AI yeni bir şey değil. İnsanlar 1940’larda AI üzerine araştırma yapmaya başladı ve bilgisayar bilimcileri gibi John McCarthy, bu teknolojinin neler başarabileceğine ilişkin olanakları gözler önüne serdi. Ancak相对 yeni olan şey, surrounding hype’in hacmi. Bu, üssel gibi görünüyor. ChatGPT 2022’de büyük bir coşkuyla piyasaya sürüldü ve şimdi DeepSeek ve Qwen 2.5 dünyayı fırtınaya sürüklüyor.

Hype anlaşılabilir. Artan hesaplama gücü, daha büyük veri setlerine erişim, geliştirilmiş algoritmalar ve eğitim teknikleri nedeniyle, AI ve ML modelleri几乎 her birkaç ayda bir etkinlikte iki katına çıkıyor. Her gün, akıl yürütme ve içerik oluşturma gibi alanlarda önemli adımlar atıyoruz. Heyecan verici zamanlarda yaşıyoruz!

Ancak hype geri tepebilir ve AI ile ilgili daha çok gürültüdan ziyade substance olduğu anlamına gelebilir. Bu typesindeki devrim niteliğindeki gelişmelerin eşlik ettiği bilgi aşırı yüklenmesine o kadar alıştık ki, kazara kapatabiliriz. Bunu yaparken, önümüzdeki muhteşem fırsatı gözden kaçırıyoruz.

Belki de üretken AI etrafındaki “gürültü” nedeniyle, bazı liderler bu teknolojinin olgun olmadığını ve yatırım yapmaya değer olmadığını düşünebilirler. Bir kritik hacim benimseme ortaya çıkana kadar beklemek isteyebilirler. Ya da sadece üretken AI’ı işlerinin en düşük etkileri alanlarında kullanmak isteyebilirler.

Yanlışlar. Üretken AI’da deneme yapma ve hızlı bir şekilde başarısız olma, hiç başlamamaktan daha iyi. Lider olmak, fırsatları değerlendirme ve yeniden düşünme anlamına gelir. AI çok hızlı ilerliyor. Dalgayı sürmezseniz, dikkatlice davranma bahanesiyle çıkamazsınız, tamamen kaçıracaksınız.

Bu teknoloji, yarının iş dünyasının temeli olacak. Şimdi dalan人们, bu geleceğin nasıl olacağını belirleyecek. Üretken AI’ı sadece küçük kazançlar elde etmek için kullanmayın. Onu atlama tahtası olarak kullanın. Kazanacak olanlar bunu yapacaklar.

Nasıl Olabilir?

Üretken AI benimseme, basit bir risk yönetimi meselesidir – yöneticilerin zaten aşina olduğu bir şey. Teknolojiyi herhangi bir yeni yatırım gibi tedavi edin. Kendinizi aşırı risklere maruz bırakmadan ilerleme yolları bulun. Sadece bir şeyler yapın. Çalışıp çalışmadığını hemen öğreneceksiniz; AI bir süreci iyileştirir veya iyileştirmez. Açık olacaktır.

Yapmak istemediğiniz şey, analiz felç kurbanı olmaktır. Ne yapmaya çalıştığınızı fazla düşünmeyin. Voltaire’in dediği gibi, mükemmelin iyinin düşmanı olmasına izin vermeyin. Başlangıçta, kabul edeceğiniz sonuçlar dizisini oluşturun. Sonra buna bağlı kalın, daha iyiye doğru ilerleyin ve devam edin. Mükemmel fırsatı, mükemmel kullanım durumunu, deneme için mükemmel zamanı beklemek daha fazla zarar verecektir. Beklediğiniz sürece, daha fazla fırsat maliyetiyle karşı karşıya kalacaksınız.

Nasıl olabilir? Birkaç deneme balonu seçin, onları fırlatın ve neler olacağını görün. Başarısız olursanız, organizasyonunuz bundan daha iyi olacak.

Gerçekten Karakter ve Direnç Oluşturur.

Şirketiniz üretken AI denemesinde gerçekten başarısız olursa ne olur? Öyleyse? Organizasyonel öğrenmede, denemede, dönüştürmede ve takımların nasıl mücadele ettiğini görmekte büyük bir değer vardır. Hayat, öğrenmek ve bir engel_after diğerini aşmakla ilgilidir. Takımlarınızı ve araçlarınızı başarısızlık noktasına itmezseniz, organizasyonel sınırlarınızı nasıl belirleyeceksiniz? Ne olduğunu bileceksiniz?

Eğer doğru insanları doğru rollere sahipseniz – ve onlara güveniyorsanız – hiçbir şey kaybetmezsiniz. Takımlarınıza gerçek, etkili zorluklar sunan esnek hedefler vererek, onların profesyoneller olarak büyümesine ve çalışmalarından daha fazla değer elde etmesine yardımcı olacaksınız.

Üretken AI denemesinde başarısız olursanız, bir sonraki denemeye geldiğinde çok daha iyi bir konumda olacaksınız.

Deneysel Alanları Belirleyin.

Başlamak için, işinizin en büyük zorlukları üreten alanları belirleyin: sürekli tıkanmalar, zorlanmadan yapılan hatalar, yanlış yönetilen beklentiler, keşfedilmeyen fırsatlar. Veri analizi ve zorlu zorlukları çözme veya çok zaman alan herhangi bir faaliyet veya iş akışı, AI denemesi için mükemmel bir aday olabilir.

Benim sektörümde, tedarik zinciri yönetimi, her yerde fırsatlar var. Örneğin, depo yönetimi, üretken AI için mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Depo yönetimi, genellikle neredeyse gerçek zamanlı olarak birçok hareketli parçayı koordine etmeyi içerir. Ürünleri işleyebilmek, depolayabilmek ve alabilmek için doğru insanların doğru zamanda doğru yerde olması gerekir – bu, soğutma gerektiren gıda ürünleri için olduğu gibi özel depolama gereksinimleri olabilir.

Bu değişkenlerin tümünü yönetmek, büyük bir görevdir. Geleneksel olarak, depo yöneticileri, yıldızların hizalanmasını sağlamak için sayısız işgücü ve malzeme raporunu gözden geçirmeye zamanları yoktur. Bu, oldukça fazla zaman alır ve depo yöneticileri genellikle gerçek zamanlı kesintileri karşılamak da dahil olmak üzere diğer işleri vardır.

Üretken AI ajanları ise oluşturulan tüm raporları gözden geçirebilir ve içgörüler ve kök nedenlere dayanarak bilgilendirilmiş bir eylem planı üretebilir. Potansiyel sorunları belirleyebilir ve etkili çözümler oluşturabilir. Yöneticilere kazandırdığı zaman miktarı abartılmaz.

Bu, üretken AI ile optimize edilebilecek bir iş alanının sadece bir örneğidir. Veri işleme veya karar vermeden önce bilgi işleme içeren herhangi bir zaman alan iş akışı, AI geliştirmesi için mükemmel bir adaydır.

Sadece bir kullanım durumunu seçin ve başlayın.

Şimdi Dalın.

Üretken AI kalıcıdır ve inovasyon hızında ilerliyor. Her gün, yeni kullanım durumları ortaya çıkıyor. Her gün, teknoloji daha da iyi ve güçlü hale geliyor. Faydalar açık: içten dışa dönüştürülen organizasyonlar; verilerin yanında zirve verimlilikte çalışan insanlar; daha hızlı, daha akıllı iş kararları; devam edebilir.

So-called “mükemmel koşullar” ortaya çıkmasını beklediğiniz sürece, geride kalacaksınız (ve işiniz de).

Eğer iyi bir ekibiniz, sağlam bir iş stratejınız ve gerçek iyileşme fırsatlarınız varsa, hiçbir şey kaybetmezsiniz.

Ne bekliyorsun?