- Operasyonel yapay zekaya geçiş, yeniliğin yalnızca pilot projelerde kalmasını önlemek için eski mimarilerin modernleştirilmesini gerektirir.
- Yapay zekanın başarısı, teknolojinin kendisinden ziyade verilerin kalitesine, kurumsal kültüre ve yönetişime bağlıdır.
- Bulut çözümlerinin entegrasyonu, yapay zekayı ölçeklendirmek ve iş süreçlerinde somut bir yatırım getirisi elde etmek için çok önemlidir.
Muhtemelen bunu daha önce duymuşsunuzdur: birkaç yıl önce yapay zekâ bilim kurgu filminden çıkmış bir şey gibi görünüyordu, sonra her yönetim kurulunun sunumlarına dahil etmek istediği parlak bir vaat haline geldi ve aniden, ertelenemez bir rekabet zorunluluğu oldu . Sorun şu ki, sonuçlara duyulan açlık, şirketlerin bu değişiklikleri özümseme kapasitesini aşarak, yapay zekânın yapması beklenenler ile günlük olarak gerçekten uygulanabilecekler arasında tehlikeli bir uçurum yarattı.
Kontrollü bir ortamda yapay zekâ ile deney yapmak ile onu bir işletmenin itici gücü haline getirmek arasında çok ince, ancak hayati önem taşıyan bir çizgi var. Deneyler öğrenmemize ve ilk korkuların üstesinden gelmemize yardımcı olurken, ancak gerçek dünyada uygulama bir şirketin yapısını dönüştürebilir. Birçok firma, bir departmanda iyi çalışsa da, işletme genelinde yapay zekânın yönetimi ve ölçeklenebilir benimsenmesi için kapsamlı bir stratejiden yoksun oldukları için asla ölçeklenemeyen, kavram kanıtı testleri veya izole yapay zekâ asistanları döngüsüne hapsolmuştur.
Eski sistemlerin yükü ve yetenek açığı
Yapay zekayı devreye almaya çalıştığımızda ve işler yolunda gitmediğinde, genellikle algoritmayı suçlarız, ancak gerçek şu ki, darboğaz genellikle eski mimarilerdedir . On yıllar önce tasarlanmış sistemlerin üzerine gelişmiş bir zeka katmanı kurmaya çalışmak, at arabasına Ferrari motoru takmaya çalışmak gibidir; basitçe uymaz. Bu katı yapılar yalnızca yeniliği engellemekle kalmaz, aynı zamanda bakım maliyetlerini de artırır ve şirketi piyasa değişikliklerine karşı çok daha az dirençli hale getirir.
Yapay zekanın deney aşamasından çıkıp bir iş aracı haline gelmesi için, birlikte çalışabilen uygulamalara ve bağlantılı , gözlemlenebilir verilere ihtiyacımız var. İşte burada uygulama modernizasyonu devreye giriyor: Sadece yazılımı değiştirmek için değil, sürtünmeyi ve manuel çalışmaya olan bağımlılığı ortadan kaldırarak teknolojinin çalışanların günlük rutinlerine sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlamakla ilgili.
Organizasyonel faktörler: kodun ötesinde
"Yetenek Fazlalığı" olarak bilinen bir olgu var ; bu da temelde teknolojinin zaten birçok şeyi yapabileceği, ancak şirketlerin bunları kullanmadığı anlamına geliyor. Birçok pazarda, şirketlerin büyük çoğunluğu yapay zekayı temel görevleri otomatikleştirmekle sınırlıyor ve ona dayalı tamamen yeni ürünler yaratma potansiyelini göz ardı ediyor. Bu boşluk teknik değil, kültürel ve organizasyonel bir boşluktur.
Bu sıçramayı gerçekleştirmek için dört temel üzerine çalışmak şarttır: dijital yetenek, inovasyonda hataları cezalandırmayan bir kültür, son derece yüksek kaliteli veri ve yapay zekayı tüm organizasyona entegre etme yeteneği. Veriler kirli veya düzensiz ise, ne kadar pahalı olursa olsun, herhangi bir yapay zeka modeli vasat veya hatalı sonuçlar üretecektir; bu da yapay zeka için doğru veri hazırlığının önemini vurgulamaktadır.
Pratik uygulamalar ve yatırım getirisi
Yapay zekâ, teknolojik bir vitrin olarak kullanıldığında değil, belirli bir iş sorununu çözdüğünde gerçek değer üretir. Somut bir geri dönüş görmek istiyorsak , verimliliğin ölçülebilir olduğu kullanım alanlarına odaklanmalıyız. Şu anda en başarılı alanlardan bazıları şunlardır:
- Müşteri desteği: Müşteri sorularının büyük çoğunluğunu çözen ve işletme maliyetlerini önemli ölçüde düşüren yardımcı sistemlerin uygulanması.
- Satış analizi: Hangi müşterilerin ayrılma olasılığının yüksek olduğunu veya hangilerinin satın alma olasılığının daha yüksek olduğunu gösteren tahmin modelleri.
- Doküman yönetimi: Sözleşme ve faturalardan verilerin son derece yüksek doğrulukla otomatik olarak çıkarılması, manuel veri girişinin zahmetini ortadan kaldırır.
- Endüstriyel bakım: Arızalar meydana gelmeden önce sensörler ve yapay zeka kullanılarak tespit edilmesi ve maliyetli üretim duruşlarının önlenmesi.
Bulut ve Yapay Zeka birleşimi: Büyümenin temeli
Bulut altyapısı olmadan ölçeklenebilir kurumsal yapay zekayı hayal etmek imkansızdır . Yapay zeka için bulut bilişimin esnekliği, yeni sunucular satın almak veya fiziksel altyapıyı yeniden boyutlandırmak zorunda kalmadan bugün on belgeyi, yarın ise on bin belgeyi işlemenize olanak tanır. Bu ortaklık, veri işlem hatlarının ve çıkarım ortamlarının işletmenin talep ettiği çeviklikle çalışmasını sağlar.
Ancak, yapay zekanın hızlı kararlar alıp iş akışlarını optimize edebilmesine rağmen, insan yargısının kilit önem taşıdığını unutmamalıyız . En güçlü kombinasyon, makinenin işlem gücünün insanların stratejik uzmanlığıyla doğrulandığı ve çıktıların gerçek dünyada anlamlı olmasını sağladığı kombinasyondur.
Akıllı uygulama için yol haritası
Eğer kuruluşunuz henüz başlangıç aşamasındaysa, net bir plan olmadan piyasadaki en pahalı aracı satın almaya acele etmemek en iyisidir. En güvenli yaklaşım, en çok zaman kaybının yaşandığı ve insan hatasının en yaygın olduğu yerleri belirlemek için bir süreç denetimiyle başlar . Bunu, verilerin temiz ve erişilebilir olduğundan emin olmak için mevcut verilerin kapsamlı bir envanteri izlemelidir.
Bir sonraki adım , sınırlı bir kavram kanıtı çalışması yürütmektir : çok net hedeflere sahip küçük, hızlı bir proje. Gerçek bir fayda (yatırım getirisi) gösterildikten sonra, her zaman bozulmadan büyümek üzere tasarlanmış bir mimariye güvenerek, bu çözümü şirketin geri kalanına ölçeklendirme zamanı gelir.
