4 AI'nın benimsenmesinde başlıca engeller

Yapay zeka ve makine öğrenimi etrafındaki tüm hype ile, her işletmenin kendi özel AI uygulamalarını geliştirmeye başladığını düşünürdünüz. Sonuçta, veri dağlarında oturan işletmelerle, onlarca yıllık müşteri, sözleşme, çalışan ve IP bilgisinden daha fazla değer elde etmek istemezler mi? Elbette işletmeler bunu yapmak istiyor. En büyük şirketlerin bazıları ya zaten uygulamaya koyuyor ya da stratejik olarak yapay zekayı planlıyorlar ve Tractica’nın bu son araştırması, küresel AI yazılım gelirinin 2018’de 10.1 milyar dolardan 2025 yılına kadar 126 milyar dolara çıkması bekleniyor.

Arzu varsa, teknoloji mevcut ve gelişen bir pazar var, o zaman tüm kuruluşların iş için kendi AI uygulamalarını oluşturmasını engelleyen nedir? Aşağıdakiler, şu anda işletmeleri engelleyen yapay zekâ benimsenmesinin önündeki en önemli engellerdir.

1. AI korkusu

Terminatörlerin ofise sızma korkusu bir adım olsa da , AI’nın gerçek korkusu otomasyon nedeniyle büyük iş kayıpları ve işsizliktir. Bu, teknoloji ilerledikçe dünyanın aşamalı olarak ele alması gereken ciddi bir konudur. Şu anda kullanılan otomasyon, e-posta hatırlatıcıları, veri çıkarma ve giriş, e-tabloları güncelleme ve diğer yönetim işleri gibi tekrarlayan görevlere odaklanmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenimi ile birlikte, kaçaklar, sözleşme yöneticileri ve diğerleri, sözleşmeleri ve diğer belgeler üzerinde anında veri analizi alır, bu da verimliliği artırır ve doğrudan müşterilerle ilgilenmek için daha fazla zaman verir.

Artık yöneticilerin ve diğer iş liderlerinin tüm talepleri, sözleşmeleri, satıcıları, uygunluğu ve diğer sorumlulukları manuel olarak yönetmesi neredeyse imkansızdır. Yapay zeka ve otomasyon, çalışanlara zaman kazandırmak için günümüzün külfetli iş yükünü tamamlar ve işlerini onlar için yapmak ve harcanabilir yapmak yerine, AI, iş günlerini daha verimli ve etkili hale getirir. Doğru yapıldığında, sonuçta daha mutlu çalışanlar ve daha sağlıklı bir sonuç elde edilir.

2. Veri dağları

Diğer bir engel de, şirketlerin son birkaç on yıl veya daha fazla sürede topladığı büyük miktardaki veri. Nereden başlıyorsun? Bununla ne yapabilirsiniz? Düzenlemeleri nasıl güvenli ve uyumlu tutarsınız? Buradaki çözüm, her işletme değerli tahmin analizi oluşturmak için eldeki verileri kullanabileceğinden, eylemsizliğe kapılmamaktır. İyi haber ne kadar fazla veri olursa, yapay zeka o kadar iyi eğitilir. Güvenlik açısından ise, tek bir güvenli sistemde tutulan veriler her zaman birkaç makineye dağılmış veya dosya dolaplarında depolanan verilerden daha güvenlidir.

3. Doğru algoritmayı seçme

Yapay zeka geliştirmede önemli bir adım olmakla birlikte, yapay zeka stratejisi oluşturmanın başlangıç ​​aşamalarında atılacak bir adım değildir. Şirket yapay zekasını tamamen şirket içinde geliştirmedikçe, bu muhtemelen bir AI yazılım sağlayıcısı tarafından verilecek bir karardır. İster kullanıma hazır bir AI aracı ister özel olarak oluşturulmuş bir AI uygulaması olsun, işletmeler artık AI’ı istedikleri kadar çok veya az özelleştirme ile uygulayabilir.

4. Veri bilimcilerinin yetersizliği

Bu, AI yazılımının geleceği için büyük bir konudur ve sorunun nasıl çözüleceğine dair birçok fikir vardır . Şirketler makine öğrenimini ve yapay zekayı kullanma çabalarını hızlandırırken, veri bilimi başarılı bir stratejinin önemli bir unsuru haline geliyor. Ancak herhangi bir yazılımı uygularken en önemli adımlar, yazılımın çözeceği iş ihtiyaçlarını belirlemek ve daha sonra bu ihtiyaçları karşılamaktır. Veri bilimi, ham verileri işletme değerine dönüştürmede önemli bir rol oynar, ancak verilerin zaten eğitildiğini bilen mevcut çalışanlar, danışmanlar kullanılabilir ve bu çalışmayı satıcılara dış kaynak olarak kullanmak yaygınlaşmaktadır.

Buluta girin

Bulutun bize SaaS’ı getirmesi gibi, Google ve Amazon da bize Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) aracılığıyla neler olduğunu göstermeye başlıyor. Bu makale potansiyeli yıkıyor , ancak bu yeni hizmet modeli daha fazla KOBİ’ye yapay zeka ve makine öğreniminin gücünü kendi endüstrilerinde ve kullanım durumlarında kullanma seçeneği sunacak. Ekibin, stratejinin, kodlamanın, veri eğitiminin ve diğer adımların gelişimini ortadan kaldırarak AIaaS, AI’nın benimsenmesi için en önemli engel olan maliyete hitap eder.

İşletmeler AI’yı proje veya sözleşme yönetimi yazılımını bir SaaS sağlayıcısıyla kullandıkları gibi kullanabilirse, AI için engeller iyice düşecek ve sözleşme yönetimi gibi belirli kullanım durumları için önceden oluşturulmuş daha fazla AI uygulaması görmeye başlayacağız , yasal işlemler, ITSM ve daha fazlası. Kodsuz AI uygulamalarının yükselmesiyle, işletmeler artık kuruluş için minimum risk ve maliyetle gerçekten çevik AI yazılımlarını uygulayabilirler.

İletişim için İlgili Yöneticilerimiz

Bir önceki yazımız olan Agiloft BT dışı işletme kullanıcılarına kodsuz olarak nasıl güç sağlar? başlıklı makalemizi de okumanızı öneririz.

Bir önceki yazımız olan Agiloft BT dışı işletme kullanıcılarına kodsuz olarak nasıl güç sağlar? başlıklı makalemizi de okumanızı öneririz.