Yapay zeka (AI), tıpkı 100 yıl önce olduğu gibi, her endüstriyi dönüştürmeye hazır bir durumda. 2030’a kadar imalat, tarım, enerji, lojistik ve eğitim de dahil olmak üzere internet dışı sektörlerde de etkin olacak. AI’nın yükselişi, her sektördeki yöneticilere işlerini ayırt etme ve savunma konusunda fırsatlar sunuyor. Ancak, şirket genelinde bir AI stratejisinin uygulanması özellikle eski işletmeler için zorlu bir yol olabilir.
Landing AI’nin Kurucusu ve CEO’su Andrew Ng’ye göre; bir AI stratejisi oluşturmanın ilk adımı, bir veya iki şirket düzeyinde pilot AI projesi seçmekten geçiyor. Bu projeler, şirketlere bir ivme kazanmaları ve bir AI ürünü oluşturmak için gerekenler hakkında ilk elden bilgi sahibi olmalarına yardımcı oluyor.
Andrew Ng güçlü bir AI pilot projesinin 5 özelliğini şöyle sıralıyor;
AI teknolojilerinin gücüne dokunmak, onları iş bağlamınıza göre özelleştirmenizi gerektirir. Bir veya iki pilot projenizin amacı sadece kısmen değer yaratmaktır. Daha da önemlisi ise bu ilk projelerin başarısı, paydaşları şirketinizin AI yeteneklerini geliştirmek için yatırım yapmaya ikna etmenize yardımcı olacaktır.
Pilot bir AI projesi düşünüyorsanız, kendinize aşağıdaki soruları sorun:
Proje size hızlı bir kazanç sağlıyor mu?
Volanın mümkün olan en kısa sürede dönmesini sağlamak için ilk AI pilot projenizi kullanın. Hızlıca yapılabilecek ilk projeleri seçin (ideal olarak 6-12 ay içinde) ve başarı şansınızı yükseltin. Sadece bir pilot proje yapmak yerine, en az bir önemli başarı yaratma olasılığını artırmak için 2-3 tane seçin.
Proje çok önemsiz mi yoksa boyutsuz mu?
Pilot projeniz hızlı bir kazanç sağladığı sürece en değerli AI uygulaması olmak zorunda değildir. Ancak bu başarı, diğer şirket liderlerini diğer AI projelerine yatırım yapmaya ikna etmek için yeterince anlamlı olmalıdır.
Projeniz sektörünüze özgü mü?
Şirkete özel bir proje seçerek, iç paydaşlarınız değeri doğrudan anlayabilir. Örneğin, bir tıbbi cihaz şirketini yönetiyorsanız, özgeçmişleri otomatik olarak ekrana almak için bir AI + İşe Alma projesi oluşturmak iki nedenden dolayı kötü bir fikirdir: (1) Başka birinin çok daha büyük hizmet veren bir AI + İşe Alma platformu oluşturma olasılığı çok yüksektir. (2) Bu projenin, şirketinizin geri kalanını, yatırım projenizin AI’yi tıbbi cihazlara uygulamasından ziyade, yatırım yapmaya değer olduğuna ikna etme olasılığı daha düşüktür. Sağlık hizmetlerine özgü bir AI sistemi kurmak, doktorlara tedavi planlarını hazırlamada doktorlara yardımcı olmak, hastane giriş sürecini otomasyon yoluyla kolaylaştırmak, kişiselleştirilmiş sağlık önerileri sunmaya kadar değişen bir şeydir.
Pilot projenizi güvenilir ortaklarla hızlandırıyor musunuz?
Halen AI ekibinizi kuruyorsanız, AI uzmanlığını hızlı bir şekilde getirmek için dış ortaklarla çalışmayı düşünün. Sonunda, kendi şirket içi AI ekibinize sahip olmak isteyeceksiniz; ancak bir ekip kurma süreci AI’nın yükseliş hızına göre çok yavaş olabilir.
Projeniz değer yaratıyor mu?
AI projelerinin çoğu AI değerini üç yoldan biriyle oluşturur; maliyetleri azaltmak (otomasyon hemen hemen her sektörde maliyet azaltma fırsatları yaratır), geliri artırma (öneri ve tahmin sistemleri satışları ve verimliliği artırır) veya yeni iş alanları başlatmak (AI yeni daha önce mümkün olmayan projeler).
Genellikle fazla kullanılan “büyük veri” olmadan bile değer oluşturabilirsiniz. Web araması gibi bazı işletmeler uzun bir sorgu kuyruğuna sahiptir ve bu nedenle daha fazla veriye sahip arama motorları daha iyi performans gösterir. Bununla birlikte, tüm işletmeler bu miktarda veriye sahip değildir ve belki de 100-1000 kadar az veri kaydıyla değerli bir AI sistemi oluşturmak mümkün olabilir. Endüstride çok fazla veriye sahip olduğunuz ve AI ekibinin bu verileri nasıl değere dönüştüreceğine karar vereceğine inandığı için projeleri seçmeyin. Bunun gibi projeler başarısız olma eğilimindedir. Bir AI sisteminin ne kadar özel olarak değer yaratacağına dair bir tez geliştirmek önemlidir.
Peki bu özellikler pratikte neye benziyor?
AI projeleri için zengin bir fikir kaynağı, denetlenen öğrenme olarak adlandırılan bir teknolojiyi kullanarak, insanların bugün yaptıkları işleri otomatikleştirmede yatar. AI’nın işleri değil, işleri otomatikleştirmede iyi olduğu görülebilir. Bu anlamda insanların yaptığı belirli görevleri belirlemeye çalışın ve otomatik hale getirilip getirilmediğini inceleyin. Örneğin, bir radyoloğun işinde yer alan görevler arasında röntgen okuma, görüntüleme makinelerini çalıştırma, meslektaşlarla danışma ve cerrahi planlama yer alabilir. Tüm işlerini otomatikleştirmeyi denemek yerine, görevlerden yalnızca birinin otomatik veya kısmi otomasyonla daha hızlı hale getirilebileceğini düşünün.
Bir AI pilotuna başlamadan önce, istenen zaman çizelgesini ve sonucunu açıkça belirtmeniz ve takıma makul bir bütçe ayırmanız tavsiye edilmektedir.