Saha notları · Konu
Strateji ve liderlik.
Yapay zeka programlarının çoğu, kimse bir şey geliştirmeden önce verilen kararlarla ya başarılı olur ya da tıkanır: hangi iş değişecek, sahibi kim olacak, neye dokunulmayacak. Bu notlar yönetim ekiplerinin bu kararları kanıta dayanarak, her seferinde tek bir iş akışıyla vermesine yardım eder.
13 not
Bu konudaki notlar
-
Önce iş akışını, sonra modeli seçin.
Yarıda kalan yapay zeka projelerinin çoğu teknolojiye takılmadı; kimse değiştirilecek belirli bir işi seçmediği için yarıda kaldı. İşi nasıl seçtiğimizi ve tek satır kod yazmadan önce neyi ölçtüğümüzü anlatıyoruz.
-
Yönetim ekiplerinin ilk yapay zeka projesinden önce sorduğu sorular.
Nereden başlayacağız? Sistemi işletmek ne kadara mal olacak? Çalışanlarımıza ne olacak? Bir şey yanlış gittiğinde sorumlu kim olacak? En sık duyduğumuz sorulara yanıtlarımız.
-
İş ekipleri için sade bir dille yapay zeka sözlüğü.
Her tedarikçi toplantısında duyduğunuz terimler; her biri iki sade cümleyle ve size sordurması gereken tek soruyla tanımlandı. Terimler alfabeye göre değil, etkiledikleri karara göre gruplandı.
-
Geliştirmek, satın almak ya da beklemek: her yapay zeka iş akışı için nasıl karar verilir?
Kararı şirket düzeyinde değil, iş akışı düzeyinde verin. Her şirketin ihtiyaç duyduğunu satın alın; iş akışı rekabet biçiminizse ya da veriyi, promptları ve değerlendirmeyi kontrol etmeniz gerekiyorsa geliştirin; sahibi ya da erişilebilir verisi yoksa bekleyin.
-
Yapay zekayı ne zaman kullanmamalı? Bir kuralın, formun ya da raporun daha iyi olduğu durumlar.
Birçok yapay zeka talebi bir kuralla, bir sorguyla, yeniden tasarlanmış bir formla ya da bir raporla daha iyi çözülür. Yanıtın kesin olması gereken, hacmin çok küçük olduğu ya da sonucun sahibinin olmadığı yerlerde model değer katmaz; yalnızca maliyet ve risk ekler.
-
Listede otuz fikir varken yapay zeka kullanım senaryolarına nasıl öncelik verilir?
Yalnızca kanıtlayabildiğiniz şeyleri puanlayın: hacim, vaka başına süre, hataların maliyeti, erişilebilir veri ve adı belli bir sahip. Değeri ve uygulanabilirliği ayrı eksenlerde tutun; tek bir ağırlıklı puan, yönetimin gerçekte yapması gereken tercihi gizler.
-
Şirketiniz yapay zekaya hazır mı? Soruyu iş akışı bazında sorun.
Şirket geneli olgunluk puanları başarıyı nadiren öngörür. Hazırlık bir iş akışına aittir: erişilebilir veri, adı belli bir sahip, ölçebileceğiniz bir başlangıç durumu, tolere edebileceğiniz bir hata payı ve sürece katılmaya zamanı olan insanlar.
-
Verimlilik asistanları mı, özel yapay zeka sistemleri mi: hangisi ne için?
Genel asistanlar bireyleri taslak yazmada, özetlemede ve aramada hızlandırır. Özel sistemler ise bir iş akışını değiştirir: o işin verisine erişir, onay noktaları içerir ve bir başlangıç ölçümüne göre ölçülür. Büyük olasılıkla ikisine de ihtiyacınız olacak; biri satın alınır, diğeri geliştirilir.
-
Bir yapay zeka yol haritasında ne olmalı, ne olmamalı?
İşe yarar bir yapay zeka yol haritası, takvim çeyreklerine göre değil, şimdi, sonra ve daha sonra diye dizilmiş iş akışlarından oluşur; her birinin bir sahibi, bir başlangıç ölçümü ve bir devam/dur kararı vardır. Teknoloji yalnızca bir iş akışı ona ihtiyaç duyduğunda devreye girer.
-
Üretken yapay zeka mı, makine öğrenmesi mi: probleminiz hangisini gerektiriyor?
Yapılandırılmış veri üzerinde tahmin, puanlama ve anomali tespiti genellikle klasik makine öğrenmesinin işidir. Belgeler ve yazışmalar üzerinde okumak, yazmak ve akıl yürütmek ise dil modellerinin işe yaradığı alandır. İyi sistemlerin çoğu ikisini birlikte kullanır; her birini iyi yaptığı kısım için.
-
Yapay zeka mükemmeliyet merkezi neyi üstlenmeli, neyi üstlenmemeli?
Küçük bir merkezi ekip ortak altyapıyı, standartları, değerlendirme pratiğini ve tedarikçi sözleşmelerini üstlenmeli. İş akışları ve sonuçları ise iş birimlerindeki sahiplerine aittir. Her fikri onaylamaya kalkan bir mükemmeliyet merkezi bir kuyruğa dönüşür.
-
Yönetim kurulu yapay zeka hakkında ne sormalı? Kurul üyeleri için sorular.
Yönetim kurullarının model ayrıntılarına ihtiyacı yok. İhtiyaç duydukları şunlar: canlıdaki yapay zeka sistemlerinin adı belli sahipleriyle birlikte envanteri, her birinin etkileyebileceği kararlar, kalitenin ve maliyetin nasıl ölçüldüğü ve son olayda ne olduğu.
-
Holding ve şirketler grubunda yapay zeka: neyi ortak kullanmalı, neyi şirketlere bırakmalı?
Bir şirketler grubunda altyapıyı paylaşın: model erişimi, güvenlik kalıpları, değerlendirme pratiği, sözleşmeler ve eğitim. İş akışlarını seçmeyi ve sahiplenmeyi her şirkete bırakın. Tek bir iş akışı bile çalışmadan grup çapında zorunlu kılınan bir platform genellikle herkesi yavaşlatır.