Şirketlerde AI Getirisini Maksimuma Çıkarmak

Öncesinde birçok teknoloji gibi, yapay zeka (AI) da şirketlerin kullanması gereken bir sonraki büyük yenilik olarak sunuluyor. İronik olarak, temel teknoloji on yıllardır mevcut olmasına rağmen, son sürümlerle birlikte hype gerçek uygulama gerçekliğinden daha hızlı ilerliyor. Buna rağmen, IT ekipleri heyecanla trende katılmaya çalışırken, bunu kar-zarar dengesi gerçekliğiyle dengelemelidir. Farklı uygulamalar farklı yatırım seviyeleri gerektirir, bu nedenle bunlar farklı bir geri dönüşü de sağlamalıdır – genellikle farklı bir zaman çizelgesinde.

Başarılı AI ürünleri sunmanın możliği numerous faktörlere bağlıdır: iş liderleri tarafından seçilen özel stratejiler, planlama ve yürütme; becerikli kaynakların erişilebilirliği; ürün yol haritasına uygunluk; organizasyonun riski kabul etmesi ve yatırım getirisine karşı zaman yönetimi.

Bu faktörleri dengelemek zorundadır, ancak bu üç adımı takip etmek şirketleri AI getirisi yolunda tutabilir.

Teknolojiyi Anlamak

Çok sayıda şirket AI alanına girerken, neden, nasıl ve hatta ne olduğu konusunda tam olarak anlamadan geride kaldıklarını düşünüyorlar. Bu nedenle, ilk görevleri farklı AI türleri arasında ayrım yapmaktır, özellikle de precision AI ve generative AI arasında.

Precision AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kullanarak sonuçları iyileştirmek için kullanılır. Şirketlere karar verme süreçlerini otomatikleştirmeleri, verimliliği artırmaları ve ROI’yi artırmaları konusunda yardımcı olur. Precision AI, şirketler için kurulmuş bir teknoloji haline gelmiştir ve gün geçtikçe daha da yaygın hale gelmektedir.

Generative AI (GenAI) yeni bir teknolojidir ve 2022’nin sonlarında OpenAI’nin ChatGPT’yi çıkarmasından sonra öne çıkmıştır. Milyarlarca parametre ile eğitilmiş büyük dil modellerinden oluşan GenAI, işletmeler için önemli fırsatlar sunar, ancak henüz erken bir aşamadadır.

GenAI uygulamaları için veri kalitesi standardı daha yüksektir, çünkü düşük kaliteli veri setleri şeffaflık ve etik sorunlara neden olabilir.

Veri güvenilirliği, iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak, API’ler aracılığıyla veri işleme, verileri toplamak ve demokratikleştirmek ve farklı veri türlerini işlemekle başlar. AI, önceki veri kalitesi gereksinimlerinin yerine 4P’leri içerir: prediction, productivity, precision ve persona.

Tahmin: AI algoritmaları, istatistiksel analiz kullanarak veri中的 desenleri bulmaya ve gelecekteki olayları tahmin etmeye yardımcı olur.

Verimlilik: AI, işletme süreçlerinin otomasyonunu sağlar, bu da işletmelerin verimliliğini ve üretkenliğini artırır, tekrarlanan görevleri azaltır ve personelin daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlar.

PRECISION: Bu ölçüt, model sonuçlarını, makine öğrenimi modellerinin ürettiği doğrulukları ölçen bir şekilde hesaplar.

Persona: Bu, müşteri satın alma geçmişleri, site üzerindeki eylemleri, müşteri sentiment analizi ve anket yanıtları gibi güvenilir verilerin kullanılmasıyla bireyselleştirilmiş deneyimler sunar.

Veri kalitesi dışında, şirketlerin AI hazır olma düzeylerini değerlendirirken birçok faktörü dikkate almaları gerekir: yönetim, uyum, bulut yatırımları, yetenek, yeni işletme modelleri, risk yönetimi ve liderlik taahhüdü.

Şirketler, AI vizyonlarını belirlemekle başlamalıdır, bu vizyon onların hedeflerine ve stratejik hedeflerine uygun olmalıdır. Üst düzey yöneticilerin desteği kritiktir, çünkü AI uygulamaları önemli ön yatırım gerektirir. CIO, ROI’ye giden yolu tüm üst yönetime açıkça açıklamalıdır – bu, IT’yi bir işlevden stratejik bir role yükseltmenin bir testidir.

Sonraki adım, insanların, süreçlerin ve teknolojinin uyumlu hale getirilmesidir. AI, derin öğrenme modelleri ve makine öğrenimi gibi yeni beceriler ve sertifikalar gerektirir. Ancak GenAI, bu dinamiği tersine çevirir, çoğu en iyi uygulama ve sorumlu kullanım kılavuzunda hala “insan döngüsü” bileşeni bulunur.

AI uygulaması ayrıca, yeni iş süreçleri ve veri kalitesi güvencesi için yeni yönetim süreçleri gerektirir. Bu, veri bilimcilerin karmaşık iş sorunlarını çözmelerine yardımcı olur.

Yeni AI ürünleri tasarlanırken, şirketlerin AI endüstrisinin son düzenleyici politikalarını takip etmeleri gerekir. Avrupa AI yasası, AI kullanımına ilişkin en iyi uygulamaları belirlemiştir – ve bu politikaları takip etmeyenler için sonuçlar vardır. Şirketler, AI düzenlemeleri etrafında çabaları oluşturmak ve güncellemek için ekipler kurmuştur.

Şirketler giderek daha veri odaklı hale geldikçe, veri varlıklarını korumak için temel stratejiler geliştirmelidir. Bu, en iyi içgörülere ulaşmak için analitik otomasyon platformlarını seçmek anlamına gelir. Ardından, en uygun AI teknolojilerini ve platformlarını seçebilirler.

İş Durumunu Tanımlamak

Gerçek AI yatırım getirisi, müşterilere faydaları satmak anlamına gelir, bu nedenle AI hazır olma durumu, yeni bir işletme zihniyeti gerektirir, çünkü teknoloji endüstriler boyunca şirketleri dönüştürüyor.

AI ürün geliştirme başarısı, endüstriye özgü müşteri yolculuklarını anlamak ve AI çözümlerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmekle ilgilidir. Müşteri merkeziliği, yeni işletme modelleri geliştirirken kilit bir rol oynar ve modern teknolojiler, verimliliği artırmak için kullanılır.

Örneğin, AI olgunluğunda küçük kazanımlar arayan müşteriler, yeni ürünler ve çözümler geliştirmek için yazılım varlıklarına ve bulut altyapısına güvenebilir. Bu, çalışanların memnuniyetini yüksek tutar ve müşteri beklentilerini aşmaya odaklanmalarını sağlar.

Şirketin çekirdeği, zaman içinde pazara sürme süresini kısaltmaya ve yeni süreç yönetimini iyileştirmeye odaklanmalıdır, bu da ürün geliştirme yaşam döngüsünü kısaltır ve yeni ürünlerin teslimatını hızlandırır. Örneğin, dağıtılmış bir veri analitiği platformu, veri alımı, toplama, demokratikleştirme, işleme ve analizi gerçek zamanlı olarak otomatikleştirmek için kullanılır – tüm bunlar üretkenliği ve ROI’yi artırır.

AI Getirisinin Tam Potansiyelini Kilitlemek

AI’nin temelinde, gelişmiş algoritmalar, veri kalitesi, hesaplama gücü, altyapı olarak kod, yönetim, sorumlu AI ve veri gizliliği ve mahremiyeti korumak için etik bulunmaktadır. AI uygulama hazırlığının temel unsurları ve veri yönetimindeki zorluklar, katı, veri odaklı çerçeveler, insanlar, süreçler, stratejiler, etik ve teknoloji platformları gerektirir.

McKinsey raporuna göre, şirketlerin %65’i AI teknolojilerini kullanıyor – bu, geçen yıldan iki kat daha fazla. Bu, momentumu gösteriyor, ancak uygulamalar hala yavaş ilerliyor. GenAI, yeni atılımlar sunuyor ve şirketlere anlamsal ve çok modlu büyük dil modellerinin geliştirilmesi yoluyla yeni yetenekler kazandırıyor. AI yetenekleri spektrumunu demokratikleştirir, bu da yeni gelir akışları oluşturmasına olanak tanır.

Doğru strateji, liderlik taahhüdü ve doğru kullanım durumlarına yatırım yaparak, şirketler AI’den önemli değer elde edebilir ve dönüşümsel büyümeyi sürdürebilir. AI’nin geliştirilmesi, anlamsal ve çok modlu büyük dil modellerinin geliştirilmesini içerir. Bu, AI yetenekleri spektrumunu demokratikleştirmektedir, bu da yeni gelir akışları oluşturmasına olanak tanır. Doğru strateji, liderlik taahhüdü ve doğru kullanım durumlarına yatırım yaparak, şirketler AI’den önemli değer elde edebilir ve dönüşümsel büyümeyi sürdürebilir.