Kurumsal Yapay Zeka Nedir?

Kurumsal yapay zekayı uyguladığınızda, daha önce çözülemeyen zorlukları çözebilirsiniz. Büyük bir kuruluşta yeni gelir kaynakları ve verimlilik elde etmenizi sağlar.

Yeniliği teşvik edin

Büyük işletmelerin genellikle yüzlerce iş ekibi vardır, ancak hepsinin veri bilimi becerileri için bütçe ve kaynağı bulunmaz. Kurumsal ölçekli yapay zeka, liderliğin yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) teknolojilerini yaygınlaştırmasını ve bunları şirket genelinde daha erişilebilir hale getirmesini sağlar. Kuruluştaki herkes yapay zeka araçlarını önerebilir, deneyebilir ve iş süreçlerine dahil edebilir. İş bilgisine sahip etki alanı uzmanları, yapay zeka projelerine katkıda bulunabilir ve dijital dönüşüme öncülük edebilir.

Yönetişimi geliştirin

Yapay zeka geliştirmeye yönelik silolu yaklaşımlar, sınırlı görünürlük ve yönetişim sağlar. Silolu yaklaşımlar, özellikle kritik karar alma tahminlerinde paydaş güvenini azaltır ve yapay zeka benimsemesini sınırlar.

Kurumsal yapay zeka, sürece şeffaflık ve denetim getirir. Kuruluşlar, yeniliği teşvik ederken hassas veri erişimini yasal gerekliliklere göre denetleyebilir. Veri bilimi ekipleri, yapay zeka karar verme sürecine şeffaflık getirmek ve son kullanıcı güvenini artırmak için açıklanabilir yapay zeka yaklaşımlarını kullanabilir.

Mali̇yetleri̇ azaltın

Yapay zeka projeleri için maliyet yönetimi, özellikle eğitim sırasında geliştirme çabası, zaman ve bilgi işlem kaynakları üzerinde dikkatli denetim gerektirir. Kurumsal bir yapay zeka stratejisi, kuruluş içindeki tekrarlayan mühendislik çabalarını otomatikleştirebilir ve standartlaştırabilir. Yapay zeka projeleri, çakışma veya israf olmamasını sağlarken bilgi işlem kaynaklarına merkezi ve ölçeklenebilir erişim sağlar. Kaynak tahsisini optimize edebilir, hataları azaltabilir ve zaman içinde süreç verimliliğini artırabilirsiniz.

Üretkenliği artırın

Yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirerek zaman israfını azaltabilir ve daha yaratıcı ve üretken işler için insan kaynaklarını serbest bırakabilir. Kurumsal yazılıma zeka eklemek, iş operasyonlarının hızını artırabilir ve herhangi bir kurumsal faaliyette farklı aşamalar arasında gereken süreyi azaltabilir. Tasarımdan ticarileştirme veya üretimden teslimata kadar kısaltılmış bir zaman çizelgesi, yatırımın anında geri dönüşünü sağlayabilir.

Kurumsal yapay zekayı başarıyla dağıtmak, kuruluşların şunu uygulamasını gerektirir:

Veri yönetimi

Yapay zeka projeleri, kurumsal veri varlıklarına kolay ve güvenli erişim gerektirir. Kuruluşlar, akış veya toplu veri işleme, gibi veri ağı veya veri ambarı gibi veri mühendisliği işlem hatları oluşturmalıdır. Veri katalogları gibi sistemlerin yerinde olduğundan emin olmalıdırlar, böylece veri bilimciler, ihtiyaç duydukları veri kümelerini hızlı bir şekilde bulabilir ve kullanabilirler. Merkezi veri yönetişimi mekanizmaları, veri erişimini düzenler ve veri almada gereksiz engeller oluşturmadan risk yönetimini destekler.

Model eğitimi altyapısı

Kuruluşlar, yeni ve mevcut makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek üzere merkezi bir altyapı oluşturmalıdır. Örneğin özellik mühendisliği, fiyat listeleri ve ürün açıklamaları gibi değişkenlerin veya özelliklerin eğitim için ham verilerden çıkarılmasını ve dönüştürülmesini içerir. Merkezi bir özellik deposu, farklı ekiplerin; işbirliği yapmasını, yeniden kullanımı teşvik etmesini ve yinelenen çalışma çabalarıyla silolardan kaçınmasını sağlar.

Benzer şekilde, veri bilimi ekiplerinin mevcut yapay zeka modellerini dahili kurumsal verilerle uyarlayabilmesi için almayla artırılmış üretimi (RAG) destekleyen sistemlere ihtiyaç vardır. Büyük dil modelleri (LLM'ler) büyük veri hacimleri üzerinde eğitilir ve orijinal çıktı oluşturmak için milyarlarca parametre kullanır. Bunları; soruları yanıtlama, dilleri çevirme ve doğal dil işleme gibi görevler için kullanabilirsiniz. RAG, LLM'lerin zaten güçlü yeteneklerini belirli etki alanlarına veya bir kuruluşun dahili bilgi tabanına genişletir ve tüm bunları yaparken modeli yeniden eğitmeye gerek olmaz.

Merkezi model kayıt defteri

Merkezi model kayıt defteri, farklı iş birimleri arasında oluşturulmuş ve eğitilmiş LLM'ler ve makine öğrenimi modelleri için bir kurumsal katalogdur. Ekiplerin, şu görevleri yerine getirmesini sağlayan model sürüm oluşturmayı sağlar:

• Model yinelemelerini zaman içinde izleme
• Farklı sürümlerde performansı karşılaştırma
• Dağıtımların, en etkili ve güncel sürümleri kullandığından emin olma

Ekipler ayrıca eğitim verileri, parametreler, performans ölçümleri ve kullanım hakları dahil olmak üzere model üst verilerinin ayrıntılı kayıtlarını tutabilir. Bu, ekipler arasındaki işbirliğini geliştirir ve yapay zeka modellerinin yönetişimini, uyumluluğunu ve denetlenebilirliğini kolaylaştırır.

Model dağıtımı

MLOps ve LLMOps gibi uygulamalar, kurumsal yapay zeka geliştirmeye operasyonel verimlilik kazandırır. DevOps ilkelerini yapay zeka ve makine öğreniminin benzersiz zorluklarına uygularlar.

Örneğin, manuel hataları azaltmak adına veri hazırlama, model eğitimi, test ve dağıtım gibi çeşitli makine öğrenimi ve büyük dil modeli yaşam döngüsü aşamalarını otomatikleştirebilirsiniz. Makine öğrenimi ve büyük dil modeli operasyonel işlem hatlarının oluşturulması, yapay zeka modellerinin sürekli entegrasyonunu ve dağıtımını (CI/CD) kolaylaştırır. Ekipler, gerçek zamanlı geri bildirimlere ve değişen gereksinimlere dayalı olarak modelleri hızla yineleyebilir ve güncelleyebilir.

Model izleme

İzleme; yapay zeka modellerini yönetmek, zaman içinde yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin güvenilirliğini, doğruluğunu ve alaka düzeyini sağlamak adına çok önemlidir. Yapay zeka modelleri halüsinasyona eğilimlidir veya bazen yanlış bilgiler üretir. Model çıktısı, gelişen veriler ve bağlamlar nedeniyle de alakasız olabilir.

Kuruluşlar, büyük dil modeli çıktısını etkin bir şekilde yönetmek için döngü içi insan mekanizmalarını uygulamalıdır. Etki alanı uzmanları, doğruluğunu ve uygunluğunu sağlamak için yapay zeka çıktısını periyodik olarak değerlendirir. Kuruluşlar, son kullanıcılardan gelen gerçek zamanlı geri bildirimleri kullanarak yapay zeka modelinin bütünlüğünü koruyabilir ve hissedarların gelişen ihtiyaçlarını karşılamasını sağlayabilir.