3 Temel İlke ile GenAI Dağıtımlarından ROI Elde Etme

Şirket liderleri, işlerinde yapay genel zeka (GenAI) dağıtmak için sabırsızlanıyorlar. Ancak birçok proje neden proof of concept (POC) aşamasından çıkamıyor? Recent bir Gartner etkinliğinde, Rita Sallam,istinguished vice-president analyst, en az %30 GenAI projesinin 2025 yılı sonuna kadar POC’lardan sonra veri kalitesinin düşük olması, yetersiz risk kontrolleri, hızlı artan maliyetler veya istenilen iş değerini gerçekleştirememesi gibi nedenlerle bırakılacağı söyledi.

Bu sorunlar, Gartner’ın GenAI’ın hayal kırıklığı çukuruna girmeye başladığını söylediği son Hype Cycle for Emerging Technology, 2024’te yer alıyor. Ancak ayrı bir Gartner anketine göre, katılımcılar, GenAI dağıtımlarının şirketlere %15,8’lik gelir artışı, %15,2’lik maliyet tasarrufu ve %22,6’lık verimlilik iyileştirmesi sağladığını bildirdi.

Ana akışlardan bazılarına GenAI’ı entegre eden şirketleri, projeleri başarısız olanlardan ayıran şey nedir? Bu liderler ve ekipler, daha farklı bir yaklaşım kullanıyorlar, karakterized by rigorous hazırlık ve değişim yönetimi. GenAI ile kullanım örneklerinin değerlendirilmesi, seçilmesi ve etkinleştirilmesi için aşağıdaki üç temel ilke, ekiplerin riskleri azaltmasını ve maliyetleri yönetmesini sağlarken iş süreçlerini dönüştürmelerine yardımcı olur.

1. Temel ilke 1: İş değerini baştan itibaren titizlikle ölçmek:

İş liderleri GenAI deneyimi önceliklendirdiler, ancak şimdi yatırımlarından somut iş değerleri elde etmek istiyorlar.

Ortaklar, şirketlerin genel hedeflerini, mevcut veri süreçlerini ve teknoloji altyapılarını anlamak için atölye çalışmaları düzenleyerek, şirketlere ayrıntılı iş przypadelerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. Bu sürecin bir parçası olarak, şirket takımlarıyla birlikte potansiyel kullanım örneklerini değerlendirirler, iş ağrılarını çözme, çaba seviyesini ve beklenen ROI’yi belirleme ve ilerlemeyi ölçmek için ana performans göstergeleri geliştirme önceliklendirmeleri. Google Cloud Next ’24’te, şirket 101 hikayeyi vurguladı. organizasyonların müşteri, çalışan, yaratıcı, veri, kod ve güvenlik ajanlarını dağıtarak GenAI ile başarılı oluyor.

Pazar yetenekleri, değer yaratma yolunu basitleştirerek devam ediyor. Microsoft ve Google, büyük dil modellerini arama motorlarına entegre etti. İnternet kullanıcıları artık özetlenmiş cevaplar ve bağlantılar alabilir, böylece bilgiye ulaşma süreleri hızlanıyor. Benzer şekilde, ortaklar, şirketlerin kendi ortamlarında haftalar içinde özelleştirebileceği ve dağıtabileceği GenAI hızlandırıcı platformları sunuyor. Şirketler, kanıtlanmış araçlar kazanarak, dağıtım maliyetini ve riskini azaltarak ve yeni iş yeteneklerini daha hızlı ölçeklendirerek yararlanıyor.

2. Temel ilke 2: Veri kalitesini, gizliliği ve güvenliğini sağlamak.

Model eğitimi ve çıkarımı için yüksek kaliteli, gizlilikle uyumlu ve güvenli veri sağlanması, her başarılı GenAI uygulamasının temelidir. Şirketler, AI modellerinin doğru ve güvenilir çıktılar üretmesini sağlamak için verileri hazırlamalıdır. Ayrıca, duyarlı bilgileri, model çıktılarını dahil olmak üzere, maruz kalma karşı korumak için güvenlik önlemleri ve yeni araçlar uygulamaktadırlar. Benzer şekilde, GenAI güvenlik sorunlarını belirlemek için kullanılabilir ve bunlar ekipler veya otomasyon tarafından giderilebilir.

Mastercard, müşterilerle etkileşimi kolaylaştırmak ve sahtekarlığı azaltmak için GenAI’ı kullanıyor. AI destekli sohbet botları, müşterilere anında kişiselleştirilmiş öneriler, hesap bilgileri ve işlem geçmişine erişim sağlıyor.

Şirket, ayrıca GenAI öngörülü modelleme kullanarak şüpheli harcama kalıplarını belirlemek için kullanıyor, bu da potansiyel sahtekarlığı gösterebilir. GenAI ile Mastercard, tehlikeye açık kartların tespitini iki katına çıkardı; yanlış pozitifleri %200’e kadar azalttı ve sahtekarlığa karşı savunmasız tüccarların belirlenme hızını %300 artırdı.

3. Temel ilke 3: İnsan-GenAI işbirliğini güçlendirmek.

GenAI bazı süreçleri otomatikleştirecek, ancak çoğu zaman insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olacak. GenAI, sentetik veri oluşturabilir, verileri işleyebilir, kalıpları tanıyabilir ve öngörülü analitik oluşturabilir, böylece işbirliğini ve yeni hizmetlerin oluşturulmasını güçlendirebilir. Örneğin, GenAI, karar vericilerin dikkate alabileceği senaryolar ve öneriler sağlayabilir, böylece sonuçları optimize edebilirler. İnsanlar, pazar ve bağlamsal farkındalık, iş bilgisi, yargı ve empati getirerek GenAI yeteneklerine dayanarak karar vermeye katkıda bulunurlar.

Şirketler, insan-GenAI işbirliğinin potansiyelini nasıl en üst düzeye çıkarabilir? Liderler, rõl ve sorumlulukları net bir şekilde tanımlamak, ekipleri sürekli olarak en son yeteneklerle eğitmek ve GenAI’nin beklendiği gibi çalışmadığında güvenlik önlemleri ve yükseltme yolları sağlamak için zaman ayırmalıdır. Ayrıca, GenAI’nin işlerini yeniden şekillendirdiği vizyonunu paylaşmalı ve insan yeteneklerini yerine koymak yerine güçlendirdiklerini vurgulamalıdır. Bir Forrester anketi, %36 çalışanın işlerini otomatikleştirmeye veya AI’ye karşı korktuğunu, ancak yalnızca %1,5’inin işini kaybedeceğini, %6,5’inin ise rollerinin GenAI tarafından etkileneceğini buldu. Dolayısıyla, çalışanlar bu teknolojiyi benimsemeli ve ondan kaçınmamalıdır.

Allstate, gerçek zamanlı, çok dilli destek sunmak ve müşteri davranışına daha fazla fikir sahibi olmak için GenAI destekli bir sohbet botu uygulamıştır. Örneğin, önceki modellerin performansını üç katına çıkararak, ajan desteği gerektiren müşteri yolculuklarını belirlemeye çalışıyor.

Sohbet botu, ilgili bilgileri toplamak ve incelemek için merkezi bir platform sağlayarak talepleri basitleştiriyor. İnsan ajanları, uzman yargı gerektiren karmaşık talepleri hala ele alırken, sohbet botu, rutin görevleri otomatikleştirmesi ve işlem süresini azaltmasıyla verimliliği önemli ölçüde artırıyor. AI’ı form doldurmak için kullanarak, Allstate doğruluğu ve müşteri memnuniyetini geliştiriyor.

GenAI’den Daha Fazla ROI Elde Etme için Bu 3 Temel İlkeyi Uygulama

GenAI dünya bilincine çıktığında, liderler quickly onu işlerine uyguladılar, deneysel ve inovatif uygulamaları teşvik ettiler. Ancak bazen POC’ler temellerinin önüne geçti, maliyetleri artırdı ve istenilen değeri sağlamayan çözümler oluşturdu.

Liderler, yeni GenAI girişimlerini başarılı kılmak için bu üç temel ilkeyi – sağlam bir iş przypadesini geliştirmek, veri gereksinimlerini ele almak ve ekiplerin AI ile işbirliği yapmasına yardımcı olmak – kullanabilir. Yüksek değerli kullanım örneklerine, veri güvenlik önlemlerine ve verimlilik ve inovasyon iyileştirmelerine işaret edebilecekler, böylece C-suit, yönetim kurulu, müşteriler ve yatırımcılar gibi paydaşları memnun edebilecekler.