Makine öğrenimini başarıyla dağıtma | MIT Teknoloji İncelemesi

Raporun önemli bulguları şöyle:

İşletmeler AI/ML’yi satın alıyor, ancak kuruluş genelinde ölçeklendirme yapmakta zorlanıyor. Yanıt verenlerin büyük çoğunluğu (%93) birkaç deneysel veya kullanımda AI/ML projesine sahiptir ve daha büyük şirketlerin daha fazla dağıtıma sahip olma olasılığı yüksektir. Çoğunluk (%82), makine öğrenimi yatırımının önümüzdeki 18 ay içinde artacağını ve yapay zeka ile makine öğrenimini gelir hedeflerine yakından bağlayacağını söylüyor. Yine de ölçeklendirme, vasıflı çalışanları işe almak, uygun kullanım senaryolarını bulmak ve değer göstermek kadar büyük bir zorluktur.

Dağıtım başarısı, bir yetenek ve beceri stratejisi gerektirir. Zorluk, temel veri bilimcilerini çekmekten daha öteye gidiyor. Firmalar, AI/ML tasarımına, testine ve yönetimine rehberlik edecek hibrit ve tercüman yeteneğine ve tüm kullanıcıların teknoloji geliştirmede rol oynamasını sağlamak için bir iş gücü stratejisine ihtiyaç duyar. Rekabetçi şirketler, çalışanlar için kendilerini farklı kılan net fırsatlar, ilerleme ve etkiler sunmalıdır. Daha geniş iş gücü için, AI/ML yeniliklerini desteklemek için beceri geliştirme ve katılım çok önemlidir.

Mükemmeliyet Merkezleri (CoE), teknoloji paylaşımını özel çözümlerle dengeleyerek geniş dağıtım için bir temel sağlar. Olgun yeteneklere sahip şirketler, genellikle daha büyük şirketler, sistemleri şirket içinde geliştirme eğilimindedir. Bir CoE, ısmarlama araçların yanı sıra geniş çapta konuşlandırılabilir çözümler geliştirmek için bölümler genelinde temel makine öğrenimi danışmanlığı ile bir merkez ve bağlı bileşen modeli sağlar. Makine öğrenimi ekipleri, hızla gelişen AI/ML veri bilimi gelişmelerine ayak uydurmak için teşvik edilmelidir.

AI/ML yönetişimi, veri şeffaflığı ve kaynağı, düzenleyici öngörü ve sorumlu AI dahil olmak üzere sağlam model operasyonları gerektirir. Birden çok otomatikleştirilmiş sistemin kesişimi, gelişmiş veri bilimi araçlarına siber güvenlik sorunları, yasa dışı ayrımcılık ve makro oynaklık gibi artan riskler getirebilir. Düzenleyiciler ve sivil toplum grupları, sistematik olarak önemli sektörlere özel önem vererek vatandaşları ve hükümetleri etkileyen yapay zekayı inceliyor. Şirketler, eksiksiz veri kaynağı, risk değerlendirmesi ve kontroller ve kontrollere dayalı sorumlu bir yapay zeka stratejisine ihtiyaç duyar. Bu, AI/ML modeli hataları veya riskleri için otomatik işaretleme gibi teknik müdahalelerin yanı sıra sosyal, kültürel ve diğer ticari reformları gerektirir.

raporu indir

Bu içerik, MIT Technology Review’in özel içerik kolu olan Insights tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmamıştır.