Sıradaki Etkinlik Endüstri 4.0’da İnsanlık Halleri Perşembe, 25 Haziran 2020 14:00 Akademi 4.0 HUB Hemen Kaydol


← Geri

Akademi 4.0 Ekibi


İşletmelerde Yapay Zekâ Kullanımı 2020

Yapay zekâya olan ilginin büyük boyutlara geldiğini hissettiğimizde yapay zekâ hakkında bilgi edinmek için bir anket hazırlamaya karar verildi. Sonuçları analiz edildiğinde, yapay zekâ alanının hızlı bir değişim içinde olduğunu saptandı. Bu değişimin nerede olduğunu bulmak için anket soruları hazırlandı. 2019 Aralık ayında başlatılan ve sonuçlanması birkaç hafta süren yeni anket 1.388 yanıt ortaya çıkardı. Yapılan araştırma güncel verilerle kurumsal alanda yapay zekâ kullanımının nasıl olduğuna ışık tutuyor; özel tekniklerin ve kullanılan aletlerin popülaritesi, yapay zekâ kullanıcılarının yaşadığı zorluklar ve daha birçoğu... Anlaşılması gereken çok şey var bu yüzden hemen başlayalım.

Anket sonuçları şu şekilde;

  • Katılımcı kuruluşların çoğunluğu (%85) yapay zekâyı değerlendirmekte veya üretimlerinde kullanmaktadırlar. Sadece %15 ‘lik kısım yapay zekâyla alakalı hiçbir şey yapmamaktadır.
  • Katılımcı kuruluşların yarısından fazlası yapay zekâ teknolojilerinin “uzman” uygulayıcıları olarak tanımlanmaktadır: yani bu katılımcılar yapay zekâyı analiz veya üretim için kullanmaktadırlar.

Derin öğrenme yapay zekâyı değerlendiren kurumlarda hala en popüler uygulama olsa da, denetimli öğrenme, uzman yapay zekâ uygulayıcıları arasında en önemli ve en popüler makine öğrenimidir.

Yapay zekâ ya da makine öğreniminin becerileri iş gücünü azaltacak olsa da gelişmesi için bir engel değil. Ankete katılanların yaklaşık %22'si kurumsal destek eksikliğini en önemli sorun olarak tanımlamıştır. Ankete katılan çok az kuruluş yapay zekâ gelişimini desteklemek için resmi yönetim kontrollerini kullanmaktadır.

Paket servis: Yapay zekânın benimsenmesi hız kazanıyor. Yapay zekâyı değerlendiren veya deneyen çoğu şirket şimdi yapay zekâyı üretim dağıtımlarında kullanıyor. Bunun için hala erken, fakat şirketlerin yapay zekâ kullanma çabalarını sağlam bir zemine oturtmak için daha fazla şey yapmaları gerekiyor. İster ortak risk faktörlerini kontrol ediyor olsun (- model geliştirmedeki yanlılık, eksik veya kötü koşullandırılmış veriler, modellerin üretimde bozulma eğilimi- ) ister veri yönetimini teşvik etmek için resmi süreçleri başlatıyor olsun, bu süreci benimsemiş olanlar, güvenilir yapay zekâ çizgileri oluşturmak için daha fazla çabalamaları gerekmektedir.

Analiz

Anket sonrasında katılımcı kuruluşların yarısından fazlası yapay zekânın benimsenmesinde “olgunluk’ aşamasındayken (analiz / üretim için yapay zekâ kullanımı) kullanmakta, yaklaşık üçte biri de hala yapay zekâ çözümlerini değerlendirmektedir. Bu durum, geçen yıl ki katılımcı organizasyonların %54’ünün yapay zekâ değerlendirme aşamasındayken sadece %24’lük kısmının ‘olgunluk’ adaptasyonunda olduğu anlamına gelmektedir. Bu yıl, katılımcı kuruluşların yaklaşık %15'i 2019 anketimizden ~% 20 düşüşle yapay zekâyla alakalı hiçbir şey yapmamaktadır.

Sonuç olarak kuruluşların %85'i yapay zekâ kullanmaktadır ve bu kuruluşların çoğu yapay zekâyı üretim sistemlerinde kullanıyorlardı. Bu durum, deneysel yapay zekâ projelerinin meyvelerinin olduğunu bizlere göstermektedir? Ama ne tür meyveler?

Katılımcılar tarafından kullanılan yapay zekâ çözümlerinin büyük kısmı IT tarafından tasarlanan araştırma ve geliştirmelerdir.

Anket sırasında katılımcılar birden fazla seçim yapmaya teşvik edildi. Diğer bir yüksek kullanımlı fonksiyonel alan ise ,% 30'un biraz altında bir müşteri hizmetleridir. Pazarlama / reklamcılık / halkla ilişkiler ve operasyonlar / tesisler / filo yönetimi olmak üzere işlevsel alanlar yaklaşık % 20'lik bir kullanım payına sahip olduğu görülmektedir. Katılımcı kuruluşlar, farklı işlevsel organizasyonların birçoğunda yapay zekânın değerini görüyorlar ve geçen yıldan bu yana elde edilen sonuçlar yeni sonuçlarla tutarlılık göstermektedir.

Yapay Zekâ ile Karşılaşılan Zorluklar

Yapay zekayâ özgü becerilerin kullanılmasına en büyük engel kuruluşlarda adaptasyon ve benimseme sürecidir. Bu yıl, katılımcıların altıda birinden biraz fazlası, yapay zekâ becerisine sahip kişileri bulma zorluğunun kurumlarında yapay zekânın benimsenmesinin önünde önemli bir engel oluşturduğunun belirtmiştir. İnsan kaynağı azlığı geçiş sürecini zorlaştırmaktadır. Yine de kaynak azlığı yapay zekâ konusunda donanım ve yetenek açığı, yapay zekâ benimsenme aşamasında önünde en büyük engel olmamaktadır. 2020'de, 2019'da olduğu gibi çok sayıda katılımcı - neredeyse (% 22 ) en büyük sorun olarak kurumsal destek eksikliği olduğunu belirtmiştir. Hem 2019 hem de 2020'de, yapay zekâ bilgisine sahip çalışan boşluğu sonuçlarda 3 numaralı yeri işgal etti ve bu yıl, katılımcıların %20'sinin verdiği cevaplar ile “vakalara uygun iş gücü” izledi.

Diğer verilere daha ayrıntılı bakmak gerekirse, ankete cevap veren katılımcılar % 23 daha az destekleyici cevaplar verirken, yöneticilerde bu değer % 15 olarak görülüyor.

Ayrıca yapay zekâ uygulayıcılarının üçte birinde yapay zekânın eksik veya tutarsız verileri ile ilgili sorunlardan yakınıyor.

2020'de Veri Kalitesi Durumu” anketimizde makine öğrenimi ve yapay zekâ projelerinin belirti göstermeyen gizli veri kalitesi sorunlarını ortaya çıkarma problemi olduğunu gördük, bunun sonucunda makine öğrenimi ve yapay zekâ kullanan kuruluşların kalite veya eksiksizlik (bütünlük) ile ilgili sorunları tanımlama olasılığı daha yüksek olmaktadır. Bunun mantığı da gerekli gereksiz veri girişini tanımlamadır. Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri modellerini eğitmek için kaliteli verilere ihtiyaç duyarlar. Diğer bir yandan yapay zekâ kullanımını değerlendiren şirketler, veri kalitesinin yapay zekâ sıkıntılarını ne ölçüde etkileyebileceğini ve yaratabileceğini henüz bilemeyebilir.

Kaynak

Diğer İçerikler

Bize Katılın

İçerik yayınlamak için info@akademi40.org adresine özgün içeriğinizi ve kişisel/kurumsal bilgilerinizi iletmeniz yeterli.