Program
AI İşletme Temelleri
12 sa
Tedarik Zincirinde Yapay Zekaya Giriş
Yapay zeka hızla gelişiyor; uygulamaları ve potansiyeli özellikle tedarik zinciri sektörü üzerinde geniş kapsamlı etkilere sahip. Aşağıda daha fazlasını keşfedelim.
Tedarik zincirinde yapay zeka nedir?
Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zekâ sergilemesini sağlayan algoritma ve modellerin geliştirilmesini ifade eden bir bilgisayar bilimi dalıdır. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka; analiz, tahmin ve operasyonları optimize etmek için kullanılarak maksimum verimliliğe ulaşılmasını sağlar.
Büyük miktarda veriyi yüksek hızda işleyebilmesi sayesinde yapay zeka, karmaşık tedarik zincirlerini yönetmede değerli bir araç haline gelmiştir.
Modern tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın önemi
Tedarik zincirleri son yıllarda, özellikle ABD'de, artan bir inceleme altına girdi. 2021'de bir Amerika'nın Tedarik Zincirlerine İlişkin Başkanlık Kararnamesi imzalandı. Bu kararname, BİT ve yarı iletkenler gibi kritik sektörlerde ABD tedarik zinciri dayanıklılığını güvence altına almayı, yapay zeka teknolojilerinin güvenli geliştirilmesini, devreye alınmasını ve rekabetçiliğini sağlamayı ve aynı zamanda jeopolitik, siber ve çevresel tehditlerden kaynaklanan riskleri azaltmayı amaçladı.
Ardından, 2023'te, ABD Beyaz Sarayı'nın dayanıklı tedarik zincirleri inşa etmeye yönelik ilerleme raporu ve Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Yapay Zekâ Hakkında Başkanlık Kararnamesi yayımlandı.
Rapor, CHIPS ve Bilim Yasası'nın, yapay zekâ geliştirmesi için hayati öneme sahip olan yurt içi yarı iletken üretimini güçlendirmek üzere 52,7 milyar dolar tahsis ettiğini; iş gücü eğitimi ve araştırmaya yapılan yatırımların ise yapay zekâ ile ilgili alanlarda inovasyonu desteklemeyi hedeflediğini gösterdi.
Hint-Pasifik Ekonomik Çerçevesi gibi uluslararası ortaklıklar, dijital ve BİT ürünleri için güvenli ve dayanıklı tedarik zincirlerini teşvik ederek ABD'nin küresel yapay zekâ ekosisteminde rekabetçi kalmasını sağladı. Bu çabalar, kritik malzemelerdeki kırılganlıkları ele almakta, yapay zekâ destekli inovasyonu teşvik etmekte ve yapay zekâ ekonomisini yönlendiren teknolojileri güvence altına almaktadır.
Yakın tarihli bir McKinsey anketi de katılımcıların çoğunun, yapay zekânın tedarik zinciri ve envanter yönetiminde yüzde 5'in üzerinde anlamlı gelir artışına yol açtığını bildirdiğini gösterdi.
Tedarik zincirlerinde neden yapay zeka kullanılmalı?
Yapay zeka, şirketlere operasyonlarını yalınlaştırmak ve tedarik zincirinde rekabet avantajı elde etmek için benzersiz bir fırsat sunar. İşletmeler, talebi doğru tahmin edebilir, potansiyel risk ve aksamaları belirleyebilir ve daha iyi verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlayan veri odaklı kararlar alabilir.
Ayrıca yapay zeka, envanter yönetimi, rotalama optimizasyonu ve tedarikçi seçimi gibi görevleri otomatikleştirerek insan kaynağının daha stratejik faaliyetlere odaklanmasını sağlar.
Yapay zeka kullanılmadan, tedarik zincirlerinin hızlı temposu göz önüne alındığında, bu kadar yüksek düzeyde verimlilik ve doğruluğa ulaşmak neredeyse imkânsız olurdu.
Lojistikte yapay zeka nedir?
Yapay zeka, malların akışının planlanması, uygulanması ve kontrol edilmesi süreci olan lojistik üzerinde özellikle önemli bir etkiye sahiptir. Lojistik şirketlerinin, gerçek zamanlı veriler ve öngörücü analitikler temelinde ulaşım güzergâhlarını, depo operasyonlarını ve teslimat programlarını optimize etmesini sağlar.
Lojistikte yapay zeka, şirketlerin daha hızlı teslimat süreleri elde etmesini, maliyetleri düşürmesini ve müşteri memnuniyetini artırmasını mümkün kılar.
Tedarik Zincirinde Yapay Zekanın Başlıca Uygulamaları
Yapay zeka, halihazırda çeşitli temel uygulamalar aracılığıyla tedarik zinciri yönetimini dönüştürüyor. İşte yaygın kullanım alanlarından bazıları:
1. Talep tahmini
Yapay zeka destekli talep tahmini; geçmiş satışlar, pazar trendleri, ekonomik faktörler ve müşteri davranışları dahil olmak üzere geniş bir veri yelpazesini analiz ederek şirketlerin ürünlere yönelik gelecekteki talebi yüksek doğrulukla öngörmesini sağlar.
Geleneksel tahmin yöntemlerinden farklı olarak yapay zeka modelleri, yeni örüntülere uyum sağlayabilir ve gerçek zamanlı verilere tepki verebilir; böylece tahminleri daha dinamik ve güvenilir hale getirir.
- Öngörücü modeller: Makine öğrenimi algoritmaları, örneğin zaman serisi analizi ve sinir ağları, karmaşık talep örüntülerini belirler ve daha isabetli tahminler üretir.
- Gerçek zamanlı ayarlamalar: Yapay zeka, yeni kampanyalar, pazar değişimleri veya dış olaylar (ör. hava koşulları veya tatiller) gibi talep belirleyicilerindeki değişikliklere bağlı olarak anlık tahmin ayarlamalarına olanak tanır.
- Stoksuz kalma ve aşırı stokun azalması: Doğru talep tahmini, şirketlerin doğru ürünleri doğru zamanda bulundurmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini artırır ve fazla stok ya da kaçırılan satışlardan kaynaklanan maliyetleri azaltır.
Aşağıdaki gibi modeller kullanılabilir:
- Mevsimsel ARIMA: Mevsimsel Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (ARIMA) modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etme süreci olan zaman serisi tahmini için kullanılır. Bu modeller hem trend hem de mevsimsellik bileşenlerini dikkate alır.
- Rastgele ormanlar: Rastgele ormanlar, birden çok karar ağacını kullanarak tahminler üreten bir makine öğrenimi algoritması türüdür. Çok sayıda değişken içeren büyük veri kümelerini işleyebilir ve yüksek tahmin doğruluğuna sahiptir.
Bu kullanım alanına iyi bir örnek, Amazon'un, 2023 tatil sezonunda 400 milyonun üzerinde ürünün sevkiyatındaki günlük talepleri tahmin etmek için yapay zekayı kullanmasıdır.
2. Envanter yönetimi
Yapay zeka, envanter yönetimini de optimize eder. Bu, satış verilerini, tedarik zinciri dinamiklerini ve dış değişkenleri analiz ederek ideal stok seviyelerinin korunmasıyla sağlanır. Böylece işletmeler, talebi karşılayacak kadar envantere sahip olmak ile elde tutma maliyeti oluşturan fazla stoktan kaçınmak arasındaki hassas dengeyi kurar.
İşte yapay zeka kullanılarak envanterin yönetilebileceği bazı yaygın yöntemler.
- Otomatik yenileme: Yapay zeka sistemleri, stok seviyeleri önceden tanımlanmış eşiklere ulaştığında ürünleri otomatik olarak yeniden sipariş ederek manuel müdahaleye gerek kalmadan envanterin düzenli olarak yenilenmesini sağlar.
- Talep odaklı stoklama: Talebi daha doğru tahmin ederek, yapay zeka işletmelerin yüksek talep gören ürünleri stoklamasına, daha az popüler ürünleri ise azaltmasına yardımcı olur; bu da depolama alanının daha verimli kullanılmasını ve elde tutma maliyetlerinin düşmesini sağlar.
- Depo verimliliği: Yapay zeka destekli sistemler, depo yerleşimini ve ürün toplama rotalarını optimize ederek sipariş karşılama hızını artırır, sipariş işleme için harcanan zaman ve kaynakları azaltır.
Envanter yönetimi, çok sayıda sarf malzemesinin hızla tüketildiği sağlıkta yapay zekâ kullanımının da yaygın bir uygulamasıdır.
3. Tedarik zinciri optimizasyonu
Yapay zeka, genel tedarik zinciri optimizasyon sürecini iyileştirir ve basitleştirir.
Yapay zeka, üretim planlamadan lojistiğe kadar uçtan uca görünürlük sağlayabilir ve karmaşık süreçleri otomatikleştirebilir. Yapay zeka algoritmaları, çeşitli temas noktalarındaki verileri analiz ederek üretim planları, ulaşım güzergâhları ve kaynak tahsisi konusunda en uygun karar almaya olanak tanır.
Daha spesifik olarak yapay zekanın kullanılabileceği bazı yollar şunlardır:
- Rota ve lojistik optimizasyonu: Yapay zeka destekli sistemler, taşıma güzergâhlarını optimize edebilir, sevkiyatları birleştirebilir ve gerçek zamanlı trafik ve hava verilerini hesaba katarak teslimat sürelerini ve yakıt maliyetlerini azaltır.
- Üretim planlama: Yapay zeka algoritmaları, darboğazları önlemek ve teslim tarihlerini daha verimli karşılamak için üretim kapasitesi ile talep arasında denge kurarak planları ve kaynakları ayarlar.
- Uçtan uca görünürlük: Yapay zeka sayesinde şirketler, tedarik zinciri genelinde gerçek zamanlı görünürlük elde eder; bu da siparişlerin, sevkiyatların ve stok seviyelerinin daha iyi takibini sağlar ve potansiyel aksamaları erken tespit edip hafifletmeye yardımcı olur.
4. Tedarikçi ilişkileri yönetimi
Yapay zeka, tedarikçi ilişkileri yönetimini (SRM) güçlendirmek için de kullanılabilir.
Bir yapay zeka modeli, tedarikçi performansı, risk faktörleri ve iş birliği fırsatlarına dair içgörüler sağlayabilir. Bu içgörüler, büyük miktarda kurumsal verinin analiz edilmesiyle üretilebilir.
Özellikle şu alanlar geliştirilebilir:
- Tedarikçi performans izleme: Yapay zeka, teslim süreleri, kusur oranları ve uyum kayıtları gibi kritik performans göstergelerini (KPI) takip ederek her bir tedarikçinin güvenilirliği ve kalitesine ilişkin kapsamlı bir görünüm sunar.
- Risk değerlendirmesi: Yapay zeka, tedarikçi tabanındaki riskleri; tedarikçi istikrarını etkileyebilecek dış faktörleri (ör. jeopolitik değişimler, finansal durum) analiz ederek belirler ve değerlendirir; böylece proaktif risk yönetimini mümkün kılar.
- İş birliğine dayalı planlama: Yapay zeka, talep tahminlerini ve üretim planlarını tedarikçilerle paylaşarak iş birliğini geliştirebilir; koordinasyonu iyileştirir ve tedarikçilerin talebi verimli bir şekilde karşılamasını sağlar.
Bu, birden fazla tedarikçi ortağın dahil olduğu e-ticaretteki tedarik zincirleri için özellikle yararlı olabilir.
Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zekanın Faydaları
Tedarik zincirinde yapay zeka kullanımı; daha iyi karar alma, maliyetlerin azaltılması, operasyonel verimlilik ve sürdürülebilirliğin artırılması gibi önemli faydalar sağlar.
Bu faydaların her biri, işletmelerin karmaşık tedarik zinciri zorluklarında yol almasına ve dinamik pazarlarda rekabetçi kalmasına yardımcı olur.
1. Geliştirilmiş karar alma
Yapay zeka, karar almayı dönüştürür; tedarik zincirlerinde şirketlerin tepkisel değil, proaktif kararlar almasına imkân tanıyan gerçek zamanlı, veri odaklı içgörüler sunar.
Yapay zeka sistemleri, geçmiş veriler, pazar trendleri ve hava durumu ile ekonomik dalgalanmalar gibi dış etkenler dâhil olmak üzere birden çok kaynaktan gelen büyük veri hacimlerini analiz ederek öngörücü içgörüler üretir ve eylem önerir.
- Öngörücü analitik: Yapay zeka destekli öngörücü modeller, talebi tahmin ederek işletmelerin envanteri ayarlamasına, üretim planlarını optimize etmesine ve stoksuz kalma veya aşırı stok riskini azaltmasına yardımcı olur.
- Senaryo planlama: (Örneğin talepte değişimler, tedarik aksamaları gibi) çeşitli senaryoları simüle ederek, yapay zeka şirketlerin farklı tercihlerinin potansiyel etkilerini değerlendirmesine ve belirsizliklere hazırlık yapma kabiliyetini artırmasına olanak tanır.
- Değişimlere daha hızlı tepki: Yapay zeka destekli karar destek araçları, ani talep artışı veya lojistik darboğaz gibi sorunları ya da trendleri gerçek zamanlı tespit ederek, kesintisiz operasyonu sürdürmek için hızlı ayarlamalar yapılmasını sağlar. Yapay zeka ayrıca, manuel analize kıyasla daha büyük veri kümelerini daha hızlı inceleyebilir.
Örneğin, IBM'in bilişsel tedarik zinciri teknolojisi mimarisi, aksama gerçekleşmeden önce tedarik zincirindeki sorunlara hızla yanıt vermelerini sağladı.
Özetle, yapay zekayı web üzerinde tarama yapmak için kullanıyor ve bir aksama olduğunda, hızla harekete geçip ikinci bir tedarik kaynağını güvence altına alabiliyoruz.
Rob Cushman, Senior Partner, IBM Supply Chain Transformation
Böylece, bir tedarik kaynağı aksarsa hızla alternatif bir kaynak bulunması için adımlar atılabiliyor. Yapay zekadan yararlanan bu bilişsel tedarik zinciri teknolojileri, 2020 pandemisi sırasında dahi %100 sipariş karşılama oranı elde edilmesini sağladı.
2. Maliyet azaltma ve operasyonel verimlilik
Aynı yapay zeka tabanlı bilişsel tedarik zinciri teknolojisi sayesinde, IBM tedarik zinciri maliyetlerini 160 milyon ABD doları azalttı.
Yapay zeka, temel tedarik zinciri süreçlerini otomatikleştirip optimize ederek maliyetleri önemli ölçüde düşürür ve operasyonel verimliliği artırır. Envanterin yönetilmesinden lojistiğin planlanmasına kadar, yapay zeka odaklı otomasyon manuel işleri en aza indirir, insan hatasını azaltır ve süreç verimliliğini artırır.
- Envanter optimizasyonu: Yapay zeka sistemleri; satış geçmişi, teslim süreleri ve mevsimsellik gibi faktörleri analiz ederek en uygun stok seviyelerini korur; bu da fazla stok maliyetlerini düşürür ve depolama giderlerini en aza indirir.
- Otomatik çizelgeleme: Yapay zeka, üretim ve lojistik planlarını yalınlaştırarak bekleme sürelerini en aza indirir ve kaynak kullanımını iyileştirir. Örneğin, yapay zeka algoritmaları kamyon yüklerini, sevkiyat rotalarını ve teslim zamanlarını optimize ederek yakıt maliyetlerini düşürür ve daha hızlı teslimat sağlar.
- Atık azaltma: İsabetli tahmin ve verimli kaynak tahsisi sayesinde yapay zeka, üretim ve lojistikte atığı azaltır. Bu yalnızca bertaraf maliyetlerini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirliğe de katkıda bulunur.
3. Artırılmış sürdürülebilirlik
Ayrı bir yazımızda da ele aldığımız üzere, yapay zeka sürdürülebilirliği artırabilir. Tedarik zincirlerinde yapay zeka, kaynak kullanımını daha verimli hale getirebilir; atıkları ve emisyonları azaltabilir.
Şirketler sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmayı amaçlarken, yapay zeka tedarik zinciri içinde sürdürülebilir uygulamaları izlemek, ölçmek ve optimize etmek için araçlar sunar.
- Daha düşük karbon emisyonları: Yapay zeka destekli rotalama ve lojistik optimizasyonu, verimli güzergâhların seçilmesi, sevkiyatların birleştirilmesi ve gereksiz taşımaların en aza indirilmesiyle yakıt tüketimini azaltarak sera gazı emisyonlarını düşürür.
- Enerji verimliliği: Üretimde yapay zeka, ekipman kullanımını optimize eder, boşta bekleme sürelerini en aza indirir ve üretimi enerji erişilebilirliği ve maliyetine göre planlayarak enerji tüketimini azaltır ve operasyonel sürdürülebilirliği iyileştirir.
- Atıkların en aza indirilmesi: Talebin doğru tahmin edilmesi sayesinde yapay zeka, aşırı üretimi ve gereksiz envanteri azaltır; bu da atıkları en aza indirir ve kaynakların yeniden kullanıldığı veya farklı amaçlarla değerlendirildiği döngüsel ekonomi yaklaşımını destekler.
Bir BM raporuna göre, ulaşım ve tedarik zinciri sektörü küresel sera gazı emisyonlarının %25'inden sorumludur. Yapay zeka sayesinde atıkların azaltılması ve envanter yönetiminin iyileştirilmesiyle, sera gazı emisyonlarında da düşüşler elde edilebilir.
Tedarik zinciri yönetimine yapay zekanın entegre edilmesi, nihayetinde daha çevik, maliyet etkin ve çevresel açıdan sorumlu operasyonlara yol açar.
Bu iyileştirmeler, işletmelerin yalnızca para tasarrufu yapmasına ve kaynakları optimize etmesine yardımcı olmakla kalmaz; aynı zamanda sürdürülebilirliğe yönelik küresel çabalarla uyumlu hareket ederek marka imajını güçlendirir ve çevreye duyarlı müşterilere hitap etmeyi kolaylaştırır.
Kuruluşunuzda yapay zekayı uygulamaya hazır mısınız? AI Fundamentals kursumuz, gerekli tüm yapay zeka becerilerini öğrenmek için mükemmel bir başlangıç noktasıdır.
Tedarik Zincirinde Üretken Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, derin öğrenmeyi kullanarak bir eğitim verisi setine dayalı olarak yeni ve özgün çıktılar üreten gelişmiş bir yapay zeka türüdür. Tedarik zinciri yönetiminde üretken yapay zeka, birden fazla senaryo oluşturarak ve en verimli hareket tarzını önererek süreçleri optimize etmeye yardımcı olabilir.
Olası kullanım örnekleri şunlardır:
- Maliyetleri en aza indirmek ve verimliliği artırmak için alternatif ulaşım güzergâhları üretmek
- Değişken talep seviyelerine göre optimize edilmiş üretim planları oluşturmak
- Tedarik zinciri aksamalarına karşı gerçek zamanlı potansiyel çözümler üretmek
Vaka çalışmaları
Üretken yapay zeka, işletmelerin operasyonlarını optimize etmesine, verimliliği artırmasına ve karar almayı iyileştirmesine olanak tanıyarak tedarik zinciri yönetimini dönüştürüyor. İşte tedarik zincirlerinde üretken yapay zekadan yararlanan şirketlerden bazı gerçek dünya örnekleri:
1. DHL Supply Chain
DHL, Boston Consulting Group ile ortaklık kurdu ve veri yönetimi ile analitiği geliştirmeyi amaçlayan üretken yapay zeka uygulamaları devreye aldı. Uygulamalardan biri, potansiyel müşterilerden gelen verileri işleyip analiz eden ve DHL mühendislerinin lojistik çözümlerini daha verimli tasarlamasını sağlayan bir veri temizleme aracıdır.
Bir diğer uygulama ise, teklif hazırlama sırasında içgörüler sağlayarak satış ekiplerine yardımcı olur ve daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş müşteri teklifleri oluşturulmasını sağlar.
2. Mars Incorporated
Mars, Celonis ile iş birliği yapıyor ve kamyon yüklerini optimize etmek için üretken yapay zekadan yararlanıyor. Hava durumu ve sevkiyat detayları gibi faktörleri analiz eden yapay zeka sistemi, yük birleştirmelerini öneriyor; bu sayede manuel çabalar %80 oranında azalırken, sevkiyat maliyetleri ve emisyonlar düşüyor.
3. ThredUp
İkinci el giyim perakendecisi ThredUp, yapay zekayı kullanıyor ve dağıtım merkezlerinde işlem hacmini ve üretkenliği artırıyor. Ürünler için ayrıntılı öğe açıklamaları üretmekte yapay zekadan yararlanılarak operasyonlar yalınlaştırılıyor ve verimlilik artırılıyor.
4. UPS
UPS, Yolda Entegre Optimizasyon ve Navigasyon (ORION) sistemini kullanıyor; bu sistem yapay zekâ ve gelişmiş algoritmalardan yararlanarak teslimat rotalarını gerçek zamanlı optimize ediyor. Sistem, paket hacmi, teslimat zaman pencereleri, gerçek zamanlı trafik koşulları ve hava durumu gibi faktörleri dikkate alarak verimli rotalar oluşturuyor; yılda 10 milyon galondan fazla yakıt tasarrufu sağlayıp maliyetleri ve karbon emisyonlarını azaltıyor.
Bu örnekler, üretken yapay zekanın çeşitli sektörlerde tedarik zinciri verimliliğini artırmak, maliyetleri düşürmek ve genel operasyonel etkinliği iyileştirmek için nasıl uygulandığını göstermektedir.
Yapay Zekanın Uygulanmasında Zorluklar ve Dikkat Edilecekler
Pek çok faydasına rağmen, tedarik zincirlerinde yapay zekanın uygulanması zorluklardan muaf değildir. Bu zorluklar, bu değişime hazırlıksız kuruluşlar için güçlük teşkil edebilir.
Veri gizliliği
Veri gizliliği ve güvenliği önemli endişelerdir; zira yapay zeka sistemleri, potansiyel olarak hassas büyük veri hacimlerini işlemeye dayanır. Şirketler, veri işleme uygulamalarının uluslararası düzenlemeler ve standartlarla uyumlu olmasını sağlamalıdır.
AB'de faaliyet gösteren bir kuruluşsanız, AB Yapay Zekâ Yasası uyulması gereken katı veri gizliliği kuralları içeren temel bir rehberdir. Bu konuda daha fazlasını liderler için AB Yapay Zekâ Yasası rehberimizde okuyabilirsiniz.
Yukarıdaki görselde de görüldüğü gibi, AB Yapay Zekâ Yasası iyi veri yönetişimini zorunlu kılar; bu da birçok küçük işletme için zorluk yaratabilir.
Veri kalitesi ve karmaşıklığı
Yapay zeka algoritmaları, yalnızca eğitildikleri veri kadar iyidir. Şirketler, hatalı öngörülerin önüne geçmek için verilerinin doğru, ilgili ve sürekli güncel olduğundan emin olmalıdır.
Tüm sektörlerde, veri kalitesi yapay zekanın benimsenmesinde temel bir zorluktur. Bu doğruluk ve entegrasyon sorunları, özellikle karmaşık tedarik zincirlerinde geçerlidir.
Örneğin küresel bir tedarik zincirinde, verilerin farklı ülkeler ve zaman dilimlerindeki çeşitli tedarikçiler, üreticiler ve distribütörlerden toplanıp analiz edilmesi gerekir. Bu durum, veri entegrasyonu, standardizasyonu ve birlikte çalışabilirlik açısından zorluklar ortaya çıkarır.
Yüksek uygulama maliyetleri
Her yeni teknolojinin uygulanmasında olduğu gibi, başlangıçta bir maliyet söz konusudur. Şirketler, yapay zekaya yatırım yapmadan önce yatırım getirisini ve potansiyel faydaları dikkatle değerlendirmelidir.
Bu maliyetlerin bazıları şuralardan kaynaklanabilir:
- Yapay zeka sistemlerini geliştirmek ve sürdürmek için yetkin profesyonellerin işe alınması
- Mevcut altyapının yapay zeka teknolojisini destekleyecek şekilde yükseltilmesi
- Büyük yapay zeka modellerinin tesis içinde bakımının yapılması
Ancak, yapay zekanın olumlu sonuçları, yapay zeka çözümlerini benimsemenin finansal ve operasyonel zorluklarından çok daha ağır basar.
İş gücü eğitimi ve uyum
İş gücü üzerindeki etki de bir diğer husustur. Yapay zeka pek çok görevi otomatikleştirebilse de, yapay zeka alanında yeniden beceri kazandırma ve beceri geliştirme ihtiyacını da beraberinde getirebilir. Şirketlerin, teknolojik ilerleme ile iş gücünün yetkinlik tabanının korunması arasında denge kurması gerekir.
Kuruluşlar, çalışanlarını yapay zeka ile birlikte çalışacak şekilde donatmaya ve ortaya çıkabilecek beceri açıklarını bu yeni yapay zeka araçlarıyla kapatmaya hazır olmalıdır.
İşte bu noktada DataCamp for Business devreye girer. DataCamp for Business, tedarik zincirinde büyüyen bu yapay zeka alanında yüksek talep gören veri bilimi ve yapay zeka becerilerine yönelik kapsamlı bir kurumsal eğitim çözümü sunar. Bugün bir demo ile başlayın.
