- Yapay zekanın maliyetini haklı çıkaracak kadar somut değer üreteceğine olan inanç azalmaya başladığından, dördüncü bir yapay zeka kışının eşiğindeyiz.
- Goldman Sachs ve diğer araştırma enstitülerinden gelen makaleler yaprak gibi dökülürken, bir sonraki yapay zeka kışını engellemek için hala zaman var ve cevap yıllardır önümüzde duruyor.
Eksik bir şeyler var
Çoğu bilimsel disiplinde çığır açan buluşlar laboratuvarlarda yapılır, ardından gerçek dünya uygulamalarına dönüştürülmek üzere mühendislere devredilir.
Kimya araştırmacılarından oluşan bir ekip, yapışkan bir bağ oluşturmanın yeni bir yolunu keşfettiğinde, bu keşif, ürün ve çözümlerin mühendisliğini yapmaları için kimya mühendislerine devredilir.
Mekanik fizikçilerden gelen buluşlar, çözüm üretmek üzere makine mühendislerine aktarılmaktadır.
Bununla birlikte, yapay zekada bir atılım yapıldığında, uygulamalı yapay zeka için ayrı bir disiplin bulunmamakta, bu da kuruluşların yapay zeka alanında bilimsel atılımlar yapma arzusuyla doktoralarını kazanan veri bilimcilerini işe almak için yatırım yapmalarına ve bunun yerine gerçek dünya çözümlerini tasarlamaya çalışmalarına yol açmaktadır.
Sonuç mu? Yapay zeka projelerinin %87’si başarısız oluyor.
Tasarlanmış zekaya girin
“Tasarlanmış zeka” (şimdiki zaman ortacı: “zeka mühendisliği”), mühendisliğe dayanan yapay zeka araştırmalarının gerçek dünyadaki uygulamalarına odaklanan gelişmekte olan bir disiplin, güvenli, pratik değer tasarlamak ve inşa etmek için bilimdeki atılımları hammaddelerle birlikte kullanma disiplini. Bu, alan uzmanları, bilim insanları ve mühendisler için veri bilimcisi olmaya gerek kalmadan istihbarat çözümleri yaratma yeteneği sunar.
Önde gelen sanayi kuruluşları, araştırmadan mühendisliğe giden hatları yeniden kurmaya, akademi ve teknoloji tedarikçileriyle yeni ortaklıklar oluşturmaya ve yapay zeka araştırmalarının kimya mühendisleriyle paylaşıldığı gibi zeka mühendislerine devredilmesi için ekosistemik koşulları yaratmaya başlıyor.
Sonuç mu?
Somut kullanım durumlarında değer yaratan, üretime geçen ve yalnızca verilere dayalı olarak veri bilimcileri veya teknoloji satıcıları tarafından keşfedilemeyecek çığır açan uygulamalar.
Kurumunuza istihbarat mühendisliğini tanıtmak için 5 adım
Pratik uygulama yoluyla öğrenilen uzmanlık birimleri uzmanlık, istihbarat mühendisliğinin kalbidir ve beceriler olarak ifade edilir. Teori ve eğitim becerilerin kazanılmasını hızlandırabilir, ancak pratik deneyim olmadan becerilere (ve dolayısıyla uzmanlığa) sahip olamazsınız. Kuruluşunuzun hali hazırda uzmanlara sahip olduğunu varsayarsak, zeka mühendisliği disiplinini tanıtmak için izleyebileceğiniz beş pratik adım ve yapay zekadan yararlanmaya yönelik geleneksel yaklaşımdan nasıl farklılaştığını aşağıda açıkladık.
Yapay zekayı tanıtmaya yönelik geleneksel yaklaşım (%87’lik başarısızlık oranını açıklayan) şudur:
Bir sorun listesi oluşturun.
Veya
Verilerinizi inceleyin;
Bir dizi potansiyel kullanım durumu seçin;
Yatırım getirisi (ROI), fizibilite, maliyet ve zaman çizelgesi için kullanım senaryolarını analiz edin;
Kullanım senaryolarından bir alt küme seçin ve uygulamaya yatırım yapın.
Tasarlanmış istihbaratı tanıtmak için istihbarat mühendisliği yaklaşımı ise şöyle:
Mevcut süreçlerinizdeki uzmanlığın bir ısı haritasını oluşturun;
Hangi uzmanlığın kuruluş için en değerli olduğunu değerlendirin ve bu uzmanlığın bolluğunu veya kıtlığını puanlayın;
Kurumunuzdaki en değerli ve az bulunan ilk beş uzmanlık alanını seçin;
Akıllı çözümler üretmek için yatırım getirisi, fizibilite, maliyet ve zaman çizelgesini analiz edin;
Değer vakalarının bir alt kümesini seçin ve uygulamaya yatırım yapın.
Yapay zeka ile yeni bir değer dalgasının mühendisliği
İstihbarat mühendisliği kuruluşunuza tanıtıldıktan ve sezgisel uygulamalar geliştirilip üretime alındıktan sonra, bu yeni yetenek mevcut uzmanlığın ötesine geçerek kuruluş ve ekosistem genelinde güvenli, pratik değer mühendisliği için yeni fırsatlara doğru genişletilebilir.
Kuruluşlar, endüstriler ve eğitim kurumları tasarlanmış zeka için programlar oluşturdukça, kuruluşlar, bireyler ve toplumumuz yapay zekanın başka türlü gerçekleşmemiş ekonomik ve toplumsal potansiyelinin faydalarından yararlanacak, yeni bir iş sınıfı yaratacak ve yeni bir değer yaratma dalgası başlatacaktır.
Derleyen: Okan Köroğlu
