Uygulamalı AI’nin ROI’si: İşletmeyi Yeni Bir Vites’e Geçirme

AI her yerde ve herkes ondan bahsediyor, ancak çok az kuruluş şu anda AI ile iş değerleri sunuyor.

Bugün, birçok organizasyonun AI’yi hızlı bir şekilde benimsemesinin başarılı olduğu yönündeki yanlış bir anlatı var, oysa ki çok azı gerçekten bu teknolojinin değerini elde ediyor. 2022’de, Gartner raporunda, ortalama olarak AI projelerinin yarısının (%54) üretim aşamasına ulaştığı belirtildi. Bu, Gartner’in 2019 AI in Organizations raporunda belirlenen AI projelerinin %53’ünün pilot aşamasından üretim aşamasına geçmediği yönündeki bulgudan biraz daha yüksek.

İşletme liderleri, AI’ye zaman, para ve diğer kaynaklar yatırmasına rağmen bekledikleri sonuçları göremedikleri için AI’nin faydalarına karşı şüpheci hale geldiler. AI’yi tamamen bırakmak yerine – ki bu çoğu kuruluş için yapabileceği bir şey değil – işletmeler, genel AI’ye yapılan yatırımları azaltmalı ve anlamlı bir ROI elde etmek için 2024’te uygulamalı AI’yi benimsemelidir.

Gelecek AI ile parlak – eğer ROI’ye ulaşabilirseniz

AI, değerine ilişkin endişelere rağmen, işletme genelinde kritik bir rol oynamaya devam edecek. Şimdi gazı kesmek yerine, rotayı düzeltmek için iyi bir zaman.

OneStream Software’da, son olarak araştırmamız dünya çapındaki 800 finans lideriyle AI teknolojisini endüstride kullanım ve algıları hakkında konuştuğumuzda, katılımcıların yarısından fazlasının (%55) AI’nin gelecek beş yıl içinde finans süreçlerinin temel bir bileşeni haline geleceğine katıldıkları ortaya çıktı. Ekipler, şimdi önemli bir ROI elde edebilecek AI sürümlü çözümler bulmalıdır. Giriş: Uygulamalı AI.

Uygulamalı AI, önceden oluşturulmuş işlevselliği kullanarak AI’yi belirli bir finans veya işletme ihtiyacını karşılamak için kullanır. Bu çözümler, belirli bir kullanım durumunu hedefledikleri için daha hızlı ve daha verimli bir şekilde dağıtılır, daha yüksek ROI sağlar ve değere ulaşma süresini hızlandırır. Uygulamalı AI, finans ekipleri arasında talep planlarının ve gelir tahminlerinin hızını ve doğruluğunu artırmak, histórik verilerdeki anormallikleri tespit etmek ve rutin görevleri otomatikleştirmek için yaygın olarak kullanılır. Tüm bunlar, devam eden muhasebe yetenek kıtlığı ışığında son derece faydalıdır.

Genel olarak, uygulamalı AI, işletmeyi etkileyen iç ve dış faktörler hakkında değerli içgörüler sağlar, böylece liderler organizasyonlarını güvenle yönlendirebilirler. Bu içgörüler, riskleri azaltabilir, yeni iş fırsatlarını tanımlayabilir ve genel karar alma sürecini etkili bir şekilde iyileştirebilir. Bu amaçla oluşturulmuş çözümler, modern işletmeler için güçlü iş araçları olarak öne çıkıyor.

Uygulamalı AI avantajları: hız ve doğruluk

İşletmeler, kendinden emin ve çevik karar almaya destek olmak için zamanında ve doğru içgörülere ihtiyaç duyar. Bu ifade belki açık gibi görünüyor, ancak birçok genel AI modeli, bugün yapılması gereken kararları destekleyecek içgörüler sağlamak için足够 hızlı bir şekilde dağıtılamaz.

Genel AI’ye kıyasla, uygulamalı AI daha hızlı dağıtılır ve sonuçları genellikle daha doğrudur. Kuruluşlar, AI destekli tahmin modellerini günler içinde dağıtabilir, böylece ilgili ve kritik içgörülere faster erişim sağlar.

Pazarlama tarafında, uygulamalı AI, ürün, kanal, coğrafya ve müşteri segmentine göre daha doğru talep tahminleri sağlayabilir, böylece daha etkili pazarlama yapılabilir ve kaynaklar daha verimli kullanılabilir.

Finans departmanında, ekipler uygulamalı AI’yi kullanarak daha doğru talep tahminleri oluşturabilir, böylece finansal planlama için sağlam bir temel sağlar ve işletmeler bütçelerini daha etkili bir şekilde ayırabilir ve daha bilinçli yatırım kararları alabilir.

AI-Driven Finance Anketi, global finans liderlerinin AI’nin already ekiplerine daha hızlı karar alma (49%), gelişmiş veri içgörüsü (48%), gelişmiş çıktı kalitesi (48%) ve optimize edilmiş kaynak dağıtımı (38%) sağladığını da gösterdi. AI, belirli bir kullanım durumu için kullanılırsa, çok daha etkili ve eyleme geçirilebilir olabilir.

AI zorluklarının önüne geçmek

Uygulamalı AI, çoğu senaryoda genel AI’ye kıyasla daha iyi bir ROI sunmasına rağmen, masih beberapa zorluklar vardır.

İşletme liderleri, daha önce genel AI’den lackluster sonuçlar aldıkları için AI destekli çıktılara güvenmiyorlar. Liderler, sonuçların arkasındaki modellerin şeffaflığının eksikliğini deneyimleyebilir veya AI’yi iş süreçlerine entegre edemezler, çünkü AI modelleri ve işletme değerleri uyumsuzdur. İşte uygulamalı AI’nin amaçlanan işlevselliği, değere ulaşma süresini ve ROI’yi artırır.

Bir çözüm, uygulamalı AI modelinden elde edilen verilerin ve sonuçların şeffaflığını sağlamaktır. Ekipler, teknoloji ortaklarıyla birlikte modelin bileşimini anlamak ve en doğru modeli belirlemek için senaryo testleri gerçekleştirebilir. Ayrıca, finans veya belirli bir işletme departmanı için gömülü, amaçlanan AI aramalıdır, böylece tüketim ve analiz kolaylaşır.

Çalışan eğitimi, AI’yi uygulamada başka bir engeldir. Aynı AI-Driven Finance Raporuna göre, dünya çapındaki finans liderlerinin neredeyse üçte biri (32%), AI’yi uygulamayı en büyük zorluk olarak adlandırdı, veri gizliliği düzenlemeleri ve prosedürlerinden (31%) daha fazla. Kuruluşlar, en iyi uygulamalara ve eğitim materyallerine sahip teknoloji sağlayıcıları ile ortak olmalıdır. Gerçek bir ortak, çalışan eğitim ihtiyaçlarını ele almak yerine sadece makineye anahtarları teslim etmez. Finans veya işletme için amaçlanan Auto AI, gömülü iş akışları ve drill-back yetenekleri sunarak, çalışanların öğrenirken daha fazla destek almasına yardımcı olabilir.

Veri gizliliği ve güvenliği, AI uygulamasının en büyük zorluğu olmayabilir, ancak listede vẫn yüksek bir önceliktedir. Burada en büyük endişe, genel amaçlı GenAI araçları (Generative AI) gibi ChatGPT ile gizli verilerin paylaşılması, hassas bilgilerin rakiplerin ve genel halkın eline geçmesine neden olabilir.

Bu riski azaltmak için, işletmeler, mevcut sistemlerle entegre edilebilen ve kullanıcıların müşterileri, finansal durumu, şirketi veya kullandıkları yazılım uygulaması hakkında “düzenlenmiş” verileri sorgulamasına olanak tanıyan güçlü güvenlik yapılarına sahip amaçlanan LLM’ler ve GenAI araçlarını kullanabilir. Aslında, hassas bilgileri açığa çıkarmadan güvenilebilirlik eklemek için yollar vardır.

İşletmeyi yeni bir vites’e geçirmek için uygulamalı AI

AI’nin geleceği, daha fazla liderin AI’nin takım verimliliği, işbirliği ve işletme sonuçları için faydalarını tanıdığı için parlak kalıyor. Çok fazla işletme, mevcut ekonomik manzara göz önüne alındığında, ROI’yi kanıtlama zorluğuyla karşı karşıya kalırken, aynı zamanda gereksiz harcamaları sınırlamaya çalışacak. Uygulamalı AI ve mevcut uygulamalara entegre edilmiş olan yazılımlara dönün, böylece verimliliği artırın ve gerçek dünya işletme sorunlarını çözün.

Uygulamalı AI çözümleri, işletmelerin yatırımlarından maksimum sonuçları elde etmelerine ve büyümelerini destekleyecek öngörülü içgörüler elde etmelerine yardımcı olabilir. İşletmeler, uygulamalı AI’nin amaçlanan işlevleriyle birlikte ROI ve fırsatayla yeni bir vites’e geçecekler.