AI’nin Balayı Aşaması Bitti, Şimdi Ne Gelecek?

AI’nin dönüşümsel potansiyeli hakkında son iki yıl içinde ChatGPT’nin ilk sürümünün yarattığı heyecandan bu yana sayısız tartışma yapıldı. Kurumsal liderler, operasyonel giderleri azaltmak için bu teknolojiyi kullanmaya hevesliydiler. Ancak belki de şaşırtıcı olan, birçok lider için bir AI aracının başarısını değerlendirmek kullanılan ana metriklerin lifetime return on investment (ROI) olmamasıdır. Asıl önemli olan, hızdır.

Risk toleransının azalması ve gelir baskısının artmasıyla birlikte liderler, yatırımların hızlı değişikliklere yol açmasını ve kısa sürede geri dönüş sağlamasını bekliyorlar. Aynı zamanda, AI etrafındaki hype azalmakta ve AI yatırımlarının geri dönüşü hakkında daha pragmatik konuşmaların yolu açılmaktadır.

Sonraki Aşama: AI’nin Çalıştığı Yerler Hakkında Gerçekçi Olmak

Bugünlerde, aboneliklerin kral olduğu bir pazarda başarı, müşterileri elde tutmanın değil, onları kazanmanın nasıl yapılacağına bağlıdır. Çoğu sektörde, pazar doygunluk içindedir ve birçok organizasyon benzer hizmetleri neredeyse aynı kalitede sunmaktadır. Müşteri sadakatinin azalması, beklentilerin artması ve markaları değiştirme isteğinin artması, organizasyonların hata payı olmadan rekabeti takip etmelerini zorunlu kılmaktadır. Müşteri deneyimi (CX), abonelik tabanlı organizasyonların başarılı olup olmadığını belirleyen ana faktördür.

Bu ortamda, organizasyonlar en iyi şekilde, harcamalardan kaçınmak yerine, küçük iyileştirmelere odaklanarak rekabet edebilirler. Organizasyonun her yaptığı seçim, belirli, müşteri odaklı hedeflere yönelik olmalıdır – hatta başlangıçta biraz daha fazla maliyeti olsa da. Bu, AI uygulamalarına da uzanmaktadır. Organizasyonlar, AI’nin mevcut kaynakların yerini nasıl alabileceğini sormaktaydılar. Şimdi, AI’nin organizasyonun müşteri ile nasıl çalıştığını iyileştirebileceğini ve değer yaratmasını nasıl sağlayabileceğini sormalıdırlar.

Cevap assez basittir. AI, müşteri deneyimini doğrudan ve dolaylı olarak iyileştirebilecek birçok potansiyel uygulama sahiptir. AI destekli araçlar, müşteri davranış verilerini kullanarak, kullanıcıların doğru mesajı veya teşvikleri doğru zamanda görmelerini sağlayabilir. Aynı veriler, ürün geliştirmeye rehberlik ederek, organizasyonun müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilmesi için pazar boşluklarını vurgulayabilir. Ayrıca, organizasyonları daha proaktif hale getirerek, kesintileri öngörme, kontrollü planları etkinleştirme ve kullanıcılarla gerekli bilgileri paylaşma konusunda yardımcı olabilir.

Ancak, bu çalışma esas olarak perde arkasında gerçekleşir ve bu bir gecede gerçekleşemez.

AI’yi En İyi Şekilde Kullanmak İstiyorsanız, ‘Görünmez’ Uygulamalarla Başlayın

Bir arka plan veya ön yüz uygulamasının istediğiniz sonuçları vereceğini kesin olarak bilmekten başka bir yol yoktur – önce AI’nin daha az dikkat çekici, perde arkasındaki yeteneklerini kullanmak gerekir.

Başlıklardaki anlık dönüşümden geriye, AI’nin temel yeteneği kalır: analiz. Büyük dil modelleri (LLM’ler) gibi ChatGPT, esnekliklerinin görünümü nedeniyle dikkatleri üzerine çekti, ancak her yerde yalnızca bir görevi gerçekleştirirler. Bilgileri özetlerler. Organizasyonların doğru bilginin kullanılabilir olmasını sağlamak onlara düşer ve bu zaman alır. Bu, thường konuşmada kaybedilen iki gerçektir ve AI’nin “hızlı çözüm” olarak kazandığı üne son verir.

Gelecek dönem, AI tarafından sağlanan “görünmez” iyileştirmelerle tanımlanacak. Organizasyonlar, teknik temellerini oluşturmaya başlayabilir:

1. Mevcut veritabanlarını entegre ederek ve sınırları kırmak suretiyle uçtan uca görünürlük ve buna bağlı bağlamı sağlamak.
2. Gerçek zamanlı veri toplama araçlarını uygulayarak, içgörülerin güncel olmasını ve en son trendleri, kalıpları ve kesintileri yansıtmalarını sağlamak.
3. Uzlaştırma ve yönetim işlemlerini hızlandırarak, doğruluğu sağlamak ve çalışanların daha yüksek düzeyde görevlere odaklanmalarını sağlamak.

Organizasyonel değişim, etkili uygulama için ilk adımdır ve hem sistemlere hem de personele uzanır. Bu noktada, liderler ayrıca AI dağıtımlarının personele nasıl etki edebileceğini düşünmeli ve potansiyel engellere karşı önceden önlem almalıdır. Personelin AI ile birlikte etkili bir şekilde çalışabilmesi için yetkinlik kazandırma ve yeniden beceri kazandırma programları geliştirmek, personelin her şeye sahip olmasını sağlayacaktır. AI, bu çabalarında da yardımcı olabilir – başka bir “görünmez” uygulaması. Örneğin, kullanım verilerine dayanarak bireysel bilgi boşluklarını vurgulayabilir. Bu tür bilgiler, eğitim programlarını yönlendirmeye yardımcı olabilir, böylece çalışanların başarılı olmaları için her şeye sahip olmalarını sağlar.

Organizasyonlar entegre, doğru ve güncel kayıtlara ve AI ile birlikte çalışmaya hazır personele sahip olduktan sonra, “görünmez” araçların bir başka katmanını ekleyebilirler. Bir sonraki çözüm dalgası, işin nasıl çalıştığını, müşterilerin neler istediğini ve engelleri anlamaya yardımcı olan analitiklere odaklanmalıdır. Bu çözümler birbirini tamamlar ve her adım, yeni bir düzeyde içgörü ortaya koyar.

Daha spesifik olarak, betimsel analitik, tarihi verileri kullanarak tarihi kalıpları tanımlar; organizasyonlara neler olduğunu söyler. Tanısal analitik, ilave verileri kullanarak neler olduğunu bağlamsallaştırır, nedenlerini belirler ve olayların ve değişikliklerin etkilerini vurgular; organizasyonlara neden öyle olduğunu söyler. Tahminsel analitik, geçmiş olaylardan elde edilen içgörüler kullanarak önerilen değişikliklerin etkilerini modellemek ve trendleri izlemek için kullanılır; organizasyonlara neler olabileceğini gösterir. Preskriptif analitik, bu çıktıların hepsini kullanarak bilgilendirilmiş kararlar almak için kullanılır; organizasyonlara ne yapmaları gerektiğini söyler.

Bu tür analitik çözümler, AI’nin daha gelişmiş yeteneklerine başvurabilir, ancak ilk başta neredeyse tüm bu süreçler perde arkasında gerçekleşir. Sonunda, öngörülü ve preskriptif algoritmalar, müşteri karşıtı çözümlere geçebilir, ancak bu, kritik iç temel kurulduktan sonra gerçekleşebilir.

AI’nin balayı aşaması bittikçe, “sihirli çözüm” olarak kazandığı üne de son verecektir – ancak bu algının ortadan kalkması, teknolojinin tam potansiyelini gerçekleştirmek için kritiktir. Yarın AI uygulamalarıyla başlıkları yapmak isteyen liderler, önce bu temel çalışmayı tamamlamalıdır, bu da hızlı geri dönüş baskısı altında zor bir hap olabilir. Ancak, AI’nin değerini daha holistik, artımlı ve uzun vadeli olarak değerlendirmeye doğru ilerlemek, organizasyonlara geri dönüşleri hızlandırma araçları ve zamanı verecektir. Bu yaklaşım, liderlere neler düzeltilmesi gerektiğini anlamak, küçük değişikliklerin en büyük etkileri olacağını görmek ve bugün geri dönüşler sağlayarak yarın kârlılığı bozmadan sound stratejiler geliştirmek için araçlar sağlar.

Uçtan Uca Pragmatizm

Şaşırtıcı kullanım örnekleri ilk bakışta müşterileri çekici gelebilir ve maliyet azaltma fırsatları kurumsal liderlerin dikkatini çekebilir, ancak bunlar AI’nin uzun vadeli etkisini tanımlamayacaklardır. Bunun yerine, teknoloji, perde arkasında somut iyileştirmeleri sağlayan bir araç olarak tanınacaktır.

AI’nin balayı aşamasının sonu, teknolojinin daha olgun bir ilişkiye başladığı anlamına gelir, bu da müşteri deneyimi ve kârlılığın gerçekten nasıl iyileştirilebileceğini dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi gerektirir. Sonunda, anahtar, AI’yi hızlı bir çözüm olarak değil, müşteri sadakati, tatmin edici deneyimler ve bugün giderek karmaşıklaşan operasyonlarda basit çözümler peşindeki stratejik bir ortak olarak görmektir.

Gelecek aylarda ve yıllarda, başarılı olacak organizasyonlar, daha derine inen, değişime bağlı kalan ve AI’nin hem kısa vadeli hem de uzun vadeli bir yatırım olarak potansiyelini tanıyan organizasyonlar olacaktır.