Üretken yapay zeka, 2023 yılında Fransız şirketlerinin Veri departmanları arasında odak noktasına gelecek. Konunun bu yıl için endişelerin merkezinde yer alması şaşırtıcı değil.
Quantmetry ve Capgemini tarafından yayınlanan barometre, “Tsunami, hızla veri departmanlarının önceliklerinden biri haline gelen bir teknoloji için benzeri görülmemiş bir hızla çarptı” diyor.
Üretken yapay zekanın yükselişiyle artan veriler
Birçok CDO, üretken yapay zekanın bir destek ve hızlandırıcı olduğunu beyan ediyor. Araştırma şunu doğruluyor: Ankete katılanların %80’i, üretken yapay zekanın yükselişiyle birlikte şirketlerinde verilerin öncelik kazandığına inanıyor.
Veri kalitesi, yönetişim veya ölçek büyütme gibi bir Veri stratejisinin çeşitli temelleri etrafındaki çabalardan yararlanmak için muhtemelen bir nimet. Barometreye göre GenAI, baskın bir yer işgal etse bile Veri departmanları için tek öncelik değil.
Üretken yapay zeka ile ilgili dört ana çalışma alanı belirlendi. Bu, yeni deneylerin hızlı bir şekilde başlatılmasını içerecektir. Amaç basit: “Beklentileri karşılamak ve kullanımların değeri ve teknolojik seçimler hakkında ilk kanaatleri oluşturmak.”
Geçen yaz, yanıt verenlerin %25’i zaten en az bir AIGen deneyi başlatmıştı ve çalışma gruplarının üçte ikisinden fazlası zaten vardı. Hareket önemli ölçüde hızlandı ve kullanımlar çoğunlukla RAG (Retrieval Augmented Generation) etrafında dönüyor.
Etkileşimi bir beceri haline getirmek için eğitim alın
Bir sonraki kullanım örnekleri dalgası şüphesiz Microsoft’un Copilot araçları da dahil olmak üzere ofis uygulamalarını hedef alacaktır. Ancak bunların kitlesel olarak konuşlandırılması kesin değildir ve bazı uygulayıcılar merak etmek Bu çözümlerin gerçek yatırım getirisi hakkında.
Veri departmanları aynı zamanda kullanıcıları eğitmek konusunda da istekli; eğitim büyük ölçekli dağıtım için hayati önem taşıyor. Hedef: “Üretken yapay zeka ile etkileşimi geniş çapta uzmanlaşılması gereken bir beceri olarak ele almak.”
Ancak IAGen’in artan kullanımı aynı zamanda bir risk değerlendirmesi ve operasyonel modelin uyarlanmasını da gerektiriyor. Yöneticiler gerçekten de modellerin güvenilirliği konusundaki korkularını dile getiriyorlar. Tıpkı PoC’den üretime nasıl geçilecekleri gibi bunun üzerinde de çalışmaları gerekecek.
“Katılımcılar, 2024 yılında üretimde ilk kullanıma geçebilmek için entegre edilmesi gereken unsurlarla ilgili çeşitli soruları paylaşıyorlar. Teknoloji tarafında, test zamanı gelmiş olsa da, MLOps platformlarının ve araçlarının evrimi en olgun oyuncular arasında daha yeni başlıyor.” barometre.
Büyük ölçekte etki yaratmanın zorluğu
Ancak üretken yapay zekaya yönelik bu farklı hedeflere ulaşmak, yeterli düzeyde olgunluk gerektirir. Parıltının arkasında temeller buluyoruz ve bunların hepsi mesleği veya yönelimleri hayal haline getirmiyor.
Ancak araştırmaya göre “veri departmanları hâlâ mevcut cam tavanlarını kırmaya çalışıyor ve şirketin ölçeği ve iş modeli üzerinde güçlü bir etkiye sahip.” Veri Ofislerinin ölçek değiştirmesi gerekiyor.
Ancak bunların çoğu “veri işleyen pozisyonunun” mahkumları. Bu da şirket için “taktik” ve stratejik olmayan kullanımlardan uzaklaşmada bir darboğaza ve zorluğa neden oluyor.
Veri Ofisleri için üç büyük zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor: şirketlerinin stratejik zorluklarının bir parçası olmak; veri departmanını değer yoluyla yönlendirmek; Verilerin etkisini geniş ölçekte çoğaltın (Veri Mesh ile).
Veri Ağı’ndan uzaklaşarak başarılı olun
Veri Ağı, Veri departmanlarıyla veya en azından ana ilkeleriyle konuşur. Neredeyse %80’i, etkiyi artırma zorluğunu aşmak için bunları kullanmaya başlıyor. Ancak bu girişimlerde tutarlılık eksikliği yaşanıyor.
Quantmetry Uzmanlık Direktörü Jonathan Cassaigne, Veri Ağı projelerinin “hala sıklıkla koordinasyonsuz bir şekilde ve paydaşlarla ortak bir rota olmadan ortaya çıktığını” belirtiyor.
Ve Veri Ağı’nda başarılı olmanın en iyi yolu belki de ondan uzaklaşmaktır. En iyi uygulamalar arasında, veri alanları ve veri ürünleri etrafında erişilebilir zaferler uğruna teorik çerçeveden uzaklaşmak (“çoğunlukla ulaşılamaz kabul edilir”) yer alır.