Yapay Zekayı Takip Etmeyi Durdurun. İş Sorunlarını Çözmeye Başlayın.
Yapay Zekanın (AI) göz ardı edilmesi imkansız hale geldi. Her hafta yapay zeka destekli ürünler, sektörü değiştiren buluşlar veya üretken yapay zekayı operasyonlarına dahil etmek için yarışan şirketler hakkında başka bir duyuru geliyor. İş liderleri için baskı gerçektir. Rakipler yapay zekaya yatırım yapıyorsa sizin de aynısını yapmanız gerekmez mi? Sorun şu ki, aciliyet sıklıkla stratejinin yerini alıyor.
Yapay zekanın yarattığı abartılı reklamın yönlendirdiği birçok kuruluş, çözmeye çalıştıkları iş sorununu tanımlamadan önce girişimler başlatıyor. Diğerleri, bu araçları mevcut iş akışlarına entegre etmenin ne gerektiğini anlamadan, etkileyici ürün tanıtımlarının büyüsüne kapılıyor. Sonuç olarak şirketler, şirket içinde heyecan yaratan ancak çok az ölçülebilir iş değeri sağlayan projelere önemli miktarda zaman ve para harcıyor.
Yapay zekadan en güçlü getiriyi gören kuruluşlar çok daha disiplinli bir yaklaşım benimsiyor. “Yapay zekayı nasıl kullanabiliriz?” sorusunu sormak yerine çok daha pratik bir soruyla başlıyorlar: “Hangi iş sonucunu iyileştirmeye çalışıyoruz?”
Teknolojiyle Değil Sonuçla Başlayın
Herhangi bir yapay zeka girişimini değerlendirmeden önce liderlerin sorması gereken ilk soru basittir: Bu işe yararsa hangi karar veya sonuç değişir? Cevap spesifik değilse girişim muhtemelen değerlendirmeye hazır değildir. Henüz problem tanımlama aşamasında ve yapay zekayı uygulamaya yönelik herhangi bir girişim bu abartılı reklamdan etkileniyor.
Çoğu zaman yapay zeka tartışmaları mimari, tedarikçi karşılaştırmaları veya uygulama maliyetleriyle başlar. Bu konuşmalar önemlidir, ancak yalnızca iş hedefi netleştikten sonra. İyi tanımlanmış bir sonuç olmadan başarının ölçülmesi imkansız hale gelir. Ekipler teknik açıdan etkileyici çözümler üretebilirken paydaşlar projenin gerçekten değer sağlayıp sağlamadığı konusunda fikir ayrılığına düşebilir.
Daha güçlü bir yaklaşım öncelikle iş hedefini tanımlamaktır. Bu, müşteri desteği yanıt sürelerinin kısaltılması, satış lideri niteliklerinin iyileştirilmesi, operasyonel maliyetlerin düşürülmesi veya tahmin doğruluğunun artırılması olabilir. İstenilen sonuç belirlendikten sonra, teknoloji seçiminden uygulama planlamasına kadar sonraki her kararın değerlendirilmesi daha kolay hale gelir.
Yapay Zekanın Abartı Tarafından Yönlendirildiğini Anlamak
Her yapay zeka girişimi gerçek bir iş ihtiyacıyla başlamaz. Birçok organizasyonda motivasyon, iç fırsatlardan ziyade dış baskılardan gelir. En açık uyarı işaretlerinden biri, konuşmanın “Bu spesifik operasyonel sorunumuz var” yerine “Bir yapay zeka stratejisine ihtiyacımız var” şeklinde başlamasıdır. Bu durumlarda teknoloji, bir hedefe ulaşmanın aracı olmaktan ziyade amaç haline gelir.
Bir girişimin değerden ziyade heyecanla yönlendirilebileceğini gösteren başka göstergeler de vardır: Başarı, iş sonuçlarından ziyade teknik yetenekler kullanılarak tanımlanır. Zaman çizelgeleri, kurumsal hazırlıktan ziyade rekabet baskısı veya yönetici duyuruları tarafından yönlendirilir. Satıcı değerlendirmeleri, entegrasyon gereksinimleri ve uzun vadeli ölçeklenebilirlik yerine gösterişli gösterilere odaklanır. Ekipler projenin geliri, verimliliği, müşteri deneyimini veya karar alma sürecini nasıl iyileştireceğini açıklamakta zorlanıyor.
Bu girişimler sıklıkla acil gibi görünse de şaşırtıcı derecede belirsiz kalıyor. Herkes yapay zekanın önemli olduğu konusunda hemfikir, ancak hiç kimse yatırımın neyi başarmasının beklendiğini net bir şekilde açıklayamıyor.
Her İş Sorunu Yapay Zeka Gerektirmez
Yapay zekayla ilgili en büyük yanılgılardan biri, onun her türlü operasyonel zorluğa karşı en gelişmiş çözümü temsil etmesidir. Bu yapay zekanın yutturmacası. Gerçekte, daha basit teknolojiler genellikle daha iyi bir seçimdir.
Bir iş süreci önceden tanımlanmış kurallar, yapılandırılmış iş akışları veya geleneksel yazılım mantığı aracılığıyla güvenilir bir şekilde yönetilebiliyorsa, Makine Öğreniminin uygulamaya konulması gereksiz karmaşıklık katabilir. Kural motorları, iş akışı otomasyonu ve iyi tasarlanmış veritabanları birçok iş senaryosu için oldukça etkili olmaya devam ediyor.
Geleneksel yaklaşımlar sınırlarına ulaştığında yapay zeka değerli hale gelir. Bu genellikle problemlerin büyük miktarda yapılandırılmamış bilgi, oldukça değişken girdiler veya açıkça programlanamayan karmaşık model tanımayı içerdiği durumlarda meydana gelir.
Bunu düşünmenin yararlı bir yolu şudur: Karar mantığı bir dizi kural olarak açıkça yazılabiliyorsa, yapay zeka muhtemelen gerekli değildir. Sistemin verilerden öğrenmesi, kalıpları tanıması veya geri bildirim yoluyla sürekli olarak gelişmesi gerekiyorsa yapay zeka, ek karmaşıklığını haklı çıkarmaya başlar. Teknoloji her zaman soruna karşılık gelmelidir; tam tersi değil.
Teknik Performansı Değil İş Sonuçlarını Ölçün
Kuruluşların yaptığı bir diğer yaygın hata ise yapay zeka projelerini yalnızca teknik ölçümleri kullanarak değerlendirmektir. Model doğruluğu, kesinlik puanları ve işlem hızı kesinlikle mühendislik ekipleri için önemlidir, ancak bunlar yöneticilerin başarıyı belirlemek için kullanması gereken ölçütler değildir.
İş dünyası liderleri, projenin başlangıçta etkilemek üzere tasarlandığı sonucu iyileştirip iyileştirmediğini sormalıdır. Örneğin:
- Amaç müşteri desteğini geliştirmekse çözüm süresini, ilk temasta çözümü ve müşteri memnuniyetini ölçün.
- Hedef daha iyi bir müşteri adayı niteliğiyse, alt dönüşüm oranlarını ve satış verimliliğini değerlendirin.
- Tahmini geliştirmek için yapay zeka tanıtıldıysa zaman içindeki tahmin doğruluğunu ve karar kalitesini karşılaştırın.
Teknik performans göstergeleri sistemi optimize etmek için faydalıdır. İş ölçümleri, yatırımın değer yaratıp yaratmadığını belirler. Model performansına çok fazla odaklanan kuruluşlar, ilk etapta yapay zekayı neden uyguladıklarını gözden kaçırma riskiyle karşı karşıya kalıyor.
Yapay Zeka Fırsatlarını Önceliklendirmek İçin Pratik Bir Çerçeve
Çoğu kuruluşun gerçekçi olarak takip edebileceklerinden çok daha fazla potansiyel yapay zeka kullanım durumu vardır. Bu, önceliklendirmenin uygulama kadar önemli olmasını sağlar. Pratik bir çerçeve, her fırsatı üç boyutta değerlendirmektir.
İş Değeri
Proje başarılı olursa sonuç ne kadar anlamlı olur? Geliri, müşteri deneyimini, operasyonel verimliliği veya stratejik karar almayı önemli ölçüde artıran projelere, doğal olarak, artımlı iyileştirmelerden daha yüksek öncelik verilmelidir.
Fizibilite
Kuruluş, çözümü başarılı bir şekilde uygulamak için gereken verilere, altyapıya ve operasyonel olgunluğa sahip mi? Temel yeteneklerin eksik olması durumunda yüksek değerli fikirlerin bile beklemesi gerekebilir.
Tersine çevrilebilirlik
Eğer girişim beklenen sonuçları vermezse organizasyon ne kadar kolay rota değiştirebilir? Test edilmesi nispeten ucuz ve tersine çevrilmesi kolay olan projeler, büyük mimari veya operasyonel taahhütler gerektiren girişimlerden çok daha az risk taşır.
En güçlü adaylar, her üç boyutta da yüksek puan alan adaylardır: anlamlı iş değeri vaat ederler, mevcut yeteneklerle ulaşılabilirdirler ve kuruluşun uzun vadeli kısıtlamalar yaratmadan öğrenmesine olanak tanırlar.
Yapay Zeka Stratejisi Kanıtlar Yoluyla Gelişmeli
Kuruluşların yapay zeka ile mücadele etmesinin nedenlerinden biri, onu genellikle devam eden bir yetenek yerine tek bir dönüşüm girişimi olarak görmeleridir. En başarılı şirketler nadiren en büyük veya en iddialı fikirleriyle başlarlar. Bunun yerine, açıkça tanımlanmış bir avuç kullanım senaryosuna odaklanırlar, sonuçları dikkatli bir şekilde ölçerler ve bu öğrendiklerini gelecekteki yatırımlara rehberlik etmek için kullanırlar.
Bu yaklaşım gereksiz riskleri azaltırken organizasyonel güven yaratır. Ayrıca gelecekteki yapay zeka projelerinin varsayımlardan ziyade kanıtlarla şekillenmesini sağlar. Zamanla, bu yinelenen süreç hem teknik kapasiteyi hem de kurumsal bilgiyi geliştirerek daha büyük girişimlerin başarılı olma olasılığını çok daha yüksek hale getirir.
Son Düşünceler
Yapay zekayı çevreleyen heyecan haklı. Teknolojinin karar alma sürecini iyileştirme, karmaşık süreçleri otomatikleştirme ve yeni iş fırsatlarının kilidini açma konusunda muazzam bir potansiyeli var. Ancak potansiyel tek başına bir strateji değildir.
Sürekli olarak yapay zekadan değer üreten iş liderleri, yapay zeka reklamından etkilenen ve en çok yatırım yapanlar olmayabilir. Daha iyi sorular soran onlar. Açıkça tanımlanmış iş sonuçlarıyla başlıyorlar, teknolojiyi kendisi için takip etme isteğine direniyorlar ve başarıyı, yapay zeka konuşmaya girmeden önce önemli olan aynı ticari ölçümleri kullanarak ölçüyorlar.
Her şirketin yapay zekayı benimseme konusunda baskı hissettiği bir ortamda disiplin rekabet avantajı haline geliyor. Amaç Yapay Zekayı her yere uygulamak değil. Ölçülebilir iş etkisi yarattığı yerde bunu uygulamak ve diğer yerlerdeki abartılı reklamı göz ardı etmektir.
Bir yanıt yazın