Makine Öğrenmesi ve Analitiğin Dijital Dönüşüme Etkileri – II

8 Nisan 2019

Yazımızın geçtiğimiz hafta yayımlanan ilk bölümünde “makine öğrenmesinin” tanımına, uygulama yöntemlerine ve yapay zekâ ile ayrıştığı alanlara yer vermiştik. Bu hafta ise makine öğrenmesinin endüstriler üzerindeki etkisinden ve konumundan bahsedeceğiz. Herkese iyi okumalar!

Makine Öğrenmesinin Profesyonel İş Hayatına 8 Önemli Katkısı

Büyük veri, yapay zekâ ve makine öğrenmesi konusunda çeşitli karmaşalar yaşanırken, işletmeler artık makine öğrenmesinin uygulamalarını ve yararlarını merak ediyor. Bu yararlar sekiz farklı alanda öne çıkıyor:

1.      Ürün pazarının sadeleşmesi ve doğru satış tahminlerine yardımcı olması

2.      Doğru tıbbi tahminleri ve teşhisleri kolaylaştırması

3.      Veri girişinde yoğun zaman alan belgelendirmeyi kolaylaştırması

4.      Finansal kuralların ve modellerin hassasiyetini geliştirmesi

5.      Kolay spam algılama

6.      İmalat sanayinde tahmini bakım verimliliğini artırması

7.      Daha iyi müşteri sınıflandırması

8.      Doğru ürün önerme

Tüm bu uygulamalar, makine öğrenmesini en üst düzeyde değer yaratan dijital inovasyon trend’i hâline getiriyor. Ayrıca, makine öğrenmesi işletmelerin büyük ve çeşitli veri kümelerinden yeni trend’leri ve kalıpları zahmetsizce keşfetmelerini sağlıyor. İşletmeler artık kanıta dayalı eylemler gerçekleştirmek adına geleneksel olarak insanlar tarafından yapılan iş etkileşimlerini yorumlamak için analizi otomatikleştirebilirler. Bu durum işletmelere yeni, kişiselleştirilmiş veya farklılaştırılmış ürün ve hizmetler sunma yeteneği sağlar. Bu nedenle makine öğrenmesini stratejik bir inisiyatif olarak kabul etmek kazançlı bir karar olabilir.

Makine Öğrenmesi ve Analitiğin Kullanıldığı Bazı Alanlar


Perakende:
 Firmalar kullanıcı davranış kalıplarını tespit edip bu sayede kullanıcılara daha iyi hizmet sunmayı amaçlar. Makine öğrenmesiyle kişiye göre özelleştirilmiş ürün tavsiyeleri ve raf analizleri sunulabiliyor.

Finans: Kredi kontrolleri ve risk değerlendirmesi gibi konularda makine öğrenmesinden faydalanılıyor.

Pazarlama: İnsan davranışını anlayan ve tahmin eden makine öğrenmesi algoritmalarıyla dönüşüm oranlarını, ortalama işlem büyüklüğünü ve satın alma sıklığını artıran kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları yaratılıyor.

Tarım: Uydu görüntüleri analiz edilerek ürünlerin verimi tahmin edilebiliyor, ayrıca potansiyel eksiklikler saptanabiliyor.

Sağlık: Önceki verileri güncel verilerle birleştirerek hastalıkların anlık olarak tespiti ve bu tespitin dijital olarak da sunulabilmesi sağlanıyor.

İnsan Kaynakları: Makine öğrenmesiyle bir işe başvuran binlerce adayın özgeçmişlerini en iyi şekilde elemek ve başarısı daha yüksek adayları ön plana çıkarmak mümkün.

Makine Öğrenmesinin Faydaları

Makine öğrenmesinin faydalarına bakacak olursak, geleneksel iş zekâsı ve analitikleri yapay zekâya dönüşürken metodik bir yaklaşım kullanılmasının organizasyonlara pozitif etki sağlayacağını söyleyebiliriz. Şirketler, yapay zekâ odaklı analitikleri kullanıp veri hazırlamayı otomatikleştirerek, akıllı veri keşfi yapabilirler ve etkileşimli keşif yoluyla gizli kalıpları ortaya çıkarabilir.

İşletmeler öngörüleri hızlandırmak için yapay zekâ araçlarından ve özellikle makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanabilir. Böylece sistemler, uzun yıllardır geliştirilen makine öğrenmesi algoritmaları verilerini kullanarak zamanla “öğrenebilir” ve gizli kalıpları keşfederek tahminlerde bulunabilir.

Makine öğrenmesi daha önceleri, bir insanın inceleyebileceğinden çok daha fazla veriyi analiz etmek ve hızlı bir şekilde daha iyi sonuçlar çıkarmak için kullanılıyordu. Günümüzde ise şirketler gittikçe artan bir oranla bu sonuçları iş süreçlerini dijitalleştirmek için kullanıyorlar. Böylece şirketler sadece kararları daha hızlı almakla kalmıyor, aynı zamanda iş sürecini insan müdahalesi gerekmeden de kolaylaştırabiliyorlar.

Makine öğrenmesi hem yazılım firmaları hem ürün/hizmet satan kullanıcı firmalar hem de bireysel kullanıcılar için hayatı kolaylaştıran ve hızlandıran etkilere sahip. Günler süren programları yazmak yerine bir algoritmayı verilerle beslemek tüm iş süreçlerinin kolayca otomatikleşmesini sağlıyor. Bu teknolojiyi doğru amaçla ve doğru ekiple kullanabiliyor olmak ise kritik önem taşıyor.

Makine Öğrenmesi Analitik Dijital Dönüşümün Anahtarı Olabilir mi?

Yapay zekâ teknikleri gibi makine öğrenmesi de son yıllardaki en yüksek teknoloji trendlerinden biri. Bu ikisinin birlikte çalışmasını sağlamak ise daha başarılı sonuçlar yaratıyor.

Günümüzde yapay zekâ kullanarak süreçlerini iyileştiren firmaların sayısı hızla artıyor. Bunun sonucu olarak da yemek siparişlerimizi artık yapay zekâlı chat bot’lar alıyor, yapay zekâlı müşteri temsilcileri banka hesaplarımız hakkında bizi bilgilendiriyor, yapay zekâya sahip fırınımız biz evin dışındayken bize mesaj göndererek önceden tedbir alabiliyor. İşte tüm bunlar firmalara, mevcut müşterilerine kişiselleştirilmiş hizmet sunma imkânı tanıyor.

Infosys tarafından yapılan “İşletmelerde İnsan Amplifikasyonu” anketinde de yapay zekânın desteklediği faaliyetleri dijital dönüşümü güçlendirmek için kullananların yüzde 98’inin kuruluşları için ek gelir elde ettiğini gösteriyor. Çalışmada yüzde 75 ile en büyük etkinin, katılımcıların kuruluşlarının dijital dönüşümünde önemli bir rol oynamasıyla makine öğrenmesi olduğu görülüyor. Ayrıca yapay zekâ destekli dijital dönüşümü tamamlamış kuruluşlardaki yöneticilerin günlük işlemlere harcadıkları sürenin, dönüşüme yeni başlayan kuruluşlara oranla yüzde 84 daha azaldığı belirtiliyor. IDC’nin “Dünya Çapında Dijital Dönüşüm 2019” raporuna göre ise, 2020’ye kadar kuruluşların en az yüzde 55’i yeni iş modelleri ve dijital olarak etkinleştirilmiş ürün ve hizmetlerle piyasaları dönüştürecek. Ayrıca tüm çalışanların en az yüzde 35’i, 2023 yılına kadar yapay zekâ teknolojilerini kullanacak.

Yorumlar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir