Sektörlere çığır açan veri zekası sağlıyoruz
Ancak gerçek veri zekası, doğru veri temelini oluşturmaktan daha fazlasıdır. Kuruluşlar aynı zamanda yüksek düzeyde teknik personele olan bağımlılığın nasıl aşılacağı ve üretken yapay zeka kullanırken veri gizliliği ve kurumsal kontrol için çerçeveler oluşturmanın yolları ile de boğuşuyor. Özellikle, tüm çalışanların şirketin kendi verilerinden eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmek için doğal dili kullanmasını sağlamayı amaçlıyorlar; kendi güvenli büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek, oluşturmak, dağıtmak ve ayarlamak için bu verilerden geniş ölçekte yararlanmak; ve şirketin verileri hakkındaki istihbaratı her iş sürecine aşılamak.
Veri zekasının bir sonraki sınırında kuruluşlar, yapay zekayı demokratikleştirerek değeri en üst düzeye çıkaracak ve aynı zamanda endüstri bağlamlarında çalışanları, süreçleri ve teknolojileri aracılığıyla farklılaşacak. 600 teknoloji liderinin katıldığı küresel, sektörler arası bir anketin yanı sıra teknoloji liderleriyle yapılan derinlemesine görüşmelere dayanan bu rapor, verileri ve yapay zekayı demokratikleştirmek için endüstriler genelinde inşa edilen ve yararlanılan temelleri araştırıyor. Aşağıda temel bulguları yer almaktadır:
• Verilere, akışa ve analitiklere gerçek zamanlı erişim her sektörde önceliktir. Veriye dayalı karar vermenin gücü ve oyunun kurallarını değiştiren inovasyon potansiyeli nedeniyle CIO'ların tüm verilerine kesintisiz erişime ve bu verilerden gerçek zamanlı içgörüler elde etme becerisine ihtiyacı var. Ankete katılanların yüzde yetmiş ikisi, analiz ve eylem için gerçek zamanlı veri akışı yeteneğinin genel teknoloji hedefleri açısından “çok önemli” olduğunu söylerken, diğer %20'si bunun “biraz önemli” olduğuna inanıyor (bu, gerçek zamanlı veri akışının sağlanması anlamına mı geliyor) perakende satışta öneriler veya kritik bir sağlık hizmeti triyajı durumunda bir sonraki en iyi eylemin belirlenmesi.
• Tüm sektörler verilerini ve yapay zeka yönetişim modellerini birleştirmeyi amaçlamaktadır. Verilerin ve yapay zeka varlıklarının yönetimine yönelik tek bir yaklaşıma yönelik istekler güçlü: Ankete katılanların %60'ı, veriler ve yapay zeka için yerleşik yönetişime yönelik tek bir yaklaşımın “çok önemli” olduğunu ve ilave %38'i bunun “biraz önemli” olduğunu söylüyor “, birçok kuruluşun parçalanmış veya silolanmış bir veri mimarisiyle mücadele ettiğini öne sürüyor. Her endüstrinin bu birleşik yönetişimi, kendi benzersiz kayıt sistemleri, veri hatları ve güvenlik ve uyumluluk gereksinimleri bağlamında gerçekleştirmesi gerekecektir.
• Sektör veri ekosistemleri ve platformlar arası paylaşım, yapay zeka liderliğindeki büyüme için yeni bir temel sağlayacaktır. Teknoloji liderleri, her sektörde, daha doğru, alakalı ve kârlı sonuçlar sağlayacak yapay zeka modellerini ve temel operasyonları destekleyen bir endüstri ekosistemi genelinde teknolojiden bağımsız veri paylaşımının umut verici olduğunu düşünüyor. Örneğin sigorta şirketlerindeki ve perakendecilerdeki teknoloji ekipleri, çevrimiçi pazarlarda gerçek zamanlı fiyatlandırma ve ürün teklifi kararlarını desteklemek için iş ortağı verilerini almayı hedeflerken, üreticiler veri paylaşımını sürekli tedarik zinciri optimizasyonu için önemli bir yetenek olarak görüyor. Ankete katılanların yüzde altmış dördü, canlı verileri platformlar arasında paylaşma yeteneğinin “çok önemli” olduğunu söylerken, ilave %31'i bunun “biraz önemli” olduğunu söylüyor. Ayrıca %84'ü veri kümeleri, makine öğrenimi modelleri ve dizüstü bilgisayarlar için yönetilen bir merkezi pazarın çok veya bir dereceye kadar önemli olduğuna inanıyor.
• Verilerin ve yapay zeka esnekliğinin bulutlarda korunması tüm sektörlerde yankı bulur. Sektörlerdeki katılımcıların yüzde altmış üçü, birden fazla bulut sağlayıcısından yararlanma yeteneğinin en azından bir dereceye kadar önemli olduğuna inanırken, %70'i açık kaynak standartları ve teknolojisi konusunda aynı fikirde. Bu, yanıt verenlerin %56'sının iş zekası ve yapay zeka genelinde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yönetmek için tek bir sistemi “çok önemli” olarak gördüğü, buna ek olarak %40'ın ise bunu “biraz önemli” olarak gördüğü bulgusuyla tutarlıdır. Yöneticiler, kuruluşun tüm verilerine, her türden ve herhangi bir kaynaktan, güvenli ve tavizsiz erişime öncelik veriyor.
• Sektöre özgü gereksinimler, üretken yapay zeka kullanım durumlarının benimsenmesindeki önceliklendirmeyi ve hızı belirleyecektir. Tedarik zinciri optimizasyonu, imalat sektöründeki anket katılımcıları için en yüksek değere sahip üretken yapay zeka kullanım senaryosudur; kamu sektörü için gerçek zamanlı veri analizi ve içgörüler, izleme ve değerlendirme için kişiselleştirme ve müşteri deneyimi ve telekomünikasyon için kalite kontrol anlamına gelir. Üretken yapay zekanın benimsenmesi herkese uyacak tek bir kalıp olmayacak; Her endüstri kendi stratejisini ve yaklaşımını benimsiyor. Ancak her durumda değer yaratma, verilere erişime ve yapay zekanın kuruluşun ekosistemine nüfuz etmesine ve yapay zekanın ürün ve hizmetlerine yerleştirilmesine bağlı olacaktır.
Değeri en üst düzeye çıkarmak ve yapay zekanın insanlar, süreçler ve teknoloji üzerindeki etkisini ölçeklendirmek tüm sektörlerde ortak bir hedeftir. Ancak sektör farklılıkları, zekanın verilere ve yapay zeka platformlarına nasıl aşılandığı konusundaki sonuçları açısından yakından ilgiyi hak ediyor. İster çok kanallı satışları yönlendiren perakende çalışanı, ister gerçek dünya kanıtlarını takip eden sağlık hizmetleri uygulayıcısı, risk ve belirsizliği analiz eden aktüer, ekipmanı teşhis eden fabrika çalışanı veya ağ sağlığını değerlendiren telekom saha temsilcisi için olsun, yapay zekanın kullanacağı dil ve senaryolar Destek, her endüstrinin ön saflarında demokratikleştirildiğinde önemli ölçüde farklılık gösterir.
Raporu indirin.
Bu içerik, MIT Technology Review'un özel içerik kolu olan Insights tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review'un editör kadrosu tarafından yazılmadı.