Neden Veri, AI Stratejinin Gizli Kahramanıdır

AI Altın Çağı – Pilotlardan ve Deneysellikten Kurumsal Ölçeğe ve Stratejiye

Moore Yasası, AI için gerçekten geçerli. AI büyük talep görüyor ve her şirket AI’ı benimsemekte. İnovasyon da bu talebi yeni AI modelleri, AI ajanları ve yeni teknolojiler getirerek desteklemektedir. Bu, şirketler için temel bir değişimi yaratıyor – AI için pilotlar ve deneyler ve gösteriler için sahne, özellikle de Üretken AI için, büyük ölçüde sönüyor. Şirketler, AI’nın gerçekten iş farklılaştırması yaratmak ve ölçeklemek için kurumsal stratejinin bir parçası olarak gömülmesi gerektiğini anlamaktadır. AI, çoğu yönetim kurulunda bir konu olarak ortaya çıkıyor ve bu, stratejik inovasyon ve bütçelere yol açıyor.

Veri: AI Stratejisindeki İlk Domino

Her AI stratejisinde dikkate alınması gereken bir unsur Veridir. Veri, AI modellerinin bağlamsal, zeki ve alan ve şirket özgü olması için kritiktir. AI modelleri, modelin nasıl ayarlandığı ve kendisine sunulan girdilere bağlı olarak sonuçları öngörür. Her ikisi de verinin kalitesi, çeşitliliği, yeniliği ve yapısına bağlıdır.

Bir IDC tahmini göre, AI, 2030 yılına kadar küresel ekonomiyi yaklaşık 20 trilyon dolar artırması beklenmektedir ve bu sadece modellerle değil, aynı zamanda onları besleyen alt yapı ve verilere yapılan büyük yatırımlarla da sağlanacaktır.

Dar alt kümelerle eğitilen veriler, önyargılı modellere yol açar, eski veriler alakasız sonuçlara yol açar ve kötü veri sadece kötü AI sonuçlarına yol açar. Bu nedenle, Veri, bir şirketin veri stratejisindeki ilk domino taşlarından biridir. En iyi insanlarla ve teknolojiyle birlikte, veri domino taşı düştüğünde, tüm AI stratejisi hızla çöker.

Gartner’in 2024 raporunda belirtilen veri ve analitik trendlerine göre, şirketler AI ile ölçeklenirken veriye bağımlıdır ve başarılı olacak liderler, verilerine güveni kurup stratejik olarak ona liderlik edeceklerdir.

AI Stratejiniz için Anahtar Stratejik Veri Kararları

AI stratejiniz için verilerinizi hazırlamak üzere dikkate almanız gereken 5 ana unsur:

1. Veri Manzarınızı Yeniden Kullanın – Birçok şirket, AI için veri yönetimi, veri yönetimi, veri depolama ve analitik manzarasını yeniden kullanmaz. Raporlama ve analitik için kritik olan çok fazla veri, AI için de kritik olabilir. Bu nedenle, şirketinizde zaten mevcut olan veri varlıklarıyla başlamalıdır. Tabii ki, bu, doğru veri kalitesi önlemleriyle desteklenmelidir.

Ana Soru Sormak – Şirketimizde hangi verilerimiz var ve bu veriler hangi durumda?

2. Meta Veri ve Veri Soy Ağacı – Veri için meta veri, yani verinin kendisi hakkında veri, AI için kritik olabilir. Örneğin, iş terimlerine bağlı veri, bir RAG modeli için ilgili bağlamı tanımlamaya yardımcı olabilir. Bir sigorta şirketinde bir talebin durumunu sorduğunuzda, tüm veri öznitelikleri “Talep Durumu” ile etiketlenebilir ve AI modeli buna göre yanıt verebilir. Veri Soy Ağacı, verinin akışını anlamaya yardımcı olur ve AI modellerinin güvenilir veri kaynaklarını tanımlamasına yardımcı olur.

Bir ISASA bloguna göre, AI Yönetişimi kritiktir ve ölçeklemek için doğru meta verilere ve veri soy ağacına ihtiyaç duyar.

Ana Soru Sormak – Verilerimiz iş ve teknik meta verilerle doğru bir şekilde etiketlenmiş mi? Veri akışını anlamak için veri soy ağacını topluyor muyuz?

3. Veri Yönetimi ve Uyum – Verilerinizin iyi yönetildiğinden ve herhangi bir uyum ve gizlilik düzenlemelerinin verilere uygulandığından emin olun. AI Stratejisi, bu yönetimi ve düzenlemeleri miras alsın ve uzatsın, sıfırdan başlamasın. Örneğin, bir müşteri verilerinin GDPR düzenlemelerine uygun olarak anonimleştirilmesini isterse, AI modeli hem eğitilir hem de anonimleştirilmiş veri kümesiyle çalıştırılmalıdır.

Ana Soru Sormak – Veri Yönetimi ve Uyum programımız var mı? Yoksa AI stratejim için hangi ana unsurları yerleştirmem gerekiyor?

4. Ana Verileri AI Karargahınız Olarak Kullanın – Şirketinizdeki kritik ana veriler, AI stratejinizin temelini oluşturmalıdır. Örneğin, bir müşterinin 360 derecelik görünümü mevcutsa, müşteri terk etme tahmini gibi bir AI stratejisi, bu ana verilere dayanarak veri eksikliğini veya tamamlanmasını önlemek için kullanılmalıdır. Tabii ki, bu, belirli veri kaynaklarından daha fazla bilgi ile birleştirilebilir.

Ana Soru Sormak – Kritik ana veri alanlarım mevcut mu ve veri manzarasının geri kalanına bağlı mı?

5. Veri ve Değeri – Veri, maliyet merkezi olarak değil, AI ve iş için değer olarak ölçülmelidir. Bu, verilerin AI’dan başka konularda da yönetim kurulunda ve CXO konularında tartışılmasını gerektirir.

Ana Soru Sormak – Yönetim kurulu ve CXO’lar şirketimize ait verilerin değerini anlıyor mu? Yoksa AI stratejisi bağlamında bunu nasıl anlamalarını sağlayabiliriz?

Modeller Gelir ve Gider, Ancak Veri Kalır.

AI stratejiniz evrilirken, yeni modeller ve AI yenilikleri ortaya çıkacaktır. Bu alanda inovasyonun hızı gerçekten şaşırtıcı. Ancak zamanla, AI modelleri ticarileştirilecek; şirketinizdeki gerçek farklılaştırıcı, kullandığınız model değil, hangi veriyle eğitildiğini, ince ayarını ve üzerinde çalıştığını nasıl bağlamsallaştırdığınızdır.

Eğer bir AI stratejisi oluşturuyorsanız, modelle başlamayın. Verileri destekleyecek miyiz sorusuyla başlayın.