Nasıl ve Ne Zaman Çözümü: İş Stratejisini AI Benimsenmesine Aktarma

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

Ancak inovasyon için inovasyon, sağlam bir iş stratejisi değildir ve AI furyasına kapılarak uzun vadeli değer yaratmayan çözümlere yatırım yapan şirketler, risk altına girebilir. Farkı anlamak için mevcut yetenekleri ve sürdürülebilir büyümeyi kısa vadeli trendlerden daha önemli görmeyi gerektirir.

Altın Orta

İş tarihine bakıldığında, şirketlerin stratejik kararlarının varlıklarını etkilediği birçok örnek vardır. Örneğin, Amazon, dot-com balonunun patlamasını mali stratejisini ayarlayarak ve diğer şirketlerin parasını yakarken rezervlerini artırarak atlattı. Burada önemli olan, coşkulu zamanlarda sağlam iş kararlarının daha da kritik olduğudur ve yarın için planlama, tüm olası senaryoları düşünme yeteneğini gerektirir.

Genel olarak, liderlik ekiplerinde AI FOMO (“kaybetme korkusu”) hissi yayıldı ve bu durum, hiçbir şey yapmamanın (yani “analiz felaketine” düşmenin) de gerçek bir tehdit olmasıyla daha da karmaşık hale geldi. (Sadece Kodak‘a sorabilirsiniz.) İşte şirketlerin “Altın Orta”nı bulmak için 3 consideration: AI’ye çok hızlı veya çok yavaş yatırım yapmamak, sürdürülebilir inovasyonun tatlı noktasını bulmak.

1. İlk Önce Veri Büyümesine Odaklanın

Her makine gibi, değerini anlamak için iç işleyişini anlamak önemlidir. Yani, AI tamamlanmış bir ürün değildir, büyük dil modelleri (LLM’ler) öğrenme, bağlam ve dilbilimsel nüanslar için çeşitli veri noktalarına dayanır. LLM’lerin boyutu ve karmaşıklığı, çeşitli alanlarda ve görevlerde etkili bir şekilde çalışması için geniş eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Bu verilerin kalitesi ve miktarı, LLM’lerin performansını ve dolayısıyla bir şirketin AI araçlarının performansını büyük ölçüde etkileyecektir.

Daha güçlü veri ekosistemleri oluşturmak, AI dönüşümüne yatırım yapan 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 minimal veri ile yetkin olabileceğini gösterse de, uzmanlar şimdi “veri kalitesinin ve çeşitliliğinin, hem hizalanma hem de diğer LLM eğitim yolları (ön eğitim, fine-tuning, yönlendirme vb.) üzerindeki etkisinin mutlak olarak büyük olduğunu” söylüyor.

2. İş Kullanım Senaryosunu Tanımlayın

AI, dış uygulamalar için geniş bir kapasiteye sahip olsa da, çoğu şirket AI’yi iç süreçlerini optimize etmek için kullanmaya odaklanmıştır. “Optimize” kelimesi burada kilit kelimedir, yani şirketlerin AI yazılımlarını sadece takıp çalıştırmaya bırakarak üretimini otomatik olarak artırmalarını beklememelidir. AI’nin en başarılı kullanım örnekleri, müşteri davranışları, piyasa trendleri ve potansiyel riskler hakkında değerli içgörüler sağlamak için verilerin analiz edilmesini içerir. Ayrıca, el ile yapılan görevlerin otomasyonu gibi iç faaliyetleri akıştırmada da etkili olduğu kanıtlanmıştır.

Kısaca, AI modellerini kullanmaya çalışmak yerine, şirketlerin AI’nin hangi sorunları çözeceğini belirlemeye odaklanmaları gerekir. (yani, hareket ettirmek istediğiniz iğneyi belirleyin, etkilemek istediğiniz KPI’yi ayarlayın ve sonra AI araçlarının bu hedefleri gerçekleştireceğini çalıştırın.) MIT’nin Küresel Yönetici AI Anketi’ne göre, AI’yi yeni KPI’ler oluşturmak için kullananların %90’ı, KPI’lerinin iyileştiğini görür. “Bu AI’ye dayalı KPI’ler, iş avantajları sunar ve yeni yetenekler gösterir: genellikle daha verimli ve daha büyük finansal avantaj sağlar ve daha ayrıntılı, zaman duyarlı ve organizasyonel hedeflerle uyumludur.”

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

Yapmak veya satın almak – bu, soru. Özel bir AI çözümü oluşturmak korkutucu görünebilir ve birçok şirket, outside bir satıcıdan lisans satın almak için bu yolu tercih eder. Ancak lisans, LLM’nin nasıl kullanılacağını sınırlayabilir ve lisans ücretleri zamanla çok pahalı olabilir. Alternatif olarak, açık kaynaklı LLM’ler ücretsizdir ve alt yapı geliştiricilerin erişebileceği, oluşturabileceği ve şirketin özel ihtiyaçlarına göre değiştirebileceği bir yapıya sahiptir.

Bu açık kaynaklı model ekosistemi, şirketlerin hassas bilgilere erişimi korurken ve verilerine daha fazla kontrol sağlarken popülerlik kazandı. Açık kaynaklı LLM’ler, şirketlere bu saydamlık ve esnekliği sağlar ve ayrıca gecikme sorunları azaltma ve performansı artırma avantajlarına sahiptir. IBM ve NASA yakın zamanda, bilim adamlarının iklim değişikliği ile mücadele etmelerine yardımcı olmak için coğrafi verilere dayalı bir açık kaynaklı LLM geliştirmek için işbirliği yaptı, NASA’nın On Yıl Açık Kaynaklı Bilim Girişimi‘nin bir parçasıdır. daha erişilebilir, kapsayıcı ve işbirlikçi bir bilimsel topluluk oluşturmak için.

Her açık kaynaklı teknoloji gibi, açık kaynaklı LLM’lerle ilgili riskler de vardır, Bunlar arasında potansiyel güvenlik açıkları, hatalı veya kusurlu bilgilere dayalı hallucinations ve yanlılıklar ve kötü aktörlerin verilerini kasıtlı olarak manipüle etmesi sayılabilir. Ancak açık kaynaklı modeller zamanla daha akıllı ve daha güvenli hale geliyor ve bazı uzmanlar, açık kaynaklı LLM’lerin yakında en iyi kapalı kaynaklı LLM’lerin seviyesine ulaşacağını düşünüyor ve bu da, erken benimsemeye ve ekipleri yetiştirmeye yatırım yapılmasını haklı çıkarıyor.

AI Benimsenmesi, Bir Maratonun İçinde Çeşitli Hızlı Sprintler Olacak

Son verilere göre, ABD’de yaklaşık 15.000 AI şirketi var ve bu sayı 2017’deki sayının iki katından fazla. Dünya genelinde bu sayı neredeyse dört katına çıkıyor. Bu kadar çok satıcı ve yeni kurulan şirketin hizmetlerini tanıttığı düşünüldüğünde, şirketlerin nereye yatırım yapacağına karar vermesi şaşırtıcı değildir. Ancak liderler, ihtiyaçlarını ve inovasyonun getirdiği riskleri ve ödülleri dikkatli bir şekilde değerlendirerek, şirketlerini sürdürülebilir büyüme geleceğine doğru yönlendirecek AI karışımını bulacaklar.