Yapay zekaya ortak iş anlayışı katmak için hiç bitmeyen çaba

"Müşterilerin deneyimden keyif aldığınız kadar sizin de deneyimi yarattığınız kadar keyif almasını sağlamak için bir geri bildirim döngüsü olması gerekiyor."

Ortak iş anlayışı yapay zekaya programlanabilir mi? Birçoğu kesinlikle tam da bunu yapmaya çalışıyor. Ancak, algoritmalara yerleştirilmesi çok zor olabilecek, genellikle bir düzeyde empati gerektiren kararlar vardır - sağduyu bir yana. Buna ek olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi anın sıcak biletleri olsa da, teknoloji uzmanlarının ve karar vericilerin her soruna veya fırsata pratik bir çözüm sunup sunmadığını düşünmeleri gerekiyor. 

Bu noktalar, katılımcıların yapay zekanın ortaya çıkan her iş durumu için varsayılan çözüm olarak görülmemesi gerektiği konusunda anlaştıkları son Yapay Zeka Zirvesi'ndeki bir panelde gündeme geldi. (Konferansın eş başkanlığını yaptım ve panelin moderatörlüğünü yaptım.) Oturumda panelist ve AntWorks'te küresel finansal hizmetler başkan yardımcısı olan Drew Scarano, yeni başlayanlar için, AI'nın hala nispeten olgunlaşmamış bir teknoloji olduğunu söyledi . "Bu teknolojiye çok bağımlı olabiliriz, döngüdeki insanları ve istenen sonuçları elde etmek için yapay zekayı tamamlamada nasıl ayrılmaz bir rol oynadıklarını unutabiliriz."  

Yapay zeka, tüm endüstrilerde birçok amaç için kullanılıyor, ancak risk, şirketlerin kurulmasına ve sürdürülmesine yardımcı olan kişilerarası nitelikleri insanlıktan çıkarmaktır. Scarano, "Bugün, bir kredi kartını onaylamaktan bir ipoteği onaylamaya ve her türlü ödünç verme aracını onaylamaya kadar her şey için yapay zekayı kullanabiliriz" dedi. "Ancak, bir insanın kredi puanından daha fazlası olduğunu anlayabilmek için insan müdahalesi olmadan, bir kişi için bir ipotek için onaylanmaktan veya reddedilmekten daha fazlası var."  

Scarano, yapay zeka sistemlerinin "dijital işgücüne" yakın bir şey içerdiği fikrini reddediyor ve "bu sadece daha fazla şey satmanın bir yolu" diyor. Tek bir sistem yerine 50 dijital işçi satabilirim. Ancak dijital iş gücü, belirli bir görevi yerine getiren bir grup koddan oluşur ve bu görev tekrarlanabilir veya özelleştirilebilir." Bir başka panelist, Aible'ın baş teknoloji sorumlusu Rod Butters da aynı fikirde ve "günün sonunda bu bir makine. Sonuçta her şey 1'ler ve 0'lar." Yapay zekayı işle daha uyumlu hale getirmenin yolu "bu makineleri her şeyden önce şeffaf ve ikinci olarak bir şekilde anlaşılabilir ve nihayetinde iş odaklı veya toplum odaklı bir sonuç elde eden bir şey olacak şekilde uygulama konusunda daha iyi araçlar, zanaat ve deneyim elde etmektir."

Butters, yapay zekanın insan beyninin kapasitesinin ötesinde bir mantığa dayalı olarak ince taneli sonuçlar sunabileceğini ancak bunun aslında "işletmenin stratejik olarak yapması gerekenlere ters düşebileceğini" söylüyor. "Görünürlüğe sahip olamadığınız için, istenmeyen sonuçlar elde edersiniz, bu da süreçlerin müşteri tabanınıza uygulanmasında tam eşitsizliklere ve eşitliğe yol açabilir." Daha da önemlisi, "uyguladığınız çözümlerin müşterilerinizde yankı uyandırdığından ve sizin deneyimi yaratmaktan keyif aldığınız kadar onların da deneyimden keyif aldığından emin olmak için bir geri bildirim döngüsü olması gerekir, " Run:AI'nin çözüm mimarı panelist Robert Magno'ya göre.

Sektördeki diğer uzmanlar da yapay zekanın ihtiyaç duyulmayacak şekilde çok fazla zorlandığına dair endişelerini dile getiriyorlar. Sinch'te makine öğrenimi ve yapay zeka mühendislik direktörü olan Pieter Buteneers, "Yapay zeka her iş sorununun çözümü değildir" diyor. "Kulağa seksi geliyor, ancak yeni teknolojiye körü körüne yatırım yapmak yerine müşteri ihtiyaçlarını en iyi şekilde nasıl ele alacağınıza eğilmenin daha iyi olduğu zamanlar olacak."

Buteneers, yapay zekanın iş süreçlerini daha verimli ve uygun maliyetli hale getirme potansiyeline sahip olmasına rağmen, "günün sonunda hala bir makine" diyor. "Yapay zeka, insan duygularından ve sağduyudan yoksundur, bu nedenle insanların içgüdüsel olarak yapmayacağı bazı hatalar yapabilir. Yapay zeka, insanların bir mil öteden fark edebileceği belirli şekillerde kolayca kandırılabilir. Yapay zekanın insan işlerinin yerini alacağından endişe edenler için, onları kontrol altında tutmak ve iş dünyasında insani bir dokunuş sağlamak için yapay zeka botlarıyla birlikte çalışan insanlara her zaman ihtiyacımız var."  

Pager'ın mühendislikten sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Sameer Khanna, yapay zeka girişimlerinin "yüksek düzeyde benimseme sağlamak için şirketin operasyonel ihtiyaçları ve iş akışlarıyla uyumlu olması gerektiğini" kabul ediyor. "Kullanıcı geri bildirimleriyle gerçek dünya sorunlarını belirlemek çok önemlidir. Ürün piyasaya sürüldükten sonra, kullanıcıların ilgisini çekmek, performansı izlemek ve zaman içinde çözümleri iyileştirmek için sürekli bir çaba gösterilmelidir."

Bununla birlikte, AI ile keşfedilmeye değer alanlar var. Örneğin, "Yapay zeka, görüntü tanıma ve dil anlama gibi kesin olarak tanımlanmış görevlerde insan performansına ulaşabilir ve hatta onu aşabilir" diyor Buteneers. "Doğal dil işlemenin gücünden yararlanmak, yapay zeka sistemlerinin insanlar gibi dilleri anlamasına, yazmasına ve konuşmasına olanak tanır. Bu, işletmeler için muazzam faydalar sunuyor - örneğin, canlı hizmet temsilcilerinin çalışmalarını tamamlamak için NLP donanımlı bir sohbet robotu veya sesli bot kullanmak, bu canlı temsilcileri daha insani bir yaklaşım gerektiren karmaşık sorulara yanıt vermek için serbest bırakıyor."   

Buteneers, "NLP'deki atılımlar, yapay zekanın insanlardan gelen girdileri nasıl anladığı konusunda muazzam bir fark yaratıyor. Artık 100+ dili aynı anda anlayabilen sohbet robotlarının tasarlanmasına yardımcı oldum ve herhangi bir metin gövdesinde yanıt arayabilen yapay zeka asistanları ile çalıştım. Yapay zeka, bir görüşme sırasında birlikte okuyarak ve onlara önceki konuşmalara, müşteri bağlamına veya daha geniş bir bilgi tabanından önerilen yanıtlar sunarak canlı müşteri hizmetleri temsilcilerini daha etkili hale getirebilir. NLP alanındaki farklı algoritmalar, sahte olabilecek bir mesajı tanımlayabilir ve analiz edebilir, bu da kuruluşların spam mesajlarını tüketicilere gönderilmeden önce ayıklamasına olanak tanır. NLP uygulamaları herhangi bir işletmeye sayısız fayda sağlayabilir: zamandan ve paradan tasarruf etmeye, müşteri deneyimini geliştirmeye ve süreçleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir."  

Yine de, bu çözümlerin müşterilere hizmet etmesini sağlamak için insan gözetimi çok önemlidir. Buteneers, "Yapay zeka sonuçlarını gözden geçirmek, algoritmaların standart tasarım süreci olmalıdır - modelinizi kurduktan sonra işinizin bittiğine inanmak cahilcedir" diyor. 

Khanna, kendi şirketinin yapay zeka projelerine yönelik fikirlerinin "öncelikle veri bilimcilerimiz ile dahili ve müşteri iş paydaşları arasındaki işbirliğinden geldiğini" anlatıyor. Bu ortaklık "iş gerçeklerine dayanan, iyi tanımlanmış ve uygulanabilir yapay zeka projeleri üretiyor" diye ekliyor. "Veri mühendislerimiz, veri bilimcilerimiz ve makine öğrenimi mühendislerimiz daha sonra bu projeleri açık kaynaklı teknolojileri ve bulut sağlayıcılarının tescilli ürünlerini kullanarak hayata geçiriyor."