Yapay Zeka’nın Gerçek Değeri Veri ve İnsanlara Dayalıdır – Sadece Teknoloji Değil

Yapay zeka vaadi her geçen gün artıyor – bireysel üretkenlik kazanımlarından, organizasyonların güçlü yeni iş içgörülerini veri aracılığıyla keşfetmesine kadar. Yapay zeka’nın potansiyeli sınırsız görünüyor ve etkisi kolayca hayal edilebilir, ancak真正 bir yapay zeka ekosistemi yolculuğu hem karmaşık hem de zorlu. Bu yolculuk, yapay zeka’yı uygulamayla, benimsemekle veya hatta sürekli kullanmakla başlamıyor, orada bitiyor. Bir yapay zeka çözümünün tam değerini gerçekleştirmek, sonunda verilerin kalitesi ve bunları uygulayan, yöneten ve anlamlı sonuçlar elde etmek için kullanan insanların kalitesine bağlıdır.

Veri: Yapay Zeka Başarısının Temeli

Veri, kurumsal bir sabit. Bir ana mağaza veya bir işletme organizasyonu olsun, her iş veriyle çalışır (mali kayıtlar, envanter, güvenlik görüntüleri vb.). Bu verilerin yönetimi, erişimi ve yönetimi, bir organizasyon içinde yapay zeka’nın tam potansiyelini gerçekleştirmenin temel taşıdır. Gartner最近注意到 63% organizasyon ya mevcut veri uygulamasına veya yönetim yapısına güvenmiyor ya da yapay zeka benimsemesi için yeterli olup olmadığından emin değil. Bir organizasyonun yapay zeka’nın tam potansiyelini açığa çıkarmasını sağlamak için iyi düşünülmüş bir Veri Uygulaması gerekir. Toplama, depolama, sentez, analiz, güvenlik, gizlilik, yönetim ve erişim kontrolü – yapay zeka’yı düzgün bir şekilde kullanmak için bir çerçeve ve metodoloji olmalıdır. Ayrıca, riskleri ve istenmeyen sonuçları hafifletmek de önemlidir. Kısacası, veri analitiğin temeli ve yapay zeka için yakıttır.

Yapay zeka çözümünüzün verilerinize erişimi, teslimat potansiyelini belirler – bu kadar ki, özellikle buna yönelik yeni işlevlerin ortaya çıkmasını görüyoruz, Baş Veri Görevlisi (CDO). Basitçe söylemek gerekirse, bir yapay zeka çözümü, herkesin erişebileceği “serbestçe yüzen” bir veri ortamına tanıtıldığında, hatalı, önyargılı, uyumsuz ve hassas ve özel bilgileri açığa çıkarma olasılığı yüksek olur. Buna karşılık, veri ortamı zengin, yapılandırılmış, doğru, bir çerçeve ve metodoloji içindeyse, yapay zeka hemen faydalar sağlayabilir ve modelleme, tahmin ve eğilim geliştirme için saatlerce zaman kazandırabilir. Veri temelinin etrafında, veri için erişim hakları ve yönetim politikaları vardır – bu da kendi endişesini sunar – insan unsuru.

İnsanlar: Yapay Zeka Benimsemesinde Alınan Unsurlar

IDC yakın zamanda paylaştı ki 45% CEO ve %66’dan fazla CIO teknoloji satıcılarının yapay zeka’nın potansiyel risklerini tam olarak anlamadığından endişe duyduğunu belirtti. Bu liderler endişelenmeleri için haklılar. Oldukça, geleneksel BT risklerinin sonuçları, yönetilen yapay zeka ile benzer kalıyor (örneğin, downtime, operasyonel durma, pahalı siber sigorta primleri, uyumluluk cezaları, müşteri deneyimi, veri ihlali, fidye yazılımı vb.) ve BT’ye yapay zeka entegrasyonu ile artırılıyor. Endişe, bu sonuçların kök nedenlerini anlamama veya yapay zeka etkinleştirmesinin bu sonuçları tetikleyen katalizör olarak hizmet etmesinden kaynaklanıyor.

Acil soru, “Bu pahalı BT aracını, iş performansını her işlevsel düzeyde büyük ölçüde iyileştirebilecek bir araç olarak yatırım yapmalı mıyım, ancak çalışanların hazırlıksızlığı ve etkinleştirilmesi nedeniyle BT’nin çökmesine neden olabilir mi?” Dramatik? Kesinlikle – iş riski her zaman böyle, ve bu sorunun cevabını zaten biliyoruz. Daha karmaşık teknolojiler ve yükseltilmiş operasyonel potansiyel ile, bu araçları yasal, doğru, verimli ve etkili bir şekilde kullanmak için ekiplere yönelik çaba da artmalıdır.

Satıcıların Zorluğu

Teknoloji satıcılarının anlayışına güvenmeme, konu uzmanlığı ötesinde daha derin bir sorunu yansıtıyor: Bir organizasyonun, uygulamaların yanlış veya gerçekçi olmayan beklentilerle karşı karşıya kalabileceği específik riskleri net bir şekilde ifade edememesi.

Bir organizasyon ile teknoloji satıcıları arasındaki ilişki, bir hastanın bir sağlık uzmanıyla ilişkisine benzer. Hasta, semptomlarla sağlık uzmanına danışır, basit ve maliyet-etkin bir çözüm umar. Önleyici durumlarda, sağlık uzmanı, hasta ile birlikte diyet önerileri, yaşam tarzı seçimleri ve özel tedavi üzerinde çalışır, belirli sağlık hedeflerine ulaşmak için. Benzer şekilde, organizasyonların teknoloji satıcılarından, teknoloji uygulamalarını çözmek veya planlamak için reçeteli çözümler alması beklenmektedir. Ancak, organizasyonlar, belirli BT ortamlarına özgü preskriptif riskleri sağlayamadığında, yapay zeka uygulamasının belirsizliği artar.

BT satıcıları, riskleri ve yapay zeka’nın potansiyel etkilerini etkili bir şekilde ilettiklerinde, birçok organizasyon, gerekli altyapının gerçek toplam sahip olma maliyeti (TCO) tarafından caydırılır. Başarılı yapay zeka uygulamasının, mevcut ortam içinde başlamayla开始 olması gerektiği konusunda artan bir farkındalık vardır – ve ancak o ortam modernize edildiğinde, organizasyonlar yapay zeka entegrasyonunun değerini gerçekten açığa çıkarabilir. Bu, herhangi bir kişinin bir F1 süper arabasının kokpitine atlayıp hemen yarış kazanabileceği fikrine benzer. Makul herhangi bir kişi, yarıştaki başarının, hem yetenekli bir sürücü hem de yüksek performanslı bir makineden kaynaklandığını bilir. Benzer şekilde, yapay zeka’nın faydaları, bir organizasyonun yapay zeka’yı benimsemek ve uygulamak için uygun şekilde hazırlanmış, eğitilmiş ve donatılmış olmasıyla gerçekleşir .

Örnek Olarak: Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot, mevcut bir yapay zeka çözümüdür ve potansiyel etkileri ve değeri, müşterilerin yanlış beklentileri nedeniyle sık sık yanlış anlaşılmış veya sulandırılmıştır – nasıl uygulanması gerektiği ve ne yapması gerektiği yerine, ne yapabileceği hakkında anlaşılması gerekenler. Bugün, Fortune 500 şirketlerinin %70’den fazlası zaten Microsoft 365 Copilot’u kullanıyor. Ancak, yapay zeka’nın işleri替aceeceği korkusu, çoğu gerçek dünya yapay zeka uygulaması için büyük ölçüde yanlış bir kavramdır. İş yerlerinin değişmesi bazı alanlarda gerçekleşti – örneğin, tam otomatik “karanlık ambarlar” – ancak yapay zeka’nın kendisi ile robotikte kullanımı arasındaki farkı ayırt etmek önemlidir. İkincisi, iş değişiminde daha doğrudan bir etkiye sahiptir.

Modern Çalışma bağlamında, yapay zeka’nın temel değeri, performansı artırmak ve uzmanlığı artırmaktadır – onu değiştirmek değil. Zaman kazandırarak ve işlevsel çıktıyı artırarak, yapay zeka daha çevik pazara girme stratejilerine ve daha hızlı değer teslimine olanak tanır. Ancak bu faydalar, kritik önkoşullara bağlıdır:

• Olgun bir Veri Uygulaması
• Güçlü Erişim Yönetimi ve Yönetimi
• Riskleri hafifletmek için güçlü Güvenlik önlemleri
• Sorumlu yapay zeka kullanımı ve en iyi uygulamalar etrafında insan etkinleştirilmesi

İş alanları genelinde yapay zeka tarafından驱动 edilen işlevsel iyileştirmelerin birkaç örneği:

• Satış Liderleri, çapraz satış ve satış stratejilerini güçlendirmek için müşteri yaşam döngüsü verilerini kullanarak eğilim modelleri oluşturabilir, müşteri tutma ve değerini artırabilir.
• Kurumsal Strateji ve FP&A Ekipleri, iş birimleri analizinde zaman kazandıkları için daha derin içgörüler elde eder, kurumsal hedeflerle daha iyi hizalanabilir.
• Alacak Hesapları Ekipleri, eyleme geçirilebilir verilere daha hızlı erişimle ödeme döngülerini daha verimli yönetebilir, müşteri katılımını ve etkileşimini artırabilir.
• Pazarlama Liderleri, satış performansına ve fırsatlarına ilişkin yapay zeka içgörülerini kullanarak, satışa yönelik daha etkili pazarlama stratejileri oluşturabilir.
• Operasyon Ekipleri, Finans ve Satış verilerini uzlaştırmak için harcanan zamanı azaltabilir, çeyrek veya yıl sonu süreçlerinde kaosu en aza indirgeyebilir.
• Müşteri Başarı ve Destek Ekipleri, otomasyonlu iş akışları ve basitleştirilmiş adımlarla yanıt ve çözüm sürelerini kısaltabilir.

Bu örnekler, yapay zeka’nın işlevsel dönüşüm ve üretkenlik kazanımlarını sürüklemesinin potansiyelini sadece çiziyor. Ancak bu faydaları gerçekleştirmek, doğru temele ihtiyaç duyar – yapay zeka’nın entegre olmasına, sentezlenmesine, analiz olmasına ve sonunda vaatlerini yerine getirmesine izin veren sistemler.

Son Düşünce: Yapay Zeka için Hiçbir Şey Kolay Değil

Yapay zeka’yı tam potansiyelini açığa çıkarmak, bir programı veya uygulamayı yüklemek kadar basit değildir. Bu, tüm BT yığınınıza nüfuz eden özerk işlevlerin birbirine bağlı bir ağının entegrasyonudur – manuel çaba, zaman ve kaynaklar olmadan elde edilebilecek içgörüler ve operasyonel verimlilikleri sunar.

Yapay zeka çözümünün değerini gerçekleştirmek, bir veri uygulaması oluşturmaya, güçlü bir erişim ve yönetim çerçevesini korumaya ve ekosistemi güvenceye almaya dayanır – bu, kendi derin dalışını gerektiren bir konudur.

Teknoloji satıcılarının değerli bir ortak olabilmesi, hem pazarlama hem de etkinleştirme yoluyla, yapay zeka’nın potansiyelini gerçekten anlamak ve beklentileri ayarlamayla bağlı olacaktır.