P
Proomp
Ziyaretçi
Yapay Zekayı İşlevsel Kılmanın Faydaları ve Zorlukları
Yapay zekanın değerini kanıtlayan çok sayıda başarı öyküsü var. Geleneksel iş süreçlerine ve uygulamalarına makine öğrenimi ve bilişsel etkileşimler ekleyen şirketler, kullanıcı deneyimini büyük ölçüde iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir.
Ancak bazı engeller var. Çok az şirket çeşitli nedenlerle yapay zekayı geniş ölçekte devreye aldı. Örneğin bulut bilişim kullanmıyorlarsa yapay zeka projeleri genellikle sayısal açısından pahalıdır. Yapay zekanın ne zaman, nerede dahil edileceğini ve ne zaman üçüncü bir tarafa yöneltilmesi gerektiğini bilmek, bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olur.
Yapay Zeka Başarı Hikayeleri
Yapay zeka, bazı önemli başarı hikayelerinin arkasındaki itici faktördür:
- Harvard Business Review'a göre Associated Press, kısa kazanç haberlerini otomatik olarak yazmak için yapay zekayı eğiterek 12 kat daha fazla hikaye üretti. Bu çaba, gazetecilerini daha derin yazılar yazma konusunda özgürleştirdi.
- Mount Sinai'deki Icahn Tıp Okulu tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir araç olan Deep Patient, doktorların yüksek riskli hastaları, hastalara teşhis bile konmadan önce belirlemesine olanak tanır. Bu araç, insideBIGDATA'ya göre, başlangıçtan bir yıl öncesine kadar yaklaşık 80 hastalığı tahmin etmek için bir hastanın tıbbi geçmişini analiz eder.
Kullanıma Hazır Yapay Zeka
Yapay zeka destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla şirketin yapay zekadan daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede yararlanabileceği anlamına geliyor. Kullanıma hazır yapay zeka, yerleşik yapay zeka yeteneklerine sahip olan veya algoritmik karar verme sürecini otomatikleştiren çözümler, araçlar ve yazılımları ifade eder.
Kullanıma hazır yapay zeka, makine öğrenimini kullanarak kendi kendini iyileştiren otonom veri tabanlarından, görüntü tanıma ve metin analizi gibi zorlukları çözmek için çeşitli veri kümelerine uygulanabilen önceden oluşturulmuş modellere kadar her şey olabilir. Şirketlerin daha hızlı değer elde etmelerine, üretkenliği artırmalarına, maliyetleri düşürmelerine ve müşterilerle ilişkilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.
Yapay Zekanın Tam Potansiyelini Gerçekleştirmenin Önündeki Engeller
Yapay zekanın vaadine rağmen birçok şirket makine öğrenimi ve diğer yapay zeka işlevlerinin tam potansiyelini gerçekleştirmiyor. Peki ya neden? İronik olarak, sorunun büyük ölçüde insanlar olduğu ortaya çıktı. Verimsiz iş akışları, şirketleri yapay zeka uygulamalarının tam değerini almaktan alıkoyabilir.
Örneğin veri bilimcileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için ihtiyaç duydukları kaynakları ve verileri elde etmede zorluklarla karşılaşabilirler, takım arkadaşlarıyla işbirliği yapmakta zorlanabilirler. Ek olarak yönetmeleri gereken birçok farklı açık kaynak aracı varken, uygulama geliştiricilerinin bazen, uygulamalarına yerleştirmeden önce veri bilimcilerinin geliştirdiği modelleri tamamen yeniden kodlamaları gerekir.
Artan açık kaynaklı yapay zeka araçları listesiyle BT (bilişim teknolojisi), çalışma ortamlarını sürekli güncelleyerek veri bilimi ekiplerini desteklemek için daha fazla zaman harcıyor. Bu sorun, veri bilimi ekiplerinin nasıl çalışmayı sevdiğine ilişkin sınırlı standardizasyon ile daha da karmaşık hale geliyor.
Sonuç olarak, yapay zekanın başarılı olması için gereken işbirlikçi ve entegre ekosistemi oluşturmak için yeterli sponsorluk ve kaynağa ulaşamazlar.
Yapay Zeka (AI) Nedir? #1'i okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Yapay Zeka (AI) Nedir? #2'yi okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Son düzenleme:
