Yapay zekaya (AI) artan vurguya rağmen işletmeler veri analitiğine yatırım yapmaya devam ediyor.
İş zekası ve veri analitiği projeleri, hem ticari hem de kamu hizmeti sektörlerinde, verilerinden daha fazla değer elde etmek isteyen kuruluşlarla birlikte daha verimli ve etkili operasyonlar olanağı sunmaya devam ediyor.
Ancak bu, yapay zeka potansiyeline ilişkin farkındalığın artmasıyla ve üretken yapay zeka (GenAI) araçlarıyla ve özellikle büyük dil modelleriyle (LLM'ler) deneme yapma isteğiyle el ele gidiyor.
Bu ayki Londra Tech Show'da, bir konuşmacının ( Compare the Market'ten veri bilimcisi olan Prudence Leung) firmasının yapay zekaya yaklaşımını “temkinli ama meraklı” olarak tanımladığı bu durum açıkça görülüyor.
Sigorta karşılaştırma sitesi, GenAI araçlarına yatırım yapan ve bunları iş kullanıcılarının kullanımına sunan kuruluşlardan yalnızca biridir.
Ancak etkili GenAI projeleri, kuruluşların kapsamlı bir temel çalışmasını gerektirir. Temiz ve doğru verilere duyulan ihtiyaç gibi bunların çoğu, büyük ölçekli analitik ve iş zekası projelerinde çalışan herkese tanıdık gelecektir.
Ancak yapay zeka, etik ve telif hakkı hususları da dahil olmak üzere kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. Firmaların ayrıca teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak için çalışma yöntemleri geliştirmeleri ve GenAI istemlerinin kataloglarını oluşturarak hızlı mühendislik geliştirmeleri gerekiyor.
Aralığı kapatmak
Yapay zekayı, özellikle de GenAI'yi benimsemenin itici güçlerinden biri, bir kuruluşun veri varlıkları ile onlarla etkileşime girmesi ve kararları desteklemek için bunları kullanması gereken kişiler arasındaki boşluğu doldurma potansiyelidir.
Ürün ve teknoloji sorumlusu John (JK) Kundert, “Kariyerim boyunca teknoloji, dizüstü bilgisayarlar, farklı işletim sistemleri ve akıllı telefonlar sayesinde daha insani hale geldi” dedi. Financial Times. “İşler yalnızca daha hızlı ve tek yönde ilerleyecek, bu da teknolojiyle daha fazla insani etkileşim anlamına geliyor. Ancak geri döndüğümüz şey müşterilerdir: Her işletmenin bir müşterisi vardır… ChatGPT tipi deneyimler, müşterilerle farklı türde bir etkileşim yaratacaktır.”
GenAI'nin ilk kullanım örneklerinden bazıları “sohbet robotları” ve müşterilerin bir kuruluşla etkileşim kurması için daha doğal bir yol sunan, etkileşimli sesli yanıt (IVR) teknolojileri gibi daha az akıllı sistemlerin yerini alan veya sayıyı azaltan diğer uygulamalar olmuştur. Bir insan operatöre yönlendirilen çağrıların sayısı.
Sigortacılık gibi sektörlerdeki kuruluşlar, sigorta belgelerini özetlemek ve müşterilerin doğru poliçeleri bulmasına yardımcı olmak gibi görevler için halihazırda chatbotları kullanıyor.
Compare the Market, robotik bir meerkat karakteri olan AutoSergei'yi ilk kez 2018'de, yani GenAI patlamasından çok önce reklamlarda piyasaya sürse de, müşterilere poliçelerini yenilemelerini hatırlattı ancak gerçek bir AI aracı değildi. Ancak şirket şu anda içerik oluşturma görevlerini üstlenecek daha gelişmiş bir yapay zeka platformu için konsept kanıtı üzerinde çalışıyor.
Çeviri araçları
Diğer firmalar ise daha da ileri gidiyor. PureGym grup bilgi sorumlusu Andy Caddy'ye göre GenAI, çeviri araçlarıyla birleştiğinde şu anda altı ülkede faaliyet gösteren bir şirket için potansiyel verimlilik sunuyor.
Ancak Pure Gym aynı zamanda bilgisayarlı görüntünün, personel çalışma saatleri dışında spor salonlarını izlemeye yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğini de araştırıyor. Gelecekte bu, işletmenin daha küçük siteler işletmesine olanak tanıyabilir. “İnsanların olmadığı küçük kasabalarda daha küçük spor salonlarına bakabiliriz” dedi. “Teknoloji bunu bizim için açabilir.”
Caddy, etkili yapay zekaya ilişkin henüz yalnızca “bir avuç dolusu” vaka çalışmasının bulunduğunu kabul ediyor. “Bunların çoğu zamanlamayla ilgili” dedi. “Ne zaman devreye giriyorsun ve partnerinin bunu yapmasını ne zaman bekliyorsun?” Yapay zekanın işletmenin büyümesine yardımcı olabileceği yerlerde kullanılacağını öngörüyor.
Yapay zeka okuryazarlığı
Şunda Finans Zamanları, işletme genelindeki personel halihazırda GenAI'yi denemeye teşvik ediliyor. “Her çalışanın yapay zeka okuryazarı olmasını sağlayacak bir stratejimiz var. Bunun da ötesine geçerek yapay zekanın akıcılığından bahsediyoruz” dedi JK.
İşletme, Google'ın Gemini ve Duet'inin yanı sıra OpenAI'nin ChatGPT'sinin kurumsal sürümünü kurdu. “'Oynamanızı istiyoruz' dedik ve yapay zeka okuryazarlığını harmanlayarak iş gücünü bu araçları kullanma konusunda güçlendirdik” dedi.
AI'nın kullanımı Finans ZamanlarıAncak yönetim için katı süreçlere bağlıdır. Yapay zeka projelerini tartışmak isteyen tüm şirketler, yönetişim, etik ve yasal uyumluluk ihtiyacının yanı sıra telif haklarına saygı duyma ve verilerden kaynaklanan önyargılardan kaçınma ihtiyacını vurguladı.
Örneğin, iş danışmanlığı firması EY'de, ChatGPT'nin kurumsal örneğinin kullanımı baş etik uzmanı tarafından denetleniyor ve firmanın baş teknoloji sorumlusu Catriona Campbell'e göre şirket, istemleri EYQ geniş dil modeliyle kullanılmadan önce onaylıyor. ve bilgi memuru.
Compare the Market'in kıdemli veri bilimcisi Rob Spence şunları söyledi: “Yönetişim zor olabilir. Etik hususlar ve telif hakkı var.”
Bilgi güvenliği sorunlarının yanı sıra, dahili verilerin üçüncü taraf LLM'lerle nasıl kullanılabileceğine ilişkin yasal hususlar ve sınırlamalar da vardır. “Azaltmalar [using] kamuya açık veriler, ticari olmayan hassas veriler ve hatta sentetik veriler” dedi.
Diğer bir faktör ise GenAI'nin veya LLM'lerin çalışma şeklidir. Karşılaştırma Piyasası konseptinin kanıtı üzerinde çalışan bir diğer veri bilimcisi Javier Mora Jimenez, “LLM'ler oldukça belirsiz bir kara kutudur” dedi.
AI sistemleri için çok çeşitli olası konfigürasyonlar göz önüne alındığında, Compare the Market, hem istemleri kontrol etmek hem de sistemin çıkardığı bilgilerin kalitesini sağlamak için bir ağ geçidi oluşturdu. Şirket ayrıca yapay zekayı diğer iş uygulamalarına nasıl entegre edebileceğini de araştırıyor.
Yapay zekanın çok çeşitli iş süreçlerine yayılabilecek bir teknoloji olduğu fikri, araçları uygulamaya başlayan baş bilgi sorumluları ve baş teknoloji sorumluları arasında ortak bir temadır. Şunda Finans ZamanlarıJK, haber kuruluşunun itibarının korunması, bu arada içeriğin daha fazla kişiselleştirilmesine ve gazetenin başlı başına benzersiz bir veri deposu olan tarihi arşivine daha iyi erişim sağlanması gerektiğine dikkat çekiyor. JK, “FT içerik üretiyor ve satıyor, bu nedenle üretken yapay zekanın bizim için yıkıcı olma potansiyeli var” dedi. “Fakat kağıdın yarattığı eşsiz bir değer var, peki onu nasıl kullanacağız? [AI] hikayeleri bulmaya yardımcı olmak mı yoksa veri madenciliği yapmak mı?
Gazetenin 135 yıl öncesine uzanan arşivleri var, ancak bu içeriğin değerinin büyük bir kısmını açığa çıkarmak zor. “Harika bir arşivimiz var ama ona ulaşmak çok zor” diye devam etti. “Keşfedilebilirlik düşük. Üretken yapay zeka teknolojisine bakmaya başlıyoruz [as a way] İçeriği anlamak için. İçeriği anlarsanız alaka düzeyi yüksek soruları yanıtlayabilirsiniz. Genel bir modele dayalı yanıtlar değil, FT'nin içeriğine dayalı yanıtlar.”
FT'ler gibi hamleler, işletmelerin yapay zeka sistemleri için bir eğitim modeli olarak halka açık internete güvenmek yerine, kendi verilerindeki değeri ortaya çıkarmanın bir yolu olarak GenAI'ya bakma yönündeki daha geniş bir eğilimin parçası.
Bu aynı zamanda Oracle ve Google gibi BT tedarikçilerinin de yatırım yaptığı bir alan. Firmalar, GenAI'yi kurumsal verilere bağlayarak daha alakalı sonuçlar üretmeyi, karar alma sürecini geliştirmeyi ve fikri mülkiyetlerini korumayı umuyor. Ancak bu aynı zamanda teknolojinin sınırlarını anlamakla da ilgilidir.
Compare the Market's Spence, “Bu modellerin neyi yapıp neyi yapamayacağını önceden anlamak gerçekten önemli” diye uyardı. “Çok şey yapabilirler ama her şeyi yapamazlar. Neyi yapıp neyi yapamayacağımız konusunda kendimizi eğitmek önemli.”