Üretken yapay zeka, aracılar ve otomasyon bir kuruluş için sayısız avantajın kilidini açabilir; deneysel bir sahip olunması güzel olan şey olmaktan çıkıp, kuruluşların rekabetin gerisinde kalmamaları için bir gerekliliğe dönüştü. Ancak yine de birçok iş lideri bu teknolojileri tam anlamıyla benimseme konusunda tereddütlü kalıyor.
Çoğu zaman şirketlerin yapay zeka ve otomasyonu denemeye başladıklarını görüyorum, ancak projeler birkaç ay sonra sessizce rafa kaldırılıyor. Gartner kısa bir süre önce ajansal yapay zeka projelerinin %40’ının 2027 sonuna kadar terk edileceğini öngördü. Peki yapay zeka projelerinin pilot aşamanın ötesine geçmesinin önünde ne duruyor?
Workato’da Küresel Çözüm Danışmanlığı Başkan Yardımcısı.
Gerçek şu ki, üretkenliğin akışı sırasında Yapay zeka araçları Toplantı odasında yapılan görüşmelerde bu durum birçok kişiyi araçları hızlı bir şekilde benimsemeye itmiş, kuruluşlar bazı kritik temel adımları atlamış ve sonuçta projeleri yavaşlatmış ve tamamen raydan çıkarmıştır.
Her yeni teknolojide olduğu gibi işletmelerin yapay zekayı benimsemesini engelleyen çeşitli korkular ve endişeler var. Workato’dan bir anket İngiltere’ye sordu işletme liderlere yapay zekanın benimsenmesinin önündeki en büyük engelleri anlattılar ve en yaygın yanıtlar yönetişim, gizlilik, güvenlik ve maliyet oldu.
Her birinin neden bir engel olarak görüldüğünü ve bu endişeleri doğrudan ele almak için neler yapılabileceğini açıklayalım. Doğru yaklaşım ve içgörülerle iş liderleri, en yaygın zorlukların nasıl aşılacağını anlayabilir ve güvenle bir yapay zeka stratejisi oluşturabilir.
Engel #1: Yönetişim
Üretken yapay zekanın çarpıcı ve hızlı yükselişi, teknolojinin ne kadar güçlü ve öngörülemez olduğunu kanıtladı. Yapay zeka ajanları, yetenekleri açısından aynı anda hem heyecan verici hem de korkutucu; çoğumuzun tam olarak kavrayamadığı görünüşte sınırsız bir potansiyel sunuyor.
Yapay zekanın entegre edilebilme hızı, halüsinasyon riski ve birden fazla sisteme kontrol verme potansiyeli göz önüne alındığında, yönetişimin İngiliz işletmelerinin yapay zekayı benimsemesinin önündeki en büyük engel olduğu anlaşılabilir.
Döngüdeki insan iş akışlarını sürdürmek, BT liderlerinin aracılar ve diğer otomatik sistemler üzerinde yetki ve gücü sürdürmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Yapay zekanın da diğer yazılımlar gibi sürümü belirlenmeli, gözden geçirilmeli ve kullanımdan kaldırılmalıdır.
Yapılandırılmış istemler, bağlamsal temellendirme ve sınırlı çıktı kapsamları gibi tüm geliştirme yaşam döngüsü boyunca sınırların tanımlanması ve programlanması, teknolojinin sizin için istediğiniz şekilde çalışmasını sağlamaya yardımcı olur. Yaratılıştan gün batımına kadar yaşam döngüsü yönetimi, hataların boşluklardan düşmesini önler.
Ajansal yapay zeka söz konusu olduğunda, ajanın kim olduğunu düşünün? Aracılara sistem kullanıcıları gibi davranılmalı ve tanımlanmış bir kimlikkapsamlı erişim ve net bir sahip. Çoğu zaman bir aracı, bir insan kullanıcı adına çalışır ve bağlı sistemlerde o kullanıcı gibi eylemler gerçekleştirir.
Bu sistem kullanıcısına en az ayrıcalık ve reddedilmeme ilkesinin uygulanması, her aracının izlenebilir, kasıtlı ve uygun şekilde sınırlandırılmış olmasını sağlar. Bu kontroller olmadan aracılar güvenlik yükümlülüğü altına girer.
Endişe #2: Gizlilik ve Güvenlik
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, mahremiyet ve güvenlik kritik endişelerdi. Fortune 500 şirketlerini ve savunma veya sağlık hizmetleri gibi hassas sektörlerde çalışan şirketleri düşünün; vermemesi gereken verileri ifşa eden bir aracı veya tehdit aktörleri için kolayca saldırıya uğrayan bir ağ geçidi sağlayan bir yapay zeka aracı, ödülden çok risk gibi görünebilir.
Ama vazgeçmek zorunda değilsin güvenlik Yenilikçi ve çevik olmak için uyumluluk. Şirket verilerini güvende tutarken işletmelerin deneme yapmasına ve yenilik yapmasına olanak tanıyan çok sayıda güvenlik önlemi vardır.
Güvenli yapay zeka araçlarını seçerken iş liderleri tam görünürlük ve kontrol sağlamalıdır. Örneğin, bir yapay zeka modelinin veya aracının erişim kapsamının yanı sıra şirkette programı kimin yönetebileceğini ayrıntılı olarak sınırlamak mümkündür.
Yapay zeka aracılarına yalnızca ihtiyaç duydukları belirli verilere ve işlevlere erişim izni verilmesi gerektiğini unutmayın.
Herkesin ve her şeyin potansiyel bir tehdit olduğunu varsaydığınız sıfır güven mimarisini benimsemek aynı zamanda bir hata güvenliğidir. Yapay zeka, aracılar ve otomasyon, şirketin verileriyle etkileşime giren diğer kişiler veya BT sistemleriyle aynı standartları karşılamalı ve sürekli olarak denetlenmelidir.
Güvenlik ekiplerinin anormallikleri tespit etmek ve güvenle yanıt vermek için gereken görünürlüğe sahip olması için her otomatik eylemin arkasında kim, ne ve neden gözlemlenebilir ve kaydedilmelidir. Son olarak, müşteri verileri her zaman ayrı tutulmalı ve saatlik olarak değiştirilen benzersiz bir anahtarla şifrelenmelidir.
İşletmeler, sıkı erişim kontrolleri ve net denetim günlükleri yöneterek, yapay zeka aracılığıyla verimliliği artırmanın güvenlik ve gizlilikten ödün vermeyeceğinden emin olabilir. İnsan gözetiminin bu şekilde sürdürülmesi kritik öneme sahiptir ve genellikle düzenleyici çerçeveler kapsamında gereklidir.
İş dünyası liderleri, güvenlik ve gizlilik göz önünde bulundurularak yazılan düzenlemelerden de rehberlik isteyebilir.
Endişe #3: Maliyet
Birleşik Krallık şirketlerindeki karar vericiler, yapay zekayı uygulama maliyetinin, teknolojinin tam olarak benimsenmesinin önündeki bir başka büyük engel olduğunu kabul etti. OpenAI şöhretinden Sam Altman, yapay zeka kullanmanın maliyetinin her yıl on kat düşeceğini öngördü.
Çok yakında, işletmelerdeki yapay zeka araçları tamamen metalaştırılacak, ancak bu, pazarlık yapmak için beklemeniz gerektiği anlamına gelmiyor.
İşletmelerin bugün yatırım yaparak operasyonlarının ve stratejilerinin uzun vadeli getirilerini dikkate alması gerekir. Yapay zekaya yatırım yapmayı geciktirmek kayıplara yol açacak üretkenlik rakiplerle karşılaştırıldığında verimlilik ve sonuç olarak, sonuçta yatırım yaptığınızda daha düşük kârlılık ve daha yavaş yatırım getirisi.
Şirketlerin yapay zekaya harcama yapmak yerine doğru yapay zekaya harcama yaptıklarından emin olmaları gerekiyor. Hiç kimse BT bütçesini, daha geniş iş ihtiyaçlarına uygun olarak tasarlanmadığı için karşılığını vermeyen iddialı pilot uygulamalara harcamak istemez. Burada – kritik bir ayrım yapmam gerekiyor…
Düzenlemeyle AI engellerini kaldırma
Yapay zeka yatırımlarının iyi harcanmasını ve getirilerin garanti edilmesini sağlamak için orkestrasyonun devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zekanın benimsenmesi, üretken yapay zeka veya otomasyon araçlarının işletmenizin bazı bölümlerine (ör. SohbetBot veya yeni bir araç – Yapay Zeka orkestrasyonu, yapay zekaya çok daha bütünsel bir yaklaşımdır.
Çok daha fazla düşünmeyi gerektirir, ancak çok daha fazla değer getirir. Bunu yapay zeka girişimleriniz ile mevcut iş mantığınız arasındaki bağ dokusu olarak düşünebilirsiniz.
Yeni teknolojinin mevcut veriler, sistemler ve kişilerle birlikte ve bunların içinde, daha uzun vadede gelişmeye ve gelişmeye devam edebilecek ortak bir sonuca doğru çalışmasını sağlayan şey budur.
Uzun vadeli etki ve finansal getiri elde etmek için yapay zekanın bir işletmenin mevcut modelini ve kurulumunu tamamlaması ve bunlarla birlikte çalışması çok önemlidir. Hızlı yapay zeka benimsemenin başarısız olduğu ve orkestrasyonun kazandığı nokta burasıdır.
Yönetişim, güvenlik, gizlilik ve maliyet meşru kaygılardır ancak aşılamaz engeller değildir. Birleşik Krallık’taki şirketler, orkestrasyona dayalı bir yaklaşımla uzun vadeli ödüller için yapay zeka yolculuklarına çıktıklarından emin olabilirler.
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