AI’den Geri Dönüşü Artırmak için Verileri Etkin Hale Getirmek: İşletme Değerini Gerçekleştirmek için 4 Adım

Dördüncü ardışık “AI yılına” girerken, birçok organizasyonun liderleri iki zıtlık gibi görünen iki soru düşünüyor. Birincisi, üretken AI 21. yüzyılın en dönüştürücü teknolojisi midir? İkincisi, AI abartılmış mı? Paradoksal olarak her iki soruya da evet diyeceğim. Ancak bu liderlerin kendilerine farklı bir soru sormaları gerektiğini düşünüyorum: işletmem AI’den şu anda nasıl iş değerini elde edebilir?

Gerçeklik, birçok şirketin son üç yıldır yeni AI teknolojilerine yatırım yaptığını ve yeni AI araçları denediğini, ancak hayal edilen getirileri henüz elde edemediğini gösteriyor. CEO’ların “her şeyi AI ile yapın” baskısına rağmen, organizasyonlar bekledikleri yatırım getirisi oranını göremiyor. Bu şaşırtıcı değil. Tarih, en derin teknik yeniliklerin zamanla geri ödeme yapacağını öğretiyor. Teknik icat ve iş yeniliği arasında bir gecikme var.

Thomas Edison, 1882’de Manhattan’da elektriğin gücünü gösterdi, ancak elektrik, 1913’te Ford’un elektrikli üretim hattını tanıttığı zaman buhar gücünü tamamen geçmedi. 1885’te bir iş liderinin fabrika işçilerine elektrik gücü ile deney yapmasını istemesini hayal edebiliyor musunuz? Yine de elektrik gücü hakim oldu ve 20. yüzyılın birçok devrimci yeniliğine yol açtı, radyo iletişiminden dijital hesaplama sistemlerine kadar.

Daha yakın bir örnek olarak, Dünya Çapında Ağ, 90’lı yıllarda popüler hale geldi. Tüketici kullanımı hemen patladı, ancak işletme benimsemesi gecikti. Çoğu kuruluşun web’den e-ticaret yoluyla yararlanmaya başlaması beş yıl sürdü. Yine de web, sosyal medya, mobil katılım, bulut bilişim ve sonunda AI’nin yolunu açtı. İş değeri, yeni teknolojilerden art arda oluşur.

Elektrik çağı işletmelerin üretim hatlarına başladı ve web çağı e-ticaretle başladıysa, AI işletme çağı için öldürücü uygulama ne olacak? 2022’nin sonlarında ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, geniş dil modellerinin gücünü genel kamuoyuna tanıttı. Popülerliği nedeniyle, “beni anlayan ve insana benzer bir sohbet botu” AI’nin nasıl uygulanabileceğinin arketipini oluşturdu. Bunun sonucunda, birçok işletme AI’ye benzer asistanlar tanıtarak başladı. Çoğu durumda, sonuçlar kullanıcılar tarafından iyi karşılandı, ancak iş verimliliği geri dönüşleri ölçmek zor.

LLM’lerin işletmeler için en gelişmiş uygulamalarından biri, kod asistanları alanında. Claude Code, Cursor ve diğer araçlar geniş çapta popülerlik kazandı ve neredeyse mucizevi sonuçlar gösterdi. Ancak çalışmalar, bireysel geliştiricilerin verimlilik kazançlarının henüz genel organizasyon verimliliğine tercüme edilmediğini gösteriyor. Buna ek olarak, geliştirme hızını artırmak, üretilen şey iş değeri sağlamazsa, bir organizasyonun iş performansına yardımcı olmaz. Kod asistanları, AI benimsemesini zamanla ölçeklendirecek, ancak öldürücü uygulama değiller.

AI’nin en etkili uygulamasını bulmak için, organizasyonlar kendi iş modellerinin sürücüsünü odaklamalıdır. Stephen Fishman ve benim İşletmeyi Parçalara Ayırmak kitabımızda, “değer dinamikleri” kavramını inceliyoruz, bu da iş modellerini birbirine bağlı değer değişimlerine ayırmak için bir yöntemdir. Değer değişimleri, ücretler, zaman tasarrufu, erişim ve iyileştirilmiş kalite dahil olmak üzere birden fazla “para birimi” içerir. En benzersiz para birimi veridir. Kitapta, Google ve Meta gibi şirketlerin nasıl veri biriktirerek dijital hakimiyet elde ettiklerini gösteriyoruz. Başarıları, gerçek zamanlı, otomatik bağlantılar sunarak değer değişimlerinde oluştu. Müşteri verilerini bağlama hedefliyorlardı, sonra bunu çekirdek gelirlerini sürdürebilmek için kullandılar ve kullanıcı katılımı yoluyla daha fazla veri topladılar.

Birçok organizasyon, son birkaç on yılda veri topladı ve rafine etti, ancak verilerin potansiyel getirilerini böyle bir değerin dönüştürme yoluyla tam olarak elde edemediler. Temelde, bir büyük dil modeli sadece uygulamalı veridir. Bir organizasyon için böyle bir değer çarkının sürücüsü olabilir, ancak bu motor, bağlamsal verilerle beslenmeli ve iş modelinin dişlilerine bağlanmalıdır. Bu “veri etkinleştirme” süreci, verilerin güvenilir ve büyük ölçekli olarak kullanılabilir olmasını sağlar, böylece işletmelerde daha dinamik otomasyon için temel oluşturur ve sonunda AI’nin öldürücü uygulamasını ortaya çıkarır.

AI çağı için veri etkinleştirmiş işletmeler nasıl görünecek? Aşağıdaki senaryolara bakın:

• Bir ilaç şirketi, yeni ilaçlar için çok milyonlarca dolarlık, yıllarca süren bahislerden, dinamik, AI destekli otomasyonla daha kısa ve paralel klinik deneme döngülerine sahip bir şirkete dönüşebilir
• Bir perakende bankası, müşterilerine “umut ve dua” ürün teklifleri gönderen ve manuel olarak işleyen bir bankadan, AI destekli, kişiselleştirilmiş tekliflere ve akıcı kredi oluşturma süreçlerine sahip bir bankaya dönüşebilir
• Bir perakendeci, stok yönetim sisteminin hem aşırı stoklu hem de stoksuz ürünlerle dolu olduğu bir şirketten, gerçek zamanlı olarak stok pozisyonunu anlayan, AI destekli ajanlar aracılığıyla doğrudan çıkış, depo ve tedarikçi bağlantılarını analiz eden bir şirkete dönüşebilir

Bu senaryolardaki ROI yolu, bu yeni dinamik otomasyona dayanır ve veri etkinleştirme ile sürülür.

Organizasyonlar bu yolculuğa nasıl başlayabilir? İşte başlamanın dört adımı…

Adım 1: İşletmenizin Değer Dinamikleri Anlayın

Bir organizasyonun iş modelini temel değer değişimlerine ayırmak, birçok nedenle değerlidir. Sonuçta oluşan değer değişimi haritası, işin sürücüsünü, en kritik iş fonksiyonlarını ve her bir organizasyon unsurunun değer oluşturmasına, yakalamasına ve dağıtmasına nasıl katkıda bulunduğunu gösterir. Amacımız için, değer değişimi haritası, dinamik otomasyona aday olan temel iş süreçlerini görselleştirmek için kullanılabilir. Bir sonraki katmanda, her bir değer değişimini ve bileşenini, organizasyon içinde nasıl işlendiğine göre eşleyebilirsiniz. Bu, yazılım uygulamaları, veri depoları veya hatta personel görevleri olabilir. Otomasyon fırsatları, etki ve uygulama karmaşıklığı tarafından ağırlıklı olarak değerlendirilebilir, böylece AI ve veri etkinleştirme uygulamak için en iyi yeri belirleyebilirsiniz.

Adım 2: Veri Etkinleştirme Katmanında Seçenekleri Yaygınlaştırın

Bir organizasyonun verilerini etkinleştirebilme yeteneği, dijital manzarasındaki seçeneklere bağlıdır. Seçenek, dijital varlıkların -yazılım işlevleri, veri kaynakları, üçüncü taraf hizmetleri- gerçek zamanlı olarak erişilebilir olmasıyla oluşur. AI bağlamında, bu iki şeyi意味 eder. Birincisi, bir organizasyonun, LLM’lerin doğru akıl yürütmesini ve hayal gücünü önlemek için kesin bağlamı sağlayan, çeşitli kaynaklardan verilerini sentezlemesi gerekir. İkincisi, LLM tabanlı uygulamaların otomasyonu gerçekleştirebilmesi için, temel iş fonksiyonlarını yürüten yazılım bileşenleri -örneğin bir bankanın kredi tahsis hizmeti veya bir perakendecinin canlı envanter sistemi- çağrılabilir olmalıdır. Her iki durumda da, API’ler veri ve işlevlerin uygun şekilde erişilebilir olmasını sağlayan en iyi mekanizmadır. Model Bağlam Protokolü (MCP), veri etkinleştirme için API protokolü olarak kabul görmeye başlamıştır. Bu erişilebilen yetenek seti, organizasyonunuz için bağlamsal bir platform haline getirilebilir. Dijital manzarınızı, silo uygulamalardan ve veriden, işle bağlantılı API’ler katmanına dönüştürmek, ROI elde etmek için veri etkinleştirmeye ulaşmak için kritiktir.

Adım 3: Dijital Çözümlerin Ajans Paradigmasını Kabul Edin

AI çağı için ortaya çıkan baskın yazılım mimarisi, AI ile zenginleştirilmiş ve zenginleştirilmemiş bileşenlerin dengesini gerektirir. AI Ajanları -bu mimarinin AI ile zenginleştirilmiş bileşenleri- bağlamsal farkındalığa dayalı LLM tabanlı akıl yürütme kullanarak, araçlarını kullanarak görevleri gerçekleştirir. Veri etkinleştirmenin ve dinamik otomasyonun araçlarıdır. API’ler (MCP araçları dahil) ile seçeneklendirilmiş bir dijital manzara, bu ajanların gelişebileceği en verimli zemin sağlar. Ajans mimarisi, mevcut altyapının deterministik yazılım bileşenleriyle bu AI Ajanlarını birleştiren birçok desene olanak tanır. Bu desenler, basit sohbet botlarından ve işçi ajanlarından ajans iş akışlarına ve otonom çoklu ajans sistemlerine kadar uzanır. Bu mimari yaklaşımını benimseyen organizasyonlar, mevcut dijital varlıklarından en büyük değeri hasat edebilecek ve AI’yi, çözümün artan karmaşıklığını yönetebilecekleri bir hızda benimseyebileceklerdir.

Adım 4: AI’ı Ürün Verimliliği Aracına Dönüştürmek için Ajans Otomasyonları Oluşturun

AI’ı yalnızca işçi verimliliği için uygulamak, en yüksek geri dönüşleri sağlamayabilir. Ancak AI verimliliği kazanımlarını, bir organizasyonun verilerini etkinleştirmek ve ajans otomasyonu sağlamak için kullanmak, gerçek geri dönüşleri hızlandırabilir. Bu, yalnızca geliştiricilerin çalışmalarını hızlandırmak anlamına gelmez. AI patlaması önce, en büyük engel, teknolojinin uygulanmasını anlayan iş alan uzmanları ile çözüm geliştiren IT ekipleri arasındaki organizasyonel boşluktu. DevOps gibi organizasyon trendleri bu boşluğu köprülemeye yardımcı oldu, ancak AI daha somut yollarla yardımcı olabilir. Dil tabanlı bir teknoloji olarak, LLM’ler, gereksinimlerle çözümler arasında önceden görülmemiş bir şekilde tercüme edebilir. Çoğul modlu AI, iş çizimleri yakalayabilir ve aşağı akış geliştirme için kullanılabilir artifacts oluşturabilir. Transkriptler prototiplere dönüştürülebilir. Bu, yeni bir tür veri etkinleştirmesidir: iş alan bilgisini gerçek zamanlı olarak çözüm iskelesine dönüştürmek.

Bu dört adımı takip ederek, organizasyonlar verilerini etkinleştirebilir ve AI yatırımlarından geri dönüşler görmeye başlayabilir. Ayrıca, AI ekonomisi tarafından oluşturulan yeni ekosistemler, işler ve fırsatlar için daha iyi hazırlanmış olacaklar. İşletmenizin değer dinamikleri anlar, dijital varlıklarınızı uygulanabilir seçenekler haline getirir ve ajans mimarisine yönelirseniz, işletmenizi AI geleceği için kendiniz icat ederek hazırlayacaksınız.