Oluşturucu AI Umutları Bulut Bilişim Deneyimleriyle Ne Öğrenebilir

Oluşturucu AI (GenAI), dünya çapındaki organizasyonlar tarafından teknolojilerin yeteneklerini takdir ettiği için burada kalıyor. Zaten, %72’lik organizasyonlar GenAI’yi geniş çapta veya az olarak kullanıyor ve başka %26’lık organizasyonlar teknolojiyle deney yapılıyor. Ancak, GenAI benimseme aşaması hala erken günlerinde.

McKinsey‘e göre, şirket yöneticilerinin yalnızca %1’i GenAI dağıtımlarını “olgun” olarak tanımlar, yani teknoloji iş akışlarına tamamen entegre edilmiştir ve önemli iş sonuçları sağlar. Bu olgunluk açığını kapatmak, sürekli kurs düzeltmeleri gerektirir, genellikle dağıtım engellerine, önemli masraflara, kanıtlanmamış teknolojilere güvenmemeye ve düzenleme risklerine kadar iner. Bu zorluklar size tanıdık geliyorsa, öyle olmaları gerekir – IT ekipleri ilk olarak buluta atladığında, birçok benzer engel ortaya çıktı.

Yeni teknoloji coşkusu dalgaları bazı yönlerden farklılık gösterir. Bulut bilişim daha çok kritik sistemlerde erken uygulanırken, GenAI daha hızlı bir şekilde pilot aşamasında ve verimlilik ve üretkenlik kazançlarına adanmış kullanım örnekleri için benimseniyor. Yine de öğrenme eğrisi benzer: her ikisi de organizasyonları farklı düşünmeye ve çalışmaya zorlar.

Bulut bilişim öncellerinin deneyimlerini yansıtarak, bugünün GenAI umutları daha iyi bir gelecek için kendilerini konumlandırabilir.

Maliyet, Risk ve Değişimi Yönetmek: Bulut Hatalarından Öğrenmek

Bulut teknolojisi popülerlik kazanmaya başladığında, birçok organizasyon göçün karmaşıklığını ve kısa vadeli maliyet tasarrufunu yanlış hesapladı. Sonuç olarak, aynı organizasyonların çoğu üç ana tuzağa düştü: kötü maliyet yönetimi, güvenlik yanlış yapılandırması ve kültürel ve organizasyonel değişikliklerle gelen doğal direnç.

Bulut çağı, basitçe “kaldırma ve kaydırma” – modernleştirme olmadan iş yüklerini buluta taşıma – genellikle değer sağlamadığını öğretti. Benzer şekilde, GenAI girişimleri sık sık durur khi organizasyonlar, yeni modellere güncellenmemiş, yapısal olmayan veya kötü belgelenmiş verileri takmaya çalışır. Aslında, GenAI projeleri etkisiz sonuçlar verebilir veya mevcut verimsizlikleri pekiştirebilir. Ders: teknoloji alone temel zayıflıkları aşamaz.

Tıpkı bulut teknolojisinin yönetim, beceri ve uzun vadeli strateji açıklarını ortaya çıkardığı gibi, GenAI de öyle yaptı. Çalışanlar, gözetim olmadan GenAI araçlarını benimserse veya teknolojiyi kabul edilebilir kullanım politikasının sınırları dışında kullanırsa, gölge IT riskleri yeniden ortaya çıkabilir ve GenAI boru hatlarını sécurite etmek ve büyük ölçekte uyumluluğu sağlamak zorlaşabilir. Bu paraleller, GenAI geniş ölçekli şirket entegrasyonuna geçerken devam edecek ve bulut içinde bulunan aynı güçlü siber güvenlik çerçevelerini, olay yanıt planlarını ve yönetim yapılarını gerektirecektir.

Risk yönetiminden öte, yönetilmeyen maliyet yayılması uzun süredir teknoloji alanında bir sorundur. Bulut da istisna değildir ve şirketler GenAI’yi iş akışlarına entegre etmeye devam ettikçe, benzer bir şekilde masrafların artmasıyla karşı karşıya kalırlar.

Maliyet yönetim stratejilerini iyileştirmeye çalışan birçok organizasyon, FinOps’i bir çözüm olarak kullanıyor. Zamanında, veri odaklı içgörüler kullanarak tahminleri iyileştirmeye ve çapraz fonksiyonel sorumluluk ve işbirliğini teşvik etmeye yardımcı olan kapsamlı bir FinOps altyapısı, aşırı harcamayı önlemek ve iş değerini en üst düzeye çıkarmak için değerli olduğunu kanıtladı. FinOps ilkeleri yalnızca bulut maliyet yönetimine değil, GenAI harcamalarına da uygulanabilir bir seçenektir.

Bulut Derslerini GenAI Uygulamasına Koymak

Bu yılın sonunda, Gartner en az %30’luk GenAI projelerinin kavram kanıtı sonrasında terk edileceğini öngörüyor. Hype gerçekliği aşındığında, GenAI projesi başarısızlıklarının arkasındaki gizli modeller – hazırlıksız veri, belirsiz iş sahipliği veya gereksiz karmaşıklık – yeni teknolojiyi benimsemeye yönelik acelede fark edilmez. Bu erken uyarı sinyallerini tanımlamak ve ele almak, GenAI başarısı ve terk edilen bir proje arasındaki farkı sağlayabilir. Liderler, bu uyarı işaretlerini aktif olarak izler ve süreci atlatmazlarsa, ekiplerini uzun vadeli başarı için hazırlarlar.

Benimseme onaylandıktan sonra, şirketler GenAI pilot projelerine odaklanmalı ve gerçek dünya değerini test etmeli ve garantilemeli, hemen geniş ölçekli şirket çapında ölçeklemeye atlamamalıdır. Şirketlerin, net ROI hedefleri ile gerçek iş ihtiyaçlarına geri映ilmiş, birkaç açık tanımlanmış, yüksek etkili kullanım örneği ile başlamaları çok önemlidir.

Bu, erken kazanımları sağlar, iç güveni oluşturur ve genel deneyime harcama yapmaktan kaçınır. GenAI benimsemesini somut bir sonuca – müşteri destek özetlerini otomatikleştirmek veya kod incelemelerini hızlandırmak gibi – bağlayarak, organizasyonlar hızla değer gösterebilir, yaklaşımını iyileştirebilir ve daha stratejik bir şekilde ölçeklenebilir. Ayrıca, teknik çabaları iş hedefleriyle hizalamaya yardımcı olur, ki bu, birçok GenAI pilotunun şu anda eksik olduğu yerdir.

Ardından, güçlü denge ve denetimi, sürekli izlemeyi ve açık olarak tanımlanmış yönetim politikalarını sağlamak, sorumlu kullanım ve uyumluluk için kritik bir adımdır. Dış uzmanlarla çalışmak, bugün karmaşık ve sürekli değişen düzenleme ortamını gezinmede harika bir ilk adım olabilir. GenAI uygulaması sürecinin başında doğru araçlara ve altyapıya yatırım yaparak ve sürekli eğitim sağlayarak, organizasyonlar sürdürülebilir başarı için temel oluşturabilir.

GenAI İnovasyonuyla Doğru Dengeyi Bulmak

Bulut çağından alınan dersleri disiplin ve öngörüyle uygulayarak, organizasyonlar pahalı hatalardan kaçınabilir ve GenAI’nin tam potansiyelini güvenli, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir bir şekilde açığa çıkarabilir.

GenAI, %70’lik CEO’lar tarafından rapor edildiği gibi, iş modellerini gelecek üç yıl içinde etkileyecek bir güç olarak kalacak. Zaten teknolojiyi kullananlar arasında bu oran %89’a çıkıyor. Açıkça, GenAI’nin dönüştürücü potansiyeli, yöneticiler için değerli olduğunu kanıtlıyor, ancak sürdürülebilir, büyük ölçekli etki hala güven, yönetim ve entegrasyon engellerini ele almayı gerektiriyor.