Çin Widener, Deloitte’in US Tech, Medya ve Telekomünikasyon Lideri – Röportaj Serisi

Çin Widener Deloitte’in başkan yardımcısı ve ABD Teknoloji, Medya ve Telekomünikasyon (TMT) endüstri lideridir. Ayrıca Deloitte’in ABD Yönetim Kurulu’nda görev yapmaktadır.

Gelecekte TMT endüstrisinin geleceği hakkında benzersiz bir bakış açısına sahiptir ve özellikle Agentic AI’nin – özerk karar alma yeteneklerine sahip akıllı sistemlerin – gelişimi ve şirket genelinde dönüştürücü etkileri konusunda özel bir ilgi alanı vardır. Müşterilerin Agentic AI’nin tam potansiyelini açığa çıkarmalarına, inovasyonu hızlandırmasına, operasyonel verimliliği artırmasına ve yeni rekabet avantajları yaratmasına yardımcı olmak için tutkulu bir şekilde çalışmaktadır.

Çin, AI, şirketler için teknoloji çerçeveleri, teslimat modeli analizi ve yetenek açığını kapatma konularında makaleler yazmıştır. Yüksek talep gören bir konuşmacı ve faciliteyttir ve teknoloji deneyimi ve kariyer ilerlemesi several podcast ve yayınlarda yer almıştır.

Deloitte dünyanın en büyük profesyonel hizmet şirketlerinden biridir ve denetim, danışmanlık, vergi, risk danışmanlığı ve finansal danışmanlık hizmetleri sunmaktadır. 150’den fazla ülkede faaliyet gösteren global bir ağa sahip olan Deloitte, çok uluslu şirketlere, hükümetlere ve yeni kurulan işletmelere karmaşık zorlukların üstesinden gelmeleri, dijital dönüşümü teşvik etmeleri ve operasyonel performansı iyileştirmeleri için yardımcı olmaktadır. Şirket, özellikle teknoloji danışmanlığı, veri analitiği, siber güvenlik ve düzenleyici uyum konularında uzmanlığıyla bilinmektedir ve müşterilerin hızla değişen pazarlara uyum sağlamalarına ve güçlü bir yönetim ve uzun vadeli büyüme stratejileri oluşturmalarına yardımcı olmaktadır.

Deloitte’in araştırması, çoğu organizasyonun hala pilot modunda kaldığını gösteriyor. Liderlerin AI’yi şirket genelinde ölçeklendirmek için neye ihtiyaç duyduğunu hakkında en büyük yanlış anlama nedir?

Organizasyonlar genellikle AI’yi mevcut süreçlere “takıp” çalıştırmaya çalışırlar, ancak ölçeklendirme aslında işlerin nasıl yapıldığının yeniden tasarlanmasını gerektirir. Gördüğüm en büyük yanlış anlama, AI’yi ölçeklendirmenin主要 olarak bir teknoloji problemi olduğudur. Aslında teknoloji genellikle en kolay kısımdır. Liderler, işletme modeli değişikliği gerektiği ölçüde – iş akışları, karar hakları, yetenek, teşvikler ve yönetim – altını çizmektedir.

İnsanlar, süreçler ve teknoloji birlikte evrimleşirse, izole edilmiş kullanım örneklerinden şirket genelinde orkestrasyona geçiş Kilidini açılabilir. Bu uyum olmadan, hatta en gelişmiş AI bile pilot modunda takılı kalır.

Neden birçok AI girişimi, altta yatan teknolojinin sağlam olmasına rağmen ölçülebilir ROI sağlamayı başaramıyor?

Gerçek ROI, AI’nin uçtan uca süreçlere entegre edildiğinde, yalnızca izole deney olarak değil, ortaya çıkar. Çoğu AI girişimi, teknolojinin çalışmadığı için değil, işin AI’den değer elde etmeye hazır olmadığı için başarısız olur.

Ayrı kullanım örnekleri, zayıf iş akışı entegrasyonu ve belirsiz değer izleme, AI’nin ölçülebilir etkiye dönüşmesini engeller. Sık sık eksik olan şey, orkestrasyondur. AI değeri yalnızca dikey – tek bir yetenek veya fonksiyonda – değil, aynı zamanda yatay – süreçler, ekipler ve şirket genelinde – ölçektedir. Organizasyonlar bu katmanları bağlamazsa, ölçeklenebilir olmayan ilerleme cepleriyle sonuçlanır.

Değer, teknolojinin iş akışları ve iş sonuçlarıyla uyumlu hale getirilmesiyle ortaya çıkar, böylece AI, yalnızca silolarda değil, şirket genelinde çalışabilir. İşte o zaman, deneyselden gerçek dönüşüme geçersiniz ve sürdürülebilir, çapraz fonksiyonel değer elde etmeye başlarsınız.

Bir şirket, pilot aşamasından çıkıp şirket genelinde AI dönüşümüne yatırım yapması gereken noktayı nasıl belirler ve bu noktaya ulaşıldığını gösteren sinyaller nelerdir?

Organizasyonlar, AI’yi uçtan uca süreçlere entegre etmeye hazır olduklarında, deneysel aşamadan çıkmalıdır. Bu, AI’yi bir dizi özel pilot olarak değil,明确 bir yol haritasına dayalı stratejik bir dönüşüm olarak görme anlamına gelir ve bu yol haritası, değer nerede olduğunu ve nasıl elde edileceğini belirler.

Bu, paydaşları ortak öncelikler etrafında birleştirmek, AI’nin en büyük etkiye sahip olabileceği fonksiyonları tanımlamak ve bunu gerçekleştirmek için doğru yönetimi ve işletme modelini oluşturmak anlamına gelir. Bu netlik olmadan, organizasyonlar, ölçeklenebilir veya çoğaltılamaz pilotlarla sıkışıp kalır.

Kısacası, başarı, parçalı deneysellikten, koordine edilmiş, şirket genelinde bir stratejiye geçişe bağlı olacaktır – burada değer açıkça tanımlanır, önceliklendirilir ve sistematik olarak gerçekleştirilir.

Yöneticiler, özellikle AI’nin faydaları maliyet tasarrufunun ötesine geçip verimlilik, işgücü tasarımı ve uzun vadeli stratejik avantaja ulaştığında, AI için ROI’yı nasıl yeniden düşünmelidir?

AI ROI’sini yalnızca maliyet tasarrufu olarak değil, daha geniş bir değer denklemi olarak düşünmek önemlidir. Bu denklem, verimlilik kazanımlarını, işgücü dönüşümünü ve yeni büyüme yollarını içerir. Etkinlik önemlidir, ancak daha büyük etki genellikle rolleri yeniden tasarlamaktan, karar alma hızını artırmaktan ve tamamen yeni iş modellerini ermögekten gelir. Bu faydalar her zaman geleneksel finansal metriklere veya kısa vadeli P&L döngülerine görünmez. Anahtar, finansal, operasyonel ve işgücü sonuçlarını birleştiren daha kapsamlı ölçüm yaklaşımlarını benimsemektir. Sonunda, AI’yi yalnızca bir maliyet kolu olarak değil, uzun vadeli rekabet avantajı sürücüsü olarak değerlendirmek önemlidir.

Deloitte, Enterprise AI Navigator’un strateji ve tasarım süresini önemli ölçüde azaltabileceğini öne sürüyor. Bir sistem gibi Enterprise AI Navigator kullanarak AI karar alma yaklaşımında ne değişir?

Enterprise AI Navigator, mali, iş akışı ve işgücü içgörülerini birleşik bir dönüşüm yol haritasına bağlar. Değişen şey, liderlerin kullanacağı disiplinli bir yaklaşıma dayalı, paydaş manzarası boyunca veri bilgilendirmeli dönüşüme geçişidir. Enterprise AI Navigator ile Deloitte, senaryoları yatırım yapmadan önce modelleyebilir, AI kararlarını doğrudan mali ve iş akışı etkisine bağlayabilir ve izole edilmiş pilotlardan şirket genelinde bir yol haritasına geçiş yapabilir

Bu, liderlere, ölçeklenebilirlikten önce neyin işe yarayacağını gösteren strateji ve tasarım döngülerini etkili bir şekilde sıkıştırır.

1-2 yıl içinde, AI’yi rekabet avantajına dönüştüren şirketleri, denenmelerde kalan şirketlerden ayıran nedir?

Ayrım, AI’yi benimseyen şirketler arasında olmayacak; AI’den dolayı dönüştüren şirketler arasında olacaktır. Bu liderler, AI’yi bir iş dönüşüm kolu olarak, yalnızca bir araç seti olarak değil, göreceklerdir. Bu, iş akışlarını ve işletme modellerini uçtan uca yeniden tasarlamak, değeri mali, işgücü ve büyüme sonuçları boyunca holistik olarak ölçmek anlamına gelir.

Önemli olarak, verimlilikten daha fazlasının gerekli olduğunu tanıyacaklar. Birçok organizasyon zaten artımsal verimlilik kazanımlarını görmektedir, ancak rekabet avantajı, AI’yi yeni gelir akışlarını açığa çıkarmak, teklifleri yeniden şekillendirmek ve şirket genelinde büyümeyi teşvik etmek için kullanmaktan gelir, yalnızca işi daha hızlı yapmak için değil.

Bu şirketler, AI’nin tam potansiyelini açığa çıkarmak için gerekli adımları atacaktır. Diğerleri, araçlardan ziyade sonuçlara odaklanmaya devam edecek, değişim yönetimi, yönetim ve orkestrasyona yeterli yatırım yapmayacaktır ve bu da ölçeklenebilir etkiye ulaşmayı zorlaştıracaktır.

Kısacası, kazananlar, AI destekli şirketlerden AI güçlendirilmiş şirketlere geçenler olacaktır. Bu şirketler, AI’yi yalnızca deneysel olarak değil, işin nasıl çalıştığına, nasıl büyüdüğüne ve nasıl rekabet ettiğiyle entegre edecektir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Deloitte‘i ziyaret edebilir.