Erken dönemdeki başarısı Yapay zeka araçları birçok kuruluşun henüz hayata geçiremeyeceği veya sürdürebileceği donanıma sahip olmadığı bir hazırlık ve ölçek yanılsaması yaratıyor.
Dikkatlice seçilmiş birkaç pilot uygulamada mümkün olan şey, büyük ölçekli konuşlandırmalara nadiren uygulanabilir.
Korea.ai’de Baş Evangelist
Ölçeklendikçe iş akışları daha az öngörülebilir hale gelir, dikkat dağılır ve sorunlar eskisi kadar hızlı yakalanamaz; bu da işleri daha kırılgan hale getirir.
Bu boşlukların en sık nerede ortaya çıktığına ve AI temsilcilerinin günlük işlerin bir parçası olduklarında beklendiği gibi ayakta kalabilmeleri için nelerin değişmesi gerektiğine bakalım.
Belirsiz hedefler temsilcileri daha az etkili hale getirir
Yapay zeka aracı pilotları affedici ve insanlar daha uygulamalı olsa da, herhangi bir ölçeklendirmeyle ilgili en büyük sorunlardan biri proje net bir hedef olmadan başlıyor. Ekipler bir yapay zeka temsilcisinin ne yapmasını istediklerini tam olarak tanımlamadıklarında, sonuç genellikle odaklanmamış gibi görünen veya gerçek bir iş sorununu çözmeyen bir şey olur.
Aslında Gartner, artan maliyetler, belirsiz iş değeri veya yetersiz risk kontrolleri nedeniyle ajansal yapay zeka projelerinin %40’ından fazlasının 2027 sonuna kadar iptal edileceğini iddia ediyor.
En iyi sonuçları gören takımlar küçük ve spesifik bir şekilde başlar. Basit beklentileri otomatikleştirmek ve belirlemek için net bir görev seçerler; bu da bir yapay zeka aracısının zaman içinde eğitilmesini ve geliştirilmesini kolaylaştırır. Bu yaklaşım erken kazanımları hızlandırır ve bir yapay zeka aracısını işin diğer alanlarına ölçeklendirmek için net bir plan sağlar.
Zayıf veri temelleri performansa zarar verir
Yapay zeka aracıları doğru ve güncel verilere bağlıdır. Sistemi besleyen veriler dağınık veya tutarsızsa harika bir model bile zorlukla karşılaşacaktır. Aslında Gartner, kuruluşların 2026 yılına kadar yapay zekaya hazır verilerle desteklenmeyen yapay zeka projelerinin %60’ından vazgeçeceğini öngörüyor.
Öncelikle liderlerin yapay zekaya hazır olanı neyin oluşturduğunu tanımlaması gerekiyor veri. Daha sonra verilerin yapay zeka kullanım durumunu temsil ettiğinden emin olmalı, işletme genelinde birlikte çalışabilir olup olmadığını, yapay zeka modellerine beslenirken verilerin nasıl korunması gerektiğini bilmeli ve hassas verileri otomatik olarak tespit edecek bir sisteme sahip olmalıdırlar.
Daha sonra veri ekipleri, eğitim için bir yapay zeka modeli veri kümesi oluşturmak ve toplanan gereksinimlere göre yapay zeka üretim sistemlerine canlı veri beslemesi yapmak için veri işlem hatlarını hazırlamalı ve hazır olduktan sonra modelleri optimize etmek için test etmeli ve izlemelidir.
Daha sonra, veri modellerini ve değişikliklerini izlemek ve veri gereksinimlerini gerektiği gibi ayarlamak için veri gözlemlenebilirlik süreçlerine ihtiyaç duyulur.
Şeffaflığın olmayışı güveni zedeliyor
Kuruluşlar, bir yapay zeka aracısının muhakeme ve davranışına görünürlük sağlayan araçları seçmelidir. Yapay zeka ajanı projeleri pilot aşamadan çıkar çıkmaz insanların her şeyi denetlemesi mümkün değil. Her şeyin hata ayıklanabilmesi, güncellenebilmesi, güvenilebilmesi ve güvenilebilmesi için şeffaflığın bir işletim özelliği olarak yerleştirilmesi gerekir.
Yöneticiler yapay zekanın gözlemlenebilirliğinin değerini giderek daha fazla anlıyor. Yapay zeka aracısının mantığını ortaya çıkaran, anormallikleri vurgulayan, bağlam bozulmasını önleyen ve işletme Liderler sistemin amaçlandığı gibi davrandığına güvenir.
Performansta olduğu gibi şeffaflığı da stres testiyle test etmek bir zorunluluktur. “Bu, onu inşa eden ekip için anlamlı mı?” sorusunu sormak yerine, “Bu, bundan altı ay sonra ilk kez karşılaşacak biri için anlamlı olur mu?” olmalıdır.
Zayıf entegrasyon her şeyi yavaşlatır
Yapay zeka ajanları tek başına iyi çalışmıyor. En yetenekli yapay zeka aracısı bile, işi yönlendiren sistemlerle etkileşime giremezse ve bunları yönetemezse değer sağlayamaz. Bir şirketin halihazırda güvendiği sistemler arasında konuşmaları ve harekete geçmeleri gerekiyor. CRM’ler, ERP’leriş akışı araçları, veri platformları ve hatta daha eski şirket içi yazılımlar.
Liderler entegrasyonu, dağıtım sonrası bir görevden ziyade stratejik, şekillendirilebilir bir tasarım yapısı olarak görmelidir.
Modern platformlara sorunsuz bir şekilde bağlanabilen platformlara öncelik vermeliler bulut sistemler, geleneksel kurumsal uygulamalar ve eski altyapı. Sonuç, yalnızca çalışan bir yapay zeka aracısı değil, aynı zamanda kuruluşun mevcut iş akışı ekosistemine özgü olduğunu hissettiren bir aracıdır.
Güvenlik ve yönetim çok geç geliyor
Yapay zeka aracıları daha önemli görevleri üstlendikçe genellikle hassas işlerle veya müşteri veri. Yine de birçok ekip, yapay zeka aracısı oluşturulduktan sonra güvenliği düşünmeye başlıyor.
En güçlü yaklaşım, erişim kontrolleri, denetim izleri, veri koruma ve canlı izleme gibi güvenlik ve yönetimi erkenden entegre etmektir. Bu, AI ajanlarının büyüdükçe güvende ve öngörülebilir olmasını sağlar; böylece ne düşündükleri, planladıkları ve neye göre hareket ettikleri bilinir.
Temsilcinin kendi başına ne yapmasına izin verildiği ve her zaman nerede durup bir kişiyi dahil etmesi gerektiği konusunda açık olun. Ve bu seçenekleri ilk günde kilitleyip unutmayın. Ekiplerin doğal olarak nerede devreye girdiğini veya bir yapay zeka aracısını geçersiz kıldığını izleyin, çünkü bu genellikle size önemli bir şey anlatır.
Temsilcilerinin tıpkı çalışanları gibi nasıl davrandığını bilmek bir şirketin sorumluluğundadır. Bu proaktif duruş yalnızca riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda paydaşlara sistemin güvenli olduğu ve geniş ölçekte kullanıma uygun olduğu konusunda güven vererek benimsemeyi hızlandırır.
Yapay zeka temsilcileri iş ihtiyaçları değiştiğinde uyum sağlayamıyor
İş öncelikleri, yetkileri, kuralları ve politikaları sürekli değişiyor ve yapay zeka temsilcilerinin buna ayak uydurması gerekiyor. Eğer gelişemezlerse hızla demode olurlar. Yeniden eğitim, değerlendirme ve değerlendirmeye yönelik kasıtlı mekanizmalar olmadan geri bildirimBir zamanlar iyi uyum sağlayan bir yapay zeka aracısı hızla güncelliğini yitirebilir.
Yapay zeka ajanlarına sürekli olarak gözden geçirilen canlı sistemler olarak davranılmalıdır. Ekipler geri bildirim toplamalı, modelleri güncellemeli ve performansı düzenli olarak gözden geçirmelidir; böylece bir AI temsilcisinin gelişmeye devam etmesi ve mevcut iş ile uyumlu hale gelerek stratejik varlık olarak kalması sağlanır.
Uzun ömürlü yapay zeka aracıları oluşturma
Yapay zeka temel operasyonlarda daha derinlere ilerledikçe, başarılı olan kuruluşlar yalnızca yapay zeka aracılarını görevlendirmekle kalmayacak, aynı zamanda onları geliştirecekler. Başarı, her AI Agent girişiminde en başından itibaren ne kadar dürüst olduğunuza bağlıdır.
Her zaman kurulum aşamalarında yeterince çalışıp çalışmadığınızı, herhangi bir boşluk olup olmadığını ve gerçekten ölçeklenmeye hazır olup olmadığınızı sorun. Olası tuzakları önceden kabul edin ve bunlara göre hareket edin ve her aşamada yardımcı olacak üçüncü taraf ortakları işe alın.
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