Haftada 7 saat SharePoint'te boşa harcanıyor: Yönetilen Yapay Zeka ile ekibiniz halihazırda var olan bilgileri aramaktan nasıl vazgeçebilir?

Veri mezarlığından altın madenine: Yönetilen Yapay Zeka ile SharePoint, şirketinizin akıllı beyni haline nasıl geliyor?

Yapay zeka çağında bilgi yönetimi: Pasif depolamadan akıllı kurumsal altyapıya

Bilgi Özgürlüğü Yanılsaması – Kuruluşlar Bol Veriye Rağmen Neden Stratejik Olarak Kör Kalıyor?

Modern iş dünyası, temel bir paradoks olarak karşımıza çıkıyor. Kuruluşlar katlanarak artan miktarda veri ve belgeye sahip, ancak bu bolluk sistematik olarak stratejik bir darboğaza dönüşüyor. Bilgi aşırı yükü artık bilgi teknolojisinin çevresel bir sorunu değil, şirketlerin ekonomik performansını ölçülebilir şekilde olumsuz etkileyen, verimliliğin önündeki temel bir engel. Çalışanlar, şirketin dijital arşivlerinde halihazırda bir yerlerde bulunan bilgileri arayarak her gün mesai saatlerini boşa harcıyor. Bu gerçeklik, yetersiz depolama kapasitesinin bir sonucu değil, temel bir mimari zayıflığın ifadesi: Geleneksel bilgi yönetim sistemleri statik, reaktif ve kolektif kurumsal hafızayı akıllıca yönetme konusunda bilişsel olarak yetersiz.

Bu verimsizliğin ekonomik etkisi önemlidir. Ampirik çalışmalar, çalışanların haftada ortalama beş ila yedi saatini mevcut bilgileri bulmaya veya farkında olmadan yeni bilgiler oluşturmaya harcadığını göstermektedir. 500 çalışanı olan bir şirket için bu, haftalık 2.500 ila 3.500 çalışma saati arasında bir verimlilik kaybına tekabül etmektedir. Bir mali yıla uyarlandığında ise, 130.000 ila 180.000 çalışma saati aralığında bir verimlilik açığına denk gelmektedir. Bu, salt bir zaman kaybı olarak değil, şirketin kâr marjını olumsuz etkileyen doğrudan bir kaynak kaybı olarak yorumlanmalıdır.

Aynı zamanda, yapay zekâ sistemlerinin Microsoft 365 ekosistemine entegrasyonu veri hacmini önemli ölçüde hızlandırıyor. Copilot özellikli Microsoft 365 örneklerine her gün yaklaşık iki milyar yeni belge entegre edildiğinden, bu zorluk yalnızca niceliksel olarak artmakla kalmıyor, aynı zamanda yeni niteliksel sorunlar da yaratıyor. Kuruluşlar şu kritik soruyla karşı karşıya: Bilgi mimarisi kaotik, parçalı ve kavramsal olarak dağınık olduğunda, yapay zekâ sistemleri kurumsal bilgilere nasıl etkili bir şekilde erişebilir ve bunları nasıl kullanabilir?

Çözüm, mevcut sistemlerin daha fazla optimizasyonunda değil, temel bir mimari dönüşümde yatıyor. SharePoint Knowledge Agent olarak adlandırılan çözüm, yeni bir kurumsal yazılım türünü temsil ediyor: akıllıca desteklenen bilgi işletim sistemi.

Yapısal dönüşüm: Akıllı bir bilgi platformu olarak SharePoint

Microsoft, SharePoint'i artık pasif bir belge yönetim sistemi olarak değil, kurumsal iletişim ve bilgi kullanımı için aktif bir zeka katmanı olarak kavramsallaştırıyor. Bu dönüşüm, mevcut işlevlerin kademeli olarak iyileştirilmesinin yanı sıra, bir belge platformunun modern kurumsal mimaride oynaması gereken rolün kökten yeniden değerlendirilmesidir.

SharePoint Bilgi Aracısı, şirket içeriğini depolamak için modern dil modellerini ve makine öğrenimini kullanmanın yanı sıra, çeşitli tüketim senaryoları için etkin bir şekilde analiz eder, yapılandırır ve optimize eder. Teknoloji, belge içeriğini anlamsal olarak anlayabilen ve yapılandırılmış meta verileri otomatik olarak oluşturabilen geniş dil modellerinden yararlanır. Bu, özellikle bir belgenin yalnızca bir klasörde saklanması anlamına gelmez; bunun yerine içeriği analiz edilir, temel kavramlar çıkarılır, bağlamsal ilişkiler belirlenir ve ilgili kategoriler otomatik olarak uygulanır.

Bu otomatik içerik sınıflandırmasının iş verimliliği üzerinde geniş kapsamlı etkileri vardır. Bir İK departmanı yeni bir politika belgesi yüklediğinde, Bilgi Aracısı yalnızca metni analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda kapsam, yürürlük tarihi, onay durumu ve içerik anahtar kelimeleri gibi ilgili kategorileri de otomatik olarak belirler. Sistem, belgeyi buna göre etiketler ve bu meta verileri arama ve sorgu işlevleri için kullanılabilir hale getirir. Sonuç olarak, bilgiler yalnızca depolanmakla kalmaz, aynı zamanda yeniden kullanım ve makine işleme için de aktif olarak hazırlanır.

Bu yaklaşımın özellikle yenilikçi bir yönü, kütüphane organizasyonunun manuel idari görevlerden soyutlanmasıdır. Bilgi Aracısı, otomatik olarak yeni sütunlar önerebilir, dosyalama kuralları oluşturabilir ve belgeleri akıllı ölçütlere göre filtreleyip sıralayan özel görünümler oluşturabilir. Bu, yalnızca meta veri yönetiminin idari yükünü ortadan kaldırmakla kalmaz, aynı zamanda değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlayan bir organizasyonel dinamik de yaratır.

BT yönetişimi üzerindeki etkileri önemlidir. Geleneksel bilgi yönetim sistemleri, dijital bozulma sorunundan muzdariptir. Belgeler geçerliliğini yitirir, artık güncellenmez ve bağlantı sistemleri hiçbir yere varmaz. Bilgi aracısı yeteneklerine sahip aktif bir bilgi yönetim sistemi, bu sorunları proaktif olarak tespit eder. Sistem, bozuk köprüleri otomatik olarak tespit edebilir, uzun süredir güncellenmemiş içerikleri işaretleyebilir ve yöneticileri güncelliğini yitirmiş veya çelişkili ifadeler içerebilecek bilgiler konusunda uyarabilir.

Bilgi aktarımının otomatikleştirilmesi: Meta-üretkenlik çarpanı olarak SSS oluşturma

Yapay zeka destekli bilgi yönetimi platformunun özellikle pratik bir yönü, Sıkça Sorulan Sorular'ın otomatik olarak oluşturulmasıdır. Bu işlevsel modül, kurumlar içinde bilgi yayılımının demokratikleştirilmesinde önemli bir atılımı temsil etmektedir.

Geleneksel senaryolarda, kapsamlı SSS belgeleri oluşturmak emek yoğun bir süreçtir. Bir içerik yöneticisi, orijinal belgeleri dikkatlice incelemeli, kullanıcı sorularını öngörmeli ve hem doğru hem de anlaşılması kolay, kesin yanıtlar formüle etmelidir. Bu süreç zaman alıcıdır ve insan bilişi ve bakış açısı önyargılarıyla sınırlıdır.

Yapay zeka destekli SSS web bölümü bu dinamiği kökten değiştiriyor. Bir yazar bir veya daha fazla kaynak belge seçebilir ve sisteme otomatik olarak bir SSS yapısı oluşturmasını söyleyebilir. Süreç üç aşamalı bir mimariyi takip eder: İlk olarak, Word dosyaları, PowerPoint sunumları, PDF'ler, döngü notları veya toplantı dökümanları gibi kaynak belgeler seçilir. İkinci adımda yazar, SSS'nin bir etkinlik, politika, ürün veya başka bir kavramsal alanla ilgili olup olmadığı gibi içerik bağlamını tanımlar. Üçüncü adımda, bilgi aracısı otomatik olarak kategoriler, ilgili sorular ve anlamlı yanıtlar üretir.

Bu işlevselliği işletmeler için kabul edilebilir kılan kritik unsur, insan kontrolünün ve kalite güvencesinin korunmasıdır. Otomatik olarak oluşturulan SSS'ler hemen yayınlanmaz, bunun yerine inceleme, düzeltme ve doğrulama için yazara gönderilir. Bu, yapılandırma işinin tekrarlayan bilişsel yükünün yapay zeka sistemine devredildiği, kalite güvencesi ve bağlam doğrulamasının ise insan uzmanlarda kaldığı karma bir iş akışı yaratır.

Bu otomasyonun ekonomik etkileri, kuruluş türüne göre önemli ölçüde değişir. Büyük bir finansal hizmetler kuruluşunda, uyumluluk belgeleri, ürün yönergeleri ve dahili süreç yönergeleri için SSS'lerin oluşturulmasının otomatikleştirilmesi, çeyrek başına birkaç yüz saat tasarruf sağlayabilir. Bir yazılım şirketi, bu işlevi kullanarak dahili paydaşlar ve harici ortaklarla ilgili belgeleri otomatik olarak oluşturabilir.

Ancak gizli ekonomik fayda, bilginin daha iyi yayılmasında yatmaktadır. Çalışanlar sorularına daha hızlı ve sezgisel bir şekilde yanıt bulabildiklerinde, destek birimleri ve uzman havuzları üzerindeki yük azalır. Merkezi olmayan ekiplere veya geçici iş gücü yapılarına sahip kuruluşlarda, bu öz-hizmet bilgi edinimi önemli üretkenlik artışlarına yol açabilir.

Siteye Özel Yapay Zeka: Genel Asistandan Bağlam Uzmanına

Genel yapay zeka asistanlarının temel sorunlarından biri, bağlam körlüğüdür. Genel bir yardımcı pilot, toplu Microsoft 365 içeriğine erişebilir, ancak belirli bir şirket veya ekibin benzersiz bilgi ortamında derin bir uzmanlığa sahip değildir. Bu durum, yapay zeka asistanının teknik olarak milyonlarca belgeye erişebilmesine rağmen, yanıtlarının uzmanlaşmamış, bağlama duyarlı olmayan ve genellikle doğrudan alakalı olmadığı bir duruma yol açar.

SharePoint siteye özgü aracıların yeniliği, bu sorunu hedefli bir şekilde ele alır. Her SharePoint sitesi, o sitenin içeriğine erişim yetkisine sahip kendi yapay zeka aracısına sahip olur ve bu aracı, özel bir bilgi tabanı olarak kullanır. Bu, satış departmanındaki bir ekibin, satış politikaları, müşteri profilleri, iş mantığı ve satış taktikleri konusunda uzmanlaşmış kendi yardımcı pilotuna sahip olduğu anlamına gelir. Aynı zamanda, BT departmanının da teknik dokümantasyon, sistem mimarileri ve BT yönetişimi konusunda uzmanlaşmış farklı bir aracısı vardır.

Sonuç, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların alaka düzeyi ve kalitesinde çarpıcı bir artıştır. Satış temsilcileri artık "Büyük şirketler için hangi indirim kademeleri geçerlidir?" gibi soruları yalnızca genel bilgilerle değil, satış belgelerinde saklanan kesin ve güncel şirket yönergeleriyle yanıtlayabilirler. Bu, yalnızca bilgi kalitesini artırmakla kalmaz, aynı zamanda güncel olmayan veya yanlış bilgilerden kaynaklanan uyum ihlali riskini de ortadan kaldırır.

Ancak, siteye özgü aracıların uygulanması, gelişmiş güvenlik mimarileri gerektirir. Microsoft, bu sorunu çok faktörlü kimlik doğrulama ve yetkilendirme stratejisiyle çözer. Platform, yapay zeka aracısının belgeleri ve bilgileri yalnızca talep eden kullanıcı uygun erişim haklarına sahip olduğunda almasını sağlamak için kimlik geçişi ve adına kimlik doğrulama kullanır. Bu, karmaşık bir soruna teknik bir çözümdür: Güvenlik veya uyumluluk gerekliliklerinden ödün vermeden yapay zeka aracılarını kapsamlı bir bilgi tabanıyla nasıl donatabiliriz?

Bu erişim kontrolünün ayrıntı düzeyi dikkat çekicidir. Yöneticiler, yalnızca site düzeyinde değil, aynı zamanda belge kitaplığı ve liste düzeyinde de erişim izni verebilir veya erişimi reddedebilir. Bu, kuruluşların hassas bilgileri erişim kontrolü altında tutmasına ve aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin bilişsel yeteneklerini en üst düzeye çıkarmasına olanak tanır.

Bölüme özgü verimlilik çarpanları: Ekonomik dönüşüm senaryoları

Akıllı bir bilgi yönetim sisteminin teorik yetenekleri, departmanlara özgü çeşitli verimlilik artışlarıyla pratikte kendini gösterir. Her organizasyon biriminin farklı bilgi ihtiyaçları, farklı erişim kalıpları ve yapay zeka destekli otomasyona ilişkin farklı maliyet-fayda analizleri vardır.

Satışlarda dönüşüm özellikle belirgindir. Satış profesyonelleri geleneksel olarak karmaşık görevlerle boğuşurlar: müşteri geçmişlerini araştırmak, ilgili ürün bilgilerini belirlemek, fiyatlandırma ve indirim politikalarına danışmak; tüm bunlar müşteri etkileşimleri sırasında gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Akıllı bir SharePoint temsilcisi bu süreci önemli ölçüde hızlandırabilir. Bir satış temsilcisi, temsilciye "Bu müşteri daha önce hangi ürün kombinasyonlarını satın aldı ve hangi yükseltme yolları mevcut?" gibi bir soru sorabilir ve geçmiş satış verilerine, ürün politikalarına ve müşteri tercihlerine dayanarak saniyeler içinde bilgilendirici bir yanıt alabilir. Bu, müşteri talebi ile bilgilendirici teklif arasındaki yanıt süresini saatlerden dakikalara indirir. Bu yanıtın hızı, doğrudan daha yüksek dönüşüm oranlarına, daha kısa satış döngülerine ve gelişmiş bir müşteri deneyimine dönüşür.

Örneğin, bir finansal hizmetler şirketi, ortalama satış görüşmesi hazırlık süresinin 45 dakikadan 15 dakikaya düştüğünü görebilir. 100 satış elemanı ve günde ortalama beş ila on görüşmeyle, bu, günlük 3.000 ila 6.000 dakikalık bir verimlilik artışıyla sonuçlanacaktır. Bu, daha fazla gelir getirici faaliyete yatırılabilecek günde 90 ila 180 ek verimlilik saati anlamına gelir.

BT departmanı tamamen farklı mekanizmalardan faydalanır. BT'de bilgi yönetimi, geleneksel olarak hızlı eskime ve yüksek karmaşıklık ile karakterize edilir. Sistem mimarileri değişir, yeni teknolojiler yeni dokümantasyon gerektirir ve eski dokümanlar genellikle zamanında güncellenmez. Bu durum, BT uzmanlarının sık sık güncelliğini yitirmiş dokümanlarla karşılaşmasına ve dolayısıyla potansiyel hata kaynaklarına yol açar.

Bilgi aracısı işlevine sahip akıllı bir bilgi yönetim sistemi, bu sorunları sistematik olarak çözebilir. Aracı, bozuk köprüleri otomatik olarak tespit edebilir, güncel olmayan içerikleri işaretleyebilir ve hatta daha yeni veya benzer belgelere bağlantılar önerebilir. Yöneticiler, hangi belgelerin güncelliğini yitirdiğini veya artık kullanılmadığını gösteren düzenli otomatik raporlar alabilir. Bu, reaktif bir yönetim modeli yerine proaktif bir yönetim modeli oluşturur.

Ancak BT'nin faydaları bakım görevlerinin ötesine geçer. BT uzmanları, SharePoint aracısına akıllı sorular sorarak karmaşık teknik sorunlara daha hızlı çözümler bulabilir. Örneğin, bir sistem yöneticisi "Hibrit bulut altyapılarımız arasında güvenli bir bağlantı kurmak için hangi yapılandırma adımları gereklidir?" diye sorabilir ve yalnızca genel bilgiler değil, aynı zamanda kuruluşunun belgelenmiş mimarisi ve süreç yönergelerine dayalı özel yanıtlar alabilir.

İnsan kaynakları departmanı, İK politikalarına ve süreçle ilgili bilgilere erişimin demokratikleştirilmesinden faydalanır. Yeni çalışanlar genellikle bir bilgi aşırı yüküyle karşı karşıyadır: organizasyon yapıları, şirket politikaları, BT sistemleri, uyumluluk gereklilikleri ve diğer birçok konunun hızla anlaşılması gerekir. Akıllı bir İK SharePoint temsilcisi, bu oryantasyon sürecini önemli ölçüde iyileştirebilir. Yeni çalışanlar, şirket kültürü, yan haklar politikaları, uyumluluk gereklilikleri ve süreç akışları hakkında sorular sorabilir ve durumlarına özel olarak uyarlanmış özel yanıtlar alabilirler.

Bu, İK profesyonellerinin iş yükünü azaltmanın yanı sıra, işe alım sürecinin kalitesini de artırır. Araştırmalar, daha iyi bir işe alım sürecinin daha yüksek çalışan sadakati, daha hızlı üretkenlik artışı ve işten ayrılma oranlarının düşmesine yol açtığını göstermektedir. Ekonomik etkileri ise önemlidir: Birçok sektörde bir çalışanı işe alma ve işe başlatmanın ortalama maliyeti 50.000 ila 150.000 avro arasında değişmektedir. Akıllı bir bilgi yönetim sistemi işten ayrılma oranını yüzde beş oranında azaltırsa, bu, 1.000 çalışanı olan orta ölçekli bir şirket için yıllık 2,5 ila 7 milyon avro tasarruf anlamına gelir.

Proje yönetiminde akıllı bilgi yönetimi, rapor oluşturma otomasyonu sayesinde doğrudan üretkenlik artışı sağlar. Tipik bir senaryo: Bir proje yöneticisi, toplantı notlarından, görev listelerinden ve çeşitli proje belgelerinden bilgi derleyerek durum raporları oluşturmak için haftada iki ila dört saat harcar. Projeyle ilgili tüm belgelere erişimi olan bir yapay zeka aracısı, son rapordan bu yana gelen yeni belgelere ve güncellemelere dayanarak bu raporları otomatik olarak oluşturabilir. Bu, proje yöneticisi başına haftada iki ila dört saat kazandırır.

Beş proje yöneticisi ve ortalama yıllık maaşı seksen bin avro olan büyük bir proje için bu, yılda yirmi ila kırk bin avroluk bir değer artışı anlamına gelir. Büyük kuruluşlarda on iki ila on beş proje yöneticisi bulunan tipik bir proje yönetimi rolü için bu tasarruflar yılda yüz elli bin ila bin yüz avroya kadar çıkar.

Yönetim Karmaşıklığı: Otomasyon ve Kontrol Arasında

Akıllı bilgi yönetim sistemlerinin uygulanması, kuruluşlara karmaşık bir yönetişim ikilemi sunar. Bir yandan, otomatik sınıflandırma ve etiketleme önemli verimlilik kazanımları sağlarken, diğer yandan farklı ekipler ve departmanlar farklı sınıflandırma sistemleri geliştirirse kontrolsüz bir heterojenlik riski ortaya çıkar.

Microsoft, bu sorunu resmi bir taksonomi yönetim modeliyle ele alıyor. Kullanıcıların meta verileri anlık olarak atamasına izin vermek yerine, şirketin bilgi mimarisi ve iş mantığından türetilen merkezi bir kurumsal taksonomi tanımlanıyor. Bu taksonomi daha sonra otomatik yapay zeka sınıflandırmasının temelini oluşturuyor. Yapay zeka, belgeleri keyfi kriterlere göre değil, şirket genelinde standartlaştırılmış kategorilere göre etiketlemeyi öğreniyor.

Bu yönetişim yapısı bir uzlaşmadır. Bireysel ekiplerin kendi sınıflandırma sistemlerini geliştirme esnekliğini ortadan kaldırırken, aynı zamanda şirket genelinde tutarlılık ve birlikte çalışabilirlik de sağlar. İK departmanında etiketlenen bir belge, BT departmanındaki bir belgeyle aynı kategorilerle etiketlenecek ve bu da şirket genelinde arama ve sorgulama olanağı sağlayacaktır.

Ancak, kuruluşların bu yönetişim modellerini uygularken dikkate alması gereken teknik sınırlamalar vardır. Otomatik etiketleme, belge kitaplığı başına en fazla beş sütunla sınırlıdır. Taranan PDF belgeleri, taranan belgelerden metin çıkarmadığı için otomatik içerik analizi tarafından yakalanmaz. Sistem mevcut belgeleri otomatik olarak doldurmaz; otomasyon yalnızca yeni veya yakın zamanda yüklenen belgelere uygulanır. Bu, belge tarih yazımının manuel veya yarı otomatik bir süreç olarak kalabileceği anlamına gelir.

Bu sınırlamalara rağmen Microsoft, resmi yönetimin üretkenliği kısıtlamadığını, aksine güvenli ve tutarlı bir iş birliğini mümkün kıldığını vurgulamaktadır. Bu, özellikle self servis site oluşturmanın mümkün olduğu Microsoft 365 ortamlarında önemlidir. Merkezi yönetim standartları olmadan, kuruluşlar kendilerini birbirleriyle uyumlu olmayan, heterojen sınıflandırma sistemlerine sahip yüzlerce hatta binlerce sitenin bulunduğu bir durumda bulabilirler.

Genişletilmiş Microsoft ekosistemine entegrasyon: Copilot Studio ve Power Platform

SharePoint ile akıllı bilgi yönetimi, izole bir sistem olarak değil, Microsoft Copilot Studio, Power Platform ve gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden oluşan entegre bir ekosistemin merkezi bir bileşeni olarak anlaşılmalıdır.

Bu mimaride SharePoint, merkezi bilgi tabanı görevi görür. Copilot Studio, yapay zeka aracılarını yapılandırmak ve yönetmek için bir platform sağlarken, SharePoint veri entegrasyonunun arka ucu olarak hizmet verir. Copilot Studio aracılığıyla yapılandırılan bir Copilot aracısı, SharePoint'i birincil bilgi tabanı olarak kullanabilir ve ayrıca CRM sistemleri, ERP sistemleri, İK sistemleri veya API'ler ya da bağlayıcılar aracılığıyla erişilebilen diğer veri kaynaklarıyla entegre edilebilir.

Bunun anlamı, kurumsal yapay zeka altyapısının merkezileştirilmesidir. Farklı ekiplerin farklı yapay zeka araçları ve ajanları uygulaması yerine, tüm yapay zeka ajanlarının ortak bir platform üzerinden yönetildiği merkezi bir yönetişim modeli oluşturulur. Bu, karmaşıklığı azaltır ve tutarlılığı artırır.

Yapay Zeka Oluşturucu yetenekleriyle Power Platform, bir üst düzey genişlemeyi temsil ediyor. SharePoint ve Copilot Studio soru-cevap senaryoları için optimize edilmişken, Power Platform daha karmaşık iş süreçlerinin otomasyonunu mümkün kılıyor. Örneğin, Power Automate'teki otomatik bir iş akışı, yeni bir İK politika belgesi yüklendiğinde bir dizi eylemi otomatik olarak tetikleyecek şekilde yapılandırılabilir: belge analiz edilir, çalışanlar alaka düzeyine göre sınıflandırılır, bildirimler gönderilir, SSS oluşturulur ve değişiklik geçmişi belgelenir.

Kritik bir güvenlik unsuru, tüm verilerin kuruluşun denetleyicilerinde güvenli bir şekilde saklanmasını sağlamaktır. Yapay zeka aracıları, kaynaklarını açıkça belirtir ve yanıtlarının dayandığı pasajları tam olarak görüntüler. Bu, iki önemli hususa katkıda bulunur: birincisi, şeffaflık ve izlenebilirlik (Microsoft'un "açıklanabilirlik" olarak adlandırdığı şey), ikincisi ise uyumluluk ve denetim izi. Bir aracı bir yanıt oluşturduğunda, bir denetçi tam kaynağı izleyebilir ve doğrulayabilir.

Gelecekteki gelişmeler: Çoklu ajan orkestrasyonu ve ajan çağı

Microsoft, SharePoint ve çevresindeki ekosistemin uzun vadeli gelişimini, kademeli iyileştirmeler olarak değil, tamamen aracı tabanlı bir döneme geçiş olarak kavramsallaştırıyor. Bir sonraki geliştirme seviyesi, yalnızca isteklere yanıt vermekle kalmayıp, şirket verilerine ve stratejik bağlama dayalı karmaşık iş görevlerini proaktif ve bağımsız bir şekilde gerçekleştiren otonom aracıları içeriyor.

Dönüştürücü kavram, çoklu aracı orkestrasyonudur. Tüm görevleri tek bir aracının gerçekleştirmesi yerine, her biri farklı işlevsel alanlardan sorumlu ve koordineli bir şekilde birlikte çalışan özel aracılar geliştirilir. Pratik bir senaryo şöyle görünebilir: Bir iş analisti, birincil aracıya "Satış ekibi için bir ay sonu raporu oluştur" der. Bu, bir dizi eylemi tetikler: Veri aracısı, Fabric'ten ilgili satış verilerini alır, eğilimleri analiz eder ve anormallikleri belirler. Microsoft 365 aracısı, bu içgörülere dayanarak belgeler ve sunumlar oluşturur. Azure AI aracısı, ilgili paydaşlarla otomatik olarak toplantılar planlar. İş akışı aracısı, tüm bu faaliyetleri koordine eder ve doğru sırayla gerçekleştirilmelerini sağlar.

Bu, yapay zekanın iş dünyasında kullanım biçiminde köklü bir değişimi temsil ediyor. Günümüzün yapay zekası öncelikle insan karar vericilere yardımcı olarak işlev görürken, geleceğin yapay zekası daha özerk bir şekilde çalışacak. Bu durum hem önemli bir üretkenlik potansiyeli hem de yeni yönetişim zorlukları yaratıyor.

Yönetilen yapay zeka çözümlerinin ekonomik rasyonalitesi

SharePoint ile yapay zeka destekli bilgi yönetiminin yönetilen bir yapay zeka çözümü için neden ideal olduğu sorusu çeşitli ekonomik ve operasyonel perspektiflerden yanıtlanabilir.

Öncelikle, bu oldukça karmaşık ve uzmanlaşma gerektiren bir alandır. Akıllı bir bilgi yönetim sistemi uygulamak, yalnızca SharePoint, Microsoft 365 ve yapay zeka teknolojileri hakkında teknik bilgi değil, aynı zamanda bilgi mimarisi, yönetişim modelleri, güvenlik mimarisi ve değişim yönetimi konusunda da derin bir anlayış gerektirir. Çoğu orta ölçekli ve hatta birçok büyük kuruluş, böyle bir sistemi sıfırdan tasarlayıp uygulayacak iç uzmanlığa sahip değildir.

İkincisi, bu sürekli gelişen ve güncelleme ihtiyacı duyulan bir alandır. Microsoft, SharePoint ve ilgili platformları için düzenli olarak yeni özellikler ve yetenekler yayınlamaktadır. Bu sistemleri şirket içinde yöneten bir kuruluşun, uzmanlığını sürekli olarak güncellemesi ve yeni özellikleri değerlendirmesi gerekecektir. Bu durum, diğer alanlarda daha verimli kullanılabilecek şirket içi kaynakları kısıtlar.

Üçüncüsü, yanlış uygulandığında önemli riskler taşıyan bir alandır. Yönetişim modeli yanlış yapılandırılırsa, güvenlik sorunlarına, uyumluluk ihlallerine veya veri ihlallerine yol açabilir. Taksonomi yapısı iyi düşünülmemişse, daha iyi görünen ancak gerçek bir verimlilik artışı sağlamayan bir sistem uygulanabilir. Deneyimli bir yönetilen yapay zeka sağlayıcısı, yerleşik en iyi uygulamalar ve uygulama metodolojileri aracılığıyla bu riskleri sistematik olarak en aza indirebilir.

Dördüncüsü, bu, yatırım getirisinin (YG) büyük ölçüde uygulama kalitesine bağlı olduğu bir alandır. Teorik verimlilik kazanımları önemli olabilir, ancak bunlar otomatik olarak gerçekleşmez. İyi planlanmış bir değişim yönetimi, dikkatli bir eğitim stratejisi ve iyi yapılandırılmış bir benimseme kampanyası gerektirirler. Bu alanlarda uzmanlığa sahip yönetilen bir yapay zeka sağlayıcısı, başarılı benimseme ve YG elde etme olasılığını önemli ölçüde artırabilir.

Beşincisi, bu, sürekli optimizasyonun hayati önem taşıdığı bir alandır. İlk uygulamadan sonra, kuruluşlar belirli yönetişim modellerinin iyi çalıştığını, bazılarının ise ayarlamaya ihtiyaç duyduğunu hızla keşfedecektir. Taksonomi iyileştirilecek, yeni etkenler yapılandırılacak ve yeni kullanım durumları belirlenecektir. Yönetilen bir yapay zeka sağlayıcısı, dahili BT organizasyonu diğer stratejik önceliklere odaklanırken bu sürekli optimizasyonu gerçekleştirebilir.

Yönetilen Yapay Zeka Dönüşümünün iş modeli

SharePoint ile akıllı bilgi yönetimi için yönetilen bir yapay zeka çözümü genellikle çeşitli aşamaları ve hizmet bileşenlerini içeren bir iş modelini takip eder.

İlk aşama değerlendirme ve strateji aşamasıdır. Deneyimli bir sağlayıcı, mevcut bilgi yönetimi ortamının kapsamlı bir değerlendirmesini yapar, sorunlu noktaları ve verimsizlikleri belirler ve stratejik bir uygulama planı geliştirir. Bu süreç iki ila dört hafta sürebilir ve genellikle çeşitli paydaşlarla görüşmeler, mevcut süreçlerin belgelenmesi ve hızlı kazanç senaryolarının yanı sıra uzun vadeli stratejik girişimlerin belirlenmesini içerir.

İkinci aşama tasarım ve planlama aşamasıdır. Sağlayıcı, taksonomi yapısını, güvenlik ve yönetişim modellerini, entegrasyon mimarisini ve uygulama yol haritasını tanımlayan ayrıntılı bir teknik tasarım belgesi geliştirir. Bu belge ayrıca bir risk analizi ve azaltma stratejilerini de içerir.

Üçüncü aşama uygulamadır. Sağlayıcı, SharePoint'i yapılandırır, taksonomi yapısını uygular, yönetişim politikalarını belirler, kilit kullanıcıları ve yöneticileri eğitir ve mevcut içeriği taşır veya dönüştürür. Bu aşama, kuruluşun büyüklüğüne ve karmaşıklığına bağlı olarak iki ila altı ay sürebilir.

Dördüncü aşama, benimseme ve değişim yönetimidir. Sağlayıcı, yeni sistemin yüksek oranda benimsenmesini sağlamak için çeşitli departmanlar arasında iletişim, eğitim ve etkinleştirme süreçlerini destekler. Bu, web seminerleri, dokümantasyon, en iyi uygulama kılavuzları ve sürekli destek içerebilir.

Beşinci aşama, sürekli destek ve optimizasyondur. Sağlayıcı, sürekli teknik destek sunar, yeni özelliklerin ve araçların yapılandırılmasına yardımcı olur, benimsenmeyi ve yatırım getirisi (ROI) gerçekleşmelerini izler ve edinilen deneyimlere ve değişen iş gereksinimlerine dayalı sürekli optimizasyonları destekler.

Maliyet açısından bakıldığında, yönetilen bir yapay zeka çözümü, kuruluşların genel maliyetlerini düşürmelerine ve finansal yükü dağıtmalarına olanak tanıyan bir modeldir. Dahili bir uygulamaya büyük bir sermaye harcaması (CapEx) bütçesi ayırıp ardından dahili kaynaklar için sürekli işletme giderleri (OpEx) yapmak yerine, bir kuruluş, örneğin bir ilk uygulama ücreti ve tekrarlayan bir yönetim ücretinden oluşan bir sağlayıcıyla bir model oluşturabilir. Bu, daha fazla finansal esneklik ve öngörülebilirlik sağlar.

Risk transferi açısından, yönetilen yapay zeka sağlayıcısı, uygulamanın kalitesinden ve girişimin başarısından sorumludur. Bu, sağlayıcının yüksek kaliteli uygulama sunması ve benimseme ve yatırım getirisini (YG) başarıyla desteklemesi için teşvikler yaratır.

Değerin somut yaratımı: Teoriden niceliğe

Bu çözümün ekonomik cazibesi, nihayetinde yarattığı değerin somut niceliğiyle belirlenir. Teorik verimlilik kazanımları önemli olsa da, pratikte ölçülmeleri ve doğrulanmaları gerekir.

Ortalama bir çalışanın haftada beş saatini bilgi aramakla geçirdiği 500 çalışanlı orta ölçekli bir şirket, uygulanan otomasyon ve geliştirilmiş bilgi arama teknolojisi sayesinde teorik olarak %30 ila %40 arasında bir verimlilik iyileştirme potansiyeline sahiptir. Ortalama yıllık maaşlar 60.000 avro ve genel gider çarpanı 1,3 olduğunda, bu, yıllık 180 ila 240 milyon avroluk bir değer artışına karşılık gelir. Bu teorik kazanımların pratikte gerçekleşmesi yalnızca %50 olsa bile, bu yine de yıllık 90 ila 120 milyon avroluk bir katma değere yol açacaktır.

On bin çalışanı olan büyük bir işletme organizasyonu, yüzdesel olarak daha düşük karlar elde etmesine rağmen, buna bağlı olarak çok daha yüksek mutlak rakamlara ulaşabilir; çünkü bu tür organizasyonlar genellikle daha gelişmiş bilgi yönetim sistemlerine sahiptir.

Yönetilen bir yapay zeka çözümünün maliyeti, kuruluşun büyüklüğüne, uygulama projesinin karmaşıklığına ve hedeflerine bağlı olarak değişir. Orta ölçekli bir uygulamanın maliyeti 130.000 ila 300.000 € arasında olabilirken, daha büyük bir kurumsal uygulamanın maliyeti 2 milyon ila 5 milyon € arasında olabilir. Yıllık katma değer 120 milyon € veya daha yüksekse, proje altı ila yirmi dört ay arasında geri ödeme süreleriyle oldukça cazip bir yatırım getirisine (YG) sahiptir.

Rekabet bağlamında stratejik konum

Yapay zeka destekli bilgi yönetiminin uygulamaya konulması, yalnızca şirket içi bir optimizasyon girişimi değil, aynı zamanda stratejik bir rekabet avantajıdır. Akıllı bilgi yönetim sistemlerini erken uygulayan kuruluşlar, rakiplerinden önce önemli verimlilik ve kalite kazanımları elde edebilirler.

Bu durum, finansal hizmetler, danışmanlık, ilaç ve yazılım geliştirme gibi bilgi çalışanı yoğun sektörlerde özellikle önemlidir. Bu sektörlerde, kurumsal hafızaya erişim ve kullanım kritik bir başarı faktörüdür. Bilgi yönetimini kurumsallaştıran ve otomatikleştiren kuruluşlar daha hızlı kararlar alabilir, daha hızlı yenilik yapabilir ve pazar değişikliklerine daha hızlı yanıt verebilir.

Yetenek edinimi ve elde tutma açısından, akıllı bilgi yönetim sistemleri de önemli bir fark yaratabilir. Yüksek vasıflı bilgi çalışanları, üretkenliklerini en üst düzeye çıkaran modern teknoloji altyapısı ve araçlarına sahip işverenleri tercih eder. Akıllı yapay zeka asistanlarına ve modern bilgi yönetimine sahip bir şirket, eski sistemlere sahip bir şirkete göre en iyi yetenekler için daha çekici olacaktır.

Kaçınılmaz dönüşüm

Bilgi yönetiminin pasif veri havuzlarından akıllı ve aktif platformlara dönüşümü artık isteğe bağlı bir optimizasyon girişimi değil, stratejik bir zorunluluktur. Üstel veri hacmi, gelişmiş yapay zekâ teknolojilerinin kullanılabilirliği ve üretkenliği artırmaya yönelik ekonomik baskı, kuruluşların bilgi yönetim sistemlerini modernize etmek ve yapay zekâ destekli hale getirmekten başka çarelerinin olmadığı bir ortam yaratıyor.

Bu bağlamda, yönetilen bir yapay zeka çözümü hızlandırılmış, riskten arındırılmış ve optimize edilmiş bir uygulama yolu sunar. Kuruluşlar, yıllarca süren dahili deneyler yapmak ve hatalar nedeniyle yüksek maliyetlere katlanmak yerine, yerleşik en iyi uygulamaları daha hızlı bir şekilde hayata geçirmek için deneyimli bir sağlayıcıyla iş birliği yapabilirler.

Bu çağın kazananları en iyi teknolojiye sahip olanlar değil, teknolojilerini en akıllıca kullananlar olacak. Akıllı bilgi yönetimi için yönetilen yapay zeka çözümleri, bu yeni rekabet dinamiğinin önemli bir unsurudur.

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

 

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi