Yapay zeka uygulama nedir?

Yapay zeka uygulama, bir iş sorunundan üretimde çalışan ve izlenen bir yapay zeka yeteneğine uzanan tam yoldur. Satın alma süreci bunun yalnızca küçük bir parçasıdır. Başarıyı belirleyen çalışma, birlikte hareket etmesi gereken üç katmanda yer alır.

Teknoloji katmanı, yapay zekanızı çalıştıran modelleri, uygulamaları ve bulut altyapısını kapsar. Veri katmanı, bu modellerin öğrenip işlem yaptığı bilgileri ve bunun etrafındaki yönetişim ile güvenliği kapsar. Kişiler katmanı, yapay zeka oluşturup yönetmek için gereken becerileri ve çalışanların bunu gerçekten kullanmasını sağlayan benimseme çalışmalarını kapsar. Uzun vadeli değer, dikkatli hazırlık, düzenli güncelleştirmeler ve teknik ekiplerle iş liderleri arasındaki istikrarlı işbirliğinden gelir. Bir yapay zeka projesi hız kaybettiğinde, bunun nedeni genellikle zayıf bir model değil, zayıf bir katmandır.

Elde edilecek faydayı anlamak, gerekçeyi şirket içinde oluşturmanıza ve nereden başlayacağınızı seçmenize yardımcı olur. Yapay zekayı etkili şekilde uygulayan kuruluşlar genelde beş alanda kazanım görür: Yapay zeka büyük miktarda bilgiyi gerçek zamanlı analiz ettiğinden ve liderlerin eğilimleri daha erken fark etmesine ve yanıt vermesine yardımcı olduğundan daha iyi karar alma süreci; yinelenen görevlerin otomatikleştirilmesi çalışanların daha stratejik işlere zaman ayırmasını sağladığından yüksek verimlilik; kolaylaştırılmış işlemler ve daha az manuel çaba işletme maliyetlerini düşürdüğünden maliyet tasarrufu; müşteri davranışlarının analizi, kişiye özel pazarlamaya, hizmete ve desteğe olanak tanıdığından kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri ve yapay zeka sistemleri, çalışan sayısı veya donanımda orantılı artışlar olmadan hacim artışını karşıladığından gelişmiş ölçeklenebilirlik.

Bu kazanımlar zamanla artar, ancak yalnızca uygulama bilinçli olduğunda. Aşağıdaki süreç, bu noktaya nasıl ulaşacağınızı gösterir.

Sıra önemlidir. Her adım, bir sonrakinin bel bağladığı bir sonuç üretir ve ileriye atlamak, umut veren bir tanıtımdan sonra yapay zeka projelerinin duraklamasının en yaygın nedenidir.

Önce, yapay zeka hazırlık durumunuzu beş alanda değerlendirin: veri güvenliği, veri kullanılabilirliği, altyapı, yetenek ve tümleştirme fırsatları. Hem müşteri veritabanları gibi yapılandırılmış verilere hem de destek biletleri gibi yapılandırılmamış verilere ulaşabildiğinizi denetleyin. İkinci olarak, net ve ölçülebilir hedefler belirleyin ve bir taban çizgisi kaydedin. Örneğin, bir yapay zeka yardımcısı kullanarak müşteri sorularına verilen ortalama yanıt süresini yüzde 40 azaltmak. Üçüncü olarak, farklı işlevleri olan bir ekip kurun: BT altyapıyı kurar ve sürdürür, veri uzmanları modelleri tasarlar ve değerlendirir, iş liderleri ise çalışmanın gerçek bir soruna bağlı kalmasını sağlar. Dördüncü olarak, kaynakları birleşik bir depoda birleştirerek, kayıtları temizleyip doğrulayarak ve şifreleme, Sıfır Güven denetimleri, yönetişim ilkeleri, gizlilik uyumluluğu ve veri kökeni izleme uygulayarak verilerinizi hazırlayın ve güvenliğini sağlayın.

Beşinci olarak altyapıyı ve araçları seçin. Ölçeklenebilir bulut bilişim, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için güvenilir depolama ve yapay zeka için özel olarak tasarlanmış altyapı, işlem yükünü taşır. Microsoft 365 Copilot gibi yapay zekayı zaten tümleştiren üretkenlik araçları ise dağıtımı kısaltır. Altıncı olarak, ölçeklendirmeden önce deneme yürütün: modeli yapılandırın veya eğitin, taban çizginizle karşılaştırarak test edin, ardından iş akışı ve benimseme sorunlarını ortaya çıkarmak için sınırlı bir kullanıcı grubuyla çalıştırın. Yedinci olarak dağıtın, izleyin ve yeniden eğitin. Performans ölçümlerini sürekli izleyin, koşullar değiştikçe yeni verilerle yeniden eğitin ve çeşitli eğitim verileri ile eşitlik kontrollerini kullanarak önyargı açısından denetim yapın. Bunları sırasıyla uygularsanız, ardından gelen her yapay zeka projesi için tekrarlanabilir bir süreciniz olur.

Yedi adım uygulamayı oluşturur. Bir yapay zeka uygulama stratejisi, liderlik ekibinizin onayladığı belgedir ve herhangi bir araç satın alınmadan önce dört soruyu yanıtlar. Yapay zeka hangi iş hedeflerine hizmet eder? Önerilen her kullanım örneğini, azalan hizmet maliyetleri veya daha hızlı sipariş işleme gibi belirli bir sonuca bağlayın. Sıra nedir? Kullanım örneklerini değer ve çabaya göre sıralayın, ardından yüksek değerli ve düşük karmaşıklığa sahip biriyle başlayın. Böylece erkenden güven kazanırsınız. Gerçek bütçe nedir? Yalnızca lisanslamayı değil, teknoloji, yetenek, altyapı ve değişiklik yönetimini de hesaba katın. Başarıyı nasıl ölçeceksiniz? Beklentiler hala ayarlanabilir durumdayken kullanıma almadan önce ölçümleri ve inceleme sıklığını tanımlayın.

Sahipleri, ölçümleri ve bir sıralamayı belirten bir strateji, yapay zekayı bir dizi denemeden faaliyet gösteren bir yeteneğe dönüştürür.

Her kuruluş aynı engellerle karşılaşır. Karşı önlemi önceden bilmek, onların kalıcı engeller haline gelmesini önler. Yapay zeka sistemleri ve bunların eğitim verileri güvenlik hedefi haline gelir. Bu yüzden mevcut denetimleri ve izlemeyi ilk günden yapay zeka iş yüklerini kapsayacak şekilde genişletin. Eksik veya yinelenen veriler sonuçları saptırır. Bu yüzden temizleme ve birleştirme çalışmalarını bütçesi ayrılmış bir iş akışı olarak ele alın. Veri bilimi ve makine öğrenimi becerileri zor bulunur. Bu yüzden hedefli işe alımı, işletmenizi zaten bilen kişilere yönelik eğitimle birleştirin.

Eski sistemler yeni teknolojilere direnç gösterir. Bu yüzden özel geliştirme yerine tümleştirme için geliştirilmiş araçları tercih edin. Eskimiş donanım ve sınırlı işlem gücü model performansını yavaşlatır. Bu yüzden bulut kapasitesi genellikle daha hızlı yoldur. Ön yatırım önemlidir. Bu yüzden harcamayı, daha önce belirlediğiniz ölçülebilir hedeflerle ilişkilendirin. Değişime direnç gösterilmesi normaldir. Bu yüzden her kullanıma alma sürecini eğitim, net rehberlik ve liderlikten gelen görünür destekle eşleştirin. Bunların hiçbiri beklemek için bir neden değildir. Her birinin bilinen bir yanıtı vardır ve bunları erken ele almak, proje ortasında düzeltmekten çok daha az maliyetlidir.

Mevcut sistemlerinize en iyi uyan araç, genellikle en uzun özellik listesine sahip araçtan daha iyidir. Beş unsuru değerlendirin: zaten çalıştırdığınız sistemler ve üretkenlik araçlarıyla tümleştirme; üründe yerleşik olarak sunulan güvenlik, gizlilik ve uyumluluk denetimleri; iki yıl içinde yeniden platform geçişi gerektirmeyecek ölçeklenebilirlik; uygulama, eğitim ve sürekli desteği de içeren toplam maliyet ve yalnızca kurulum için değil, benimseme için de satıcı desteği. Yapay zeka yeteneği zaten yerleşik olan araçlar, dağıtımı kısaltır ve ekibinizin sürdürmesi gereken özel geliştirmeyi azaltır.

Dört hamleyle başlayın. Yapay zeka planlarınızı iş amaçlarına bağlayan hedefler belirleyin. Ölçeklenebilir bulut altyapısına ve depolamaya yatırım yapın. Tümleştirmenin kolay olması için yapay zeka ile çalışmak üzere tasarlanmış üretkenlik araçlarını seçin. Modellerinizin doğru ve güvenli kalması için veri kalitesini koruyun ve yönetişim uygulayın.

Microsoft 365 Copilot, ekiplerinizin her gün zaten kullandığı uygulamalara yapay zeka getiren, başlayacağınız yerlerden biridir. Kuruluşunuzu hazırlamaya daha geniş bir açıdan bakmak için yapay zeka kullanımına hazır bir strateji geliştirme hakkında bilgi edinin ve yapay zekanın küçük işletmelerin büyümesine ve daha verimli çalışmasına nasıl yardımcı olduğunu gösteren beş yolu görün.