Sektörde önde gelen AI ile ilgili haberler için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. En son güncellemeleri ve özel içerikleri öğrenin. Daha Fazla Bilgi
AI uygulamaları sökerken, işletmeler en etkili uygulama yöntemlerini belirlemek için çalışıyor.
Birçok araştırma, farklı zorlukların üstesinden gelinmesi gerektiğini ortaya koyuyor. Vellum’un son raporuna göre, sadece %25’lik bir kesim AI’ı üretimde uygulamışken, bunun yanında ölçülebilir etkiler yaratmakta zorlanıyorlar. Deloitte’un raporu da benzer zorlukların altını çiziyor; işletmeler ölçeklenebilirlik ve risk yönetimi konularında sıkıntı yaşıyor.
Accenture tarafından bu hafta yayınlanan yeni bir araştırma, şirketlerin AI’ı nasıl başarılı bir şekilde uyguladığına dair veri odaklı bir analiz sunuyor. “AI’yi Ölçeklendirmenin Öncü Rehberi” başlıklı rapor, yıllık geliri 1 milyar doları aşan yaklaşık 2,000 global şirketten C-seviyesindeki ve veri bilimi yöneticilerinin katıldığı bir anket çalışmasına dayanıyor. Bulgular, AI hedefleri ile uygulama arasındaki büyük farkı gözler önüne seriyor.
Rapor, %8’lik bir kesimin gerçek “öncü” olarak tanımlandığını; yani birçok stratejik AI girişimini başarılı bir şekilde ölçeklendirebildiklerini gösteriyor. Bunun dışında, %92’lik bir kısım ise deneme aşamasından öteye geçmekte zorlanıyor.
1. Yetenek Gelişimi Yatırımı Geçiyor
Çoğu işletme teknolojik yatırımlara yoğunlaşırken, Accenture’un araştırması, yetkinlik gelişiminin başarılı AI uygulamalarındaki en kritik ayrım noktası olduğunu gösteriyor.
Senthil Ramani, Accenture’da veri ve AI lideri olarak, “Başarıyı belirleyen ana faktör yatırım değil, yetkinlik olgunluğudur” diyor. “Öncü şirketler, diğer gruplara kıyasla dört kat daha fazla yetkinlik olgunluğuna sahip. Eğitim stratejilerini daha etkili bir şekilde uyguluyorlar ve bu alandaki harcamalarını en yüksek değerli kullanımlara yönlendiriyorlar.”
Rapor, öncülerin insan merkezli stratejiler geliştirdiğini gösteriyor. Kültürel adaptasyona diğer şirketlerden dört kat daha fazla önem veriyorlar ve yetenek uyumu konusunda ise üç kat daha fazla çaba sarf ediyorlar.
IT lideri eylem maddesi: Hem teknik becerileri hem de kültürel adaptasyonu içeren kapsamlı bir yetenek stratejisi geliştirin. Rapor, öncülerin %57’sinin merkezi bir AI mükemmeliyet merkezi modeli kullandığını, bu oranın hızlı takipçilerde %16 olduğunu gösteriyor.
2. Veri Altyapısı Ölçeklendirme Çabalarında Kilit Rolde
Kurumsal AI uygulamalarındaki en büyük engellerden biri yetersiz veri hazırlığı. Raporun sonuçlarına göre, şirketlerin %70’i güçlü bir veri altyapısına ihtiyaç duyduklarını kabul ediyor.
Ramani, “AI’yı ölçeklendirmeye çalışan şirketler için en büyük zorluk doğru veri altyapısının geliştirilmesi” diyor. “Öncü şirketlerin %97’si, AI ile ilgili üç veya daha fazla yeni veri ve AI yeteneği geliştirmiştir. Buna karşılık, AI’ı denemekte olanlerin sadece %5’i bu yeteneklere sahip.”
Bu kritik yetenekler arasında İleri veri yönetimi teknikleri bulunuyor. Rapor, öncülerin %17’sinin, hızlı takipçilerin ise %1’inin retrieval-augmented generation (RAG) kullandığını, bilgi grafikleri için oranların ise %26 ve %3 olduğunu belirtiyor.
IT lideri eylem maddesi: AI uygulama gereksinimlerine odaklanarak kapsamlı bir veri hazırlık değerlendirmesi yapın. Yapılandırılmış verilere ek olarak, yapılandırılmamış verileri işleme yeteneklerini geliştirmeye öncelik verin.
3. Stratejik Yatırımlar Daha Yüksek Getiri Sağlıyor
Birçok şirket, AI’yı eş zamanlı olarak birçok işlevde uygulamaya çalışırken, Accenture’un araştırması, odaklanmış stratejik yatırımların çok daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor.
Ramani, “C-seviye liderlerin öncelikle şirketleri için değerin ne anlama geldiğini kabul etmesi ve bunu açıkça ifade etmesi gerekiyor” diyor. “Rapor, bu stratejik odaklanmanın AI’nın potansiyelinden yararlanmak ve yatırımların sürdürülebilir değer sağlamasını sağlamak adına kritik olduğunu vurguluyor.”
Şirketler, en az bir stratejik yatırımı ölçeklendirmişse, ROI’lerinin tahminleri aşma olasılıklarının neredeyse üç kat daha fazla olduğunu gösteriyor.
IT lideri eylem maddesi: Geniş uygulama arayışında olmak yerine, ana değer zincirinize doğrudan etki eden 3-4 sektöre özgü stratejik AI yatırımı belirleyin.
4. Sorumlu AI Riskten Fazlasını Sağlıyor
Birçok kuruluş, sorumlu AI’ı öncelikle bir uyum zorunluluğu olarak görürken, Accenture’un araştırması gösteriyor ki, olgun sorumlu AI uygulamaları doğrudan iş performansına katkı sağlıyor.
Ramani, “Şirketler sorumlu AI’yı bir uyum zorunluluğu olarak görmekten, iş değerinin stratejik bir aracı olarak kabul etmeye yönelmelidir” diyor. “ROI, iş akışlarındaki iyileşmeler gibi kısa vadeli verimlilikler açısından ölçülmelidir ama uzun vadeli iş dönüşümleri açısından değerlendirilmelidir.”
Rapor, sorumlu AI’nın sadece riskleri azaltmakla kalmayıp, aynı zamanda müşteri güvenini artırdığı, ürün kalitesini geliştirdiği ve yetenek ediniminde yardımcı olduğunu vurguluyor.
IT lideri eylem maddesi: Uyum kontrol listelerinin ötesine geçen kapsamlı bir sorumlu AI yönetimi geliştirin. Sürekli AI risklerini ve etkilerini değerlendiren proaktif izleme sistemleri uygulayın.
5. Önceler Agentik AI Mimarisi Benimsiyor
Rapor, öncülerin, iş akışlarını otonom olarak yöneten AI ajanlarının ağlarını kullanma konusunda büyük olgunluk gösterdiğini vurguluyor.
Öncüler, endüstri ihtiyaçlarına göre ayarlanmış otonom AI ajanlarını kullanma konusunda önemli ölçüde daha fazla olgunluk sergiliyorlar. Rapor, öncülerin %65’inin, hızlı takipçilerin %50’sine kıyasla bu yetenekleri daha iyi kullandığını göstermekte.
Bu zeki ajan ağları, geleneksel AI uygulamalarından köklü bir değişikliği temsil ediyor. AI sistemleri arasında karmaşık bir iş birliği sağlayarak, kalite, verimlilik ve maliyet etkinliğini önemli ölçüde artırabilirler.
IT lideri eylem maddesi: Agentik AI’nın temel iş süreçlerinizi nasıl dönüştürebileceğini keşfedin ve yüksek değerli kullanım alanlarınızda çoklu ajan sistemleri üzerinde pilot projeler oluşturun.
Uygun AI Uygulamasının Faydaları
Başarılı AI uygulamalarının ödülleri, tüm aşamadaki kuruluşlar için cazip. Accenture’un araştırması, beklenen faydaları belirli terimlerle ekspoz ediyor.
Ramani, “Bir şirketin öncü, hızlı takipçi, ilerleme kaydeden ya da hala AI ile deneme aşamasında olması fark etmeksizin, tüm bu şirketler AI kullanarak yeniden doğuştan büyük beklentilere sahip” diyor. “Bu organizasyonlar, AI’yı entegre edip ölçeklendirerek 18 ay içerisinde, ortalama %13’lük bir verimlilik artışı, %12’lik bir gelir artışı, %11’lik bir müşteri deneyimi iyileşmesi ve %11’lik maliyet düşüşü bekliyor.”
Öncülerin uygulamalarını benimsemek, daha fazla kuruluşun AI denemeleri ile kurumsal dönüşüm arasındaki boşluğu kapatmasına yardımcı olabilir.
