Başarılı AI Benimsenmesi için 3 Bileşen Gerekir — Çoğu Şirketin Sadece 2’si Var

Bu noktada, AI artık yeni bir teknoloji değil. Veri analizi, desen tanıma ve bilgi sentezi konularındaki kanıtlanmış etkinliği, ekipleri daha verimli hale getirebilir. Ancak AI’nın inkar edilemez değerine rağmen, yeni araştırmalar, yalnızca %13’ünün geniş bir şekilde benimsediğini gösteriyor. Çoğu şirket, sadece en düşük riskli görevler için AI’ı kullanıyor. Markaları, dalıp faydaları elde etmekten alıkoyan şey nedir? AI aspirasyonları ve başarı arasındaki uçurum, yapısal bir eksikliğe indirgeniyor.

Kayıp bağlantı.

Başarılı, yaygın AI benimsenmesi için üç bileşen gerekir: altyapı, uygulama ve veri. Altyapı katmanı, AI modelini içerir ve çerçevenin doğrudan kullanımı ve potansiyel çıktıları şekillendirir.

Uygulama katmanı, yazılım çözümlerinin yaşadığı yerdir. Burası, AI’ın çoğunun değerinin üretildiği yerdir; burası, kullanıcıların (belki dolaylı olarak) AI ile etkileşime girdiği ve çıktılarını incelediği yerdir; burası, AI tarafından bilgilendirilen karar alma sürecinin merkezi.

Bu katmanlar arasında veri katmanı vardır ve bu bileşen, çoğu şirketin – farkında olsun veya olmasın – zorlandığı şeydir. Bu katman, elbette, tüm verileri içerir; AI modellerine uyan ve oluşturulan uygulamaları yönlendiren veriler. Veri katmanının kalitesi, doğrudan uygulama katmanındaki çıktıları bilgilendirir. Yüksek kaliteli, bol miktarda veri, güçlü kullanım örneklerini destekleyebilirken, şüpheli veya yetersiz veri bunu yapamaz.

Şirketler, AI benimsenmesinin tüm三个 katmanını inşa edemez veya bunları inşa eden şirketlerle ortaklık kuramazlar, bu nedenle maksimum değeri elde edemezler.

Dengesizliğin sonuçları.

AI’ın çıktısı, her zaman beslendiği verilere bağlı olacaktır. Bir şirket, AI’ın sentetik moleküler yapıları öngörebilmesini istiyorsa, ona çok miktarda fizik verisi beslemelidir. Bir perakendeci, AI’ı kullanarak kullanıcıların davranışlarını öngörmek ve dijital deneyimi iyileştirmek istiyorsa, ona davranış verisi beslemelidir.

Şirketler (veya ortakları), AI araçlarını yeterli miktarda veri ile destekleyemezlerse, sonuçlar çok geniş olacaktır. İlk olarak, AI çözümünü düşünün. En iyi durumda, teknik olarak işlevsel olacaktır, ancak arzu edilen ölçüde değil. Çıktılar zayıf, etkisiz veya tamamen içgörüsüz olabilir. Bu “en iyi durumda” sonuçtan daha muhtemel bir sonuç vardır: AI hayal güçleri, hatalı çıktılar ve negatif ROI. Sadece yatırım boşa gitmeyecek, aynı zamanda şirketlerin hasar kontrolü adına daha fazla harcama yapmaları gerekebilir.

AI çözümü etrafındaki immediate sonuçlardan uzaklaşıp, daha geniş bir perspektife bakarsak, veri açlığı çeken bir AI çözümünün daha geniş sonuçlarını görebiliriz. Genel olarak, şirketler, daha fazla içgörü elde etmek, daha fazla müşteriye hizmet vermek, daha verimli çalışmak için AI’ı benimser. Şirketler, düz bir AI aracına zaman ve kaynak yatırımlarını yaparlarsa, aslında kendi büyümelerini engellerler, pazarla uyum sağlamak ve rekabete karşı avantaj elde etmek için yeteneklerini sınırlarlar. Bu, onları dezavantajlı bir konuma sokar ve kaybedilen zaman, kaynaklar ve – potansiyel olarak – müşterileri telafi etmek için çabalayacaklar.
Ama umut yok değil; şirketlerin, AI dengesizliğini düzeltmek veya önlemek ve ilerlemek için yapabileceği çok şey var.

Boşluğu doğru verilerle doldurmak.

Basitlikten kaçınarak, liderlerin, herhangi bir AI güdümlü çözümle ilerlemeden önce yapabileceği en iyi şey, gerekli özeni göstermektir. Yeni bir araç dağıtmadan önce, verilerin nereden geldiği ve nasıl üretildiği hakkında bilgi edinmek için zaman ayırın.

Çözüm sağlayıcınız veya baş mühendisiniz, alttaki verilerin kaynağı, kalitesi veya miktarı hakkında size düz bir cevap veremiyorsa, bu, alarm zillerini çaldırmalıdır. Kanal ortaklarından ve entegratörlerden ikinci veya üçüncü bir görüş alın. Kullanıcı tartışma ağları gibi Reddit ve Discord’da zeka toplamak; diğer benimseyicilerin nerede aksaklıklar veya engellerle karşılaştığını görün. Karar vermeden önce hangi kırmızı bayraklara dikkat edilmesi gerektiğini bilmekte, liderlerin bir dizi baş ağrısı ve kaçırılan beklentiden kaçınmasına yardımcı olabilir.

Elbette, bu önsezinin her zaman mümkün olmadığı ve AI veri eksikliği içinde olan şirketlere yardımcı olmayacağı açıktır. Mevcut çözümü iptal etmenin bir seçeneği yoksa, bir sonraki en iyi şey, aracın daha fazla bağlam, desen ve içgörüler elde etmesi için daha fazla veri enjekte etmektir.

Sentetik veri burada bir seçenektir, ancak her zaman bir çözüm değildir. Sentetik verinin kesin kaynağını belirlemek her zaman mümkün olmayabilir, bu nedenle her zaman en iyi yol olmayabilir. Bununla birlikte, sentetik verinin bir yeri vardır. Örneğin, AI güvenlik modellerini, özellikle de düşmanca bir şekilde eğitmek için excels. Her zaman, dalmadan önce ön araştırma yapmak, liderlerin şirketleri için en iyi kararları vermesine yardımcı olacaktır.

Perakende veya hızlı servis restoranları (QSR) gibi endüstriler için, insan verisi tercih edilir. Bu endüstrilerdeki şirketler, muhtemelen AI’ı müşteri deneyimini optimize etmeye yardımcı olmak için kullanıyor, bu nedenle araçlarının insan davranış verisiyle eğitilmesi gerekir. Örneğin, bir şirketin, kullanıcıların bir sayfada ne kadar aşağı kaydıracağını öngörmek istediğini varsayalım, AI’ın bu öngörüsünü benzer koşullar altında gerçek insan davranışına dayandırmak ister.

Bazı durumlarda, insan verisi elde etmek, yeni veri elde etmek kadar mevcut verilerin etkinleştirilmesiyle ilgili değildir. Site ve uygulama ziyaretçileri zaten orada – sadece AI araçlarının kullanabilmesi için davranış verilerini yakalamak, yapılandırmak ve analiz etmek yeterli.
Sonuç olarak, yetersiz veriye sahip olmak, kötü veriye sahip olmaktan daha iyidir; şirketlerin çözümlerini temizlemeye yönelik olarak yapabilecekleri her şey, daha iyi sonuçlar elde edilmesine yardımcı olacaktır.

Nereden başlamalı.

AI verisi eksikliğinin şirketler için önemli bir zorluk oluşturabileceği ve bu konuda ne gibi adımlar atılabileceğinin düşünülmesinin bile korkutucu olabileceği açıktır. Ancak sorununu tanımak, başlı başına bir başarıdır. Oradan, yönetilebilir, adım adım atılabilecek adımları bulmak önemlidir.

AI büyük bir vaatte bulunuyor – ancak yalnızca ana bileşenlerine yatırım yapanlar için: altyapı, uygulama ve veri. Bu katmanlar olmadan, en elegan AI çözümü bile düz kalacaktır. AI veri açığını şimdi kapatan şirketler, sadece geri kalmayacaklar, aynı zamanda tempoyu belirleyecekler.