Federal Kurumlarda Yapay Zeka Başarısı İçin Hazırlık Süreci

Federal kurumlar yapay zekayı operasyonel hale getirmekte zorlanırken, araştırmalar pilot projelerin çoğunun teknik yetersizlikten ziyade yönetim, veri hazırlığı ve kurumsal değişim yönetimi eksikliğinden ötürü başarısız olduğunu veya terk edildiğini gösteriyor.

Pilot Projelerin Durumu

Araştırmalar entegre yapay zeka pilotlarının çok az bir kısmının önemli finansal değer ürettiğini, kuruluşların ise projelerinin önemli bir kısmını üretime geçmeden terk ettiğini ortaya koyuyor. Çoğu zaman model çalışsa da etrafındaki unsurlar bozuluyor.

Hiç kimse üretime hazır tanımını yapmıyor, bir temel belirlemiyor ve çalışanlar iş akışlarına entegre edilmeyen araçlara güvenmiyor. Yönetim ise ya sonradan düşünülen bir adım ya da bir darboğaz haline geliyor.

Veri Ortamının Etkisi

Yapay zeka, üzerine kurulduğu veri ortamındaki her durumu daha da belirgin hale getiriyor. Çelişkili kayıtları okuyan bir model bu çelişkiyi makine hızında üretebiliyor.

Sistemlere yeniden yazma yapıldığında ortaya çıkan etki alanının boyutu, herhangi bir bireyin yapabileceği hatadan çok daha büyük olabiliyor.

İş Birimleri ve Teknoloji

Teknik yol haritaları neyin devreye alındığını tanımlarken, iş birimi sahipleri teknolojideki sürekli değişimi deneyimliyor. Modeller haftalarla ölçülen bir takvimde değiştiriliyor veya kullanım dışı bırakılıyor.

İş birimlerinin bu değişimi özümsemesi için gereken kurumsal değişim yönetimi süreçlerinin dikkatle ele alınması büyük önem taşıyor.

Mevzuat ve Zorunluluklar

Yürütme organı içinde ajansların kurumsal bir yapay zeka stratejisine ihtiyacı olup olmadığı konusu netlik kazanmış durumda. İlgili düzenlemeler her ajansın bir baş yapay zeka sorumlusu atamasını gerektiriyor.

Ajansların ayrıca bir yapay zeka yönetişim kurulu oluşturması, strateji ve uyumluluk planı yayımlaması ile kamusal kullanım vakası envanterini tutması zorunlu kılınıyor.