Neden GenAI Güçlü Yönetim Olmadan Tıkanıyor

Şirketler, GenAI projelerini deneyselden üretime geçirmeye çalışırken – birçok işletme hala pilot aşamasında takılmış durumda. Son araştırmamızın vurguladığı gibi, organizasyonların %92’si, GenAI pilotlarının temel veri sorunlarını çözmeden önce hızlandığından endişe ediyor. Daha da önemli olanı: %67’si pilotlarının yarısından fazlasını üretime ölçeklendiremedi. Bu üretim açığı, teknolojik olgunluktan daha çok altta yatan verilerin hazırlığıyla ilgili. GenAI’nin potansiyeli, dayandığı zeminin gücüne bağlı. Ve bugün, çoğu organizasyon için bu zemin en iyi durumda bile sallantılı.

Neden GenAI Pilot Aşamasında Tıkanıyor

GenAI çözümleri şüphesiz güçlüdür, ancak veri beslemesinin gücüne bağlı olarak etkili olurlar. “Çöp inside, çöp outside” atasözü bugün daha önce hiç olmadığı kadar doğru. Güvenilir, tam, yetkilendirilmiş ve açıklanabilir veri olmadan, GenAI modelleri genellikle yanlış, önyargılı veya amaç dışı sonuçlar üretir.

Maalesef, işletmeler düşük çaba gerektiren kullanım örneklerine, gibi AI güçlendirilmiş sohbet botlarına yatırım yaptı. Bunlar müşteri deneyimini belirli bir ölçüde iyileştirir, ancak şirketlerin veri altyapısında derin değişiklikler gerektirmez. Ancak GenAI’yi stratejik olarak ölçeklendirmek, sağlık hizmetleri, finansal hizmetler veya tedarik zinciri otomasyonu gibi sektörlerde, daha yüksek düzeyde veri olgunluğu gerektirir.

Aslında, çief Data Officer’ların %56’sı, AI’nin dağıtımında veri güvenilirliğini birincil engel olarak görüyor. Diğer sorunlar, eksik veri (%53), gizlilik sorunları (%50) ve daha büyük AI yönetim açıkları (%36) olarak sıralanıyor.

Yönetim Olmadan GenAI Yok

GenAI’yi pilot aşamasının ötesine taşımak için şirketler, veri yönetimini işlerinin stratejik bir zorunluluğu olarak ele almalıdır. Verilerin AI modellerini güçlendirmeye uygun olduğundan emin olmalı ve aşağıdaki soruları cevaplamalıdır:

• Modeli eğitmek için kullanılan veri doğru sistemlerden geliyor mu?
• Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri kaldırdık mı ve tüm veri ve gizlilik düzenlemelerine uyuyor muyuz?
• Şeffafız ve modelin kullandığı verilerin kökenini kanıtlamak için bir iz bırakabilir miyiz?
• Veri süreçlerimizi belgeleyebilir ve verilerin önyargılı olmadığını kanıtlamak için hazırlar mıyız?

Veri yönetimi ayrıca bir organizasyonun kültürünün içinde gömülmelidir. Bunu yapmak için, tüm ekiplere AI okuryazarlığı kazandırmak gerekir. AB AI Yasası, AI sistemlerinin sağlayıcıları ve kullanıcılarının, çalışanların AI sistemlerini sorumlu bir şekilde kullanmalarını sağlamak için en iyi çabayı göstermelerini gerektirir. Ancak etkili AI benimsemesi, teknik bilgi ötesine geçer. Ayrıca, veri yönetimi ve analitik soruları çerçeveleme gibi veri becerilerine güçlü bir temel gerektirir. AI okuryazarlığını veri okuryazarlığından ayrı olarak ele almak, birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını göz önünde bulundurarak kısa görüşlü olur.

Veri yönetiminde masih daha çok iş var. Veri yönetimini artırmak isteyen işletmelerin %47’si, veri okuryazarlığının birincil engel olduğunu düşünüyor. Bu, üst düzey destek oluşturmanın ve organizasyon genelinde doğru becerileri geliştirmenin önemini vurguluyor. Bu temeller olmadan, hatta en güçlü LLM’ler bile değer sağlamada mücadele edecek.

Sorumlu AI Geliştirme

Mevcut düzenleyici ortamda, AI’nin sadece “çalışması” yetmez, ayrıca hesap verilebilir ve açıklanabilir olması gerekir. AB AI Yasası ve İngiltere’nin önerilen AI Eylem Planı, yüksek riskli AI kullanım örneklerinde şeffaflık gerektirir. Diğerleri de benzer adımlar atmaktadır ve 69 ülkede 1.000’den fazla ilgili politika yasası gündemdedir.

Bu hesap verebilirlik yönündeki küresel hareket, algoritmalardeki adalet taleplerinin artmasıyla doğrudan ilgilidir. Örneğin, bir müşterinin krediye neden reddedildiğini veya neden yüksek primli bir sigorta ücreti ödediğini açıklamak zorundadırlar. Bunu yapabilmek için, modelin bu kararı nasıl aldığına dair bilgi sahibi olmak gerekir ve bu da modeli eğitmek için kullanılan verilerin açık ve denetlenebilir bir izini gerektirir.

Açıklanabilirlik olmadan, işletmeler müşteri güvenini kaybetme riski taşır ve ayrıca finansal ve yasal yaptırımlarla karşı karşıya kalabilir. Sonuç olarak, veri kökeninin izlenebilirliği ve sonuçların haklılaştırılması, bir “gerekli” değil, bir uyumluluk gereksinimidir.

Ve GenAI, basit araçlardan tam teşekküllü ajanlara, kararlar alabilen ve bunlara göre hareket edebilen bir yapıya doğru genişlemeye devam ettikçe, güçlü veri yönetimine duyulan ihtiyaç daha da artar.

Güvenilir AI Oluşturmak için Adımlar

İyi bir örnek nedir? GenAI’yi sorumlu bir şekilde ölçeklendirmek için organizasyonlar, üç temel üzerine tek bir veri stratejisi benimsemelidir:

• AI’yi İşletmeye Uygun Hale Getir: Verilerinizi, işletmenizin benzersiz bağlamı, zorlukları ve fırsatlarına göre işleyin.
• AI’de Güven Oluştur: Etik ve sorumlu AI dağıtımı için politika, standart ve süreçler oluşturun.
• AI Veri Altyapısını Oluştur: Çeşitli veri kaynaklarınızı, GenAI bağlantılı güçlü bir veri temeli oluşturmak için birleştirin.

Organizasyonlar bunu doğru yaparsa, yönetim AI değerini hızlandırır. Finansal hizmetlerde, hedge fonları hisse senedi fiyatı tahmini gibi konularda insan analistlerden daha iyi performans gösterirken maliyetleri önemli ölçüde azaltır. Üretimde, AI tarafından yönlendirilen tedarik zinciri optimizasyonu, işletmelerin gerçek zamanlı olarak jeopolitik değişikliklere ve çevresel baskılara tepki vermesini sağlar.

Ve bunlar sadece gelecekteki fikirlerden ibaret değil, güvenilebilir verilerin yönlendirmesiyle gerçekleşen gerçek örnekler.

Güçlü veri temelleriyle, şirketler model kaymasını azaltır, yeniden eğitim döngülerini sınırlar ve değere ulaşma hızını artırır. Bu nedenle, yönetim, inovasyonun önündeki bir engel değil, bir kolaylaştırıcıdır.

Sonraki Adım Nedir?

Deneyimler之后, işletmeler dönüşümsel yeteneklere yatırım yapıyor. Müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmekten, tıbbi araştırmaları hızlandırmaya, ruhsal sağlığı iyileştirmeye ve düzenleyici süreçleri basitleştirmeye kadar, GenAI farklı sektörlerde potansiyelini göstermeye başlıyor.

Ancak bu kazanımlar tamamen altta yatan verilere bağlı. GenAI, güçlü veri yönetimi ve güçlü veri temelleriyle başlar. Ve GenAI ile ajantik AI’nin devam ettiği sürece, insan denetimi yerini asla almaz. Bunun yerine, yapılandırılmış değer yaratma aşamasına giriyoruz, burada AI güvenilir bir kaptan pilotu haline geliyor. Veri kalitesi, yönetim ve kültür konularında doğru yatırımlarla, işletmeler GenAI’yi vaat edilen bir pilot aşamasından, gerçekten havaya kalkan bir şey haline getirebilir.