Gerçek şu ki, AI'nın iddialı vaatleri kurumsal sonuçlara veya kârlara dönüşmemiştir. Şimdi gördüğümüz şey biraz hayal kırıklığı. Ve bunun nedeni, bu sonuçları elde etmek için yapılması gereken çok fazla temel çalışma olmasıdır. Şirketler sadece bir dil modelini (veya LLM) bağlayamaz ve AI'nın faydalarını toplayamazlar. İlk olarak, birden fazla kaynaktan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri toplayan, işleyen, analiz eden ve bakan sistemler oluşturmalıdırlar. Vaatlere yatırım yapmak veya AI ile gerçek değer yaratmak arasındaki fark, kararların güncellenmiş verilere dayandığına ve bunun için kanıtlanmış çözümler yoluyla eyleme geçirildiğine dair güvene sahip olmaktır.
AI için gerçek temel birden fazla boyuta sahiptir ve en önemli şey, verilerin gerçek zamanlı olarak kullanılabilmesidir. Eski veriler günümüz dünyasında yararlı değildir ve bu verilerin doğruluğu da çok önemlidir. Veriler yeterli kalitede değilse ve AI modellerini beslemeye hazır değilse, kötü sonuçlar elde edilecektir.
Son araştırmalar, iş liderlerinin yapay zeka ile ilgili beklentileri ile bugüne kadar gördükleri gerçek sonuçlar arasındaki bağlantıyı yansıtmaktadır. Bir IDC anketi, kuruluşların% 89'unun üretken AI'yı benimsemek için veri stratejilerini yenilemiş olsa da, sadece% 26'sının ölçekli çözümler uyguladığını ve kuruluşların% 80'inin AGHE'nin iş akışlarına yatırım yapmasına rağmen, sadece% 12'sinin altyapılarının otonom karar vermeyi destekleyebileceğine güvendiğini düşünüyor.
Verileri gerçek zamanlı olarak yutma, onlara anlam verme ve eğitimli akıllı ajanlar aracılığıyla onlara dayanarak kararlar verme yeteneği, kaybetmemek için gereklidir. Son 10 yılda, II. Covid, iklim krizi veya mevcut makroekonomik ortamın tarife etkisi durumları yeniden yapılandırır ve dakikalar daha da ithal eder.
Şahsen, zamanımın büyük bir kısmı müşterileri ve ihtiyaçlarını dinleyerek ve etik bileşen, çok kasıtlı olarak koruduğumuz bir şeydir, çünkü teknolojik ilerleme her zaman toplumun onu düzenleme yeteneğini aşar. Bunda hükümetler sonunda yetişmeye çalışırlar, ancak gerçek şu ki, özel sektör de bu sürecin bir kısmına sahiptir.
Sürdürülebilir sonuçlar elde etmek için gerçek bir sorundan başlamanın anahtar olduğunu düşünüyorum. AI'nın soyut vizyonuna odaklanmak yerine, önemli olan neyi çözmek istediğinizi belirlemektir. Gelecek hakkında konuşmaktan çok, AI'yı işlevselleştirmek ve onu işin günlük akışına götürmekle ilgilidir. Her şirketin ihtiyaçları geliştikçe tırmanabilecek bir AI ve çevik verilerin çözümü seçmek de önemlidir. Birçok kuruluş, AI'nın benzersiz bir çözüm olduğunu düşünme tuzağına girer, gerçekte işin her boyutuna uyarlanması, bağlamı iyi analiz etmesi ve gerçekten değer üreten AI türünü uygulamak zorunda kalır.
Bir yanıt yazın