Yapay zeka kullanımının olmadığı iş kolu neredeyse kalmadı. Veri toplama ve bunu avantaja çevirme konusunda C Level yöneticiler ne yapmalı, hangi stratejileri benimsemeli?..

Yapay zekanın (AI) belirleyici rekabet avantajı sağlama gücüne sahip olduğu inancı iş dünyasında evrensel bir gerçek olma yolunda. C-Suite yöneticilerinin yüzde 91'i, yapay zekayı benimsemenin, önümüzdeki yıllarda sektördeki rakiplerini geride bırakmalarına yardımcı olacağı konusunda hemfikir. Kuruluşlar artık şunun farkına vardı; kapsamlı kurumsal çapta bir veri stratejisi olmadan, yapay zekayı benimsemek, rekabet avantajlarından yararlanmak için yeterli değil.

Ancak yapay zeka ve makine öğreniminin başarılı bir şekilde uygulanması için, veri biçiminde yakıt ve sürekli bir veri kaynağı gerektirir. Veriler, yapay zekanın iç görülerini ve öngörü gücünü sağlamada merkez olsa da, yöneticilerin yalnızca yüzde 12'si kuruluşlarının şirket çapında bir veri stratejisi oluşturduğunu ve yürüttüğünü söylüyor. Yöneticilerin neredeyse yüzde 80'i, verilerinin yüzde 40'ının veya daha azının şirketlerinde paylaşıma açık olduğunu belirtmiş. 

Peki Ne Yapmalı?

•    Şirketinizin veri vizyonunu yeniden hayal edin
Veriler geleneksel yollardan, toplama, depolama, güvenlik ve erişime odaklanan operasyonel bir endişe odağında. Yapay zekaya hazır bir veri vizyonu, verileri yeniden şekillendirir ve operasyonlara karşı sonuçlara ve gider tablosunda satır öğesi olarak görünen BT merkezli bir projeye karşı önemli değere sahip bir iş varlığına bağlar. Verilere sadece ne olduğunu göstermenin bir yolu olarak bakmak yerine, ne olabileceği ve bunun nasıl gerçekleştirilebileceği konusunda bir rehber haline gelir. Fortune'un C-Suite yöneticileriyle yaptığı anketlere göre yöneticilerin yalnızca yüzde 45'i kuruluşlarındaki C-Suite'in kapsamlı, kurumsal çapta bir veri stratejisi ihtiyacını güçlü bir şekilde benimsediğini söylüyor.

•    İşletmedeki tüm önemli oyuncuları dahil edin 
Yapay zeka girişimlerini destekleyecek, sürdürecek ve yönlendirecek bir kurumsal veri stratejisi, kuruluş genelinde aktif katılım sağlar. Bir veri stratejisi, iş liderleri, veri bilimcileri ve BT'den oluşan çapraz işlevli ekipler tarafından tasarlanmalı ve yürütülmeli. Firmaların sadece yarısı (%54) bu tür işlevler arası bir ekip kurduklarını söylediğinden, bu, çalışkanlığın işe yarayabileceği bir alan.

•    Sorunu veya fırsatı tanımlayın 
İşletmeyi dahil etmek, eldeki sorunu tanımlamak için önemli. İş dünyası liderleri şu soruları sormalı. Yapay zeka ile neyi çözmeye çalışıyoruz, başarı neye benziyor ve nasıl ölçülüyor? BT liderleri, başarıyı garantilemek için hangi veri türlerine ihyacınız olduğunu yanıtlayabilir. Firmalar, süreçleri optimize etmek, yatırım fırsatlarını değerlendirmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için yapay zekayı kullanmak istiyor. Örneğin, yapay zekayı müşteri deneyimine uygulamak, müşteri memnuniyeti anketi sonuçları, sosyal medya, reklam ölçümleri gibi birden çok veri kaynağına bakmayı ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için verilere göz atmayı veya satın alma verilerini içerebilir.

•    Verilerinizin yapay zekaya hazır olup olmadığını belirleyin 
Veri, yapay zekanın ham maddesi ancak kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. Yöneticilerin yüzde 82'si departmanlarının veya fonksiyonlarının en azından bazılarından alınan verilerin yapay zeka için hazır olduğunu söylerken, yalnızca yüzde 14'ü verilerinin kurum çapında hazır olduğunu söylüyor. Veriler sürekli olarak çeşitli kaynaklardan oluşturulmakta ve güncellenmekte. Sonuç, potansiyel olarak düşük kaliteli, eksik, çakışan, eldeki iş zorluğuyla alakasız ve hatta önyargılı verilerdir; bunların tümü başarılı bir yapay zeka benimsemesini ve uygulamasını engelleyecektir. Veri yönetimini basitleştirme, kuruluş çapında erişim ve koruma esastır. Bu, şirket verilerinin birleştirilmesini, açık etiketler ve parametrelerin tanımlanmasını, işletmenin kullanımına sunulmasını ve yönetişiminin uygulanmasını içerir; esasen kuruluşunuz genelinde tek bir doğruluk kaynağı oluşturur. Yöneticilerin yüzde 70'inin veri yönetişimini devam eden bir çalışma olarak görmesi ve yarısından azının yüzde 48 veri yönetimi ve entegrasyon sistemlerinin uygun şekilde ölçeklendirildiğini söylemesi şaşırtıcı değil.

•    Yeni veriler elde etmek için bir strateji geliştirin
Dahili verilerinizin yönetimini ve yönetişimini hallettikten sonra, veri kümenizdeki boşlukları belirlemelisiniz. Örneğin, talebi tahmin etmek isteyen bir perakende firması, belirli hava durumu modellerinin yaya trafiğini nasıl etkileyebileceğini tahmin etmek için bir hava durumu verileri sağlayıcısıyla ortaklık kurmak isteyebilir. Bu veriler daha sonra ana hatlarıyla belirttiğiniz aynı veri yönetimi süreçlerine beslenir. Bu, bir veri seti oluşturmanın uygun bir yolu olsa da, rakiplerinizin kopyalayamayacağı tescilli bir veri seti oluşturmaktır. Bu, bireysel veri toplama projelerinin ötesine geçer ve veri toplamayı ürünlerinizin dokusuna yerleştirerek verimli bir veri döngüsü oluşturmayı içerir. Bu şekilde, müşterilerin yalnızca ürününüzü daha sonra ürününüzü iyileştirmek için kullanabileceğiniz yeni veriler oluşturmak için kullanması gerekir. Bu ürün iyileştirmeleri, mevcut müşterilerinizin ürünü daha fazla kullanmasını sağlar ve aynı zamanda yenilerini çeker. Bu da sonuçta daha fazla iyileştirmeye yol açan daha fazla veri oluşturur, sonsuza kadar…

*Dijital Network Alkaş (“DNA”), blog yazarı tarafından DNA'da paylaşılan içeriklerin doğruluğundan, geçerliliğinden, güncelliğinden ve telif hakları konusundaki iddialardan sorumlu değildir. Tüm hukuki ve cezai sorumluluk blog yazarına aittir.

Son Yazıları

Yapay Zekâ ve Blockchain Aynı Cümlede…

Blog 2024, 14 Mayıs

Yapay Zekâ ve Medyanın Yeni Tavrı

Blog 2024, 16 Nisan

Kod Öldü, Yaşasın Yeni Kod Çağı!

Blog 2024, 12 Mart

Yapay Zeka ve Telif Hakları Tartışması

Blog 2024, 5 Şubat

Yapay Zeka İle Gelecek Az Önce Geldi…

Blog 2024, 10 Ocak