Nasıl ve Ne Zaman Çözülür: İş Stratejisini AI Benimsenmesine Nasıl Entegre Edilir

Sanal zeka (AI) ile ilgili olarak bir dönemeç noktasına ulaştık ve yönetim kurulu tartışmaları, etkinliği tartışmaktan AI benimsenmesini hızlandırmaya kaydı. Özellikle değişim hızının nunca bu kadar yavaş olmayacağı düşünüldüğünde heyecan verici bir zaman. BCG’ye göre, küresel ekonomik belirsizliğe rağmen, 2023’te inovasyon, şirketlerin ilk üç hedefi arasında yer alan bir öncelik haline geldi ve %79’u şirketler bunu ilk üç hedefi arasında sıraladı.

Ancak inovasyonun kendi başına bir iş stratejisi değildir ve AI’nin etrafındaki heyecana kapılarak şirketler, uzun vadeli değer yaratmayan çözümlere yatırım yapmak yerine hype’a yatırım riski ile karşı karşıya kalabilir. Farkı anlamak, mevcut yetenekleri dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi ve sürdürülebilir büyümeyi kısa vadeli trendlerin üzerinde önceliklendirmeyi gerektirir.

Altın Orta Bölüm

İş tarihine bakıldığında, şirketlerin stratejik kararlarının varlıkları için sonuçları olmuştur. Örneğin, Amazon, dot-com balonunun patlaması sırasında muhasebe stratejisini ayarlayarak ve diğer şirketler para yakarken rezervlerini artırarak hayatta kaldı. Asıl nokta, coşkunun olduğu zamanlarda sound iş kararlarının daha da kritik olması ve yarın için planlama yapmanın tüm olası senaryoları düşünme yeteneğini gerektirmesidir.

Genel olarak, liderlik ekiplerine AI FOMO (“kaybetme korkusu”) duygusu hakimdir ve bu durum, hiçbir şey yapmamakla (yani “analiz felci”ne düşmekle) da gerçek bir tehdit oluşturur. (Sadece Kodak‘a sorun.) İşte, AI’nin “Altın Orta Bölüm”ünü arayan şirketler için 3 consideration:

1. Önce Veri Büyümesini Hedefleyin

Her makine gibi, değer nereden geldiğini anlamak için iç işleyişini anlamak önemlidir. Yani, AI tam teşekküllü bir ürün değildir, büyük dil modelleri (LLM’ler) öğrenme, bağlam ve dilbilimsel nüanslar için çeşitli veri noktalarına dayanır. LLM’lerin boyutu ve karmaşıklığı, çeşitli alanlar ve görevler üzerinde etkili bir şekilde çalışması için kapsamlı eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Bu verilerin kalitesi ve miktarı, LLM’lerin performansını ve dolayısıyla bir şirketin AI araç setinin performansını büyük ölçüde etkileyecektir.

Daha güçlü veri ekosistemleri oluşturmak, bu nedenle AI dönüşümü planlayan herhangi bir şirket için akıllıca bir ilk yatırımdır ve bu veriler, LLM’lerin büyümesi ve evrimi sırasında temel oluşturacaktır. Bu evrimde, yüksek kaliteli veri daha da kritik hale gelir. Çalışmalar, LLM’lerin minimum veri ile yetkin olabileceğini bulmuştur, ancak uzmanlar şimdi “veri kalitesi ve çeşitliliğinin LLM eğitimi üzerindeki etkisi (ön eğitim, fine-tuning, yönlendirme vb.) mutlak olarak büyüktür” diyor.

2. Bir İş Kullanım Senaryosu Tanımlayın

AI’nin geniş dış uygulamaları olsa da, çoğu şirket AI’yi iç süreçlerini optimize etmek için kullanmaya odaklanmaktadır. “Optimize” kelimesi burada kilit kelimedir, yani şirketlerin AI yazılımını sadece takıp-oynatmakla üretimini otomatik olarak iyileştirebileceğini beklememelidir. AI’nin en başarılı kullanım örnekleri, müşteri davranışları, piyasa trendleri ve potansiyel riskler hakkında değerli içgörüler sağlayan veri analizi içermektedir. Ayrıca, otomatikleştirilebilen görevleri otomasyonlaştırmak ve personelin zamanını daha yüksek düzeydeki faaliyetlere ayırmak için etkili olduğu kanıtlanmıştır.

Kısacası, şirketler hangi AI modellerini kullanacağına karar vermektense, AI’sini çözmesi gereken özel sorunlara odaklanmalıdır. (yani, hareket ettirmek istediğiniz iğneyi belirleyin, etkilemek istediğiniz KPI’yi ayarlayın ve sonra AI araçlarının bu hedefleri gerçekleştireceği şekilde geri çalışın.) MIT Global Executive AI Anketi‘ne göre, AI ile yeni KPI’ler oluşturanların %90’ı KPI’lerinin iyileştiğini görüyor. “Bu AI ile bilgilendirilen KPI’ler iş avantajları sunar ve yeni yetenekler gösterir: genellikle daha verimli ve daha büyük finansal fayda sağlar ve daha ayrıntılı, zaman duyarlı ve organizasyonel hedeflerle uyumludur.”

3. Açık Kaynaklı LLM’leri Kullanarak Özel AI Araçları Oluşturun

Yapmak ya da satın almak – bu, soru. Özel bir AI çözümü oluşturmak ürkütücü görünse de, birçok şirket, dışarıdan bir satıcıdan özel bir LLM lisansı satın almak için bu yolu tercih eder. Ancak lisans, LLM’nin nasıl kullanılabileceği konusunda kısıtlamalar getirebilir ve lisans ücretleri zamanla çok pahalı olabilir. Alternatif olarak, açık kaynaklı LLM’ler ücretsizdir ve alt yapı geliştiriciler için erişilebilirdir, şirketin özel ihtiyaçlarına göre oluşturulabilir ve değiştirilebilir.

Bu açık kaynaklı model ekosistemi, şirketlerin hassas bilgilere kendi ağlarında kalmasını ve verilerine daha fazla kontrol sağlamasını hedeflediği için popülerlik kazanmıştır. Açık kaynaklı LLM’ler şirketlere bu şeffaflık ve esnekliği sağlar ve ayrıca gecikme sorunları azaltma ve performans artışı gibi ek avantajlar sunar. IBM ve NASA最近, jeo-uzaysal verilere dayalı açık kaynaklı bir LLM geliştirdi. iklim değişikliği ile mücadele etmeye yardımcı olmak için bilim adamlarına yardımcı olmak için NASA’nın On Yıl Açık Kaynaklı Bilim Girişimi‘nin bir parçasıdır. daha erişilebilir, kapsayıcı ve işbirlikçi bir bilim topluluğu oluşturmak için.

Her açık kaynaklı teknoloji gibi, açık kaynaklı LLM’lerle ilgili güvenlik sızıntıları/ihlalleri, yanlış veya hatalı bilgilere dayalı hallucinations/taraflılık ve kötü aktörlerin verilerini kasıtlı olarak manipüle etmesi gibi riskler vardır. Ancak açık kaynaklı modeller zamanla daha akıllı ve daha güvenli hale gelmektedir ve bazı uzmanlar, açık kaynaklı LLM’lerin yakında en iyi kapalı kaynaklı LLM’lerin seviyesine ulaşacağını hissetmelerine neden olmaktadır. böylece erken benimsenmeye ve ekipleri yetiştirmeye yapılan yatırımı haklı çıkarmaktadır.

AI Benimsenmesi, Maratonun İçinde Çeşitli Hızlı Sprintler Olacaktır

Son verilere göre, ABD’de yaklaşık 15.000 AI şirketi vardır ve bu sayı 2017’deki sayının iki katından fazladır. Dünya çapında bu sayılar लगभग dört katına çıkıyor. Bu kadar çok satıcı ve yeni başlayanların hizmetlerini tanıttığı düşünüldüğünde, şirketlerin nereye yatırım yapacağına karar vermesi şaşırtıcı değildir. Ancak şirketlerin ihtiyaçlarını ve inovasyonun sunduğu riskler ve ödülleri dikkatli bir şekilde değerlendirerek, liderler şirketlerini sürdürülebilir büyüme geleceğine doğru itecek AI’nin doğru karışımını bulacaktır.