Birçok şirket Yapay Zeka teknolojisini başarıyla benimsemiş olsa da, Yapay Zeka ve neler yapabileceği ve yapamayacağı hakkında oldukça fazla yanlış bilgi mevcuttur. Burada, Yapay Zeka ile ilgili beş yaygın efsaneyi keşfediyoruz:
- 1. Efsane: Kurumsal Yapay Zeka, bir kendin yap yaklaşımı gerektirir.
Gerçek: Çoğu işletme, hem şirket içi hem de kullanıma hazır çözümleri birleştirerek yapay zekayı benimser. Oracle Cloud Infrastructure Data Science, işletmelere veri bilimi projelerinin iş birliği başarısını artırmak için makine öğrenimi modelleri oluşturmada, eğitmede, yönetmede ve uygulamada yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. - 2. Efsane: Yapay zeka hemen sihirli sonuçlar verir.
Gerçek: Yapay zeka başarısına giden yol, zaman, dikkatli planlama ve başarmak istediğiniz sonuçlar hakkında net bir fikir sahibi olmayı gerektirir. Bağlantısız bir dizi yapay zeka çözümü sunmaktan kaçınmak için stratejik bir çerçeveye ve yinelemeli bir yaklaşıma ihtiyacınız vardır. - 3. Efsane: Kurumsal yapay zeka, insanların çalıştırmasını gerektirmez.
Gerçek: Kurumsal yapay zeka, işleri robotların üstlenmesi demek değildir. Yapay zekanın değeri, insanların olanaklarını artırmasında ve çalışanlarınızı daha stratejik görevler için müsait olmasını sağlamakta yatar. Dahası, yapay zekanın doğru bilgileri alabilmesi ve doğru şekilde çalışabilmesi için insanlar gereklidir. - 4. Efsane: Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi.
Gerçek: Kurumsal yapay zeka için akıllı veriler gerekir. Yapay zekadan en etkili iş içgörülerini elde etmek için verilerinizin yüksek kaliteli, güncel, alakalı ve zenginleştirilmiş olması gerekir. - 5. Efsane: Kurumsal yapay zeka, başarılı olmak için yalnızca verilere ve modellere ihtiyaç duyar.
Gerçek: Veriler, algoritmalar ve modeller birer başlangıçtır. Ancak, değişen iş gereksinimlerini karşılayabilmesi için bir yapay zeka çözümünün ölçeklenebilir olması gerekir. Bugüne kadar, kurumsal yapay zeka çözümlerinin çoğu veri bilimciler tarafından elde yapılmaktaydı. Bu çözümler kapsamlı, manuel kurulum ve bakım gerektirmekte olup ölçeklenebilir değildir. Yapay zeka projelerini başarıyla uygulayabilmek için, yapay zeka alanında ilerledikçe yeni gereksinimlere göre ölçeklenebilen yapay zeka çözümlerine ihtiyacınız vardır.