Yapay Zeka Girişim Modeli Yapma Süreci

Nasıl başlayabilirsiniz ve ilk yapay zeka projelerinizi kim uygulamalı?

Bir iş arkadaşım benimle organizasyonlarındaki bir yapay zeka kullanım senaryosu hakkında bir proje başlatmak istediklerini dile getirdi. Yeni personel için oryantasyon süreçlerini, yeni gelenlerin tekrarlayan sorularını yapay zeka ile cevaplayarak daha verimli hale getirmek istiyorlardı. Dahili belgelerini entegre edecek pratik bir sohbet yaklaşımı önerdim ve onlar da ilerlemek için Bilgi işlem (It) ekipleriyle konuşma planıyla güvenle yola çıktılar.

Deneyimlerimden biliyordum ki, bu tür bir iyimserlik kırılgandı. Ortalama bir Bilgi işlem ekibi, kendi başlarına eksiksiz bir uçtan uca Yapay Zeka Uygulaması uygulamak için donanımlı değildir. Ve öyle de oldu: aylar sonra takılıp kalmışlardı. Sistemleri sinir bozucu derecede yavaştı ve aynı zamanda geliştirme sırasında kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını yanlış anladıkları da ortaya çıkmıştı. Yeni çalışanlar, sistemin ayarlandığı sorulardan farklı sorular soruyorlardı.

Çoğu kullanıcı birkaç denemeden sonra sistemden uzaklaşıyor ve bir daha geri dönmüyordu. Bu sorunları çözmek, tüm mimarilerini ve veri stratejilerini yeniden düşünmeyi gerektirirdi, ancak zarar çoktan verilmişti. Çalışanlar hayal kırıklığına uğramış, üst yönetim durumu fark etmiş ve yapay zeka etrafındaki ilk heyecan şüpheciliğe dönüşmüştü. Başka bir kapsamlı geliştirme aşaması için tartışmak zor olacaktı, bu nedenle vaka sessizce rafa kaldırıldı.

Bu hikaye benzersiz değil. Yapay zeka şirketlerinin harika pazarlaması, yapay zeka etrafında bir erişilebilirlik yanılsaması yaratıyor ve şirketler, önlerindeki zorlukları tam olarak kavramadan girişimlere atlıyorlar. Gerçekte, şirketinizde az çok özelleştirilmiş herhangi bir kullanım vakasını uygulamak ve sağlam bir yapay zeka stratejisi oluşturmak için özel uzmanlık gereklidir. Bu uzmanlık şirket içinde mevcut değilse, harici ortaklar veya sağlayıcılardan almanız gerekir.

Bu, her şeyi satın almanız gerektiği anlamına gelmez – belirli bir miktar paranız olup bununla markete gitmek yerine restoranda harcamak gibi olur. İlk seçenek açlığınızı anında giderecek, ancak ikincisi bir hafta boyunca yiyecek bir şeyleriniz olmasını sağlayacaktır.

Nasıl Başlayacağız ?

Peki, nasıl başlayabilirsiniz ve ilk yapay zeka projelerinizi kim uygulamalı? İşte benim görüşüm ortaklık kurmaya ve öğrenmeye odaklanın. Çoğu şirketin şirket içinde yapay zeka uzmanlığı geliştirmesi gerektiğine derinden inanıyorum – bu, gelecekte yapay zeka stratejileri ve faaliyetlerinde daha fazla hareket alanı sağlayacaktır. Aynı zamanda, yapay zeka ustalık gerektiren karmaşık bir zanaat ve başarısızlık her yerde (RAND Corporation’ın bu raporuna göre, yapay zeka girişimlerinin %80’inden fazlası başarısız oluyor).

Başarısızlıktan öğrenmek teoride güzel, ancak gerçekte zaman, kaynak ve güvenilirlik kaybına yol açar. Yapay zeka olgunluğuna verimli bir şekilde ulaşmak için şirketler, uzmanlıklarını paylaşmaya hazır güvenilir ortaklarla işbirliği yapmayı düşünmelidir. Gerçekçi ve dikkatli bir kurulum, sadece daha sorunsuz bir teknik uygulamayı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka stratejinizin insan ve iş ile ilgili yönlerini de ele alır.

Aşağıda önce yapay zeka kararlarının temel esaslarını (girdiler, çıktılar ve ödünleşmeler) ana hatlarıyla belirteceğim. Ardından, daha farklılaştırılmış bir ortaklık yaklaşımı hakkında bilgi edineceksiniz. Bu, şirket içi öğrenme eğrinizi güçlendirirken inşa etmeyi ve satın almayı birleştirir. Son olarak, yapay zekada ortaklık konusunda bazı pratik gözlemler ve tavsiyelerle bitireceğim.

Yapay zeka temelleri

Başlamak için, iki parçaya ayıralım: girdiler — önceden değerlendirmeniz gereken şeyler — ve çıktılar — her seçimin ileride işletmeniz için ne anlama geleceği.

Girdiler

Kararı hazırlamak için, dahili yeteneklerinizi ve kullanım senaryosunun gereksinimlerini değerlendirmeniz gerekir. Bu faktörler, her seçeneğin ne kadar gerçekçi, riskli veya ödüllendirici olabileceğini şekillendirecektir:

• Organizasyonunuzun yapay zeka olgunluğu: Yetenekli yapay zeka, mevcut yeniden kullanılabilir yapay zeka varlıkları (örneğin veri kümeleri, önceden oluşturulmuş modeller, bilgi grafikleri) ve yapay zeka alanına aktarılabilecek komşu teknik beceriler (örneğin veri mühendisliği, analitik) gibi dahili teknik yeteneklerinizi düşünün. Ayrıca kullanıcıların yapay zeka ile etkileşimde ve belirsizlikleriyle başa çıkmadaki yetkinliklerini de hesaba katın. Yapay zeka olgunluğunuz arttıkça beceri geliştirmeye yatırım yapın ve daha fazla inşa etmeye cesaret edin.
• Alan uzmanlığı ihtiyaçları: Çözümün sektöre özel bilginizi ne kadar derinlemesine yansıtması gerekiyor? Uzman insan sezgisi veya düzenleyici aşinalık gerektiren kullanım durumlarında, dahili alan uzmanlarınız kritik bir rol oynayacaktır. İster şirket içinde inşa ederek, ister harici bir sağlayıcıyla yakından ortaklık kurarak, geliştirme sürecinin bir parçası olmalıdırlar.
• Kullanım senaryosunun teknik karmaşıklığı: Tüm yapay zeka sistemleri aynı şekilde oluşturulmamıştır. Mevcut API’lere veya temel modellere dayanan bir proje, sıfırdan özel bir model mimarisi eğitmeyi gerektirenlerden çok daha basittir. Yüksek karmaşıklık, önce inşa etme yaklaşımının riskini, kaynak gereksinimlerini ve potansiyel gecikmelerini artırır.
• Değer ve stratejik farklılaşma: Kullanım senaryosu stratejik avantajınızın temeli mi yoksa daha çok bir destek fonksiyonu mu? Eğer sektörünüze (hatta şirketinize) özgü ve rekabet farklılaşmasını artıracaksa, inşa etmek veya birlikte geliştirmek daha fazla değer sunabilir. Buna karşılık, standart bir kullanım senaryosu için (örneğin belge sınıflandırma, tahminleme), satın alma muhtemelen daha hızlı, daha uygun maliyetli sonuçlar sağlayacaktır.

Zaman Çizelgelerinizi, Maliyetlerinizi, Risklerinizi ve Sonuçlarınız

Girdilerinizi değerlendirdikten sonra, zaman çizelgelerinizi, maliyetlerinizi, risklerinizi ve sonuçlarınızı etkileyecek yedi boyut:

1. Özelleştirme: Yapay zeka çözümünün organizasyonun belirli iş akışlarına, hedeflerine ve alan ihtiyaçlarına ne ölçüde uyarlanabileceği. Özelleştirme genellikle çözümün benzersiz iş gereksinimlerine ne kadar iyi uyduğunu belirler.
2. Sahiplik: Fikri mülkiyet hakları ve altta yatan yapay zeka modelleri, kodu ve stratejik yön üzerindeki kontrol. İçeride inşa etmek tam sahiplik sunar, satın almak ise genellikle başka bir tarafın teknolojisini lisanslamayı içerir.
3. Veri güvenliği: Verilerin nasıl işlendiğini, nerede bulunduğunu ve kimin erişimi olduğunu kapsar. Düzenlenmiş veya hassas ortamlarda, özellikle veriler harici satıcılarla paylaşılabildiğinde veya onlar tarafından işlenebildiğinde, veri gizliliği ve uyumluluğu merkezi endişelerdir.
4. Maliyet: Hem başlangıç yatırımını hem de devam eden operasyonel giderleri kapsar. İnşa etmek Ar-Ge, yetenek, altyapı ve uzun vadeli bakım içerirken, satın alma lisanslama, abonelikler veya bulut kullanım ücretleri gerektirebilir.
5. Pazara sunma süresi: Çözümün ne kadar hızlı konuşlandırılabileceğini ve değer sunmaya başlayabileceğini ölçer. Hızlı konuşlandırma genellikle rekabetçi veya dinamik pazarlarda kritiktir; gecikmeler kaçırılan fırsatlara yol açabilir.
6. Destek ve bakım: Güncellemelerin, ölçeklendirmenin, hata düzeltmelerinin ve sürekli model performansının kimden sorumlu olduğunu içerir. Dahili inşalar bakım için özel kaynaklar gerektirirken, harici çözümler genellikle destek hizmetlerini içerir.
7. Yapay zeka öğrenme eğrisi: Yapay zeka uzmanlığını edinme ve onu organizasyon içinde operasyonel hale getirme karmaşıklığını yansıtır. Şirket içi inşa genellikle ekip temel yapay zeka bilgisine sahip olmadığı için çok fazla deneme-yanılma ve kırılgan sonuçlarla gelir. Öte yandan, satın alma veya ortaklık kurma, rehberli uzmanlık ve olgun araçlar aracılığıyla öğrenmeyi hızlandırabilir ve gelecekteki yapay zeka faaliyetleri için sağlam bir temel oluşturabilir.

Uygulama Esnasında

Pratikte, ikili inşa-veya-satın al düşüncesi genellikle çözülemeyen ödünleşimlere yol açar. Daha önce bahsedilen oryantasyon kullanım senaryosunu ele alalım. Ekibin inşa etmeye eğilim göstermesinin bir nedeni, şirket verilerini gizli tutma ihtiyacıydı. Aynı zamanda, üretime hazır bir sohbet sistemi geliştirmek için dahili yapay zeka uzmanlığına sahip değillerdi.

Sohbet mimarisini ve sürekli desteği dışarıdan temin ederken veritabanlarını dahili olarak oluşturarak muhtemelen daha başarılı olurlardı. Bu nedenle, tüm yapay zeka sistemi düzeyinde inşa etmeye veya satın almaya karar vermemelisiniz. Bunun yerine, sistemi bileşenlere ayırın ve her birini yeteneklerinize, kısıtlamalarınıza ve stratejik önceliklerinize göre değerlendirin.

Alan ve yapay zeka uzmanlığı arasında el sıkışmaya doğru

Çoğu B2B yapay zeka sistemi iki tür uzmanlığı birleştirir: şirketinizde bulunan alan uzmanlığı ve (henüz) özel yapay zeka becerilerine sahip değilseniz, harici bir ortak aracılığıyla getirilebilecek teknik yapay zeka uzmanlığı. Aşağıda, bir yapay zeka sisteminin temel bileşenlerinin her biri için uzmanlık ihtiyaçlarını inceleyeceğim.

İş fırsatı: Doğru yapay zeka problemlerini çerçeveleme

Yapay zeka proje başarısızlığının #1 nedeninin teknik olmadığını biliyor muydunuz — çözülecek yanlış problemi seçmektir? Şaşırabilirsiniz — sonuçta, uzman ekipleriniz problemlerini derinden anlıyor. Asıl nokta, ağrı noktaları ile yapay zeka teknolojisi arasında bağlantı kurma araçlarına sahip olmamalarıdır. İşte en yaygın başarısızlık kalıplarından bazıları:

• Belirsiz veya uygunsuz problem çerçeveleme: Bu, yapay zekanın gerçekten iyi olduğu bir görev mi?
• Eksik çaba/ROI tahmini: Sonuç, yapay zeka geliştirme ve konuşlandırma için harcanan zaman ve kaynaklara değer mi?
• Gerçekçi olmayan beklentiler: Kusursuz olmayan bir yapay zeka için “yeterince iyi” ne anlama geliyor?

Öte yandan, yapay zekayı kendi başına kullanan ve sorun arayan çözümler yaratan birçok organizasyon var. Bu, kaynakları tüketir ve şirket içi güveni aşındırır.

İyi bir yapay zeka ortağı, hangi iş süreçlerinin yapay zekanın müdahalesine hazır olduğunu değerlendirmeye, potansiyel etkiyi tahmin etmeye ve yapay zekanın nasıl değer sunabileceğini modellemeye yardımcı olur. Her iki taraf da ortak keşif çalıştayları, tasarım koşuları ve araştırma prototipleme yoluyla odaklanmış, yüksek etkili bir kullanım senaryosu şekillendirebilir.

Veri: Yapay zeka sisteminizin yakıtı

Temiz, iyi yapılandırılmış alan verisi temel bir varlıktır. Süreç bilginizi, müşteri davranışınızı, sistem performansınızı ve daha fazlasını kodlar. Ancak ham veri tek başına yeterli değildir — anlamlı öğrenme sinyallerine dönüştürülmesi gerekir. İşte burada yapay zeka uzmanlığı devreye girer; boru hatları tasarlamak, doğru veri temsillerini seçmek ve her şeyi yapay zekanın öğrenme hedefleriyle hizalamak için.

Genellikle bu, veri etiketlemeyi içerir — örnekleri bir modelin öğrenmesi gereken sinyallerle açıklama. Sıkıcı görünebilir, ancak dışarıdan temin etme dürtüsüne direnin. Etiketleme, boru hattının bağlama en duyarlı parçalarından biridir ve doğru yapılması için alan uzmanlığı gerektirir. Aslında, günümüzdeki birçok ince ayar görevi, küçük ama yüksek kaliteli veri kümeleri üzerinde en iyi performansı gösterir – bu nedenle çabayı odaklı tutmak ve yönetilebilir hale getirmek için yapay zeka ortağınızla yakın çalışın.

Veri temizleme ve ön işleme, deneyimin tüm farkı yarattığı başka bir alandır. Muhtemelen şu sözü duymuşsunuzdur: “Bir veri bilimcinin zamanının çoğu veri temizlemeyle geçer.” Bu, yavaş olması gerektiği anlamına gelmez. Veri modalitesinde (metin, sayılar, görüntüler…) deneyimli mühendislerle bu süreç dramatik bir şekilde hızlandırılabilir. Hangi ön işleme tekniklerini ne zaman uygulayacaklarını içgüdüsel olarak bilecekler, böylece haftalarca süren deneme yanılmayı üretken bir kurulum saatlerine dönüştüreceklerdir.

Yapay zeka modelleri ve mimarileri

Çoğu insanın yapay zeka projelerinin başladığını düşündüğü yer burası – ancak bu sadece hikayenin ortasıdır. Modelleri seçmek veya ince ayar yapmak, performansı değerlendirmek ve sistem mimarileri tasarlamak için derin yapay zeka uzmanlığı gereklidir. Örneğin, kullanım senaryonuz önceden eğitilmiş bir model kullanmalı mı? Çoklu model kurulumuna ihtiyacınız var mı? Hangi değerlendirme metrikleri mantıklı? Daha karmaşık sistemlerde, modeller ve bilgi tabanları gibi farklı yapay zeka bileşenleri çok adımlı bir iş akışında birleştirilebilir.

Alan uzmanlığı sistem doğrulama ve değerlendirme sırasında devreye girer. Uzmanlar ve gelecekteki kullanıcılar, yapay zeka çıktılarının mantıklı olup olmadığını ve gerçek dünya beklentileriyle uyumlu olup olmadığını kontrol etmelidir. Bir model istatistiksel olarak güçlü olabilir, ancak çıktıları iş mantığına uymazsa operasyonel olarak kullanışsız olabilir. Bileşik sistemler tasarlarken, alan uzmanlarının da sistem kurulumunun gerçek dünya süreçlerini ve ihtiyaçlarını yansıttığından emin olmaları gerekir.

Yapay zeka modellerini uyarlamak ve özel bir yapay zeka mimarisi oluşturmak sizin “yardımcı pilot” aşamanızdır: Yapay zeka ekipleri mimari tasarlar ve optimize ederken, alan ekipleri iş hedeflerine dayalı olarak yönlendirir ve iyileştirir. Zamanla, amaç sistem davranışının ortak sahipliğini oluşturmaktır.

Vaka çalışması: Sigortada yapay zeka uzmanlığı desteğiyle inşa etmek

Önde gelen bir sigorta sağlayıcısında, veri bilimi ekibine tam sahiplik elde etmek ve özel veriler ve iş akışlarıyla yakından hizalanmak için şirket içinde tutmak istedikleri bir tazminat riski tahmin sistemi oluşturma görevi verildi. Ancak, erken prototipler performans ve ölçeklenebilirlik sorunlarına takıldı. İşte burada bir şirket mimari ve stratejik bir ortak olarak devreye girdi. Dahili ekibe model adaylarını değerlendirme, modüler bir mimari tasarlama ve tekrarlanabilir ML boru hatları kurma konusunda yardımcı oldular. Aynı derecede önemli olarak, model değerlendirme, MLOps ve sorumlu yapay zeka uygulamalarına odaklanan hedefli beceri geliştirme oturumları düzenlediler.

Zamanla, dahili ekip güven kazandı, önceki prototipleri sağlam bir çözüme dönüştürdü ve operasyonları tamamen devraldı. Sonuç, tamamen sahip oldukları bir sistemdi, aynı zamanda proje sırasında sağlanan uzman rehberlik, dahili yapay zeka yeteneklerini de yükseltmişti.

Kullanıcı deneyimi: Kullanıcı arayüzü aracılığıyla yapay zeka değeri sunma

Bu zorlu bir konu. Birkaç istisna dışında, ne alan uzmanları ne de derin yapay zeka mühendisleri, gerçek kullanıcılar için gerçekten sezgisel, verimli ve keyifli bir deneyim tasarlayamaz. İdeal olarak, uzmanlaşmış UX tasarımcılarını getirebilirsiniz. Bunlar mevcut değilse, kullanıcı deneyimi için doğal bir hisse sahip komşu disiplinlerden insanlar arayın. Bugün, UX tasarımını ve prototiplemeyi desteklemek için birçok yapay zeka aracı mevcuttur, bu nedenle teknik zanaattan çok zevk önemlidir. Doğru insanlara sahip olduğunuzda, onları her iki taraftan da girdilerle beslemeniz gerekir:

• Backend: Yapay zeka uzmanları sistemin dahili olarak nasıl çalıştığı hakkında içgörü sağlar – güçlü yönleri, sınırlamaları, kesinlik düzeyleri – ve açıklamalar, belirsizlik göstergeleri ve güven puanları gibi öğelerin tasarımını destekler.
• Frontend: Alan uzmanları kullanıcıları, iş akışlarını ve ağrı noktalarını anlar. Kullanıcı akışlarını doğrulama, sürtünmeyi vurgulama ve insanların sistemle gerçekte nasıl etkileşimde bulunduğuna dayalı olarak iyileştirmeler önerme konusunda yardımcı olurlar.

Hızlı yinelemeye odaklanın ve bazı hatalar etrafında dolaşmaya hazır olun. Yapay zeka UX, ortaya çıkan bir alandır ve “harika” neye benzer konusunda yerleşmiş bir formül yoktur. En iyi deneyimler, tasarım, test ve iyileştirmenin sürekli olarak gerçekleştiği, hem alan uzmanlarından hem de yapay zeka uzmanlarından girdileri özümseyen sıkı, yinelemeli geri bildirim döngülerinden kaynaklanır.

Destek ve bakım: Yapay zekayı canlı tutma

Konuşlandırıldıktan sonra, yapay zeka sistemleri yakın izleme ve sürekli iyileştirme gerektirir. Gerçek dünya kullanıcı davranışı genellikle test ortamlarından farklılaşır ve zamanla değişir. Bu içsel belirsizlik, sisteminizin sorunların erken teşhis edilebilmesi ve ele alınabilmesi için aktif olarak izlenmesi gerektiği anlamına gelir.

Performans izleme, sürüklenme tespiti, otomatik yeniden eğitim ve MLOps boru hatları dahil olmak üzere izleme için teknik altyapı tipik olarak yapay zeka ortağınız tarafından kurulur. Bir kez yerinde, birçok günlük izleme görevi derin teknik beceriler gerektirmez. Gerektirdikleri şey alan uzmanlığıdır: model çıktılarının hala mantıklı olup olmadığını anlama, kullanım kalıplarındaki ince değişimleri fark etme ve bir şeyin “yanlış hissedilip” hissedilmediğini bilme.

İyi tasarlanmış bir destek aşaması sadece operasyonel değildir – aynı zamanda dahili ekipleriniz için kritik bir öğrenme aşaması olabilir. Kademeli beceri geliştirme, daha derin sistem anlayışı ve nihayetinde, zamanla yapay zeka sistemi üzerinde daha fazla sahiplik almaya doğru daha pürüzsüz bir yol için alan yaratır.

Bu nedenle, yapay zeka uygulamasını ikili bir inşa-veya-satın al kararı olarak çerçevelemek yerine, bunu bir aktivite mozaiği olarak görmelisiniz. Bunların bazıları derinden teknik iken, diğerleri iş bağlamınızla yakından ilişkilidir. Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca sorumlulukları haritalandırarak:

• Başarı için hangi rollerin ve becerilerin gerekli olduğunu netleştirebilirsiniz
• Şirket içinde zaten sahip olduğunuz yetenekleri belirleyebilirsiniz
• Harici uzmanlığın en değerli olduğu boşlukları tespit edebilirsiniz
• Bilgi transferi ve uzun vadeli sahiplik için planlama yapabilirsiniz

Alan uzmanlığının entegrasyonu hakkında daha derine inmek istiyorsanız, yapay zeka sistemlerinize alan uzmanlığı enjekte etme makaleme göz atın. Önemli bir nokta, “alan” ve “yapay zeka” uzmanlığı arasındaki çizginin sabit olmadığıdır. Halihazırda makine öğrenimi ile deney yapan veya daha teknik rollere büyümeye hevesli ekip üyeleriniz olabilir. Doğru ortaklık modeli ve beceri geliştirme stratejisiyle, dahili olgunluğunuz büyüdükçe kademeli olarak daha fazla sorumluluk ve kontrol üstlenerek yapay zeka özerkliğine doğru evrilebilirsiniz.

Ortaklıkta, erken başlayın ve iletişime odaklanın

Ekibinizde yapay zeka uzmanlığınız yoksa, sisteminizin ve bileşenlerinin sonunda neye benzeyeceğini nasıl öngörebilirsiniz? Cevap: erken ortaklık kurmak. Yapay zeka stratejinizi ve tasarımınızı şekillendirmeye başladığınızda, süreci yönlendirmek için güvenilir bir ortak getirin. Kolayca ve açıkça iletişim kurabileceğiniz birini seçin. Başlangıçtan itibaren doğru işbirliğiyle, yapay zeka zorluklarını sorunsuz ve başarılı bir şekilde yönlendirme şansınızı artıracaksınız.

Yapay zeka dönüşümünüzde başarılı olmak için sadece kod ve teknik çözümler sunan değil, organizasyonunuzun öğrenmesine ve gelişmesine katkıda bulunan bir YZ ortağı seçmek kritik önem taşır. İşte kurumunuzu ileri taşıyacak YZ ortaklık modelleri ve stratejik yaklaşımlar.

Temel Yapay Zeka Uzmanlığına Sahip Bir Ortakla Çalışın

Bu yolculukta, doğru ortağı seçmek başarınızın temelini oluşturur. Yaygın dış ortaklık türleri ve bunlardan beklentileriniz şöyle olmalıdır:

Dış Kaynak Kullanımı (Outsourcing)

Bu model karmaşıklığı ortadan kaldırır ve hızlı sonuçlar sağlar – tıpkı hızlı karbonhidratlar gibi. Verimli olsa da, nadiren uzun vadeli stratejik değer katar. Sonuçta daha güçlü yetenekler yerine sadece bir araca sahip olursunuz.

Akademik Ortaklıklar

Yenilikçi araştırmalar ve uzun vadeli projeler için mükemmeldir, ancak genellikle bir Yapay zeka sisteminin gerçek dünya uygulamaları ve yaygınlaştırılması için yeterince uygun değildir.

Danışmanlık Ortaklıkları

Özellikle halihazırda bir teknoloji ekibine sahip ve Yapay zeka yetkinliklerini geliştirmek isteyen şirketler için en umut verici yol olarak görülebilir. İyi bir danışman, mühendislerinizi güçlendirir, maliyetli hatalardan kaçınmalarına yardımcı olur ve şu sorulara pratik, deneyim odaklı içgörüler sunar:

• Kullanım senaryomuz için doğru teknoloji yığını nedir?
• Kaliteyi artırmak ve güçlü bir veri döngüsü başlatmak için verilerimizi nasıl düzenleyebiliriz?
• Güven ve yönetişimden ödün vermeden nasıl ölçeklendirebiliriz?

Önemli Tavsiye: 2022’deki Üretken Yapay zeka (GenAI) patlamasından sonra aniden “Yapay zeka” etiketini tekliflerine ekleyen BT dış kaynak sağlayıcılarına ve danışmanlara karşı dikkatli olun. Sizi etkileyici terimlerle büyüleyebilirler, ancak Yapay zeka DNA’larında yoksa, tamamlayıcı uzmanlıktan faydalanmak yerine onların öğrenme eğrisine para ödeyebilirsiniz. Zor işi çoktan yapmış ve bu uzmanlığı size aktarmaya hazır bir ortak seçin.

İletişim ve Uyuma Odaklanın

Ortaklık modellerinde etkili iletişim ve paydaş uyumu kritik öneme sahiptir. Şirketinizde doğru kurulması gereken bazı önemli iletişim rolleri şunlardır:

• Liderlik ve alan uzmanları, çözüme değer iş problemlerini tanımlamalı ve açıkça iletmelidir.
• Son kullanıcılar, ihtiyaçlarını erken paylaşmalı, kullanım sırasında geri bildirim vermeli ve idealde Yapay zeka deneyimini şekillendirmede ortak yaratıcılar olmalıdır.
• BT ve yönetişim ekipleri, Yapay zeka yeniliğini engellemeden değil, destekleyerek uyumluluk, güvenlik ve emniyet sağlamalıdır.

Yapay zeka hala nispeten yeni bir alan olduğundan terminoloji bile kafa karışıklığı yaratabilir. “Yapay zeka” ve “makine öğrenimi” arasındaki fark konusunda bir tartışmaya girdiyseniz, ne demek istediğimi anlarsınız. Henüz girmediyseniz, bir sonraki meslektaşlarınızla buluşmanızda denemenizi öneririm.

Her iki taraftan da belirsizlikleri ve kopuklukları gidermek için yakınlaşmayı hedefleyin. İç ekipleriniz becerilerini geliştirmeye yatırım yapmalı ve Yapay zeka kavramlarının temel bir anlayışını oluşturmalıdır. Öte yandan, Yapay zeka ortaklarınız size yarı yolda buluşmalıdır. Jargonu atlayıp ekibinizin gerçekten çalışabileceği net, iş odaklı bir dil kullanmalıdırlar. Etkili iş birliği, ortak anlayışla başlar.

Sonuç

Asıl soru Yapay zekayı kendimiz mi geliştirmeliyiz yoksa satın mı almalıyız?” değil – “Yapay zeka kabiliyetimizi hız, kontrol ve uzun vadeli değeri dengeleyecek şekilde nasıl büyütebiliriz?” olmalıdır. Cevap, Yapay zekayı teknoloji ve uzmanlık karışımı olarak tanımakta ve başarının doğru kaynakları doğru görevlerle eşleştirmeye bağlı olduğunu kabul etmekte yatmaktadır.

Çoğu kuruluş için en akıllıca ilerleme yolu ortaklıktır – daha hızlı inşa etmek, daha hızlı öğrenmek ve sonunda Yapay zeka yolculuğunuzun daha fazlasına sahip olmak için alan uzmanlığınızı dış Yapay zeka uzmanlığıyla birleştirmek.

Bundan Sonra Yapabilecekleriniz:

1. Yapay zeka kullanım senaryonuzu iç yeteneklerinize göre haritalandırın. Boşluklar konusunda dürüst olun.
2. Sadece teslim edilebilir ürünleri değil, bilgiyi de aktaran ortaklar seçin.
3. Hangi bileşenleri oluşturacağınızı, satın alacağınızı veya birlikte yaratacağınızı belirleyin. İkili bir seçim yapmanız gerekmez.
4. Ekibinizi yol boyunca geliştirin. Her proje sizi daha yetenekli ve özerk kılmalı, ortağınızın varlıklarına ve becerilerine daha bağımlı hale getirmemelidir.
5. İç öğrenme için değer ve ivme yaratan odaklanmış pilot projelerle başlayın.

Bugün stratejik, kapasite geliştirme yaklaşımını benimseyerek, uzun vadede Yapay zekaya yetkin – ve nihayetinde Yapay zeka odaklı – bir organizasyon olmak için zemin hazırlarsınız.