Verileri Etkinleştirmek ve AI Getiri Açığını Kapatmak: İş Değeri Gerçekleştirmek için 4 Adım

Dördüncü ardışık “AI yılına” girerken, birçok kurumsal lider iki görünüşte zıt soru düşünüyor. İlk olarak, üretken AI 21. yüzyılın en dönüştürücü teknolojisi midir? İkincisi, AI abartılmış mı? Paradoksal olarak her iki soruya da evet diye cevap verirdim. Ancak bu soruların yanlış olduğunu düşünüyorum. Bunun yerine, bu liderlerin kendilerine farklı bir soru sormaları gerektiğini düşünüyorum: organizasyonum AI’den şu anda iş değerini nasıl elde edebilir?

Gerçeklik, birçok şirketin son üç yıldır yeni AI teknolojilerine yatırım yaptığı ve yeni AI araçları denediği, ancak hayal edilen ödülleri henüz elde edemediği gerçeğidir. CEO’ların “her şeyi AI ile yapmak” baskısına rağmen, organizasyonlar bekledikleri getiriyi görmüyorlar. Bu şaşırtıcı olmamalıdır. Tarih, en derin teknik yeniliklerin geri ödeme yapmadan önce zaman aldığını öğretiyor. Teknik icat ve iş yeniliği arasında bir gecikme vardır.

Thomas Edison, 1882’de Manhattan’da elektriğin gücünü sergiledi, ancak 1913’te Ford, elektrikli şarjlı montaj hattını tanıttığında, elektrik completely buhar gücünü üretiminde geçti. 1885’te bir iş liderinin fabrika işçilerine elektrik gücü ile deney yapmasını istemesini hayal edebiliyor musunuz? Yine de, elektrik gücü galip geldi ve 20. yüzyılın birçok devrimci yeniliğinin yolunu açtı, radyo iletişiminden dijital hesaplama’ya kadar.

Daha yakın bir örnek olarak, Dünya Çapında Ağ 90’ların başında popüler hale geldi. Tüketici kullanımı hemen patladı, ancak iş benimsemesi geri kaldı. Most kuruluşların web’den e-ticaret yoluyla yararlanmaya başlamaları beş yıl sürdü. Yine de, web sosyal medya, mobil katılım, bulut hesaplama ve nihayet AI’nin yolunu açtı. İş değeri, yeni teknolojilerden art arda üretilir.

Elektrikli iş çağı montaj hattıyla, web çağı e-ticaretle başladıysa, AI iş çağı için öldürücü uygulama ne olacak? 2022’nin sonlarında ChatGPT’nin tanıtılması, büyük dil modellerinin genel halka gücünü tanıttı. Popülerliği nedeniyle, “beni anlayan ve insana benzer bir sohbet botu” AI’nin nasıl uygulanabileceği için bir archetype haline geldi. Bunun sonucunda, birçok işletme AI’ye benzer asistanlar tanıtarak başladı. Çoğu durumda, sonuçlar kullanıcılar tarafından iyi karşılandı, ancak iş getirileri ölçümlenmesi zor.

AI’nin iş için en iyi geliştirilmiş uygulamalarından biri, kod asistanları alanında. Claude Code, Cursor ve diğer araçlar geniş popülerlik kazandı ve neredeyse büyüleyici sonuçlar gösterdi. Ancak çalışmalar, bireysel geliştiricilerin üretkenlik kazanımlarının henüz genel organizasyon üretkenliğine tercüme edilmediğini gösteriyor. Buna ek olarak, geliştirme hızını artırma, organizasyonun iş performansına yardımcı olmaz nếu üretilen şey itself iş değerini sunmuyorsa. Kod asistanları, AI benimsemesini zaman içinde ölçeklendirecektir, ancak bunlar öldürücü uygulama değildir.

En etkili AI uygulamasını bulmak için, organizasyonlar kendi iş modellerinin sürdüren dişlilere odaklanmalıdır. Stephen Fishman ve ben, Unbundling the Enterprise kitabımızda, “değer dinamikleri” kavramını inceliyoruz, bu, iş modellerini birbirine bağlı değer alışverişi setlerine ayırma yöntemidir. Değer alışverişi, ücretler, zaman tasarrufu, erişim ve iyileştirilmiş kalite dahil olmak üzere çeşitli “para birimleri” içerir. En benzersiz para birimi veridir. Kitapta, Google ve Meta gibi şirketlerin nasıl veri biriktirme yoluyla dijital hakimiyet elde ettiklerini gösteriyoruz. Başarıları, gerçek zamanlı, otomatik bağlantılar yoluyla değer alışverişlerini sağladı. Müşteri verilerini bağlama yoluyla core gelirlerini ve daha fazla veri toplamak için kullanıcı katılımını sürdürebildiler.

Birçok organizasyon, son birkaç on yılda veri topladı ve rafine etti, ancak verilerin potansiyel getirilerini tam olarak böyle bir flywheel aracılığıyla elde edemediler. Temelde, büyük bir dil modeli sadece uygulanan veridir. Bir organizasyonun iş modelinin dişlilerine bağlanmak için yakıt olarak bağlamsal veriye ihtiyacı vardır ve bu, iş değeri üreten bir flywheel’in temelini oluşturur. Bu “veri etkinleştirme” süreci, verilerin güvenilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlar ve girişimdeki daha dinamik bir otomasyonun temelini oluşturur ve sonunda bu organizasyonlar için öldürücü AI uygulamasını ortaya çıkarır.

AI çağı için veri etkinleştirmiş organizasyonlar nasıl görünecek? Aşağıdaki senaryolara göz atın:

• Çok milyonlarca dolarlık, yıllarca süren yeni ilaçlar üzerine bahis yapan bir ilaç şirketinden, dinamik, AI ile zenginleştirilmiş otomasyon yoluyla kısaltılmış ve paralelleştirilmiş klinik deneme döngüleri sağlayan bir şirkete
• Şu anda “umut ve dua” ürün tekliflerini tüm müşterilerine gönderen ve manuel aşağı akış gerçekleştirme ile az bir geri dönüşü olan bir perakende bankasından, kişiselleştirilmiş tekliflere ve akışkan kredi oluşturma yoluyla daha yüksek kârlı kredi ürünleri benimsemesine
• Şu anda stok yönetim sisteminin hem aşırı stoklu hem de aşırı satılan ürünlerle dolu olan bir perakendeciden, direkt outlet, depo ve tedarikçi bağlantıları aracılığıyla analiz edilen her zaman açık AI ajanlarına teşekkür eden gerçek zamanlı stok konumunu anlayan bir şirkete

Bu senaryolarda belirtilen ROI yolu, bu yeni dinamik otomasyona ve veri etkinleştirme tarafından sürülür.

Peki, organizasyonlar bu yolculuğa nasıl başlayabilir? Başlamak için dört adım burada…

Adım 1: Organizasyonunuzun Değer Dinamikleri’ni Anlayın

Bir organizasyonun iş modelini temel değer alışverişlerine ayırma, çeşitli nedenlerle değerlidir. Sonuçlanan değer alışverişi haritası, işin hangi yeteneklerin sürdüreceğini, hangi iş fonksiyonlarının en kritik olduğunu ve organizasyonun her bir unsurunun nasıl değer oluşturup, yakalayıp ve dağıttığını gösterir. Amacımız için, değer alışverişi haritası, dinamik otomasyona aday olacak temel iş süreçlerini görselleştirmek için kullanılabilir. Bir sonraki katmanda, her değer alışverişini ve bileşenini, organizasyon içinde nasıl operationalize edildiğine göre eşleyebilirsiniz. Bu, yazılım uygulamaları, veri depoları veya hatta personel görevleri olarak olabilir. Otomasyon fırsatları, etki ve uygulama karmaşıklığı tarafından ağırlıklı olarak belirlenebilir, böylece AI ve veri etkinleştirmeye en iyi şekilde uygulanacak yeri belirleyebilirsiniz.

Adım 2: Bir Veri Etkinleştirme Katmanıyla Seçenekleri Yaygınlaştırın

Bir organizasyonun verilerini etkinleştirebilme yeteneği, dijital manzarasının seçeneklerine bağlıdır. Seçenek, dijital varlıklar – yazılım işlevleri, veri kaynakları, üçüncü taraf hizmetleri – gerçek zamanlı olarak erişilebilir olduğunda ortaya çıkar. AI bağlamında, bu iki şeyi意味 eder. İlk olarak, bir organizasyon, doğru akıl yürütme ve halüsinasyondan kaçınmak için LLM’lere kesin bağlam sağlamak amacıyla çeşitli kaynaklardan verilerini sentezlemelidir. İkincisi, LLM tabanlı uygulamaların otomasyonu gerçekleştirmesi için, core iş fonksiyonlarını gerçekleştiren yazılım bileşenleri – bir bankanın kredi tahsis hizmeti veya bir perakendecinin canlı stok sistemi gibi – çağrılabilir olmalıdır. Her iki durumda da, API’ler veri ve işlevlerin uygun şekilde erişilebilir olmasını sağlayan en iyi mekanizmadır. Model Bağlam Protokolü (MCP), veri etkinleştirmesi için tercih edilen API protokolü olarak kabul görmektedir. Bu erişilebilir yetenek seti, organizasyonunuz için bağlamsal bir platforma dönüştürülebilir. Dijital manzarınızı, silo uygulamalar ve veri setlerinden, işle hizalanmış API’ler katmanına dönüştürmek, ROI elde etmek için veri etkinleştirmesi yoluyla kritik öneme sahiptir.

Adım 3: Dijital Çözümlerin Ajans Paradigmasını Kabul Edin

AI çağı için baskın yazılım mimarisi ortaya çıkıyor. Optimizlenmiş yazılım çözümleri, AI ile zenginleştirilmiş ve AI ile zenginleştirilmemiş bileşenlerin dengesini gerektirir. AI Ajanları – bu ortaya çıkan mimarinin AI ile zenginleştirilmiş bileşenleri – bağlamsal farkındalığa dayalı LLM tabanlı akıl yürütme kullanarak, araçlarını kullanarak görevleri gerçekleştirir. Bunlar, veri etkinleştirmesi ve dinamik otomasyonun araçlarıdır. API’ler (MCP araçları dahil) ile seçeneklendirilmiş bir dijital manzara, bu ajanların gelişmesi için en verimli zeminidir. Ajans mimarisi, var olan altyapının deterministik yazılım bileşenleri ile bu AI Ajanlarını birleştiren çeşitli desenlere olanak tanır. Bu desenler, basit sohbet botlarından ve işçi ajanlardan ajans iş akışlarına ve otonom çoklu ajans sistemlerine kadar uzanır. Bu mimari yaklaşımını benimseyen organizasyonlar, mevcut dijital varlıklarından en büyük değeri hasat edebilecekler ve AI’yi, çözümün getirdiği artan karmaşıklığı yönetebilecek bir hızda benimseyebileceklerdir.

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

AI’ı yalnızca işçi verimliliği için uygulamak, iş için en yüksek getirileri sağlamayabilir. Ancak AI verimliliği kazanımlarını, organizasyonun verilerini etkinleştirmek ve ajans otomasyonu sağlamak için kullanmak, gerçek getirileri hızlandırabilir. Bu, yalnızca AI’ı geliştiricilerin işini hızlandırmak için kullanmak anlamına gelmez. AI patlamasından önce bile, teslimatın en büyük engellerinden biri, teknolojinin uygulanmasını anlayan iş alan uzmanları ile çözüm geliştiren BT ekipleri arasındaki organizasyonel uçurumdu. DevOps gibi organizasyon trendleri bu uçurumu köprülemeye yardımcı oldu, ancak AI daha somut yollarla yardımcı olabilir. Bir dil tabanlı teknoloji olarak, LLM’ler, gereksinimlerle çözümler arasında önceden görülmemiş bir şekilde tercüme edebilir. Çoğul modlu AI, iş çizenlerini yakalayarak kullanılabilir artefaktlar oluşturmak için kullanılabilir. Transkriptler prototiplere dönüştürülebilir. Bu, yeni bir veri etkinleştirmesi türüdür: iş alan bilgisini gerçek zamanlı olarak çözüm iskelesine dönüştürmek.

Bu dört adımı takip ederek, organizasyonlar verilerini etkinleştirebilir ve AI yatırımlarından geri dönüşümler görmeye başlayabilir. Ayrıca, AI ekonomisi tarafından yaratılan yeni ekosistemler, işler ve fırsatlar için daha iyi hazırlanmış olacaklar. İşinizin değer dinamikleri’ni anlama, dijital varlıklarınızı egzersiz edilebilir seçenekler haline getirme ve ajans mimarisi etrafında yönlenme yoluyla, AI geleceğini kendiniz icat ederek organizasyonunuzu hazırlayacaksınız.