Yapay zeka devrimi üzerimizde, işletmeler üretken ve öngörücü AI çözümlerine milyarlarca dolar döküyor. Benzersiz pazarlama kampanyaları hazırlamaktan tedarik zincirlerini optimize etmeye kadar, bu teknolojiler endüstrileri dönüştürmeyi vaat ediyor. Yine de, şaşırtıcı bir paradoks var: öngörücü AI tarafından vaat edilen tasarruf ve verimlilikler, üretken AI'nınkinden çok daha fazla geride kalıyor, ancak her ikisi de neredeyse eşit yatırım ve ilgi görüyor. Bu fenomeni ne açıklıyor? Aynı sesler mi? Çünkü neredeyse her şey “AI” ile serpildi mi? Ve modern organizasyonların öncelikleri ve stratejileri hakkında ne ortaya koyuyor?
Üretken AI: Yaratıcılığın ve Dönüşümün Cazibesi
Mevcut verilere dayalı yeni içerik oluşturan üretken AI, dünya çapında endüstrilerin hayal gücünü yakaladı. Chatgpt, Dall · E ve Midjourney gibi araçlar müşteri etkileşimleri, içerik oluşturma ve hatta yazılım geliştirme devrim yaratıyor. İtiraz açıktır: üretken yapay zeka sadece mevcut süreçleri iyileştirmekle kalmaz; Tamamen yeni olasılıklar açıyor.
Örneğin, Coca-Cola'nın 2023'te kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları için üretken yapay zekayı nasıl benimsediğini düşünün. Farklı müşteri segmentleri için benzersiz, hiper hedefli reklamlar oluşturarak şirket, müşteri katılımı ve marka sadakatinin arttığını bildirdi. Benzer şekilde, biyoteknoloji firmaları, ilaç keşfi için yeni moleküller tasarlamak için üretken AI kullanıyor ve yıllarca geliştirme zaman çizelgelerini kesiyor.
Bu atılımlara rağmen, üretken AI'dan doğrudan maliyet tasarrufu genellikle öngörücü muadiline kıyasla soluk. Üretken AI'nın değeri, gelir akışlarının genişletilmesinde ve inovasyonu teşvik etmede, derhal operasyonel verimlilikte değil.
Öngörücü yapay zeka: verimliliğin unung kahramanı
Öngörücü AI ise operasyonları optimize etmede, maliyetleri azaltmada ve karar almayı iyileştirmede mükemmeldir. Tarihsel verileri gelecekteki sonuçları tahmin etmek için analiz ederek, lojistik optimizasyonu, dolandırıcılık tespiti ve talep tahmininin arkasındaki işgücüdür.
Amazon'un tedarik zincirinde öngörücü AI kullanımını düşünün. Müşteri talebini doğru bir şekilde tahmin ederek ve envanter seviyelerini optimize ederek, şirketin sadece 2022'de milyarlarca işletme maliyetinden tasarruf ettiği bildiriliyor. Benzer şekilde, öngörücü AI, diyabet veya kanser gibi hastalıklar için erken tanı modellerinin sadece hayat kurtarmakla kalmayıp aynı zamanda sağlayıcılar ve sigortacılar için tedavi maliyetlerini de azalttığı sağlık hizmetlerinde vazgeçilmez hale gelmiştir.
Ancak, öngörücü AI genellikle perde arkasında çalışır. Dönüştürücü etkisi daha az görünürdür ve bu nedenle, finansal faydalar üretken AI'nınkinden daha büyük büyüklükte olabilmesine rağmen daha az kutlanır. 21. yüzyılın en seksi yeni işini değil, veri disiplini tanımlamak için kullanılan “sıhhi tesisat” ve “fayda” metaforlarına girer.
Neden yatırım eşitsizliği?
Öyleyse neden üretken yapay zeka ve öngörücü yapay zeka karşılaştırılabilir dikkat ve finansman alıyor? Çeşitli faktörler oynanıyor:
- Kaçak Korkusu (Fomo): AI yarışında geride kalma korkusu, organizasyonları, yatırım getirisi daha az kesin olsa bile, üretken AI'ya büyük yatırım yapmaya itiyor.
- Yutturmaca ve algı: Üretken AI, hype döngüsünün zirvesindedir. Görünür, yaratıcı çıktılar üretme yeteneği, onu yatırımcılar ve medya için daha büyüleyici hale getiriyor. Öngörücü AI, kritik olsa da, genellikle görünmez bir şekilde çalışır ve daha az göz alıcıdır.
- Kullanım kolaylığı: Üretken AI'nın doğal dil işleme (NLP) güvenliği onu neredeyse herkes için erişilebilir kılar. Kullanıcıların çıktı oluşturmak için çok az teknik uzmanlığa ihtiyacı var. Buna karşılık, öngörücü AI, Python veya R gibi programlama dillerinde özel beceriler ve istatistiksel ve makine öğrenimi bilgileri gerektirir.
- Pazar farklılaşması: Generative AI, piyasaları bozma ve tamamen yeni gelir akışları yaratma şansı sunar. Öngörücü yapay zeka, aksine, mevcut süreçleri ve iş modellerini geliştirmekle ilgilidir – önemlidir, ancak piyasa hakimiyetinin vizyonlarına ilham verme olasılığı daha düşüktür.
- Tamamlayıcı roller: Şirketler, ikisini birleştirmenin değerini giderek daha fazla görüyor. Öngörücü yapay zeka, geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek, eğilimleri belirleyerek ve davranışları tahmin ederek müşteri ihtiyaçlarını tahmin eder. Üretken AI bu tahminleri alır ve özelleştirilmiş, eyleme geçirilebilir çözümler yaratır – ister uyarlanmış pazarlama kampanyaları, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya yaratıcı varlıklar şeklinde. Birlikte, çarpan bir etki yaratma potansiyeline sahiptirler: öngörücü AI fırsatları tanımlarken, üretken AI bu fırsatları hayata geçirebilir. Bununla birlikte, uçtan uca veri yığın entegrasyonuna benzer şekilde, en yüksek değeri elde etmek için üretken ve öngörücü AI bu şekilde ne sıklıkla eşleştirilir?
- Gözetim eksikliği: Sınırlı gözetim ve hesap verebilirlik, üretken yapay zekanın hızlı bir şekilde benimsenmesini kolaylaştırmıştır. Kuruluşlar, belirli kullanım durumlarını veya uygulama stratejilerini kapsamlı bir şekilde dikkate almadan AI sistemlerini yayınlar. Sonuç olarak, genellikle bu araçlardan hangi değeri çıkarabilecekleri konusunda netlikten yoksundurlar, bu da ölçülebilir sonuçlara açık bir yol olmadan deneylere yol açarlar.
Dengeli bakış açısı: faydalar ve dezavantajlar
Her iki teknolojinin de güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır. Açıklık, benzeri görülmemiş öğrenmeyi kolaylaştırdı. Üretken AI yaratıcılıkta benzersizdir, ancak birçok bağlamda güvenilirlik ve pratik uygulanabilirlikten yoksun olabilir. Öngörücü AI operasyonel verimlilik için oldukça etkilidir, ancak (uzmanlığının dışında) kamu hayal gücünü yakalayamaz.
İşletme doğru dengeyi vurmalıdır. Net bir kullanım durumu olmadan üretken AI'da aşırı yatırım yapmak boşa harcanabilir. Tersine, öngörücü modeller lehine üretken yapay zeka görmezden gelmek, dönüştürücü fırsatları kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır.
İleriye Bakış: Bir sonraki sınır için sorular
Kuruluşlar neden modası geçmiş süreçleri ve varsayımları ilerletirken sürekli olarak yeni teknolojiye atlıyorlar? Bu daha derin örgütsel ataleti yansıtıyor mu yoksa dönüştürücü araçlara uyum sağlamada öngörü eksikliğini ortaya çıkarıyor mu? Bu eğilimler, işletmeleri benimseme stratejilerini ve yenilikleri tamamen kullanmalarını engelleyebilecek kültürel ve yapısal engelleri yeniden düşünmeye zorlamaktadır.
Bu AI güdümlü dönemde gezinirken, birkaç kritik soru ortaya çıkıyor:
- İşletmeler, yatırımlarını haklı çıkarmak için üretken yapay zekanın yatırım getirisini nasıl daha iyi ölçebilir? Finansal getirilerin ötesinde, kuruluşlar yaratıcılık, müşteri katılımı ve piyasanın bozulması üzerindeki daha geniş etkisini nasıl ölçebilir?
- Öngörücü ve üretken yapay zeka arasındaki kullanılmayan sinerjiler nelerdir?
- Kuruluşlar, verimlilik pahasına inovasyona çok fazla odaklanıyor mu?
Sonuç: Kutsal Kâse hala birleşik bir stratejiye doğru
Teknolojik dönüşüm döngüleri, matbaa gibi paradigma kaydıran yenilikler kadar eskidir, ancak aynı yanlış hizalama kalıpları ve kaçırılan fırsatlar devam eder. Üretken ve öngörücü AI, geçmiş dönemlerin operasyonel ve iş verileri gibi, muazzam bir potansiyele sahiptir. Ancak bu potansiyeli gerçekleştirmek için, kuruluşlar bu araçları anlamlı bir değer üretmek için nasıl haritaladıklarını temelden yeniden düşünmelidir.
Yapay zekayı benimseme acelesinde, işletmeler genellikle eski alışkanlıkları, verimsizlikleri ve modası geçmiş düşünceyi yeni teknolojilere getirir. İnovasyonu hesap verebilirlikle entegre etmenin zorlu ama temel çalışmalarından kaçınırlar. Örneğin, operasyonel yatırımların ölçülebilir iş sonuçlarına hizalanması neden finansal raporlamada Sarbanes-Oxley uyumluluğuna benzer şekilde bir standart haline gelmiyor? Bu boşluk daha geniş bir sorunu vurgulamaktadır: kuruluşlar genellikle stratejik uyum ve uzun vadeli iş etkisi üzerindeki ilerleme metriklerine ve ROI hesaplamalarına öncelik vermektedir.
Yapay zekanın değerinin gerçekten kilidini açmak için şirketler, hız ve yutturmaca üzerindeki stratejik hizalamaya öncelik vermelidir. Bu, AI girişimlerinin, operasyonel gözetim ve amaçlanan sonuçlarının net bir şekilde anlaşılmasıyla desteklenen bir hesap verebilirlik kültürüne yerleştirmek anlamına gelir. Hissedarlar da, işletmeleri AI'nın vaatlerini yerine getirmekten sorumlu tutarak şeffaflık ve ölçülebilir sonuçlar talep etmelidir.
Yapay zekanın geleceği sadece teknoloji ile değil, aynı zamanda işletmelerin bu yapısal ve kültürel engelleri ele alma istekliliği ile de şekillenecektir. Kuruluşların bu zorlukları nasıl gezdikleri, AI'nın dönüştürücü bir güç mi yoksa sadece kaçırılmış fırsatların uzun bir döngüsünde az kullanılan başka bir yenilik olup olmadığını belirleyecektir.
Bir yanıt yazın