Başarılı AI Benimsenmesi için 3 Bileşen Gerekir – Çoğu Şirketin Yalnızca 2’si Var

Bu noktada, AI artık yeni bir teknoloji değil. Veri analizi, örüntü tanıma ve bilgi sentezi konularındaki kanıtlanmış etkinliği ile ekipleri daha verimli hale getirebilir. Ancak AI’ın inkar edilemez değerine rağmen, yeni araştırmalar yalnızca %13’ünün AI’ı kapsamlı bir şekilde benimsediğini gösteriyor. Çoğu şirket, yalnızca en düşük riskli görevler için AI’ı kullanıyor. Markaları, faydalarını elde etmek için ileri gitmekten alıkoyan şey nedir? AI aspirasyonları ile başarı arasındaki fark, yapısal bir eksikliğe indirgenebilir.

Kayıp Bağlantı.

Başarılı, yaygın AI benimsenmesi için üç bileşen gereklidir: altyapı, uygulama ve veri. Altyapı katmanı, AI modelinin çerçevesini oluşturur ve doğrudan kullanımı ve potansiyel çıktıları şekillendirir.

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

Bu katmanlar arasında veri katmanı vardır ve çoğu şirketin sıkıntı çektiği bileşen budur – farkında olsunlar veya olmasınlar. Bu katman, elbette, tüm verilerin bulunduğu yerdir; AI modellerine uyan ve oluşturulan uygulamaları yönlendiren veriler. Veri katmanının kalitesi, doğrudan uygulama katmanındaki çıktıları etkiler. Yüksek kaliteli, bol miktarda veri, güçlü kullanım örneklerini destekleyebilirken, şüpheli veya yetersiz veri bunu yapamaz.

Şirketler, AI benimsenmesinin üç katmanını – altyapı, uygulama ve veri – oluşturup veya bunları oluşturan şirketlerle ortaklık kurmadıkça, maksimum değeri elde edemezler.

Dengesizliğin Sonuçları.

AI’ın çıktısı, her zaman beslendiği verilere bağlı olacaktır. Bir şirket, AI’ın sentetik moleküler yapıları öngörmesini istiyorsa, ona çok miktarda fizik verisi beslemelidir. Bir perakendeci, AI’ı kullanarak kullanıcı davranışını öngörüp dijital deneyimi iyileştirmek istiyorsa, ona davranış verisi beslemelidir.

Şirketler (veya ortakları) AI araçlarını yeterli veri ile destekleyemezse, sonuçlar geniş kapsamlı olacaktır. İlk olarak, AI çözümü kendisi geliyor. En iyi durumda, teknik olarak işlevsel olacaktır, ancak arzu edilen düzeyde değil. Çıktılar zayıf, etkisiz veya tamamen içgörüsüz olabilir. Bu “en iyi durum” sonucunun ötesinde, daha muhtemel bir sonuç vardır: AI hayal güçleri, hatalı çıktılar ve negatif getiri. Yalnızca yatırım boşa gitmeyecek, şirketlerin ayrıca hasar kontrolü adına daha fazla harcama yapmaları gerekecektir.

AI’ın immediate sonuçlarından uzaklaşarak bakıldığında, veri yoksunluğunun daha geniş sonuçları görülür. Genel olarak, şirketler AI’ı daha fazla şey yapmak için benimser: daha fazla içgörü elde etmek, daha fazla müşteriye hizmet vermek, daha verimli çalışmak. Şirketler, AI aracına zaman ve kaynak ayırırlarsa, ancak AI aracı başarısız olursa, kendi büyümelerini engellemiş olurlar. Pazarla uyum sağlamak ve rekabete karşı avantaj elde etmek konusundaki yeteneklerini sınırlamış olurlar. Bu, şirketleri dezavantajlı bir konuma sokar ve kaybedilen zaman, kaynaklar ve potansiyel olarak müşterileri telafi etmek için çaba sarf etmeye zorlar.

Ancak umut yok değildir; şirketlerin, AI dengesizliğini düzeltmek veya önlemek ve ilerlemek için yapabileceği çok şey vardır.

Doğru Veri ile Boşluğu Doldurmak.

Basitlikten kaçınmak pahasına, liderlerin AI dengesizliğini önlemek için yapabileceği en iyi şey, herhangi bir AI güdümlü çözüme geçmeden önce gerekli araştırmayı yapmaktır. Yeni bir aracı dağıtmadan önce, verilerin nereden geldiğini ve nasıl üretildiğini öğrenmek için zaman ayırın.

Eğer çözüm sağlayıcınız veya baş mühendisiniz, altta yatan verilerin kaynağı, kalitesi veya miktarı hakkında size doğrudan bir cevap veremiyorsa, bu, alarm zillerini çaldırmalıdır. Kanal ortaklarından ve entegratörlerden ikinci veya üçüncü bir görüş alın. Kullanıcı tartışma ağları gibi Reddit ve Discord gibi platformlara girerek diğer benimseyicilerin karşılaştığı engelleri veya sorunları öğrenin. Karar vermeden önce hangi kırmızı bayraklara dikkat edilmesi gerektiğini bilmek, liderlerin çok sayıda baş ağrısı ve karşılanmayan beklentiden kaçınmasına yardımcı olabilir.

Elbette, bu önsezi her zaman mümkün olmayabilir ve AI veri eksikliği yaşayan şirketlere yardımcı olmayacaktır. Mevcut çözümü iptal etmek mümkün değilse, bir sonraki en iyi şey, aracın daha fazla bağlam, örüntü ve içgörü elde etmesi için daha fazla veri enjekte etmektir.

Sentetik veri burada bir seçenektir, ancak her durumda uygulanabilir 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 zamanı ve yeri vardır. Örneğin, AI güvenlik modellerini özellikle karşıt bir şekilde eğitmek için excelle eder. Her zaman, kararlar vermeden önce ön araştırma yapmak, liderlerin şirketleri için en iyi kararları vermesine yardımcı olacaktır.

Perakende veya hızlı hizmet restoranları (QSR) gibi endüstriler için insan verisi tercih edilir. Bu endüstrilerdeki şirketler, AI’ı müşteri deneyimini optimize etmeye yardımcı olmak için kullanıyor olmalı, bu nedenle araçlarının insan davranış verisiyle eğitilmesi gerekir. Örneğin, bir sayfada kullanıcıların ne kadar aşağı kaydıracağını öngörmeniz gerekiyorsa, AI’ın bu öngörüyü benzer koşullarda gerçek insan davranışına dayandırmasını istersiniz.

Bazı durumlarda, insan verisi akışını elde etmek, yeni veri elde etmekten çok mevcut veriyi etkinleştirmekle ilgilidir. Site ve uygulama ziyaretçileri zaten orada – yalnızca AI araçlarının kullanabileceği şekilde davranış verilerini yakalamak, yapılandırmak ve analiz etmek gerekiyor.

Günün sonunda, yetersiz veriye sahip olmak, kötü veriye sahip olmaktan daha iyidir; şirketlerin çözümlerini temizlemek için yapabileceği her şey, daha iyi sonuçlar elde edilmesine yardımcı olacaktır.

Nereden Başlamak.

AI verisi eksikliği, herhangi bir boyuttaki şirketler için önemli bir zorluk oluşturabilir ve sonraki adımları düşünmek bile korkutucu olabilir. Ancak sorunu tanılamak, başlı başına bir başarıdır. Oradan, şirketlerin yapabileceği, birer birer ele alınabilecek küçük, yönetilebilir adımları bulmaktır.

AI büyük bir vaat sunar – ancak yalnızca altyapı, uygulama ve veri olmak üzere üç temel bileşenine yatırım yapanlar için. Bu katmanlardan herhangi biri olmadan, en elegan AI çözümü bile başarısız olur. AI veri boşluğunu şimdi kapatan şirketler, yalnızca geri kalmaktan kaçınmayacaklar, aynı zamanda tempoyu belirleyecekler.