Doğru Yolu Seçmek: Endüstriyel Şirketlerin Yapay Zeka Destekli Teknolojilere Nasıl Yaklaşması Gerekir

Yapay zekanın bildiğimiz her sektörü altüst ettiği açıktır. Bu sadece SaaS, fintech, sağlık teknolojisi ve seyahat gibi en çok ilgi gören sektörleri değil, aynı zamanda geleneksel olarak ağır endüstriler bunlar bozulmaya hazır. 

Endüstriyel yapay zeka odaklı bir yatırımcı olarak, bu alandaki kaç şirketin otomasyonu ve veriye dayalı karar almayı giderek daha fazla benimsediğine ve yaklaşımlarının hem şirketin ihtiyaçlarına hem de sahip oldukları kaynaklara göre nasıl değişebileceğine tanık oldum. 

Bu yazıda şirketlerin yapay zeka destekli teknolojileri iş süreçlerine entegre etmeleri gereken çeşitli seçenekleri tartışacağım ve her birinde gözlemlediğim artıları ve eksileri vurgulayacağım. 

1. Dahili bir Ar-Ge departmanı kurun

Birçok şirketin izlediği yol, yapay zeka teknolojilerini geliştirmek için kendi Ar-Ge departmanlarını kurmaktır. Örneğin Siemens, AI Laboratuvarı, endüstriyel yapay zekanın çeşitli potansiyel uygulamalarına öncülük ediyor. 

Siemens, yeni donanıma ihtiyaç duymadan üretim sürelerini kısaltmak gibi bazı atılımlar gerçekleştirmeyi başarmış olsa da gerçek şu ki çoğu firma için dahili bir departmandan elde edebilecekleri faydalar sınırlıdır. 

Startup'lardan farklı olarak kurumsal dünyada yavaş işlem süreleri, hatalara karşı düşük tolerans ve projeleri tam potansiyellerini kullanmadan önce yok edebilecek yüksek beklentiler var. Öte yandan yeni kurulan şirketler, yön değiştirme konusunda ustadır ve gerçek bir atılım bulmadan önce, özellikle de sürekli bir "öğrenme" modunda olmamızı gerektiren yapay zeka gibi teknolojilerde, birkaç yinelemenin gerekli olduğunu bilirler. 

Bu nedenle, benim bakış açıma göre, bu yaklaşımı kullanmayı tercih eden şirketlerin, bir startup gibi çalışabilmesi için bu departmana özerklik vermesi gerekiyor. Aksi takdirde, şirketlerin geleneksel olarak yavaş çalışma temposu, muhtemelen onların beklentilerini engelleyecektir. 

2. Yapay zekaya odaklanan bir kurumsal girişim fonu (CVF) veya hızlandırıcı oluşturun

Toyota gibi devler, başlangıçta Toyota Araştırma Enstitüsüve ardından Toyota Girişimleri - ve Qualcomm aracılığıyla Qualcomm Girişimleri, yapay zeka, robotik ve diğer öncü teknolojilerde gelecek vaat eden girişimlere yatırım yaparak her biri yüz milyonlarca dolar harcadı. 

Öte yandan Fujitsu gibi diğer firmalar da Fujitsu Mühendislik Hızlandırıcıveya Volkswagen ortaklık Silikon Vadisi'nin tanınmış hızlandırıcısı Tak ve Çalıştır ile, sektörlerinin ihtiyaçlarına ve zorluklarına odaklanan yeni ortaya çıkan girişimleri desteklemek için özel hızlandırma programları oluşturduk. Bunun faydaları da var, çünkü firmalara startuplarla pilot projeler yapmalarına ve bu startupların başarılı olmasına yardımcı olmak için kaynaklarından yararlanmalarına yardımcı olabiliyorlar. 

Ancak bu yaklaşımın da sınırlamaları vardır. Bir girişim fonu veya hızlandırıcı oluşturmak bir şirketin köklü kültürünü değiştirmez. Ayrıca, bu fonların işleyişi genellikle ana şirket tarafından oluşturulan protokoller ve kurallar gibi ek faktörler tarafından kısıtlanmaktadır. Geleneksel kurumsal süreçler, çığır açan yapay zeka teknolojilerini geliştirmek için gerekenlerle de çatışabilir. 

3. Bir Dijital Baş Sorumluyu (CDO) işe alın

Bu adım, bir kişiyi işe almayı veya şirketi dijitalleştirmekle görevlendirilecek bir departman oluşturmayı içerir. Bu sorumluluklar, yapay zeka benimseme stratejilerinin geliştirilmesini ve yeni girişimlerle bağlantı kurmayı içerecektir. Dijitalden Sorumlu Başkan (CDO) aynı zamanda dijitalleşme yoluyla verimliliği, rekabet gücünü ve büyümeyi artırmaya da odaklanacak. 

Bu şirket içi yaklaşımın potansiyel dezavantajları, yeni başlayan şirketlerin farklı iş modellerine alışık olmaları ve tamamen farklı iletişim protokollerine sahip olmaları nedeniyle kurumsal çalışanlarla iletişim kurmayı zor bulmasıyla ilgilidir. Ek olarak CDO, potansiyel ortaklıklar için mevcut iletişim ağına güvenebilir ve bu da etkili işbirliklerinin kapsamını sınırlayabilir. 

Göz önünde bulundurulması gereken bir diğer husus, CDO'nun şirketin genel vizyonuyla uyumlu hale getirilmesi gerektiğidir. Örneğin, CDO hızlı bir dönüşüm sağlamak istiyorsa ve firma bu hızda ilerlemeye hazır değilse, projeler durabilir ve yalnızca daha fazla hayal kırıklığına yol açabilir.  

Genel olarak bu model, şirket bir risk sermayesi fonu ile etkileşime girdiğinde daha iyi çalışır çünkü bir risk sermayedarı, portföy şirketlerinden hangisinin belirli bir ihtiyacı veya sorunu çözmeye daha uygun olduğunu hızlı bir şekilde anlayabilir. 

4. Yapay Zeka temalı hackathon'lar düzenleyin

Tekrarlanan hackathon'lar (örneğin yıllık olarak) yeni fikirler ve çözümler üretmek için güçlü bir yöntemdir. Günümüzde bu strateji sadece şirketler tarafından değil, startuplar ve fonlar tarafından da uygulanıyor. Ben şahsen bu yaklaşımı kullandım ve portföy şirketlerimden biri düzenli olarak hackathonlar düzenliyor çünkü bu hackathonlar insanlara yaratıcı olmaları ve kalıpların dışında düşünmeleri için olağanüstü bir platform sağlıyor. 

Tarihsel olarak hackathonlarda yaratılan bazı ürünler büyük başarılara imza attı. Örneğin Schneider Electric'in düzenlediği bir etkinlikte katılımcılar bir Yapay zeka destekli çözüm Enerji yönetim sistemlerini optimize etmek. Schneider Electric bu prototipi alıp daha da geliştirerek daha verimli enerji kullanımından yararlandı ve sonuçta bu maliyet düşüşlerini müşterilerine aktardı. 

Aynı doğrultuda, GE'nin ev sahipliği yaptığı bir hackathon, operasyonel verileri analiz ederek ve kontrol ayarlarını otomatik olarak ayarlayarak rüzgar türbini verimliliğini artıran bir yapay zeka uygulamasının geliştirilmesini teşvik etti. GE bu teknolojiyi genişletti ve artık GE'nin yenilenebilir enerji bölümünün rüzgar santrali operasyonlarını optimize ediyor. Bu birçok çözümden biri GE'nin sonunda uygulamaya koyduğu hackathonlarda geliştirildi. 

Bosch'un yapay zeka ve IoT inovasyonlarına odaklanan “Bağlantılı Deneyim” hackathon'u da bir başka etkinlik harika örnek Endüstriyel bir şirket tarafından yapay zeka merkezli bir etkinlik gerçekleştirilecek ve bundan ortaya çıkan yaratımların, firmanın üretim ve otomotiv bölümlerindeki aksamayı hızlandırması bekleniyor. 

Başarılı bir hackathon'un sırrı yalnızca onu organize etme yeteneğinde ve zaman ve para yatırma isteğinde değil, daha da önemlisi bunu neden yaptığınızı ve sonuçları, yani katılımcılar tarafından oluşturulan fikirleri nasıl kullanacağınızı anlamakta yatmaktadır. Bir yandan, hackathon'un özünde yeni fikirlerin aranması olduğundan, katılımcılara yaratıcı düşünme özgürlüğünün tanınması çok önemlidir. Öte yandan sonuçların sistematize edilmesi de gereklidir. Bu dengede ustalaşmak, hackathon'u şirket veya yetenek için mükemmel bir yeni teknoloji kaynağı haline getirebilir; çünkü hackathon yalnızca yeni teknolojileri keşfetmek için değil, aynı zamanda şirket içinde bu teknolojileri geliştirebilecek kapasiteye sahip kişileri belirlemek için de bir platformdur.

Nihai düşünceler

Bu dört yaklaşım, şirketlerin yapay zeka teknolojilerini süreçlerine entegre etmelerine ve sonuçları iyileştirmelerine yönelik potansiyel olarak başarılı stratejiler olsa da, buradaki ortak noktanın, tamamen farklı iki çalışma şekli arasındaki iletişim ve anlayışın önemi olduğunu belirtmeliyim. 

Yapay zeka girişimleri ve yenilikçiler genellikle kurumsal çalışanlarla iletişim kurmayı zorlayıcı bulabilirler, bu nedenle etkili iletişim başarıya giden yolu açabileceğinden bu öğretilmesi gereken bir beceridir. 

Bu nedenle, bir şirket için son öneri, şirkette startuplarla çalışabilecek ve onlara bu iletişim açığını nasıl kapatacaklarını öğretebilecek bir çalışanın bulunmasıdır. Google bunun olumlu bir örneğidir. Google'da, kurumsal satışlarla ilgilenmenin yanı sıra, yeni kurulan şirketlere büyük holdinglerle ortak zemin bulmayı öğreten bir arabulucu olan biriyle tanıştım. Günümüz endüstrilerini yapay zekanın gücüyle yeniden şekillendirmek, farklılıklarımıza rağmen birlikte çalışmamızı gerektireceğinden ve nasıl işbirliği yapılacağını bilmeyenlerin muhtemelen geride kalacağından bu çok önemli.