İşletmeler, daha fazla yapay zeka (YZ) aracı kullanıma sunuldukça bu araçları benimsemek için acele ediyor, ancak çoğu, yatırımlarının getirisini ölçmek için gerekli ölçümleri uygulamamış durumda.
IBM’in raporuna göre, birçoğu kapsamlı bir yapay zeka stratejisinden yoksun ve ürünleri öncelikle gösterişli özellikleri için satın alıyor. Yapay Zeka Hazırlık Barometresi Çalışması Bu hafta yayımlandı. Raporda değerlendirilen şirketlerin yalnızca %17’sinin iyi tanımlanmış bir AI stratejisi var ve çoğunluğu, %38’i, hala bir AI stratejisi geliştirme aşamasında. Başka bir %30’unun belirli kullanım durumlarına odaklanan bir AI stratejisi var ve %7’si sonunda vazgeçtikleri veya etkili bir şekilde uygulayamadıkları bir AI stratejisine sahip olduklarını kabul etti.
Rapor, yapay zeka destekli iş uygulamalarının artan kullanılabilirliği nedeniyle yaklaşık %43’ünün yapay zekayı benimsediğini buldu. IBM tarafından yaptırılan ve araştırma şirketi tarafından yürütülen çalışma Ekosistembeş ASEAN pazarında (Singapur, Endonezya, Tayland, Malezya ve Filipinler) 372 teknoloji ve iş liderini araştırdı.
Ayrıca: BT liderleri, Gen AI’yı benimseme telaşının teknoloji altyapısı üzerinde olumsuz etkileri olabileceğinden endişe ediyor
Ayrıca, %85’i AI’nın gücünü kabul ederken, sadece %22’si değerini ölçtü ve rapora dikkat çekti. Bu, çoğunun AI yatırımlarının dahili verimlilikle mi sonuçlandığını yoksa harici geliri mi artırdığını belirlemek için internet ROI (yatırım getirisi) ölçütlerinden yoksun olduğu anlamına gelir.
Ecosystm CEO’su Ullrich Loeffler, Singapur’daki bir medya brifinginde, kuruluşların AI hazır olma durumlarını nasıl derecelendirdikleri ile çalışmada değerlendirilen bu statünün gerçekliği arasında da boşluklar olduğunu söyledi. Araştırma şirketinin, kuruluşların AI yol haritalarını dört kriter üzerinden uygulamaya koyma konusundaki hazır olma ve olgunluklarını değerlendirmek için veri topladığını açıkladı. Bunlar arasında kültür ve liderlik, veri temeli ve yönetişim çerçevesi yer alıyordu. Puanlar toplandı ve kuruluşları “geleneksel”, “ortaya çıkan”, “birleşen”, “dönüştürücü” ve “AI öncelikli” olmak üzere beş AI hazır olma aşamasından birine yerleştirmek için kullanıldı.
Katılımcıların %39’u kuruluşlarını dönüşüm aşamasına koysa da, Ecosystm’in değerlendirmesi bu kategoriye sadece %4’ünü yerleştirdi. Şirketlerin bir diğer %16’sı AI-öncelikli olduklarını söyledi, ancak Ecosystm sadece %1’inin bu AI hazır olma aşamasına uygun olduğunu buldu.
Ayrıca: İşletmelerin üretken yapay zeka abartısının ötesine geçip gerçek değer bulma zamanı geldi
AI odaklı kuruluşlar, işlevi denetleyen özel rollere sahip oldukları ve etik AI çözümleri geliştirdikleri yönetişim de dahil olmak üzere dört temel alanda yüksek puan alırlar. Bu işletmeler ayrıca, güçlü AI ve makine öğrenme yeteneklerine sahip merkezi bir veri ekibi de dahil olmak üzere, sorunsuz veri erişimi ve AI tarafından güçlendirilen bir iş gücü sunan veri merkezli bir stratejiye sahiptir.
Loeffler, şirketlerin yapay zekayı benimseme konusunda ilerleme kaydedememelerinin nedenini açıklarken, kavram kanıtı elde etmenin kolay olsa da, şirketlerin yapay zeka dağıtımında ölçek elde etmesinin zor olabileceğini belirtti.
Ayrıca kuruluşların, yapay zeka uygulamalarının amaçlandığı gibi faydalar sağladığından emin olmak için benimsemelerinin etkisini izlemeleri ve değerlendirmeleri gerektiğinin altını çizdi.
Çalışmaya göre şirketlerin %63’ü akıllı belge işlemeyi desteklemek için AI kullanıyor, %60’ı destek ve yardım masası uygulamaları için teknolojiden yararlanıyor ve %57’si ödeme ve fatura otomasyonu için kullanıyor. Başka bir %56’sı teknoloji dokümantasyonu için AI’dan yararlanırken, %55’i içerik stratejisi ve oluşturma için kullanıyor ve %55’i işe alım amaçları için kullanıyor.
Kuruluşların yaklaşık %25’i, kavram kanıtlarını pilot uygulama veya çalıştırma için kullanım durumlarını belirlemenin en önemli yapay zeka öncelikleri olduğunu belirtti. %22’si, veri kalitesini, birlikte çalışabilirliği ve tutarlılığı iyileştirmeyi yapay zeka öncelikleri olarak görürken, %21’i çalışanların veriye hazır olmaları için becerilerinin artırılması ve yeniden eğitilmesi gerektiğini belirtti.
Katılımcıların yaklaşık %39’u, kuruluşlarının sınırlı yapay zeka uzmanlığına sahip olduğunu, belirli alanlarda birkaç uzmanın bulunduğunu ve %26’sı mevcut uygulamaları veya platformları içerisinde yapay zeka kullandığını ve bağımsız yapay zeka yeteneğine sahip olmadığını söyledi.
Ayrıca: Yapay zekaya olan ilginin artmasıyla şeffaflık ciddi şekilde eksik kalıyor
Çalışmada ayrıca, kuruluşların yalnızca %18’inin özel bir yapay zeka ve veri yönetişim rolüne sahip olması nedeniyle yönetişim çerçevesinin eksikliğinin bir endişe kaynağı olduğu vurgulandı. Kuruluşların %66’sı bu sorumluluğu departmanlar veya ekipler arasında dağıtırken, yaklaşık %3’ünün yapay zeka yönetişimi konusunda internet politikaları veya tanımlanmış sorumlulukları bulunmuyor.
Rapora göre ayrıca, yapay zeka modelinin performans değişimlerini veya mannequin kaymasını izlemek için gereken süreçlere sahip olanların oranı yalnızca %12 ve bu durum zamanla sonuçları etkileyebiliyor.
IBM’in ASEAN genel müdürü Catherine Lian, “Kuruluşlar için somut fayda, inovasyonu ve üretkenliği hızlandırmak için AI’yı ölçeklendirmekte yatıyor” dedi. “Ne yazık ki, birçok teknoloji ve iş lideri, kuruluşlarının AI’yı başarılı bir şekilde uygulama yeteneğini abartıyor. AI hazırlığı, güçlü bir liderlik, sağlam bir veri stratejisi, bunu uygulamak için doğru yetenek ve AI’nın sorumlu ve etik kullanımını sağlamak için iyi düşünülmüş bir yönetim çerçevesi gerektirir.”
Lian, “Bu güçlü temeller olmadan, kuruluşlar yalnızca teknolojinin yeteneklerine odaklanan ancak işletme üzerindeki uzun vadeli etkileri hesaba katmayan uygulamalar yapma riskiyle karşı karşıya kalıyor” dedi.
Ayrıca: Yapay zeka riskleri her yerde – ve şimdi MIT bunların hepsini tek bir veritabanına ekliyor
IBM Asya-Pasifik Genel Müdürü Hans Dekkers da kuruluşların değişim hızına ayak uydurabilmesi için otomasyonun yanı sıra yapay zekaya da ihtiyaç duyulduğunu belirtti.
ZDNET, CrowdStrike kesintisi gibi olayların riskinin artması durumunda, kuruluşların yama yönetimi ve diğer önemli iş süreçlerini sürdürmek için giderek daha fazla otomasyona güvenmeleri gerekip gerekmediğini sordu.
Dekkers, otomasyonun çalışanları zaman alıcı ve tekrarlayan görevlerden kurtarmada ve işlemsel süreçlerin hızını artırmada kritik öneme sahip olduğunu söyledi.
Ayrıca: Küresel yapay zeka liderliği için mücadele yönetişime dayanabilir
Ancak yanlış adımların önüne geçmek için otomasyonun doğru bir şekilde uygulanması gerekiyor” dedi.
Loeffler, bunun aynı zamanda bir organizasyonun yönetim çerçevesinin bir parçası olması gerektiğini, buna üçüncü taraf yapay zeka uygulamalarının şirketin yapay zeka güvenlik politikalarına uymasını sağlamanın da dahil olması gerektiğini sözlerine ekledi.
