Deloitte: İşletmelerin %74’ü halihazırda genel yapay zeka girişimlerini karşılamış veya aşmıştır (ancak zorluklar devam etmektedir)

Dünyanın dört bir yanındaki her büyüklükteki şirket, üretken yapay zekayı anlamlandırmaya ve onun nereye değer katabileceğini belirlemeye çalışıyor. İyi haber: Kuruluşların çoğunluğu bunu gerçekten yürütüyor.

Bugün gelen yeni bir rapora göre Deloitteişletmelerin çoğunluğu aslında yapay zeka neslinden yatırım getirisi (ROI) konusunda kendi beklentilerini karşılıyor veya aşıyor. 14 ülkeden 2.773 liderin katıldığı bir ankete dayanan “Üretici Yapay Zekanın Durumu 4. Çeyrek” raporu, kuruluşların yapay zeka yolculuklarında hem ilerlemelerini hem de karşılaştıkları zorlukları vurguluyor.

Raporda önemli ilerlemeler olduğu belirtiliyor ilk versiyon iş dünyası liderlerinin birden fazla kaygıyı dile getirdiği bir yıl önce yayınlandı. konusunda da olumlu ilerlemeler var. üçüncü çeyrek raporuBu da kuruluşların çoğunluğunun veri sorunları nedeniyle bazı genel yapay zeka kullanım örneklerinden kaçındığını gösterdi.

Değere ulaşma süresi beklenenden uzun olmasına rağmen, katılımcıların neredeyse dörtte üçü (%74) en gelişmiş nesil yapay zeka girişimlerinin yatırım getirisi beklentilerini karşıladığını veya aştığını bildirdi. Siber güvenlik ve BT işlevleri yatırım getirisi ve başarılı ölçeklendirme açısından öncülük ediyor.

Temel bulgular şunları içerir:

• Kuruluşların benimseme konusundaki büyük zorlukları çözmek için en az 12 aya ihtiyacı var
• BT, siber güvenlik, operasyonlar, pazarlama ve müşteri hizmetleri en güçlü benimseme ve sonuçları gösteriyor
• Mevzuata uygunluk, gen yapay zeka dağıtımının önündeki en büyük engel olarak ortaya çıktı
• Ankete katılanların %78’i gelecek mali yılda genel yapay zeka harcamalarını artırmayı bekliyor

Deloitte Yapay Zeka Başkanı Jim Rowan, VentureBeat’e işletmelerin yapay zeka kullanımından elde ettiği en büyük kazancın verimlilik ve maliyet tasarrufu olduğunu söyledi.

Rowan, “Günlük görev ve faaliyetlere zaman ayırıyoruz ve bireyleri daha verimli hale getiriyoruz” dedi.

Kurumsal hızda hareket eden nesil yapay zekanın zorluğu

Kurumsal teknoloji, tanımı gereği istikrar ve dayanıklılıkla ilgilidir. İşletmelerin çalıştığı şeyler olması gerekiyordu. Kuruluşların öncelikle kullanım örneklerini ve yatırım getirisi potansiyelini doğrulaması gerektiğinden, birçok teknoloji türü için kurumsal benimseme birkaç yıl sürebilir.

Hızlı gelişmeler yaşanırken gen yapay zeka yetenekleri Halkın hayal gücünü yakalayan işletmeler, benimsenme konusunda genellikle çok daha yavaş ilerliyor. Yapay zeka inovasyonunun baş döndürücü hızı ile kurumsal teknolojinin kullanıma sunulmasının daha bilinçli doğası arasındaki bu kopukluk, önemli bir zorluk teşkil ediyor.

Rowan, “İşletmeler kurumsal hızda ilerliyor” dedi. “Bu durum, ölçeklendirme soruları, riskler ve kuruluşların genel olarak karşılaştığı düzenleyici zorluklar açısından rapordaki birkaç farklı alanda ortaya çıkıyor.”

Hızdaki bu eşitsizlik, birçok işletmenin hâlâ veri yönetişimi ve platform modernizasyonu gibi temel teknoloji zorluklarıyla boğuşması nedeniyle daha da karmaşık hale geliyor. Rowan, işletmelerin üretken yapay zekanın potansiyelinden tam anlamıyla yararlanabilmeleri için bu temel sorunların ele alınması gerektiğini belirtti.

Rowan, en yeni nesil yapay zeka araçlarını devreye almak için acele etmek yerine, gerekli altyapıyı ve kültürel hazırlığı oluşturmaya odaklanan daha ölçülü, stratejik bir yaklaşımın önemini vurguladı. İşletmeler, yapay zekayı mevcut operasyonlara ve iş akışlarına düzgün bir şekilde entegre etmek için zaman ayırarak, teknolojinin geçici bir yenilik olarak hizmet etmek yerine somut, uzun vadeli değer sunmasını sağlayabilir. Bu sabırlı, kasıtlı yaklaşım, kısa vadede potansiyel olarak daha yavaş olsa da, sonuçta kalıcı dönüşümün sağlanmasında daha etkili olabilir.

Kurumsal yapay zekanın bugün en fazla yatırım getirisini sağladığı yer

İşletmelerin yapay zekadan somut değer gördüğü önemli alanlardan biri yazılım geliştirme yaşam döngüsüdür.

Rapora göre yapay zeka, gereksinimlerin toplanmasından test etme ve dağıtıma kadar tüm süreç boyunca verimlilik kazanımlarının artırılmasına yardımcı oluyor.

Rowan, “Bunu yazılım geliştirme yaşam döngüsünde çok sık görüyoruz” dedi. “İşte bu yüzden BT bunun büyük bir savunucusu oldu.”

Yazılım geliştirmenin ötesinde, işletmeler müşteri hizmetlerini ve iletişim merkezi operasyonlarını geliştirmek için yapay zekadan faydalanıyor. Şirketler belirli görevleri ve etkileşimleri otomatikleştirerek verimliliği ve yanıt verme hızını artırabilir. Rowan, “Diğer büyük kullanım alanı iletişim merkezleri, müşteri hizmetleri ve bu ikisinin bir nevi katılımıdır” dedi. “Dolayısıyla bunlar, en fazla verimliliğin alındığını gördüğümüz en büyük alanlar olma eğilimindedir.”

İşletmeler gen yapay zekasının etkisini nasıl ölçebilir?

İşletmeler yapay zeka yatırımlarının etkisini ölçmeye çalışırken Rowan, hem niceliksel hem de niteliksel ölçümlere bakmanın önemini vurguladı.

Maliyet tasarrufları ve verimlilik kazanımları önemli olsa da şirketler aynı zamanda oluşturulan yeni fikirlerin ve kullanım senaryolarının sayısını ve bunların çalışanların becerileri ve kültürü üzerindeki etkisini de takip etmelidir.

Kantitatif kategorilerde Rowan birkaç temel metriğe değindi:

• Maliyet tasarrufu yoluyla verimlilik ölçümü
• Artan gelir üretimi
• Bazı faaliyetlerde tam zamanlı eşdeğer çalışan (FTE) başına verimlilik artışı.

Niteliksel açıdan ise Rowan, çalışanların gelişimi, sürekli öğrenme ve iş süreçlerinin genel dönüşümü ile ilgili metriklere dikkat çekti.

“Çalışanlarınızın becerileri nasıl gelişiyor? Öğrenme ve gelişim etrafındaki kültürü gerçekten değiştirmek için bu anı nasıl kullanıyorsunuz? dedi.

Ajansal yapay zekanın vaatlerinden faydalanma

Belki de işletmelerin 2025’te dikkate alması gereken en büyük inovasyon alanı ajansal yapay zekadır.

Rapor, kuruluşların %52’sinin yapay zeka aracılarını takip ettiğini, %45’inin ise özellikle çok aracılı sistemleri araştırdığını gösteriyor. Rowan, ajansal yapay zekanın potansiyeli konusunda iyimser olduğunu ifade etti ancak işletmelerin bu teknolojiyi tam olarak benimsemesi ve entegre etmesinin zaman alacağını belirtti. İşletmelerin kullanımlarını genişletmeden önce muhtemelen daha basit, daha odaklı aracı uygulamalarla başlayacaklarını açıkladı.

Rowan, ajansal yapay zekanın kurumsal süreçleri temelden dönüştürme ve önemli miktarda yatırım getirisi sağlama potansiyeline sahip olduğunu ancak bunun ancak stratejik olarak yaklaşıldığı takdirde mümkün olduğunu söyledi. Yapay zeka neslinin ilk kez kullanıma sunulmasıyla birlikte işletmeler genellikle kavram kanıtı (PoC) dağıtımlarına odaklandı. Ajansal yapay zeka için farklı bir yaklaşım gerekli olacaktır. Bireysel kullanım durumlarına bakmak yerine, işletmelere daha geniş süreç zincirine bakarak daha iyi hizmet sunulacaktır. Ajansal yapay zekanın gerçek değerinin, yalnızca bireysel kullanım senaryolarını uygulamaktan ziyade, tüm iş süreçlerinin yapay zeka odaklı olacak şekilde yeniden düşünülmesinden kaynaklanacağını açıkladı.

“Faktörlük yapmak için aslında tüm bunların insan odaklı değil yapay zeka odaklı olacağı fikriyle süreçleri nasıl yeniden inşa edeceğinizi düşünmeniz gerekiyor” dedi.

Evlat edinme zorluklarının üstesinden gelmek

Açık avantajlara rağmen işletmeler yapay zeka dağıtımlarını ölçeklendirmede önemli engellerle karşılaşmaya devam ediyor.

Deloitte’a göre en önemli engellerden biri, yapay zeka araçlarının işgücünde sınırlı erişimi ve kullanımıdır. Rapora göre çoğu kuruluştaki iş gücünün %40’ından azı genel yapay zeka araçlarına erişime sahip.

Bu yaygın benimseme eksikliği, çalışanlara yalnızca araçların verilmesini değil, aynı zamanda yapay zekayı günlük iş akışlarına dahil etmenin değerini ve önemini anlamalarını sağlayacak kültürel bir değişim ihtiyacına işaret ediyor.

Rowan, “Eğer yapay zekayı günlük işleriniz için günde bir kez kullanmıyorsanız, ister size verilen kurumsal bir araç, ister tüketici tabanlı bir araç olsun, bence çok şey kaçırıyorsunuz” dedi.