Texnologiya sahəsində süni intellekt (Sİ) haqqında danışarkən, onun güclü potensialı ilə yanaşı baş verən çaşqınlıqlara da diqqət yetirmək vacibdir. Təşkilatların çoxu Sİ-də texnologiya səbəbindən uğursuz olmur; onlar əslində hansı məlumatın əhəmiyyətli olduğunu bilmədikləri üçün uğursuz olurlar.
Bu qarışıqlıq, əvvəlkindən daha sürətli yayılır və nəticədə komandalarda çaşqınlıq yaranır. Qlobal xərclərin 2026-cı ilə qədər 2.52 trilyon dollara çatacağı proqnozlaşdırılır, ancaq CFO-ların yalnız 14%-i ölçülə bilən gəlir bildirir.
Məlumat Pərakəndəliyi: Sİ-nin Ən Böyük Problemi
Çox vaxt məlumatın təmiz olmaması əsas problem kimi görülür, lakin əsl problem məlumatların əlaqəli, istifadəyə yararlı və kontekstə uyğun olmamasıdır.
42% şirkət 2025-ci ildə əksər Sİ pilotlarını dayandırıb, bu da arzu və icra arasında sistematik bir əlaqəsizliyi göstərir.
Çoxlu məlumat panelləri və hesabatlar, görsənən, lakin hələ də cavabsız suallar buraxan bir görünüş yaradır. Komandalar çox vaxt bir metrikanın niyə hərəkət etdiyini, nəticələrlə necə əlaqəli olduğunu və hansı tədbirin görülməli olduğunu izah edə bilmir.
Ölçək Problemi: Daha Böyük Məlumat, Daha Böyük Çaşqınlıq
Məlumat həcmi, onu şərh etmək üçün istifadə olunan sistemlərdən daha sürətli artır. Nəticədə, metrikalar diqqət uğrunda rəqabət aparır və bu, vahid bir hekayə yaratmağı çətinləşdirir.
Departamentlər arasında müəyyənləşdirilmələr fərqlidir, hadisələr qeyri-mütəmadi olaraq qeyd olunur və hesabatlar əl ilə düzəlişlər tələb edir. Nəticədə, məlumat yarımçıq olur və bu yarımçıqlar nadir hallarda uyğun gəlir.
İnanclı Ancaq Anlaşılmaz Qərarlar
Sistemlər qərarsız girdi ilə təlim olunduqda, qeyri-müəyyənliyi həll etmir, əksinə artırır. 61% məlumat lideri, daha yaxşı məlumat keyfiyyətinin Sİ təşəbbüslərini istehsalata keçirməyə kömək etdiyini söyləyir.
Lakin, 50% hələ də məlumat keyfiyyəti və əldə etməni əsas maneələr kimi müəyyən edir. Bu, inamla, lakin başa düşmədən qərarlar qəbul olunan bir vəziyyət yaradır.
Nəticə: Süni intellektin gücü, düzgün məlumatla təmin edildikdə ortaya çıxır. Ancaq bu gücü effektiv istifadə etmək üçün məlumatların təmiz və əlaqəli olması vacibdir.
