- Yapay zeka veri olmadan var olamaz; o halde ABD neden veri mühendislerinden daha fazla yapay zeka uzmanını işe alıyor?
- Daha az teknoloji olgunluğuna sahip bölgeler muhtemelen en kötü suçlular, abartılı reklamlara atlıyorlar
- Yapay zeka çalışanları veri mühendislerinden daha fazla ödüllendiriliyor
Araştırmaya göre beş yapay zeka projesinden dördünden fazlası başarısız oluyor RAND araştırması Bu, yapay zeka dışı teknoloji projelerinin yaklaşık iki katıdır ve yeni ABD istihdam verileri bunun arkasındaki nedeni ortaya çıkarabilir.
Buna göre DoubleTracktemel neden yapay zeka değil, onun dayandığı verilerdir. Yapay zekanın başarısız olmasının ana nedeni zayıf modeller değil, zayıf, erişilemez veya yönetilmeyen verilerdir. Aslında neredeyse her üç kuruluştan ikisi (%63) yapay zekaya yönelik veri yönetimine güvenmiyor.
Bugüne kadar işe alım eğilimleri, birçok işletmenin bunu henüz anlamadığını ve bu durumun onları ileride potansiyel başarısızlığa sürüklediğini gösteriyor. Gartner verilerine göre, yapay zekaya hazır verileri olmayan beş yapay zeka projesinden üçü 2026 yılına kadar terk edilebilir.
Yapay zeka zayıf veri hazırlığı nedeniyle başarısız oluyor
DoubleTrack verileri, ABD’deki işverenlerin 111.296 AI/ML rolü yayınladığını, ancak yalnızca 76.271 veri altyapısı rolü yayınladığını ve iki çok farklı konum arasında %46’lık bir fark kaldığını ortaya çıkardı. Satış, hukuk, mühendislik, pazarlama ve teknoloji sektörlerinin tamamında yapay zeka ve makine öğrenimi rollerinde daha fazla rol kullanılabilirliği görüldü.
Örneğin, satışlarda veri rollerinden %232 daha fazla AI rolü vardı; bu, CRM verilerinin ne kadar karmaşık olabileceği göz önüne alındığında risklidir. Pazarlamada denge daha yakındı ancak hâlâ %54 daha fazla yapay zeka rolü vardı.
Raporda ayrıca yapay zeka uzmanlarının veri mühendislerinden ortalama 15.000 dolar daha fazla kazandığı ortaya çıktı; bu da firmaların, doğru temeller olmadan hizmet veremeyen çalışanları ödüllendirmek için daha fazla para ödediği anlamına geliyor.
Coğrafya açısından yapay zekanın en yüksek olduğu eyaletler Mississippi (%264), Missouri (%179), Kansas (%176) ve Montana (%175) oldu; bunlar genellikle teknoloji açısından daha az olgun bölgeler olarak algılanıyor ve bu nedenle abartılı bir reklamın peşinde olduklarını gösteriyor.
Sonuç olarak şirketlerin yapay zeka başarısını hıza göre ölçmemesi gerekiyor çünkü bu, önemli veri çalışmasının atlanması riskini taşıyor.
Rapor, “Şu anda en fazla risk altında olan işletmeler yapay zeka konusunda yavaş ilerleyenler değil” diye özetliyor. “Veri kalitesine, yönetişime ve altyapıya karşılık gelen yatırım yapılmadan yapay zeka rolleri için agresif bir şekilde işe alınanlar bunlar.”
TechRadar’ı Google Haberler’de takip edin Ve bizi tercih edilen kaynak olarak ekleyin Akışlarınızda uzman haberlerimizi, incelemelerimizi ve görüşlerimizi almak için. Takip Et butonuna tıklamayı unutmayın!
Ve tabii ki siz de yapabilirsiniz TechRadar’ı TikTok’ta takip edin haberler, incelemeler ve video biçimindeki kutu açma işlemleri için bizden düzenli olarak güncellemeler alın WhatsApp fazla.