Yapay zekâyı (AI) pilot projelerden üretime taşımak, yetkin bir modelden fazlasını gerektirir. Pazarlama ekiplerinin ayrıca, yapay zekânın platformlar ve kurum içi sistemler arasında tutarlı biçimde yorumlayabileceği verilere ihtiyacı vardır.
McKinsey’nin 2025 küresel araştırması, katılımcıların %88’inin kurumlarının en az bir işlevde yapay zekâ araçlarını düzenli olarak kullandığını söylediğini ve önceki yıl bu oranın %78 olduğunu ortaya koydu. Buna karşın, katılımcıların yalnızca %7’si yapay zekânın kurum genelinde tam ölçeğe ulaştığını söyledi; %30’u ise pilot aşamasında kaldıklarını belirtti.
Pilot çalışmalar genellikle dar kapsamlı bir görev ve özenle seçilmiş verilerle yürütülür. Üretimde ise bir yapay zekâ sistemi, farklı alan adları ve hesaplama kurallarıyla tanımlanmış bir ölçütün birden fazla sürümüyle karşılaşabilir. Ortak tanımlar olmadığında, makul görünen ancak yanlış bir eşleşmeyi seçebilir. Yanıtı, hatalı bir varsayıma dayansa bile ikna edici duyulabilir.
Veri kalitesi, zorluğun yalnızca bir parçasıdır. Yapay zekânın ayrıca kurumun temel kavramlara ilişkin tanımlarını, platformlar arasındaki eşleştirmeleri ve performansı ölçme kurallarını bilmesi gerekir. Bir bilgi katmanı, altyapının değiştirilmesini gerektirmeden mevcut bir veri ambarının üzerinde bu bağlamı sağlayabilir.
Bazı bağlamlar her incelemede değişir. Örneğin bir kampanyanın performansındaki düşüş; bütçe değişikliği, promosyon veya devam eden bir pazar testiyle aynı döneme denk gelebilir. Yapay zekâ bu bilgiden yoksunsa değişimi doğru saptayabilir, ancak nedenini yanlış yorumlayabilir.
Makale, bu kurallar otomatik iş akışlarına girmeden önce pazarlama ve veri ekiplerinin tanımlar ve yönetim-denetim süreçleri üzerinde birlikte çalışmasını savunuyor. Yapay zekâdan ölçülebilir değer elde etmek isteyen kurumlar, modellerin güvenilir verilere ve bunları yorumlamak için gereken bağlama sahip olup olmadığını da değerlendirmeli.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.