İşletmeniz için en iyi yapay zeka iş ortağını güvence altına almanın 3 yolu

Buğdayı samandan nasıl ayıracağınız ve kuruluşunuzun yapay zeka teknolojisinden en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olabilecek bir BT ortağını nasıl bulacağınız burada açıklanmıştır.

Yapay zekayla uğraşmaya karar vermek yalnızca başlangıç noktasıdır. İşletmenizde üretken yapay zeka ve diğer gelişen teknolojileri kullanacaksanız, verileri güvenli ve etkili bir şekilde kullanmanıza olanak tanıyan bir platforma sahip olduğunuzdan emin olmanız gerekir.

Bu tür platformların harici bir teknoloji sağlayıcısı tarafından sağlanması muhtemeldir. Peki, konu yapay zeka ortakları olduğunda işletmeler buğdayı samandan nasıl ayırıyor ve harika bir teknoloji ortağı neye benzer? Üç iş lideri bize görüşlerini aktarıyor.

1. Kullanım senaryonuza odaklanın

Thomson Reuters'in veri ve model yönetiminden sorumlu başkan yardımcısı Carter Cousineau, buğdayı samandan ayırmanın özellikle son 12 ayda hızlı bir şekilde gelişen alanlarda zorlu olduğunun farkında.

"Üretken yapay zeka konusunda şu anda biraz karışıklık var" diyor. "Çok fazla abartılı reklam var ve ben kişisel olarak hangi kullanım durumlarının kalıcı olacağını çok merak ediyorum."

Gartner'ın yakın zamanda Gelişen Teknolojiler için Heyecan Döngüsü, 2023'te üretken yapay zekayı şişirilmiş beklentilerin zirvesine yerleştirdiği abartılı heyecan düzeyi bu.

Teknoloji analisti, üretken yapay zeka uygulamalarının ölçeğinin ve hızla benimsenmesinin, iş gücü üretkenliği ve makine yaratıcılığında yeni bir dalganın habercisi olduğunu söylüyor.

Cousineau, profesyonellerin bu veri odaklı inovasyon dalgasına ayak uydurmaları ve aynı zamanda özellikle teknoloji oluşturmak veya satın almak istediklerinde yapay zeka ve büyük dil modellerinin (LLM) uygulanmasının işletmeleri için ne anlama geldiğini dikkatlice düşünmeleri gerektiğine inanıyor.

"Birçok profesyonele ilk sorum 'geniş bir dil modeline ihtiyacınız var mı?' oluyor" diyor. "Çünkü bunu yapmanın maliyeti oldukça yüksek olabilir. Bu nedenle, bu alanın geniş bir dil modeline yatırım yapmanız gereken bir alan olmasına dikkat etmelisiniz."

Diğer tüm teknoloji satın alımlarında olduğu gibi, yapay zeka sistemlerine ve hizmetlerine yatırım yapmak için başlangıç noktanız açık bir iş senaryosu olmalıdır.

Cousineau, Thomson Reuters'in çeşitli kullanım örneklerini araştırdığını ve ekibinin, veri yönetimine öncelik verilmesini sağlamak için kuruluş genelindeki kişilerle birlikte çalıştığını söylüyor.

"Bu araçlara etik ve zararın azaltılması açısından bakıyoruz" diyor. "Kullanım durumuna bağlı olarak neler olup bittiğine bakıyoruz ve potansiyel endişeleri hızla gidermeye çalışıyoruz."

Thomson Reuters'ın hâlihazırda birkaç önemli satıcı ortaklığı var. Kurumsal bilgiler, veri odaklı yenilikler için tek gerçek kaynak olarak Snowflake Veri Bulutu'nda depolanır.

Cousineau ayrıca şirketinin, profesyonellerin belge oluşturmasına, sunumları özetlemesine ve daha fazlasına yardımcı olan bir yapay zeka asistanı olan Microsoft Copilot ile yeni ortaya çıkan ortaklığına da değiniyor.

"Kullanım durumları var ve bu işi çözmenin sadece son aşamalarındayız. Ayrıca mevcut ürünlerimizden bazılarına bakıyoruz ve bazı kemikleri alıp farklı bir özelliği veya yeteneği nasıl geliştirebileceğimizi düşünüyoruz. müşterilere daha iyi hizmet verebiliriz" diyor.

"LLM'leri şirket içinde kullandığımızda bile, personelimizin bu teknolojiyi kullanmak için güvenli bir ortama sahip olması çok önemli. Bu nedenle, buna harici müşterilerimizin ve çalışanlarımızın bakış açısından bakıyoruz ve tüm LLM ortamlarını desteklemeye bakıyoruz."

2. Esnek bir ortak bulun

E-ticaret devi Wayfair'in makine öğrenimi direktörü Tulia Plumettaz, konu yapay zeka olduğunda iş liderlerinin dikkate alması gereken çetrefilli sorulardan birinin, erkenden harekete geçmenin mi yoksa daha fazla beklemeye devam etmenin mi daha iyi olduğu olduğunun farkında. oyun.

Çok erken girerseniz, piyasa ilerledikçe geride kalan bir ortakla çok fazla para harcama riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Ancak çok geç girerseniz rakipleriniz sizi geride bırakabilir.

Tedarikçi bağımlılığı ve kurumsal veri varlıklarının kötüye kullanılmasıyla ilgili endişeler gibi bir dizi başka hususu da eklediğinizde, iş liderleri zorlu bir ikilemle karşı karşıya kalıyor.

"Bugün Gen Yapay Zeka'yı düşünün" diyor. "Varlığın kime ait olduğu ve büyük satıcıların verilerinizi kendi modellerini eğitmek için kullanıp kullanmayacağı gibi veri sahipliğiyle ilgili büyük engeller ve sorular var. Şu anda odaklandığımız bir şey bu. o alandaki veri ve yasallık söz konusu olduğunda manzara."

Plumettaz yakın zamanda ZDNET'e, şirketinin tüketicilerin çevrimiçi arama deneyimini geliştirmek için Snorkel AI ile nasıl çalıştığını ve Wayfair'in makine öğrenimi ile uğraştığı gibi şirketin hızla gelişen diğer alanları da araştırdığını açıkladı.

"Konuşmaya dayalı yapay zekanın uygulamalarını araştırıyoruz" diyor. "Alanımızda kesinlikle hızla devreye girebileceğimize inandığımız kullanım durumları var."

Wayfair ve Snorkel, Plumettaz ve iş arkadaşlarının potansiyel kullanım durumları hakkında dikkatli bir şekilde düşünmelerine olanak tanıyan entegre bir ilişki yarattı.

"Snorkel ile bu alana çok daha uzun vadeli bir bakış açısı getiriyoruz, bu da kurumsal düzeyde farklılaştırıcıyı anlamaya çalışmak anlamına geliyor" diyor.

Plumettaz, şirketin sattığı ürünler ve bunların tanımlayıcı özellikleri gibi önemli veri varlıklarından faydalanmasına yardımcı olacak temel modeller geliştirmek için Snorkel ile birlikte çalışıyor.

Bu yapı mevcut olduğunda Wayfair, diğer yapay zeka uzmanlarının işletmenin uzun vadeli hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olabileceğini düşünebilecek.

"Bu tarlanın nereye gittiğini anlamaya odaklanırken aynı zamanda alçaktaki meyveleri de çıkarmaya odaklanıyoruz" diyor.

"Biz şunu soruyoruz: 'Wayfair'in sahip olduğu veri varlığını, genel, kullanıma hazır bir ürünle elde edemeyeceğimiz benzersiz bir değere dönüştüren şey ne olacak?'"

3. Deneylere açık olun

Heineken'in küresel strateji ve içgörü başkanı Lalo Luna, üretken yapay zeka şu anda medyanın ilgisini fazlasıyla çekse de, iş dünyası liderlerinin ChatGPT ve diğer sohbete dayalı botların şehirdeki tek yapay zeka oyunu olmaktan çok uzak olduğunun farkına varmaları gerektiğini söylüyor.

"Şirketlerin yalnızca yapay zekayı değil, aynı zamanda geleneksel makine öğrenimini ve diğer veri yoğunluklu süreçleri nasıl benimseyecekleri ve benimseyecekleri konusunda daha fazla endişelenmeleri gerektiğini düşünüyorum" diyor.

Luna'nın Heineken'de öncelik verdiği şey de bu; ekibi, Bilgi ve İçgörü Yönetimi (KIM) olarak bilinen şirket içi markalı bir platform aracılığıyla içgörüleri paylaşmak için Stravito'nun kurumsal içgörü platformunu kullanıyor.

Her ne kadar verinin gücü iş arkadaşları tarafından kabul edilse de Luna, diğer bazı şirketlerin bilginin değerini anlama konusunda hâlâ geride olduğuna inanıyor.

Pazar liderlerinin ortaya çıkmasını beklemek yerine, artık profesyonellerin kuruluşlarına hangi satıcıların yardımcı olacağına karar verme zamanının geldiğini söylüyor.

Luna, "Veri ve yapay zeka halihazırda bir rekabet avantajıdır" diyor.

"İş dünyası liderleri teknolojiden korkmamalı. Çalışanlarının becerilerini nasıl geliştirecekleri ve sadece tüketicilerine değil aynı zamanda şirket içi çalışanlarına da yardımcı olacak teknolojik ekosistemleri nasıl inşa edecekleri konusunda endişelenmeleri gerekiyor. daha iyi kararlar ver."

Stravito yakın zamanda işletmelere doğrulanmış analizleri daha ilgi çekici bir şekilde sunmak için özel bir üretken yapay zeka motoru eklediğini duyurdu.

Luna, yapay zeka konusunda yeni fikirlere açık kalmanın önemli olduğunu söylüyor ve Stravito'nun, şirketinin elindeki binlerce rapordan en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olacak kilit bir oyuncu olacağını öngörüyor.

"Bu tür şeylere giderek daha fazla girmemiz gerekiyor" diyor. "Başarı tamamen deneme aşamasına geçmekle ilgilidir."