Yapay zeka stratejisi oluşturmak için bir taktik kitabı

Bu tahminler doğru çıksa da günümüzün işletmeleri pilot uygulamalardan ve deneylerden kurumsal çapta yapay zeka dağıtımına geçiş yaparken büyük engellerle karşılaşıyor. Örneğin ABD’deki işletmelerin yalnızca %5,4’ü 2024’te bir ürün veya hizmet üretmek için yapay zekayı kullanıyordu.

Kod oluşturma ve müşteri hizmetleri gibi ilk girişimlerden yapay zeka kullanımına ve firma çapında entegrasyona geçiş, altyapı, veri yönetimi ve tedarikçi ekosistemlerindeki stratejik ve organizasyonel geçişlere bağlıdır. Ayrıca kuruluşların yapay zeka performansındaki gelişmeler ve yatırım getirisinin nasıl ölçüleceği hakkındaki belirsizlikleri de tartması gerekiyor.

Ancak kuruluşlar önümüzdeki yıllarda yapay zekayı iş genelinde ölçeklendirmeye çalışırsa şimdi harekete geçme zamanıdır. Bu rapor, kurumsal yapay zekanın benimsenmesinin mevcut durumunu araştırıyor ve bir yapay zeka stratejisi oluşturmak için bir taktik kitabı sunarak iş liderlerinin hırs ve uygulama arasındaki uçurumu kapatmasına yardımcı oluyor. Temel bulgular aşağıdakileri içermektedir:

Yapay zekanın hedefleri önemli ancak çok azı pilotların ötesine geçti. Ankete katılan şirketlerin yüzde 95’i halihazırda yapay zeka kullanıyor ve yüzde 99’u gelecekte de kullanmayı planlıyor. Ancak çok az kuruluş pilot projelerin ötesinde mezun oldu: %76’sı yapay zekayı yalnızca bir ila üç kullanım durumunda kullandı. Ancak şirketlerin yarısı yapay zekayı iki yıl içinde tüm iş fonksiyonlarında tam olarak dağıtmayı beklediğinden, bu yıl kurumsal çapta yapay zekanın temellerini oluşturmanın anahtarı.

Yapay zeka hazırlık harcamalarının önemli ölçüde artması planlanıyor. Genel olarak, 2022 ve 2023’teki yapay zeka harcamaları çoğu şirket için mütevazı veya sabit kaldı; yalnızca dörtte biri harcamalarını dörtte birden fazla artırdı. Bu durumun 2024’te değişmesi bekleniyor; ankete katılan on kişiden dokuzu veri hazırlığı (platform modernizasyonu, buluta geçiş ve veri kalitesi dahil) ve strateji, kültürel değişim ve iş modelleri gibi bitişik alanlara yönelik yapay zeka harcamalarının artmasını bekliyor. On kişiden dördü harcamalarını %10 ila 24 oranında artırmayı beklerken, üçte biri harcamalarını %25 ila 49 oranında artırmayı bekliyor.

Veri likiditesi yapay zeka dağıtımının en önemli özelliklerinden biridir. Çeşitli kaynaklardan gelen verilere sorunsuz bir şekilde erişme, bunları birleştirme ve analiz etme yeteneği, firmaların ilgili bilgileri çıkarmasına ve bunları belirli iş senaryolarına etkili bir şekilde uygulamasına olanak tanır. Ayrıca veriler halihazırda eldeki göreve uygun hale getirildiğinden ve geniş veri havuzlarını inceleme ihtiyacını da ortadan kaldırır.

Veri kalitesi, yapay zeka dağıtımı için önemli bir sınırlamadır. Yanıt verenlerin yarısı dağıtımdaki en sınırlayıcı veri sorununun veri kalitesi olduğunu belirtiyor. Bu, özellikle daha fazla veriye sahip ve eski BT altyapısına önemli yatırımlar yapan büyük firmalar için geçerlidir. Geliri 10 milyar ABD dolarının üzerinde olan şirketler, sınırlayıcı olarak hem veri kalitesini hem de veri altyapısını belirtme olasılığı en yüksek olan şirketlerdir; bu da, daha büyük veri havuzlarına başkanlık eden kuruluşların, sorunu önemli ölçüde daha zor bulduğunu göstermektedir.

Şirketler yapay zeka konusunda acele etmiyor. Neredeyse tüm kuruluşlar (%98) yapay zekayı güvenli ve emniyetli bir şekilde sunmalarını sağlayacaksa, yapay zekayı ilk kullanan olmaktan vazgeçmeye istekli olduklarını söylüyor. Yanıt verenlerin %45’i (ve en büyük şirketlerden yanıt verenlerin tam %65’i) yönetim, güvenlik ve mahremiyetin yapay zeka konuşlandırma hızının önündeki en büyük fren olduğunu belirtiyor.

Raporun tamamını indirin.

Bu içerik, MIT Technology Review’un özel içerik kolu olan Insights tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmadı.