ChatGPT ile ilgili son zamanlardaki tüm vızıltılarla birlikte sektörler, rekabet avantajı elde etmek için üretken yapay zekadan yararlanmanın yollarını arıyor. Ne de olsa, üretici yapay zekanın küresel GSYİH'yı %7 veya 7 trilyon dolar artırmak 10 yıllık bir süre içinde.

Bugün her işletme yöneticisinin aklında bir soru var: "Üretken yapay zekayı işletmeme nasıl uygulayabilirim?"

Ancak, cevaplamanız gereken ilk soru şudur: "Üretken yapay zekayı benimsemek için gerekli teknolojik temellere sahip miyim?" Sadece hazır olduğunuzda, yutturmaca arasında gezinebilir ve işletmeniz için pratik ve değerli çözümlere güvenle yatırım yapabilirsiniz.

Grid Dynamics'in yeni e-kitabı üretken yapay zekanın endüstriler genelinde başarılı bir şekilde benimsenmesi için gereken dijital ekosistemi değerlendirir ve düşükten yükseğe karmaşıklığa kadar uygulamaları uygulamak için gereken hazırlık düzeylerini araştırır. sağlık, ilaç, imalat, finansal hizmetler, sigorta, oyun ve perakende.

Üretken yapay zeka şu anda yüksek beklentiler, medyada yer alma ve bilgisiz yatırımlar nedeniyle şişirilmiş tahminlerin zirvesine ulaşıyor. Net bir strateji ve sağlam bir iş gerekçesi olmadan, bu yatırımlar yalnızca küçük kazançlar sağlayabilir. Bu trendden ders çıkarmak ve kuruluşunuzu üretken yapay zekadan etkili bir şekilde yararlanmak için hazırlamak önemlidir.

Kaynak: 2022 Gartner Heyecan Döngüsü

Üretken yapay zeka teknolojisinin üç ayağı

Başarılı olmak için üretken yapay zekanın büyümesini destekleyen üç temel temel sütun geliştirmeye odaklanmanız gerekir.

Veri kalitesi

Güvenilir olmayan sonuçlardan kaçınmak için kuruluşunuz içinde doğru veri kaynaklarının kullanıldığından emin olun. Daha iyi model tahminleri için güçlü bir temel oluşturarak veri kusurlarını tespit etmek ve düzeltmek için veri kalitesi izleme ve yönetimine yatırım yapın.

Bulut benimseme

Verimli depolama, bilgi işlem gücü ve ölçeklenebilirlik için buluttan yararlanın. Maliyetleri azaltmak, veri kalitesini ve erişilebilirliği artırmak için şirket içi sistemlerden geçiş yapın ve DataOps ve MLOps süreçleri aracılığıyla değer oluşturmaya odaklanın.

Yardımcı pilotları kim yönetiyor? AI neden bulut desteğine ihtiyaç duyar?

IoT veri toplama

Operasyonel zeka elde etmek için çeşitli bağlı cihazlardan IoT veri kümelerini birleştirin ve yönetin. Verilere daha kolay erişmek ve görselleştirmek için esnek olmayan yekpare sistemleri ayırın, farklı yapay zeka çözümleriyle denemeye olanak tanıyın ve üretkenliği ve verimliliği artırın.

AI ve IoT'nin dinamik birleşimini keşfetme

Genel olarak sektörler, çeşitli insan etkinliklerini iyileştirmek ve sonuçta üretkenliği ve verimliliği artırmak için üretken yapay zekadan yararlanmak için sağlam bir temel oluşturmaya çalışıyor. Perakende ve oyun gibi sektörler bu konuda önemli ilerleme kaydederken, imalat ve sigortacılık gibi sektörler hala aynı düzeyde benimsemeye ulaşmak için çalışıyor.

Örneğin, üretim endüstrisinde üretken yapay zeka için atölye verilerini kullanmak zorlu bir iştir. Birçok üretici, yapay zeka modellerini etkili bir şekilde eğitmek için gerekli içgörü, görünürlük ve veri ekosistemi üzerinde kontrolden yoksundur. Önce veri kültürü oluşturmak ve gerçek zamanlı veri toplama için altyapıyı uygulamak, üretim verilerinin gerçek değerini ortaya çıkarmada hayati adımlardır. Yeterli veri karmaşıklığı elde etmeden ve hataları ele almadan, üretken yapay zeka kullanım durumlarını uygularken dikkatli olunması gerekir. Üretim süreci boyunca doğruluğu ve güvenilirliği sürdürmek için belirli veri kümelerinin, mantıksal çerçevelerin ve uygun korkulukların kullanılabilirliğini sağlamak çok önemlidir.

Üretken yapay zeka ile emeklemeye, yürümeye veya koşmaya hazır mısınız?

Üretken yapay zeka kurumsal hazırlığınızla ne kadar ilerlediğinize bağlı olarak, yakıtınız olarak üretken yapay zeka ile emekleyebilir, yürüyebilir veya koşabilirsiniz.

Tarama

Kuruluşunuzdaki belirli bir iş akışını veya süreci kolaylaştırmaya odaklanan, düşük riskli, üretime hazır bir kullanım senaryosuyla başlayın. Minimum kaynak gerektiren ve itibar risklerini azaltmak için net parametrelere sahip bir çözüm seçin.

yürüyüş

Ufkunuzu genişletin ve sorunları yenilikçi bir şekilde çözmek için üretici yapay zekanın çeşitli araçları ve uygulamalarıyla deneyler yapın. Çözümleri test etmek ve kullanım kalıpları hakkında veri toplamak için farklı ekiplerdeki erken benimseyenleri teşvik edin. Araçların işlerini nasıl etkilediğini anlamak için çalışanlardan geri bildirim toplayın ve üretken yapay zekayı kullanmanın yenilikçi yollarını keşfedin.

koşmak

Tüm kuruluşunuzu dahil ederek üretken AI girişimlerinizi bir sonraki seviyeye taşıyın. Üretken yapay zeka hedeflerini dahil etmek ve bunları yukarıdan aşağıya hizalamak için şirketinizin vizyonunu güncelleyin. Süreçleri operasyonel hale getirmek ve ekipler arasında eğitim ve uygulamayı kolaylaştırmak için güvenilir bir teknoloji iş ortağıyla yakın çalışın.

İşte yararlanabileceğiniz tarama, yürüme ve çalıştırma uygulamalarının hızlı bir anlık görüntüsü.

Grid Dynamics e-kitabında sektörler genelinde üretken yapay zeka hazırlığı manzarasını keşfedin ve artan verimlilik, maliyet azaltma ve hızlı büyüme sunan çeşitli uygulamaları keşfedin: Moda kelimeden iş değerine: Üretken yapay zeka hazırlığı için bir endüstri çerçevesi.

Üretken AI riskleri: Veri ve gizlilik

Üretken yapay zeka hazırlığı için hazırlanırken ve işletmeniz için uygulamalarını keşfetmeye başlarken, veri ve gizlilik açısından oluşturduğu risklerin farkında olmanız önemlidir.

Üretken yapay zeka uygulamaları çok büyük miktarda veriye güvenir ve daha da fazla veri üretir; bu da hassas bilgilerinizi ön yargı, düşük veri kalitesi, yetkisiz erişim ve olası veri kaybı gibi sorunlara karşı savunmasız hale getirebilir. Bu nedenle, yenilik vaadinin sizi olası tehlikelere karşı kör etmesine izin vermeyin.

Bir işletme yöneticisi olarak, üretken yapay zekayı dağıtırken bu operasyonel riskleri göz önünde bulundurmak, veri gizliliğini sağlamak ve bu riskleri azaltmak için adımlar atmak sizin görevinizdir.

Benimseyin veya uyarlayın: Özelleştirmenin ve kullanıma hazır çözümlerin artılarını ve eksilerini değerlendirin

Üretken yapay zeka modellerinin çoğu kolayca tüketilebilirken, performanslarını optimize etmek için özelleştirme sonraki mantıklı adımdır. Bu çözümleri özelleştirmeden kullanmak, etkinliklerini sınırlar ve kuruluşları potansiyel risklere maruz bırakır.

Özelleştirme, modellerin kendi verilerinizle hassas bir şekilde ayarlanmasını içerir ve bu da özel ihtiyaçlarınıza mükemmel şekilde uyan özel çözümlerle sonuçlanır. Ek zaman ve çaba gerektirse de, faydaları büyüktür. Özelleştirilmiş AI modelleri, doğruluğu önemli ölçüde artırabilir ve işletmeniz için üstün sonuçlar sağlayabilir.

Üretken yapay zekada özelleştirmeyi desteklemek için güçlü temel sütunlara sahip sağlam bir dijital ekosistem gereklidir. Doğru veri kaynaklarına erişim sağladığını, farklı yapay zeka uygulamalarıyla denemeler yapmak için kurumsal hazırlığı sağladığını ve yetenekleri gerektiği gibi ölçeklendirdiğini zaten biliyoruz. Ve verileriniz üzerindeki bu düzeyde kontrol, algılanan risklere karşı korunmak ve hassas bilgileri korumak için hayati önem taşır. İşletmeler, sağlam bir dijital altyapı kurarak üretken yapay zekadaki özelleştirme gücünden etkin bir şekilde yararlanabilir, tam potansiyelini ortaya çıkarabilir ve kuruluşunuzu algılanan risklere maruz kalmaktan koruyabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2023/05/26/navigating-the-path-to-generative-ai-success-across-industries-a-grid-dynamics-crawl-walk-run-strategy/