Saha, şirketlerin temel modelleri doğrudan kullanmak yerine, bu modellerin etrafında özel sistemler kurmaları gerektiğini belirtti.
Kurumsal Yapay Zekada Son Kilometre Sorunu
Kurumsal yapay zeka projelerinin çoğunun uygulama aşamasında başarısız olduğunu kaydeden Bratin Saha, bunun nedenleri arasında zayıf entegrasyon, alan uzmanlığı eksikliği ve yönetişim sorunlarının bulunduğunu vurguladı. Saha, temel modellerin tek başına multinational sigorta talepleri gibi karmaşık ve regülasyona tabi iş akışlarında yeterli doğruluğu sağlayamadığını ifade etti.
Sistem Odaklı Özelleştirme Yaklaşımı
Yapay zekanın somut değer üretmesi için sadece modelin değil, tüm sistemin özelleştirilmesi gerektiğini savunan Saha, bu sürecin üç ana bileşenden oluştuğunu açıkladı. Bunlar; kurumsal bağlamın yapay zeka tarafından tüketilebilir hale getirilmesi, maliyetleri kontrol altında tutmak için modellerden oluşan bir grup çalıştırılması ve hataları denetliyip yeniden yapımını zorunlu kılan özel koruma bariyerlerinin eklenmesidir.
Veri ve Alan Uzmanlığının Rolü
Saha, kurumsal başarı için ince ayar (fine-tuning) yönteminin öncelikli olmadığını, asıl odağın şirkete özel veriler ve belgelenmemiş iş akışları olması gerektiğini belirtti. Şirketin başarısının, yapay zeka uzmanlarını alan uzmanlarıyla bir araya getirerek insan çalışanların iş yapış biçimlerini kodlamasından geçtiğini ekledi. Özellikle sigorta ve imalat gibi sektörlerde teknolojiden ziyade alan uzmanlığı ve değişim yönetiminin belirleyici olduğunu dile getirdi.
Yorumlar (0)
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.