AI’nin Hızı: İnovasyonun Geleceğinin Sonraki Aşaması

ChatGPT’nin ortaya çıkmasından bu yana, dünya bir AI patlama döngüsüne girdi. Ancak, insanların çoğunun farkında olmadığı şey, AI’nin aslında yeni olmadığı – oldukça uzun bir süredir var. Google’ ın yaygın olarak kullanılan arama motorunun erken günlerinde, sonuçların kalbinde otomasyon vardı. Şimdi, dünya AI’nin günlük hayatlarımızda nasıl iç içe geçmiş olduğunu ve hala ne kadar kullanılmamış potansiyele sahip olduğunu anlamaya başlıyor.

AI benimseme ve inovasyon hızının future modellerinin genişlemesini iki yıl öncesinden bile doğru bir şekilde tahmin edebileceğimiz konusunda birçok insanı şaşırtacak bir şekilde – yaklaşık 1 trilyon dolarlık harcamalarla – hareket ettiği görülüyor. Bu, Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle ve OpenAI gibi teknoloji şirketlerinin endüstri talebini karşılamak için yeni AI gelişmeleri ve modellerini ortaya çıkarmasıyla daha da hızlanıyor. AI çip üreticisi Nvidia’nın işleri o kadar hızlı büyüyor ki, işinin değerini doğru bir şekilde hesaplamak bile mümkün değil.

AI’nin hızıyla ilgili bildiğimiz şey, veri miktarının arttıkça ve veri kalitesinin devam ettiği sürece, AI’nin iş faaliyetleri, uygulamaları ve süreçleri için inovasyonu sürdürebilmesi olacaktır. AI’nin birkaç yıl içinde nerede olacağını tahmin etmek için, AI’nin kullanım örneklerinin iki katmanlı olduğunu anlamamız gerekiyor. Birincisi, AI mevcut çözümleri daha verimli, doğru ve etkili hale getiren bir teknoloji sağlayıcıdır. İkincisi, AI’nin teknolojiyi yenilikçi bir şekilde geliştirebilecek potansiyele sahip olmasıdır.

AI’nin Hızını Tarih Boyu Yeniden Düşünmek

AI’nin arkasındaki heyecan OpenAI’nin 2022’de ChatGPT’yi piyasaya sürmesiyle başladığı hissine rağmen, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinin kökeni on yıllar öncesine dayanıyor. Algoritmalar, AI’nin temelini oluşturan, 1940’larda geliştirildi ve makine öğrenimi ve veri analizi için zemin hazırladı. AI’nin endüstrilerdeki erken kullanımları, özellikle tedarik zinciri yönetimi (SCM), 1950’lere kadar uzanıyor ve lojistik ve envanter yönetimi sorunlarını çözmek için otomasyonu kullanıyordu. 1990’larda, veri odaklı yaklaşımlar ve makine öğrenimi iş dünyasında yaygınlaştı. 2000’lerin ilerleyen yıllarında, robotik işleme otomasyonu (RPA) gibi teknolojiler, birçok karmaşık ve idari iş fonksiyonu boyunca monoton görevleri basitleştirdi.

ChatGPT geldi. AI algısının değiştiği çok açık – bu, üretken AI sayesinde oldu. GenAI’nin ortaya çıkmasından önce, tüketiciler otomasyonun mekanizmasını, işler için otomasyonun gücünü anlamıyordu. AI, modern teknolojinin birçok alanında, özellikle Google Arama Motoru’nun altında yatıyor. Tüketiciler Google’dan doğru cevaplar bekliyorlar, ancak sonuçların ortaya çıkmasına yol açan karmaşık süreçleri ve algoritmaları nadiren düşünüyorlar. Ancak görme, inanmaktır – ChatGPT ile dünya, gerçek yaşam örneklerini görmeye başladı. Yine de, AI’nin günlük hayatlarımızda ne kadar iç içe geçtiği konusunda yanlış bir algı var – iş dünyasında da öyle. Yukarıda bahsedildiği gibi, AI mevcut teknolojiyi daha iyi hale getiren bir şeydir ve Intel’in mikroçipleri gibi, AI kullandığımız teknolojilerin arkasında duruyor.

Liderler AI’nin büyüklüğünü anlamazlarsa, AI’yi günlük iş operasyonlarına başarılı bir şekilde entegre etmelerini nasıl bekleyebiliriz? Bu, tam da problem.

Benimseme ve Büyüme Zorlukları

Bir GPT aracına, “tedarik zinciri ve satın alma profesyonellerinin AI hakkında ne dediğini” sorsanız, muhtemelen AI benimseme ile ilgili bilgi boşluklarını vurgulayacaktır. Küresel olarak, AI benimseme geçen yıl sınırlı büyümeden sonra hızla arttı. Son altı yıl boyunca, iş liderlerinin yalnızca %50’si operasyonları boyunca AI teknolojisine yatırım yaptıklarını söyledi. 2024’te, benimseme oranı %72’ye sıçradı, bu da iş liderlerinin organizasyonlarını tüm iş hatları boyunca geliştirmek için AI’nin potansiyeline ancak şimdi uyanmaya başladıklarını gösteriyor.

AI’nin tam değerini gerçekleştirmek, yalnızca son teknoloji çözümleri uygulamaktan daha fazlasını gerektirir. İş harcaması kalıpları, tedarikçi performansı, pazar dinamikleri ve gerçek dünya kısıtlamaları hakkında zengin bağlam sağlayan verilere erişimi gerektirir. Yetersiz veri erişimi, şirket içinde AI inovasyonu için hayat veya ölüm anlamına gelir. En az %30’luk GenAI projelerinin, kötü veri kalitesi, yetersiz risk kontrolleri, artan maliyetler veya belirsiz iş değerleri gibi diğer zorluklar nedeniyle proof-of-concept’ten sonra terk edilmesi bekleniyor. Ancak AI’yi benimsemeye ve ölçeklendirmeğe çalışan işletmeler için birçok başka zorluk var.

Büyük organizasyonlarda, risklere yol açabilecek siloların olması maalesef çok yaygın. Örneğin, tedarik zinciri endüstrisine bakalım. Tedarik zinciri, iş stratejisi içinde kritik bir rol oynar ve büyük, küresel organizasyonlar için sektörün bağlantılı ölçeği neredeyse hayal edilemez. İşletmenin bir yönü bir silo içinde çalışıyorsa, tüm organizasyonu büyük risklere maruz bırakabilir. Tedarik zinciri ekipleri, tedarikçilerine talep değişikliklerini iletmiyorsa, liderlerin doğru tahminler oluşturmasını nasıl bekleyebiliriz? Satış ekibi, güncellenmiş tahminleri satın almaya iletmiyorsa, güncel müşteri talebiyle uyumlu olmayan anlaşmalara kilitlenebilirler.

Örgütsel veya bilgilendirme silosu olsun, iletişim eksikliği müşteri hizmetlerinde bozulmaya, verimsizliklere ve inovasyonun durmasına neden olabilir. AI, bu siloları ele alarak değerini kanıtlamakta: teknolojileri verimli bir şekilde bağlandığında, çalışanları ve tedarikçileri de bağlayabilir.

İş liderleri, süreç otomasyonu, stratejik satın alma yetenekleri, harcama görünürlüğü ve kontrolü ve genel karlılığı sürdürebilmek için AI destekli çözümlere yatırım yapıyor. Bu AI yetenekleri ve toplam harcama yönetimi hedeflerine ulaşmak için, şirketlerin birlikte çalışarak şeffaflık sağlamak ve ortak bir hedefe ulaşmak zorunda kalacaklar.

AI için Sonraki Evrim

Şu anda, iş verimliliğini ve büyümeyi gerçekten sürdüren AI için en iyi kullanım örneği, basit, idari görevlerin otomasyonudur. İş akışı verimliliği, veri çıkarma ve analizi, envanter yönetimi veya öngörülü bakım olsun, liderler AI’nin monoton, zaman alan görevleri önceden görülmemiş hızlarda ve aşırı hassasiyetle hızlandırabileceğini anlamaya başlıyor. Basit görünse de, tedarik zinciri veya satın alma gibi endüstrilerde kullanılan bu tür kullanım örnekleri, işletmelere sayısız saat ve milyarlarca dolar tasarrufu sağlayabilir.

AI’yi teknoloji sağlayıcı olarak ele aldık – ancak AI’nin teknoloji yenilikçisi olma potansiyeli hala keşfedilmemiş. Yeni bir yıla girerken, iş liderlerinin ufukta bekleyen birçok AI gelişmesi var.

Tedarik zinciri yönetimi ve satın alma için özellikle, bu gelişmelerden biri, özerk kaynakların geliştirilmesidir. AI ve diğer gelişmiş teknolojileri kullanarak, işletmeler, geleneksel olarak insanlara dayanan görevleri, yani kaynakları ve sözleşmeleri, verimliliği artırmak ve kaynakları serbest bırakmak için otomatikleştirebilir. Tamamen özerk kaynak, yalnızca çalışan zamanını tasarruf ederek, verimliliği artırarak ve hataları azaltarak eşsiz maliyet tasarrufu sunmakla kalmaz, aynı zamanda sürekli olarak etik ve sürdürülebilirlik standartlarına uyumu sağlayarak yolsuzluk ve sahte ürün riskini de azaltabilir.

Özerk çözümleri uygulamadan önce, şirketlerin önce procurement ekipleri ve tedarikçileri için sezgisel, verimli ve kolay navigasyon sağlayan bir kullanıcı deneyimi (UX) sunmaları gerekiyor. Hyper-personalized bir UX oluşturulduktan sonra, işletmeler özerk çözümleri uyumlu bir şekilde uygulayabilir.

AI’nin sonucu, yalnızca işletmelerin ROI’lerini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda karar verme, gelecekteki kalıpları öngörme ve dayanıklılık oluşturma yeteneğini de içerir. C düzeyindeki yöneticiler, AI teknolojisini benimsemeyi, operasyonlarını dönüştürmek ve geleceğe uygun hale getirmek için temel olarak görüyor. Zaman içinde, AI, diğer teknolojiler gibi, giderek daha ucuz hale gelecek ve çıktı değerleri artmaya devam edecek. Bu, AI’nin geleceği ve hayatlarımızda – hem iş hem de kişisel – oynayacağı dengeli rol hakkında iyimser olmamız için yeterli nedenler sunuyor.