Yapay Zeka Projeleri için Yatırım Getirisi (ROI)
Herhangi bir BT projesi için güçlü bir Yatırım Getirisi (ROI) sergilemek her zaman önemlidir, ancak yapay zeka ile ilgili projeler için bu, yapay zekanın kuruluşunuz genelinde uzun vadeli dağıtımı açısından kritik öneme sahip olabilir; dolayısıyla bunu doğru bir şekilde gerçekleştirmek hem büyük bir zorluk hem de büyük bir zorluktur. Herhangi bir yapay zeka projesinin tüm faydalarının gerçekleştirilmesini ve yatırım getirisi ölçümlerine dahil edilmesini sağlamak için dikkate alınması gereken ek karmaşıklıklara sahip bir fırsat.
Bazı müşterilerin bize karşılaştığı zorluklardan biri, yapay zeka projeleri için yatırım getirisini tanımlamak ve dolayısıyla projenin finansmanı için güçlü bir iş senaryosu tanımlayabilmektir.
Bir yapay zeka projesinin diğer herhangi bir BT projesine benzediği basit bir bakış açısıyla değerlendirilebilir; projenin uygulamanın bir parçası olarak bir tür yapay zeka veya Makine Öğrenimi tekniklerinden yararlanacağı gerçeği, yüksek düzeyde bir proje olarak kabul edilebilir. Yatırım getirisi ölçümlerini etkilememesi gereken projeyle ilgili ayrıntılar.
Ne yazık ki, alt düzey ayrıntılara indiğinizde, projenin bir yapay zeka teslimatı içermesi gerçeği, dikkate alınması gereken ek faktörleri gerektirebilir.
Aşağıda, yapay zeka ile ilgili projeleri desteklemek için güçlü bir iş senaryosu oluştururken göz önünde bulundurulması gereken bazı temel faktörleri paylaşıyoruz ve genellikle ilk yapay zeka projelerini yürütmekten elde edilen ve daha sonra gelecekteki teslimatların teslimine yardımcı olabilecek diğer faydaları vurguluyoruz.
Yatırım Getirisi İçin Temel Faktörler
Bu, şirketin takip ettiği ilk yapay zeka projesiyse ve şirket içi uzmanlığı sınırlıysa, ilk faktör daha fazla endişe verici olacaktır. Yapay zeka projeleri, kendisine verilen görevi başarıyla çözen doğru tekniği belirlemek için bir deney unsuruna sahiptir. Bu, en iyi yöntemi belirlemek zaman alabilir ve projenin zaman çizelgesinde az miktarda belirsizlik sağlar. Bu, işin etrafına makul bir zaman dilimi koyarak, projeye en iyi çözümü bulma deneyimini yaşama özgürlüğü tanıyarak, ancak çalışan bir çözüm sunmak için gereken odaklanmaya izin veren bazı kısıtlamalarla yönetilebilir.
Bu zaman sınırlaması aynı zamanda projenin başarısız olma ihtimaline de izin verir. Bu bir başarısızlık olarak görülmemeli, ancak mevcut veriler ve sorunun konumu hakkında değerli bilgiler sağlamalı, bu da neyin mümkün olduğunu veya neyin yapılması gerektiğini (ek veri toplama açısından) daha iyi anlamak için daha fazla araştırmaya olanak tanımalıdır. ) projenin çalışmasını sağlamak. Bunu kabul etmenin çok zor olabileceğinin farkındayız, özellikle de bu sizin ilk projeniz olduğunda. Kuruluşun, yalnızca bireysel performansa odaklanmak yerine yapay zeka projeleri için bir portföy görünümü alması gerekiyor. Bu portföy görünümüyle, tamamlanmayan projelerin bile kuruluşa nasıl değer katabileceğini ve getiri sağlayabileceğini de görebiliriz. Farklı şekillerde yatırım yapın.
Herhangi bir şirket için, yapay zekanın sağlanmasını firma çapında bir girişim olarak görmeleri ve bireysel yapay zeka projelerinin faydalarının portföy düzeyinde görülmesi gerekir. Bir yapay zeka projesi gerçekleştirerek kuruluşun beceri tabanını genişletmenin, yeniden beceri kazanma ve personel katılımı perspektifinden bakıldığında önemli yatırım getirisi sonuçları vardır. Personeli yapay zeka ve Makine Öğrenimi teknolojileriyle eğitmeye yönelik bu fırsat, uzun vadede kuruluşa önemli bir fayda sağlayacaktır; zira giderek daha fazla uygulama ve sistem, tahmine dayalı yeteneklerden yararlanan veri bilimi ve analitik tekniklerinden yararlanmaya çalışmaktadır. Erken projelerin başarısı, yapay zeka ile ilgili projeler için olumlu bir kabul ve coşku yaratacaktır.
İlk kez yapay zeka projeleri yapan bir şirket, önceden bilgi ve deneyime sahip oldukları için organizasyona dahil olmak isteyen gizli yetenekleri ortaya çıkaracaktır. Bu, şirkete kaynaklarını yeniden düzenleme ve gizli yeteneklerini en üst düzeye çıkarma fırsatı vererek makine öğrenimi konusunda hem tutkulu hem de bilgi sahibi kişilerden oluşan dahili bir ekip oluşturma fırsatı sağlar. Bu erken yapay zeka projelerinin bir başka çok olumlu yatırım getirisi.
İlk yapay zeka projeleri aynı zamanda farklı yapay zeka platformlarından bazılarını değerlendirmek için bir ortam sağlayacak ve bunları firmanın mevcut teknoloji ortamına göre değerlendirebilecek. Bu, gelecekteki projelerin yararlanabileceği değerli bir çalışma olacaktır.
İlk yapay zeka projeleri için ek bir yatırım getirisi, yapay zeka platformu / tedarikçisi ile ortaklık kurmak ve birlikte bir başlangıç PoC veya PoV oluşturmak, böylece her iki tarafın da diğer kuruluşun ihtiyaçlarını daha iyi anlamasına olanak tanımak olacaktır. Bu, bir iş ortağı ilişkisini keşfetmenin mükemmel bir yoludur ve potansiyel entegrasyon ve katılım işlemlerinin başlangıç konseptinin veya inovasyon iş akışının bir parçası olarak yapılmasına olanak tanır ve her iki tarafın da diğerlerinin sunduğu gereksinimleri ve özellikleri daha iyi anlamasını sağlar. Bu değerli bir fikir olabilir ve kuruluşun mevcut teknik ortamına uyum sağlayacak doğru yapay zeka platformlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu aynı zamanda satıcı tarafından kullanılan ve uzun vadeli iş durumu hakkında bilgi verebilecek fiyatlandırma modelini de şeffaf hale getirecektir.
Dikkate Alınması Gereken Diğer Zorluklar
Temel zorluklar verilerle ilgilidir; bunları anlamazsanız ve bunlara göre plan yapmazsanız yatırım getirisinin etkilenme riski vardır.
Burada birkaç husus var. İlk kavram kanıtlaması veya değer kanıtlaması sırasında kullanılan veriler sınırlı olacak ve potansiyel olarak verilerdeki üretim hacimlerindeki tüm olası değişiklikleri içermeyecektir. Bu nedenle, azaltılmış veri kümesiyle bir model oluşturmak daha az zaman alacaktır ve yöntemin uygulanabilirliği hakkında bir bakış açısı sağlayacaktır (yukarıdaki ilk noktayla ilgili olarak), ancak modelin üretim boyutunda bir veri kümesiyle yeniden eğitilmesi gerekecektir ve bu, farklı bir yöntem/algoritma kullanılması ihtiyacı projenin deneme aşamasını uzatmaktadır. Veriler eksik olabilir, veri kalitesi sorunları olabilir, hatta modelin başarısı için gereken veriler eksik olabilir. Bunun, çözüm sunulmadan önce bu sorunları çözmesi için proje üzerinde baskı oluşturan zincirleme etkileri olacaktır.
Portföy Perspektifini Alın
ROI’yi işletme sahipleri ve sponsorluk yapan paydaşlar için şeffaf hale getirmenin zorlayıcı olabileceğini kabul etsek de, daha geniş yatırım getirisi tartışmalarının bir parçası olarak beslenmesi ve öne çıkarılması gereken birçok ek değer kaynağı vardır; bunların hepsini nitelendirmek zor olsa bile, bunların değerlendirilmesi gerekir. kuruluşa uzun vadeli faydalar olarak katma değer olarak gösterilebilir; bunlardan bazıları, bireysel AI projesi herhangi bir nedenle başarılı bir şekilde teslim edilemese bile hala değer katabilir.
Sonuçta, bu makalenin çeşitli alanlarında vurgulandığı gibi, yapay zeka çalışmalarının sunumunu tek tek vaka bazında görmek yerine bir proje portföyü olarak görmenin en iyi yolu. Bu, daha geniş faydaların birçoğunun genel yatırım getirisinin bir parçası olarak değerlendirilmesine olanak tanıyacak, bazı erken yapay zeka projelerinin hızlı bir şekilde başarısız olmasına izin verirken, bunun nedenleri hakkında değerli bilgiler vermeye ve personelinizi bu konuda eğitmeye ve eğitmeye yardımcı olacaktır. Ölçeklendirilmiş bir profesyonel veri bilimi ekibi için gerekli olan araçlar, çerçeveler ve iş akışı işlenir.
Turkish 
English