılabilir bir yanıt almasına olanak tanır.
Yapay Zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve başarılı uygulamaları engelleyen sorunlardan kaçınmak, yapay zeka ekosistemini tam anlamıyla destekleyen bir ekip kültürünün uygulanması anlamına gelir. Bu tür ortamlarda
Yapay Zeka özellikleri ortak kurumsal operasyonlarda başarılı oldukça yeni bir terim ortaya çıktı: adaptif zeka. Uyarlanabilir zekâ uygulama yazılımları, gerçek zamanlı dâhilî ve haricî verilerin gücünü karar alma bilimi ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bilişim altyapısı ile bir araya getirerek kurumların daha iyi iş kararları almasına yardımcı olur.
Bu uygulama yazılımları, temel anlamda işletmenizi daha akıllı hale getirir. Bu sayede müşterilerinize daha iyi ürünler, öneriler ve servisler sunarak daha iyi iş sonuçları elde edebilirsiniz.
Yapay Zeka daha fazla verimlilik, yeni gelir fırsatları ve daha yüksek düzeyde müşteri sadakati elde etmek isteyen tüm işletmeler için stratejik bir zorunluluktur. Pek çok kurum için hızla bir rekabet avantajı haline geliyor. Kurumlar, Yapay Zekâ sayesinde çok daha kısa sürede çok daha fazla işlemi gerçekleştirebilir, kişiselleştirilmiş ve cazip müşteri deneyimleri oluşturabilir ve daha yüksek düzeyde kârlılığı desteklemek üzere iş sonuçlarını tahmin edebilir.
Ancak yapay zekâ halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bundan en iyi şekilde yararlanabilmek için büyük ölçekte yapay zekâ çözümlerinizi oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var. Başarılı bir yapay zekâ projesi, bir veri uzmanını işe almaktan çok daha fazlasını gerektirir. Kurumlar yapay zekanın başarılı olmasını sağlamak için doğru araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.
Harvard Business Review yapay zeka kullanmaya başlayanlar için aşağıdakileri öneriyor:
Yapay zeka dönüşümünden vazgeçemezsiniz. Her kurum, rekabeti sürdürmek için eninde sonunda yapay zekayı kullanmaya başlamalı ve bir yapay zeka ekosistemi oluşturmalıdır. Önümüzdeki 10 yılda yapay zekâ uygulamalarını belirli düzeyde gerçekleştiremeyen şirketler rekabette geride kalacak.
Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çok şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.
Strateji geliştirme ve araç erişimini içeren başarılı bir yapay zeka dönüşüm yolculuğu için, sektör uzmanlığına ve kapsamlı bir yapay zeka portföyüne sahip bir iş ortağı bulun.
Kuruma özel eğitimler başlamadan önce bir yapay zeka mükemmellik merkezi kurmak, başarı olasılığını artırır. E-kitabımız bunun nedenini açıklıyor ve etkili bir CoE oluşturmaya yönelik ipuçları sunuyor.