Yapay zeka hazır hayatlarımızda önemli ve her yerde mevcut bir varlık haline gelmek. Muazzam bir potansiyel değeri var ama anlamadığımız bir teknolojiye anlamlı bir katkıda bulunamayız.
Bir kullanıcı yeni bir teknoloji satın almaya karar verdiğinde, bu teknolojinin gelecekte neler yapabileceğiyle pek ilgilenmez. Potansiyel bir kullanıcının, bir çözümün bugün kendisi için ne yapacağını, mevcut teknoloji yığınıyla nasıl etkileşime gireceğini ve bu çözümün mevcut yinelemesinin işlerine nasıl sürekli değer sağlayacağını anlaması gerekir.
Ancak bu, görünüşte gün geçtikçe değişen, yeni ortaya çıkan bir alan olduğundan, bu potansiyel kullanıcıların hangi soruları sormaları gerektiğini veya ürünleri yaşam döngülerinin bu kadar erken bir döneminde nasıl değerlendireceklerini bilmeleri zor olabilir.
Bunu aklımda tutarak, yapay zeka tabanlı bir çözümü potansiyel bir müşteri (dilerseniz kurumsal alıcı puan kartı) olarak değerlendirmek için üst düzey bir kılavuz hazırladım. Yapay zekayı değerlendirirken aşağıdaki soruları göz önünde bulundurun.
Çözüm bir iş sorununu çözüyor mu ve inşaatçılar bu sorunu gerçekten anlıyor mu?
Örneğin sohbet robotları, bireysel üretkenliği artırmaya yardımcı olan çok özel bir işlevi yerine getirir. Peki çözüm 100 ya da 1000 kişi tarafından etkili bir şekilde kullanılacak noktaya ölçeklenebilir mi?
Kurumsal yazılım dağıtımının temelleri hala geçerlidir; müşteri başarısı, değişiklik yönetimi ve araç içinde yenilik yapma yeteneği, işletmeye sürekli değer sunmanın temel gereksinimleridir. Yapay zekayı artımlı bir çözüm olarak düşünmeyin; bunu deneyiminizden acı veren bir noktayı tamamen ortadan kaldıran küçük bir sihir parçası olarak düşünün.
Ancak bir şeyi kelimenin tam anlamıyla özerk hale getirerek ortadan kaldırabilirseniz, bu yalnızca sihir gibi hissettirecektir; bu da iş sorununu gerçekten anlamaya bağlıdır.
Güvenlik yığını neye benziyor?
Yapay zekayla ilgili veri güvenliği etkileri bir sonraki seviyededir ve alıştığımız gereksinimlerin çok ötesindedir. Kendi kurumsal standartlarınızı karşılayan veya aşan yerleşik güvenlik önlemlerine ihtiyacınız var.
Yapay zeka tabanlı bir çözümü potansiyel bir müşteri (dilerseniz kurumsal alıcı puan kartı) olarak değerlendirmeye yönelik üst düzey bir kılavuzu burada bulabilirsiniz.
Günümüzde veri, uyumluluk ve güvenlik her yazılım için hayati öneme sahiptir ve yapay zeka çözümleri için daha da önemlidir. Bunun iki nedeni var: Her şeyden önce, makine öğrenimi modelleri çok büyük miktarda veriyle çalışır ve bu veriler stratejik dikkatle ele alınmazsa affetmez bir deneyim olabilir.
Herhangi bir yapay zeka tabanlı çözümde, amacı ne olursa olsun, amaç büyük bir etki yaratmaktır. Dolayısıyla çözümü deneyimleyen kitle de geniş olacaktır. Bu geniş kullanıcı gruplarının oluşturduğu verilerden yararlanma şekliniz ve kullandığınız veri türü, söz konusu verileri güvende tutmak açısından çok önemlidir.
İkinci olarak, kullandığınız çözüm ne olursa olsun, makine öğrenimi modellerini zaman içinde sürekli olarak eğitmek için bu verilerin kontrolünü elinizde tutmanıza olanak sağladığından emin olmanız gerekir. Bu sadece daha iyi bir deneyim yaratmakla ilgili değil; aynı zamanda verilerinizin ortamınızdan ayrılmamasını sağlamakla da ilgilidir.
Verileri nasıl koruyor ve yönetiyorsunuz, kimlerin erişimi var ve güvenliğini nasıl sağlıyorsunuz? Yapay zekanın etik kullanımı zaten gündemde olan bir konu ve yakında çıkacak düzenlemelerle de gündemde olmaya devam edecek. Dağıttığınız herhangi bir yapay zeka çözümünün, bu dinamiğin doğası gereği anlaşılmasıyla oluşturulmuş olması gerekir.
Ürün gerçekten zaman içinde gelişebilecek bir şey mi?
ML modelleri yaşlandıkça sürüklenmeye ve yanlış sonuçlara varmaya başlarlar. Örneğin, ChatGPT3 yalnızca Kasım 2021’e kadar olan verileri aldı, bu da bu tarihten sonra meydana gelen hiçbir olayı anlamlandıramadığı anlamına geliyor.
Kurumsal yapay zeka çözümleri, yeni ve değerli verilere ayak uydurabilmek için zaman içindeki değişime göre optimize edilmelidir. Finans dünyasında, yeni mevzuatla birlikte değişen belirli bir düzenlemeyi tespit etmek için bir model eğitilmiş olabilir.
Bir güvenlik sağlayıcısı, modelini belirli bir tehdidi tespit edecek şekilde eğitebilir, ancak daha sonra yeni bir saldırı vektörü ortaya çıkar. Zaman içinde doğru sonuçların korunması için bu değişiklikler nasıl yansıtılıyor? Bir yapay zeka çözümü satın alırken satıcıya modellerini nasıl güncel tuttuğunu ve genel olarak model sapması hakkında ne düşündüğünü sorun.