Gartner: Məlumatların və AI komandalarının maliyyə təsirlərinin qiymətləndirilməsi kritik hala gəldi
Qısaca
Data, AI və ML komandalarının maliyyə təsirlərinin qiymətləndirilməsi problemi kritik hala gəldi.
Süni intellektin parlaq gələcəyi dünyasında hər kəs yalnız məlumat analizinin heyrətamiz təsirlərindən və ümumiyyətlə məlumat komandalarının cədvələ nə gətirə biləcəyindən danışır. Siz reallıqda bu təsirləri görmüsünüz: məlumatların təhlili layihələrinin həyata keçirilməsi nəticəsində konkret pul vəsaitlərinin hərəkəti? Cavab çox güman ki, birmənalı deyil. Beləliklə, Gartner məlumat qruplarının təsirlərinin qiymətləndirilməsi problemini öz liderliyində müzakirə etdi məlumat və analitik konfrans bu il.
Gartner-in araşdırmasına görə, 1975-ci ildən bəri məlumatların analitik layihələrinin xüsusi maliyyə təsirini (gəlir artımı, xərclərin azaldılması, məhsuldarlığın artması və risklərin azaldılması) ölçən şirkətlərin nisbətində davamlı azalma müşahidə olunur. Artıq 2020-ci ildə məlumatlara qoyulan sərmayələrin 90%-dən çoxu (17-ci ildə 1975%-ə qarşı) sözdə strateji məqsədlərlə əsaslandırılıb: innovasiyaların yaradılması, aktiv kimi məlumat və brend dəyəri.
Və sonra qlobal makroiqtisadi mühitdə buludların toplanması fonunda buna necə və niyə gəldiyimiz və bundan sonra nə olacağı haqqında çox danışmaq olar.
Trend niyə formalaşıb?
Məlumatların təhlilinin təsirini strateji məqsədlər baxımından əsaslandırmaq bir çox hallarda olduqca normaldır. Son illərdə sənayenin inkişafı artıq hamıya aydın olub, görünür: ChatGPT burada son vuruşu son şübhəli edir. Bir irəliləyiş anında sağ qalmaq istəyən heç bir şirkət ümidsiz şəkildə geridə qalmaq istəmir.
Təsiri strateji məqsədlərlə əsaslandırmaq bəzən məlumatlara investisiyaların hansı real maliyyə effektlərini gətirə biləcəyini və bunun necə ölçülə biləcəyini başa düşməyə sərmayə qoymadıqda məcbur olur. Bir çox şirkətlər məlumatlara əsaslanan biznes proseslərini təkmilləşdirmək üçün layihələrə böyük məbləğdə sərmayə qoyurlar, lakin eyni zamanda, bu layihələrin təsirlərini qiymətləndirmək üçün metodologiyanın yaradılmasına qənaət edirlər (AB testi, məlumat layihələrinin investisiyadan sonrakı təhlili və s.). Hər yeni layihə ilə belə şirkətlər getdikcə qeyri-müəyyənlik tələsinə düşür; onlar üçün bütün məlumat fəaliyyətinin son iflası riski artır və ya məlumat komandası fəaliyyətlərinin uğurunu başa düşmədən həddindən artıq şişirilir.
Eyni zamanda, praktikada bu cür metodologiyaların tətbiqi həmişə bütün məlumat layihələrində ən böyük təsirlərlə nəticələnmişdir.
Sonra nə olacaq?
Qaranlıq tərəf dünya bazarlarında çətin makroiqtisadi vəziyyətdə məlumat qruplarının artan zəifliyidir. Əgər bəzi növ komandaların effektlərinin 90%-nə “toxunmaq” mümkün deyilsə, çünki onlar haradasa parlaq gələcəkdə, iqtisadi böhran güclənəndə, ilk zərbəni məhz bu komandalar vuracaq. Təəssüf ki, bu tendensiyanın başlanğıcı 2022-ci ilə qədər öz təsdiqini tapdı və bir sıra irimiqyaslı işdən çıxarma böyük şirkətlərdə.
Parlaq tərəf real maliyyə təsirinin qiymətləndirilməsinə marağın artmasıdır. Bütün yuxarıda qeyd olunanların fonunda biz gözləyirik ki, 2024-2025-ci illərdə trendin dəyişməsi olacaq və daha çox investisiya real maliyyə effekti ilə əsaslandırılacaq.
Və bu, Reliable ML kimi metodlara marağın artması demək olacaq: məlumat qruplarının işini necə təşkil etmək olar ki, onların fəaliyyətinin təsiri ölçülə bilən və maliyyə baxımından müsbət olsun. Bunu etmək üçün, ML sisteminin dizaynı (açıq-aydın mənfəətsiz və ya həyata keçirilə bilməyən layihələrə girməmək üçün), səbəb-nəticə (yanlış nümunələrin tələsinə düşməmək üçün) və AB testi (düzgün işləmək üçün) haqqında düşünməlisiniz. miqyaslandırarkən prototipinizin pul gətirəcəyini anlayın).
Daha çox əlaqəli xəbərləri oxuyun:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
