Etkili bir kurumsal AI stratejisinin 4 temel unsuru

Yapay zekanın çeşitli uygulamalarını keşfederken, kuruluşların güçlü bir yapay zeka yol haritası oluşturması ve “yapay zekaya hazır olma durumlarını” değerlendirmesi hayati önem taşımaktadır.

Bu, yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili veri kalitesi, teknik uzmanlık, kurumsal kültür ve etik hususlar gibi temel faktörlerin dikkatlice değerlendirilmesini içerir.

İşletmeler, en son yapay zeka gelişmelerini ve bunların arama ve içerik optimizasyonu üzerindeki potansiyel etkilerini hesaba katan kapsamlı bir yapay zeka yol haritası oluşturarak, yapay zekanın dönüştürücü gücünden yararlanmak için iyi donanımlı olduklarından emin olabilirler.

Bu yazıda, sağlam bir yapay zeka yol haritası oluşturmak ve işletmeleri yapay zeka evrimine hazırlamak için dört temel unsuru ele alacağız.

İşletmelerde AI benimseme engellerinin üstesinden gelmek

Çoğu işletme AI’yı benimsemeye tam olarak hazır değil. “Bilinmeyenden korkma” nedeniyle net bir yönlendirme, politika, yetenek, bilgi, strateji ve bulut uygulamasından yoksunlar. 

Cisco AI Hazırlık Endeksi’ne göre, katılımcıların %76’sı kuruluşlarının kapsamlı yapay zeka politikalarına sahip olmadığını söyledi. 

Yapay zeka ile artan verimlilik, büyüme ve maliyet azaltma gibi iş hedeflerine ulaşmak bir gecede gerçekleşmez. Önce daha iyi, sonra daha hızlı ve sonunda daha ucuz olmak için yapay zekayı kullanan yapay zeka destekli bir organizasyona dönüşmek için iyi hazırlanmış bir strateji gerekir. 

Sağlam bir yapay zeka yol haritası oluşturmak için 4 temel ilke

Genel olarak, sağlam bir yapay zeka yol haritası oluşturmak için dört temel unsur vardır:

• Stratejik
• Veri
• Büyük dil modelleri (LLM)
• İş akışları

Kuruluşlar bu dört temel ilkeye odaklanarak anlamlı iyileştirmeler sağlayan ve sürdürülebilir rekabet avantajı yaratan sağlam bir yapay zeka yol haritası oluşturabilirler.

1. Strateji: İş hedefleri, amaçları ve sorunları

Etkili bir AI yol haritası oluşturmanın ilk ayağı, iş hedeflerinizi ve amaçlarınızı açıkça tanımlamayı içerir. AI’nın somut değer sağlayabileceği ve sonuçların genel iş stratejinizle uyumlu olmasını sağlayabileceği belirli sürtünme/sorun alanlarını belirleyerek başlayın.

Bu uyum, AI girişimlerinizin kuruluşun daha geniş stratejik vizyonuyla senkronize olmasını sağlar. AI, maliyetleri ilk günden itibaren azaltmayacaktır.

İş hedeflerinizi, potansiyel sorunları, ilgili kullanım durumlarını, gerekli ekipleri, ihtiyaç duyulan becerileri ve ihtiyaç duyulan teknolojik altyapıyı belirleyerek yapay zeka girişimlerinizin kapsamını daha iyi tanımlayabilirsiniz.

2. Veri 

Temiz, yüksek kaliteli veriler, kuruluşunuzun AI yol haritasını oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Yüksek kaliteli, ilgili verilere ve bu verileri etkili bir şekilde toplamak, depolamak ve işlemek için gerekli altyapıya sahip olduğunuzdan emin olmak son derece önemlidir. 

Yapay zeka modelleri, özellikle LLM’ler, kuruluşunuzun verilerine büyük ölçüde güvenir. Ancak LLM’lerde veri halüsinasyonu gibi sorunlar ortaya çıkabilir ve bu da verilerinizin güvenli, temiz ve kolayca erişilebilir olmasını kritik hale getirir. 

Kapsamlı bir veri stratejisini garantilemek için beş adım şunlardır:

Veri toplama

• Yapay zeka girişimleri için kritik öneme sahip veri kaynaklarını belirleyin ve envanterini çıkarın.

Veri merkezileştirme

• Bu, kuruluş içindeki farklı kaynaklardan veri toplanması ve bunların tek bir merkezi lokasyonda depolanması anlamına gelir. 
• Bu merkezi veri havuzu, yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilir. 
• Verilerin merkezileştirilmesi kaliteyi, erişilebilirliği, iş birliğini ve yönetişimi iyileştirir.

Veri yönetimi

• Bu, veri kalitesi, gizlilik, güvenlik ve güvenilirlik konusunda net politikalar belirlemek açısından önemlidir. 
• Kurumsal politikalar şeffaflığı ve GDPR ve çerez politikaları gibi küresel standartlara uyumu sağlamalıdır.
• LLM’lerin eğitilmesinde kullanılan özel verilerin korunması ve bunların kamuya açık olarak veya bölümler arasında paylaşılmamasının sağlanması hayati önem taşır.
• Örneğin, İK gizli belgeleri oluşturmak için bir LLM kullanıyorsa, çalışanlar aynı LLM’yi kullanarak bu verilere erişmemelidir.
• İşletmelerin, hem verilerde hem de bunlar üzerinde eğitilen modellerde gizliliği ve güvenliği sağlayarak sorumlu yapay zeka için en iyi uygulamaları takip etmesi gerekiyor.

Veri altyapısı

• Büyüyen veri ihtiyaçlarını karşılamak için ölçeklenebilir ve güvenli veri depolama çözümleri kurun.

Veri haritaları

• Kuruluş genelindeki veri akışını ve ilişkilerini anlamak için kapsamlı veri haritaları oluşturun.

Veri stratejinizi titizlikle planlayarak kuruluşunuzun yapay zeka çabaları için güçlü bir temel oluşturabilir ve veriyle ilgili zorluklarla ilişkili riskleri azaltabilirsiniz.

3. LLM’ler: İşletmeler için nasıl işe yarar hale getirilir?

Hukuk alanındaki yüksek lisans (LL.M.) programları, doğal dil anlama, üretme ve karmaşık karar alma süreçlerindeki yetenekleri geliştirerek birçok yapay zeka uygulamasının temel taşı haline gelmiştir.

Milyarlarca parametrede eğitilen LLM’ler, problem çözme için inanılmaz derecede güçlü araçlar olabilir. İşletmeler için doğru LLM’leri seçmek, onları doğru verilerle eğitmek ve bu modelleri sürekli iyileştirmek için geri bildirim döngüleri oluşturmak hayati önem taşır.

LLM’nin iki ana türü vardır: açık kaynaklı ve kapalı kaynaklı.

Açık kaynaklı modeller

• Llama, OPT-IML, GLM, UL2 ve Galactic gibi modeller herkesin kullanımına açıktır.
• Belirli görevler için özelleştirilebilir ve ince ayarlanabilirler, maliyet avantajı, hızlı inovasyon ve özelleştirme seçenekleri sunarlar.
• Ancak bunlar önemli miktarda şirket içi uzmanlık ve yönetim gerektiriyor.

Kapalı kaynaklı modeller

• Buna karşılık, kapalı kaynaklı modeller kamuya açık kaynak kodlarına sahip değildir. Kuruluşlar veya şirketler tarafından geliştirilen ve sürdürülen bu modeller, tescilli kalır.
• Örnekler arasında OpenAI’nin GPT-4’ü, Google Bard, Gemini 1.5, Claude ve Cohere bulunur. Bu modeller genellikle büyük veri kümeleri üzerinde denetlenen öğrenme ve hem insan hem de AI geri bildirimi kullanılarak takviyeli öğrenme yoluyla eğitilir.
• Bu modeller öngörülebilirlik, destek ve kullanım kolaylığı sağlar, ancak daha yüksek bir maliyetle. Bu, onları güvenilir ve kullanıma hazır AI çözümleri arayan işletmeler için daha uygun hale getirir.

Bir LLM programı seçerken, kuruluşlar olgunluklarını, şirket içi becerilerini ve veri stratejilerini göz önünde bulundurmalıdır.

• Açık kaynaklı modeller esneklik ve inovasyon avantajları sunar ancak önemli bir yönetim gerektirir.
• Kapalı kaynaklı modeller daha maliyetli olsa da sağlam destek ve kullanım kolaylığı sunar ve bu da onları kapsamlı dahili kaynaklara ihtiyaç duymadan güvenilir yapay zeka çözümleri arayan şirketler için ideal hale getirir.

LLM Eğitimi

LLM’leri etkili bir şekilde eğitmek, hem kamuya açık verileri hem de kuruluşa özgü verileri kullanmayı içerir. LLM’leri eğitmek için iki temel teknik, geri çağırma ile güçlendirilmiş üretim (RAG) ve insan geri bildiriminden takviyeli öğrenmedir (RLHF).

Geri alma-artırılmış nesil

• RAG, önemli içerik parçalarını belirlemek için büyük miktarda kurumsal verinin analiz edilmesini ve ardından bunların bağlam olarak dil modeline iletilmesini içerir.
• Bu yaklaşım, bağlamsal olarak ilgili bilgileri ek kaynaklardan alarak LLM’lerin sınırlamalarını ele alır ve modelin performansını ve doğruluğunu artırır.

İnsan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenme

• RLHF, LLM’lerin ilgili ve yüksek kaliteli sonuçlar vermesini sağlamak için takviyeli öğrenme tekniklerini insan rehberliğiyle birleştirir.
• İnsan geri bildirimini öğrenme sürecine dahil ederek, Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) programları sürekli olarak gelişebilir ve daha doğru ve bağlama uygun yanıtlar üretebilir.

Sizin için doğru modelleri seçmek

Kuruluşunuzun kullanım örneklerine ve uygulamalarına dayalı iyi bilinen modelleri kullanmayı düşünün. Örneğin: 

• Anthropic’in Claude 3’ü : İçerikle ilgili görevler için idealdir.
• OpenAI’nin DALL-E’si : Görüntü oluşturma ve işleme için idealdir.
• Google Gemini : Verimli arama aracısı yetenekleriyle tanınır.
• Meta Llama 3 : Kod tabanlı operasyonlar ve otomasyon görevlerinde uzmanlaşmıştır.

4. İş Akışları

En kritik adım, yapay zekanın mevcut operasyonlarınıza sorunsuz bir şekilde entegre olabileceği uygun iş akışlarını ve kullanım durumlarını belirlemektir.

İş hedefleri, veri stratejisi ve LLM entegrasyonu belirlendikten sonraki adım, kuruluşunuzun operasyonel çerçevesi içindeki süreçleri otomatikleştiren ve optimize eden yapay zeka odaklı iş akışlarının geliştirilmesini içerir.

Dikkate alınması gereken yapılandırılmış bir yaklaşım şöyledir:

İş sorun noktalarını belirleyin ve bunları iş hedefleri ve teklifleriyle uyumlu hale getirin

Öncelikle işletmenizde iyileştirmeye ihtiyaç duyan alanları belirleyin ve bu sorunlu noktaları stratejik hedefleriniz ve ürün veya hizmet tekliflerinizle uyumlu hale getirin.

Kuruluş boşluklarını göz önünde bulundurarak net kullanım durumları oluşturun

Yapay zekanın değer katabileceği belirli kullanım durumlarını tanımlayın ve süreçlerinizde yapay zekanın doldurabileceği mevcut boşlukları belirleyin. İşte dikkate alınması gereken birkaç kullanım durumu:

• Ölçekli içerik üretimi
  • Kişiselleştirilmiş, varlık açısından zengin konu içerikleri oluşturmak ve oluşturulan içeriğin kalitesini ve alaka düzeyini ölçmek için yapay zekayı kullanın.
• Bir içerik merkezi veya varlık kütüphanesi oluşturarak dijital varlığınızı geleceğe hazırlayın
  • Aynı içeriğin birden fazla kopyasını oluşturmaktan kaçınmak için makaleler, PDF’ler, resimler ve videolar dahil olmak üzere tüm kritik içeriklerinizi bir içerik merkezinde merkezileştirin. Merkezileştirildikten sonra, LLM’leri kullanarak tüm resimlerin kalitesini ve alaka düzeyini ölçmek için AI kullanın.
• Kişiselleştirilmiş deneyimler
  • Kişiselleştirilmiş müşteri ve potansiyel müşteri deneyimleri oluşturmak, ürün önermek ve pazarlama kampanyalarını iyileştirmek için yapay zekayı kullanın.
• Tahmin
  • Organik trafik tahmini, ücretsiz arama sonuçlarından gelecek site ziyaretçisi sayısını tahmin eder. Bu, doğru tahminler üretmek için geçmiş verileri, mevsimselliği, eğilimleri ve makine öğrenimini kullanır.
  • Trafiği tahmin ederek stratejiler planlayabilir, kaynak tahsis edebilir ve gerçekçi hedefler koyabilirsiniz.
  • Bu, etkileşimi ve dönüşümleri artırmak için içeriğin, SEO çalışmalarının ve kampanya zamanlamasının optimize edilmesine yardımcı olur.
  • Doğru tahminler, potansiyel sorunları erkenden belirleyerek arama sıralamalarını ve web sitesi performansını korumak veya iyileştirmek için proaktif ayarlamalar yapılmasına olanak tanır.
• Otomatik içgörüler
  • Büyük veri kümelerinden içgörüler elde etmek için yapay zekayı kullanın, veri odaklı karar almayı ve iş stratejisi optimizasyonunu mümkün kılın.
  • Üretken Yapay Zeka, çeşitli kaynaklardan gelen verileri işleyerek gerçek zamanlı, eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayabilir ve işletmelerin bilinçli kararları hızla almasını sağlayabilir.
  • Hukuk alanındaki LLM’ler, stratejik öneriler sunmak amacıyla kuruluşunuzun verileriyle hassas bir şekilde ayarlanabilir.
• Ajan ekosistemi oluşturma
  • Yapay zeka, kendi başına karar alıp eylemde bulunabilen ajanlara dönüşecek.
  • Yapay zeka hala metin, görüntü ve içgörüler üretecek olsa da, bu aracılar bu bilgileri yalnızca insanlara tavsiyede bulunmak için değil, bağımsız bir şekilde hareket etmek için kullanacaklar.
  • İşletmeler, destek, pazarlama ve müşteri başarı ekipleri gibi çeşitli kullanım durumları için bu aracıları oluşturmak amacıyla iyi yapılandırılmış verilerin nasıl kullanılabileceğini araştırmalıdır.

Doğru ekip yapısını belirleyin

Başarılı AI dağıtımı genellikle işlevler arası bir ekip gerektirir. Gerekli kaynakları, altyapıyı ve becerileri belirleyin ve etkili bir ekip oluşturmak için boşlukları giderin.

SEO profesyonellerinden, dijital pazarlamacılardan, içerik yazarlarından ve kodlayıcılardan beklenen beceriler gelişti.

Ekip üyeleri, hızlı mühendislik, müşteri sorunları hakkında derin bir anlayış geliştirme ve kurumsal uyum ve etkinleştirme becerileri edinme dahil olmak üzere makine öğreniminin nasıl çalıştığını öğrenmeli ve evrim geçirmelidir.

Ölçümleri, hedefleri ve geri bildirim döngülerini tanımlayın

AI girişimlerinizin başarısını ölçmek için net metrikler ve hedefler belirleyin. AI iş akışlarını sürekli olarak izlemek ve iyileştirmek için geri bildirim döngüleri oluşturun.

Büyük Teknoloji’nin tüm tekliflerde yapay zekayı devreye sokmak için çılgınca bir acelesi var

Google, Apple, Amazon ve Meta, yapay zekayı tüm ürünlere dahil etmek için sağlam yol haritaları yayınladı.

Google’ın I/O 2024’ü, yapay zeka destekli arama geliştirme, üretkenlik araçlarında yapay zeka, çeşitli sağlık uygulamaları, akıllı ev yenilikleri, geliştirici araçları ve güvenlik ve sürdürülebilirlik uygulamaları dahil olmak üzere çeşitli alanlarda ve uygulamalarda kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için çeşitli yapay zeka yeniliklerini sergiledi.

Bu duyurular, Google’ın karmaşık sorunları çözmek ve günlük yaşamları iyileştirmek için yapay zekadan yararlanma konusundaki kararlılığını vurguluyor.

İşletmelerin yapay zeka odaklı mı yoksa yapay zeka destekli mi olmak istediklerine karar vermeleri gerekiyor

Yapay zeka odaklı şirketler, yapay zekayı bir bilim olarak ilerletme işindedir, yapay zeka destekli şirketler ise uygulama ve dağıtım makineleridir.

Yapay zeka odaklı şirketler donanımın hemen üstünde yenilikler yaparken, yapay zeka destekli şirketler uygulama düzeyinde kurumsal değer yaratıyor.

Yapay zekanın gerçek anlamda gelişmesi için, kuruluşunuz genelinde uyumun sağlanması kritik öneme sahiptir.

Bu, herkesin otomasyona hazır iş sorunlarını ve iş akışlarını belirleme konusunda yetkilendirildiği bir kültürel değişimi teşvik etmek anlamına gelir. Bunu başarmak için tüm ekipler arasında iş birliği şarttır.

Yapay zeka, insan potansiyelinin bir sonraki seviyesini ortaya çıkarıyor

Kuruluşlar, hazır olma durumlarını değerlendirmek ve AI teknolojisinden etkili bir şekilde yararlanmak için bir AI yol haritası geliştirmelidir. Bu yol haritası beş temel alana odaklanmalıdır: strateji, veri, LLM’ler ve iş akışları. 

Amaç, organizasyonu rekabet avantajlarına sahip AI odaklı bir güç merkezine dönüştüren geleceğe dönük bir AI stratejisi oluşturmaktır. Bu kapsamlı yaklaşımı benimseyerek, AI’nın dönüştürücü potansiyelini açığa çıkarabilir, insan yeteneklerini artırabilir ve kalıcı olumlu etki yaratabilirsiniz.