Bu noktada operasyonel maliyetleri azaltmalarına, üretkenliği artırmalarına ve verimliliği artırmalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmayı düşünmeyen bir yönetim kurulu veya üst düzey yönetici ekibi bulmak zor olacaktır.
Sonuç olarak, birçok operasyonel lider ve yönetici, yönetim kurulu düzeyindeki ve üst düzey yöneticilere yönelik hedeflerini yerine getirme konusunda baskı altındadır.
Bu durum, diğer departmanlara ve işlevlere kıyasla iş gücü maliyetlerinin işletme bütçelerinde her zaman çok büyük bir rol oynadığı hizmet ve destek sektörü kadar hiçbir yerde geçerli değildir.
Örneğin, araştırmalar ortalama olarak personel sayısının/işçiliğin bir hizmet kuruluşunun tüm operasyonel maliyetlerinin yaklaşık %70'inden sorumlu olduğunu, diğer işletme fonksiyonları için işçilik maliyetlerinin ise genellikle %15 ile %30 arasında değiştiğini göstermektedir.
O halde hizmet ve destek liderlerinin işgücü maliyetlerini düşürme baskısı altında olmaları sürpriz olmamalıdır. Gartner araştırması, hizmet ve destek liderlerinin %79'unun, büyük oranda yapay zeka kullanımının artması nedeniyle 18 ay içinde daha az işgücüyle faaliyet göstermeyi beklediğini gösteriyor.
Peki ya bu beklentiler gerçekçi ya da doğru değilse?
Verimlilik veya üretkenlik konusundaki beklentileri kastetmiyorum. Doğru yapay zeka aracının veya sisteminin, etkili bir şekilde uygulanan ve doğru verilerle desteklenen, doğru soruna odaklanıldığında muhtemelen verimlilik ve üretkenlik faydaları sağlayacağı açıktır.
Benim sorguladığım kısım bu değil.
Maliyet tasarrufu beklentilerinden ve yönetim kurullarının ve yönetim ekiplerinin “Çok daha azıyla çok daha fazlasını yapmanızı istiyoruz” şeklinde bir şeyler söyleyen örtülü varsayımlarından bahsediyorum.
Bunu iki nedenden dolayı söylüyorum:
AYapay zekanın ortaya çıkışıyla birlikte kurumsal yazılımın doğası temelden değişti. Geçmişte, bir yazılım platformunun bakımı ve geliştirilmesi büyük ölçüde satıcıya bağlıydı. Artık yapay zeka destekli sistemlerin ortaya çıkmasıyla birlikte bu sorumluluk, kendi kopyalarını özelleştirme, geliştirme ve yönetme konusunda giderek daha fazla sorumluluk sahibi olan alıcılar arasında paylaşılıyor.
Özellikle hizmet ve destek alanlarında bunun, hizmet ve destek liderlerinin yapay zeka platformlarını desteklemek ve geliştirmek için eğitmesi veya işe alması gereken insan türleri ve beceriler üzerinde etkileri vardır.
Ve, ikiHer ne kadar bu yeni yapay zeka destekli çağda nispeten erken olsak da, hesaplama gücü, çıkarım, lisanslama veya kullanım maliyetlerini de içeren yapay zeka operasyonlarının gerçek ekonomisine ilişkin henüz net bir resim geliştirdiğimize inanmıyorum.
Gizli maliyet denklemi
Endişelerim, bir hizmet ve destek alanındaki otomasyon düzeyi %50'ye yaklaştıkça, ek lisanslama maliyetlerinin, yapay zeka uygulama, yönetim ve geliştirmeyi desteklemek için uzmanlaşmış işgücüne yapılan artan harcamaların ve kullanım maliyetlerinin, ön saflardaki iş gücü azaltımlarından elde edilen tasarrufları aşabileceğini ortaya koyan Hizmet ve Destekte İnsan-Yapay İşgücünün Durumu adlı yakın tarihli bir Gartner araştırma raporuyla destekleniyor.
Gartner raporunun belirttiği gibi:
“Toplam sahip olma maliyeti göz önüne alındığında, GenAI destekli bir hizmet kuruluşunun işletilmesi, eşdeğer insan iş gücüne göre daha pahalı olabilir.”
Sorun şuna göre Emily Potosky, Kıdemli direktör, Gartner Müşteri Hizmetleri ve Destek uygulamasında analist ve raporun baş yazarlarından biri iki yönlüdür.
Birincisi, Potosky, “maliyetler şu anda yüksek düzeyde sübvanse edildiğinden yapay zeka fiyatlarının her zaman artması gerektiğini öne süren araştırmalar var” diyor; ancak ikinci olarak Potosky, konu işgücü maliyetlerine geldiğinde “insanlar yapay zekaya hizmet ve destek maliyetlerini azaltmanın bir yolu olarak bakıyor. Bu bire bir çözüm değil.”
“Kuruluşlar personel sayısındaki azalmaları tam olarak telafi edemeyecek çünkü bu harcamalar doğrudan teknoloji yatırımlarına, bu işletmelerin bazılarının altyapı modernizasyonuna ve net yeni yeteneklere gitmek zorunda kalacak. Ve bazı kuruluşlarda, yapay zeka öncelikli rotaya giderlerse, mevcut yetenek havuzunda kalmaları durumunda yapacaklarından daha pahalı bir hizmet operasyonuyla karşı karşıya kalabilirler.”
Yapay zekanın vaadi göz önüne alındığında bu çelişkili bir bulgudur.
Ancak bu, Gartner'ın yeni bir bulgusunu yansıtıyor; bu bulgu, 2030 yılına kadar destek işlevinizi yapay zeka ile desteklemek yerine denizaşırı bir ortağa yaptırmanın daha ucuz olabileceğini öne sürüyor.
Doğru iş için doğru aleti seçme
Hizmet ve destek liderleri ne yapmalı? Potosky birkaç şey öneriyor:
İlk olarak, hizmet ve destek liderlerinin yapay zekayı her konuda benimsemek için acele etmemeleri gerektiğini çünkü bunun pahalı bir yol olabileceğini, ancak liderlerin ellerindeki görev için doğru teknolojiyi seçme konusunda dikkatli düşünmeleri gerektiğini öne sürüyor.
İkinci olarak Potosky, hizmet ve destek liderlerinin bu karmaşık ve gelişen maliyet tablosuna güvendiğini öne sürüyor.
Kendi stratejilerini tanımlayarak başlamalı ve üst düzey yöneticilerin ve yönetim kurulu üyelerinin, merkezinde yapay zeka bulunan geleceğe yönelik bir hizmet sunma gerçekliğine ilişkin beklentilerini ve bunu başarmak için ne kadar bütçeye ihtiyaçları olduğunu belirlemek için çalışmalılar. Çünkü bunu yapmazlarsa stratejilerinin onlar adına belirlenme riski var.
Hizmet liderleri hikayeye sahip çıkmalı
Bu yıllardır savunduğum iyi bir tavsiye.
Yaklaşık beş yıl önce Britanya'daki yıllık Çağrı Merkezi Yönetimi Birliği (CCMA) konferansında konuştuğumu ve hizmet ve destek liderlerinin kendileri ve işlerinin önemi hakkında daha fazla savunma yapmaları gerektiğini önerdiğimi hatırlıyorum çünkü yaptıkları işin gerçek doğasını ve müşteriler, çalışanlar ve işletme için en iyi sonuçları sunmak için ne gerektiğini yalnızca onlar biliyor.
O zaman bu doğruydu ve şimdi daha da önemli hale geliyor.
Sonuç olarak, hizmet ve destek liderleri, kendi endüstrileri için yapay zeka anlatısının kontrolünü ele almalı ve toplam sahip olma maliyetini gerçekten yansıtan, bütçe bilincine sahip, bilinçli bir stratejiyi proaktif olarak tanımlamak için “daha azına daha fazla” mitinin ötesine geçmelidir. Ancak bir adım daha ileri giderek ve yönetim kurulları ve üst düzey yöneticilerle beklentileri net bir şekilde belirleyerek, ortaya çıkan yapay zeka maliyet paradoksuna boyun eğmeden geleceğe yönelik hizmetlerinin başarılı olmasını sağlayabilirler.
Bir yanıt yazın