Yapay zeka, modern ekonomiyi yönlendirmeye yardımcı olan teknolojinin çoğuna zaten güç veriyor. AI artık interneti nasıl kullandığımızın önemli bir parçası, ancak borsalarda , gelişmiş fabrikalarda ve otomatik depolarda da bulunabilir. Arabalarımızı sürmeye ve hatta yerlerimizi süpürmeye başlıyor. Yine de yapay zekadan önemli ölçüde faydalanabilecek şirketlerin yalnızca bir kısmı, ürün ve hizmetlerini sunmaya yardımcı olmak için bu yaklaşımdan yararlanıyor.
Bunun önemli bir nedeni, yüksek kaliteli veri eksikliğidir. Google, Microsoft ve Amazon gibi teknoloji devleri, geniş veri toplama operasyonları sayesinde, sorularımızı yanıtlayacak ve fotoğraflarımızda neler olduğunu belirleyecek yazılımlar geliştirerek yapay zekada büyük adımlar atabildiler . Ancak yapay zeka ve gelişmiş robot teknolojisinden yararlanabilecek birçok yerleşik endüstri, verileri yararlı bir şekilde toplamak, yönetmek ve kullanmak için mücadele ediyor.
Yüksek kaliteli ve güvenilir verilere sahip olmak, şirketlerin pazarlarını ve müşterilerini daha iyi anlamalarına ve otomatik karar vermeyi etkinleştirmelerine yardımcı olmanın anahtarıdır. Bir altyapı düzeyinde, veriler planlayıcılara ve geliştiricilere rehberlik edebilir ve binaların, yolların ve demiryollarının kullanımını ve bakımını optimize etmeye yardımcı olabilir . Bu aynı zamanda altyapımızın daha uzun ömürlü olmasını ve daha verimli çalışmasını sağlayarak, boşa harcanan enerjiyi ve gereksiz trafiği azaltmaya yardımcı olarak karbon emisyonlarını azaltmaya yardımcı olabilir.
AI’nın temeli
Veri, basitçe, yapay zekanın temelidir . AI’yı belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere eğitmek için, tipik olarak, örnek verileri aşamalı öğrenme algoritmaları aracılığıyla çalıştırmanız gerekir; böylece, kalıpları tanıma ve buna göre yanıt verme yeteneğini uyarlayabilir ve geliştirebilir. Bazı yapay zekalar daha sonra yeni verilerden faydalı bilgiler keşfetme sürecini otomatikleştirebilir ve hatta kalıpları tespit etmede insanlardan veya asla yapamayacağımız şeyleri tespit etmede daha iyi hale gelebilir. Bazı durumlarda, AI ne kadar çok veri işlerse, çalışmayı o kadar iyi öğrenir.
Bununla birlikte, potansiyel faydalara rağmen, araştırmalar bazı sektörlerde şirketlerin %10 kadar azının bu tür gelişmiş analitik yaklaşımlarının kilidini açtığını gösteriyor. Telekom , otomotiv ve finansal hizmetler gibi sektörler teknoloji devlerini yakalamaya çalışıyor. Ancak sağlık hizmetleri, eğitim, hükümet ve inşaat dahil olmak üzere birçok sektör, veri ve yapay zekayı kullanma potansiyelinin tamamına hâlâ ulaşmaya yakın değil.
Örneğin, tıbbi tanıyı hızlandırmak ve daha doğru hale getirmek , yalnızca ABD sağlık sektöründe 400 milyar ABD doları tasarruf sağlayabilir . Ancak yeterli sayıda insanı tıbbi verilerini AI geliştiricileriyle paylaşmaya teşvik edecek doğru kurallar ve teşvikler henüz mevcut değil ve bu nedenle sektör henüz bu potansiyeli fark etmedi.
Peki daha fazla şirket, yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olacak verileri toplamaya nasıl başlayabilir? Genellikle şirketleri geride tutabilecek birkaç kilit sorun vardır. İhtiyaç duyulan veri mevcut olmayabilir, erişilemez olabilir (örneğin özel olduğu için ), faydalı olamayacak kadar çok yerde, kaynakta veya formatta mevcut olabilir. Ayrıca sınırlı kalitede olabilir veya AI ile kullanım için toplanmayabilir ve bu nedenle doğru bilgiye sahip olmayabilir.
Ayrıca çok fazla olabilir. Kalıpların ve diğer yararlı içgörülerin çıkarılabileceği çok büyük veri kümeleri olan “büyük veri”nin değerini sık sık duyarız. Ancak daha fazla veri toplamak her zaman daha iyi analitik sonuçlara yol açmaz ve bazen gereksiz yere karmaşık ve kaynak yoğun olabilir .
Bu sorunlar genellikle şirketlerin doğru stratejiye veya uzmanlığa sahip olmaması nedeniyle ortaya çıkabilir. Araştırmalar, birçok şirketin , doğru verilerin toplandığından, yönetildiğinden ve ardından doğru kullanıldığından emin olmak için hala özel veri ekiplerinden yoksun olduğunu gösteriyor. Ancak meslektaşlarım ve ben yakın zamanda 50’den az çalışanı olan teknoloji şirketlerinin genellikle veri analitiğini yoğun olarak kullandığını gösteren bir araştırma yaptık. Bu, yenilikçi start-up’ların geleneksel büyük şirketlere kıyasla verinin değerinin daha fazla farkında ve onu etkin bir şekilde kullanmak için yeterince çevik olabileceğini gösteriyor.
Verilerden ve yapay zekadan en fazla fayda sağlayabilecek geleneksel şirketler ve diğer kuruluşlar rekabet edebilmek, kâr edebilmek ve sürdürülebilir bir dünya inşa edebilmek istiyorsa, verileri benimsemeye başlamalılar. Yapay zeka çözümleri, yalnızca üzerine inşa edildikleri verilerin kalitesi kadar iyi olabilir. Bu, doğru verileri toplamak, erişilebilir kılmak, kaliteyi değerlendirmek ve ardından yapay zeka çözümleri geliştirmek için kullanmak için doğru kişileri işe almak ve gerekli politikaları uygulamaya koymak anlamına gelir. Bu kuruluşlar ancak bu şekilde bir sonraki sanayi devriminden gerçekten yararlanabilecek bir konumda olacaklardır .