Pilot’den Üretime: GenAI Programlarını Uzun Vadeli Ölçeklendirme Hakkında Bilgiler

Gelecek yıllarda, genelleştirici AI (GenAI)’nin yayılması üzerine düşündüğümüzde, 2024 yılı, bir dizi yaygın deney, optimism ve büyümenin olduğu, iş liderlerinin daha önce test edilmemiş yenilik sularına ayak parmaklarını sokmakta tereddüt ettiği ancak şimdi baştan başa daldığı bir dönem olarak görülecektir. McKinsey’in Global AI Anketi 2024’ün ortalarında yapıldığında, %75, GenAI’nin önümüzdeki yıllarda endüstrilerinde önemli veya yıkıcı değişikliklere neden olacağını öngördü.

GenAI’nin avantajları ve sınırlamaları hakkında çok şey öğrenilmesine rağmen, hala evrimin bir aşamasında olduğumuzu unutmamız önemlidir. Pilot programlar hızlı bir şekilde artırılabilir ve inşa edilmeleri nispeten ucuzdur, ancak bu programlar CIO ofisinin denetimine geçtiğinde ne olur? Fonksiyonel kullanım örnekleri daha az kontrol edilen ortamlarda nasıl performans gösterecektir ve ekipler programın sonuç gösterme fırsatı bulmadan önce momentum kaybetmemek için nasıl önlemler alabilirler?

Pilot’den Üretime Geçişte Karşılaşılan Common Challenges

GenAI’nin verimliliği artırma, maliyetleri azaltma ve karar alma süreçlerini iyileştirme potansiyeli göz önüne alındığında, C-Suite’in işlevsel iş liderlerine yönergesi açıktı – ilerleyin ve deneyin. İş liderleri, GenAI işlevselliği ile oynamaya ve kendi pilot programlarını oluşturmaya başladılar. Pazarlama ekipleri, GenAI’yi yüksek kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri oluşturmak ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullandı. Müşteri hizmetlerinde, GenAI, gerçek zamanlı olarak sorunları çözen akıllı sohbet botlarını güçlendirmeye yardımcı oldu ve Ar-Ge ekipleri, yeni trendleri tespit etmek için büyük miktarda veri analiz edebildi.

Ancak, tüm bu potansiyel ve nihai uygulanması arasında hala büyük bir boşluk var.

Bir pilot program CIO ofisinin yörüngesine geçtiğinde, veriler çok daha yakından incelenir. Artık GenAI ile ilgili bazı ortak sorunları tanıyoruz, chẳng hạn model yanlılığı ve hallucinations, ve daha büyük ölçekte bu sorunlar büyük problemler haline gelir. Bir CIO, tüm bir organizasyon boyunca veri gizliliği ve veri yönetiminden sorumludur, oysa iş liderleri yalnızca kendi odak alanlarına ilişkin verileri kullanabilir.

Ölçeklendirme Öncesinde Düşünülmesi Gereken 3 Ana Şey

Yanlış anlamayın, iş liderleri, fonksiyonel kullanım örnekleri oluşturmak için önemli ilerleme kaydettiler ve etkileyici sonuçlar elde ettiler, ancak uzun vadeli etki için ölçeklendirme oldukça farklıdır. Bu yolculuğa başlamadan önce dikkate alınması gereken üç husus vardır:

1. IT ve Bilgi Güvenliği Ekiplerini Erken ve Sık Sık Dahil Edin

İşlevsel iş liderlerinin günlük işlerinde körlüğe sahip olması ve pilot programlarını daha geniş organizasyona genişletmek için gerekenleri küçümsemesi yaygındır. Ancak o pilot üretim aşamasına geçtiğinde, iş liderleri, farklı şeyler yanlış gidebileceği konusunda düşünmek için IT ve bilgi güvenliği ekibinin desteğine ihtiyaç duyar.

Bu nedenle, pilotü test etmek ve potansiyel endişeleri görüşmek için IT ve bilgi güvenliği ekiplerini baştan dahil etmek iyi bir fikirdir. Bu, ayrıca, fonksiyonel işbirliğini teşvik edecektir, bu da dış perspektifleri getirmek ve bireysel fonksiyonlar içinde oluşan onaylama yanlılığını zorlamak için kritiktir.

2. Mümkün Olduğunca Gerçek Verileri Kullanın

Daha önce de bahsedildiği gibi, veri ile ilgili sorunlar, GenAI’yi ölçekleme konusunda en büyük engellerden biridir. Bu, pilot programların genellikle sentetik veri kullanmasından kaynaklanmaktadır, bu da iş liderleri, IT ekipleri ve nihayetinde CIO arasında beklentiler arasında uyumsuzluğa neden olabilir. Sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit etmek için oluşturulan yapay olarak oluşturulmuş verilerdir, esasen gerçek verinin yerine geçer, ancak herhangi bir hassas kişisel bilgi olmadan.

İşlevsel liderlerin her zaman gerçek verilere erişimi olmayabilir, bu nedenle bu sorunu gidermek için birkaç iyi ipucu: (1) gelecekte ek düzenleyici incelemeye ihtiyaç duyabilecek pilot programlardan kaçınmak; (2) pilot sonuçlarını bozan / eğip büken kötü verileri önlemek için rehberler oluşturmak; ve (3) şirketin mevcut teknoloji yığınını kullanarak, gelecekteki hizalamayı artırmak için çözümlere yatırım yapmak.

3. Gerçekçi Beklentiler Oluşturun

GenAI, 2022’nin sonlarında ChatGPT’nin lansmanından sonra kamuoyunda tanınmaya başladığında, teknolojinin endüstrileri bir gecede devrimleştirme beklentileri çok yüksekti. Bu hype (daha iyi veya daha kötü) büyük ölçüde devam etti ve ekipler, GenAI yatırımlarının daha fazla fon alması umuduyla hemen sonuçlar göstermek için enorme baskı altında.

Gerçeklik, GenAI’nin dönüştürücü olacağı, ancak şirketlerin teknolojiye zaman (ve destek) vermesi gerektiğidir. GenAI, tak ve çalıştır değildir, nor değerinin sadece akıllı sohbet botları veya yaratıcı görsellerle sınırlı değildir. GenAI programlarını başarılı bir şekilde ölçeklendirebilen şirketler, önce uzun vadeli etkiye öncelik veren bir yenilik kültürü oluşturmak için zaman ayıranlar olacaktır.

Hepimiz Bu İşin İçindeyiz

GenAI hakkında son zamanlarda okuduklarımızın çokluğuna rağmen, hala çok yeni bir teknolojidir ve şirketler, herhangi bir satıcının her şeyi çözdüğünü iddia eden herhangi bir satıcıdan şüphelenmelidir. Bu tür bir kibir, yargıyı bulutlar, yarı pişirilmiş kavramları hızlandırır ve altyapı sorunlarına neden olur, bu da işletmeleri iflas ettirebilir. Bunun yerine, GenAI heyecanının bir başka yılına girerken, bu güçlü teknolojinin nasıl sorumlu bir şekilde ölçekleneceği hakkında anlamlı tartışmalara katılmak için zaman ayıralım. IT ekibini sürecin başlangıcında dahil ederek, gerçek dünya verilerine güvenerek ve makul ROI beklentileri koruyarak, şirketler, GenAI stratejilerinin sadece ölçeklenebilir değil, aynı zamanda sürdürülebilir olduğunu garantileyebilir.