Son zamanlarda hız kazanan dijital dönüşüm çalışmalarına yönelik teknolojilerin etkisinin artmasıyla önemli bir konu haline gelen kompozit yapay zekâ uygulamaları; bir iş problemi için en uygun yapay zekâ metodolojilerinin kombinlenerek kullanılmasına dayanmaktadır. Bir şirketin veri bilimi ve yapay zekâ uzmanları; hangi mevcut veri setlerinin, problemin cevabını en iyi şekilde verilebileceğini belirleyebilmelidirler. Yapay zekâ tekniklerinin en verimli kombinasyonunu seçmek, entegre etmek ve uygulamak; genellikle mevcut veri miktarına ve türüne göre geri bildirim vermektedir. Yapay zekâ tekniklerinin en verimli kombinasyonu seçildikten sonra, şirketlerin veri bilimi ve yapay zekâ uygulayıcıları; modeller oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilmektedirler.
Kompozit yapay zekanın işletmeler için çok önemli olacağını söylenmektedir. Bunun nedeni; kompozit yapay zekâ kullanılarak, her mağazanın işlemlerinden, promosyonlardan, envanter düzeylerinden, müşteri özelliklerinden ve rakip fiyatlandırmasından veriler toplanıp kümülatif olarak analiz edilerek; fiyatlandırma ve promosyon çabaları optimize edilebilir. Örneğin perakendeciler; aynı anda makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak ve müşterilerin herhangi bir fiyatlandırma değişikliğine verdiği tepkilere dayalı olarak tekrar test edip yineleyerek; bir mağaza ve/veya ürün alt kümesi için fiyatlandırma esnekliğini; yani önerilen herhangi bir fiyatlandırma değişikliğinin etkisini daha iyi anlayabilmektedirler.
Kaynak: Shahriar Akter, Katina Michael, Muhammad Rajib Uddin, Grace McCarthy, Mahfuzur Rahman, Transforming Business Using Digital İnnovations: The Application Of AI, Blockchain, Cloud And Data Analytics, Annals of Operations Research. Jan2022, Vol. 308 Issue 1/2, p7-39. 33p.
