Günümüzün yöneticileri her zaman şirketlerinin ve çalışanlarının giderek daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olmanın yollarını arıyor. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, özellikle stratejik yollarla kullanıldığında bunun gerçekleşmesine yardımcı olacak önemli araçlardır. Bu araçları kullanmanın bazı pratik yolları nelerdir?

Üretken Yapay Zeka ile Verimliliği Artırma

“Çalışanlar, teknolojinin yetenekleri kapsamında üretken yapay zeka araçlarını kullanarak verimliliklerini %40'a kadar artırabiliyor. Ancak bu sınırların dışında kullanıldığında verimlilikleri yüzde 19 oranında azalabiliyor.” 

Üretken yapay zeka araçları, özellikle birçoğunun kullanımının ücretsiz olması nedeniyle halkın dikkatini hızla çekti. Ancak daha fazla insan üretken yapay zekayı kullanmaya başladıkça halk, bu ürünlerin bazı durumlarda etkileyici sonuçlar vermesine rağmen sınırlamaların da mevcut olduğunu fark etti. 

Yakın zamanda yapılan bir çalışma, üretken yapay zeka araçlarını yetenekleri sınırları dahilinde kullanmanın, çalışanların bunlardan en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olmak için gerekli olduğunu gösterdi. Araştırma üretkenliğin nasıl olabileceğini ortaya çıkardı %40'a kadar iyileştirme Üretken yapay zekayı kullananlar kullanmayanlara kıyasla.

Ancak çalışma aynı zamanda yapay zekayı teknolojinin yetenekleri dışındaki görevler için kullanan kişilerin üretkenliklerinde %19'luk bir düşüş görebileceğini de ortaya çıkardı. Bir diğer eğilim ise katılımcıların eleştirel düşünmeyi bırakıp yapay zekanın önerdiği her şeyi takip etmeleriydi. 

Araştırmacılar, insanların yapay zekayı gözetim ve rehberlik altında kullanabilecekleri, teknolojinin iyi çalıştığı veya yetersiz kaldığı kullanım durumlarını görmelerine olanak tanıyan bir başlangıç ​​döneminin olmasını önerdi. Bu giriş, üretken yapay zekanın işlerini kolaylaştırabileceği veya daha fazla zorluğa neden olabileceği kullanım senaryolarını hayal etmeye başlamalarına yardımcı olabilir.

Ürünleri Geliştirmek veya İyileştirmek

"Entegre devreler tasarlayan insanlar, yapay zekanın insanların kararlarını desteklemesine izin vererek çiplerin neredeyse %9 daha az güç kullanmasını sağladı." 

Zorlu bir pazarda rekabetçi olmak, verileri derinlemesine incelemek ve insanların en çok hangi ürünleri istediğini bulmak anlamına gelir. İnsanların tercihlerindeki trendleri bulmak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanabilirsiniz. Tuzlu tatları tatlı tatlara tercih etmelerinin nedeni nedir? Dikkate alınması gereken bölgesel farklılıklar var mı? Yapay zeka algoritmaları, insanların yardım almadan hızlı bir şekilde içgörü elde etmesi çok zor olan büyük miktarlardaki verileri işleme konusunda uzmandır. 

Birkaç yıl önceki bir vakada gıda bilimcileri yapay zekayı kullanarak en iyi et benzeri tatları belirleyin bitki bazlı taklitler için. Yakın zamanda Coca-Cola çalışanları yeni bir soda aroması yaratmak için yapay zekaya güvendiler. 

Yapay zeka ve makine öğrenimi insan içgörülerinin yerini alamasa da bu teknolojiler insanların uzmanlığını destekleyebilir. Bunun bir örneği, araştırmacıların bunları işçilerin entegre devreler tasarladığı projelere dahil etmeyi keşfetmeleri sırasında ortaya çıktı. Sonuçlar, yapay zekanın insanlar için optimize edilmiş bir yaratımı geliştirebileceğini ve beklenenden daha iyi çalışmasını sağlayabileceğini gösterdi. 

Tek bir yaklaşım %8.93 iyileşme elde etti çipin güç tüketiminde. İnsan tasarımcıların iki yineleme geliştirmesini ve ardından yapay zeka ve makine öğreniminden üçüncüyü sağlamasını istemesini içeriyordu. 

Yeni bir ürünü pazara sunmak kolay değildir ve bunu iyi bir şekilde gerçekleştirmek, deneyimli kişilerin birçok kolektif içgörüsünü ve çabasını gerektirir. Neyse ki, yapay zekayı ve makine öğrenimini işin içine dahil etmek, beklenenden daha iyi sonuçlar almanıza ve yaygın tuzaklardan veya gözden kaçırmalardan kaçınmanıza yardımcı olabilir.

Şirket Verilerinde Daha Fazla Değer Bulmak

"FedEx günde 16 milyon paket teslim ediyor ve liderler ilgili verileri yapay zeka araçlarına aktarmanın daha doğru paket varış tahminlerine olanak sağlayacağını umuyor" 

Birçok işletme, düzenli operasyonlar sırasında toplanan muazzam miktarda veriye sahiptir. Ancak karar vericiler bu bilgiyi, işletmelerin nasıl yürüdüğünü belirlemesine izin vererek ancak nispeten yakın zamanda akıllıca kullanmaya başladılar. 

Örneğin Toyota'nın gerçek zamanlı tedarik zinciri verilerini alırLiderlerin değişikliklere hızla yanıt vermesini sağlar. Yöneticiler, montaj hattı yöneticileri ve diğerleri stok düzeylerini, üretim döngüsü uzunluklarını ve diğer kritik ayrıntıları görebildiklerinde, talebi karşılamak ve stok fazlasını önlemek için uyum sağlayabilirler. Verilerin bir yapay zeka platformuna beslenmesi, insanların trendleri daha kısa sürede belirlemesine olanak tanıyabilir. Bu tür yetenekler onların daha verimli seçim yapmalarına ve kendilerine güvenmelerine yardımcı olur. 

Yapay zeka ve makine öğrenimi, birçok değişkenin işletmenin doğrudan kontrolü veya etkisi dışında olduğu durumlarda özellikle faydalıdır. Kargo şirketlerinde de durum aynı. Sert hava koşulları veya trafik yedeklemeleri gibi unsurlar, en dikkatli ve proaktif yöneticilerin bile düzeltemeyeceği gecikmelere neden olabilir. 

Ancak FedEx'teki liderler bunu değiştirmeye çalışıyor. Yapay zekayı verilere uyguluyorlar 16 milyonla bağlantılı Şirketin ekibinin günlük olarak teslim ettiği paketler. Şimdilik öncelikli hedef teslimat süresi tahminlerini iyileştirmektir. Ancak yöneticiler bu teknolojiyi karbon emisyonlarını tahmin etmek için de kullanacak.

Yeniden Tanımlanan Performans Şirketiniz İçin Ne İfade Ediyor?

Bunlar, şirket liderlerinin yapay zeka ve makine öğreniminin potansiyelinden yararlanarak başarıya ulaşma yollarından yalnızca birkaçı. Ancak bu fikirleri kopyalayıp en iyisini ummak yerine, işletmeniz için en değerli performans iyileştirmelerini düşünmeye zaman ayırın.

Yapay zeka ve makine öğrenimi hızla gelişiyor ancak kusursuz değiller. Sınırlamaları anlamak ve bu engellerin nasıl aşılacağını veya kabul edileceğini araştırmak, insanların bunları iyi kullanmalarına yardımcı olacaktır.

Ayrıca Oku, Doğru Makine Öğrenimi Altyapısını Seçmek İçin 7 İpucu

• 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://www.aiiottalk.com/ai-and-machine-learning-to-redefine-company-performance/