İlk bakışta Yapay Zeka endüstrisi, tonlarca tüketici talebi ve bol miktarda yatırımcı ilgisiyle ateş hattında kalmış gibi görünür. Yapay Zeka’nın yeni girişimlerinden biri olan Risk Sermayesi yatırımları 2014’te 3.2 milyar dolar iken, 2017 yılının ilk beş ayında 9.5 milyar dolara yükseldi. Sağlık hizmetleri, tarım ve teknoloji alanlarındaki uygulamalar da dahil olmak üzere, Yapay Zeka gelişimi için sayısız heyecan verici ihtimal vardır, ancak Yapay Zeka endüstrisi hala kontrol altındadır.

En Büyük Engeller

Yapay Zeka birçok heyecanı beraberinde getirir. Ancak birkaç önemli engel patlama yapmasını geciktirir:

1. Esneklik

Yeni Girişimci şirketlerin en büyük avantajlarından biri esnekliktir; büyük şirketlerde karar alma süreçleri uzun sürer ve projelerde sıkıntı yaşanmasına sebep olur, ancak daha küçük şirketler kısa sürede ve daha verimli bir şekilde yeni koşullara tepki verebilirler.

Bununla birlikte, Yapay Zeka girişimcileri bu avantajdan yararlanamazlar, çünkü Yapay Zeka çok karmaşıktır ve birçok bilinmeyen değişkene bağlıdır, bu da bir projenin ortasında vites değitirmeye sebep olmaktadır. Bu sebeple, bazı Yapay Zeka şirketleri bu büyük bilinmeyen sularda boğulabilir, hayatta kalanlar ise proje takvimine sadık kalamayıp proje süreçlerini ertelemek zorunda kalabilirler.

2. Yetenek Eksikliği

Machine Learning konusunda uzman ve yeni özellikler yaratacak kadar yenilikçi olan profesyonellerin sayısı oldukça düşüktür. Yapay Zeka’da yetenek eksikliği vardır ve bu, endüstrideki gelişme hızında derin bir etki bırakır.

Uzman Yapay Zeka geliştiricileri, büyük maaşlar talep edebilir, yeni başlayanların bunları karşılamaları zorlaşır ve hatta yeteri kadar parası olan yeni başlayan şirketler bile Yapay Zeka pozisyonlarını doldurmak için mücadele verebilir.

3. Rekabet

Gelişmekte olan yüzlerce ilginç Yapay Zeka girişimi vardır. Tüketicilerin bazı yeni nesil teknolojileri kullanmasını umut etmek, heyecan verici bir ihtimal gibi görünür. Ancak bu, aynı zamanda önemli bir problemi de beraberinde getirir: Rekabet. İşletmeler, daha hızlı kararlar vermek, daha hızlı pazarlamak ve rakiplerini yenmek için bazı özelliklerini düzeltmek zorunda kalırlar. Bu, bazı girişimlerin daha hızlı tükenmesine neden olur.

4. Satış Döngüsü Öngörülemez

Yapay Zeka ürünleri, bu noktada açıkça tanımlanmış bir satış döngüsüne sahiptir. Birincisi, Yapay Zeka hala nispeten yeni bir alandır, bu nedenle pazarı açıkça tanımlanmamıştır. Kafanızda bir plan oluşturmuş olsanız bile, geliştirme döngüsünün sonunda ürününüzün neye benzeyeceğini tam olarak tahmin etmek zordur ve pek çok uygulama bireysel kullanıcıları veya şirketleri hedef alabilir. Bu da Yapay Zeka girişimlerinin gelir akışlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesini zorlaştırır. Gelişimin ilk aşamalarında ayakta kalabilmek için yeterli geliri sağlamak daha da zorlaşacaktır.

5. Machine Learning Karmaşıklığı

Gelişmiş Yapay Zeka özelliklerini programlamak oldukça karmaşık bir işlemdir. Mevcut formülleri takip ederseniz ve sahip olduğunuz kolektif bilgiye güvenirseniz, Machine learning basit bir kopyalama, yapıştırma ve düzeltme meselesiyle bunu, kolayca anlaşılır hale getirir. Ancak bu alanda gerçekten yenilik yapmak ve yeni şeyler denemek için, zengin bir bilgi birikimi ve tecrübeye sahip olmanız gerekir.

6. İşlem Gücü

Çoğu Yapay Zeka sistemi, çalışmak için çok büyük işlem gücü talep etmektedir ve bu, Yapay Zeka konusunda yakın zamana kadar sınırlayıcı bir etki oluşturmaktaydı.

Şimdilik Nvidia gibi şirketler Yapay Zeka uygulamalarındaki yeni mikroçiplerin tadını çıkartsa da, genel olarak süreç yönetiminin tamamının Yapay Zeka tarafından yapılması mümkün değildir. Bu da geliştiriciler için sorun oluşturmaya devam edecektir.

Kaynakça: http://bit.ly/2nJ1fW6