Yapay Zeka Karar Vermede Nasıl Yardımcı Olur?

Yapay zeka, teknolojiyle etkileşim biçimimizi önemli ölçüde değiştirdi. Kısacası, AI hayatımızı kolaylaştırır. Bazıları farkında olmasa da yapay zeka herkesin günlük yaşamının bir parçası haline geldi. Yapay zekanın karar vermede nasıl yardımcı olabileceğine dair genel bir bakış burada bulunabilir.

Amazon Echo ve Google Ev Sahipleri, özellikle yetenekleri ve doğrulukları göz önüne alındığında, bu AI destekli cihazların ne kadar kullanışlı olduğunu biliyor. Sesli aramalar sırasında AI, sesli komutları sorunsuz bir şekilde işleyerek sonuçlar sunabilir ve müşteri deneyimini iyileştirebilir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili istatistikler

Bu istatistikler yapay zekanın ne kadar büyüdüğünü gösteriyor.

Siri, Echo ve daha fazlası gibi sesli asistanların popülaritesi o kadar arttı ki, mobil kullanıcıların %97'si bunları kullanıyor.
Yapay zeka, kuruluşlar için rekabet avantajı sunduğundan, %80'i müşteri hizmetleri için yapay zeka kullanmayı düşünüyor.
Yapay zeka, pazarlamacıların %61'i tarafından veri stratejilerinin kritik bir bileşeni olarak görülüyor.
Makine öğreniminin (ML) onu uygulayan şirketlerin %65'i için iş kararlarına yardımcı olması bekleniyor.
Chatbotlar, 2022 yılına kadar müşteri etkileşimlerinin %90'ını otomatikleştirmek için kullanılacak.

AI'nın karar verme yeteneklerini incelemek

Yapay zekanın karar vermede güvenilir olup olmadığını belirlemek için, özellikle riskler yüksek olduğunda, öncelikle yapay zekanın bugün neler yapabileceğini bilmemiz ve AI'nın faydalarını ve risklerini bilmemiz gerekiyor.

• AI, çoklu girdileri işlemede daha iyidir.
  İnsanlar, karmaşık kararlar verirken aynı anda birden fazla faktörü ele alma konusunda makinelere kıyasla daha az güvenilirdir. Veriler makineler tarafından dakikalar içinde işlenebilir ve değerli içgörüler sunulur, bu da insanların çok uzun zamanını alır.
• Karar verme sürecini hızlandırın.
  Tüm alanlarda ve yerlerde, işler her zaman hızlandırılmış bir hızla hareket eder. Dinamik fiyatlandırma ile e-ticaret veya başka herhangi bir sektör için marjlarınızı optimize edebilirsiniz.
• Desenleri algıla
  Satın alma kalıpları söz konusu olduğunda insan analizini tespit etmek kolay olmayabilir. Bu kalıplar, yapay zeka destekli analizler kullanılarak tespit edilebilir ve işletmeler bu kalıpların keşfedilmesinden faydalanabilir.
  Bir müşterinin satın alma modellerini daha iyi anlamak için ürünlerinizi müşterilerin ihtiyaçlarını gösteren bu modellere göre hizalamalısınız. Basit bir tahmin aracı, bu açıdan insanları kolayca geçebilir ve AI'nın gelecekte bilgisayar korsanlığını artıracağı tahmin edilmektedir.
• Algoritmalar karar yorgunluğuna karşı bağışıktır
  Saatlerce karar vermekten ve veri işlemekten yorulan insanların aksine, yapay zeka ile bu endişeyle karşılaşmazsınız.

Zaman içinde yorulmadan tekrarlanan kararlar verebilmeleri, verdikleri kararların kalitesini garanti eder. Tükenme, hafifletilebilecek kötü kararlara yol açabilir.

Yapay zeka kararlarına güvenmek ne kadar zor?

Yapay zeka zaten hayatımızın birçok bileşenine derinlemesine gömülü. Ancak, özellikle yanlış bilgi verilirse veya yetersiz eğitim verisi verilirse yine de hatalara maruz kalabilir. AI'nın şu anda karşılaştığı bazı zorluklara bakalım.

1. İnsani değerler

Yapay zeka giderek daha yetenekli hale geliyor ve insanları “insani değerleri” konusunda endişelendiriyor. İnsanlar otonom arabaları ilk duyduklarında heyecanlandılar, ancak daha sonra karar verme süreçleri otonom arabaların zorlu durumlarla nasıl başa çıkabileceğini sorgulamaya başladı.

Tehlikeli bir hızla size doğru gelen bir kamyon hayal edin. Bir sürücü yoldan çıktığında, bu feci bir kazaya neden olabilir.

• Otonom bir araç nasıl hareket eder?
• Nasıl bir karar verecekti?

Bunlar karmaşık sorular. Son olarak, programcıların önyargısı belirleyici bir faktör olabilir ve bu, AI kararlarında hızlı bir güven erozyonuna yol açabilir.

2. Şeffaflık

Güven şeffaflığa dayanır. Güven sorunu, işletmeler ve kuruluşlar tamamen şeffaf olana kadar her zaman devam edecek ve işler her zaman böyle olmuştur.

Aynı şekilde, insanlar her zaman AI sistemlerinin nasıl ve nedenlerini merak ederler. Yapay zeka sistemlerinin belirli sonuçlara varma ve hatta kişiselleştirilmiş öneriler sunma yeteneği şaşırtıcı. Bununla birlikte, belirli bir sonucu nasıl elde edebileceklerini (şimdilik) açıklayamadıkları için her zaman endişeler olacaktır.

Riski yüksek olan askeri alan da güven konusuna odaklandı. Belki de bu nedenle, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), bir yapay zekanın belirli bir sonuca nasıl ulaştığını, insanların yapabileceği kadar yakın bir şekilde açıklamayı amaçlayan birkaç proje başlattı.

Başka bir şirket, iş akışlarını daha iyi yönetmek ve çeşitli koşullar altında performansları hakkında doğru raporlar vermek için AI makinelerini kullanmak istiyor.

3. Doğruluk özerkliği

Yapay zeka, tahminlere dayalı kararlar verir. Çoğu AI sisteminin kararları, %95 veya daha yüksek olduğunda doğrudur. Temel günlük AI kullanımları açısından, bu etkileyici ve gerçekten güvenilir, ancak yüksek bahisli uygulamalar söz konusu olduğunda çok daha farklı olurdu. Makinelere daha yüksek özerklik verilmeli mi?

4. Yapay zekanın karar verme sürecini artırmanın yolları var mı?

Şu anda yapay zeka, sıradan görevlerin üstesinden gelebilir ve çalışanların daha önemli görevlere odaklanmasına olanak tanır. Ancak, tüm yetenekleri ve getirdikleri faydalarla, riskler yüksekken AI kararlarına güvenmek akıllıca olur mu? Belli değil. İşte AI'nın kararları daha iyi vermesinin birkaç yolu.

• Yapay zekayı belirli amaçlar için özelleştirin
  Yapay zeka henüz gerçeğe dönüşmedi. Yapay zeka tasarlamaktan sorumlu ekip üyeleri, yapay zekanın kuruluş içindeki etkilerine aşina olan kişilerle işbirliği yapmalıdır.
  En büyük hata, içgörüleri kullanacak kişilerin ihtiyaçlarını dikkate almadan yalnızca teknoloji ve algoritmaları daha gelişmiş hale getirmeye odaklanmaktır. Bir yapay zeka sistemi tasarlamak, kullanıcıyı akılda tutmalıdır.
• Kuruluşlar arasında veri alışverişini kolaylaştırın
  Esasen, AI veriler üzerinde çalışır ve kararlarını bu verilere dayandırırlar. Çoğu kuruluş, zaman içinde farklı kişiler veya ekipler tarafından oluşturulan BT altyapılarına sahiptir.
  Böylece, parçalanmış ve ilgisiz verilerle sonuçlanırız. Kuruluşun yapay zekasını geliştirmek için birleşik bir veri mimarisi gerekir.
• Stratejik ortaklıklar kurun
  E-ticarette yapay zeka trendlerinden faydalanmak için ürün tasarımından sevkiyata kadar yapay zeka sisteminde gezinme konusunda yeterliliklerini kanıtlamış firmalarla çalışmalı ve ortak olmalısınız.
  Yapay zekayı anlayan ve onu karar verme sürecinde uygulamaya istekli, teknik açıdan yetenekli iş adamları, işiniz için olumlu sonuçlar üretebilecek ve her türlü engelin üstesinden gelmenize yardımcı olacaktır.
• Eğitime zaman ayırın.
  AI kararlarının doğruluğu, sistemini eğitmek için kullanılan verilere bağlıdır, bu nedenle kuruluşların verilerini AI sistemlerini beslemek için birleştirmesi gerekir. Son olarak, önyargıdan kaçınmak için verilerin kalitesini göz önünde bulundurmalısınız.
  Yalnızca çoğunluk için geçerli olan verileri kullanmak yerine, doğruluk ve dahil etme konusundaki endişeleri desteklemek için tam bir temsil için azınlıklardan gelen verileri dikkate almak.
• AI düzenlemelerini takip edin.
  Denetim algoritmalarını denetleyebilecek, düzenleyebilecek veya inceleyebilecek bir AI "bekçi köpeği" fikrinden vazgeçmeyin; bu, herhangi bir önyargı olasılığı var gibi göründüğünde özellikle yararlıdır.
  İnsanların AI sistemleriyle karıştırıldığı önceki olaylar meydana geldi, bazıları sadece baş belasıydı. Diğer olaylar daha büyük bir paya sahipti.

Bazı durumlarda, AI hataları iş kaybına, gözaltılara ve fırsatların kaçırılmasına neden oldu. Üçüncü taraf düzenleyiciler bu tür kararlara itiraz ettiler. Bu teknolojide yeni olanlar için AI Nation, CNA ve Apple gibi size AI düzenlemeleri hakkında daha fazla şey öğretecek podcast'ler var.