2018’de Forrester tarafından yapılan bir araştırma, şirketlerde AI projelerinin bol olmasına rağmen, çok azının üretime girdiğini ve şirkete yayıldığını ortaya koydu. Üç yıl sonra, CIO’lar bulut ve çeviklik etrafında çalışma yöntemlerini ve kültürlerini geliştirmek için birden fazla dönüşümden geçmesine rağmen, en azından söylemek gerekirse sonuçlar karışık. Bu dönüşümlerin tamamlanması bir yana, basit bir amacı var: dijital dönüşüm girişimlerinin değerini sunmak için genel yönetimin ve iş kollarının beklentilerini karşılamak.
Bununla birlikte, şirketler hala veri laboratuvarları geliştirdiğinden, soru hala veri – AI konusuna genişletilmemiştir. Bu yapılar şirketlerin yapay zeka kavramlarını test etmesine ve çalışanların kültürlenmesinde bir köprü görevi görmesine izin veriyorsa, ne yazık ki çoğu zaman şirketlerin iş gerçeklerinden kopuyorlar.
Bu durum, AI girişimlerinin yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmayı imkansız hale getiriyor. Projeler daha sonra ya terk edilir ya da tasarım aşamasında yapılanlarla ilişkilendirilir. Çünkü şirket, üretime geçişi zorlayarak, genellikle projeyi teknik bir bakış açısıyla dönüştürür, projenin uygunluğunu ve güncel tutma yeteneğini doğrudan etkiler. Bu tür bir durum, veri bilimcilerinin başarısızlık korkusuyla projeyi üretime sokmamayı tercih etmelerine yol açmaktadır.
Neyse ki, tüm projeler kilitlenmeye mahkum değildir. Bazı şirketler, üretime geçişlerinde eller aşağı, başarılı olur. Bu, özellikle veri bilimini çevresel bir proje değil, bir iş dönüşüm projesi haline getiren GE Aviation, Schlumberger veya Euronext gibi şirketler için geçerlidir. Şirket yöneticilerinin bağlılığı ve desteğinden ve aynı zamanda organizasyonel, kültürel veya teknik değişiklikleri kolaylaştırma arzusundan kaynaklanan bir strateji. Veri bilimi artık izole değil, BT ve işletmeler için ortak bir mücadele haline geliyor.
Yapay zeka projelerini endüstrileştirmek, merkezi bir merkez kurmayı gerektirir
Metodoloji açısından, şirkette merkezi bir merkezin oluşturulması, veri bilimi veya diğer konular için yönetişim, çaprazlık ve araçların sağlanmasını yönetmeyi mümkün kılar. Bu araçların kullanıcıları, sahaya yakın veri projelerinin konuşmacıları, taşıyıcılarıdır. Teknik yetenekleri kullanırlar ve en iyi uygulamaları uygularlar. Merkez, üretici değil, BT tarafından mükemmel bir şekilde sağlanabilecek bir rol olan üretim kolaylığının garantörüdür.
Çünkü, geçmişte gördüğümüz gibi, BT, eğitim, çalıştırma veya işletmeleri desteklemek için uzmanlar sağlama ile ilgilenen iş zekası gibi çeşitli konuları yönetmiştir. Bütün zorluk, aşırı merkezileşmeye, BT’nin büyük cazibesine düşmemektir. Hub, konuşmacıları değiştirmeden yardımcı olmalıdır.
Bir platformda yakınsama, AI projelerinde gözlemlenen korelasyonsuz fenomenden kaçınmayı mümkün kılar. Uygulamaların çoğu gibi, veri platformu da istikrarın merkezi bir kalesi, hem kaliteyi, hem eskimeyi hem de dokümantasyonu evrimsel bir şekilde kontrol etmeyi mümkün kılan bir yakınsama noktası olarak görülmelidir.
Bu yönetim kimin neyi, ne zaman, hangi versiyonla ve neden yaptığına dair bir vizyon vermedikçe, dönüşüm işe yaramaz. Ve bu, veri işleme ve yapay zeka açısından düzenlemeler sıkılaştıkça daha da doğrudur. Bu nedenle, izlenebilirlik açısından çok alakalı olmak kritik hale gelir. Ve hub, riskleri en aza indiriyorsa, yalnızca çevik ve esnek olması ve işletmeleri entegre etmesi halinde anlamlıdır.
Kendinize Gündelik Yapay Zeka şirketi olmanın yollarını vermek, tüm oyuncular için ortak bir dil oluşturmayı gerektirir, böylece veri ekipleri projeleri sanayileştirmesi gerekenlere devredebilir. Bu, hem MLops (makine öğrenimi ve BT İşlemleri için, editörün notu) gibi çalıştırma uzmanlarının ortaya çıkmasıyla hem beceriler açısından hem de kodlarda ve kavramsallaştırmada değişiklik yapılmasını önleyen platformlarla teknik açıdan bir zorluktur.
Kulağa basit geliyor, ancak sonuçları çoktur: herkes için net belgelere sahip olmak, ne yapıldığına, verilerin nasıl işlendiğine dair ortak bir anlayışa sahip olmak… Bilginin bu merkezileştirilmesi, önceden var olan projelere kıyasla yeni gelen projelerin benimsenmesini kolaylaştıracaktır. önemli olan tek hedefin başarısını sağlamak: şirkete değer sağlamak.
