Ma Zanista Daneyan dê bi AI-ê ve were guhertin?

Başe, kart li ser maseyê ne - ev pirs li her derê derdikeve holê. Di civînên teknolojiyê de, di navberên qehweyê yên li kar de, û erê, heta di wan mijarên dirêj ên LinkedIn de jî kes qebûl nake ku dixwîne. Fikar pir rasterast e: heke AI dikare ewqas otomasyonê birêve bibe, gelo ev yek zanista daneyan dike… yekcar bikêrhatî? Bersiva bilez: na. Bersiva dirêjtir? Ew tevlihev, tevlihev, û ji "erê" an "na"yek sade pir balkêştir e.

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Zanista daneyan û zekaya sûnî: Pêşeroja înnovasyonê
Lêkolîna ka AI û zanista daneyan çawa peyzaja nûjeniyê ya sibê şekil didin.

🔗 Gelo AI dê şûna analîstên daneyan bigire: Gotûbêjên rastîn
Têgihîştina bandora AI-ê li ser rolên analîstên daneyan û hewcedariyên pîşesaziyê.

🔗 Rêvebiriya daneyan ji bo amûrên AI-ê ku divê hûn lê binêrin
Pratîkên sereke yên rêveberiya daneyan ji bo zêdekirina potansiyela amûrên AI.

Bi rastî çi dike ku Zanista Daneyan Biqîmet be 🎯

Mesele ev e - zanista daneyan ne tenê matematîk û model e. Tiştê ku wê bi hêz dike ev kombînasyona ecêb a rastbûna îstatîstîkî, çarçoveya karsaziyê û piçek ji çareserkirina pirsgirêkên afirîner . Bê guman, AI dikare deh hezar îhtimalan di çirkeyekê de hesab bike. Lê gelo ew dikare biryar bide ka kîjan pirsgirêk ji bo xeta jêrîn a pargîdaniyek girîng e? An jî rave bike ka ew pirsgirêk çawa bi stratejî û tevgera xerîdar ve girêdayî ye? Li vir e ku mirov dikevin dewrê.

Di bingeha xwe de, zanista daneyan mîna wergêrekî ye. Ew tevliheviya xav digire - tabloyên kirêt, tomarên qeydkirî, anketên bêwate - û wan vediguherîne biryarên ku mirovên normal dikarin bi rastî li ser wan tevbigerin. Ji holê rakin wê qata wergerandinê û AI pir caran bêwateyiyên bi bawer derdixe holê. HBR bi salan e vê dibêje: sosa veşartî ne pîvanên rastbûnê ne, ew îqnakirin û çarçove [2].

Kontrolkirina rastiyê: lêkolîn nîşan didin ku AI dikare gelek karan di karekî de otomatîk bike - carinan ji nîvê zêdetir . Lê belê, pîvandina kar, biryardan û lihevhatina bi tiştê tevlihev ê bi navê "rêxistinek"? Hîn jî pir zêde qada mirovî ye [1].

Berawirdkirina Bilez: Zanista Daneyan li hember AI

Ev tablo ne bêkêmasî ye, lê rolên cûda yên ku ew dilîzin ronî dike:

Mîta "Guhertina Tam" 🚫

Xeyalkirina ku AI her karê daneyan dixwe xweş xuya dike, lê ev li ser wê texmîna xelet hatiye avakirin - ku tevahiya nirxa zanista daneyan teknîkî ye. Piraniya wê di rastiyê de şîrovekar, siyasî û ragihandinê .

• Ti rêveberek nabêje, "Ji kerema xwe modelek bi rastbûna 94% bidin min."

• Ew dibêjin, "Ma divê em ber bi vê bazara nû ve berfireh bibin, erê an na?"

AI dikare pêşbîniyek çêbike. Tiştên ku ew li ber çavan nagire: serêşên rêziknameyî, nuwazeyên çandî, an jî xwesteka rîskê ya CEO. Veguherîna analîzê bo çalakiyê hîn jî lîstikek mirovî ye , tijî danûstandin û îqnakirinê ye [2].

Li cihê ku AI jixwe tiştan dihejîne 💥

Werin em rastgo bin - beşên zanista daneyan jixwe ji hêla AI ve têne xwarin:

• Paqijkirin û amadekirina daneyan → Kontrolên otomatîk nirxên winda, anomaliyan û guherînan ji yên ku mirov di Excelê de bi lez û bez dixebitin zûtir destnîşan dikin.

• Hilbijartin û mîhengkirina modelê → AutoML hilbijartinên algorîtmayan teng dike û hîperparametreyan birêve dibe, bi vî awayî çend hefteyan ji leyîstikê xilas dike [5].

• Dîtbarîkirin û raporkirin → Amûr dikarin niha ji yek fermanê tabloyên kontrolê an jî kurteyên nivîsê çêbikin.

Kî herî zêde wê hîs dike? Kesên ku karên wan li dora çêkirina nexşeyên dubarekirî an modelkirina bingehîn dizivirin. Rêya derketinê? Ber bi jor ve biçin zincîra nirxê: pirsên tûjtir bipirsin, çîrokên zelaltir vebêjin, û pêşniyarên çêtir çêbikin.

Wêneyek bilez: firoşkarek AutoML-ê ji bo windakirina firotanê diceribîne. Modelek bingehîn a zexm derdixe holê. Lê serkeftina mezin dema ku zanyarê daneyan peywirê ji nû ve çarçove dike tê: li şûna "Kî dê winda bike?", ew dibe "Kîjan destwerdan bi rastî qezenca net li gorî beşê zêde dikin?" Ew guhertin - û her weha hevkariya bi fînansê re ji bo danîna sînorkirinan - ew e ku nirxê diafirîne. Otomasyon tiştan leztir dike, lê çarçovekirin encamê vedike.

Rola Zanyarên Daneyan Diguhere 🔄

Li şûna ku winda bibe, kar diguhere û diguhere şiklên nû:

1. Wergêrên AI - encamên teknîkî ji bo rêberên ku li ser dolar û rîska marqeyê girîngiyê didin têgihîştinê hêsan dikin.

2. Rêberî û rêberiya exlaqê - sazkirina ceribandina alîgirîyê, çavdêrîkirin û kontrolên li gorî standardên mîna RMF-a AI ya NIST [3].

3. Stratejîstên hilberê - daneyan û AI-ê di nav ezmûnên xerîdar û nexşeyên rê yên hilberê de dihûnînin.

Bi awayekî ecêb, her ku AI karên teknîkî yên dijwartir digire ser xwe, jêhatîyên mirovan - çîrokbêjî, nirxandina qadê, ramana rexnegir - dibin beşên ku hûn nekarin bi hêsanî biguherînin.

Pispor û Dane çi dibêjin 🗣️

• Otomasyon rast e, lê qismî ye : AI ya heyî dikare gelek karan di nav gelek karan de otomatîk bike, lê ev yek bi gelemperî mirovan azad dike ku ber bi karên bi nirxek bilindtir ve biçin [1].

• Biryar hewceyî mirovan in : HBR destnîşan dike ku rêxistin ji ber hejmarên xav naçin - ew diçin ji ber ku çîrok û vegotin rêberan dikin ku tevbigerin [2].

• Bandora kar ≠ ji kar derxistinên girseyî : Daneyên WEF nîşan didin ku şîrket hêvî dikin ku AI rolan biguherîne û karmendan kêm bike li cihên ku kar pir otomatîk in, lê ew di heman demê de ji nû ve jêhatîbûnê du qat dikin [4]. Ev şêwaz bêtir dişibihe ji nû ve sêwirandinê ne ku ji nû ve were guhertin.

Çima tirs berdewam dike 😟

Sernivîsên medyayê bi awayekî felaketî geş dibin. "Zîrekiya sûnî kar diguherîne!" difiroşe. Lê lêkolînên cidî bi berdewamî nuwazeyê nîşan didin: otomasyona peywirê, ji nû ve sêwirandina kar, û afirandina rolên nû [1][4]. Analojiya hesabkerê dixebite: êdî kes dabeşkirina dirêj bi destan nake, lê dîsa jî hûn hewce ne ku cebrê fam bikin da ku hûn bizanin kengê hesabkerê bikar bînin.

Girîng bimînin: Pirtûkek Lîstikê ya Pratîkî 🧰

• Bi biryarê dest pê bike. Karê xwe bi pirsa karsaziyê û lêçûna xeletiyê ve girê bide.

• Bila AI pêşnûmeyan çêbike, hûn jî baştir bikin. Encamên wê wekî xalên destpêkê bihesibînin - hûn biryar û çarçove tînin.

• Rêveberiyê di herikîna xwe de ava bikin. Kontrolên alîgiriyê yên sivik, çavdêrîkirin û belgekirin bi çarçoveyên mîna NIST ve girêdayî ne [3].

• Ber bi stratejî û ragihandinê ve bizivire. Çiqas kêmtir bi "lêdana bişkokan" ve girêdayî bî, ewqas dijwartir dibe ku tu ji vê rewşê dûr bikevî.

• AutoML-ya xwe bizanibe. Wê wekî stajyerekî jîr lê bêwijdan bifikire: bilez, bêwestan, carinan jî pir xelet. Tu rêgiriyê peyda dikî [5].

Ji ber vê yekê… Gelo AI dê şûna Zanista Daneyan bigire? ✅❌

Bersiva rasterast: Na, lê ew ê wê ji nû ve şekil bide . AI amûran - karê giran kêm dike, pîvanê zêde dike, û jêhatîyên herî girîng diguhezîne. Tiştê ku ew ji holê ranake, hewcedariya şîrovekirin, afirînerî û darizandina mirovan . Ger tiştek hebe, zanyarên daneyên baş wekî şîrovekarên encamên ku her ku diçe tevlihevtir dibin hêjatir in

Xala sereke: AI şûna karan digire, ne pîşeyê [1][2][4].

Referans

[1] McKinsey & Company - Potansiyela aborî ya AI-ya hilberîner: Sînorê hilberînê yê din (Hezîrana 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

[2] Kovara Karsaziya Harvard - Zanista Daneyan û Hunerê Îqnakirinê (Scott Berinato, Çile-Sibat 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

[3] NIST - Çarçoveya Rêvebiriya Rîska Zekaya Sûni (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

[4] Foruma Aborî ya Cîhanê - Gelo AI deriyê derfetên kar ên asta destpêkê digire? (30ê Nîsanê, 2025) - têgihiştinên ji Pêşeroja Kar 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

[5] He, X. û yên din - AutoML: Lêkolînek li ser Rewşa Hunerê (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava