Sponsorlu Özellik Yapay zeka (AI) son zamanlarda iş ve teknoloji manşetlerine hakim oldu. Yapay zekanın iş yapma şeklimizi nasıl değiştirmeye hazır olduğuna dair bir hikaye görmeden bir haber sitesini kontrol edemezsiniz.

Doğal olarak, hemen hemen her şirket yapay zeka yolculuğuna başlamaya veya ilerlemeye istekli, ancak çoğu nasıl ilerleyeceklerini tam olarak bilmiyor.

Yapay zekanın modern iş dünyası üzerinde halihazırda büyük bir etkisi var. Aslında derlenen istatistiklere göre Yetki Hackerİşletmelerin yüzde 35'i yapay zekayı benimsiyor, cihazların yüzde 77'si yapay zekanın bir türünü kullanıyor ve 10 kuruluştan dokuzu rekabet avantajı elde etmek için yapay zekanın kullanılmasını destekliyor. Yapay zekanın 15.7 yılına kadar küresel ekonomiye 2030 trilyon dolar eklemesi bekleniyor. Her yeni teknolojide olduğu gibi, işler kaybedilecek ve işler kazanılacak. Yapay zeka, potansiyel olarak 85 yılına kadar 2025 milyon işi ortadan kaldırabilir ancak diğer taraftan 97 milyon yeni iş de yaratabilir.

Yapay zekayı ilk kez benimsemek ya da mevcut kullanım alanlarını genişletmek isteyen şirketler, hem personel hem de teknoloji açısından çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Teknolojiyle ilgili düzenleyici ve etik kaygılar da var. Yapay zeka sistemleri verilerle beslendikçe, şirketler kaçınılmaz olarak yapay zeka algoritmalarına sağladıkları bilgilerin kalitesini, uygunluğunu ve kullanılabilirliğini sağlama konusunda endişelerle karşı karşıya kalıyor. Bu veri kümelerinin doğru, güncel ve mümkün olduğunca kapsamlı olmasını sağlamak muhtemelen kalıcı bir zorluk teşkil edecektir. Aynı durum, gerekli donanım, altyapı ve enerji tedariğinin karmaşıklığı ve ilgili maliyetler söz konusu olduğunda da geçerlidir.

Ödüllere ulaşmak için zorlukların üstesinden gelin

HPE Yapay Zeka Baş Teknoloji Uzmanı Matt Armstrong-Barnes, kuruluşların çoğu zaman yapay zekaya stratejik bir plan olmadan yaklaşma hatasına düştüklerine inanıyor. “Teknolojiyi çok hızlı kullanıyorlar. Ortak bir stratejileri yok” diyor. "İlginç bilim projeleri yaratıyorlar ancak ticari değer katmıyorlar".

Her şeyden önce, şirketlerin kullanım örneklerini belirleyen ve önceliklendiren ve yalnızca laboratuvarda yaşayıp ölecek bir şey inşa etmekle kalmayıp, gerçek sorunlarla mücadele ettiklerinden emin olan bir yapay zeka stratejisi geliştirmeleri gerekiyor. Elbette bu süreçle ilgili pratik sorular da var: “Bu yapay zeka platformlarını nasıl oluşturacaksınız? Onları nasıl izleyeceksiniz?” Armstrong-Barnes soruyor. “Hâlâ verimli bir şekilde çalıştıklarından nasıl emin oluyorsunuz? Elde edeceğini düşündüğünüz faydalara ulaştığınızı nasıl anlayacaksınız? Girişimleri finanse etmek için bütçeyi doğru şekilde nasıl tahsis edersiniz?”

Doğru soruları sormanın ve sağlam bir plana sahip olmanın, yapay zekanın faydalarını fark etmek için gereken süreyi kısaltmaya yardımcı olabileceğine şüphe yok. Ancak herhangi bir yapay zeka sistemini deneysel modelden gerçek çalışan bir modele dönüştürmek de büyük bir zorluk teşkil ediyor. Armstrong-Barnes şöyle açıklıyor: "En büyük zorluklar, ilk veri toplamadan bir model oluşturmaya ve üretim dağıtımına kadar bir yapay zeka sistemini nasıl elde edeceğiniz 'operasyonelleştirme' ile ilgilidir."

Çalışanların uygun becerilere sahip olduğundan emin olmak da önemlidir. Doğru niteliklere sahip personeli çekmek ve elde tutmak veya bu uzmanlığı sağlayabilecek bir kuruluşla ortaklık kurmak ana odak noktası olacaktır. "Teknolojinin neler yapabileceği konusunda hala pek çok yanlış anlama var; dolayısıyla eğitim yalnızca becerileri geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda kabullenmeyi de sağlıyor" diye ekliyor.

Şirketlerin bazı beceri seti ve altyapı sorunlarını çözmek için benimseyebileceği yaklaşımlardan biri ortaklık aramaktır, tavsiyesinde bulunuyor: "Bu becerileri kazandırmak için ortaklık yapabilirsiniz; altyapı, platform ve model hizmetlerine erişim için iş ortağı olun.”

Yapay zekaya özgü bir mimarinin birçok katmanı vardır. Yapay zeka altyapı hizmeti bileşenleri, örneğin bilgi işlem, depolama ve ağ öğeleri, konteynerler, sanal makineler ve yapay zeka kitaplıklarının yanı sıra GPU'ları ve hızlandırıcıları içerebilir. Benzer şekilde AI platform hizmetleri, makine öğrenimi uygulamalarını ve veri, geliştirme ve dağıtım hizmetlerini içerebilir. Değerli kullanım senaryosu sunumları sunmak için önyargıyı ve sapmayı ortadan kaldırarak güvenilirliği artırmak üzere tasarlanmış yapay zeka iş hizmetlerinin yanı sıra temel modelleri, ince ayarları, vektör depolarını ve yönlendirmeyi kapsayan model hizmetlerini de unutmayalım.

Şirket, HPE'nin halihazırda müşteri gereksinimlerine uygulanabilecek, gizlilik, kapsayıcılık ve sorumluluğa odaklanan sağlam, insan odaklı bir çerçeve oluşturduğunu söylüyor.

Armstrong-Barnes, "Bu, verilere ve iş sorununa odaklanabileceğiniz anlamına geliyor" diyor.

Her şey verilerle ilgili

Yapay zeka sistemlerini tasarlarken ve dağıtırken verilere odaklanmak kritik olabilir. Kuruluşlar her gün veri tsunamisine maruz kalıyor. Yapay zekanın onlara sağladığı şey, bu verilerdeki gizli kalıpları bulmaktır, bu da onların bundan değer elde etme yeteneklerini hızlandırmaya yardımcı olur. Daha sonra oluşturmak veya geliştirmek istedikleri uygulamalar, süreçler ve hizmetler hakkında çok daha bilinçli kararlar alabilirler.

Bu veri odaklı odağın önemli bir bileşeni, verilerin nasıl toplanacağı, yönetileceği ve izleneceği konusunda sağlam bir stratejiye sahip olmaktır; bu strateji, iş ile yakından uyumlu, bir veri kültürü oluşturan ve yönetişim, veri kalitesi, HPE, gizlilik ve meta veriler diyor.

Armstrong-Barnes, "İşletmenin ne yapmaya çalıştığını anlamalısınız" diye açıklıyor. "Veri kalitesini nasıl artırdığınızı, ona kimin eriştiğini, onu nasıl elden çıkardığınızı, hangi meta verileri sakladığınızı anlamalısınız."

Verilerin sunabileceği diğer bir sorun ise silolardır. Veriler kilitlendiğinde, ondan değer çıkarmak ve değer elde etmek sorunlu olabilir. Ve bu veriler erişilebilir ve kullanılabilir hale geldiğinde, yapay zeka platformlarını bilgilendirecek verilerin eğitilmesi sorunu ortaya çıkıyor. Yapay zeka sistemleri oluşturmaya gelince, yüksek düzeyde birkaç aşama vardır: veri toplama; model oluşturmaya hazır hale getirmek için verileri iyileştirmek; modellerin oluşturulması; modellerin ayarlanması; ve ardından bunları konuşlandırıyoruz. Bu aşamaların her biri belirli zorluklar sunar.

Ancak HPE, HPE Greenlake'in yapay zekaya dayalı bir mimarisini kullanmanın bu süreçleri hızlandırmak için doğru temeli oluşturmada uzun bir yol kat edebileceğini söylüyor. Şirketin Makine Öğrenimi Geliştirme Ortamı (MLDE), makine öğrenimi modeli geliştirmeyle ilgili karmaşıklığı ve maliyeti azaltmaya yardımcı olmak için de tasarlandı.

Bu yapay zeka modellerinin eğitimi de önemli düzeyde işlem gücü gerektirir. Şirketler yapay zekayı benimsemeye veya kullanımını artırmaya yönelirken, öncelikle bu yükü kaldırabilecek teknolojik kapasiteye sahip olmaları gerekiyor. HPE GreenLake platformu, bu kapasiteyi, kuruluşların yapay zeka modelleri ve iş yüklerini oluşturmak ve dağıtmak için yüksek kaliteli, ilgili verilere erişim sağlamak için ihtiyaç duyacağı yüksek performanslı bir işleme mimarisi ve kolaylaştırılmış veri hattı biçiminde sağlayabilir.

Başarılı projeler yolu aydınlatabilir

Rehberlik amacıyla yapay zekayı benimseme ve uygulama konusunda halihazırda iyi bir iş çıkarmış olan şirketlere bakmak genellikle yararlı olur. Bunlardan biri Seattle, Washington merkezli e-spor takımı Evil Geniuses. Şirket, 25 yıllık geçmişi boyunca Call of Duty, Fortnite, Halo, Rocket League ve VALROANT oynayarak çeşitli e-spor dallarında takımlara katıldı. Evil Geniuses'un ekipleri oldukça başarılı oldu. Örneğin şirketin Call of Duty: WWII takımı 2018 Call of Duty Şampiyonasını, VALORANT takımı ise 2023 VALORANT Şampiyonunu kazandı.

Evil Geniuses CEO'su Chris DeAppolonio, "Oyun dünyasının çehresini değiştirmek için buradayız" diyor. “Biz bir e-spor ve oyun eğlencesi organizasyonuyuz. Dünyanın her yerinde profesyonel olarak oyunlar oynuyoruz. Teknoloji ve veriler yaptığımız her şeyin omurgasıdır. Oyunlarımız birler ve sıfırlar üzerine kuruludur. Bunlar verilere dayanıyor ve bunu nasıl işleyip bundan içgörüler yaratacağız?”

Evil Geniuses'un karşılaştığı en acil endişelerden biri potansiyel profesyonel oyuncuları belirlemektir. Şirket, dünya çapında yetenek bulmak için büyük miktarlarda karmaşık verileri işliyor ve . "Geleceğin profesyoneli hakkında veri bulmak istiyoruz" diyor. Ve çalışıyor gibi görünüyor. “Kazanmak istiyoruz. Daha iyi yetenekler bulmak istiyoruz. Antrenör ve scoutlarla daha verimli olmak istiyoruz. Bir sonraki süperstarı ortaya çıkarmak için içgörülerden yararlanabiliriz.”

Yapay zekanın geleceği, hem üretkenlik hem de iş avantajı açısından umut verici görünüyor. HPE'den Armstrong-Barnes, "Yapay zeka bir takım sporudur, becerilerle ilgilidir" diyor. "Yapay zeka sistemlerini başarılı bir şekilde uygulamaya gelince, yaklaşımlardan biri ölçeklenebilir, verimli ve etkili yapay zeka sistemleri oluşturma konusunda geçmişi olan bir kuruluşla ortaklık kurmaktır. Yapay zeka konusunda onlarca yıl öncesine dayanan derin bir mirasa sahip olan HPE, yapay zeka girişimlerini hızlandıracak araçları, teknikleri ve becerileri sunuyor."

Veriye dayalı olmak ve verileri ve bunları ne için kullanacaklarını tam olarak anlamak, bir kuruluşun iş değerini artırmak için verilerini yapay zeka teknikleriyle nasıl birleştirebileceğini belirlemeye yardımcı olacak kullanım senaryosu merkezli bir yaklaşım benimsemesine yardımcı olacaktır. Bu anlayış bir kez yerine oturduğunda, faydalardan yararlanmak daha kolay hale gelir.  

Armstrong-Barnes, şirketlere küçük başlamalarına olanak tanıyan ancak gerektiğinde büyüyebilmelerini sağlayacak tüm temelleri hazır bulunduran platformlar oluşturmalarını tavsiye ediyor. Daha sonra ne yapmak istediklerini, bunun nasıl değer katacağını ve zaman içinde ihtiyaçları doğrultusunda büyüyeceklerini bulmaları gerekiyor. HPE, son kullanıcıların hayatını kolaylaştıran entegre sistemler tarafından desteklenen, kurumsal ölçeklenebilirlik sağlayan donanım, yazılım ve hizmetleri birleştiren 'Yapay Zeka Fabrikaları' kurma yeteneğini vurguluyor.

"Yapay zeka yolculuğunda halihazırda rakiplerinize ayak uydurmak istiyorsunuz" diyor. "Yapay Zeka Ekibine iş ortakları eklemek, ihtiyaçlarınıza göre ölçeklenen ve temel temellerin karmaşıklıkları yerine verilerinize ve iş zorluklarınıza odaklanmanıza olanak tanıyan yapay zekaya özgü bir mimari oluşturmak söz konusu olduğunda kritik bir başarı faktörüdür."

HPE tarafından desteklenmektedir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/getting_on_board_with_ai/