tomertu – Stock.adobe.com
Yapay zeka (AI) artık sadece moda bir kelime değil; sektörü yeniden şekillendiren dönüştürücü bir güçtür. Şu anda yapay zekanın başlangıçtaki “aldatma” aşamasını geçtik ve şu anda Gartner’ın “hayal kırıklığı çukuru” olarak adlandırdığı aşamadayız. Esasen bu, herkesin başarılı yapay zeka uygulamasının tak ve çalıştır kadar kolay olmadığının farkına vardığı anlamına geliyor. Etkili veri kalitesi, kurulum ve yönetim olmadan işletmeler yapay zekadan başarılı bir şekilde değer elde etmeye çalışırken yetersiz kalacaktır. Yapay zekanın faydalarını en üst düzeye çıkarmak ve 2025’te başarılı bir şekilde benimsemek için iş dünyası liderlerinin öncelikle verilerden başlayarak temelleri atması gerekiyor.
Verilerin yapay zekadaki kritik rolü
Veri yapay zekanın temel taşıdır. Doğru, ilgili ve iyi yapılandırılmış veriler olmadan yapay zeka sistemleri etkili bir şekilde çalışamaz. Yapay zeka tarafından işlenen verilerin bütünlüğü ve kalitesi, daha iyi iş kararları ve sonuçları sağlayan doğru içgörüler sağlamak için çok önemlidir. Arabanızın yakıt deposuna sıcak çikolata döktüğünüzü ve çalışmasını beklediğinizi hayal edin; yapay zekanıza yanlış veriler yüklemek böyle bir şeydir.
Kötü veri: Yapay zekayı mahveden Grinch
Yapay zekayı düşük kaliteli veya kötü organize edilmiş verilerle kullanmak önemli olumsuz etkilere sahip olabilir:
- Kusurlu AI sonuçları: Eksik ve tutarsız veriler, önyargılı modeller nedeniyle çarpık sonuçlara ve sorumsuz sonuçlara yol açabilir. Zayıf veri kalitesi, yapay zeka odaklı kararların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrudan etkileyerek potansiyel olarak iş operasyonlarını ve stratejisini yanıltıcı hale getirir.
- Yasal ve mali sonuçlar: Yanlış veriler ciddi hukuki ve mali sonuçlara yol açabilir. Yanlış raporlama ve veri yönetimi düzenlemelerine uyulmaması, para cezalarına, yasal işlemlere ve kuruluşun itibarının zarar görmesine neden olabilir. Veri doğruluğunun ve eksiksizliğinin sağlanması, uyumluluğun sürdürülmesi ve maliyetli hatalardan kaçınılması açısından hayati öneme sahiptir. Bu, Sağlık ve Finansal Hizmetler gibi büyük miktarda hassas veri barındıran sektörlerde özellikle önemlidir.
- Etik hususlar: Yapay zeka ortamında veri gizliliği ve güvenliği kritik öneme sahiptir. Yapay zeka sistemlerinde güveni ve bütünlüğü korumak için siber saldırılara ve ihlallere karşı koruma şarttır. Etik hususlar aynı zamanda kişisel ve hassas bilgilerin korunmasını, yapay zeka uygulamalarının veri koruma yasaları ve standartlarıyla uyumlu olmasını sağlamayı da içerir.
- Kaçırılan iş fırsatları: Zayıf veri kalitesi ve organizasyonu, yapay zeka çıktılarında güvensizliğe ve güvenilmez içgörüler nedeniyle fırsatların kaçırılmasına yol açabilir. İşletmeler, veri temellerinin zayıf olması durumunda değerli trendlerden ve modellerden yararlanamayabilir ve sonuçta rekabet üstünlüklerini ve büyüme potansiyellerini etkileyebilir.
Verilerinizi sipariş etmek ve yapay zekayı hazırlamak için temel adımlar
Yapay zekanın doğru ve değerli bilgiler sunabilmesi için yüksek kaliteli, iyi organize edilmiş veriler şarttır. Yapay zeka için sağlam bir temel oluşturmak birkaç temel adımı içerir:
- Veri denetimi yapın: Doğruluğunu, eksiksizliğini ve alaka düzeyini sağlamak için mevcut verilerinizi denetleyerek başlayın. Bu, veri kalitesinin değerlendirilmesini, kopyaların temizlenmesini ve güncel olmayan bilgilerin güncellenmesini içerir. Kapsamlı bir denetim, ele alınması gereken boşlukları ve tutarsızlıkları belirleyecektir. Düzenli denetim, temizleme ve güncelleme gibi iyi veri hijyeni uygulamaları, veri bütünlüğünü ve güvenilirliğini korumak için hayati öneme sahiptir.
- Veri yönetimine öncelik verin: Yapay zekaya hazır olmak için etkili veri yönetimi şarttır. Kalitesini ve doğruluğunu artırmak için verileri merkezileştirmek kritik bir adımdır. Siloların ortadan kaldırılması ve verimli veri yönetimi uygulamalarının benimsenmesi, veri erişimini ve işlenmesini kolaylaştıracak ve yapay zeka entegrasyonunu kolaylaştıracaktır.
- Makine öğreniminden yararlanın: Tahminlerde bulunmak ve yapay zekanın benimsenmesini kolaylaştırmak için geçmiş verileri kullanmak stratejik bir yaklaşımdır. Veritabanları, altyapı ve analizler de dahil olmak üzere tüm BT ortamının değerlendirilmesi, kuruluşun yapay zeka girişimlerini desteklemeye hazır olmasını sağlar. Makine öğreniminden yararlanmak, geçmiş trendlere ilişkin değerli bilgiler sağlayarak gelecekteki karar alma süreçlerine yardımcı olabilir.
- Veri altyapınızı modernleştirin: Veri altyapınızı modernleştirmek, akıllı teknolojileri benimsemenin ilk adımıdır. Bu süreç, kapsamlı bir görünüm için harici verilerin entegre edilmesini, analizin ve rapor derlemenin basitleştirilmesini, gerçek zamanlı analitiklerin etkinleştirilmesini ve akıllı teknolojinin kullanımının geliştirilmesini içerir. Modernizasyon zamandan tasarruf sağlar ve esnekliği ve uyarlanabilirliği geliştirerek yapay zeka çabalarını ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
Temellerin atılması
Verilerinizi hazırlamak, başarılı yapay zeka uygulamasına yönelik ilk önemli adımdır. Kapsamlı veri denetimleri gerçekleştirerek, veri yönetimine öncelik vererek ve veri altyapınızı modernleştirerek işletmeniz yapay zeka için sağlam bir temel oluşturabilir. Veri stratejinizi, kapsamlı yapay zeka stratejinizin doğal bir uzantısı olarak görmelisiniz.
Bu hazırlığa yatırım yapmak, yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkaracak, önemli miktarda iş değeri sağlayacak ve kuruluşunuzu yapay zeka odaklı bir dünyada uzun vadeli başarıya taşıyacak şekilde konumlandıracaktır.
Martin Brierly, dijital dönüşüm sağlayıcısı ve Microsoft’un 2024 Birleşik Krallık Hizmet Ortağı ANS’de veri ve yapay zeka uygulama lideridir. Merkezi Manchester’da bulunan şirket, binlerce kişiye genel ve özel bulut, güvenlik, iş uygulamaları, düşük kod ve veri hizmetleri sunmaktadır. İşletmelerden KOBİ’lere ve kamu sektörü kuruluşlarına kadar müşteriler.
Yapay zeka, otomasyon ve robotik hakkında daha fazlasını okuyun