Tüm şirketlerin neredeyse yarısı makine öğrenimi gerçekleştirdi

Makine öğrenimi (ML) 'nin yaygınlaşmasından endişe duyuyorsanız (veya çok heyecanlıysanız), insan kaynakları (İK) ve BT varlık yönetimi şirketi ServiceNow adına Oxford Economics tarafından yapılan son bir anket ilginizi çekmelidir. 11 ülkede ve 25 endüstri genelinde 500 Baş Bilgi Görevlisi (CIO) araştırması yapan raporda, şirketlerin yüzde 49'unun geleneksel iş süreçlerini iyileştirmek için zaten ML kullandığı tespit edildi.

Ankete katılan 500 CIO’dan 200’ü pilot aşamasının ötesinde olduklarını ve ML’yi bir kapasitede kullanmaya başladıklarını söyledi. CIO'lar, kullanıcı otomasyonunu getirerek kullanıcı hatasını ve karardaki hataları sınırlamayı umuyor. CIO'ların neredeyse yüzde 70'i makineler tarafından verilen kararların insanlar tarafından verilenlerden daha doğru olacağını belirtti. Ankete göre, günümüzde CIO'lar, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek (yüzde 68), karmaşık kararlar vermek (yüzde 54), veri modellerini tanımak (yüzde 40) ve olaylar (% 32) arasında bağlantı kurmak için ML kullanmaya odaklanıyor.

ServiceNow CIO'su Chris Bedi, “ML hakkında bu kadar çok duyduğunuz sebeplerden biri, şirketleri rakiplerinden ayıracak olan verimlilik dalgası olmasıdır” dedi. “Daha hızlı ve daha iyi kararlar veriyor. İnsanların önyargıları var, algoritmalar yok.”

Bedi, işletme kaynak planlaması (ERP), envanter yönetimi ve tedarik zinciri gibi sektörlerde ML için büyük potansiyel gördüğünü söyledi. Ankette yer alan CIO'ların yüzde kırk biri, bugünkü ML'yi dağıtmalarını engelleyen asıl mesele olarak beceri eksikliği olduğunu belirtti. Buna karşılık, CIO'ların ve şirketlerinin yalnızca yüzde 16'sı işgücü büyüklüğü ve ML'ye uyum için rol değişikliği için planlar yapıyor.

ML ve İşler

Oxford Economics anketinde yayımlanan rakamlar, yönetim danışmanlığı firması McKinsey & Company'nin verdiği bir rapordan farklı olarak kısa vadeli tahminlerdir. Raporlarında, bugünkü çalışma faaliyetlerinin yarısının çeşitli faktörlere bağlı olarak 2035-2055 arasındaki otomasyonla değiştirilebileceği öngörülüyor. Firmanın raporu, 800 meslekte 2.000 iş faaliyetini analiz etti ve sonuçta otomatikleştirilebilecek işlere yaklaşık 2, 7 trilyon dolar harcadığını tespit etti.

Bedi, "ML insanların rolünü değiştirecek." Dedi. “İnsanların işlerini elinden almak için ML'ye abone değilim; bu insanların işlerini değiştirecek. Sıradan kararlar otomatikleşecek, bu da insanları serbest bırakacak. Yeni işler ortaya çıkacak.”

Bedi, rütbe ve dosyayı korurken alt sırayı geliştirmek için ML'yi güçlendirmenin anahtarının mevcut çalışan beceri setlerini değiştirdiğini ve ML yeteneklerini yönetmek için yeni yetenekler aldığını söyledi. Bedi, "Yetenek büyük bir konudur" dedi. “Data Scientist, oradaki en sıcak işlerden biri olmalı. Üç yıllık yetenek ve beceri yol haritamızın ne olduğuna gerçekten bakmamız gerekiyor. Bu becerileri geliştirmek için gerçekten amaçlı olmalıyız. Çalışanları eğitmek zorundayız. Aynı zamanda bu yetenek için alternatif kaynaklar da ortaya koyuyor. ”

Bedi, işverenleri, ML tabanlı süreçlerden yararlanmak için çalışanları işe almaya ve eğitmeye çağırdı. İnsanlar ML'nin güvenilir veri üretme ve doğru kararlar verebilme becerisi konusunda rahat olduklarında, endüstrinin insan gözetiminin rehberliğinde makine karar vermesine geçeceğini söyledi.

Geç Kabul Yapan İkilemi

Oxford Economics anketi, "İlk Movers" olarak kabul edilen 50 şirketi izole etti. Ankette, önümüzdeki yıllarda ML'nin nasıl ve nerede ilerletileceğini belirlemek için bu şirketlerin iş süreçleri ve yetenek stratejileri incelenmiştir. Çalışma, First Movers'ın insanların makinalarla nasıl çalıştıklarına odaklanmak için iş tanımlarını yeniden tanımlamanın ve ML teknolojisini geliştirme ve kullanmaya odaklanmış özel ekipler geliştirme planları yaptığını ortaya koyma ihtimalinin daha yüksek olduğunu buldu. Akranlarının aksine, bu şirketlerin gelecekteki süreçler için yol haritaları geliştirmeleri, hataları yakalamaları ve veri doğruluğunu sağlamaları daha muhtemeldir.

Ne yazık ki, diğer raporlar kuruluşun küçüldüğünü (ve kuruluşun kaynakları ne kadar az olursa olsun) ML dalgası için hazırlanma olasılığının düşük olduğunu göstermektedir. Bluewolf (bir IBM şirketi) tarafından yapılan son bir araştırma, küçük işletmelerin yalnızca yüzde 33'ünün önümüzdeki 12 ay içinde yapay zeka (AI) ve ML'ye yatırım yapmayı planladığını buldu. Bu, teknolojilere zaten yatırım yapmış olan büyük şirketlerin yüzde 30'unun ve gelecek 12 ay içinde yatırım yapmayı planlayan yüzde 44'ünün aksine. Bu toplam küçük işletmelerden yüzde 74 veya yüzde 20'den fazla.

Bedi, "Yolculukta erkenciyiz" dedi. "Saldırgan olan insanlar ve şirketler kendilerini, olmayan şirketlerden ayıracaklar. Bunu yapacak bir harekete geçirme çağrısı varmış gibi geliyor. Eğilen şirketler kendilerini rekabetten ayırmaya başlayacaklar. Bu ayrılık CIO'lar yakın gelecekte bunu gerçekten zorlamaya başlayacak ”dedi.