Yapay Zeka'nın (AI) vaadi ve arayışı yadsınamaz. AI, kuruluşların müşterilerle nasıl etkileşime girdiğini, operasyonları kolaylaştırdığını, riski yönettiğini ve daha önce ulaşılamayan (veya en azından elde edilmesi daha zor olan) bilgileri ortaya çıkarıyor. Ancak heyecanın ortasında, zor bir gerçek kalır: Veri yönetiminde sağlam bir temel olmadan, AI tam potansiyelini sağlayamaz. Ve en azından kavramsal olarak AI'nın nasıl çalıştığını ve iş hedeflerine ulaşmak için en uygun girişimlerin en uygun olduğunu anlayan bir iş gücü olmadan, kuruluşlar yutturmaca tuzağına etki olmadan düşme riskidir.
AI akıcılığı kavramının devreye girdiği yer burasıdır.
KOBİ'ler, teknik uzmanlar ve kodlayıcılar/geliştiriciler, AI modelleri ve ince ayar algoritmalarını tanımlamak ve oluşturmakla görevli olanlar olabilir, ancak AI akıcılığı, işletme yöneticilerinden veri görevlilerine, her seviyedeki personele-AI ile etkili bir şekilde anlayabilmesini, değerlendirebilmesini ve bunlarla etkileşime girmesini sağlamakla ilgilidir. Daha fazla kuruluş AI'yi stratejik gündemlerine yerleştirmeye başladıkça, AI akıcılığı artık “sahip olmaya güzel” değil. Sorumlu AI programlarını yönlendirmek için etkili olduğu gibi, etkili olduğu gibi giderek daha önemli bir yetkinliktir.
AI akıcılığı nedir?
“AI akıcılığı”, bireylerin ve ekiplerin AI kavramlarını anlama, AI uygulamalarının hedeflerini karşılama değerini ve risklerini değerlendirme ve AI odaklı girişimlere anlamlı bir şekilde katılma yeteneğini ifade eder. Öyle Olumsuz Herkesin bir veri bilimcisi veya AI mühendisi olmasını gerektirir, ancak AI sistemlerinin nasıl çalıştığı, neler yapabileceği, verilere nasıl güvendikleri ve hangi etik veya operasyonel hususları tanıttıklarına dair temel bir anlayış içerir.
AI akıcılığı aşağıdakilerin bir kombinasyonu ile tanımlanabilir:
- Kavramsal bilgi: Makine öğrenimini, büyük dil modellerini ve öngörücü analizleri yüksek seviyede anlamak.
- İş bağlamı: Yapay zekanın iş sonuçlarını nerede ve nasıl yönlendirebileceğini bilmek – ve nereden yapamayacağı.
- Veri okuryazarlığı: Veri kalitesi, kapsamlılık, soy, tanım, veri gizliliği ve etik önceliklendirme ve AI modellerini eğitmek için uygunluk.
- Etik sorumluluk: Eksik veya yanlış verilerden yanlılık getirme riskinin yanı sıra AI kullanımının toplumsal, düzenleyici ve itibar etkilerini tanımak.
- İşbirliği ve uyum: Teknik ve teknik olmayan ekipler arasındaki ortak dil, hedefler ve iş akışlarını desteklemek.
Özünde, AI akıcılığı iş hırsı ve teknik fizibilite arasındaki bölünmeyi köprülemeye yardımcı olur. Teknik bir beceri setinden daha fazla bir zihniyet ve stratejik bir yaklaşımdır.
Veri yönetimi ve yapay zeka arasındaki ayrılmaz bağlantı
Her başarılı AI uygulamasının arkasında sağlam bir veri ekosistemi bulunmaktadır. Yine de, çoğu zaman, kuruluşlar ilk olarak kritik veri yönetimi zorluklarını tam olarak ele almadan AI deneylerine sıçradılar. Bunlar tutarsız veri tanımları, sessiz erişilemeyen veriler sistemleri, eksik meta veri belgeleri ve yönetişim eksikliği içerebilir.
Basitçe söylemek gerekirse, AI iyi veri yönetimi olmadan başarılı olamaz:
| Veri Yönetimi En İyi Uygulama | AI için neden önemlidir? |
| Veri Yönetişimi | Mülkiyet, hesap verebilirlik ve kullanım haklarını tanımlar – sorumlu AI kullanımı için çok önemlidir. |
| Veri Kalitesi Yönetimi | Modellerin doğru, tutarlı, eksiksiz ve zamanında veriler üzerinde eğitilmesini sağlar. Aksi takdirde – çöp, çöp! |
| Meta veriler ve soy | Verilerin nereden geldiğini ve nasıl dönüştürüldüğünü göstererek açıklanabilirliği ve uyumluluğu destekler. |
| Veri Gizliliği Kontrolleri | Hassas bilgileri korur ve AI sistemlerinin GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uymasını sağlar. |
| Veri etiği | Adalet, şeffaflık ve sosyal sorumluluğu AI tasarımına yerleştirir ve ayrıca verilerden gelen potansiyel önyargıyı izler. |
| Veri okuryazarlığı | Kullanıcılara AI'da kullanılan verileri ve sonuçların nasıl sorgulanacağını ve hatta hataları nasıl algılayacağını anlamalarını sağlar. |
AI akıcılığı ve veri yönetimi olgunluğu bu nedenle karşılıklı olarak birbirine bağlıdır. AI akıcılığı, ekiplerin AI kullanım durumları ve riskleri hakkında doğru soruları sormalarını sağlarken, veri yönetimi en iyi uygulamaları güvenilir, ölçeklenebilir AI dağıtımlarının temelini oluşturur.
İşletme ve veri profesyonelleri işbirliği yapmalıdır
Tarihsel olarak, bir işlev olarak veri yönetimi genellikle BT veya uyum ekiplerinin sorumluluğu olmuştur ve iş liderleri inovasyon, strateji ve büyümeye odaklanırken, özel bir departman olarak giderek daha fazla. Verilerin artan yaygınlığı, işletmedeki veri tüketicilerinin veri bilgisini genişletme ihtiyacını da artırdı – nasıl tanımlanacakları, erişileceği, hedefleri desteklemek için uygun şekilde kullanacağı ve korunması. Ancak AI'nın yükselişi-özellikle üretken AI ve gerçek zamanlı karar verme-bu yakınsamayı daha da zorladı.
İş uzmanları verilerin nasıl yönetildiğini anlamalı ve veri profesyonelleri iş hedeflerinin veri önceliklerini şekillendirdiğini anlamalıdır. Bu iki yönlü okuryazarlık, sadece yenilikçi değil, aynı zamanda pratik, etik ve gerekli sonuçları sağlamak için stratejik hedeflerle uyumlu olan AI çözümleri oluşturmanın anahtarıdır.
Örneğin:
- AI ile müşteri kişiselleştirmeyi araştıran bir pazarlama yöneticisi, bu modelin beslenmesinin tam, güncel ve uyumlu olup olmadığını bilmelidir.
- Sahtekarlık tespiti için yapay zeka değerlendiren bir yasal veya uyum görevlisi, sistemin denetlenebilir, açıklanabilir ve önyargı içermediğini değerlendirmelidir.
- Özellik önerileri için AI kullanan bir ürün yöneticisi, model sınırlamalarını, fikri mülkiyet (IP) çatışmalarını ve müşterilerle ilgili olanı anlamalıdır.
Bu tür bir işbirliği ancak her iki grup da veri dilini ve AI'yı akıcı bir şekilde konuştuğunda mümkündür.
AI akıcılığı ve veriye hazır olmaya yönelik pratik adımlar
Peki, kuruluşlar bu disiplinleri nasıl bir araya getirebilir? Veri temellerini güçlendirirken AI akıcılığı geliştirmek için anahtar adımlar aşağıdadır:
1. Veri ve yapay zeka için birleşik bir strateji oluşturun
Veri yönetimini ve AI benimsemesini tek, entegre bir dijital stratejinin bir parçası olarak ve açık hedeflerle ele alın. AI'nın iş sonuçlarını nasıl desteklediğini ve bu sonuçları elde etmek için gereken veri yeteneklerini nasıl tanımladığını tanımlayın. Bu, veri entegrasyonu, yönetişim, güvenlik ve erişimi içerir.
2. Roller arasında eğitime yatırım yapın
AI akıcılığı, sadece teknik eğitim değil, kavramların farkındalığı ve anlayışıyla başlar. Farklı rollerle ilgili öğrenme fırsatları sağlayın. İşletme uygulamalarını ve riski yöneten bir yönetici, iş akışı entegrasyonunu araştıran bir operasyonel ekip üyesinden veya satış fırsatlarını tanımlayan bir satış müdüründen çok farklı yaklaşımlara sahip olacaktır. Çapraz işlevsel atölyeler, veri profesyonellerinin ve iş liderlerinin AI kullanım durumlarını işbirliği yapmalarını ve birlikte tasarlamalarını sağlayabilir.
3. Olgunluğunuzu karşılaştırın
Yetenek boşluklarını belirleyin ve hem veriler hem de yapay zeka için iyileştirmelere öncelik verin. Mevcut veri ekosisteminizi değerlendirmek, veri olgunluğunu geliştirme fırsatlarını belirlemek ve veri yönetimi en iyi uygulamalarını uygulamak için EDM Association'ın DCAM (Veri Yönetimi Yeteneği Değerlendirme Modeli) ve CDMC (bulut veri yönetimi özellikleri) gibi yerleşik veri çerçevelerine güvenin. AI ve Analytics'te riski yönetmek için en iyi uygulamaların tanımlanmasına yardımcı olmak için EDM Association'ın AI, Veri ve Analytics Kontrolleri (ADAC) çalışma grubuna dahil olun. Ve akıcılığı, yönetişimi ve hazırlığı izlemeye yardımcı olacak yapay zeka olgunluk modellerini keşfedin.
4. Veri etiğini ve yapay zekayı yönetişimi operasyonel hale getirin
Etik politikaları kritiktir, ancak etkinleştirildiğinden emin olun! Kuruluşlar, AI gelişiminin her aşamasına etiği yerleştirmelidir:
- Çeşitli veri kaynakları ve doğrulama
- Önyargı ve adalet testi
- Döngüdeki İnsan Süreçleri
- Şeffaf dokümantasyon ve model açıklanabilirliği
Çapraz fonksiyonel AI yönetişim ekipleri riski denetlemeye ve hesap verebilirliği sağlamaya yardımcı olabilir. Sürekli izleme ve analiz, endişeleri tanımlamak ve hızlı bir şekilde ele almak ve tanımlanan sorunların çoğalmasını önlemek için de anahtardır.
5. Sorumlu AI'yi desteklemek için veri altyapısını modernize edin
Eski veri mimarileri genellikle AI girişimlerini engeller. Modern veri platformları-bulut-yerli, ölçeklenebilir ve yönetişim araçlarıyla entegre-şunları kolaylaştırır:
- Yüksek kaliteli verileri yutun ve hazırlayın
- Uyumluluk kontrollerini otomatikleştirin
- Zaman içinde model performansını izleyin
Bu teknik omurga hem AI inovasyonunun hem de sorumlu veri kullanımının kritik bir kolaylaştırıcısıdır.
Veri odaklı, AI-özellikli yeni bir çağ dönemi
Yapay zekanın yükselişi, kuruluşların veriler hakkında nasıl düşündüğü konusunda temel bir değişimi katalize etti. Verilerin bir zamanlar iş operasyonlarının bir yan ürünü olduğu durumlarda, şimdi rekabet avantajı, güven temeli ve akıllı otomasyonun sürücüsü için yakıttır. Ve sadece katlanarak gelişmeye ve büyümeye devam edecek.
Ancak yapay zeka vaadinin kilidini açmak hırs olmaktan daha fazlasını gerektirir. İşgücü boyunca AI akıcılığı ve işletme boyunca olgun veri yönetimi talep etmektedir. İkisi el ele gider.
Bu ikili görevi benimseyen – hem kişiye hem de sürece yatırım yapmak – en iyi konumlandırılacaktır:
- Güvenilir AI uygulamaları oluşturun
- Düzenleme gereksinimlerinde gezin
- Farklı müşteri deneyimleri yaratın
- Operasyonel verimliliği artırın
- İnovasyonu güvenle hızlandırın
… Ve nihayetinde daha iyi iş sonuçları sağlayan hedeflere ulaşın! Verilerin her şeyi güçlendirdiği ve AI'nın her şeyi dönüştürdüğü ve hızlandırdığı bir dünyada, her ikisinde de akıcılık artık isteğe bağlı değildir. Bu çok önemli.
Daha fazla bilgi edin:
Bu çeyreğin sütunu:
Jim Halcomb, Baş Araştırma ve Geliştirme Sorumlusu, EDM Derneği
Jim Halcomb, 30 yıllık uluslararası iş tecrübesine sahip bir strateji, veri yönetimi ve siber güvenlik yöneticisidir. Jim, EDM Association'ın uygulama topluluklarını, En İyi Uygulamalar Çerçeveleri (DCAM & CDMC) ve eğitime liderlik ediyor.
Bir yanıt yazın