İşin Geleceği: AI ve Otomasyonun İş Rollerini ve İş Modellerini Nasıl Yeniden Tanımladığı

Profesyonel uygulamamızda, AI’ın iş rolleri ve iş modelleri üzerindeki etkileri hakkında iki zıt görüşle karşılaştık. Bir taraf, işsizlik oranlarının artacağından ve yapay zekanın her şeyi ele geçireceğinden endişe ediyor, diğer taraf ise AI’ın önemli hiçbir değişiklik getirmediğini ve bir balon olacağını düşünüyor.

CIO’ların %64’ü, AI’ı kullanarak iş operasyonlarını yükseltmek ve şirketleri geliştirmek için yüksek umutlar taşıyor, bu nedenle teknolojinin güçlü yetenekleri ve sınırları hakkında bilgi sahibi olmak özellikle önemli hale geliyor. Yapay zeka gerçekten yeni iş modelleri getirebilir mi, yoksa bu beklentiler önyargıya dayalı mı?

Her zaman olduğu gibi, gerçek cevap ikisi arasında bir yerde yatıyor.

Her teknolojik devrim, iş rollerinin ve işyeri rutinlerinin dönüşümüyle birlikte geldi. AI’ın gelişimi, işyerlerini hızla değiştirecek ve toplumsal değişikliklere yol açacağı vaat edildi. Ancak AI, toplum üzerinde beklenen etkiyi yaratmadı, ancak toplum AI’ı etkileyebilir ve etkilemelidir.

LLM gelişimindeki durdurulma ve AI sanrılama raporları, günümüzde bildiğimiz AI sistemlerinin sadece mükemmel olmaktan uzak olmadığını, beklenenden daha az şey yaptığını ve geliştiricilerin bunu bildiğini gösteriyor. AI etrafındaki hırsın, AI’ın kendisinin değil, problem olduğunu anlamak önemlidir. Geliştiriciler, mevcut özellikleri geliştirmeye odaklanmak yerine, bir sonraki hedefe ulaşmaya başladılar. Sonuç olarak, birçok potansiyel problem keşfedilmedi ve göz ardı edildi, bu da birçok soruna neden oldu, Örneğin Google, Bard AI’nın yanlış bilgi vermesi nedeniyle 100 milyar dolar hisse değerinde bir kayba uğradı.

Bu sonuçlar, AI’ın temel görevleri gerçekleştirmek için kontrol ve denetime ihtiyaç duyduğunu gösteriyor, bu nedenle karmaşık görevlere güvenmek için henüz çok erken. Çok sayıda iş rolü, AI’ın eksik olduğu derin görüş, eleştirel düşünme ve esneklik gerektiriyor ve bu durum yakın zamanda değişmeyecek.

OpenAI’da AGI hazırlık grubunun eski başkanı, AI’ın gerçek verimliliğinin, işletmeler, hükümetler, endüstri sesleri, profesyoneller ve vatandaşlar arasındaki güçlü bir diyalogun sonucu olacağını söyledi. Şu anda bu konuşma henüz başlamadı ve herkesin katılımı gerekecek.

İş Modellerinde AI: Mevcut Değeri Araştırma

AI destekli iş modelleri çağı, bir yıl veya iki yıl içinde beklenmemelidir, ancak yapay zeka, şirketlerin operasyonlarını ve iş akışlarını yönetme şeklini önemli ölçüde etkiledi.

Genel olarak, her işletmenin üç temel dayanağı vardır:

1. Veri Analitiği

Bağlantılı olduğumuz kadar, o kadar çok veri geliyor. Bu, özellikle şirketler için geçerli – her iş yılı, çok sayıda veri havuzu, belge, kağıt ve ekran görüntüsü üretiyor. Her bir parçanın büyük bir değeri var, ancak önce bulunması gerekiyor. İnsan uzmanlar için tüm bu verilerin madenciliği ve organizasyonu aylar, hatta yıllar alabilir, ancak AI için bu, günler veya saniyeler meselesidir. Büyük veri hacimlerine dalıp, bunları sıralayarak ve organize ederek – yapısal olmayan verileri de dahil olmak üzere – AI, önemli bilgileri çalışanlar, karar vericiler ve yöneticilerle bağlar, veri tıkanıklıklarını ortadan kaldırır ve her düzeyde daha keskin karar almaya olanak tanır. AI ile şirketin geçmişine ve tüm yolculuğuna dair daha net bir görüntü elde edilebilir, bu da daha fazla güven sağlar ve iş liderlerine nerede olduklarını ve gelecekte nerede olmaları gerektiğini gösterir.

2. Müşteri Etkileşimlerinin Kişiselleştirilmesi

ABD’de müşteri deneyimi kalitesinin tüm zamanların en düşük seviyesine ulaştığı bir dönemde, yanıt süresini azaltmak, kişiselleştirilmiş etkileşimleri sağlamak ve müşteri endişelerini mümkün olan en kısa sürede ele almak şirketler için daha önemli hale geldi. Ancak bu hedeflere ulaşmak, her bir müşteri verisinin toplanmasını gerektirir: demografi, satın alma geçmişi, marka etkileşim sıklığı ve diğer birçok faktör. Bu ölçekteki bir görev, bir çağrı merkezi veya destek ekibi için fazla olabilir, ancak bir AI asistanı için rutin bir iştir. AI destekli platformlar ve insan çalışanlar birlikte çalışarak, bireysel müşteri tarihlerini anında araştırmak ve spesifik ihtiyaçlarını karşılamak suretiyle üstün müşteri hizmetleri sunabilirler. Bu yaklaşım, müşterilerin bir markadan beklediği kişiselleştirme ve empati seviyelerini sağlar, böylece müşterilerle satıcılar arasındaki ilişki güçlenir ve sadakat artar.

3. Risk Yönetimi

Risk yönetimi, şirketler için sürekli ve değişmeyen bir ağrı noktasıdır ve öyle kalacaktır. İş ortamı ne kadar yoğunsa, yöneticilerin finansal ve itibar risklerini doğru bir şekilde değerlendirmek için o kadar çok senaryoyu değerlendirmeleri gerekir. Bazı değerlendirmeler kritik düşünme ve deneyim gerektirirken, diğerleri histórik veri desenlerini ortaya çıkarmak için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Sonuncu durumda, AI, anormallik tespiti, model tanıma ve şüpheli davranış tespiti konularında büyük yardım sağlar. Bu yetenekler, yöneticiler, analistler ve yöneticiler üzerindeki baskıyı hafifletir, böylece tehditleri ortaya çıkmadan önce tanımlayabilir ve buna göre hazırlanabilirler.

AI İş Modellerinin Geleceği: Daha Fazla Bilgi İçin Bekleyin

Dikkate alınması gereken en önemli noktalardan biri, AI destekli iş modellerinin türlerinin, AI’ın tam değerinin keşfedilmesine kadar tanımlanmayacağıdır. İş liderleri hala AI’ın getirdiği getiriyi hesaplamakta tereddüt ederken, keşif ve araştırma ihtiyacı vardır.

AI’ın benimsenmesi, küçük bir değişiklik değildir; tamamen yeni bir iş akışı getirir. Bu nedenle, iş liderleri bu iş akışını anlamak, KPI’lerini belirlemek ve önceki rutinlerden ne kadar farklı olduğunu belirlemek zorundadır – ve analizlerine dayanarak dönüşümsel değeri çıkarmalıdır.

Örneğin, birçok durumda AI, sadece iş süreçlerini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda istenilen sonuçları elde etmek için yeni süreçler oluşturur. Ancak bu sonuçların değerini en üst düzeye çıkarmak ve tamamen yeni modeller için temel oluşturmak için, herhangi bir şirketin üç temel bileşene ihtiyacı vardır: süreç, teknoloji ve onu kullanan insanlar.