Zekâ Maliyeti Düşüyor: Şirketler Nasıl Rekabet Edebilir?

$15.7 Trilyon.

Bu, Japonya, Almanya, Hindistan ve İngiltere’nin birleşik yıllık çıktısından daha fazla. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, PwC’nin 2030 yılına kadar AI’nın küresel ekonomiye katkısı için yaptığı tahmin de bu rakam. Zekâ maliyetinin yıllardır istikrarlı bir şekilde düştüğü sır değil. Aslında, 2020’de, şirketlerin üçte biri, AI maliyetinin neredeyse her endüstri için %20 oranında azaldığını rapor etti.

1965 yılında, Gordon Moore, bir chíp üzerindeki transistör sayısının her iki yılda bir ikiye katlanacağını öngörerek, bunun da hesaplama gücü, veri depolama ve algoritmik verimlilikte tương đương ilerlemelere yol açacağını söyledi. Bu öngörünün ardından, bulutun ve ödeme yaparken kullanım modelinin neredeyse üssel büyümesi, artık daha küçük organizasyonların da düşük maliyetle yüksek ölçeklenebilir hesaplama altyapısına erişebilmesini sağladı. Bu, büyük ön yatırım ihtiyacını ortadan kaldırdı ve daha küçük organizasyonların daha büyüklerle eşit koşullarda rekabet etmesini mümkün kıldı.

Ayrıca, veri patlaması, zekâ maliyetinin azaltılmasında kritik bir rol oynadı. İnternetin büyümesi ve sensörlerin yaygınlaşmasıyla, analiz için kullanılabilir veri bolluğu oluştu. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının büyük veri setleriyle eğitilmesine ve doğruluk ve performansın iyileştirilmesine olanak sağladı. Ayrıca, açık kaynak hareketi, geliştiricilerin büyük veri setlerine ücretsiz olarak erişerek zeki sistemler geliştirmesini sağladı. Son olarak, algoritmik verimlilikteki ilerlemeler de zekâ maliyetinin azaltılmasına katkıda bulundu. Araştırmacılar, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi ve optimize edilmesi için yeni teknikler geliştirdiler, bu da daha hızlı ve daha doğru modellerin geliştirilmesini sağladı. Bu, daha az hesaplama kaynağı kullanarak zeki sistemler geliştirilmesini mümkün kıldı ve geliştirme ve dağıtım maliyetini azalttı.

AI ve ML teknolojilerinin her yerde olduğu bir dönemde, şirketlerin işletme ve yenilikçi işlemlerinde endüstriler boyunca önemli değişikliklere tanık olacağız. Örneğin, fintech’te, çevik startups, AI’ı kullanarak, müşteri KYC ve on-boarding için STP’den finansal ve bütçe bilgilerine kadar her şeyi sunabiliyor. Ve sağlıkta, küçük teknoloji şirketleri, giyilebilir cihazlardan alınan girdilerle hasta semptomlarını öngörerek acil hizmetleri zamanında sunabiliyor.

Bağlantılı Bir Şirket Kurmak Kritik

Bağlantılı şirketler, geleneksel şirketlere kıyasla düşen zekâ maliyetinden daha iyi yararlanmaya daha iyi konumlanmışlardır. Bunun nedeni, bağlantılı şirketlerin dijital teknolojiyi kullanarak müşteriler, çalışanlar, tedarikçiler ve ortaklarla gerçek zamanlı olarak bağlantı kurmasıdır. Ayrıca, altyapı için bulut öncelikli bir yaklaşım benimserler, bu da mobil cihazlardan, sosyal medyadan ve diğer araçlardan yüksek hacimli verileri kolayca işleyerek süreçleri basitleştirmelerine ve müşteri davranışları hakkında fikir sahibi olmalarına yardımcı olur. Bağlantılı şirketlerin çoğu, aslında üç ana sütun üzerine kuruludur.

İnsan Potansiyelinin Artırılması: Sık sık, bağlantılı şirketler, yenilik, çeviklik ve işbirliği kültürüne ev sahipliği yapar. Yüksek düzeyde otomasyon ve uçtan uca dijitalleşme, çalışanların tekrarlanan manuel görevlerin baskısından kurtulmasına ve daha fazla yaratıcı problem çözme ve daha yüksek düzeyde çalışmaya zaman ayırmasına olanak tanır. Aslında, yenilik kültürünü desteklemek için dijital altyapının varlığı, kültürü oluşturmak kadar önemlidir.

Değer Ağları: Bağlantılı şirketlerin liderleri, lineer tedarik zincirinin artık işe yaramaz hale geldiğini anlar ve teknoloji sağlayıcıları, toplayıcılar, dağıtıcılar ve startups’tan oluşan ekosistemlere yatırım yaparlar. Bu değer ağlarındaki düşük gecikme bağlantıları, her paydaşın karar vermeyi hızlandırmak, süreçleri optimize etmek ve ürün teslimatını hızlandırmak için gerçek zamanlı bilgi akışına erişimini sağlar. Bir örnek, oto sigorta şirketlerinin, üreticiler ve telematik şirketlerle birlikte sürüş davranışına bağlı prim modellerini başlatmasıdır. Aynı zamanda, araç上的 telematik tarafından toplanan veriler, acil müdahale ekiplerinin kaza yerini hızlı bir şekilde takip etmesine ve üreticilere güvenlik bileşenlerini optimize etmesi için kritik verileri geri beslemesine yardımcı olur.

Bilişsel Operasyonlar: Bugün, bir “yenilik kültürü” sadece onu besleyen veriler kadar iyidir. Bağlantılı şirketler, geleneksel organizasyonlardan daha dağınık ve esnektir, dağıtılmış ekiplere ve süreç yerine sonuçlara odaklanırlar. Çevik metodolojiler, insan müdahalesi gerektirmeyen AI destekli süreçler ve yüksek düzeyde iç bağlantı, başarılı bağlantılı şirketlerin özellikleridir. Bu, verilerin tüm sistem boyunca sorunsuz bir şekilde akmasına ve paydaşların kritik bilgilerine anında erişebilmesine olanak tanır, bu da sıklıkla silo işletmelerin oluşturduğu tıkanıklıkları önler.

Gerçek Dünya Etkisi Neleri Kapsar?

Asya, Orta Doğu ve Afrika’da 20’den fazla ülkede faaliyet gösteren bir hızlı tüketim malları şirketi, çoklu coğrafyalarda konumunu pekiştirmek istiyordu. Ancak, şirket, bölgesel satış potansiyelini tam olarak kullanamıyordu, çünkü ortaya çıkan pazarlardaki perakende manzarası parçalanmıştı. Özellikle, şirket, manuel süreçlere olan bağımlılığı nedeniyle talebe görünümünü elde etmekte ve pazar payını artırmakta zorluk çekiyordu. Çözüm olarak, operasyonları otomatikleştirmek ve kritik operasyonel verileri haritalamak için AI destekli bir platform kullanmak ilk adımdı. Bir sonraki adım, satış temsilcileri ve bölge müdürleri için bir panoyu oluşturmaktı, bu da onlara coğrafi penetrasyonu haritalamak, bölge boşluklarını belirlemek ve etkili çıkış kapsamı için bir strateji oluşturmak yardımcı oluyordu. Sadece birkaç ay içinde, şirket %15’lik bir değer artışı, satış temsilcisi verimliliğinde %15’lik bir iyileşme ve %50’lik bir ECO artışı gördü.

Benzer şekilde, salgın döneminde, bir CPG şirketi, COVID’in farklı mahalleler arasındaki yayılmasını izledi ve bu bilgileri bir AI platformuna besleyerek, stok çıkarmadan en çok etkilenecek perakende konumlarını öngördü. Bu bilgilerle birlikte, dijital olarak bağlantılı bir dağıtım ağı kullanarak, rakip markaların raflarının boşaldığı sırada ürünlerini sadece birkaç gün içinde yeniden stoklayabildiler.

Zekânın Etik ve Çevikliği

Bu hikayeler, küçük organizasyonların mevcut AI araçlarını ve yeteneklerini benimsemelerinin, daha büyük, daha geleneksel şirketlerin tekrarlayamayacağı bir etkiye sahip olabileceğini gösteriyor. Her organizasyonun ileri düzey zekâ ve analiz araçlarına erişebildiği bir dünyada, dayanıklı kalmak için bağlantılı bir şirket haline gelmek açıkça gereklidir.

Ancak, daha fazla ekonomik değer yaratmanın yanı sıra, şirketlerin akranları arasında öne çıkma için net bir fırsat, AI’ın etik kullanımına bağlılıklarını taahhüt etmektir. Bu, yalnızca teknolojiyi çevresel ve sosyal gündemleri ilerletmek için kullanmak anlamına gelmez, aynı zamanda AI modellerinin kültürel olarak duyarlı, azınlık bakış açılarına karşı önyargılı olmaması ve gizlilik düzenlemelerine uygun olarak kullanılması anlamına gelir. AI, şirket operasyonlarına daha da entegre hale geldikçe, işgücü yer değiştirme de birincil endişe konusu haline gelir – liderler, yetenek geliştirme programları ve etkili değişim yönetimi yoluyla bunu ele alabilir.