ChatGPT’nin hızlı yükselişinden bu yana üretken yapay zeka, manşetlere ve toplantı odasındaki konuşmalara hakim oldu ve bunun da iyi bir nedeni var.
Büyük yapılandırılmamış analiz etme konusundaki olağanüstü yeteneği ile veri Gerçekten insan benzeri görünen içerikler oluşturup, kalıpları tanımlayarak ve değerli bilgiler elde ederek, bir zamanlar yapılması zor olan birçok şey artık çok daha kolay hale geldi.
İşçilikten pazarlama içeriği Üretken yapay zeka, kod yazmaya ve hatta ürün prototipleri tasarlamaya kadar çeşitli iş fonksiyonlarında inovasyonun önündeki engelleri hızla azalttı. Pek çok açıdan bu abartılı reklam, tüm sektörleri yeniden şekillendirecek muazzam potansiyeliyle birlikte gerçektir.
JMAN’ın CTO’su ve Kurucu Ortağı.
Ancak bu heyecan verici yenilik sıçraması ne kadar çekici görünse de, hayati önem taşıyor. işletme liderler yapay zekanın eşit derecede hayati bir yönünü gözden kaçırmıyor: analitik yapay zeka.
Genellikle geleneksel yapay zeka olarak adlandırılan analitik yapay zeka, karar verme süreçlerini desteklemek için anlamlı içgörüler elde etmek amacıyla verileri analiz etmeye odaklanır. Verileri yorumlamak, tahminlerde bulunmak veya önerilerde bulunmak için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve veri madenciliği tekniklerinin kullanılmasını içerir.
Özünde bu bir tahmin teknolojisidir; işletmelerin davranışları tahmin etmesine ve potansiyel sonuçları tahmin etmesine yardımcı olur.
İşletmelerin benimsenmesi neden hâlâ geride kalıyor?
Yine de, onlarca yıldır geliştirilen, iyi test edilmiş tekniklerle iş değerini sürekli olarak kanıtlamasına rağmen, analitik yapay zeka, üretken muadilinin daha gösterişli ve yeni uygulamalarının gölgesinde kalma riskini taşıyor.
Araştırmalar, Birleşik Krallık’taki şirketlerin ChatGPT kullanımlarını önemli ölçüde artırdığını ve araca yapılan harcamaların 2024 sonu itibarıyla yıllık %835 arttığını gösteriyor.
Bu, girişimlerdeki en dramatik artışlardan birini oluşturmaktadır. Yapay zeka araçları evlat edinme şimdiye kadar görüldü. Buna karşılık kuruluşların yalnızca %9’u veri için yapay zeka kullanıyor yönetmek ve analiz, teknolojinin potansiyel değerine rağmen.
Bu rakam, veri yönetimi ve analizinin yapay zekanın en yaygın uygulaması olduğunu tutarlı bir şekilde gösteren resmi Birleşik Krallık hükümeti ve sektör araştırmalarından geliyor, ancak genel olarak benimsenme düşük kalıyor.
Bu birçok açıdan maliyetli bir hata olabilir. Her şeyden önce liderler, üretken yapay zeka ile analitik yapay zekanın birbirini dışlamadığını kabul etmelidir. Aslında stratejik kullanıldıklarında birbirlerini tamamlarlar.
Örneğin web sitesi performansını ele alalım: Üretken yapay zeka, içerik oluşturmayı kolaylaştırır ve belirli hedef kitlelere ve demografik özelliklere göre uyarlanmış dinamik, kişiselleştirilmiş deneyimler sunar; analitik yapay zeka ise hangi içeriğin etkileşimi artırdığını, teklifleri görüntülemek için en iyi zamanı veya kullanıcıların ayrılma olasılığının en yüksek olduğu yeri belirlemek gibi stratejik karar almayı geliştirir.
McKinsey’in yaptığı araştırmaya göre üretken yapay zeka kullanım senaryoları, analitik yapay zeka kullanım senaryoları için öngörülen ekonomik faydaları %40’a kadar artırabilir. Bu şekilde, üretken yapay zeka marjinal bir gelişme olarak değil, yapay zekanın genel ekonomik potansiyelinin güçlü bir çarpanı olarak görülmelidir.
Yapay zeka ön planda – Yatırımları çekmek için ilgi çekici bir anlatı
Bu kavram yatırım arayışında olan firmalar için daha da kritiktir. Yatırım ortamı temelden değişti; yatırımcılar artık ilgi çekici bir hikaye veya yenilikçi bir fikirden daha fazlasını talep ediyor.
Operasyonel verimliliği, müşteriyi elde tutmayı, gelir tahmini doğruluğunu ve gerçek pazar çekişini gösteren derin, ayrıntılı veriler ve net ölçümler bekliyorlar. Artık sadece “ne”yi sunmak yeterli değil.
Günümüzün yatırımcıları performansın ve trendlerin ardındaki “nasıl” ve “neden”i anlamaya daha fazla odaklanmış durumda. Bir önceki yıla göre %X oranında kârlı bir şekilde büyüdüğünüzü söylemek artık yeterli değil; bunun ayrıntılı analizler ve sağlam kanıtlarla desteklenmesi gerekiyor.
Analitik yapay zeka kritik öneme sahiptir. Basitçe söylemek gerekirse, işletmelerin yalnızca veri toplamasına değil, aynı zamanda bu verileri geniş ölçekte anlamlandırmasına da olanak tanır. Ham metrikleri anlamlı anlatılara, yani gelirin öngörülebilirliğine ilişkin kanıta dayalı öykülere dönüştürür. müşteri Yaşam boyu değer ve elde tutma oranları, yatırımcıların yönetimin taleplerine olan güvenini artırmaya yardımcı olur.
Analitik yapay zeka, büyük veri kümelerini eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürerek eğilimleri ortaya çıkarır, verimsizlikleri ortaya çıkarır ve optimizasyon fırsatlarını belirler. İster kaybın tahmin edilmesi, ister tedarik zinciri performansının değerlendirilmesi veya ürün kullanımının analiz edilmesi olsun, bu bilgiler bir şirketin mevcut sağlığını ve gelecekteki potansiyelini anlamak için çok önemlidir.
Bu tür bir netlik, yatırımcıların ölçeklenebilirliği değerlendirmesine yardımcı olur ve algılanan riski azaltır. Deneyimlerimize göre bu yaklaşım yatırımcıların ilgisini çekmede önemli bir fark yaratıyor.
Kalabalık bir pazarda farklılaşma her şeydir ve analitik yapay zeka odaklı bir anlatım, umut verici bir konuşmayı, finansman sağlama olasılığı çok daha yüksek olan ve uygun koşullarla ikna edici, kanıta dayalı bir yatırım senaryosuna dönüştürür.
Son olarak, birçok PE firmasının artık olası yatırımları değerlendirmek için yapay zekayı kullandığını belirtmek önemlidir. Riski değerlendirmek, performansı kıyaslamak ve farklı çıkış senaryolarını modellemek için gelişmiş analitiklerden yararlanıyorlar.
Bu, firmanız halihazırda analitik yapay zekaya yatırım yapmıyorsa, özel sermayede (PE) güçlü yapay zeka durum tespitinin önemi artmaya devam ettikçe eğrinin gerisinde kalma riskiyle karşı karşıya olduğunuz anlamına gelir.
Dolayısıyla analitik yapay zekanın iş durumu açık olabilir. Ancak bunu henüz bir öncelik haline getirmeyen firmalar için asıl soru şudur: Nereden başlamalı? Analitik yapay zekayı teknoloji firmanıza entegre etmek için beş basit adım:
1. Yapay Zeka fırsatlarını tanımlayın:
Analitik yapay zekanın nerede en fazla değeri sağlayabileceğini anlamak ilk adımdır. Ortak başlangıç noktaları arasında müşteri segmentasyonu, elde tutma oranları ve fiyatlandırma optimizasyonu yer alır. Seçilen kullanım senaryolarının daha geniş iş hedeflerinizle ve uzun vadeli vizyonunuzla yakından uyumlu olduğundan her zaman emin olun.
2. Açık hedefleri tanımlayın:
Yüksek etkili yapay zeka kullanım senaryolarınız oluşturulduktan sonraki adım net, ölçülebilir hedefler belirlemektir. İyileşiyor mu müşteri deneyimiVerimsizlikleri azaltmak veya maliyet tasarrufu sağlamak, net başarı ölçümlerine sahip olmak, çabalarınızı tanımlamanıza, ekipleri uyum içinde tutmanıza ve analitik yapay zekanın etkisinin izlenebilmesine ve iletilebilmesine yardımcı olacaktır.
3. Verilerinizin hazır olup olmadığını değerlendirin:
Analitik yapay zeka yalnızca aldığı veriler kadar etkilidir. Bu nedenle herhangi bir yapay zeka girişimine başlamadan önce mevcut verilerinizin kalitesini, erişilebilirliğini ve alaka düzeyini değerlendirmek çok önemlidir. Doğruluk, tutarlılık veya kullanılabilirlik konusundaki boşlukların belirlenmesi ve ele alınması, yapay zeka çalışmalarınızın sağlam ve güvenilir bir temel üzerine kurulmasını sağlayacaktır.
Çalışanların verileri sorumlu ve etkili bir şekilde nasıl yöneteceklerini ve kullanacaklarını anlamaları için bu, pratik önlemler ve tanımlanmış prosedürlerle desteklenmelidir.
4. Veri temellerini oluşturun:
Sağlam bir veri temeli, başarılı herhangi bir analitik yapay zeka girişiminin temelidir. Bu, verilerin sorunsuz bir şekilde akmasını, güvenli kalmasını ve analiz için hazır olmasını sağlamak için doğru veri mimarisini, mühendislik hatlarını ve yönetişimi kurmayı içerir.
Bunun temelinde yapılandırılmış, analize hazır veri kümelerini mümkün kılan modern bir veri platformu bulunmaktadır. Doğru iş zekasına sahip veri mühendisliği ekipleri bu aşamada kritik bir rol oynuyor; otomatik veri hatları tasarlıyor ve sistemler arasında veri bütünlüğünü sağlıyor.
Bu ölçeklenebilir ve güvenli veri temeli, analitik yapay zeka modellerinin eğitilebileceği ve sürekli olarak geliştirilebileceği veri platformunu oluşturur.
5. Eğitim ve öğretime yatırım yapın:
Çalışanlarınızı yapay zeka araçları ve veri analizi becerileriyle donatmak, analitik yapay zekanın potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için çok önemlidir. Bu, yalnızca eğitime yatırım yapmayı değil, aynı zamanda liderliğin yapay zekanın yenilikçiliğini ve büyüme potansiyelini aktif olarak desteklediği, denemeyi ve sürekli iyileştirmeyi teşvik eden bir kültürün teşvik edilmesini de gerektirir.
Küçük başlayın: İzin vererek başlayın çalışanlar Etkilerini değerlendirmek için küçük pilot projelerle denemeler yapmak. Her girişim için net KPI’lar belirleyin ve sık sık incelemeler yapın.
Küçük ölçekte bile bu projeler, daha büyük çabalara ışık tutabilecek değerli bilgiler sağlayacaktır. İlerlemenizi desteklemek için, hedeflerinizi desteklemeye yardımcı olabilecek deneyime sahip uzman bir veri danışmanlığıyla ortaklık kurmayı düşünmeniz her zaman tavsiye edilir.
Ortaklıktaki güç: Analitik, üretken yapay zekayla buluştuğunda
Gösterişli üretken yapay zekanın geniş kapsamlı çekiciliği inkar edilemez olsa da, analitik yapay zeka, yapay zekanın ekonomik ve stratejik potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmak için vazgeçilmez olmaya devam ediyor. Burayı showroom yerine makine dairesi olarak düşünün. Verileri akıllı kararlara yön veren içgörülere dönüştüren perde arkası güç merkezidir.
Ancak analitik yapay zeka ve üretken yapay zeka entegre edildiğinde analitik yapay zeka, performansı izleyebilir, eğilimleri tespit edebilir ve büyük veri kümelerinden kalıpları belirleyebilir; üretken yapay zeka ise bu bulguları otomatik raporlara, görselleştirmelere, yatırımcı brifinglerine veya doğal dil özetlerine dönüştürür.
Özellikle PE’ye yönelik satış konuşması yaparken – güçlü bir yapay zeka temeli hem analitik derinliği hem de üretken hikaye anlatımını destekler – önemli bir rekabet avantajı yaratır ve sonuçta bir şirketin uzun vadeli rekabet gücünde ve yatırımcılar için çekiciliğinde belirleyici faktör olabilir.
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