Kuruluşu AI Platformu ile Güçlendirin

Endüstriler boyunca, aynı kalıbı görüyorum: İlk değerli AI kullanım örnekleri nadiren bir yönetim kurulundan gelir. Bunlar, operasyonel sürtüşmeyle en yakın teması olan ekiplerden gelir.

Çok zaman liderlik ekipleriyle geçiriyorum ve aynı soruyu yanıtlıyorum: “AI’ye yatırım yapıyoruz, peki iş değeri nerede?” Bu adil bir soru ve dürüst cevap, çoğu organizasyon için değer yeterince hızlı ortaya çıkmıyor. RAND, AI projelerinin %80’den fazlasının başarısız olduğunu tahmin ediyor, bu da AI olmayan IT projelerine kıyasla yaklaşık iki kat daha fazla. BCG’nin araştırması aynı derecede soğutucu: 2025’in sonlarına doğru, şirketlerin %60’ı AI’den maddi değer yaratamıyordu ve sadece %5’i ölçeklenebilir değer yaratıyordu. MIT’nin NANDA girişimi, sadece yaklaşık %5’lik bir girişimin hızlı gelir artışı sağladığını belirtti.

Değer Nerede Başlar: Ön Saflar

Büyük bir bilgi işçi nüfusuna sahip herhangi bir organizasyonda, değer genellikle doğru insanlara sorulduğunda kolayca bulunabilir ve bir sohbet botunun bir belgeyi özetlemesinden daha büyüktür. Gerçek fırsat, operasyonel iş akışlarına gömülü ajansik AI’dir. Muhasebede düşük kodlu platformları fatura işlemlerini hızlandırmak ve hesap ödemesi sorularını otomatik olarak yanıtlamak için kullandık. Müşteri desteğinde, bir ajanın gelen bir durumu triaj etmesi, müşterinin geçmişini getirmesi ve insan inceleme için bir çözüm taslağı hazırlaması, yanıt hızını ve müşteri memnuniyetini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bunlar, sistemleri kapsayan, yargı gerektiren ve zaten sürtüşme yaşayan insanlara en yakın olan çok adımlı iş akışlarıdır. Onlara neyin bozuk olduğunu söylemek için altı aylık bir keşif aşamasına ihtiyaçları yoktur. Onlarla her gün ilgileniyorlar.

İki hareket birlikte çalışır. Bilgi işçilerini yönetilen düşük kod/yok kod AI araçlarıyla güçlendirin, böylece kendi iş akışlarını iyileştirebilsinler ve daha zor kullanım örnekleri için iş ekipleri için bir AI mühendislik işlevi oluşturun. Her ikisi de değer yaratır ve en güçlü organizasyonlar her ikisini de yapar. Ancak hiçbiri, kimlik, erişim, veri, entegrasyon ve operasyonlar için paylaşılan bir platform olmadan ölçeklenmez.

Pilot-Üretim Arasındaki Açıklık: Bir Platform Sorunu

Çok sayıda organizasyon hangi modeli kullanacağı konusunda tartışmaya takılır. Bu önemli, ancak bu, birincil kısıtlama değil. Daha büyük sorun, platform olgunluğudur. Ekipler hızlı bir şekilde prototip oluşturabilir, ancak paylaşılan temel bileşenler eksik olduğunda empresa genelinde tutarlı bir şekilde dağıtamazlar: iş ekiplerinin gerçekten kullanabileceği kimlik ve erişim kontrolleri, net veri sınırları, yeniden kullanılabilir entegrasyon kalıpları ve gözden geçirme, sürüm ve izleme için pratik bir süreç. S&P Global (SPGI ), ortalama bir organizasyonun üretim öncesi AI kanıtlarının %46’sını çöpe attığını buldu.

Bu, veri platformunun neden bu kadar önemli olduğunu açıklar. AI’ye hazır veri bir lüks değil, üretim başarısının anahtarıdır. Güvenilir, erişilebilir, politika uyumlu veri olmadan, даже güçlü kullanım örnekleri bile durur.

Veri Tuzağı ve Beklememenin Nedeni

Programların çoğunu durduran şey budur: veri. Gartner, 2026’ya kadar AI’ye hazır veri tarafından desteklenmeyen AI projelerinin %60’ının terk edileceğini öngörüyor. Alışılmış tepki, önce büyük bir veri platformu programını başlatmak, her şeyi modernleştirmek, soyoluşu mükemmelleştirmek ve sonra AI’ye geçmektir.

Bu sıralama disiplinli görünüyor, ancak genellikle yıllar boyunca değeri geciktiriyor. Veri platformu modernleştirmesi gerçek, gerekli ve müzakere edilemez. Ayrıca, çoğu kuruluş için çok yıllı zaman çizelgeleri üzerinde çalışıyor. Her AI kullanım örneğinin tamamlanmış mimariyi beklemesi gerekiyor ve anlamlı sonuçlar gelmeden önce yöneticilerin güveni sarsılıyor.

Daha iyi yaklaşım, paralel yürütmedir: AI’yi etkinleştirmek için en yüksek operasyonel sürtüşme olan işlem alanlarına öncelik verirken, empresa veri platformunu inşa etmeye devam edin.

Yüksek Sürtüşme İş Akışları için Zamanında ve Yeterli Yönetim

Teknoloji yol haritasıyla değil, işlem acısıyla başlayın. En yüksek sürtüşme ve en net iş etkisinin nerede olduğunu tanımlayın: gecikmiş fatura döngüleri, yavaş vaka çözümü, istisna ağır onaylar, tekrarlayan veri aramaları veya manuel uzlaşma döngüleri. Sonra, bu iş akışlarına öncelik vererek AI’yi etkinleştirin.

Zamanında yönetimi mümkün kılmak için kullanın. Herhangi bir kullanım örneği hazır olduğunda, sadece o kullanım örneğine gereken özel verileri yönetmeye çalışmak yerine, her bir öncelikli kullanım örneği için gereken özel verileri yönetin. Küçük, çok fonksiyonlu bir ekip, mülkiyeti, erişimi, kalite gereksinimlerini ve kontrolleri günler içinde, aylarca süren komite döngüleri içinde belirleyebilir.

Gerçek riski eşleştirecek kadar yeterli kontrol uygulayın. Müşteri kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerini işleyen bir kullanım örneği, kamu ürün içeriğini işleyen bir kullanım örneğiyle aynı koruma gerektirmez. Bu risk-orantılı model, kuruluşu korurken teslimat hızını korur ve resmi yolların yavaş olduğu zaman ortaya çıkan gölge AI davranışını azaltır.

Arka Plan, Tam Veri Hazırlığının Köprüsüdür

Her ön cephe AI dağıtımı, yapılandırılmış öğrenimi oluşturmalıdır: hangi verilerin kullanıldığı, hangi kalite hatalarının ortaya çıktığı, hangi dönüşümlerin gerekli olduğu ve hangi yönetim kararlarının alındığı. Her açığı, platform düzeltmesi için bir arka plan öğesi olarak kaydedin.

Bu arka plan, veri modernleşmesi için talebe dayalı bir harita haline gelir. İlk olarak nereye yatırım yapacağını tahmin etmek yerine, zaten ölçülebilir iş sonuçlarına bağlı olan veri kümeleri ve veri ürünlerini iyileştirirsiniz. Zamanla, bu, pekiştirici bir döngü oluşturur: ön cephe AI kullanım örnekleri en önemli veri açıklarını ortaya çıkarır, platform ekipleri bunları düzeltir ve bir sonraki AI çözümü daha hızlı ve daha düşük riskle gönderilir.

Son Düşünce: Platform Karardır

Karar, “pilot yap veya yapma” değildir. AI ve veri platformunun, kuruluşunuzun güvenli bir şekilde öğrenmesini, göndermesini ve ölçeklenmesini sağlayıp sağlamayacağıdır.

AI’ye hazır veriyi misyon-critical olarak tedavi edin. Veri platformunu stratejik bir program olarak inşa edin. Ancak her şeyin bitmesini beklemeyin. En yüksek sürtüşme olan işlem alanlarına öncelik verin, AI ile etkinleştirin ve verileri zamanında yönetin. İşte bu, ölçekte değeri sürdüren temeli inşa ederken şimdi değer yaratmanın yolu.