Üretken AI’nin AI Dönüm Noktasına Nasıl Getirdiği

Yapay zeka (AI) önce Unite.ai’de bulunan Üretken AI (GenAI) erişilebilir olmasından dolayı popülerlik kazanmadan önce, makine öğrenimi ile ilgili veri entegrasyonu ve aşaması trend olan iş önceliklerinden biriydi. Geçmişte, işletmeler ve danışmanlar belirli kullanım durumları için tek seferlik AI/ML projeleri oluştururdu, ancak sonuçlara güven sınırlıydı ve bu projeler neredeyse yalnızca IT ekipleri arasında tutuluyordu. Bu erken AI kullanım durumları, adanmış veri bilimcisi ekipleri, sonuç üretmek için fazla zaman ve çaba gerektiriyordu, şeffaflık yoktu ve většina projeler başarısız oluyordu.

Oradan, geliştiriciler teknoloji ile daha çok rahatladıkça ve güven kazandıkça, AI ve Makine Öğrenimi (ML) daha sık kullanıldı, yine de çoğunlukla IT ekipleri tarafından, modelleri oluşturmanın, verileri temizlemenin ve sonuçları test etmenin karmaşık doğası nedeniyle. Bugün, GenAI’nin profesyonel ve kişisel ortamlarda dünya çapında kaçınılmaz hale gelmesiyle, AI teknolojisi kitlelere ulaşılabilir hale geldi. Şimdi AI dönüm noktasındayız, ancak buraya nasıl geldik ve GenAI bizi yaygın benimsemeye nasıl itti?

AI Hakkında Gerçek

“OpenAI” ve “ChatGPT” evrensel isimlere dönüşürken, GenAI hakkında konuşmalar her yerde ve souvent kaçınılmaz. İşletme kullanımından seperti sohbet botları, veri analizi ve rapor özetlerine, kişisel kullanımdan zoals seyahat planlama ve içerik oluşturmaya, GenAI hızla en çok konuşulan teknoloji haline geliyor ve hızlı gelişimi diğer teknolojik yeniliklerinseen daha hızlı.

İnsanların çoğunun AI hakkında bilgi sahibi olduğu, bazılarının ise nasıl çalıştığını ve uygulanabileceğini bildiği halde, kamu ve özel sektör kuruluşları hala teknolojinin tam avantajlarını açığa çıkarmakta yavaş kalıyor. Alphasense verilerine göre, kazanç çağrılarının %40’ı AI’nin faydalarını ve heyecanını vurgularken, yalnızca 1/6 (16%) S&P 500 şirketi AI’yi çeyreklik düzenleyici dosyalarında söz etti. Bu, AI’nin mali etkilerinin ne olduğu ve kaç şirketin gerçekten benimsemeye yatırım yaptığı sorusunu gündeme getiriyor.

AI trendine sadece modaya uygun olduğu için atlamak yerine, işletmelerin AI’nin iç ve dış müşterilerine neler getireceğini ve hangi sorunları çözebileceğini düşünmeleri gerekiyor. AI projeleri genellikle pahalı olur ve bir şirket AI’yeWithoutproperly değerlendirme ve ROI’sini değerlendirmeden atılırsa, bu zaman ve fon israfı olabilir. Müşteri özel önizlemeleri, ürün pazar uyumunu doğrulamak ve AI çözümünün değer önermesini piyasaya sürmeden önce belirli kullanım durumlarının ROI’sini doğrulamak için kontrolsüz bir yol sağlar.

AI’ye Yatırım Yapmadan Önce Satıcıların Bilmesi Gerekenler

AI’ye yatırım yapmak, veya yapmamak? Bu, SaaS satıcıları için AI çözümleri geliştirmeden önce düşünmeleri gereken önemli bir soru. Seçeneklerinizi değerlendirirken, değeri, hızı, güveni ve ölçeği düşünün.

Değeri hıza dengeleyin. Müşterilerinizi sadece AI çözümünün adı ile etkilemek mümkün değil; onlar ölçülebilir değer bekliyorlar. SaaS ürün ekipleri, müşterileri için gerçek bir iş ihtiyacını veya sorunu ele almak isteyip istemediklerini ve AI’nin doğru çözüm olup olmadığını sormalı. AI’yi (kare) teknoloji tekliflerinizdeki (yuvarlak) deliğe uydurmayın. AI’nin son kullanıcılara nasıl değer katacağını bilmeden, bu özelliklerin için ödeme yapacaklarını garanti edemezsiniz.

Güveni oluşturun, sonra ölçekleyin. Sistemleri değiştirmek için çok güven gerekir. Satıcılar, AI çözümlerine güven oluşturmalı, sonra bunları ölçeklendirmeli. Şeffaflık ve veri modellerine ve sonuçlarına görünürlük, sürtüşmeyi çözebilir. Kullanıcıların model kaynağına tıklayabilmesi, çözümün nasıl türetilmiş olduğunu görmelerini sağlar. Çoğu güvenilir satıcı, AI benimsemesi için potansiyel ağrı noktalarını hafifletmeye yardımcı olmak için en iyi uygulamaları paylaşabilir.

Teknoloji Satıcıları için Ortak Engeller: AI Baskısı

AI yolculuğuna başlamaya hazır olan organizasyonlar için, optimum etkiye ulaşmak için kaçınmaları gereken birkaç tuzak var. Grup düşüncesi yapmayın ve nereye gittiğinizi bilmeden kalabalığa uymayın. AI benimsemesi için net bir stratejiniz olsun, böylece son hedeflerinizi düşünür ve stratejinin organizasyonunuzun misyonu ve müşteri değerleri ile uyumlu olup olmadığını onaylayabilirsiniz.

AI ürününü piyasaya sürmek kolay bir iş değil ve başarısızlıklar başarılardan daha fazla. Güvenlik, ekonomik ve yetenek riskleri çok sayıda.

Sadece güvenlik endişelerine bakıldığında, AI modelleri genellikle hassas materyaller ve verileri içerir, bunları yönetmek için SaaS organizasyonlarının donanımlı olması gerekir. Düşünülmesi gereken şeyler arasında şunlar vardır:

• Hassas Materyalleri İşleme: Genel amaçlı büyük dil modelleri (LLM’ler) ile hassas materyalleri paylaşmak, modelin diğer kullanıcılarla istemeden hassas materyalleri sızdırma riskini oluşturur. Şirketler, hem iç hem de dış kullanıcılar için hassas materyalleri korumak için en iyi uygulamaları belirlemelidir.
• Verileri Depolama ve Gizlilik İmpilikasyonları: Paylaşım endişelerine ek olarak, AI sistemleri içinde hassas materyalleri depolamak, verilerin olası ihlallere veya yetkisiz erişimlere maruz kalmasına neden olabilir. Kullanıcılar, veri ihlallerine karşı korumaya sahip güvenli konumlarda verileri depolamalıdır.
• Doğru Bilgileri Sağlama: AI modelleri büyük miktarda veri toplar ve sentezler, ve yanlış bilgiler kolayca yayılabilir. İzleme, denetim ve insan doğrulaması, paylaşılan bilgilerin doğru ve doğru olduğunu garantilemek için gereklidir. Eleştirel düşünme ve analiz, yanlış bilgilendirmeyi önlemek için çok önemlidir.

Güvenlik etkilerine ek olarak, AI programları önemli kaynaklar ve bütçe gerektirir. AI geliştirmesi için gerekli enerji ve altyapının miktarını düşünün. Bu nedenle, müşteriler için net bir değer önerisine sahip olmak çok önemlidir, aksi takdirde ürün geliştirme için harcanan zaman ve kaynaklar boşa gider. AI’ye başlamak için organizasyonunuzun temelini olup olmadığını anlamak ve eğer yoksa, yakalamak için gereken bütçeyi belirlemek önemlidir.

Son olarak, yetenek ve beceri seviyesi riskleri de göz ardı edilmemelidir. Genel AI geliştirme, adanmış veri bilimcileri, geliştiriciler ve veri mühendisleri ile birlikte işlevsel iş analistleri ve ürün yönetimini gerektirir. Ancak GenAI ile çalışırken, daha önce belirtilen güvenlik riskleri nedeniyle güvenlik ve uyum denetimi gereklidir. AI, uzun vadeli bir iş hedefi değilse, yetenek ve becerilerini kazanmak için gereken maliyetler muhtemelen gereksiz yere yüksek olacaktır ve iyi bir ROI’ye yol açmayacaktır.

Sonuç

AI burada kalıyor. Ancak AI projelerine katılmadan önce stratejik olarak düşünmezseniz, organizasyonunuz için daha fazla zarar verebilir. Bu yeni AI dönemi sadece başlıyor ve birçok risk hala bilinmiyor. Organizasyonunuz için AI geliştirmesini değerlendirirken, AI’nin iç ve dış müşterilerinize değerini, AI modellerine güveni oluşturun ve riskleri anlayın.