İlaç keşfinden otonom ulaşıma kadar yapay zeka için birçok heyecan verici kullanım örneği var. Ancak bugüne kadar AI teknolojilerinden en fazla faydayı görenler, operasyonlarını ve kalite güvencesini otomatikleştiren, daha hızlı uygulama geliştirme, daha fazla ağ optimizasyonu ve manuel görevleri ortadan kaldırarak teknoloji uzmanlarının kendisidir.
Bu, bir güncel araştırma IBM’in Watson Grubu tarafından görevlendirilen dünya çapında 7.502 BT yöneticisi ve profesyoneli arasında gerçekleştirildi. Genel olarak, şirketlerin %35’i işlerinde yapay zeka kullandığını bildiriyor, bu oran bir yıl önce %31’di ve %42’si teknolojiyi araştırıyor. Yapay zeka, sanal asistanlar gibi kullanıma hazır çözümler aracılığıyla uygulanır ve BT süreçleri de dahil olmak üzere mevcut iş operasyonlarına entegre edilir.
Tabii ki ironi, yapay zeka destekli uygulamalar ve sistemler oluşturmakla görevlendirilen kişilerin – BT ekiplerinin – çabalarını desteklemek için en çok yapay zekaya ihtiyaç duymasıdır. Yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanması işleri çok daha karmaşık hale getirdiği ve daha yüksek düzeyde otomasyon gerektirdiği için bu tamamen şaşırtıcı değil.
İşçi açığına çare
Kuruluşların yaklaşık yarısı, maliyet tasarrufu ve verimlilik (%54), BT veya ağ performansı iyileştirmeleri (%53) ve daha iyi müşteri deneyimleri (%48) dahil olmak üzere BT, iş veya ağ süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zeka kullanmanın faydalarını görüyor.
Ayrıca BT uzmanlarının %30’u, kuruluşlarının çalışanlarının yeni yapay zeka ve otomasyon yazılımları ve araçlarıyla, özellikle BT gibi alanlarda – beceri eksikliklerinin yaygın olduğu alanlarda – zamandan tasarruf ettiğini söylüyor. Yapay zeka, örneğin vasıflı işçiler için görevleri otomatikleştirerek veya yapay zeka destekli öğrenme veya çalışan katılımını kullanarak kuruluşların beceri eksikliklerini gidermelerine yardımcı olur.
Yapay zekanın en gelişmiş şekilde benimsenmesi, BT operasyonları, güvenlik ve tehdit algılama ve iş süreci otomasyonu gibi alanlarda gerçekleşiyor. Şirketlerin üçte biri, kaynak tahsisini daha verimli hale getirirken uygulama performansını korumaya yardımcı olan BT süreçlerini (AIOps) otomatikleştirmek için zaten AI kullanıyor. Büyük kuruluşlardaki BT uzmanlarının çoğu, küçük işletmelerdeki yalnızca %40’a kıyasla, BT operasyonlarının (ITOps) verimliliğini (%54) artırmak için bunu kullanır.
Özetle, AI için kullanım durumları şunlardır:
- BT operasyonlarının otomasyonu %32;
- BT veya yazılım varlık yönetimi otomasyonu %32;
- Faaliyet izleme %29;
- Müşteri hizmetleri deneyimlerinin otomasyonu %28;
- İş akışlarının otomasyonu %27;
- Gerçek zamanlı envanter yönetimi %26;
- 5G hizmetleri 25;
- Tedarik zinciri verimliliği ve esnekliği %24.
AI’nın maliyeti
Yapay zekanın işletmeler tarafından başarılı bir şekilde benimsenmesinin önündeki en büyük engeller şunlardır: sınırlı yapay zeka becerileri, uzmanlığı veya bilgisi (%34), fiyatın çok yüksek olması (%29), model geliştirmek için araç veya platform eksikliği (%25), çok karmaşık veya zor projeler entegre etmek ve ölçeklendirmek (%24) ve aşırı veri karmaşıklığı (%24).
AI şeffaflığı da bir endişe kaynağıdır. Beş katılımcıdan dördü, yapay zekalarının işleri için önemli olan bir karara nasıl ulaştığını açıklayabildiğini belirtiyor. Şu anda BT uzmanları tarafından alınan önlemler arasında, veri gizliliğinin korunması, yapay zekalarının güvenilir ve hesap verebilir olmasını sağlamak için aldıkları önlemdir. BT uzmanlarının çoğu, şirketlerinin AI, BI ve analitik sistemlerini güçlendirmek için 20’den fazla farklı veri kaynağından yararlandığını bildiriyor.
Kaynak : ZDNet.com