İşletmelerde Üretken Yapay Zekanın En Son Durumuna göre, kuruluşların üretken yapay zeka girişimleri aracılığıyla önemli ve sürdürülebilir değer yaratması için zaman işliyor araştırma itibaren Deloitte. Rapor, şirketlerin potansiyelden performansa geçebilecekleri temel yolları belirledi:
Ayrıca: İşletmeler yapay zekayı kullanarak karar hakimiyetine ulaşabilirler. İşte nasıl
- Başarıyı ilk başarı üzerine inşa etmek: Verimliliğin, üretkenliğin artması ve maliyetlerin düşürülmesi hâlâ kuruluşların aradığı en önemli faydalardır. Bunlar ayrıca ankete katılanların %42’si (2.770 kurumsal lider) tarafından bugüne kadar elde edilen en önemli faydalar olarak gösteriliyor. Ve %58’i artan inovasyon, iyileştirilmiş ürün ve hizmetler veya gelişmiş müşteri ilişkileri gibi daha çeşitli önemli faydaların farkına vardığını bildirdi.
- Ölçeklendirmeye çalışın: Ankete katılan üç kuruluştan ikisi, erken dönemde güçlü bir değer gördükleri için üretken yapay zekaya yatırımlarını artırdıklarını söyledi. Ancak katılımcıların yaklaşık %70’i, kuruluşlarının üretken yapay zeka deneylerinin %30 veya daha azını üretime taşıdığını söyledi
- Veri temellerini modernleştirin: Ankete katılanların dörtte üçü, kuruluşlarının üretken yapay zeka stratejilerini mümkün kılmak için veri yaşam döngüsü yönetimine yönelik yatırımları artırdığını söyledi. En önemli eylemler arasında veri güvenliğinin artırılması (%54) ve veri kalitesinin iyileştirilmesi (%48) yer alıyor. Ancak veri sorunları ilerlemeyi hâlâ olumsuz etkiliyor; kuruluşların %55’i veriyle ilgili sorunlar nedeniyle belirli üretken yapay zeka kullanım örneklerinden kaçındığını bildirdi.
- Riskleri azaltmak ve düzenlemeye hazırlanmak: Kuruluşlar, üretken yapay zekanın threat yönetimi ve yönetişime getirdiği zorluklara karşı kendilerini çok daha az hazır hissediyor; yalnızca %23’ü kuruluşlarını yüksek düzeyde hazırlıklı olarak değerlendiriyor. Aslında kuruluşları üretken yapay zeka araçlarını ve uygulamalarını geliştirmekten ve dağıtmaktan alıkoyan en önemli dört faktörden üçü threat, düzenleme (Avrupa Birliği’nin Yapay Zeka Yasası gibi) ve yönetişim sorunlarıdır.
- Ölçerek ivmeyi korumak: Ankete katılanların yüzde 40’ından fazlası, şirketlerinin üretken yapay zeka girişimlerinin kesin etkilerini tanımlamak ve ölçmekte zorluk çektiğini söyledi.
İşte Deloitte’un raporundan çıkan 10 önemli sonuç:
- Çoğu işletme üretken yapay zekaya yatırımlarını artırıyor: Bugüne kadar görülen güçlü değer göz önüne alındığında, kuruluşların %67’si üretken yapay zekaya yatırımlarını artırdıklarını söyledi. Çoğu üretkenlik, verimlilik ve maliyet düşüşlerinin ötesinde faydalardan bahsediyor; %58’i artan inovasyon (%12), gelişmiş ürün ve hizmetler (%10) ve gelişmiş müşteri ilişkileri (%9) gibi faydaları içeriyor.
- İş liderleri önemsiyor derinden yapay zeka hakkında: Ankete katılanlar, üst düzey yöneticilerin (%63) ve yönetim kurullarının (%53) çoğu arasında üretken yapay zekaya olan ilginin “yüksek” veya “çok yüksek” olduğunu söyledi.
- Kuruluşta yapay zekanın benimsenmesini ölçeklendirmek bir öncelik olmalıdır: Bununla birlikte, pek çok üretken yapay zeka çalışması hâlâ pilot veya kavram kanıtlama aşamasında; yanıt verenlerin büyük çoğunluğu (%68) kuruluşlarının üretken yapay zeka deneylerinin %30 veya daha azını tamamen üretime geçirdiğini söylüyor. Kuruluşların büyük çoğunluğu üretken yapay zeka deneylerinin üçte birinden azını üretime aktardı
- Üretken yapay zeka girişimlerini pilot aşamadan üretim aşamasına kadar ölçeklendirmenin temel unsurları embrace (En önemli olduğuna inandığım unsurları kalın harflerle yazdım):
– Web, yüksek etkili kullanım senaryosu portföyü
– İddialı strateji ve değer yönetimi odağı
– Güçlü ekosistem işbirliği
– Sağlam yönetişim
– Çevik işletim modeli ve teslimat yöntemleri
– Entegre threat yönetimi
– Güvenli yapay zekaya güven oluşturmak için şeffaflık
– Değişen curler, aktiviteler ve kültür
-Dışarıdan yeteneklerin kazanılması ve iç yeteneklerin geliştirilmesi
– Modüler mimari ve ortak platformlar
– Fashionable veri temeli
– Doğru yapay zeka altyapısını sağlama
– Etkin mannequin yönetimi ve operasyonları - Üretken yapay zekanın benimsenmesi ve ölçeklendirilmesinin önündeki engeller eski teknolojidir: Teknoloji altyapısı (%45) ve veri yönetimi (%41) en iyi performansı gösterirken, bunu strateji (%37), threat ve yönetişim (%23) ve yetenek (%20) izledi.
- Kuruluşlar üretken yapay zekaya hazır olduklarını düşünüyor mu? HAYIR. Kategoriye göre hazırlık: teknoloji altyapısı (%45), veri yönetimi (%41), strateji (%31), threat ve yönetişim (%23) ve yetenek (%20). Tüm yapay zeka projeleri veri projeleri olarak başlayıp bitiyor, dolayısıyla bu hazırlık rakamları endişe verici.
- İşletmeler veri yaşam döngüsü yönetimine daha fazla yatırım yapıyor: Kuruluşların %5’i Üretken Yapay Zeka sayesinde veri yaşam döngüsü yönetimine yönelik teknoloji yatırımlarını artırdı.
- Veri yönetimine yönelik endişe düzeyleri yüksektir: Modellerde hassas verilerin kullanılması (%57), veri gizliliği ile ilgili konuların yönetilmesi (%58), veri güvenliği ile ilgili konuların yönetilmesi (%57), verilere uyum, yönetişim (%49), modellerde şirkete özel verilerin kullanılması ( %38). Veri güveni katmanı, üretken yapay zeka çözümlerinin başarılı bir şekilde devreye alınmasının anahtarıdır. Verilerle ilgili sorunlar, anket yaptığımız kuruluşların %55’inin belirli üretken yapay zeka kullanım örneklerinden kaçınmasına neden oldu.
- Üretken yapay zeka araçlarının ve uygulamalarının başarılı bir şekilde geliştirilmesi ve devreye alınmasının önündeki en önemli üç engel riskle ilgilidir: Mevzuat uyumuna ilişkin endişeler (%36), riski yönetme zorluğu (%30) ve yönetişim modellerinin eksikliği (%29). Yalnızca %23’ü kuruluşlarının riskleri yönetmeye son derece hazırlıklı olduğunu değerlendirdi.
- Yapay zeka yatırımlarında değeri ölçmek zor ama yapılabilir: Deloitte’un anket sonuçlarına göre kuruluşların %41’i, üretken yapay zeka çabalarının kesin etkilerini tanımlamak ve ölçmekte zorlanıyor. Bazı şirketler, üretken yapay zeka değerini ölçmek ve iletmek için, üretken yapay zeka performansını (%48) değerlendirmek için belirli KPI’lar kullanmak ve üretken yapay zeka yatırımlarını değerlendirmek için bir çerçeve oluşturmak (%38) dahil olmak üzere resmi yaklaşımlar kullandıklarını bildirdi. Kuruluşların çoğunluğu (%54) verimlilik ve üretkenlik iyileştirmeleri arayışında olsa da yalnızca %38’inin çalışan verimliliğindeki değişiklikleri takip ettiğini bildirdiğini belirtmekte fayda var. Ve yalnızca %35’i yapay zeka yatırımlarından elde edilen getiriyi takip ediyor.
Ayrıca: Her 3 çalışandan 1’i yapay zekayı haftada birden çok kez kullanıyor ve bu konuda bağırıyorlar
Araştırma, kuruluşların yalnızca %16’sının üretken yapay zeka ile yaratılan değer hakkında CFO’ya düzenli raporlar hazırladıklarını bildirdiğini ortaya çıkardı. Akıllı teknoloji liderleri şunu biliyor: BT projeleri yoktur, yalnızca iş projeleri vardır. Yapay zekanın yatırımı, dağıtımı ve benimsenmesi iş sonuçlarına göre ölçülmeli ve üretkenlik ve maliyet düşürme hedeflerinin ötesine geçmelidir. Teknolojinin en iyi kullanımı; çalışanlarınız, müşterileriniz, iş ortaklarınız ve hizmet ettiğiniz topluluklar için yaşam ve çalışma kalitesini artırmaktır.
Kurumsal raporda Deloitte’un Üretken Yapay Zekanın Durumu hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edebilirsiniz: Burada.
