Operatörlerin AI’dan Geri Dönüş Elde Etme Kılavuzu

AI patlaması, operatörler için bir temel zorluk da yarattı. AI benimsemesine önemli yatırımlara rağmen, birçok operatör hala anlamlı bir geri dönüşüm görmedi.

Aslında, global AI harcamalarının 2028 yılına kadar 632 milyar dolara ulaşması beklenirken, bir MIT analizi, yalnızca yaklaşık %5’lik işletme AI pilotlarının ölçülebilir finansal geri dönüşler sağladığını, büyük çoğunluğun ise çok az veya hiç geri dönüşüm sağlamadığını buldu. Bu boşluk, operatörlerin dolarları etkiye çevirmek için artan bir baskı yarattı, genellikle kaynakların boşa harcanmasına veya uygulamada kısa düşen vaat edilen çözümlere aceleyle yatırım yapılmasına neden oldu.

Gerçeklik, AI döneminde başarının yalnızca yeni bir teknolojinin yeniliği veya karmaşıklığıyla değil, ekiplerin temel zorluklarını anlamadaki seçiciliği ve gerçek değer sağlayan teknoloji destekli çözümleri seçme yeteneğiyle tanımlanacağıdır. Doğruyu yapmak için bir gümüş kurşun yok, ancak beberapa düşünce, ekibinizi doğru yönde ilerletmeye yardımcı olabilir.

Aciliyet Vergisini Önleyin

AI geri dönüşümüne engel olan önemli bir engel, karar verme sürecini geride kalmaktan korkmakla yönlendirmektir. Bu zihniyet stratejileri etkilediğinde, organizasyonlar değerli zaman, enerji ve kaynakları boşa harcayarak son trendleri takip etmeye çalışırlar.

İç ve dış güçler bu baskıyı tetikleyebilir. Liderlik bir rakibin yeni bir AI yeteneğini duyurduğunda, hızlı bir şekilde karşılaştırmaya düşüş olabilir ve rekabeti takip etme arzusu, hızlı bir şekilde tepki verme yarışına dönüşebilir.

Bu noktadan yapılan yatırımlar birçok nedenden ötürü başarısız olur, ancak en yaygın olanı yetersiz hazırlıktır. Bir rakip benzer bir ürün veya hizmet sunarken, bir organizasyonun veri temeli veya operasyonel olgunluğu, aynı teknolojiyi desteklemek için yeterli olmayabilir, bu da stratejik bir hamleyi riskli bir bahise dönüştürebilir.

Bu nedenle, günlük operasyonlara en yakın yöneticiler ve müdürler, teknoloji kararlarını bilgilendirmek için thường en iyi konumdadırlar. Bir teknoloji görünürde gerekli olduğunda, bu ekipler, önce çözülecek bir sorun olup olmadığını ve organizasyonun bunu desteklemek için gerçekten hazır olup olmadığını değerlendirmelidir. Çünlü sürtünme nerede olduğunu, zamanın nerede kaybolduğunu ve teknolojinin nerede etki edebileceğini anladıkları için, AI kararlarını operasyonel gerçeklikte temellendirebilirler.

Bisiklet Denetimi Yapın

Diğer bir yaygın teknoloji alımı tuzağı, fazla satın almaktır. Bu, bir ihtiyaç olup olmadığını belirledikten ve operasyonel olarak bir AI çözümünü satın almaya hazır olduğunuzda ortaya çıkar. Bu noktada soru, “bir şeylere ihtiyacımız var mı?” değil, “aslında neye ihtiyacımız var?” olur.

Bu problem, özellikle lojistik gibi teknolojiyle bağlı endüstrilerde yaygındır. Bu endüstriler, yakın zamanda teknoloji olanakları açısından 0’dan 60’a çıktılar. Bir zamanlar modern karmaşıklıkları eski sistemlerle ve süreçlerle ele almaya çalışıyorduk, şimdi ise üçüncü taraf sağlayıcılar veya dahili geliştirme yoluyla sonsuz teknoloji istek listelerinden seçim yapıyoruz.

Bir “Bisiklet Denetimi” satın alma noktasına ulaşmadan önce büyük ölçüde yardımcı olabilir. Karar vericilere basit bir soru sormaya meydan okur: Ferrari’ye mi yoksa bisiklete mi ihtiyacımız var? İddialı teknoloji ekipleri büyük düşünmeyi sever ve üçüncü taraf sağlayıcılar genellikle kapalı kapıdan en iyi çözümlerini sunmaya çalışırlar. Her ikisi de geçerli, ancak Ferrari düzeyinde bir güç için yatırım yapmak, bisikletin sizi nereye götürmeniz gerektiği yere götürmesi yeterliyse anlamsızdır.

Metriklerle Denetimi Yapın

Bu kararı vermenin bir yolu, üç metrik düzeyde – Birincil, İkincil ve Üçüncül – çözülecek problemi anlamaktır. Tümünü birlikte değerlendirmek, sürtünmenin nerede olduğunu, her katmanda optimal performansı neye benzediğini ve açığı kapatmak için ne kadar yatırım gerektiğini açıklar.

Üçüncül metrikler temel operasyonel davranışları temsil eder. Büyük verimsizlikler genellikle bu katmanda yaşar ve bisiklet düzeyinde çözümler, daha temiz veri yakalama ve daha verimli yürütme gibi iyileştirmeleri sağlayarak küçük bir yatırım ile büyük bir etkiye sahip olabilir.

İkincil metrikler gerçek performans sürücülerini yansıtır – düşünün müşteri dönüşüm oranları ve ekiplerin verimliliği artırarak etkileyebileceği diğer kollayıcılar. Bu katmandaki verimsizlikleri çözmek genellikle bisikletten daha gelişmiş ancak Ferrari’den daha az karmaşık bir şey gerektirir, örneğin büyük veri kümelerini işleyebilecek sofistike bir otomasyon.

Birincil metrikler büyük kayalar gibi geliri temsil eder. Bu genellikle Ferrari düzeyinde çözümlerin ortaya çıktığı yerdir. Yüksek biletli teknolojidir ve gelir üzerinde önemli bir etkiye sahip vaat eder. Ancak ikincil ve üçüncül zorluklar önce çözülmeden, bu çözümler gerçek geri dönüşüm potansiyellerine ulaşmada kısa kalabilir.

Küçük, hedefe yönelik yatırımlar, daha düşük seviyelerde genellikle en iyi başlangıç noktasıdır, çünkü bunlar genellikle hızlı sonuçlar sağlar. Ayrıca neyin işe yaradığını öğrenme fırsatları sunar ve zaman içinde biriken artan kazançlar sağlar, sonunda daha büyük yatırımların aynı veya daha büyük toplam etkiye ulaşmasına yardımcı olur, ancak çok daha az riskle.

Bisiklet Denetimi ve bu üç katmanlı metrik çerçevesi birlikte, organizasyonların riskleri azaltmasına yardımcı olur, çünkü çözümleri gerçek sorunlara göre boyutlandırırlar. Amacın gelişmiş AI’den kaçınmak değil, en az yatırım gerektiren en önemli sorunları çözmeye başlamak ve oradan ölçeklenmektir.

Startup Ortaklarıyla Stratejik Olun

Son AI ile ilgili girişim sermayesi dalgalanması, piyasayı yeni girişimlerle doldurdu. Bu yıkıcılar, inovasyon ve sonuçlar vaat eden sunumlara sahip olarak, en seçici satın alma ekiplerini bile etkileyebilir.

Ancak alıcı uyarısı: Bu yeni girişimlerin ürünleri ve arkasındaki insanlar genellikle ispatlanmamıştır. Bir erken benimseyici olmak, bilinçli bir seçim olmalıdır, çünkü gerçek mali etkileri olan sorunları çözmeye çalışırken, bir satıcıya en son güncellemesini geliştirme konusunda yardım etmek, gereksiz baş ağrıları yaratabilir.

Bir satıcı entegre edildikten sonra, sonuç büyük ölçüde kontrolünüz dışında kalır. Yol haritası, müşteri desteği büyüme dinamikleri, fiyatlandırma dinamikleri ve performansını büyüdükçe sürdürebilme yetenekleri değişime tabidir. Bu değişiklikler, ortaklığın uzun vadeli değerini, başlangıçta görülmeyen şekillerde şekillendirebilir.

Bu belirsizliği yönetmek için ön tarafta sabır ve seçicilik gerekir. Bir kanıtlama yoluyla bir çözümü doğrulamak, daha derin entegrasyondan önce sözleşme taahhütlerini anlamak ve mevcut kullanıcılarla doğrudan konuşmak, değer sağlayabilecek sağlayıcıları seçmenize yardımcı olur.

AI’dan Geri Dönüş Elde Etme

Bu düşünceler bir araya gelerek, AI’dan geri dönüşüm elde etmenin ilk ve en kritik faktörünün güçlü bir seçicilik uygulamak olduğunu vurgular. Ekipler gerçek sürtünmeyi tanımlamaya odaklandığında, sonuçlar iyileşir, çünkü verimsizlikler giderilir ve zaman daha yüksek değerli görevlere yeniden atanır. Bu, gerçek geri dönüşümün nasıl göründüğüdür ve disiplin, açıklık ve pragmatik karar alma yoluyla, zaman içinde yalnızca alt çizgiyi yararlandırmak için elde edilir.