AI ile Başlamadan Önce Başa Çıkmanız Gereken Zorluklar

Yapay Zeka ve arkasındaki teknoloji çılgın bir hızla büyüyor. Pazarlamacılar, büyük potansiyelini fark ettiler ve teknolojinin fırsatlarını tam olarak ortaya çıkarmak için çabalıyorlar. Bu konuda yapılan çok sayıda ilerleme var ve birçok kuruluş, derinlemesine veri analizi ve veri keşfi çözümleriyle yapay zeka dünyasının merkezinde yer aldı.

Io-Tahoe ile ortak olacağım için heyecanlıyım. Io-Tahoe, yapay zekanın komplikasyonlarını üstlenen ve bu muazzam başarıdan büyük bir şey elde etmeye çalışan birkaç kuruluştan biridir. Müşterilerine akıllı veri keşfi ve yapay zekaya dayalı katalog çözümleri sağlıyor ve müşterilerinin verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler almalarına yardımcı oluyorlar.

Yapay Zekanın Potansiyeli

Yapay Zekanın potansiyeli açıktır. Adobe, tüm kuruluşların yüzde 31'inin önümüzdeki 12 ay içinde yapay zeka kullanmaya başlamasını bekleyebileceklerini tahmin ediyor. Bu istatistik, operasyonlarını AI ve kitlelere sunduğu hizmetlere odaklayan her zamankinden daha fazla yeni girişimin olduğu gerçeğiyle destekleniyor.

Yenilikçi stratejiler izleyen kuruluşların yaklaşık yüzde 61'i, daha önce gözden kaçırmış olabilecekleri verilerden alıntılar yapmak için yapay zekaya yöneldi. İnovasyon, Yapay Zekanın bir özelliğidir ve bu ideolojiye inanan başlangıç ​​fikirleri, AI olan oksijen olmadan nadiren yaşayabilir.

Pazarlamacılar yalnızca yapay zekadan emin olmakla kalmıyor, tüketiciler de yapay zekanın engin potansiyelini kavramaya başlıyor. Tüketicilerin yaklaşık yüzde 38'i yapay zekanın müşteri hizmetlerini iyileştireceğine inanmaya başlıyor. Artan bu farkındalık ve popülerlikle, bu sayıların daha da artmasını bekleyebiliriz.

AI ile Başlamadan önceki Zorluklar

Kuruluşlar, büyük verinin dört V'si altında temellerini bulmakta zorlanıyorlar; Hacim, Çeşitlilik, Doğruluk ve Hız. Pazardaki analitik ve veri karar vericilerinin yüzde 38'inden fazlası, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veri havuzlarının 2017 yılında 1.000 TB artış sağladığını bildirdi.

Verilerin büyümesi ve kuruluşların veriden değer elde etmek için attıkları girişimler hızla artıyor. Burada, kuruluşların AI'dan tam değer elde etmek için üstesinden gelmeleri gereken çok sayıda zorluk yatmaktadır.

Bu komplikasyonlar şunlardır:

Kaliteli Veri Alma

Çıkarım araçlarınız ancak yanınızdaki veriler kadar iyi olacaktır. Makinelerinizi beslediğiniz veriler yapılandırılmış ve kusursuz değilse, bundan elde edilen çıkarım, kuruluşunuza zar zor fayda sağlayacaktır. Bu nedenle sürecin ilk adımı kaliteli verilere sahip olmaktır.

Verilerin kalitesine olan güven olmadan, AI girişimlerine devam edemezler. Bu, yapay zekada veri kalitesinin önemini ve ilgili paydaşların bakış açısını nasıl değiştirdiğini gösterir.

Pareto kavramı burada geçerlidir, çünkü veri bilimcileri zamanlarının neredeyse yüzde 80'ini verileri analize hazır hale getirmek ve ardından kalan yüzde 20'sini hazırlanan veriler üzerinde analiz yapmak için harcamak zorunda olduklarından. Nihai analiz için bu veri setlerinin oluşturulması, programın genel başarısının anahtarıdır, bu yüzden bilim adamlarının zamanlarını ayırmaları gerekir.

80/20 olgusu, bir veri bilimcisinin değerli zamanının yüzde 80'inin büyük miktarda veriyi bulmak, yeniden düzenlemek ve temizlemek için harcandığına inanan birçok çevrimiçi analist tarafından not edildi.

En İyi Yeteneği Elde Etmek

Kaliteli verilere sahip olduğunuzda, sektördeki en iyi yetenekleri işe almanın ve elde tutmanın önemini anlamanız gerekir. AI nispeten yeni olduğu için işgücü piyasası henüz olgunlaşmadı. Bu nedenle, doğru yetenek arayışınızda sabırlı olmalısınız.

Piyasadaki mevcut AI karar vericilerinin üçte ikisi, firmaları için doğru AI yeteneğini edinme konusunda mücadele ediyor. İşe alım yapıldığında, bu şirketlerin yüzde 83'ü ödüllü çalışanlarını elde tutmakta zorlanıyor. Firmaların yapay zeka sistemlerini idare etmek için geniş bir uzmanlığa ihtiyacı olduğundan, yetenek eksikliği açıkça tüm teknik kusurların ötesine geçiyor. Burada anlaşılan, geleneksel işe alım uygulamalarının zar zor uygulanabildiği ve kuruluşların başka seçenekler araması gerektiğidir.

Verilere Erişim

Ufukta artan veri düzenleme oranı ile, uygun önlemler alınmazsa, herhangi bir kuruluş yasanın yanlış tarafında olabilir. GDPR veya Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği, eyalet düzeyinde veriler için en gelişmiş ve güncel gizlilik politikalarından biridir. Bu tür politikalara uymak zorunludur, çünkü uyumsuzluk sizi zor durumda bırakabilir.

Güven ve Veri Şeffaflığı

Bir güven açığı var ve yapay zeka ve analitik pazarı zaman içinde herhangi bir azalma belirtisi göstermiyor. Piyasa çabucak büyüyüp gelişirken, bu güven açığı hala olduğu gibi duruyor ve herhangi bir düşüş belirtisi göstermiyor.

Yapay Zeka ile Başlamak için İzleyebileceğiniz Stratejiler

Yukarıda bahsettiğimiz komplikasyonlarla sizleri kesinlikle burada yarı yolda bırakmayacağız. Yaygın AI uygulaması için izleyebileceğiniz belirli stratejiler vardır. Bunlar şunları içerir:

Yapay Zeka Vizyonu Oluşturun

Yapay zeka kampanyalarından ne bekleyeceklerini bilen kuruluşlar, bu teknoloji hakkında hiçbir fikri olmayan ve sadece rekabetleri olduğu için dahil olan kuruluşlardan daha iyi ücret alıyor. Bir AI vizyonu, gelecek için bir hedefler listesi olarak da hareket edebilir, böylece daha önce planladığınız şeylerle nihai hedeflerinizi hesaplayabilirsiniz.

Müşteri Yolculuğu Odaklı Ekipler Oluşturun ve Yönetin

Yapay zekanın arkasındaki nihai hedef veya mega vizyon, müşteri deneyimini iyileştirmek ve tekliflerinize değer katmaktır. Bunu daha iyi yapmak için, yolculukları boyunca müşterileri takip eden ve yol boyunca deneyimlerini geliştiren müşteri yolculuğu odaklı ekipler oluşturabilirsiniz. Göreviniz sadece bir ekip oluşturmanın ötesine geçiyor, çünkü ilerlemelerini de izlemeniz gerekecek.

Veri Erişilebilirliği ve Kültürü

Tüm işletmelerin dörtte üçü veri odaklı olmak isterken, yalnızca yaklaşık yüzde 29'u analitiklerini ve verilerini aktif olarak içgörü oluşturmak için birleştirmede iyi olduklarını kabul edebilir. Sahip olduğunuz veriler, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmeniz için hazır değilse, kuruluşunuzu bu analiz etrafında birleştirin ve buna dayalı olarak iş kararları alın.

Erişilebilir veriler, iş kararlarına odaklanmanıza, hızlı bir şekilde ilerlemenize ve verilerin daha iyi kararlar almanıza ve daha iyi eylemler gerçekleştirmenize yardımcı olduğu bilinçli bir kültür oluşturmanıza olanak tanıdığından, kuruluşunuz için veri erişilebilirliği ve kültürü gereklidir.

Uçtan Uca Yapay Zeka Yaşam Döngüsü Yönetimi

Uçtan uca yapay zeka yaşam döngüsü yönetimi, verilerin çıkarılmasından eyleme dönüştürülebilir içgörü biçiminde sunulduğu ana kadarki yönetimiyle ilgilidir. Süreç, verilerin elde edilmesi, depolanması, yayılması, öğrenilmesi ve uygulanması gibi farklı aşamaları içerir. Uçtan uca yönetimi uygulayarak verilerinizin her zaman emin ellerde olmasını sağlayabilirsiniz.

AI, kuruluşunuz için eyleme geçirilebilir içgörüler üretmenin geleceğidir. Doğru araçlarla istediğiniz sonuçları elde edebilir ve ilk zorlukların üstesinden gelebilirsiniz.