yapay zeka artık bir ay ışığı değil. Bu operasyonel bir yetkidir. Her sektördeki şirketlerde, üretken yapay zeka (Gen AI) ve otomasyon kararların nasıl alındığını, ekiplerin verilerle nasıl etkileşimde bulunduğunu ve müşterilere değerin nasıl sunulduğunu yeniden tanımlıyor. Ancak bu değişim kendi kendine gerçekleşmez; liderlik gerektirir.
Bu nedenle Veri ve Analitik Direktörü’nün (CDAO) rolü, hızla yönetici masasındaki en önemli koltuklardan biri haline geliyor.
Savant Labs’ın Kurucu Ortağı ve Ürün Başkan Yardımcısı.
Yakın tarihli bir habere göre veri ve AI liderlik anketine göre, kuruluşların artık %73,7’si resmi bir CDO veya CDAO rolüne sahip olduğunu bildiriyor; bu oran on yıl önce yalnızca %12’ydi. Ancak görünürlük tek başına etkiyi garanti etmez. CDAO’ların yalnızca işlem hatları veya gösterge tabloları değil, somut iş sonuçları sunması yönündeki baskı da artıyor.
Gartner, 2020’de %10 olan kuruluşların 2026’ya kadar %75’inin yapay zekayı operasyonel hale getireceğini öngörüyor. 2027’ye kadar yapay zekanın olumlu etkisini gösteren CDAO’ların %75’i yeniden atanacak veya üst düzey yöneticilerden çıkarılacak. İşletmelerin artık veri uğruna veriye yatırım yapmadığı açık.
Daha hızlı hareket etmek, daha akıllı davranmak ve daha sıkı rekabet etmek için yapay zekaya yatırım yapıyorlar ve bu sorumluluğu yönetmek CDAO’ların görevidir.
Veri yönetiminden stratejik yapay zeka etkinleştirmeye kadar
Birçok CDAO’nun orijinal sözleşmesi, önemli hedefler olan ancak esas olarak perde arkasında yer alan veri hijyeni ve yönetimini iyileştirmeye odaklanıyordu. Günümüzün misyonu daha geniş ve daha görünür: Riski, karmaşıklığı ve maliyeti yönetirken yapay zeka yoluyla inovasyonu hızlandırın.
CDAO’lar operasyonel analitiğin ötesine geçmeli ve yapay zeka stratejisi etrafında kurumsal çapta uyum sağlamalıdır. Yerleştirmeden onlar sorumludur istihbarat teknik ve iş öncelikleri arasında köprü kurarak ve ölçeklenebilir yapay zekayı mümkün kılan korkulukları oluşturarak temel iş akışlarına entegre edin.
Kısacası, CDAO’lar artık yapay zeka destekli sistemlerin arkasındaki mimarlar ve hırs ile uygulama arasındaki bağ dokusudur.
CDAO rolünün her zamankinden daha önemli olmasının üç nedeni
Yapay zeka yalnızca verileri değil bağlamı da gerektirir
Nesil yapay zeka ve otomasyon araçları yalnızca kendilerine verilen bağlam kadar değerlidir. Bir model, belgeleri özetleyebilir veya eylemler önerebilir, ancak önerileri başarısız olabilir veya bu konularda farkındalık yoksa risk yaratabilir. işletme tanımlar, süreç mantığı veya uyumluluk eşikleri.
CDAO’lar, Yapay Zeka kuşağını değerli kılan bağlantı altyapısının oluşturulmasında kritik bir rol oynuyor. Bu, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin entegre edilmesini, kurumsal bilginin modellere kodlanmasını ve çıktıların yalnızca kalıpları değil, öncelikleri de yansıtmasını sağlamayı içerir.
Yapay zeka sistemlerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirerek ve bu hedefleri makine tarafından okunabilir hale getirerek CDAO’lar, yapay zekayı yalnızca güçlü değil aynı zamanda ilgili hale getirir.
Yapay zekanın geniş ölçekte yönetişime ihtiyacı var
Akıllı etmenler karar vermede özerklik kazandıkça yönetişim daha karmaşık ve daha kritik hale gelir. Statik izinler veya merkezi oturum kapatmalar gibi eski kontroller, kararlar birden fazla sistemde gerçek zamanlı olarak gerçekleştiğinde ölçeklenmez.
Modern CDAO’lar, politikaları kodlayarak, veri kalitesi standartlarını uygulayarak ve iş kullanıcılarının her gün güvendiği araçlarda duyulabilirliği sağlayarak yönetimi iş akışlarının içine yerleştirir.
Bazen “kod olarak yönetişim” olarak adlandırılan bu geçiş, Nesil Yapay Zeka sistemlerinin hız ve ölçekte çalışırken bile izlenebilir, açıklanabilir ve uyumlu kalmasını sağlar.
Nesil yapay zekanın benimsenmesi yalnızca teknik değildir; bu kültürel
Başarılı Nesil Yapay Zeka dağıtımının önündeki en büyük engellerden biri model doğruluğu değil; kurumsal güvendir. İş ekiplerinin kullandıkları sistemlerin doğru, adil ve hedefleriyle uyumlu olduğuna inanması gerekir.
CDAO’lar, veri bilimi ekibi ile işletme arasında tercüman görevi görerek beklentileri şekillendirir, ölçümleri hizalar ve ön saflardaki kullanıcıların Nesil AI’nın işlerini nasıl destekleyebileceğini, yerini alamayacağını anlamalarına yardımcı olur.
CDAO’lar, veri akıcılığı ve şeffaflığı kültürünü teşvik ederek, kuruluş çapındaki kişilerin aldığı günlük kararlarda en önemli husus olan benimsenmeyi mümkün kılar.
Otomasyondan zekaya geçiş
Birçok kuruluş, rapor oluşturma, veri sınıflandırma ve mutabakat gibi manuel görevleri otomatikleştirerek Nesil Yapay Zeka yolculuğuna başladı. Bu temel bir başlangıç noktası olsa da bir sonraki aşama, akıl yürütmeyi, önceliklendirmeyi ve karar almayı desteklemek için Nesil Yapay Zekanın kullanılmasını içerir.
Sistemlerin bağlama ve hedeflere dayalı olarak hareket ettiği “ajans zekasına” doğru yaşanan bu değişim, veri liderliği konusunda yeni beklentiler yaratıyor. CDAO’lar artık akıllı aracıların verileri yalnızca A noktasından B noktasına taşımadığı, aynı zamanda ilişkileri anladığı, ilgili içgörüleri ortaya çıkardığı ve sorumlu bir şekilde harekete geçtiği ortamlar tasarlamalıdır.
Bu, teknik aletlerden daha fazlasını gerektirir. Ajanların etkili bir şekilde çalışabileceği iş akışlarına API’leri, veri katmanlarını ve kurumsal mantığı bağlayan orkestrasyon gerektirir.
Yapay zeka başarısı için veri yığınını yeniden düşünmek
CDAO’lar, Gen AI’yi geniş ölçekte desteklemek için ekosistemlerini modernleştiriyor. Bu, silolanmış araçların birleştirilmesi, gereksiz manuel süreçlerin ortadan kaldırılması, ETL ile sınırlı eski sistemlerin yükseltilmesi ve esneklik oluşturulması anlamına gelir altyapı çeşitli kullanım durumlarını destekleyebilir.
Birçoğu, genişleyen elektronik tablolara veya özel kodlu iş akışlarına güvenmek yerine, sezgisel, kodsuz arayüzler sunan platformları benimsiyor.
Bu, analistlerin kıt mühendislik kaynaklarına güvenmeden katkıda bulunmalarına olanak tanır. Bu platformlar genellikle doğal dil istemlerini, yerleşik yönetimi ve gerçek zamanlı veri bağlayıcılarını bir araya getirerek ekiplerin içgörüler doğrultusunda hızlı ve güvenli bir şekilde harekete geçmesine olanak tanır.
CDAO’lar, kontrolden ödün vermeden daha hızlı deney yapılmasına olanak tanıyarak analistlerin, yönetimi ulaşılabilir hale getirirken kodlama gereksinimleri olmadan otomatikleştirme yapmasına olanak tanır.
Önemli ölçümler: CDAO’nun etkisinin ölçülmesi
CDAO’lar daha stratejik sorumluluklar üstlendikçe başarıyı ölçmek daha karmaşık hale geliyor. Artık mesele sadece çalışma süresi veya kontrol paneli kullanımı değil. Etki, aşağıdakiler gibi iş odaklı KPI’lar aracılığıyla değerlendirilmelidir:
İş birimleri genelinde karar verme süresi
Manuel raporlama saatlerinde azalma
Yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıların doğruluğu ve açıklanabilirliği
Teknik olmayan ekipler arasında veri okuryazarlığı düzeyleri
Başlatılan ve yönetilen yapay zeka destekli süreçlerin hacmi
Bu ölçümler CDAO’nun değerinin güçlendirilmesine yardımcı olur ve yinelenen iyileştirme için bir yol haritası sağlar.
CDAO’nun geleceği stratejiktir
İşletmeler Gen AI kullanımlarını ölçeklendirdikçe, en başarılı CDAO’lar araştırmanın ötesinde operasyonelleştirmeye geçenler olacaktır. Bu, Yapay Zeka kuşağının benimsenmesinde “iyi”nin neye benzediğini tanımlamak, işlevler arasında ölçülebilir bir etki yaratmak ve zekayı kuruluşun işletim modeline yerleştirmek anlamına gelir.
CDAO’lar, CEO ve liderlikle birlikte stratejiyi etkileme fırsatına sahip olup, kuruluş genelinde hesap verebilirliği artırır.
Teori ve araştırmadan eylem ve operasyonelleştirmeye geçmenin zamanı geldi. Birçok ajansal yapay zeka ve otomasyon tedarikçisi, daha geniş çapta benimsenmeden önce kanıtın doğrulanmasına yardımcı olacak denemeler ve pilot uygulamalar sunar.
Gen AI, kuruluşların verimlilik, ölçek ve yönetişim yoluyla daha iyi rekabet etmelerini sağlayacak. Ve birisinin bunun nasıl karşılaştırıldığına, uygulandığına, yönetildiğine ve ölçüldüğüne sahip olması gerekiyor.
Bu kişi CDAO’dur.
İş için en iyi yapay zeka sohbet robotunu sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro