Uzun Vadeli Getiri Yeterli Değil: AI Uygulamasının Her Aşamasında Değer Sağlama

Kuruluşlar sürekli olarak bir şey duyuyor: AI’de daha hızlı hareket edin ve şimdi sonuçlar gösterin. Benimsenme hızlanıyor ve %78 ‘e yakın bir oranla, şirketlerin %78’i zaten en az bir iş fonksiyonunda 2024 yılına kadar AI kullanıyor – bir yıl önce %55’ten daha fazla.

Ama burada bir sorun var: İş değerini gösterme baskısı, AI’yi daha hızlı benimsemeye yönelik baskıdan daha hızlı artıyor.

Bu, CDO görev süreleri kısa olduğunda ve Baş AI Memuru (CAIO) rolü hala gelişiyor olduğunda çok büyük bir talep. Liderlikte bu kadar çok volatiliteyle, AI programları genellikle gerçek değer göstermeden önce durur veya stakeholder güvenini kaybeder.

Ana zorluk açık: Şirketlerin “gelecek dönüşümü” vaadiyle AI stratejileri oluşturmaktan vazgeçip, bugün değer sunan sağlam temeller oluşturmaya odaklanmaları gerekiyor – aynı zamanda geleceğe hazırlanmak için.

“Sadece Gelecek” Stratejilerinin Sorunu

Yöneticiler para döküyor AI’ye. Aslında, %92’si gelecek üç yıl içinde bütçelerini artırıyor ve yarısından fazlası %10’luk bir artış hedefliyor. Bunun üzerine, Morgan Stanley gibi finansal kurumlar büyük getiriler öngörüyor, gibi ~920 milyar dolarlık yıllık net kazanç için S&P 500.

Bu makro trend, “büyük patlama ama sonra” AI programlarına yol açıyor, bunlar kağıt üzerinde etkileyici görünüyor ancak değeri çok uzakta bırakıyor ve bugün bir etki yaratamıyor.

Gerçek şu ki, çok az kuruluş AI’ye hazır veri sahip. Yönetim ve veri kalitesi en büyük engellerken, yalnızca %12 ‘lik bir oranla şirketler, verilerinin etkili AI dağıtımı için yeterli olduğunu bildiriyor. Ve Gartner ‘in belirttiği gibi, kötü yönetim, 2027 yılına kadar AI hedeflerine ulaşamayan şirketlerin %60’ına neden olacak – hatta şimdi AI’yi benimserlerse.

Kısacası, yalnızca gelecekteki vaatlere dayanan AI programları, durma, pilot cehennemine takılma veya beklenen getiri gelmeden önce stakeholder güvenini kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya.

AI’nin Değerini Yeniden Tanımlama

Gelecek potansiyeli ile mevcut değer arasındaki boşluğu köprülemek için, şirketlerin AI değerini nasıl gördüklerini yeniden tanımlamaları gerekiyor. İki ayrı tür var:

• Hemen değer: Bunlar, %23 daha hızlı ortalama ilk yanıt süresindeki iyileşmeler gibi, ölçülebilir, kısa vadeli iyileştirmelerdir. Bunlar, AI’nin sadece uzun vadeli bir oyun olmadığını gösteren kazanımlardır.
• Temel değer: Bu, verilerin etkili bir şekilde çalışması için alt yapıyı oluşturmaktır – veri boru hatları, yönetim ve ölçeklenebilir platformlar. McKinsey’in Devlet AI Raporu’nun belirttiği gibi, risk yönetimi ve yönetim, uzun vadeli başarı için kritik.

Her iki değer akışını tanımladıktan sonra, zorluk onları dengelemektir: Nasıl hemen kazanımlar sağlayabilirsiniz ve bunları tekrarlanabilir, yönetilen yeteneklere dönüştürebilirsiniz? Bunu doğru yapanlar gerçek getiriler görecek.

Doğru Dengeyi Bulma: Şimdi ve Sonra Değer

Gördüğüm en büyük hatalardan biri, şirketlerin AI platformlarını geliştiriciler için tasarlamaması. 2025 yılına kadar, %84 ‘lük bir oranla geliştiriciler AI araçlarını kullanacak ve %51’i bunları günlük olarak kullanacak. AI platformları mevcut iş akışlarına entegre edilmezse, benimsenme geri kalacak, modeller ne kadar güçlü olursa olsun.

Aynı derecede kritik olan yönetim ve güvenlik. Bunlar öncelikli değilse, ne kadar gelişmiş olursa olsun, AI’ye güvenilmeyecek. Gartner, güven sorunları, erişim güvenliği ve yönetimi benimseme için büyük engeller olduğunu ve GenAI kötüye kullanımına bağlı ihlallerin 2027 yılına kadar artacağını belirtti.

En başarılı organizasyonlar, hemen değer sunan AI araçları oluşturanlardır – çünkü hızlı kazanımlar siyasi sermaye satın alır. Aslında, AI’den en iyi getiriyi gören şirketler, bir CAIO’ya sahip olanlar. Bu liderler, kaynaklarını “şimdi” (ölçülebilir kullanım örnekleri) ve “sonraki” (veri ve platform güçlendirilmesi) üzerine odaklıyor ve gelecekteki kazanımlar için altyapıyı hazırlarken sürekli ilerleme sağlıyor.

Bu, erken değeri vurgulayan KPI’ler oluşturmayı da içerir – destek operasyonları, satış, pazarlama ve mühendislik iyi bir başlangıç noktasıdır. Net KPI’ler tanımlamak – lead-to-win, churn ve model risk puanları gibi – ve temel çizgiler ve doğrulama planları ile birlikte, AI girişimlerinin sadece teorik olmadığını, somut sonuçlar ürettiğini garantileyecektir.

Anahtar, başarılı kalıpları tanımlamak ve bunları çoğaltmaktır. Deneyselden uygulamaya geçiş, şirketlerin sürecini ayarladığında, sadece araçlarını değil, gerçekleşir.

Veri Temellerini Güçlendirme: Sürekli Bir Süreç

Çok fazla AI programı, verilerin güvenilir olmaması nedeniyle başarısız oluyor. Veri yönetiminin eksikliği, en büyük engellerden biri. Bu nedenle, veri kalitesi, kökeni ve erişilebilirliği, kullanıcıya yönelik araçlar kadar önemli olmalıdır. Güçlü veri temelleri, herhangi bir başarılı AI girişiminin temelidir.

AI’yi Bugün ve Yarın İş İhtiyacı Yapma

Beklentiler açık: hemen ölçülebilir kazanımlar gösterin ve uzun vadede ödenecek bir platform ve veri mülkü oluşturun. AI bütçeleri artıyor ve denetim yoğunlaşıyor, bu nedenle her iki cephede de teslim etmekte başarısız olmak, program sıfırlamalarına risk oluşturuyor.

Şimdi değer sunarken geleceğe hazırlanan liderler, AI’yi izole pilotlardan gelir ve verimlilik için sürdürülebilir bir motora dönüştürecek.