Veri Ekosisteminiz AI Hazır mı? Şirketlerin Sistemlerini AI Yenilemesi için Neler Yapması Gerekiyor

Geleceğin para birimi olarak veri toplamak, şirketler için alışık oldukları bir süreç. Ancak önceki teknoloji ve araç setleri, şirketleri basit, yapılandırılmış verilere, chẳng hạn işlem bilgileri ve müşteri ve çağrı merkezi konuşmalarına odaklanmaya zorladı. Oradan, markalar ürün veya hizmet hakkında müşterilerin nasıl hissettiğini görmek için sentiment analizi kullanıyordu.

Yeni AI araçları ve yetenekler, şirketlere yapılandırılmış verilerin ötesine geçme ve karmaşık ve yapılandırılmamış veri kümelerine ulaşma fırsatı sunuyor, böylece müşteriler için daha büyük değerler yaratılabiliyor. Örneğin, büyük dil modelleri (LLM’ler) insan etkileşimlerini analiz edebilir ve müşteri deneyimi (CX) için zenginleştiren önemli içgörüler elde edebilir.

Ancak, şirketler AI’nin gücünü kullanmadan önce, AI entegrasyonu için hazırlanmak amacıyla birçok adım atmalıdır ve bunlardan biri de veri ekosistemlerini modernize etmektir. Aşağıda, şirketlerin veri ekosistemlerini AI’ye hazır hale getirmek için kullanabileceği bazı en iyi uygulamalar ve stratejiler bulunmaktadır.

Veri Malikanesini Hâkimiyetini Ele Alma

Şirketler, AI’ye hazır olmak için verilerini bir merkezi depolama veya veri malikanesine toplamak ve organize etmek zorundadır. Bir şirketin veri malikanesi, tüm verilerin depolanması ve yönetilmesi için altyapıyı oluşturan bir yapıdır ve ana hedef, verilerin ihtiyaç duyulduğunda doğru kişilere hazır olmasını sağlamaktır. Ne yazık ki, çoğu şirket mevcut veri malikanesini anlamaz, bu da miras kısıtlamaları, bölünmüş veriler, kötü erişim kontrolü veya bu nedenlerin bir kombinasyonundan kaynaklanabilir.

Şirketler, veri malikanelerini daha iyi anlamak için AI çözümleri sunan bir ortak ile çalışmalıdır, örneğin birleşik generatif AI yönetim platformu. Bu platform, şirketlerin LLM’ler, AI yerli uygulamalar, özel eklentiler ve – en önemlisi – veri depoları üzerinde deney yapma ve inovasyonu hızlandırmasına olanak tanır. Bu platform ayrıca güvenli, ölçeklenebilir ve özelleştirilebilir bir AI çalışma masası olarak işlev görebilir, şirketlerin veri ekosistemlerini daha iyi anlamalarına ve AI ile çalışan iş çözümlerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Veri malikanesini daha iyi anlamak, yalnızca AI çözümlerinin etkinliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda şirketlerin AI araçlarını daha sorumlu bir şekilde ve veri güvenliğini önceliklendiren bir şekilde kullanmalarına da yardımcı olur. Veri, AI destekli süreçler ve yetenekler sayesinde giderek daha ayrıntılı hale geliyor, bu da güvenlik gereksinimleriyle teknik uyumluluk ve sorumlu AI en iyi uygulamalarına uyma ihtiyacını vurguluyor.

Veri Yönetişimi ve Güvenliğini Artırma

Şirketlerin veri yönetim çerçeveleri, AI’ye hazır olmak için önemli bir değişim geçirmelidir. Veri yönetim çerçeveleri, daha geleneksel veri varlıklarına odaklanan nispeten yeni bir buluş. Ancak bugün, yapılandırılmış verilerin yanı sıra, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII), e-postalar, müşteri geri bildirimi gibi yapılandırılmamış verileri de kullanmak gerekiyor ve mevcut veri yönetim çerçeveleri bunları işleyemez.

Ayrıca, generatif AI (Gen AI), veri yönetim paradigmalarını kurallardan sınırlara doğru değiştiriyor. Şirketler, sert kurallara güvenmek yerine sınırları tanımlamalıdır, çünkü bir başarının veya başarısızlığın özellikle aydınlatıcı bir şey ortaya koyması gerekmez. Sınırları tanımlayarak, belirli bir veri kümesindeki başarı oranını hesaplayarak ve çıktıların bu parametreler içinde kalıp kalmadığını ölçerek, şirketler bir AI çözümünün teknik olarak uyumlu olup olmadığını veya ince ayar gerekip gerekmediğini belirleyebilir.

Şirketler, yeni veri yönetim araçları, yaklaşımlar ve metodolojileri uygulamalıdır. Önde gelen markalar veri yönetimini ve kalite güvencesini otomatikleştirmek için makine öğrenimi teknikleri kullanıyor. Özellikle, önceden politikalar ve eşikler belirleyerek, bu şirketler veri standartlarının uygulanmasını daha kolay bir şekilde otomatikleştirebilir. Diğer iyi veri yönetim uygulamaları, katı veri işleme ve depolama protokollerini uygulamayı, mümkün olduğunda verileri anonimleştirmeyi ve yetkisiz veri toplama işlemlerini kısıtlamayı içerir.

AI destekli veri toplama etrafındaki mevcut düzenleyici ortam devam ettikçe, uyumsuzluk ciddi cezalar ve itibar hasarına neden olabilir. Bu yeni kuralları gezinmek, şirketin faaliyet bölgelerine özgü veri koruma yasalarını not alan kapsamlı bir veri yönetim çerçevesi gerektirecektir, örneğin AB’nin AI Yasası.

Benzer şekilde, şirketler organizasyon genelinde veri okuryazarlığını artırmalıdır. Şirketler, yalnızca teknik personele değil, tüm düzeylerde değişiklikler yapmalıdır. Veri olgunluk değerlendirmesi ile başlayarak, farklı rollerdeki veri güvenlik yetkinliklerini değerlendirebilirler. Bu değerlendirmeler, ekiplerin aynı iş dili konuşmadığını ortaya çıkarabilir. Bir temel oluşturduktan sonra, şirketler veri okuryazarlığını ve güvenlik farkındalığını artırmak için planlar uygulayabilir.

Veri İşleme Yeteneklerini Artırma

Eğer henüz açık değilse, yapılandırılmamış veriler, markaların başarısız olacağı veya başaracağı bir alandır. Daha önce de bahsedildiği gibi, yapılandırılmamış veriler, PII, e-postalar, müşteri geri bildirimi ve regular bir metin dosyasına, PDF, Microsoft Excel elektronik tablosuna vb. depolanamayan herhangi bir veri olabilir. Yapılandırılmamış verilerin bu zorlu doğası, analiz veya arama yapmayı daha zor hale getirir. Çoğu veri teknolojisi aracı ve platformu, özellikle günlük müşteri etkileşimlerinin bağlamında, ağır yapılandırılmamış verileri birleştiremez ve üzerine işlem yapamaz.

Yapılandırılmamış veri zorluklarını aşmak için, şirketler bu belgelenmemiş bilginin yakalanması, çıkarılması ve bir şirket veri ekosisteminin tam resmini oluşturmak için bir kurumsal bilgi tabanına haritalanması gerekir. Geçmişte, bu bilgi yönetim süreci emek yoğun idi, ancak AI, verileri birden fazla kaynaktan toplamak, tutarsızlıkları düzeltmek, kopyaları çıkarmak, önemli ve önemsiz verileri ayırmak vb. yaparak bunu daha kolay ve daha ucuz hale getiriyor.

AI, bir veri ekosistemi ile entegre olduğunda, karmaşık varlıkların işlenmesini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir, örneğin yasal belgeler, sözleşmeler, çağrı merkezi etkileşimleri vb. AI, yapılandırılmamış verileri organize etmek için bilgi grafikleri oluşturmasına yardımcı olabilir, bu da Gen AI yeteneklerini daha etkili hale getirir. Ayrıca, Gen AI, şirketlerin paylaşılan benzerliklere göre verileri toplamasına ve kategorileştirmesine, eksik bağımlılıkları ortaya çıkarmasına yardımcı olur.

Bu ortaya çıkan AI destekli veri analizi araçları, karmaşık veya organize edilmemiş verilerden anlam çıkarmaya ve içgörüler elde etmeye yardımcı olabilir, ancak şirketler aynı zamanda karmaşık veri kümelerini desteklemek için teknoloji yığınlarını modernize etmelidir. Teknoloji yığınını canlandırma, bir envanter ile başlar – özellikle, hangi sistemlerin modern yeniliklerle uyumlu bir seviyede çalıştığını ve hangilerinin olmadığını değerlendirmek. Şirketler, hangi mevcut sistemlerin yeni araçlarla entegre edilebileceğini de belirlemelidir.

AI’ye Hazır Olmak için Yardım Almak

Bir veri ekosisteminin AI’ye hazır hale getirilmesi, uzmanlık gerektiren, uzun ve çok aşamalı bir işlemdir. Az sayıda şirket, bu tür bir bilgi ve beceriye sahiptir. Bir marka, veri ekosistemini AI entegrasyonu için hazırlamak için bir ortağın uzmanlığını kullanmaya karar verirse, aramalarında önceliklendirmeleri gereken belirli nitelikler vardır.

Öncelikle, ideal bir ortak, AI’nin yanı sıra bulut, güvenlik, veri, CX gibi birbirine bağlı birden fazla disiplinde teknik uzmanlığa sahip olmalıdır. Bir ortağın mükemmel olduğunu gösteren başka bir işaret, esnekliğin önemini tanımaktır. Teknolojik değişim hızlandıkça, geleceği tahmin etmek giderek daha zor hale geliyor. Bu nedenle, ideal bir ortak, gelecekteki bir durumu tahmin etmeye çalışmak yerine, bir şirketin veri ekosistemini ve insan sermayesini, pazar trendlerine ve müşteri taleplerine göre adapte olmaya yeterli olacak şekilde hazırlamalıdır.

Dahası, yukarıda tartışıldığı gibi, AI teknolojileri yalnızca veri bilimcisi ekibine değil, herkesi ilgilendirir. AI’yi etkinleştirmek, bir organizasyon çapında çabadır. Her düzeyde, yalnızca teknik personele değil, tüm çalışanlara AI okuryazarı olması gerekir. Bir ortak, bu açığı kapatmaya yardımcı olmalıdır, böylece şirketler içinde gerekli yetenekleri geliştirebilsinler.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.