Araştırma firması Everest Group ortağı Vishal Gupta'nın belirttiğine göre, kurumlar geçmiş verilerine dayalı geriye dönük bir perspektiften uzaklaşıyor; yerine daha ileri görüşlü bir yaklaşım almak istiyorlar.
Gerçek Zamanlı Öğrenme ve Yapılandırılmamış Veri
Derin öğrenme ve üretken yapay zeka gibi teknolojilerle desteklenen akıllı analitik, bu dönüşümü mümkün kılıyor. Gerçek zamanlı eğitim, yapay zekanın üç aylık yenilemeler için beklemek yerine sürekli olarak gelişmesine imkan tanıyor. Ayrıca yeni tahminleme motorlarının dayandığı veriler yalnızca düzenli sayısal kayıtlarla sınırlı değil; içgüdü açısından zengin olan karışık ve yapılandırılmamış bilgi kaynakları da kapsanıyor.
Analitikten Yapay Zekaya Geçiş
Sonuç olarak yapay zeka destekli analitik, kurumları pasif geriye bakış yerine pragmatik öngörüye taşıyor. Tahminleme modellemesi, veri hazırlığı, analiz iş akışları, sonuçların yorumlanması ve karar alma uygulamalarını kapsayan geniş bir disiplin olan tahminleme analitiklerini yapay zeka yeni yüksekliklere çıkarıyor. Gupta'nın vurguladığı gibi, 'analitik' sözcüğü giderek yapay zeka terminolojisinin yerini veriyor; her şey yapay zeka haline dönüşüyor.
Ne anlama geliyor?
Tahminleme analitikleri, işletmelerin geçmiş verilerden desenleri tanıyarak gelecek hakkında kararlar alması için kullanılan bir teknoloji disiplini. Geleneksel olarak bu yöntemler sayısal ve düzenlü veriler üzerinde istatistiksel teknikler uygulayarak çalışır. Ancak son yıllardaki yapay zeka ilerlemeleri, bu süreci kökünden değiştiriyor.
Yeni nesil sistemler iki önemli avantaj sunarıyor. Birincisi, gerçek zamanlı öğrenme yetenekleri sayesinde veriler elde edilir edilmez sistemi güncelliyorlar; böylece hızla değişen iş ortamlarında daha doğru tahminler sunuyorlar. İkincisi, e-posta yazışmaları, sosyal medya yorumları ve müşteri konuşmaları gibi yapılandırılmamış verilerden de bilgi çıkartabiliyorlar. Bu, önceden gözden kaçan pazarlama eğilimlerini, müşteri memnuniyetini ve operasyonel sorunları ortaya çıkarabilir anlamına gelir.
Özerk karar alma kabiliyeti ise bir sonraki aşamayı temsil ediyor. Sistem sadece tavsiye sunmak yerine, belirlenen iş hedefleri çerçevesinde kendisi aksiyon alabiliyor. Örneğin bir envanter yönetim sistemi, talep tahminini gördüğü anda satın alma siparişi verebiliyor veya bir finansal platform risk algıladığında otomatik olarak pozisyon ayarlayabiliyor. Bu, insan müdahalesi için bekleme süresini kısaltıyor ve kararları hızlandırıyor.
Yorumlar (0)
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.