Meksika'daki büyük şirketlerin yöneticileri, “Bir CEO olarak en büyük risk, yapay zekaya yatırım yapmamak; bunu ölçeklenmeye uygun olmayan bir altyapı üzerinde yapmaktır” diyor. IDC'ye göre, Meksika'da yapay zeka çözümlerine yapılan harcamalar, esas olarak finansal hizmetler, imalat, perakende ve hükümet kaynaklı olarak 2024 ile 2027 arasında yıllık bileşik yüzde 25'ten fazla artacak. Öyle olsa bile Latin Amerika'daki yapay zeka projelerinin %60'ından fazlası veri, bilgi işlem ve teknolojik mimarideki sınırlamalar nedeniyle pilot aşamayı geçemiyor.
Bu bağlamda, altyapının iş modellerinde yapay zekanın doğru şekilde uygulanmasını sınırlayabileceğini gösteren beş göstergeyi paylaşıyorum:
1. Veri: Operasyonel değil, stratejik bir karar
Bir CEO'nun bakış açısına göre veriler operasyonel bir varlık olmaktan çıktı ve iş modelinin doğrudan etkinleştiricisi haline geldi. Bankacılık, telekomünikasyon veya e-ticaret gibi sektörlerde gerçek zamanlı karar alınabilmesi modern, entegre ve yönetilen veri mimarilerine bağlıdır.
Gartner, 2026 yılına kadar veri mimarilerini modernize etmeyen kuruluşların %80'inin, kullanılan yetenek veya modellerden bağımsız olarak yapay zeka girişimlerini ölçeklendiremeyeceğini tahmin ediyor. Üst düzey yönetim için bu şu anlama gelir: Verilere yapısal yatırım yapılmazsa yapay zeka hiçbir getiri sağlamaz.
2. Bilgi işlem altyapısı: Sessizlik sınırı
Üretimde, enerjide veya finansal hizmetlerde üretimdeki yapay zeka, sürekli çıkarımı, gelişmiş analitiği ve kritik uygulamalarla bir arada bulunmayı içerir. Ancak birçok Meksikalı şirket, geleneksel yükler için tasarlanmış sunucularla çalışmaya devam ediyor.
Yapay zeka kaynaklar için rekabet ettiğinde çekirdek İş dünyasının liderleri, sorunun teknolojik olmaktan çıkıp stratejik hale geldiği konusunda uyarıyor. PwC bu vizyonu doğruluyor: Latin Amerika'da yapay zekayı benimseyen şirketlerin %70'i mevcut altyapıyı yeniden kullanıyor, bu da darboğazlara, performans düşüşüne ve gizli maliyetlere neden oluyor.
Açıkça verilen mesaj, eğer operasyonel güvenilirlik ve öngörülebilirlik isteniyorsa yapay zekanın hızlandırılmış bilgi işlem ve karma yükler için tasarlanmış mimariler gerektirdiğini gösteriyor.
Bir yanıt yazın