İçindekiler:
Video: GHOSTEMANE - AI (OFFICIAL VIDEO) (Kasım 2024)
Bluewolf'un (IBM şirketi) verdiği bir rapora göre, küçük işletmelerin yalnızca yüzde 21'i yapay zeka (AI) tabanlı çözümler uyguladı. AI Yatırım Gapı Anketi, dünya genelinde AI ve makine öğrenmeyi (ML) henüz alıp almadıklarını ve bu teknolojileri anlamalarının derinliğini belirlemek için dünya genelinde 177 karar vericiyi sorguladı. Küçük işletmelerin yüzde 33'ü önümüzdeki 12 ay içinde AI'ya yatırım yapmayı planlasa da (gelecek yıl toplam AI uygulayıcılarının sayısını yüzde 54'e çıkardı), toplam hala büyük şirketlerinkinden düşük. Ayrıca, büyük şirketlerin yüzde 30'u zaten AI'ya yatırım yaptı, yüzde 44'ü gelecek 12 ay içinde yatırım yapmaya başlamayı planlıyor. Bu, toplamı küçük işletmelerin toplamından yüzde 74'e veya yüzde 20'den fazlaya getiriyor.
Bluewolf'taki Müşteri Deneyimi Anlayışlarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Vanessa Thompson, AI araçlarını benimsemiş şirketler ile bu tür araçları benimsemeyi planlamayanlar arasında bir bilgi açığının bulunduğunu söyledi. Bu körfeze "AI Yatırım Boşluğu" adını veriyor ve bunu "AI'yı anlayan C düzeyindeki yöneticiler ile henüz işine yerleştirmeyenler arasında bir tutarsızlık" olarak nitelendirdi.
Bluewolf AI araçları sattığından, insanların AI araçları satın almamalarının tek sebebinin, onlar hakkında bir şey bilmediklerinden kaynaklandığını öne sürmek olacaktır. Thompson’ın iddiasını kontrol etmek için, Forrester Research’te Müşteri Görüşleri Kıdemli Analisti Brandon Purcell’le, eğer varsa AI’yı benimsemiş olanlar ile aralarında olanlar arasındaki uçuruma neden olabilecek başka sorunlar olabileceği konusunda konuştum. Purcell ve Forrester Research, AI'nın benimsenmesi hakkında kendi benzer çalışmalarını gerçekleştirdi. Genel sayıları IBM’in rakamlarına benzese de - şirketlerin yüzde 51’i AI’yı benimsemiş veya genişletiyor ve yüzde 20’si önümüzdeki 12 ay içinde benimsemeyi planladığını söylüyor - Purcell küçük işletmelerin geride kalmasının birkaç önemli nedeni var AI'nın benimseme eğrisi.
AI'nın Maliyeti
Purcell, yatırım kısıtlarını özellikle "beceri seti ile ilgili olduğu için önemli bir faktör olarak nitelendirdi. Küçük işletmeler veri bilimcilerini işe alacak kaynaklara sahip değil" dedi. Bunlar, kurumsal yazılım içine ve dışına itilen verilerden içgörü alabilecek işçilerdir.
Ayrıca, AI'nın verilerinizi doğru bir şekilde okuyup okumadığını ve kendi zekasına dayanarak eylemlerde bulunup bulunmadığını belirleyenler de olacaktır. Bir Amerikan bilim adamının ortalama maaşından (PayScale'e göre 166.000 $) biraz daha düşük olan Glassdoor'a göre, bir veri bilimcisi için ortalama maaş yıllık 113.436 dolar. Bu nedenle, son derece keskin marjlarla çalışan küçük bir işletme CEO'suysanız ve kendi maaşınızı kesmek istemiyorsanız, bir veri bilimcisine altı rakam harcamak ve bir paraya para harcamak rasyonelleştirmek zor olacaktır. AI'da verileri döndürebilen yazılım sistemi.
Ancak, küçük şirketlerin AI odaklı yazılımlara yatırım yapmalarını yasaklayan sadece para değildir. Purcell, "İlgili bir notta bir veri faktörü var" dedi. “Büyük miktarda veriye sahip olduğunuzda AI büyür. Küçük işletmelerin bunu yapacak kadar verisi yoktur.”
Bunu şöyle düşünün: Bir fotoğraf gönderirken Facebook'un hangi arkadaşları etiketleyeceğini nasıl bildiğini biliyor musunuz? Bunun nedeni, Facebook'un daha önce etiketlenmiş yayınlarınızın tümünden bilgi topladığıdır. Netflix'in size önerdiği bir filmi hiç izlediniz mi? Netflix bu filmi önceki seçimlerinize dayanarak tavsiye etti. Facebook ve Netflix, bu önerileri AI'nın ilk kuzeni olan ML'ye dayanarak yapabilir. Benzer olmalarına rağmen, her iki terim de genellikle birbirinin yerine (ve yanlış) kullanılır.
İşte terimler arasındaki temel fark: ML sistemleri size öneriler ve süreçleri düzene sokarak performansı geliştirmek için istihbarat kullanıyor; oysa AI kullanan sistemler, yazılımı gözetmeksizin görevleri yürütmek ve kararlar almak için yazılıma özerklik veriyor. ML, Netflix’in film önerileri yaparken, AI arka koltukta biraz kestirirken sizi çalışmaya iten bir otomobil. Veri üretmeye yeni başlayan küçük bir işletme olarak AI'nın avantajları, bir Fortune 500 şirketinin AI yazılımlarını açtığında görebilecekleri ile karşılaştırıldığında minik olacaktır.
Bluewolf Yanlış mı?
Peki, Bluewolf anketlerinde yetersiz bilgi besledi mi? Küçük işletmeler AI hakkında bir şey biliyor mu, ancak bu konuda heyecanlanacak para ya da verilere sahip değiller mi? Purcell, Bluewolf'un araştırmasının yanlış olduğunu düşünmüyor. Aslında, IBM Watson'a bilişsel hesaplama yaratıcısı, AI, ML ve insan beynini taklit eden diğer uygulamaları içeren şemsiye terim olarak kredi verir.
Purcell, "Bu kategoriyi oluşturmak için çok para harcadılar, ancak alanda büyük rakipleri var: Google, Amazon, Facebook, Microsoft, " dedi Purcell. “Bu şirketler aynı zamanda AI sistemlerini eğitmek için kullanılan çok büyük miktarda veri üzerinde de oturuyorlar., IBM bu araçları oluştururken çok iyi. "
Hollywood, AI ve bizi uykumuzda öldüren robotlarla ilgili yanlış algılamalar, küçük işletmelerin AI araçları hakkında daha fazla bilgi almaktan kaçınmasının olası bir nedenidir. Oklahoma'da bir tişört satıcısıysanız, o zaman bir otonom araba ya da bir lazer silahıyla donanmış bir gelecekteki robot ne işe yarar? Bununla birlikte, daha az bilinen bağlamda ele alındığında, Purcell ve Thompson küçük işletmeler için pratik kullanım durumları görüyor; henüz küçük işletmelerin eğitim almadığı vakaları kullanıyorlar.
Thompson ve Bluewolf’un “artırılmış istihbarat” olarak adlandırdığı bir şeyle, küçük işletmelerin AI’dan yararlanmak için veri uzmanlığına veya bilgi zenginliklerine ihtiyacı yoktur. Bluewolf, artırılmış zekayı, dil ve görüntü gibi yapılandırılmamış veri kümelerinde bile uygulamaların fikirleri akılcı, çıkarıp çıkardığı bir yetenek olarak tanımlar. Bir şirketin veri toplamanın başlangıcında bile, artırılmış istihbarat çözümleri, sisteme ne kadar az bilgi beslendiğine bakılmaksızın, gittikçe öğrenebilirler.
Thompson, “Artırılmış zeka, son kullanıcıların, müşterilerinin ihtiyaç duydukları şeylerin bir profilini vererek, sonra ne yapacaklarını tahmin etmelerine yardımcı oluyor” dedi. "AI'yı her büyüklükteki şirket için bir gerçeklik haline getirmenin bir yolu olarak görüyoruz."
Bu, artırılmış istihbarat teknolojisinin iş kararları almak için kullandığı bilgisini doldurmak için dış ve iç verileri birleştirmek gibi şeyleri içerir. Örneğin, dış yerel alışveriş modellerini ve hava durumu verilerini tescilli, müşteri alışveriş model verileriyle birleştirerek, e-ticaret şirketleri aşırı kişiselleştirilmiş kampanyalar sunabilir. Bu senaryoda, bir veri bilimcisi yardımcı olacak, ancak gerekli olmayacak ve müşteri verilerinin aşılması kampanyayı daha da güçlü hale getirecektir. Ancak, kampanyanın iç ve dış veri kaynaklarının birleşimi olmadan olacağından daha güçlü olmasını engelleyemezdi.
