Engeller nasıl aşılır ya da daha doğrusu: endişelenmemeyi ve yapay zekayı sevmeyi nasıl öğrendim

Newsletter

Engeller nasıl aşılır ya da daha doğrusu: endişelenmemeyi ve yapay zekayı sevmeyi nasıl öğrendim

Neden bu kadar çok şirket yapay zekayı benimsemekte başarısız oluyor? Ana engel teknolojik değil, insanidir. Makalede altı kritik engel tanımlanıyor: değişime direnç, yönetimin katılımı eksikliği, veri güvenliği, sınırlı bütçe, uyum ve sürekli güncelleme. Çözüm nedir? Değeri göstermek için pilot projelerle başlayın, personeli eğitin, hassas verileri özel sistemlerle koruyun. Yapay zeka geliştirir, değiştirmez - ancak basit bir dijitalleştirme değil, süreç dönüşümü gerektirir.

Electe'nin Ceo'su ve Kurucusu‍

Bu Makaleyi Yapay Zeka ile Özetleyin

Engelleri yıkmak: içimizdeki algoritma

‍

Yapay zeka (AI) işleri değiştiriyor. Birçok şirket, süreçlerinde bu yeni araçların başarılı bir şekilde benimsenmesini baltalayabilecek benimseme zorluklarıyla karşılaşmaktadır. Bu engelleri anlamak, kuruluşların verimliliği korurken yapay zekadan yararlanmalarına yardımcı olur.

Sürekli eğitimin zorluğu

Yapay zekanın hızlı gelişimi, profesyoneller ve şirketler için yeni zorluklar yaratıyor. Çalışanlar yapay zeka tarafından ikame edilmekten korkuyor. Ancak, yapay zeka bir ikame değil, güçlendirici bir araç olarak çalışır:

Tekrarlayan görevlerin otomasyonu
Stratejik faaliyetler için alan
Verilerle karar desteği

Yapay zekayı işbirliğine dayalı bir araç olarak sunmak direnci azaltır ve bu teknolojinin benimsenmesini teşvik eder. Kuşkusuz bazı görevler zaman içinde ortadan kalkacaktır, ancak neyse ki sadece en sıkıcı olanlar. Bu aslında sadece süreçler içinde teknolojinin benimsenmesi değil, süreçlerin tamamen değişmesi anlamına gelir. Kısacası, dijitalleşme ile dijital dönüşüm arasındaki fark. İçgörü: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Veri koruma ve güvenlik

Gizlilik ve güvenlik büyük engellerdir. Şirketler, YZ sistemlerinin doğruluğunu sağlayarak hassas verileri korumalıdır veya korumalıdır. İhlal ve yanlış bilgi riskleri bunu gerektirmektedir:

Düzenli güvenlik kontrolleri
Tedarikçi değerlendirmesi
Veri koruma protokolleri

Özellikle, "otomati̇k fi̇ltrelerEn hassas verilerin yönetiminde ve kurumsal verilerin tamamının yönetilmesi veya analiz edilmesi durumunda özel sistemlerin kullanılması, sadece güvenlik açısından değil, aynı zamanda çok değerli verilerin üçüncü taraflara 'verilmesini' önlemek için de esastır. Ancak daha önce başka bağlamlarda da olduğu gibi, bu tür bir dikkat sadece birkaç kuruluşun 'aydınlanmış' yaklaşımı olarak kalacaktır. Kısacası, herkes farklı seçimlerin gerektirdiği ödünleşimlerin farkında olarak istediğini yapar.

İşte kilit noktaların kısa bir listesi

Değişime karşı direncin yönetilmesi

Benimseme, aşağıdakileri içeren yönetim stratejileri gerektirir:

Faydaların İletilmesi
Sürekli Eğitim
Pratik koçluk
Geri Bildirim Yönetimi

Yukarıdan aşağıya yaklaşım

Karar vericiler yapay zekanın değerine ilişkin kanıtlara ihtiyaç duymaktadır. Etkili stratejiler:

Rakiplerin başarı hikayelerinin gösterilmesi
Pilot tanıtım projeleri
Net yatırım getirisi ölçümleri
Çalışan katılımının gösterilmesi

Bütçe kısıtlamalarının yönetilmesi

Yetersiz bütçe ve altyapı benimsenmesini engellemektedir. Kuruluşlar şunları yapabilir

İçerdiği projelerle başlayın
Sonuçlara göre genişletin
Kaynakları dikkatli bir şekilde tahsis edin

Yasal ve etik yönler

Uygulama aşağıdakileri dikkate almalıdır:

Tarafsızlık ve adalet
Mevzuata uygunluk
Sorumlu kullanım için kurallar
Mevzuat gelişmelerinin izlenmesi

Sürekli güncelleme

Kuruluşlar şunları yapmalıdır:

İlgili gelişmelerin izlenmesi
Sektör topluluklarına katılım
Yetkili kaynakları kullanma

Perspektifler

Etkili benimseme şunları gerektirir:

Stratejik Yaklaşım
Organizasyonel değişime dikkat
Kurumsal hedefler ve kültür ile uyum
Pratik değere odaklanın

Etkili değişim, hedefe yönelik ve sürdürülebilir seçimler yoluyla operasyonları ve işgücü kapasitesini geliştirir.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

Tüketici Uygulamaları için Yapay Zeka Yönetmeliği: Yeni 2025 Yönetmeliğine Nasıl Hazırlanılır?

2025, YZ'nin 'Vahşi Batı' döneminin sonunu işaret ediyor: YZ Yasası AB, 2 Şubat 2025'ten itibaren YZ okuryazarlığı yükümlülükleri, 2 Ağustos'tan itibaren yönetişim ve GPAI ile Ağustos 2024'ten itibaren faaliyete geçti. Kaliforniya, SB 243 (Sewell Setzer'in intiharından sonra doğdu, 14 yaşında chatbot ile duygusal ilişki geliştirdi) ile zorlayıcı ödül sistemlerinin yasaklanması, intihar düşüncesinin tespiti, her 3 saatte bir 'ben insan değilim' hatırlatması, bağımsız kamu denetimleri, 1.000 $/ihlal cezaları ile öncülük ediyor. SB 420, 'yüksek riskli otomatik kararlar' için insan incelemesi itiraz haklarıyla birlikte etki değerlendirmeleri gerektirmektedir. Gerçek Uygulama: Noom 2022'de insan koçlar gibi gösterilen botlar için 56 milyon dolar tazminat ödemiştir. Ulusal eğilim: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts yapay zeka chatbot'larını bilgilendirmemeyi UDAP ihlali olarak sınıflandırıyor. Üç kademeli risk-kritik sistemler yaklaşımı (sağlık/ulaşım/enerji) dağıtım öncesi sertifikasyon, tüketiciye yönelik şeffaf açıklama, genel amaçlı kayıt+güvenlik testi. Federal ön muafiyet olmaksızın düzenleyici yamalı bohça: birden fazla eyalette faaliyet gösteren şirketler değişken gereklilikler arasında gezinmek zorundadır. Ağustos 2026'dan itibaren AB: Açık olmadığı sürece kullanıcıları YZ etkileşimi hakkında bilgilendirin, YZ tarafından oluşturulan içerik makine tarafından okunabilir olarak etiketlenir.

Yapay zeka ne zaman tek seçeneğiniz olacak (ve neden hoşunuza gidecek)

"Bir şirket yapay zeka sistemlerini 72 saat boyunca gizlice devre dışı bıraktı. Sonuç? Tam bir karar felci. Sıfırlamaya verilen en yaygın tepki? Rahatlama." 2027 yılına gelindiğinde, iş kararlarının %90'ı YZ'ye devredilecek; insanlar kontrol yanılsamasını sürdürmek için 'biyolojik arayüzler' olarak hareket edecek. Buna direnenler, hesap makinesinin icadından sonra hesaplamaları elle yapanlar olarak görülecek. Soru artık boyun eğip eğmeyeceğimiz değil, ne kadar zarif bir şekilde boyun eğeceğimiz.

Yaratılmamış olanı düzenlemek: Avrupa teknolojik ilgisizlik riskiyle karşı karşıya mı?

Avrupa, yapay zeka alanındaki küresel yatırımların yalnızca onda birini çekiyor ancak küresel kuralları dikte ettiğini iddia ediyor. Bu 'Brüksel Etkisi'dir - inovasyonu teşvik etmeden pazar gücü yoluyla gezegen ölçeğinde kurallar dayatmak. Yapay Zeka Yasası 2027 yılına kadar kademeli bir takvimle yürürlüğe giriyor, ancak çok uluslu teknoloji şirketleri yaratıcı kaçınma stratejileriyle yanıt veriyor: eğitim verilerini ifşa etmekten kaçınmak için ticari sırlara başvurmak, teknik olarak uyumlu ancak anlaşılmaz özetler üretmek, sistemleri 'yüksek risk'ten 'minimum risk'e düşürmek için öz değerlendirmeyi kullanmak, daha az sıkı kontrollere sahip üye ülkeleri seçerek forum alışverişi yapmak. Ülke dışı telif hakkı paradoksu: AB, OpenAI'nin Avrupa dışındaki eğitimler için bile Avrupa yasalarına uymasını talep ediyor - uluslararası hukukta daha önce hiç görülmemiş bir ilke. 'İkili model' ortaya çıkıyor: aynı YZ ürünlerinin sınırlı Avrupa versiyonlarına karşı gelişmiş küresel versiyonları. Gerçek risk: Avrupa, küresel inovasyondan izole edilmiş bir 'dijital kale' haline gelir ve Avrupa vatandaşları daha düşük teknolojilere erişir. Kredi skorlama davasında Adalet Divanı 'ticari sır' savunmasını çoktan reddetti, ancak yorumsal belirsizlik çok büyük olmaya devam ediyor - 'yeterince ayrıntılı özet' tam olarak ne anlama geliyor? Kimse bilmiyor. Cevaplanmamış son soru: AB, ABD kapitalizmi ile Çin devlet kontrolü arasında etik bir üçüncü yol mu yaratıyor, yoksa sadece bürokrasiyi rekabet etmediği bir alana mı ihraç ediyor? Şimdilik: YZ düzenlemelerinde dünya lideri, gelişiminde marjinal. Geniş bir program.

Outliers: Veri Biliminin Başarı Hikayeleriyle Buluştuğu Yer

Veri bilimi paradigmayı tersine çevirdi: aykırı değerler artık 'ortadan kaldırılması gereken hatalar' değil, anlaşılması gereken değerli bilgilerdir. Tek bir aykırı değer doğrusal bir regresyon modelini tamamen bozabilir - eğimi 2'den 10'a değiştirebilir - ancak bunu ortadan kaldırmak veri kümesindeki en önemli sinyali kaybetmek anlamına gelebilir. Makine öğrenimi sofistike araçlar sunar: İzolasyon Ormanı rastgele karar ağaçları oluşturarak aykırı değerleri izole eder, Yerel Aykırı Değer Faktörü yerel yoğunluğu analiz eder, Otomatik kodlayıcılar normal verileri yeniden yapılandırır ve yeniden üretemediklerini rapor eder. Küresel aykırı değerler (tropik bölgelerde -10°C sıcaklık), bağlamsal aykırı değerler (yoksul bir mahallede 1.000 € harcama), kolektif aykırı değerler (saldırıya işaret eden senkronize ani trafik ağı) vardır. Gladwell ile paralel: '10.000 saat kuralı' tartışmalı - Paul McCartney'in 'birçok grup Hamburg'da 10.000 saat çalışıp başarılı olamadı, teori yanılmaz değil' sözü. Asya'nın matematiksel başarısı genetik değil kültüreldir: Çin'in sayısal sistemi daha sezgiseldir, pirinç ekimi Batı tarımının toprak genişlemesine karşı sürekli gelişme gerektirir. Gerçek uygulamalar: Birleşik Krallık bankaları gerçek zamanlı anormallik tespiti yoluyla %18 potansiyel kayıplarını geri kazanıyor, üretim insan denetiminin gözden kaçıracağı mikroskobik kusurları tespit ediyor, sağlık hizmetleri klinik deney verilerini %85+ anormallik tespiti hassasiyetiyle doğruluyor. Son ders: Veri bilimi aykırı değerleri ortadan kaldırmaktan onları anlamaya doğru ilerledikçe, alışılmadık kariyerleri düzeltilmesi gereken anormallikler olarak değil, üzerinde çalışılması gereken değerli yörüngeler olarak görmeliyiz.