Gartner: Verilerin ve yapay zeka ekiplerinin finansal etkilerinin değerlendirilmesi kritik hale geldi
Kısaca
Veri, yapay zeka ve makine öğrenimi ekiplerinin mali etkilerini değerlendirme sorunu kritik hale geldi.
Yapay zekanın parlak geleceği dünyasında, herkes yalnızca veri analizinin çarpıcı etkilerinden ve genel olarak veri ekiplerinin masaya neler getirebileceğinden bahsediyor. Şu etkileri gerçekte gördünüz mü: veri analizi projelerinin uygulanmasının bir sonucu olarak belirli nakit akışları? Cevap muhtemelen belirsizdir. Bu nedenle Gartner, veri ekiplerinin lider konumlarındaki etkilerini değerlendirme sorununu tartıştı. veri ve analitik konferansı bu yıl.
Gartner'ın araştırmasına göre, 1975'ten beri, veri analitiği projelerinin belirli finansal etkisini (gelir artışı, maliyet düşüşü, üretkenlik artışı ve risk azaltma) ölçen şirketlerin oranında istikrarlı bir düşüş var. Daha 2020'de, verilere yapılan yatırımların %90'ından fazlası (17'te %1975'ye karşı) sözde stratejik hedefler tarafından gerekçelendirildi: yeniliklerin yaratılması, bir varlık olarak veriler ve marka değeri.
Ve sonra, küresel makroekonomik ortamda toplanan bulutların zemininde buna nasıl ve neden geldiğimiz ve bundan sonra ne olacağı hakkında çok konuşabilirsiniz.
Trend neden oluştu?
Veri analizinin etkisini stratejik hedefler açısından gerekçelendirmek, çoğu durumda oldukça normaldir. Görünüşe göre endüstrinin son yıllardaki gelişimi şimdiden herkes tarafından anlaşıldı: ChatGPT burada son atışı son şüpheci yapar. Bir atılım anında hayatta kalmak isteyen hiçbir şirket umutsuzca geride kalmak istemez.
Verilere yapılan yatırımların hangi gerçek finansal etkileri getirebileceğini ve bunun nasıl ölçülebileceğini anlamaya yatırım yapmadığınızda bazen etkiyi stratejik hedeflerle gerekçelendirmek zorunda kalırsınız. Birçok şirket, verilere dayalı iş süreçlerini iyileştirmek için projelere büyük miktarlarda yatırım yapıyor, ancak aynı zamanda bu projelerin etkilerini değerlendirmek için bir metodoloji (AB testi, veri projelerinin yatırım sonrası analizi vb.) Her yeni projede, bu tür şirketler giderek daha fazla belirsizlik tuzağına düşüyor; onlar için, tüm veri faaliyetlerinin nihai olarak iflas etme riski artıyor veya veri ekibi, faaliyetlerinin başarısını anlamadan aşırı şişirilmiş durumda.
Aynı zamanda, uygulamada, bu tür metodolojilerin tanıtılması, tüm veri projeleri üzerinde her zaman en büyük etkilerle sonuçlanmıştır.
Bundan sonra ne olacak?
Karanlık taraf, dünya pazarlarında zorlu bir makroekonomik durumdaki veri ekiplerinin artan savunmasızlığıdır. Bazı takım türlerinin etkilerinin %90'ına, parlak gelecekte bir yerlerde oldukları için "dokunulamıyorsa", ekonomik kriz şiddetlendiğinde, ilk darbe alacak olanlar bu takımlar olacaktır. Ne yazık ki, bu eğilimin başlangıcı büyük ölçüde 2022'de doğrulandı ve bir dizi büyük ölçekli işten çıkarmalar büyük şirketlerde.
İşin iyi yanı, gerçek finansal etki değerlendirmelerine olan ilginin artması. Yukarıdakilerin tümünün arka planına karşı, 2024-2025'te bir trendin tersine dönmesini ve daha fazla yatırımın gerçek bir finansal etkiyle gerekçelendirilmesini bekliyoruz.
Bu da Reliable ML: veri ekiplerinin çalışmalarının, faaliyetlerinin etkisinin ölçülebilir ve mali açıdan olumlu olacak şekilde nasıl organize edileceği gibi yöntemlere olan ilginin artması anlamına gelecektir. Bunu yapmak için, ML sistem tasarımı (açıkça kârsız veya gerçekleştirilemez projelere girmemek için), nedensel çıkarım (yanlış kalıpların tuzağına düşmemek için) ve AB testi (doğru şekilde ölçeklendirme sırasında prototipinizin para getirip getirmeyeceğini anlayın).
Daha fazla ilgili haber okuyun:
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
