Yapay zekanın yetersiz uygulanması, iş gücü azaltımının ardındaki nedenlerden biri olabilir.

Birçok kuruluş, iş dünyasının temelleri olan üretkenliği, rekabet gücünü ve verimliliği aşındırıyor. Bulut verisi ve yapay zeka danışmanlığı şirketi Datatonic'e göre bu durum, insan-yapay zeka işbirliğinin kötü uygulanmasından kaynaklanıyor. Şirket, kurumsal yapay zekanın bir sonraki aşamasında başarının, "insan döngüsü içinde (HiTL)" sistemlerde insanlarla birlikte çalışan, dikkatle yönetilen ve tasarlanmış yapay zeka ile geleceğini belirtiyor.

Şirketin araştırması, yapay zekayı insan iş akışlarına entegre edemeyen şirketlerin üretkenlikleri yavaşladıkça rekabette geri düştüğünü gösteriyor. Datatonic, hibrit bir insan-yapay zeka yaklaşımının karar alma sürecini hızlandırarak genel operasyonları iyileştirdiğini söylüyor. Datatonic CEO'su Scott Eivers, "Yapay zeka, işin yapılış şeklini yeniden tasarlamakla ilgilidir. Piyasada gördüğümüz en büyük risk, yapay zekanın işi fiilen yürüten insanlardan izole olduğunda ortaya çıkan üretkenlik sızıntısıdır" diyor.

Yıllarca süren yapay zeka yatırımlarından sonra, işletmeler üzerinde getiri gösterme baskısı artıyor. Ancak bazı araştırmalar, kullanıcılar arasındaki sınırlı güven nedeniyle bazı girişimlerin pilot aşamada kaldığını gösteriyor. Sonuç olarak, kuruluşlar yapay zeka destekli içgörüleri kararları ve iş akışlarını olumlu yönde etkilemek için kullanamıyor, bu da verimlilik kazanımlarının hiç gerçekleşmemesi anlamına geliyor.

Datatonic'e göre HiTL modelleri, yapay zekanın hızını insan yargısı ve hesap verebilirliği ile birleştirerek gelecekteki başarı için kritik öneme sahiptir. Bu, yapay zeka sistemlerinin gevşek istemlerden kod oluşturduğu ve bunları koda dönüştürdüğü ajan destekli yazılım geliştirmede açıkça görülmektedir. Bu durumda, insan ekipleri neyin geliştirilmesi gerektiğine karar verir, tüm gereksinimleri inceler ve oluşturulmadan önce planları gözden geçirir. Bu yönlendirme netleştikten sonra yapay zeka ajanları modüler bileşenler oluşturur.

İşyerinde yapay zekaya yönelik eğilim finans ve operasyonlarda ortaya çıkmaya başlıyor. Örneğin, bazı kaynaklara göre arka ofis ve finans departmanlarında yapay zeka destekli belge işleme, fatura işleme maliyetlerinde %70 azalma sağlıyor, ancak nihai çıktıları yine de finans ekipleri onaylıyor.

Datatonic CTO'su Andrew Harding, "Bunlar ortaklık hikayeleri," diyor. "İnsanlar değerlendirme sistemleri oluşturur, planları doğrular, güvenlik önlemlerini belirler ve kararlar alır. Yapay zeka hız ve ölçekte yürütür. Gerçek kurumsal değerin ortaya çıktığı yer bu kombinasyondur."

Datatonic'e göre, birçok kuruluş güvenlik kontrolleri ve yönetim çerçevelerindeki eksiklikler nedeniyle tam otonom ajanları güvenli bir şekilde devreye alamıyor. Özerklik, yalnızca kuruluşlar onay kontrol noktaları ve performans kıyaslama standartları uyguladığında ölçeklenebilir. Yapay zeka modelleri geliştikçe, her zaman güvenli ve amaçlandığı gibi çalıştıklarından emin olmak için değerlendirme sistemlerinin de uygulanması gerekir ve uyumluluk yükümlülüklerini ihlal etmezler.

Harding, "Güven arttıkça şirketler daha fazlasını yapay zekaya sorumlu bir şekilde devredebilir. Ancak yönetişimi atlamak hızı artırmaz, risk yaratır," diyor.

Datatonic, önümüzdeki iki yıl içinde iş yüklerinde büyük bir hızlanma tahmin ediyor; hazırlık ve doğrulama yapay zeka ajanları tarafından ele alınacak. Yapay zeka