Teknoloji ve veri stratejisi
Güvenilir bir yapay zeka sonucu doğru platform ve verilerle başlar. Bu ünitede teknolojinin stratejiye nasıl uyum sağlayabileceğiniz, veri varlığınızı nasıl hazırlayacağınız ve kavram kanıtından üretim aşamasına geçebilmeniz için derleme ve satın alma seçeneklerinin nasıl seçileceği açıklanmaktadır.
Teknoloji stratejisini iş hedeflerine uygun hale getirme
Teknoloji seçimleriniz stratejik önceliklerinizi doğrudan etkinleştirmelidir. Bu, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve performansı destekleyen hedef mimarilerin tanımlanması anlamına gelir; risk ve maliyet profilinizle eşleşen dağıtım modellerini seçme; ve ekiplerin hızla eklenebilmesi ve yinelenebilir hale getirmesi için giriş bölgeleri ve idare desenlerini standartlaştırma.
- Ölçeklenebilirlik, güvenlik ve performansı destekleyen hedef mimarileri tanımlayın.
- Risk ve maliyet profilinize uygun bir dağıtım modeli (bulut, şirket içi, birlikte bulundurma veya karma) seçin.
- Ekleme işlemini hızlandırmak için giriş bölgelerini ve idare düzenlerini standartlaştırın.
Veri varlığınızı hazırlama
Güvenilir yapay zeka güvenilir verilerle başlar. Veri varlığınızı stratejik varlık olarak değerlendirin: Birleşik görünümler oluşturmak, temizleme ve zenginleştirme yoluyla kaliteyi geliştirmek ve ekiplerin kullanım örnekleri arasında verilere güvenip yeniden kullanabilmesi için işlem hatları, kataloglar, köken ve erişim denetimleriyle verileri kullanıma hazır hale getirmek için siloları ayırın.
- Siloları ayırma: etki alanları arasında birleşik görünümler oluşturun.
- Veri kalitesini geliştirin: temizleme, yinelenenleri kaldırma ve zenginleştirme.
- Anlamsal modeller ve sözlükler oluşturun: Verileri ekipler arasında anlaşılabilir hale getirin.
- Verileri kullanıma hazır hale getirme: işlem hatları, kataloglar, köken ve erişim denetimleri.
Tavsiye
Müşteri, ürün ve tedarik zinciri gibi birden çok kullanım örneğinin kilidini açan ilk 3 veri etki alanıyla başlayın.
Yapmak mı Almak mı
Önceden oluşturulmuş bir yapay zeka özelliği satın almaya veya özel bir çözüm oluşturmaya karar vermek hedeflerinize, zaman çizelgenize ve risk profilinize bağlıdır. Aşağıdaki tabloda, ne zaman satın alınıp ne zaman inşa edileceği konusunda dikkat edilmesi gereken noktalar yer alır.
| Satın alma | İnşa et |
|---|---|
| Değer elde etmek için hız gerekir; arama, sınıflandırma veya Bilgi Edinimi Genişletilmiş Üretim (RAG) gibi standart işlevler. | Benzersiz IP veya yüksek oranda özelleştirilmiş etki alanı |
| Sınırlı şirket içi ML uzmanlığı | Uzun vadeli farklılaştırma için özel modeller gerekir |
| Özelleştirme maliyeti avantajlardan daha ağır basıyor | Veriler özel ve hassastır; uyumluluk gereksinimleri karmaşık |
Uyumluluk ve güvenlik planı
Başlangıçtan itibaren yapay zekaya uyumluluk ve güvenlik oluşturun. İlgili düzenlemelere uygun hale getirmek, verileri korumak, güçlü bulut ve şirket içi denetimleri kullanmak riski azaltır ve güvenli, ölçeklenebilir bir benimseme sağlar.
- Uyumluluk ve güvenlik için plan yapın ve gereksinimlerinize uygun dağıtım modellerini seçin.
- Veri gizliliğini, yerleşimi ve şifrelemeyi güvence altına alma.
- Kimlik, erişim ve izleme için bulut güvenlik hizmetlerini kullanın; gerektiğinde veri egemenliği için verileri yerinde tutun.
Veri hazırlığını sürekli tutma
Güvenilir yapay zeka, devam eden veri hijyenine bağlıdır. Koşullar değiştikçe modellerin güvenilir kalması için veri hazırlamayı sürekli bir döngü (etiket, izleme ve güncelleştirme) olarak değerlendirin.
- Veri kümelerini etiketleme ve açıklama ekleme; üretimden eğitime geri bildirim döngüleri oluşturun.
- Güvenilirliği korumak için güncelleştirilmiş verilerle veri kayma durumunu izleyin ve modelleri yeniden eğitin.
Güçlü bir teknoloji ve veri stratejisi güvenilir yapay zeka çıktıları sunar, uzun vadeli yenilikleri destekler ve sizi sorumlu bir şekilde ölçeklendirmek için hazırlar. Veriler ve platform hazır olduğunda, bir sonraki adım deneyim kazanmak; pilotları çalıştırmak, hızlı öğrenmek ve disiplinle ölçeklendirmektir.