Pilot’ten Üretime Geçiş: GenAI Programlarını Uzun Vadeli Ölçeklendirme Hakkında Bilgiler

Gelecek yıllarda, GenAI’nin (GenAI) yayılması üzerine düşünürken, 2024 yılı, yaygın bir deneysellik, iyimserlik ve büyüme dönemi olarak görülecek – iş liderlerinin, daha önce test edilmemiş sularda parmaklarını denemekten çekindikleri bir zaman, şimdi baştan başa daldıkları bir zaman. McKinsey’nin 2024’ün ortalarında yaptığı Küresel AI Anketi‘ne göre, %75, GenAI’nin önümüzdeki yıllarda endüstrilerinde önemli veya yıkıcı bir değişikliğe neden olacağını öngörüyor.

GenAI’nin avantajları ve sınırlamaları hakkında çok şey öğrenilmiş olsa da, hala çok fazla evrim aşamasındayız. Pilot programlar nhanh bir şekilde artırılabiliyor ve göreceli olarak ucuz bir şekilde inşa edilebiliyor, ancak bu programlar CIO ofisinin denetimi altına girdiğinde ne oluyor? Fonksiyonel kullanım örnekleri, daha az kontrol edilen ortamlarda nasıl performans gösterecek ve ekipler, programın sonuçlarını gösterme fırsatı bulamadan momentumlarını kaybetmeden nasıl kaçınabilir?

Pilot’ten Üretime Geçişte Ortak Zorluklar

GenAI’nin verimliliği artırma, maliyetleri azaltma ve karar alma süreçlerini iyileştirme potansiyeli göz önüne alındığında, C-Suite’in fonksiyonel iş liderlerine verdiği talimat açıktı – gidin ve deneyin. İş liderleri, GenAI işlevselliği ile oynamaya ve kendi pilot programlarını oluşturmaya başladılar. Pazarlama ekipleri, GenAI’yi kullanarak müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ve tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için kullandı. Müşteri hizmetlerinde, GenAI, gerçek zamanlı olarak sorunları çözen zeki sohbet botlarını güçlendirmeye yardımcı oldu ve Ar-Ge ekipleri, büyük miktarda veri analiz ederek yeni eğilimleri tespit edebildi.

Henüz, tüm bu potansiyel ve nihai uygulanması arasında büyük bir boşluk var.

Bir pilot program CIO ofisinin denetim alanına girdiğinde, veriler çok daha yakından inceleniyor. Artık GenAI ile ilgili bazı ortak sorunlara aşinayız, zoals model yanlılığı ve hallucinations, ve daha büyük ölçekte bu sorunlar büyük problemler haline geliyor. Bir CIO, tüm organizasyon boyunca veri gizliliği ve veri yönetimi sorumlusudur, oysa iş liderleri, yalnızca kendi odak alanlarına ilişkin verileri kullanıyor olabilir.

Ölçeklendirme Öncesinde Düşünülmesi Gereken 3 Ana Şey

İş liderleri, fonksiyonel GenAI kullanım örnekleri oluşturarak önemli ilerleme kaydettiler, ancak uzun vadeli etki için ölçeklendirme oldukça farklı. İşte bu yolculuğa başlamadan önce dikkate alınması gereken üç husus:

1. IT ve Bilgi Güvenliği Ekiplerini Erken ve Sıkça Dahil Edin

İş liderleri, günlük işlerinde körleşebilir ve pilot programlarını genişletmek için gerekenleri küçümsemeye eğilimlidir. Ancak pilot program üretim aşamasına geçtiğinde, iş liderleri, farklı şeyler yanlış gidebileceği konusunda düşünmek için IT ve bilgi güvenliği ekiplerinin desteğine ihtiyaç duyar.

Bu nedenle, IT ve bilgi güvenliği ekiplerini baştan dahil etmek ve pilotu test etmek, potansiyel endişeleri görüşmek için iyi bir fikir. Bu, ayrıca, bireysel fonksiyonlar içinde oluşabilecek onaylama yanlılığını zorlayacak ve dış perspektifleri getirecek, kritik olan fonksiyonlararası işbirliğini teşvik edecek.

2. Mümkün Olduğunca Gerçek Verileri Kullanın

Daha önce de bahsedildiği gibi, veri odaklı sorunlar, GenAI’yi ölçeklemedeki en büyük engellerden biri. Bunun nedeni, pilot programların genellikle sentetik verilere dayanması ve iş liderleri, IT ekipleri ve nihayetinde CIO arasında beklentiler uyumsuzluğuna neden olması.
Sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit etmek için oluşturulan, esasen gerçek verinin yerini alan, ancak herhangi bir hassas kişisel bilgi içermeyen yapay olarak oluşturulmuş veriler.

İş liderleri her zaman gerçek verilere erişemeyebilir, bu nedenle sorunun çözümü için birkaç iyi ipucu: (1) gelecekte ek düzenleyici incelemeye neden olabilecek pilot programlardan kaçınmak; (2) pilot sonuçlarını bozan/kötü verilerin önlenmesi için rehberlik oluşturmak; ve (3) şirketin mevcut teknoloji yığınıyla uyumlu çözümlere yatırım yapmak, gelecekteki uyumu artırma olasılığını artırmak.

3. Gerçekçi Beklentiler Belirleyin

GenAI ilk olarak 2022’nin sonlarında ChatGPT’nin lançmanıyla kamuoyunun dikkatini çektiğinde, teknolojinin endüstrileri bir gecede devrimleştirme beklentileri çok yüksekti. Bu hype (iyi veya kötü) büyük ölçüde devam ediyor ve ekipler, GenAI yatırımlarının daha fazla fon alması için hemen sonuçlar gösterme baskısı altında.

Gerçekte, GenAI dönüştürücü olacak, ancak şirketlerin bu teknolojiye zaman (ve destek) vermesi gerekiyor. GenAI, tak ve çalıştır değil, sadece zeki sohbet botları veya yaratıcı görsellerle sınırlı değil. GenAI programlarını başarılı bir şekilde ölçeklendirebilen şirketler, önce uzun vadeli etkiye öncelik veren bir yenilik kültürü oluşturmak için zaman ayıranlar olacak.

Hepimiz Bu İşin İçindeyiz

GenAI hakkında son zamanlarda çok şey okumuş olsak da, bu hala çok yeni bir teknoloji ve şirketlerin, herhangi bir satıcının her şeyi çözdüğünü iddia eden herhangi bir satıcıdan şüphelenmeleri gerekiyor. Bu tür bir kibir, yargıyı bulutlar, yarı pişmiş kavramları hızlandırır ve altyapı sorunlarına neden olur, bu da işletmeleri iflas ettirebilir. Bunun yerine, GenAI heyecanının bir başka yılına girerken, bu güçlü teknolojinin nasıl sorumlu bir şekilde ölçekleneceği hakkında anlamlı tartışmalara katılma zamanı. IT ekibini sürecin başından itibaren dahil ederek, gerçek dünya verilerine güvenerek ve makul ROI beklentilerini koruyarak, şirketler GenAI stratejilerinin sadece ölçeklenebilir değil, aynı zamanda sürdürülebilir olmasını sağlayabilir.