Kurumunuzda Yapay Zeka
Birçok kuruluş, özellikle karar desteği sağlayan veri analitiği departmanlarında ad-hoc analiz yoluyla faydalı AI modellerini başarıyla üretmiştir. Önemli bir zorluk, ad-hoc analiz yoluyla üretilen modelleri almak ve söz konusu AI modellerinin daha geniş kuruluş tarafından kullanılmasını sağlamaktır. Tüm bir kuruluşun AI'den yararlanmasına izin veren işletmeler, önemli bir avantaj elde edecektir.
Bu makale, üretimleştirme yollarıyla bir AI'nin bir kuruluş içinde nasıl entegre edileceğini inceleyecektir.
Üretim Kullanımı İçin Uygun Bir AI Modeli Tanımlama
Üretim kullanımı için uygun bir yapay zeka veya makine öğrenimi modeli, değerli içgörüler üreten veya pratik bir sonuç veren herhangi bir modeldir. Bu tür modellerin veri bilim insanları tarafından sürekli olarak manuel olarak çalıştırılması gerektiğini varsayalım. Bu durumda, sürecin üretim hattına alınmamış ve yalnızca birkaç teknik çalışana erişilebilir olması ihtimali yüksektir.
Bir model, iş her zamanki gibi (BAU) süreçlerinde günlük olarak kullanıldığında üretime alınır. Bundan dolayı, ad-hoc olarak çalıştırılırsa, daha geniş kuruluşun erişimine açık olmaz.
AI'nin İş Her Zamanki Gibi (BAU) Süreçlerine Entegrasyonu
Yapay zeka, makine öğrenimi ve hatta daha eski istatistik tabanlı modellerle uzun süredir devam eden bir sorun, bir kuruluş içindeki çok az kişinin bunlara erişebilmesidir. Bunun birden fazla nedeni vardır, ancak en yaygın olanı, bu tür modelleri kullanmak için aşılması gereken teknik bariyer ve bu tür modelleri çalıştırmak için gerekli bilgi işlem kurulumudur.
Web tarayıcısının ortaya çıkması ve tarayıcıya yerleştirilen sürekli işlevsellik ile, yalnızca bir web tarayıcısına erişimi olması koşuluyla modeli kullanması gerekebilecek kullanıcılara bu tür yetenekler sağlamak mümkündür. Bunun nedeni, gerekli bilgi işlem kurulumunun uzak bir sunucu içinde soyutlanabilmesi ve modelin nasıl çalıştırılacağı ve etkileşim kurulacağına dair bir kullanıcı arayüzünün görüntülenebilmesidir. Böylece, bu durum geleceğe yönelik olarak yalnızca yapay zekanın değil, teknik yeteneklerden bağımsız olarak çok daha fazla bilgi işlem işlevinin daha fazla bireye sunulmasına olanak tanıyacaktır.
AI Modellerinin AI Sistemlerine Üretim Ortamına Aktarımı
Yapay zeka sistemi, istenen sonucu elde etmek için bir AI modeli veya birden fazla AI modeli kullanan bir sistemdir. Yönetim, AI çalıştırabilmeyi AI yeteneklerine sahip olmak olarak değerlendirme eğiliminde olduğundan, birçok kuruluş için ikisi arasındaki fark açık değildir. AI'nin iyi bir yönetişim altında hareket etmesini sağlamak için düzgün bir şekilde mimarilendirilmiş ve mühendislikle oluşturulmuş bir sistem gereklidir.
İkisi arasındaki ayrımı tanımlamanın kolay bir yolu, her süreç aşamasının arkasındaki işlevleri incelemektir. Bilgisayar Bilimcileri AI tekniklerini geliştirir. Veri bilimcileri AI tekniklerini kullanır ve bunları kuruluş içindeki problemlere uygular ve sağlam bir model verildiğinde, Yazılım Mühendisleri daha sonra hem AI tekniklerini hem de bunların nasıl uygulandığını kullanan sağlam sistemler inşa eder.
Modern dönemde, yazılım mühendisliği tipik olarak, bu tür AI'yi arka uç süreçleri aracılığıyla kullanan ve zengin bir kullanıcı arayüzüne sahip, kullanıcı dostu bir ön uç sunan web yazılımları geliştirecektir. Böylece, bu kullanıcıların teknik uzmanlık gerektirmeden bir veri bilimci gibi yapay zekayı kullanmasına olanak tanır. Geleceğe doğru ilerlerken, bu durum önemlidir çünkü AI, onlara erişimi olanlara sağladığı büyük avantaj göz önüne alındığında demokratikleştirilmesi gereken bir teknolojidir.
AI ve Bulut'tan Yararlanma
Yapay Zeka modelleri genellikle araştırma alanı içinde çok yaygın olan süper bilgisayarlarda çalışma eğilimindedir. Birçok farklı proje hesaplama zamanı için rekabet ettiğinden, süper bilgisayarlara erişim maliyetlidir ve zordur. Bir alternatif, alternatif olarak dağıtık bulut bilişimin gücünden yararlanmaktır.
Bulut bilişim, talep üzerine hesaplama gücü ve depolama sağlar ve ayrıca dinamik olarak ölçeklendirilebilir. Avantajı, kuruluşların bu altyapıyı kurmak ve sürdürmek için ağır yatırımlar yapmasının gerekmemesidir. Geçmişte kuruluşların yapay zekaya erişimini engelleyen bir durum, geniş hesaplama gücü ve depolamaya erişimdi. Bu kaynaklara erişimin daha kolay hale gelmesiyle, kuruluşların yapay zekadan yararlanması artık pratiktir.
Kurumlar mevcut eski altyapıyı ve sistemleri buluta taşıdıkça ve bulut öncelikli bir strateji benimsedikçe, stratejik karar vericilerin bulut altyapısının başka nerede yardımcı olabileceğini keşfetmeleri mantıklı olacaktır. Gelecekteki yetenekler keşfedilirken yapay zeka tartışma konuları arasında yer alacaktır.
AI Sonuçlarını Daha Geniş Kuruma Sunma ve Görüntüleme
Yapay zeka modelleri ve sistemleri, bir bireyin yorumlamasını ve harekete geçmesini gerektiren sonuçlar üretir. Gelecekte, yapay zeka sistemleri ayrıca alınacak önlemleri önerebilir. Ancak mevcut durumda nasıl ilerleneceğine karar vermek hâlâ büyük ölçüde karar vericilere kalmıştır.
Tableau ve Power BI dahil olmak üzere iş zekası raporlama paketleri ve veri analitiği panoları kullanmak gibi mevcut veri sunumu ve görselleştirme teknikleri kullanılmaya ve genişletilmeye devam edecektir. Ayrıca, insanların AI sonuçlarını anlamlandırmasını sağlamak için, kendi kendini organize eden haritalarda (SOM) görüldüğü gibi özel görselleştirmeler de geliştirilmeye devam edilecektir.
Yapay Zeka sistemlerinin bir bireyin anlayabileceğinden çok daha fazla değişkeni işleyebildiği göz önüne alındığında, bu tür çıktıların bir kişi için kapsamlı olması ve bu tür sonuçların ve bunlarla ilişkili çıkarımların anlaşılması esastır.
AI'yi Yorumlamak ve AI Sonuçlarından Yararlanmak
Yapay zeka sistemleri veya herhangi bir sistem tipik olarak çıktılar üretir. Sonuçların karmaşıklığı göz önüne alındığında, yanlış yorumlanmamaları veya veriler içindeki önyargılara maruz kalmamaları gerekir. AI'nin yalnızca öğrendiği veriler önyargılı veya sınırlı özellik kümeleri içerdiğinden dolayı undue önyargı ile rapor verdiği birçok örnek olmuştur.
AI sonuçlarını kullanan kuruluşlar, dengeli bir perspektif sağlamak amacıyla yorumu, söz konusu alan içinde çalışan konu uzmanlarının alanıyla sınırlamalıdır. Böyle bir yaklaşımı benimsemek, AI sonuçlarının sağlam ve eksiksiz olmasına yardımcı olacaktır. Ayrıca, AI sonuçlarına dayanılarak alınan eylem kapsamını dikkate almanın da önemli olduğunu düşünüyoruz ve AI eylemlerinin güvenli olmasını sağlamak için sınırlı ve dar bir alan içinde olmalıdır.
Telemus AI™'ın kuruluşunuza nasıl entegre edilebileceği konusunda ücretsiz bir danışmanlık için bugün bizimle iletişime geçin.
