YZ uygulamaları, bu bölümlerde keşfedeceğiniz gibi, birden fazla sektörü/sektörü, iş birimini/departmanı ve kullanıcıyı kapsamaktadır. Öğrenme algoritmaları ve görselleştirmenin hedeflenen uygulamalarında değer olsa da, YZ'nin en büyük etkisi, onu temel ve temel bir yetenek olarak ele alarak ve YZ'nin işinizin veya kuruluşunuzun herhangi bir bölümünü dönüştürebileceğini kabul ederek gerçekleştirilebilir.
Şu anda yapay zekayı kullanma yolculuğunda olan birçok işletme bunu B2B, B2C ve eşler arası müşteri bağlamlarında yapıyor. E-ticaret, perakende, bankacılık, sigorta, kamu, sağlık, üretim, akıllı şehirler, savunma ve inşaat/emlak gibi çok çeşitli dikey sektörler, yapay zekayı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üzerinde kullanarak aşağıdaki alanlarda optimize etmek ve yeni değer yaratmak için kullanmaktadır
Müşteri bağlılığı ve mutluluğu
Pazarlama ve Satış
Tedarik zinciri ve operasyonlar
Finans ve muhasebe
Yönetmelikler, uyum ve risk yönetimi
Ürün geliştirme ve fiyatlandırma
Yetenek kazanımı ve insan kaynakları yönetimi
Operasyonlar
Daha ayrıntılı/özelleştirilmiş alt alanlar ve süreçler
Müşteri hizmetleri: Yapay zeka destekli sohbet botları artık müşteri hizmeti departmanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır ve müşterilere 7/24 destek sağlamaktadır. Bu sohbet botları basit soruları yanıtlayabilir, sorunları çözebilir ve hatta ürünleri satma konusunda yardımcı olabilir.
Dolandırıcılık tespiti: Yapay zeka, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve perakende gibi çeşitli sektörlerde dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli algoritmalar, dolandırıcılığa işaret eden desenleri tespit etmek için büyük miktarda veriyi analiz edebilir.
Risk değerlendirmesi: Yapay zeka, kredi skorlaması, sigorta değerlendirmesi ve siber güvenlik gibi çeşitli alanlarda risk değerlendirmesi yapmak için kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli modeller, müşterinin finansal geçmişi veya bir şirketin IT güvenlik durumu gibi riski işaret edebilecek faktörleri belirlemek için veriyi analiz edebilir.
Ürün geliştirme: Yapay zeka, yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kullanılmaktadır. Örneğin, yapay zeka destekli araçlar müşteri verilerini analiz etmek için kullanılabilir ve yeni ürün fırsatlarını veya ürün tasarımlarını test etmek ve optimize etmek için kullanılabilir.
Operasyonlar: Yapay zeka, üretim, lojistik ve tedarik zinciri yönetimi gibi çeşitli alanlarda operasyonel verimliliği artırmak için kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli araçlar üretim programlarını optimize etmek, görevleri otomatikleştirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılabilir.
Beklentiler ve yetenek mevcudiyeti arttıkça ve son 150 yılı aşkın süredir diğer ölçekli teknoloji yeniliklerinde gördüğümüz gibi yapay zeka bir meta haline geldikçe ve demokratikleştikçe, yapay zeka uygulamalarının ticari işletmelerde, hükümetlerde ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarda büyümeye devam edeceğinden eminiz.
PRATİKTE DİKKAT EDİLECEK HUSUSLAR
Teknoloji bir boşlukta var olmaz ve yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlamak veya en azından yapay zeka doğru bağlamda kullanılmadığında ortaya çıkacak zorlukları ve hayal kırıklığını azaltmak için bu gerçeğin kabul edilmesi gerekir.
YZ ile başarı, şirket yönetim kurullarının, yöneticilerin ve değişim liderlerinin, iç görüleri ve yeni YZ odaklı iş akışlarını dahil etmeye hazır olma ve olgunluk durumunun kuruluşunuzda kültürel, teknik ve süreç boyutları arasında farklılık göstereceğini kabul etmelerini gerektirir. İşgücü de dahil olmak üzere departman veya kuruluş genelinde katılımın sağlanması, kullanım durumlarının, maliyet-fayda analizlerinin ve değer yaratmanın belirlenmesi ve önceliklendirilmesi ihtiyacı kadar önemlidir.
Bilinmeyen: Katil Robotlar (Yeni Netflix Belgeseli en çok askeri olmak üzere değişik sektörlerde AI kullanımını ele alıyor)
Kuruluşunuzda bu konuda bir örnek yoksa veya bebek adımları atıyorsanız, ekipler kurmadan, maliyetli yetenekleri işe almadan veya bir makine öğrenimi (ML) veya analitik ürününe yatırım yapmadan önce yapay zeka stratejinizi tanımlamanız çok önemlidir. Ayrıca, stratejinizi pazar analizleri ve müşteri görüşmeleriyle (mümkün olduğunda) doğrulamanızı ve taktiksel başarılardan ve yapay zekanın iş süreçlerinde ve iş akışı çözümlerinde operasyonel hale getirilmesinden öğrendikçe bu stratejinin değişmesine hazırlıklı olmanızı öneririz.
YZ teknolojilerinin mevcut durumu, insanlar tarafından oluşturulan veya girilen ya da insan tarafından tasarlanmış sistemler tarafından üretilen (örneğin IoT veya otomasyon durumunda) verilere dayanmakta ve bu verilerden yararlanmaktadır. Veriler bazı durumlarda yetersiz olabilir, uygun veri doğruluğuna sahip olmayabilir veya YZ uygulamasının amaçlanan sonuçları üretmesi için gerekli verileri elde etmek üzere iş süreci değişiklikleri gerektirebilir. İmputasyonlar, ekstrapolasyonlar ve mevcut olanlarla en iyisini denemek gibi teknikler seçenekler olsa da, veri ve YZ arasındaki ilişki GIGO'nun (Garbage in, Garbage Out) temel ilkesini takip eder.
YZ'yi eski teknolojilerinizin geri kalanından ayırmak zaman zaman gereklidir - yeni bir YZ uygulaması kendi başına (örneğin, Tahmine Dayalı Analitik) veya yeni bir uygulama veya dijital dönüşüm stratejisi ile birlikte değer katabilir. Bununla birlikte, YZ'deki en son gelişmeleri tasarlama/dağıtma ve bunları en düşük ortak teknoloji paydasına (elektronik tablolar, belgeler ve eski sistemler) uygulama becerinizin, yaygın bir yenileme, büyük yatırımlar veya gereksiz kesintiler gerektirmeden kullanıcılarla bulundukları yerde başarılı bir şekilde buluşmanıza ve onlara değer katmanıza olanak tanıdığını göreceksiniz.
Ayrıca, özellikle "siyah kuğular" ya da "hiç yaşanmamış olaylar" gibi, büyük çaplı bir olayın emsalinin olmadığı ya da çok az olduğu ve eldeki verilerin seyrek olduğu, hızla değiştiği ya da gelecekteki performansın güvenilir bir göstergesi olmadığı durumlar da olabilir. İş dünyasının COVID-19 ile keşfettiği gibi, altta yatan zorluklar, birçok durumda yardımcı olabilse de, yalnızca yapay zeka ile kapatılamaz. Karar vericilerin, yapay zekanın bugünü veya geleceği her zaman yüksek derecede güven veya doğrulukla tahmin edemeyeceğini anlamaları, neyin normal neyin anormallik olduğunu anlamaları ve yapay zekayı ne zaman insan deneyimiyle destekleyeceklerini bilmeleri önemlidir.
Kurumsal bir stratejiyle işe başlamaya benzer şekilde, doğru iş vakasının oluşturulması ve iş/işlevsel gereksinimlerin belgelenmesi, yöneticiler ve orta düzey yöneticiler için personel bulma, çözüm üretme ve harcama yoluna girmeden önce önemlidir. Başka bir dikey sektörde, hatta bir rakipte işe yarayan bir çözüm, benzersiz kurumsal ihtiyaçlarınız, kültürünüz ve durumunuz göz önüne alındığında sizin için en uygun çözüm olmayabilir. Yüksek etkili yapay zeka çözümlerine evet deme konusunda hevesli olun ve fırsatlara karşı açık fikirli olun. Aynı şekilde, yapay zekanın gerekli olmadığı belirli bir kullanım durumuna veya iş çözümüne -daha etkili olanlar lehine- hayır demeye de açık olun. Bir tedarikçinin veya silo halindeki bir iç teknoloji ekibinin kendi iyiliği için bir çözüm geliştirmesi ve dağıtmasının cazibesine kapılmayın; liderler olarak, genellikle Büyük Patlama değil, bireysel başarı hikayelerinin birikmiş bir yolculuğu olan uzun vadeli başarıları sağlamak bizim sorumluluğumuzdur.
Atom bombası gibi.
-WARREN BUFFETT
Son olarak, YZ'nin amaçlanan kullanımları, denenmiş ve test edilmiş en iyi uygulamalara (ilerleyen kısımlarda ele alacağız) ve etik hususlara uygun olmalıdır.
Sorumlu YZ ve Açıklanabilir YZ,