Yapay Zeka (AI) çalışma hayatını kolaylaştırır mı yoksa karmaşık mı yapar? Uzmanlar, cevabın bağlama bağlı olduğunu öne sürüyor.
Yakın tarihli bir IDC ile röportajSIAC CEO’su Toni Townes-Whitley, AI’yi sistem karmaşıklığına karşı nihai silah olarak nitelendirerek, şirketinin ABD Savunma Bakanlığı’ndaki en karmaşık teknoloji ortamlarında teknoloji karmaşıklığını azaltmak için AI kullandığını belirtti.
Ayrıca: Amazon’dan Andy Jassy, AI’nın bazı işler alacağını ancak başkalarını daha ‘ilginç’ hale getireceğini söylüyor
Ekibi, bölümdeki görev planlamasını ve diğer operasyonel işlevleri “saatlerden dakikalara” azaltabildi. AI, ticari işletmelerde aynı etkiye sahip olabilir, “iş geliştirme, teklif geliştirme, arama ve yeni belgeler ve içerik oluşturma için zaman ve zahmeti azaltır.” Geliştirici tarafında, AI kod oluşturma için harcanan süreyi azalttı.
Bu sonuçlar pozitiftir. Bununla birlikte, diğer sesler, yapay zeka, karmaşıklığı azaltmak kadar artabildiğinden, dikkatlice önerdi. Etki, AI’nın doğru türden yönetişimle nerede ve nasıl uygulandığına bağlıdır.
Ayrıca: yapay zeka öldürme işlerini duydunuz, ancak işte AI’nın yaratabileceği 15 haber var
“Yapay zekanın teknolojik manzaramıza entegrasyonu, beraberinde bir dizi yeni karmaşıklık getiriyor” dedi. Supriya BachalSiemens’te Ar -Ge Program Yöneticisi.
“Bu karmaşıklıklar birden fazla düzeyde mevcuttur. Yapay zekayı kullandığımız araçlara entegre etmekle görevli bireysel mühendisler ve geliştiriciler, bu yeni AI sistemlerini yönetmesi gereken kuruluşlar gibi yeni karmaşıklık seviyeleriyle uğraşmalıdır.”
Beceri gereksinimleri durumu karmaşıklaştırabilir. Yapay zeka, özellikle kodlama ve BT yönetiminde birçok alanda personel sayısına duyulan ihtiyacı azaltabilirken, teknolojiyi uygulamak, AI dostu programlama dilleri ve çerçeveleri, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP), analitik, matematik, istatistik, algoritma tasarımı ve tümdengelimsel akıl yürütme konusunda uzmanlık gerektirir.
“Uygulamalar, API’lar ve çeşitli kullanıcı uç noktalarında AI odaklı çözümlerle BT manzarası giderek daha karmaşık hale gelecektir” dedi. Amitha Pulijalavonage başkan yardımcısı. “Bu, bu yeni araçları yönetmek için daha özel uzmanlık gerektirecektir.”
Ayrıca: Phishers, AI ile sahte Okta ve Microsoft 365 oturum açma siteleri inşa etti – işte kendinizi nasıl koruyabilirsiniz
Aynı zamanda, “AI, odağı temel BT becerilerinden kullanmaya, uygulama ve kullanıcı deneyimine kaydırdı” dedi Dennis PerpetuaKyndryl’de Dijital İşyeri Hizmetleri Kıdemli Başkan Yardımcısı. Diyerek şöyle devam etti: “Bu değişiklik, yeni yeteneklerin, kariyerlerini hızlandırmak için AI araçlarını kullanma fırsatlarını açıyor.”
Yapay zeka girişimleri üzerinde açık işbirliğinin, geliştiricileri, veri bilimcilerini, BT ekiplerini ve iş paydaşlarını bir araya getiren bir yaklaşım olan beceri zorluklarının üstesinden gelmenin anahtarı olduğu ileri sürülmüştür.
İşyeri zorluklarını hafifletmek
Operasyonel karmaşıklık söz konusu olduğunda, AI karışık bir fayda torbası sunar, ancak sorunların üstesinden gelmenin birçok yolu vardır. Siemens Bachal, “AI rutin görevleri otomatikleştirebilir, süreçleri kolaylaştırabilir ve bazı durumlarda fashionable BT mimarimizi oluşturan karmaşık uygulama ve hizmet ağlarını doğrudan yönetebilir.” Dedi.
“Yapay zeka odaklı gözlemlenebilirlik platformları gibi araçlar, dijital alanda, aksi takdirde simüle etmek ve sentezlemek için çok fazla insan dikkat ve bilişsel yük gerektirecek drawback çözmeyi mümkün kılar.”
Ayrıca: işinize genişleyen AI beceri boşluğunu takmanın 5 yolu
Gelişmekte olan teknolojinin bir başka artı “platformlar operasyonel sorunlara girdiğinde, AI’nın sadece sonsuz insan problemi çözme gücü sunmuyor; aynı zamanda kendi başına bazı drawback çözme işleri yapabilir” diye ekledi.
AI’nın işyeri zorluklarını hafifletmeye yardımcı olacağı öne sürüldü. Vonage’s Pulijala, “Teknoloji, iş akışlarını optimize etmeye, basit uygulama geliştirmeyi otomatikleştirmeye ve sistem performansına ilişkin bilgiler sağlayarak, geliştiricileri ve BT ekiplerini daha yüksek değerli görevlere odaklanmak için serbest bırakmaya yardımcı olabilir.” Dedi.
Kısacası, AI bazı durumlarda teknoloji erişimini daha karmaşık hale getirirken, AI aynı zamanda karmaşıklığı yönetmeye yardımcı oluyor. Kyndryl’in Perpetua, “Genel olarak, AI belirli yönlerinde karmaşıklığı artırmış olsa da, önemli verimlilik, yaratıcılık ve üretkenlik getirerek zorlukları değerli kıldı.” Dedi.
Örneğin, “GitHub Copilot gibi araçlar kodlama görevlerinde verimliliği artırıyor ve AI tabanlı API’ler daha özerk hale geliyor, bunları yaratmaya ve sürdürmeye harcanan zamanı azaltır.”
Ayrıca: AI işinizi almayacak, ama bu kesinlikle olacak
Başka bir husus, AI dünyasına kapı olarak kabul edilen NLP, API’ler arasındaki geleneksel entegrasyon engellerini bozabilen ve genişleyen altyapıları basitleştirebilen, dedi. Loren AbsherISG’nin Amerika’da AI danışma uygulamasına liderlik eden bir yönetmen. Bununla birlikte, bu NLP özellikli ilerleme zorluklarla ortaya çıkıyor: “İnsan dilini yorumlayan makineler, belirsiz sorguları çözmeli, güvenliği korumalı ve hassasiyeti sağlamalıdır-hepsi dinamik olarak ölçeklendirilirken.”
İyi yönetişimin kritik olduğunu söyledi. Absher, “AI sadece otomasyon için değil, izleme, sorun tespiti ve optimizasyon gibi-aynı zamanda geleneksel ve NLP özellikli API’ler arasında bir arabulucu olarak kullanılmalıdır.” Dedi. “Center yazılımı platformları ve düzenleme motorları gibi araçlar farklı sistemlerde kesintisiz iletişimi kolaylaştırabilir.”
Absher, AI sistemlerini “şeffaflık, uyarlanabilirlik ve sağlam güvenlik protokolleri ile tasarladı.” Diyerek şöyle devam etti: “Güçlü bir yönetişim çerçevesi ve eğitim ve araçlara devam eden yatırım, ekiplerin kontrolü kaybetmeden AI’nın dönüştürücü gücünü kullanabilmelerini sağlayacaktır.”
Ajanlara dikkat edin
Ayrıca, ajan AI’nın karmaşıklığı daha da kötüleştirmek yerine basitleştirebileceği durumunda da önerildi.
“Aracılar, eski uygulamaları, API’leri ve farklı veri kaynaklarını birleştirerek ekosistemleri kolaylaştırabilir” dedi. Aaron KeslerRozieai Başkan Yardımcısı ve eski AI Ürün Yönetimi Direktörü.
“Özel kod veya kapsamlı geliştirme süresi gerektirmeden mevcut sistemler için optimize edilmiş verimsizlikleri tanımlayabilir, bayrak darboğazlarını ve otomatikleştirilmiş iş akışlarını otomatikleştirebilirler.”
Ayrıca: AI ajanları nelerdir? Kişiselleştirilmiş asistanlardan oluşan bir ekibe nasıl erişilir
Örneğin, “dolandırıcılık tespit ajanları, insan analistlerine eyleme geçirilebilir bilgiler sağlarken şüpheli kalıpları işaretleyerek işlemleri özerk bir şekilde analiz edebilir” dedi.
“Benzer şekilde, araştırma temsilcileri, belirli ürünlerin sözlerini izleyecek şekilde tarayabilir, ekipleri bilgilendirme ve proaktif tutmak için gerçek zamanlı olarak verileri toplayabilir. Tüm bunlar artık veri bilimi ekibine dayanmadan inşa edilebilir. Görevler artık BT departmanı içindeki bir veya iki veri mühendisi tarafından gerçekleştirilebilir.”
Yine de, AI’nın karmaşıklık üzerindeki etkisinin duruma göre değişeceğini belirtmek önemlidir.
“Zaten sağlam bir BT altyapısı ve ekibi olan kuruluşlar için, AI muhtemelen kaynakları bir yerden diğerine kaydıracak” dedi Brandon Andersenteknoloji danışmanı ve Ceralytics’in kurucu ortağı.
Diyerek şöyle devam etti: “Legacy sistemlerini korumak için çalışan bir ekip yerine, şimdi yeni AI sistemlerini – özellikle de bağlantıların litanını sorunlarını giderecek ve sürdürecekler.”
Ayrıca: AI devriminde gelişmeniz gereken en kritik iş becerisi
Daha küçük BT takımları için hikaye çok farklı olabilir. Andersen, “Mevcut SaaS sistemleri için bir yükseltme noktası olmak yerine, bu ekipler artık çeşitli API bağlantılarından sorumlu olacak ve sistem düştüğünde ilk savunma hattı olacak.” Dedi.
Diyerek şöyle devam etti: “BT ekipleri bu sistemler için çok fazla sorumluluk alacak çünkü bağlantılar artık üçüncü bir tarafa ait değil.”
