Yapay zeka (YZ) konusunda çok fazla söylenti olmasına rağmen, işletmeler bu teknolojiyle yararlı bir şey sunmanın ne kadar zor olabileceğini fark etmeye başlıyor.
Yonga üreticisi Nvidia’nın manşetlere çıkan geliri, yapay zeka çıkarımı ve makine öğrenimi iş yüklerini desteklemek için altyapı oluşturmaya ne kadar para harcandığının bir göstergesi, ancak gerçekte birçok işletme bu teknolojiyle boğuşuyor.
Nvidia’nın son mali sonuçları, veri merkezi işinin geçen çeyrekte 26,3 milyar dolar gelir elde ettiğini gösteriyor; bu gelirin büyük kısmı bulut sağlayıcılarına, tüketici internet işletmelerine ve yapay zeka dalgasından yararlanan işletmelere yapılan yapay zeka hızlandırma donanımı satışlarından geldi.
Ancak Sapio Research’ün Hewlett Packard Enterprise (HPE) için yaptığı bir araştırma, İngiltere ve İrlanda’daki BT liderlerinin yalnızca üçte birinin (%32), kuruluşlarının yapay zekanın faydalarından yararlanmak için tam olarak hazır olduğuna inandığını ortaya koydu.
HPE’nin İngiltere ve İrlanda’daki 400 BT liderinin katıldığı anket Bir AI avantajı tasarlayın Raporda, yapay zekaya olan bağlılığın artan yatırımları göstermesine rağmen, işletmelerin başarılı AI sonuçları sunma yetenekleri üzerinde etkisi olacak temel alanları gözden kaçırdığı bulundu. Bunlar arasında düşük veri olgunluk seviyeleri, ağ ve hesaplama sağlamalarındaki olası eksiklikler ve hayati etik ve uyumluluk hususları yer alıyor.
Hewlett Packard Enterprise’da AI baş teknoloji uzmanı Matt Armstrong-Barnes şunları söyledi: “İşletmeler, teknolojiye ve nasıl uygulanacağına dair bütünsel bir bakış açısı edinmeden AI’ya yatırım yapıyor. AI’dan faydalanmak için kurulup kurulmadıklarını ve bunun uygulanmasına kimlerin dahil olması gerektiğini düşünmeden dalmak, departmanlar arasında uyumsuzluğa ve potansiyelini sınırlayan parçalanmaya yol açacaktır.”
Anket, iş sonuçları açısından AI abartısı ile gerçeklik arasındaki farkı gösteren bir dizi yeni araştırma parçasından biridir. KPMG’nin İngiltere iş liderlerine yönelik ayrı bir anketi, üretken AI’nın (GenAI) vaatlerine rağmen, iş performansı üzerindeki etkileri konusunda önemli endişeler olduğunu bildirdi.
KPMG anketinde ankete katılan iş liderleri, GenAI’yi benimserken en büyük endişelerinin halüsinasyonlar da dahil olmak üzere sonuçların yanlışlığı olduğunu belirtti (%60). KPMG’ye göre, yönetim kurulları ayrıca temel verilerdeki hatalar ve modelin çıktılarını çarpıtan bilgilerden (53%) ve siber güvenlikle ilgili sorunlardan (50%) endişe duyuyor.
KPMG ayrıca ankete katılan yöneticilerin yalnızca %30’unun, bu olası sorunları azaltmak için sorumlu GenAI kullanım yönergelerinin yayınlandığını ve kuruluşları genelinde duyurulduğunu söylediğini bildirdi.
Şirketlerin yalnızca bir sonraki teknolojik yeniliği kovalamak yerine, net bir AI stratejisini dikkatlice tanımlamaları önemlidir. Bu strateji, AI kullanım durumlarıyla ilişkili değer, maliyet ve riski dengelemelidir
Leanne Allen, KPMG İngiltere
KPMG UK’de AI başkanı Leanne Allen şunları söyledi: “Yönetim kurullarının endişeleri göz önüne alındığında, şirketlerin yalnızca bir sonraki teknolojik yeniliği kovalamak yerine net bir AI stratejisini dikkatlice tanımlamaları önemlidir. Bu strateji, AI kullanım durumlarıyla ilişkili değer, maliyet ve riski dengelemelidir. Bu stratejik denge hem ilerleme hem de paydaş güveni için çok önemlidir.”
Yapay zekanın başarılı olmasındaki zorluklardan biri de veri kalitesidir. HPE’nin araştırması, ankete katılanlar arasında veri olgunluğunun düşük seviyede kaldığını gösterdi. Kuruluşların yalnızca küçük bir yüzdesinin (%6) inovasyonu ve harici veri para kazanmayı etkinleştirmek için gerçek zamanlı veri itmeleri ve çekmeleri çalıştırabildiğini, yalnızca %29’unun veri yönetim modelleri kurduğunu ve gelişmiş analizler çalıştırabildiğini buldu.
HPE ayrıca, 10 katılımcıdan altısından azının kuruluşlarının AI modellerinde kullanım için veri hazırlamanın temel aşamalarından herhangi birini (erişimden (%57) ve depolamadan (%51), analiz etmeye (%54) ve işlemeye (%52) kadar) tamamen idare edebildiğini söylediğini bildirdi. HPE’ye göre, bu tutarsızlık yalnızca AI modeli oluşturma sürecini yavaşlatma riskiyle karşı karşıya kalmıyor, aynı zamanda modelin yanlış içgörüler ve negatif yatırım getirisi (YG) sağlama olasılığını da artırıyor.
Fivetran için Vanson Bourne’un daha ileri araştırması, 2024’te yapay zeka – umutlar ve engeller Rapor, ankete katılan 550 kuruluşun neredeyse tamamının (%97) AI benimsemelerinde engellerle karşılaştığını buldu. Çalışma, ankete katılan BT liderlerinin yalnızca %40’ının AI programlarının yatırım getirisini tam olarak ölçtüğünü bildirdi.
Vanson Bourne anketi, işletmelerin yanlış veya düşük kaliteli veriler kullanan yapay zeka sistemlerine dayalı yanlış iş kararları nedeniyle küresel yıllık gelirlerinin ortalama %6’sını kaybettiğini ortaya koydu.
Ancak Vanson Bourne, yapay zeka benimseme sürecinin başlangıç aşamasındaki kuruluşların ortalama %62’lik bir yatırım getirisi elde ettiğini buldu; bu da düşük kaliteli verilerin yapay zeka modellerinin performansında düşüşe yol açması ve finansal getiriyi olumsuz etkilemesinden önce finansal faydaların yüksek başladığını gösteriyor.
Çalışmada, kendi yapay zeka modellerini oluşturanların finansal yatırım getirisinin, üçüncü taraf tedarikçileri (açık kaynak (%52) veya kapalı kaynak (%51)) kullananlara kıyasla ortalama olarak biraz daha yüksek (%56) olduğu bildirildi.
HPE’den Armstrong-Barnes, “İşletmeler AI’ya yönelik mevcut yaklaşımlarını sürdürürse, bu durum uzun vadeli başarılarını olumsuz etkileyecektir” dedi. “İşletmeler, birlikte çalışabilirliği kolaylaştırmak ve riskleri ve fırsatları daha iyi belirlemek için tüm AI yaşam döngüsü boyunca kapsamlı bir uçtan uca yaklaşım benimsemelidir.”