Yapay Zeka Navigatörü 4: Küllerinden çıkan Anka kuşu – Yapay zekanın uzun vadeli perspektiflere ihtiyacı var
DOAG KI topluluğunun AI Navigator sütununun dördüncü baskısına hoş geldiniz!
Duyuru
Dr. Konstantin Hopf, Bamberg Üniversitesi Bilgi Sistemleri Kürsüsü'nde, özellikle de Enerji Verimli Sistemler Bölümü'nde veri analizi araştırma grubuna başkanlık etmektedir. Endüstri ile ilgili araştırma projelerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin operasyonel uygulamalarını geliştirmektedir. Aynı zamanda yapay zeka girişimlerinin ve veri bilimi ekiplerinin stratejik yönetimine yönelik kavramları da araştırıyor. Araştırmasının sonuçları, başlıca ticari BT dergilerinde ve konferans tutanaklarında yer almakta, aynı zamanda uzman ve günlük basında da yer almaktadır.
Nükleer fizik alanında doktorası bulunan Dr. Benjamin Linnik, veri bilimi, yazılım mühendisliği ve BT danışmanlığı alanındaki uzmanlığını birleştiriyor. Lider DevSecOps Mühendisi olarak bulut tabanlı veri odaklı projelerde kapsamlı deneyim kazanmıştır. Onun bağlılığı aynı zamanda Nürnberg'deki Veri Bilimi Buluşması'nın liderliğine de yansıyor. Özel hayatında ailesiyle birlikte dinlenmeyi, etrafı iki kediyle çevrili olmayı ve akıllı evini otomasyona geçirmeyi seviyor.
Yapay zekaya bakıldığında, teknik başarılarla ilgili başarı öyküleri ile uygulamadaki başarısız projeler arasındaki karşıtlık ortaya çıkıyor. Bir yandan sıkıcı görevleri yerine getiren, verilerdeki karmaşık ilişkileri tanıyan, tıpta yeni tedavi yöntemlerine olanak tanıyan ve yenilenebilir enerjilerin elektrik şebekesine daha iyi entegre edilmesine yardımcı olan yapay zeka araçlarından bahsediyoruz. Ancak operasyonel uygulamalar birçok yapay zeka projesinin başarısız olduğunu gösteriyor: Hükümet sohbet robotları yasa dışı faaliyetler öneriyor, görüntü oluşturucular ırkçı görüntüler üretiyor, yetersiz yüz tanıma sahte tutuklamalara yol açıyor, beslenme uygulamaları zehirli tarifler öneriyor ve robotlar IKEA sandalye yapısını neredeyse hiç bulamıyor. Görünen o ki gerçek dünya bir yapay zekaya emanet edilemeyecek kadar karmaşık.
Geçici Yapay Zeka projeleri yerine uzun vadeli Yapay Zeka girişimleri
Geçmişteki hatalardan ders çıkarmak için yapay zeka projelerine kısa vadeli odaklanmayı bırakmalı ve bunun yerine sürdürülebilir yapay zeka girişimlerini teşvik etmeliyiz. Bu girişimler yapay zeka sistemlerinin tüm yaşam döngüsünü kapsıyor ve öğrenilen bir modelden diğerine geçmek yerine öğrenme sistemleri vizyonlarını mümkün kılıyor.
Bir proje vizyonu genellikle böyle bir projeyi engeller çünkü projeler sihirli üçgene göre, yani proje kapsamı, maliyetler ve zaman çizelgesinin dengelenmesine göre kontrol edilir. Yeterli para veya zaman yoksa ekiplerin projenin kapsamından ödün vermesi gerekir. Örneğin yazılım projelerinde özellikler teslim edilmeyebilir veya daha sonra teslim edilebilir. Bu üçgen dengeleme yapay zeka uygulamalarında çok daha zordur çünkü genişletilmiş modeller genellikle sonuçta yalnızca tek bir sonuç üretir; örneğin bir X-ışını görüntüsündeki tümör hücrelerinin tanınması. Bu, esnekliği ve uyarlanabilirliği ciddi şekilde sınırlar.
Şirketlerin yapay zekayı farklı sektörlerde kullanıyor olması da uzun vadeli uygulamalara bakmanın bir başka nedeni. Yapay zeka, çevrimiçi bir mağazadan sipariş vermek gibi bireysel görevleri veya iş modellerinin tamamını otomatikleştirebilse de, bu uygulama alanları orta vadede muhtemelen bir istisna olarak kalacaktır. Çoğu zaman, insan karar vericilerini destekleyecek veya hataları raporlamak veya eylem seçenekleri önermek gibi hoş olmayan görevleri üstlenecek yapay zeka bileşenleriyle donatılmış yardım sistemleri olacaktır.
(Resim: DOAG)
Veri bilimcinin sektör deneyimi ve uzmanlığının ötesinde, diğer şirketlerin ve uygulamaların en iyi uygulamalarından bilgi edinmek faydalıdır. 20 ve 21 Kasım 2024 tarihlerinde Nürnberg'de gerçekleşecek olan AI Navigator Konferansı bu amaç için idealdir.
DOAG, Haberler Medien ve de'ge'pol tarafından düzenlenen etkinlik, iş dünyası, teknoloji ve toplumdan karar vericilerin Almanya'daki yapay zekanın pratik uygulamaları ve zorlukları hakkında fikir alışverişinde bulunabileceği merkezi bir platformdur. Bu konferans, katılımcıların yapay zeka sistemlerinin başarılı uygulamaları ve optimizasyonları hakkında ilk elden bilgi almasıyla pratik faydalara odaklanıyor.
Ayrıca Yapay Zeka Navigatör Konferansı, yapay zeka sektöründeki dinamik gelişmeleri anlamak ve teknolojide mümkün olanın sınırlarını zorlayan yenilikçi çözümleri keşfetmek için en iyi uygulamaların alışverişini teşvik ediyor ve stratejik ortaklıkların oluşturulmasına olanak tanıyor, iş dünyasında ve… Toplumu değiştirmek.
Dahası, ki bu genellikle göz ardı edilir, makine öğrenimi yöntemleri verilere yeni bakış açıları kazandırabilir ve böylece bilgi üretebilir. Otomatik ve akıllı aracıların katma değeri kolayca ölçülebilirken, yapay zeka tabanlı yardım sistemlerinin veya tamamen bilgi üreten sistemlerin faydaları hemen görülmez. Ancak uzun vadede akıllıca verilmiş bir stratejik karar, etkileyici bir müşteri hizmetleri robotundan çok daha değerli olabilir.
Yapay zeka uygulamalarına uzun vadeli bir bakış, bunların şirketlere olan değer katkılarının zamanla değişebileceğini gösteriyor: Bazı projeler çok iddialı bir şekilde başlıyor ve talepler nedeniyle başarısız oluyor; örneğin, sağlanan verilerle yapılan tahminler sonuçta oldukça iyi değilse. Diğer projeler küçük başlar ve bir süre sonra analitiklerin rutin görevleri destekleyebileceğini ve daha sonra – kapsamlı testlerden sonra – bunları tamamen otomatikleştirebileceğini fark edersiniz. Yakın zamanda yapılan ampirik bir bilimsel çalışma, yapay zeka projelerinde operasyonel değer yaratmadaki bu çevik değişimi gösterdi ve böyle bir değişimin meydana gelebileceği koşulları belirledi.
Yapay zeka uygulamalarını dönüştürme yeteneği, geliştiriciler ve karar vericiler için ne anlama geliyor? Yapay zeka projelerinin dinamik doğası, sistemlerin etkili kalmasını ve işletmenin gerçek ihtiyaçlarını karşılamasını sağlamak için sürekli adaptasyonu ve geri bildirim döngülerinin dahil edilmesini gerektirir.
Başarısız olduğu iddia edilen projeler, tıpkı küllerden yeniden doğan bir anka kuşu gibi, eğer ilgili kişiler deneyimlerini aktarırsa ve yapay zeka modellerinden bilgi çıkarmaya çalışırsa şirkette değer yaratabilir. Planlı otomasyon mümkün değilse, süreçleri hızlandıran veya personel memnuniyetini artıran bir destek sistemi bir seçenek olabilir.
Ancak başarılı projeler bile, örneğin AB'nin yapay zeka yasasında olduğu gibi yasal çerçeve koşulları değişirse veya Kovid-19 salgını sırasındaki tüketici davranışı gibi toplum değişirse aniden sona erebilir.
Bu tür senaryolarda şirketlerin sadece hızlı tepki vermeleri değil, aynı zamanda yaklaşımlarını yeniden düşünmeye ve değer yaratma mekanizmalarını buna göre uyarlamaya da hazır olmaları gerekiyor. Bu, makine öğrenimi modellerinin yeniden kalibre edilmesi veya yeni özel modeller geliştirilip test edilirken tam otomatik süreçlerden insani karar alma sürecine geçme anlamına gelebilir.
Yeniden uyarlama uygulaması ve geri bildirim döngülerinin entegrasyonu yalnızca şirketlerin krizlerin üstesinden gelmesine yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka sistemlerini sürekli olarak geliştiriyor ve şirketin uzun vadeli başarısına değerli bir katkı sağlayacak şekilde tasarlıyor. Yapay zeka girişimleri, işletmelerde sürekli değişen gereksinimlere ve ortamlara uyum sağlamayı mümkün kılan çevik bir zihniyetten yararlanır. Bu zihniyet, yapay zeka sistemlerini en iyi şekilde kullanmak ve kalibre etmek için gerekli olan hızlı yinelemeleri ve sürekli iyileştirmeleri teşvik eder. Bu özellikle yapay zeka gibi hızla gelişen alanlarda önemlidir.
Veri Bilimcisi: yapay zeka değer yaratmanın mimarları
Yapay zeka girişimlerini planlarken ve uygularken ilk odak noktası yöneticiler veya ekip liderleridir. Ancak veri bilimcileri ve veri mühendisleri veya makine öğrenimi uzmanları gibi ilgili profesyonel gruplar da yapay zeka girişimlerinin yönetilmesinde merkezi bir rol oynuyor. Teknik ekipler ve yönetim arasında köprü oluşturucu olarak hareket edin.
Karmaşık veri modellerini yorumlama ve bunları eyleme geçirilebilir iş öngörülerine dönüştürme yeteneğiniz, yapay zekanın değerini en üst düzeye çıkarmada kritik öneme sahiptir. Veri toplamadan model uygulamaya ve optimizasyona ve izlemeye kadar yapay zeka girişimlerinin tüm aşamalarına katılımları, onları şirkette yapay zekanın etkili bir şekilde kullanılması için vazgeçilmez oyuncular haline getiriyor.
Uzun vadeli bakış açısı ve çevik yaklaşım
İşletmelerin yapay zekanın tüm faydalarından yararlanmak için uzun vadeli bir yaklaşım benimsemeleri gerekiyor. Bireysel projeler başarısız olabilir ve teknik gelişmeler onları gölgede bırakabilir. Çevik yöntemlerle birleştirilmiş uzun vadeli bir yaklaşım, yaklaşımı uyarlamanıza ve yalnızca belirlenen hedeflere ulaşmanıza değil, aynı zamanda yapay zekanın tüm yönlerinden yararlanmanıza da olanak tanır.
(kendim)
Haberin Sonu