Gerçekle ilk temasta hayatta kalan bir yapay zeka stratejisi oluşturun
Dünyanın önde gelen atıştırmalık yiyecek üreticilerinden biri olan müşterilerimizden biri için AI, düzinelerce olası içerik ve bunları birleştirme yolları göz önüne alındığında tarihsel olarak karmaşık bir görev olan tarif oluşturma unsurlarını destekliyor. Kuruluş, ürün uzmanlarını yapay zeka ile iş birliği yaparak daha yüksek kaliteli tarifleri daha hızlı üretebilir. Kuruluşun sistemi, yeni ürünler için tarif geliştirmek için gereken adım sayısını (ortalama olarak) 150’den sadece 15’e indirdi. Artık, müşterileri markaya bağlı tutmak için yeni ürünler ve yeni deneyimlerle daha hızlı bir şekilde memnun edebiliyor.
Özellikle yapay zeka tek başına çalışmaz, bunun yerine yetenekli ekipleri güçlendirir, sonuçları daha da iyileştirmek için rehberlik ve geri bildirim sağlar. Bu, başarılı AI çözümlerinin ayırt edici özelliğidir: Nihayetinde, kuruluşların bunlardan en yüksek değeri elde etmesini sağlamak için insanlar ve alan ve teknik uzmanlığın yanı sıra insan odağından oluşan çok disiplinli bir ekip için tasarlanmıştır.
Korkuluklar önemlidir
Yapay zekadan en iyi şekilde nasıl yararlanacağınızı düşünürken, yapay zeka stratejiniz uygun korkulukları da dikkate almalıdır.
Çözümler daha sofistike hale geldikçe ve yazılımlara, ürünlere ve günlük operasyonlara daha sık ve derinlemesine entegre oldukça, insanların hata yapmasına izin verme potansiyelleri de artar. Gördüğümüz yaygın bir anti-kalıp, insanların istemeden oldukça kararlı yapay zekaya aşırı bağımlı hale gelmesidir – yapay zeka tarafından üretilen kodu kontrol etmeyen geliştiriciyi veya arabanın otomatik pilot özellikleri tarafından yanlış bir güvenlik duygusuna kapılan Tesla sürücüsünü düşünün.
Bu tür aşırı bağımlılıktan ve riske maruz kalmaktan kaçınmak için yapay zeka kullanımıyla ilgili dikkatli yönetişim parametreleri olması gerekir.
Yapay zeka deneylerinizin birçoğu keşfedilecek heyecan verici fikirler üretebilse de, bunları destekleyen araçlara dikkat etmeniz gerekir. Bazı yapay zeka çözümleri, diğer kurumsal yazılımlar için talep edeceğiniz sağlam mühendislik uygulamalarına göre oluşturulmaz. Hangilerini üretime yerleştirmekten emin olacağınızı dikkatlice düşünün.
Yapay zeka modellerini başka herhangi bir uygulamada yaptığınız gibi test etmenize yardımcı olur ve pazara girme telaşının muhakemenizi gölgelemesine izin vermeyin. Yapay zeka çözümleri, istenen etkiye sahip olmadıkları takdirde kolayca tersine çevrilebilecek kademeli değişikliklerle kaydedilen ilerlemeyle birlikte, iyi ürün geliştirmenin temelini oluşturan aynı sürekli teslim ilkeleriyle desteklenmelidir.
“İstenen” bir sonuç olarak kabul ettiğiniz şey hakkında açık sözlü olmanın yardımcı olduğunu göreceksiniz – başarınızı tanımlayan yalnızca mali ölçütler olmayabilir. Kuruluşunuzun bağlamına bağlı olarak üretkenlik ve müşteri deneyimi de önemli hususlar olabilir. Ekibinizin yapay zekanın potansiyeline ilişkin farkındalığı ve yapay zeka çözümlerini keşfetme, benimseme veya dağıtma konusundaki rahatlık seviyeleri gibi diğer öncü göstergelere bakabilirsiniz. Bu faktörler, ekibinizin müşteri deneyimi, üretkenlik ve gelirin gecikmeli göstergelerini iyileştirme yolunda olduğuna dair size güven verebilir. Buna nasıl yaklaşırsanız yaklaşın, bu ölçümleri başlangıçta belirlediyseniz, başarılı olma olasılığınız daha yüksektir.
Son olarak, AI’nın insanların işlerine – hatta genel olarak insanlığa – oluşturduğu tehdide ilişkin tüm yaygaraya rağmen, teknolojiyi kullanacak olanın sizin çalışanlarınız olduğunu hatırlamanız iyi olur. İnsanları yapay zekayı benimsemeye teşvik etmek ve sunabileceği sorunlara karşı duyarlı kalırken AI ile yenilik yapmak arasında bir denge kurduğunuz değişimin insani tarafını düşünün. Örneğin, hassas müşteri verilerini kullanıyor olabileceğiniz durumlarda, dış kaynaklara veya gizliliğe dayanan modellerde fikri mülkiyeti korumak için yönergeler getirmek isteyebilirsiniz. Yapay zekanın çalışmalarını artırdığı yerlerde çalışanlarımıza söz hakkı vermenin genellikle daha iyi olduğunu düşünüyoruz. Nerede en fazla etkiye sahip olabileceğini herkesten daha iyi biliyorlar.
Bu içerik Düşünce İşleri tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmamıştır.