Gen AI Pilot Yorgunluğu’ndan Kaçınmak: Amaca Liderlik Yapmak

Bu hikayeyi daha önce gördük: sektördeki iş liderlerinin hayal gücünü yakalayan devrimci teknoloji, ölçeklerde dönüşüm vaat ediyor. 2010’ların başlarında, bu robotic process automation (RPA) idi. Kısa bir süre sonra, bulut hesaplama sırasını aldı. Bugün, gen AI (Gen AI) spotlarını tutuyor – ve organizasyonlar, net bir yol haritası olmadan pilotlara dalyor.

Sonuç? Gen AI Pilot Yorgunluğu olarak adlandırılabilecek bir durum ortaya çıkıyor. Bu, AI girişimlerinin yapılandırılmadan, amaçsız ve ölçülebilir hedefler olmadan başlatıldığında ortaya çıkan bitkinlik, hayal kırıklığı ve azalan momentum durumu. Şirketler, genellikle örtüşen amaçlar olmak üzere ancak net başarı kriterleri olmadan aynı anda düzinelerce pilot çalıştırıyor. Departmanlar arasında potansiyeli kovalıyorlar, ancak verimliliği kilitlemek veya ROI yerine, karışıklık,冗余 ve durdurulmuş inovasyonu yaratıyorlar.

Gen AI Pilot Yorgunluğu’nu Tanımlamak

Gen AI pilot yorgunluğu, daha geniş bir organizasyonel zorluğu yansıtıyor: sınırsız hırs olmadan sonlu yapı. Kök nedenler, geçmiş teknoloji dalgalarını gören herkes için aşinadır:

• Sınırsız olanaklar: Gen AI, pazarlama, operasyonlar, insan kaynakları, finans gibi her fonksiyona uygulanabilir, bu da net sınırlar olmadan birden fazla kullanım örneğini başlatmaya teşvik ediyor.
• Dağıtım kolaylığı: OpenAI’nin GPT modelleri ve Google’ın Gemini gibi araçlar, ekiplere mühendis bağımlılığı olmadan birkaç saat içinde pilotları nhanh bir şekilde başlatma olanağı sunar.
• Devam ettirme planının eksikliği: Gen AI, etkili olmak için iyi kaliteli verilere ihtiyaç duyar. Çok durumda, veriler, doğru ve güncel kalmasını sağlamak için bir işlem uygulamadan eski haline gelebilir.
• Kötü ölçülebilirlik: Geleneksel BT dağıtımlarının aksine, bir Gen AI aracının “yeterince iyi” olup olmadığını ve pilot aşamasından üretime geçip geçmeyeceğini belirlemek zordur. ROI genellikle belirsiz veya gecikmiştir.
• Entegrasyon engelleri: Çok sayıda organizasyon, Gen AI araçlarını mevcut sistemlere, veri boru hatlarına veya iş akışlarına bağlamakta zorluk yaşamaktadır, bu da zaman, karmaşıklık ve hayal kırıklığı ekler.
• Yüksek kaynak talebi: Pilotlar genellikle önemli zaman, para ve insan yatırımını gerektirir – özellikle eğitim ve temiz, kullanılabilir veri kümelerinin bakımında.

Kısacası, Gen AI yorgunluğu, stratejiden daha hızlı deney yapma sonucu ortaya çıkar.

Neden Bu Durum Devam Ediyor?

Çok durumda, bu, organizasyonların temel çalışmaları atladıkları için olur. Herhangi bir gelişmiş teknolojiyi dağıtmadan önce, geliştirmeye çalıştığınız işlemleri optimize etmeniz gerekir. Accruent’de gördüğümüz gibi, sadece iş akışlarını düzene koyarak ve veri kalitesini đảmarak şirketler, AI’yi tamamen uygulamadan önce %50’ye varan verimlilik kazancı elde edebilir. Gen AI’yi iyi ayarlanmış bir sisteme eklerseniz, iyileşme iki katına çıkabilir. Ancak bu temel çalışma olmadan, en etkileyici AI modelleri bile anlamlı değer sağlamaz.

Diğer bir tuzak, net sınırların olmamasıdır. Gen AI pilotları, sınırsız deneyler olarak ele alınmamalıdır. Başarı, tanımlanmış sonuçlarla ölçülmelidir – zaman tasarrufu, maliyet azaltma veya yetenek genişletme. Projeleri ilerletmek, değiştirmek veya sonlandırmak için veri temelli değerlendirme temelinde kapılar olmalıdır. Tüm Gen AI fikirlerinin yarısı sonunda diğer teknolojiler gibi RPA veya kod içermeyen araçlar için daha uygun olabileceğini gösterebilir – ve bu sorun değil. Hedef, AI’yi uygulamak için AI uygulamak değil, iş sorunlarını etkili bir şekilde çözmektir.

RPA ve Bulut Geçişinden Alınan Dersler

Bu, organizasyonların teknoloji coşkusuyla sürüklendiği ilk durum değil. RPA, tekrarlayan görevleri ortadan kaldırmaya söz vermişti; bulut geçişi, esneklik ve ölçek vaat etti. Her ikisi de – sonunda – ancak disiplinli dağıtıma uygulandıklarında bunu başardı.

Birincil alınacak ders? Temeli atlamayın. Gördüğümüz gibi, organizasyonlar, AI’yi tanıtmeden önce mevcut iş akışlarını düzene koyarak ve veri hijyenini iyştirerek %50’ye varan verimlilik kazancı elde edebilir. AI, optimize edilmiş bir sisteme uygulandığında, kazancı ikiye katlayabilir. Ancak AI, bozuk süreçlerin üzerine bindiğinde, etki ihmal edilebilir.

Aynı durum veri için de geçerlidir. Gen AI modelleri, tüketilen verilerin kalitesiyle sınırlıdır. Kirli, eski veya tutarsız veriler, kötü sonuçlara veya daha da kötüsü, önyargılı ve aldatıcı sonuçlara yol açacaktır. Bu nedenle, şirketlerin, McKinsey tarafından vurgulandığı gibi, güçlü veri yönetim çerçevelerine yatırım yapmaları gerekir.

“Kolay” AI’nin Cazibesi

Gen AI’nin çift taraflı kılıçlarından biri, düşük giriş engeli. Önceden oluşturulmuş modeller ve kullanıcı dostu arayüzler sayesinde, herhangi bir organizasyonun herhangi bir üyesi, birkaç gün içinde – bazen saatler veya dakikalar içinde – bir pilot başlatabilir. Bu erişilebilirlik güçlüdür, ancak aynı zamanda kapıları açar. Aniden, farklı paydaşlar, veri kümeleri ve başarı veya başarısızlık tanımlarıyla birlikte departmanlar arasında deney yapan ekiplerle karşılaşırsınız.

Bu parçalı yaklaşım, kaynakların yanı sıra somut getiriler görmediğiniz için artan bir hayal kırıklığıyla birlikte yorgunluğa yol açar. Merkezi yönetim ve net bir vizyon olmadan, даже en umut verici kullanım örnekleri, sonsuz döngülerde iterasyon, rafine etme ve yeniden değerlendirme ile mahsur kalabilir.

Döngüyü Kırın: Amaca Yönelik İnşa Edin

Stratejiye, yönetişime ve iş süreci optimizasyonuna dayalı bir企业 teknoloji yatırımı gibi Gen AI ile başlayın. İşte kritik öneme sahip bazı ilkeler:

1. Teknoloji yerine problemle başlayın. Organizasyonlar, Gen AI kullanım örneklerini, heyecan verici olduğu için – tanımlanmış bir iş zorluğunu çözdüğü için değil – takip ediyor. İş akışlarınızdaki sürtünme noktalarını veya verimsizlikleri tanımlamaya başlayın ve sonra sorun: Gen AI, işi yapmak için en iyi araç mı?
2. İnovasyondan önce optimize edin. Kırık bir sürece AI’yi eklemeye başlamadan önce, süreci düzeltin. Operasyonları düzene koyarak büyük kazançlar elde edilebilir – ve AI’nin ek etkisini ölçmek çok daha kolay olur. Bain & Company’nin bir raporunda belirtildiği gibi, temel hazırlığa odaklanan işletmeler, Gen AI’den daha hızlı değer elde ediyor.
3. Verilerinizi doğrulayın. Modellerinizin doğru, ilgili ve etik olarak elde edilmiş verilerle eğitildiğinden emin olun. Gartner tarafından belirtilen gibi, kötü veri kalitesi, pilotların ölçeklenmemesinin en önemli nedenlerinden biridir.
4. “İyi”nin neye benzediğini tanımlayın. Her pilotun, iş hedeflerine bağlı net KPI’leri olmalıdır. Zamanın azaltılması, operasyonel maliyetlerin kesilmesi veya diğerleri olsun, başarı ölçülebilir olmalıdır – ve pilotların devam etmesi, değiştirmesi veya sonlandırması için karar kapıları olmalıdır.
5. Geniş bir araç seti tutun. Gen AI, her soruna cevap değildir. Bazı durumlarda, RPA, düşük kodlu uygulamalar veya makine öğrenimi daha hızlı, daha ucuz veya daha sürdürülebilir olabilir. AI’nin ROI’si hesaplanmıyorsa, AI’ye “hayır” demeye hazır olun.

İleriye Bakmak: Ne Yardımcı Olacak ve Ne Zarar Verebilir

Gelecek yıllarda, pilot yorgunluğu, daha iyiye gitmeden önce daha da kötüleşebilir. İnovasyonun hızı, özellikle Agentic AI gibi ortaya çıkan teknolojilerle birlikte, yalnızca hızlanıyor. “AI ile bir şeyler yapmak” baskısı muazzam – ve doğru sınırlar olmadan, organizasyonlar, olanakların sheer hacmiyle bunaltılabilir.

Ancak, umut var. Geliştirme uygulamaları olgunlaşıyor. Ekipler, Gen AI’yi geleneksel yazılım projelerine uyguladıkları aynı titizlikle ele almaya başlıyor. Araç entegrasyonu platformlarındaki ve API orkestrasyonundaki gelişmeler, Gen AI’yi mevcut teknoloji yığınlarına dahil etmeyi kolaylaştırıyor. OpenAI, Meta ve Mistral gibi sağlayıcılar tarafından önceden eğitilmiş modeller, iç ekiplere yükü azaltıyor. Ve AI Now Institute tarafından savunulan gibi, etik ve sorumlu AI çerçeveleri, belirsizliği ve riski azaltmaya yardımcı oluyor. Belki de en önemlisi, iş ve teknik liderler arasında AI’nin ne yapabileceği (ve ne yapamayacağı) hakkında artan bir anlaşma görüyoruz.

Son Düşünce: Amaca Odaklanmak, Pilotlara Değil

Günün sonunda, AI başarısı, amacına bağlıdır. Gen AI, büyük verimlilik kazancı, yeni yetenekler kilitleme ve endüstrileri dönüştürme potansiyeline sahiptir – ancak yalnızca stratejiden, temiz verilerden ve sonuçlardan ölçülürse.

Bu çapa noktaları olmadan, yalnızca ekiplerinizi tüketmeye mahkum olan ve yönetim kurulunuzu hayal kırıklığına uğratacak başka bir teknoloji modasıdır.

Gen AI pilot yorgunluğundan kaçınmak istiyorsanız, teknolojiyle başlamayın. Amaca başlayın. Ve oradan inşa edin.