2025'te Kurumsal Yapay Zekayı Benimsemenin Zorluklarıyla Başa Çıkma

İş dünyası yapay zekanın (AI) ve özellikle de jeneratif AI'nın (Gen AI) benimsenmesinde olağanüstü bir artışa tanık oldu. Deloitte tahminleri, 2024'te Gen AI'ya yönelik kurumsal harcamaların 30'teki 2023 milyar ABD doları rakamından %16 artması bekleniyor. Bu teknoloji, sadece bir yıl içinde kuruluşların stratejik yol haritalarını yeniden şekillendirmek için sahneye çıktı. Yapay zeka sistemleri, işletmelerin operasyonları kolaylaştırmasını, müşteri deneyimlerini geliştirmesini ve veriye dayalı kararlar almasını sağlamak için konuşma, bilişsel ve yaratıcı kaldıraçlara dönüştü. Kısacası, Kurumsal Yapay Zeka, CXO'nun inovasyonu ve büyümeyi artırması için en önemli kaldıraçlardan biri haline geldi.

2025'e yaklaşırken, Kurumsal Yapay Zeka'nın iş stratejilerini ve operasyonlarını şekillendirmede daha da önemli bir rol oynamasını bekliyoruz. Ancak, yapay zekanın tüm potansiyelini engelleyebilecek zorlukları anlamak ve etkili bir şekilde ele almak kritik önem taşıyor.

Zorluk #1 — Veri Hazırlığının Eksikliği

Yapay zekanın başarısı tutarlı, temiz ve iyi organize edilmiş verilere dayanır. Yine de, işletmeler parçalanmış verileri sistemler ve departmanlar arasında entegre etmede zorluklarla karşı karşıyadır. Daha katı veri gizliliği düzenlemeleri, güvenilir yapay zeka içgörülerini sağlamak için sağlam yönetişim, uyumluluk ve hassas bilgilerin korunmasını gerektirir.

Bu, veri ambarlarını parçalayan ve modernize edilmesi gereken verileri titizlikle önceliklendiren kapsamlı bir veri yönetim sistemi gerektirir. Hızlı kazanımları sergileyen veri havuzları, veri ekosistemini doğru hale getirmek için uzun vadeli taahhüt sağlamaya yardımcı olacaktır. Merkezi veri gölleri veya veri ambarları, kuruluş genelinde tutarlı veri erişilebilirliğini sağlayabilir. Ayrıca, makine öğrenimi teknikleri veri kalitesini zenginleştirebilir ve artırabilirken, veri manzarasının izlenmesini ve yönetimini otomatikleştirebilir.

2. Zorluk — Yapay Zeka Ölçeklenebilirliği

2024'te, kuruluşlar kurumsal AI uygulama yolculuklarına başladıklarında, birçoğu çözümlerini ölçeklendirmekte zorluk çekti - öncelikle teknik mimari ve kaynak eksikliğinden dolayı. Ölçeklenebilir bir AI altyapısı oluşturmak, bu amaca ulaşmak için çok önemli olacak.

Bulut platformları, büyük veri kümelerini işlemek ve AI modellerini eğitmek için verimlilik, esneklik ve ölçeklenebilirlik sağlar. Bulut hizmeti sağlayıcılarının AI altyapısından yararlanmak, önemli ön altyapı yatırımlarına gerek kalmadan AI dağıtımının hızlı ölçeklenmesini sağlayabilir. Farklı iş fonksiyonları arasında kolay yapılandırma ve uyarlama için modüler AI çerçeveleri uygulamak, işletmelerin maliyetler ve riskler üzerinde kontrolü korurken AI girişimlerini kademeli olarak genişletmelerine olanak tanır.

3. Zorluk — Yetenek ve Beceri Eksiklikleri

A son anket BT profesyonellerinin yapay zekaya olan hevesi ile gerçek yetenekleri arasındaki endişe verici uçurumu gözler önüne seriyor. %81'i yapay zekayı kullanmaya ilgi gösterirken, yalnızca %12'si gerekli becerilere sahip ve çalışanların %70'inin yapay zeka becerilerinde önemli geliştirmelere ihtiyacı var. Bu yetenek açığı, yapay zeka girişimlerini geliştirmek, devreye almak ve yönetmek isteyen işletmeler için önemli engeller oluşturuyor. Nitelikli yapay zeka profesyonellerini çekmek ve elde tutmak büyük bir zorluk teşkil ederken, mevcut personelin becerilerini geliştirmek önemli yatırımlar gerektiriyor.

Kuruluşların eğitim stratejisi, yapay zeka çözümleri geliştiren geliştiriciler, yapay zeka çıktılarını doğrulayan denetleyiciler ve yapay zeka sistemlerinin çıktılarını karar alma süreçlerinde kullanan tüketiciler gibi çeşitli grupların ihtiyaç duyduğu yapay zeka okuryazarlığı düzeyini ele almalıdır. Ayrıca, iş liderlerinin yapay zekanın stratejik etkilerini daha iyi ve daha etkili bir şekilde değerlendirebilmeleri için eğitilmeleri gerekecektir. Veri odaklı bir kültürü bilinçli bir şekilde teşvik ederek ve yapay zekayı her düzeyde karar alma süreçlerine entegre ederek, yapay zekaya karşı direnç yönetilebilir ve bu da karar alma kalitesinin artmasına yol açabilir.

4. Zorluk — Yapay Zeka Yönetimi ve Etik Endişeler

İşletmeler AI'yı büyük ölçekte benimserken, önyargılı algoritmaların zorluğu giderek artıyor. Eksik veya önyargılı veri var olan önyargıları güçlendirebilir ve haksız iş kararlarına ve sonuçlarına yol açabilir. Yapay zeka teknolojileri geliştikçe, Hükümetler ve düzenleyici kurumlar karar alma sürecinde şeffaflığı sağlamak ve tüketicileri korumak için sürekli olarak yeni yapay zeka düzenlemeleri getiriyor. Örneğin, AB, 2024 tarihli AB Yapay Zeka Yasası aracılığıyla yapay zekanın kullanımıyla ilgili politikalarını, çerçevelerini ve ilkelerini ana hatlarıyla açıkladı. Şirketlerin bu tür gelişen düzenlemelere çevik bir şekilde uyum sağlaması gerekecektir.

Şeffaflık, adalet ve hesap verebilirliğe odaklanan doğru AI yönetim çerçevelerini oluşturarak, kuruluşlar AI modellerinin açıklanabilirliğini sağlayan çözümlerden yararlanabilir ve son tüketicilerle güven oluşturabilir. Bunlar, AI modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımı için etik yönergeleri içermeli ve bunların şirketin değerleri ve düzenleyici gereklilikleriyle uyumlu olduğundan emin olmalıdır.

5. Zorluk — Maliyet ve Yatırım Getirisini Dengelemek

Yapay zeka çözümlerini geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak, altyapı, yazılım ve yetenekli yetenek açısından önemli bir finansal taahhüt gerektirir. Birçok işletme, bu maliyeti ölçülebilir yatırım getirileriyle (YG) dengelemede zorluklarla karşı karşıyadır.

AI uygulaması için doğru kullanım durumlarını belirlemek hayati önem taşır. Her çözümün mutlaka AI'ya ihtiyacı olmayabileceğini unutmamalıyız. Yolculuğun başlarında başarıyı ölçmek için doğru ölçütler üzerinde anlaşmak önemlidir. Bu, kuruluşların çeşitli kullanım durumları genelinde sağlanan ve potansiyel ROI'yi yakından takip etmesini sağlayacaktır. Bu bilgi, maliyeti kontrol altında tutmak için tüm aşamalarda kullanım durumlarını titizlikle önceliklendirmek ve rasyonalize etmek için kullanılabilir. Kuruluşlar, ROI yatırımlarının riskini karşılamak için esnek ticari modellerle iş sonuçları sunan AI ve analitik hizmet sağlayıcılarıyla ortaklık kurabilir.