Gibi yapay zeka Endüstriler arasında benimsenme hızlanıyor, kuruluşlar ona güç veren verileri dönüştürmek için yarışıyor. Bunun nedeni, güvenilir olmadan bunu bilmemizdir. veriEn gelişmiş yapay zeka sistemleri bile başarısızlığa mahkumdur.
Birçok kuruluş model geliştirmeye yoğun yatırım yapıyor ancak genellikle altta yatan kritik bir sorunu, yani yapay zeka körlüğünü gözden kaçırıyor. Bu terim, kuruluşlarının verilerinin gerçekten yapay zeka kullanımına uygun olup olmadığını değerlendirmede başarısız olması, insanların yapay zeka çıktılarına körü körüne güvenmesi ve yapay zeka sistemlerinin kendilerinin verilerdeki boşluklardan ve önyargılardan habersiz olması anlamına gelir.
Qlik’te Baş Strateji Sorumlusu.
Bu kusurlar fark edilmezse hatalı çıktılara, kötü kararlara ve sonuçta başarısız yapay zeka girişimlerine yol açabilir. Geleneksel veri araçları inovasyonun hızına ayak uyduramıyor ve birçoğu makine öğreniminin benzersiz taleplerini karşılayacak donanıma sahip değil.
Bunun sonucunda güven boşlukları ortaya çıkıyor. Aslında kendi araştırmamız, yöneticilerin yalnızca %42’sinin bugün yapay zeka tarafından üretilen içgörülere tamamen güvendiklerini söylediğini ortaya koyuyor.
Bunun üstesinden gelmek için kuruluşların, güvenilir yapay zeka içgörüleri ve önerileri sunmak amacıyla veri temellerini hazırlamak için gerekli çalışmaları yaptıklarından emin olmaları gerekir. Yapay zekanın her şeye güç sağlamaya yardımcı olabileceği bir dünyada müşteri deneyimi Tedarik zincirinin bozulmasına yol açacak kusurlu verilere körü körüne güvenmenin maliyeti göz ardı edilemeyecek kadar yüksektir.
Yapay zeka körlüğünden neden endişelenmeliyiz?
Yapay zeka girişimleri genellikle düşük kaliteli veriler, etkisiz modeller ve ölçülebilir ROI eksikliği gibi çeşitli nedenlerden dolayı başarısız oluyor. Kötü verilerin yapay zeka sistemlerine beslenmesi, hatalı çıktılara yol açar ve önyargıları güçlendirir. Bu nedenle verilerinize güvenemezseniz yapay zekanıza da güvenemezsiniz.
Yapay zeka öncelikli olarak büyümeye devam ediyor işletmelerve araştırmamız, iş liderlerinin %87’sinin artık yapay zeka uygulamasını kritik görev olarak gördüğünü ortaya koyuyor. Teknoloji, karar vermede önemli bir araç haline geldikçe, veri kusurları, müşterilerin yetersiz destek alması, teslimatta gecikmeler veya siparişlerin karşılanmaması gibi önemli sonuçlara yol açabilir.
Pek çok kuruluş, gizli boşlukları (eksik, tutarsız veya güncelliğini kaybetmiş veriler) fark etmeden, yapay zekanın bu gereksinimleri karşılayabilmesi için verilerinin ‘yeterince iyi’ olduğunu varsayıyor.
Yapay zeka körlüğünün üstesinden gelmek ve boşlukları ve önyargıları belirlemek için işletmelerin eksiksiz, tutarlı ve mümkün olduğunca gerçek zamana yakın olarak sağlanabilecek bir veri temeli oluşturması gerekiyor. Bu olmadan kuruluşlar aldıkları kararlarla kumar oynuyorlar.
Yapay zekanın gerçekten değerli olabilmesi için bağlama duyarlı, gerçek zamanlı ve amaca uygun veriler gerekir ve geleneksel araçlar bunu ölçmek için tasarlanmamıştır. Eski araçlar makine öğrenimi için değil, raporlama için geliştirildi.
Sonuç olarak, genellikle önyargılı kaynakları, güncel olmayan bilgileri, zayıf veri dizilimini veya eğitim setlerindeki zayıf çeşitliliği işaretleyecek yapay zekaya özgü göstergelerden yoksundurlar. Bu sorunların çoğu kontrol panellerinde görünmüyor ancak yine de taraflı veya güvenilmez yapay zeka çıktılarına yol açabiliyor.
Yapay zeka içgörülerinin güvenilir ve uygulanabilir olmasını sağlamak için kuruluşların yeni bir güven katmanına ihtiyacı var istihbarat veri hatları boyunca. Çeşitlilik, zamanlılık ve doğruluk için açıkça tanımlanmış parametreler esastır. Yalnızca bu temeller yerinde olduğunda ve yapay zeka doğru veriler üzerine kurulduğunda etkili bir şekilde ölçeklenebilir.
Kuruluşların, verilerinin yapay zeka kullanımına hazır olup olmadığını değerlendirmek için adımlar atması gerekiyor. Bunu yaparak, hazır olma, eksiksizlik, güncellik ve izlenebilirlik gibi yapay zekayla uyumlu ölçümlere ilişkin görünürlük kazanacak ve verilerinin güvenilirliğine ilişkin daha derin bilgiler sağlayacaklar.
Bu çok yönlü anlayış sonuçta sektörde daha rekabetçi olmalarını sağlar. Veri güveni analizi tek seferlik bir denetim yerine sürekli olduğundan, veriler değiştikçe dinamik, gelişen değerlendirmelere olanak tanır.
Yapay zeka destekli verilerin faydaları nelerdir?
Yapay zeka, onu destekleyen veriler doğru kullanıldığında dönüştürücü bir potansiyele sahiptir. İşletmeler yapay zekayı uygularken sabırlı olmalı ve yapay zekayı en eksiksiz, güvenilir ve zamanında verinin beslemesini sağlama adımını atlamamalıdır.
Veri güveni her yapay zekaya yerleşikse proje İşletmeler, en başından itibaren yapay zekayı uygularken ve yapay zekanın tam değerini açığa çıkarırken çağın ilerisinde kalabilir.
Sonuçta karar verme sürecini bilgilendirmek için yapay zekayı kullanmak, doğru temel verilere sahip olmakla başlar. İşletmeler verilerinin güvenilir olduğundan emin olabilirlerse daha iyi modeller oluşturacak, daha hızlı kararlar alacak ve kalıcı güven kazanacaklardır. müşteriler.
En iyi AI web sitesi oluşturucusunu 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