Şirketlerde yapay zeka için karar alma ve karar alma süreçleri: Stratejik itici güçten pratik uygulamaya

Sadece bir araçtan daha fazlası: Yapay zekayı seçmek neden tüm işinizi değiştirecek?

Yapay zeka etrafındaki heyecan dinmiyor ve Alman şirketlerinin yönetim kurullarında bir altın hücumu zihniyeti hâkim. Birçok kişi, yapay zekanın hayata geçirilmesini hızlı ve operasyonel bir karar, verimlilik vaat eden bir yazılım aracı olarak görüyor. Ancak bu varsayım, maliyetli bir hata ve tüm yapay zeka projelerinin şaşırtıcı bir şekilde %80'inin başarısız olmasının temel sebebi. Gerçek şu ki: Yapay zekayı bir şirkete stratejik olarak entegre etme kararı bir sprint değil, ilk kod satırının yazılmasının altı ila dokuz ay sürdüğü bir maratondur.

Bu karmaşıklığın nedeni teknolojide değil, süreçte yatmaktadır. Geleneksel yazılımların aksine, yapay zekâ, kurumsal strateji, yönetişim yapıları ve risk değerlendirmesinde köklü bir yeniden yapılanma gerektirmektedir. ChatGPT'nin atılımı ve AB Yapay Zeka Yasası'nın yürürlüğe girmesiyle birlikte, bağlayıcı olmayan deneyler artık bir seçenek olmaktan çıkmıştır. Günümüzde her yapay zekâ girişimi, titiz bir yasal, etik ve finansal çerçeveye oturtulmalıdır.

Bu makale, bu zorlu ancak kritik süreçte size rehberlik edecek. İlk stratejik değerlendirmelerden uygulamaya hazır bir karara kadar uzanan karmaşık süreci yedi somut ve anlaşılır aşamaya ayırıyor. Pratik örnekler, maliyet analizleri ve en sık karşılaşılan tuzaklar sayesinde, asıl işin teknik uygulamadan çok önce başladığını ve başarılı bir yapay zeka dönüşümü için kör bir aktivizm yerine stratejik öngörüyle nasıl yol alacağınızı öğreneceksiniz.

Stratejik bir ikilem: Yapay zeka kararları neden şirketlerin düşündüğünden daha uzun sürüyor?

Bir şirkete yapay zekayı entegre etme kararı genellikle hızlı bir operasyonel karar olarak algılanır. Gerçek ise çok daha karmaşıktır. Bir yapay zeka uygulama karar alma süreci tek bir an değil, ilk uygulama aşaması başlamadan önce altı ila dokuz ay süren iç içe geçmiş bir stratejik, operasyonel, organizasyonel ve teknik değerlendirmeler dizisidir. Diğer teknoloji alanlarındaki şirketler yerleşik karar matrisleriyle çalışabilirken, yapay zeka karar alma süreci temelden farklıdır: yalnızca teknik parametrelerin değerlendirilmesini değil, aynı zamanda genellikle kuruluşlar içinde henüz bu şekilde kurumsallaşmamış olan yönetişim yapılarının, değişim yönetimi stratejilerinin ve risk değerlendirmelerinin yeniden yorumlanmasını da gerektirir.

Birçok şirket için trajedi, bu kararın önemini küçümsemelerinde yatmaktadır. Yapay zekâ, karmaşıklığı kat kat daha fazla olmasına rağmen, yönetim tartışmalarında sıklıkla diğer yazılım uygulamalarıyla eş tutulmaktadır. Bu durum, yetersiz fonlanan projelere, iyimser zaman tahminlerine ve nihayetinde literatürde belgelenen kötü şöhretli başarısızlıklara yol açmaktadır: Güncel araştırmalar, tüm yapay zekâ projelerinin %80'inin başarısız olduğunu göstermektedir. Bu başarısızlıkların büyük bir kısmı teknik değil, daha ziyade prosedürel niteliktedir. Karar alma sürecinin yeterince titiz bir şekilde yapılandırılmamasından kaynaklanmaktadır.

Tarihsel gelişim: Ütopyadan pragmatik yönetime

Günümüzün karar alma sürecini anlamak için, bu sürece yol açan gelişmeleri incelemek gerekir. Şirketlerde yapay zekanın benimsenmesinin ilk dalgası, coşku ve teknolojik iyimserlikle karakterize edildi. 2010'larda yapay zeka, öncelikle büyük teknoloji şirketleri ve sermayesi yüksek girişimler tarafından araştırıldı. Geleneksel şirketler başlangıçta şüpheci, daha sonra ise çekingen davrandılar. O dönemde kararlar basitti: dışarıdan danışmanlar işe alınıyor, akademik modeller test ediliyor ve bir şey işe yaramazsa proje sessizce terk ediliyordu.

Bu bağlayıcı olmayan geliştirme dönemi, Kasım 2022'de ChatGPT'nin yayınlanmasıyla aniden sona erdi. Yapay zeka aniden soyut ve bilimsel olmaktan çıkıp somut ve her yerde mevcut hale geldi. Bu durum, şirket yönetim kurullarından gelen ilgi ifadelerinde büyük bir hızlanmaya yol açtı. Şu anda yaşadığımız ikinci dalga, düzenleyici baskı, rekabet baskısı ve yapay zekanın stratejik olarak önemli olduğunun kabulüyle karakterize ediliyor. Ağustos 2025'te yürürlüğe giren AB Yapay Zeka Yasası ve diğer ülkelerdeki benzer düzenleyici çerçeveler, karar alma süreçlerini temelden yapılandırdı. Şirketler artık taahhüt vermeden deney yapamayacak; her yapay zeka girişimi yasal ve etik bir çerçeveye yerleştirilmelidir.

Bu gelişmenin üçüncü boyutu profesyonelleşmedir. Gartner, şirketlerin %75'inin 2025 yılı sonuna kadar yapay zekâ kullanacağını bildiriyor. Bu, kitlesel bir benimseme anlamına geliyor. Bu yaygın benimsemeyle birlikte, elbette daha önce gereksiz olan standartlar, en iyi uygulamalar ve yönetişim çerçeveleri de geliyor. Bugün yapay zekâ uygulayan şirketler, yerleşik bir bilgi ve deneyim birikiminden yararlanabiliyor ve bu da karar alma süreçlerini daha yapılandırılmış ancak aynı zamanda daha karmaşık hale getiriyor. Karar alma süreci bugün daha hızlı değil, daha kapsamlı ve daha iyi belgelenmiş durumda. Bu, modern yapay zekâ karar alma sürecini tanımlayan temel gelişmedir.

Karar alma sürecinin temel mekaniği

Şirketlerde yapay zekaya yönelik karar alma süreci evrensel bir şemayı değil, daha olgun organizasyonlarda ortaya çıkan yerleşik kalıpları takip eder. Ancak bu süreçler, her biri kendi kriterlerine, paydaşlarına ve kritik noktalarına sahip somut aşamalara ayrılabilir.

Birinci aşama, iki ila dört hafta süren stratejik değerlendirme veya değerlendirme aşamasıdır.

Bu aşamada cevaplanması gereken ilk soru şudur: Şirketimiz yapay zeka konusunda nerede duruyor? Bu, BT ve finanstan iş geliştirmeye kadar çeşitli departmanlardan yöneticilerin mülakatlarının yapıldığı yapılandırılmış bir yapay zeka olgunluk analizi aracılığıyla yapılır. Amaç, yalnızca teknik hazırlığı değil, aynı zamanda kurumsal olgunluğu da yakalamaktır. Bu aşamada endişeye kapılan ve bir sonraki aşamaya hızla geçmek isteyen şirketler temel bir hata yapmaktadır. Değerlendirme aşaması, sonraki tüm kararların dayandığı temeldir.

İkinci aşama, dört ila sekiz hafta süren strateji ve hedef geliştirme aşamasıdır.

Şirketin yapay zekanın işletmesi için ne olması gerektiğini tanımladığı yer burasıdır. Bu öncelikle teknik bir soru değil, bir işletme sorusudur. Soru örnekleri şunlardır: Yapay zeka öncelikli olarak verimlilik artışlarını mı sağlamalı yoksa yeni iş modelleri mi oluşturmalı? Mevcut süreçlere entegre edilmeli mi yoksa ayrı departmanlar mı kurulmalı? Hangi sektörler veya işlevsel alanlar en yüksek potansiyele sahip? Bu stratejik netleştirme, yönetim kurulu düzeyinde yoğun tartışmalar gerektirir. Birçok şirket bu aşamanın ne kadar zaman aldığını küçümser çünkü bunu sadece bir söylem olarak değerlendirir. Öyle değil. Şirketin yapay zeka vizyonunun net olması, sonraki tüm kararları belirler. Net bir stratejisi olmayan şirketler, somut iş değerinden yoksun yapay zeka projeleriyle karşı karşıya kalır.

Üçüncü aşama, altı ila on iki hafta süren kullanım senaryolarının belirlenmesi ve önceliklendirilmesidir.

Bu, stratejik aşamanın operasyonelleştirilmiş halidir. Burada, somut, iş sonucu odaklı kullanım örnekleri belirlenir. Şirket çeşitli departmanlardan fikirler toplar: Yapay zeka size nasıl özel olarak yardımcı olabilir? Bu toplama kasıtlı olarak yapılandırılmamıştır. İş potansiyeli, teknik fizibilite, veri olgunluğu ve risk potansiyeli gibi faktörleri göz önünde bulunduran bir değerlendirme matrisine dayalı sistematik bir önceliklendirme yapılır. Önceliklendirme süreci, iyimser iş departmanlarını ve gerçekçi teknik departmanları bir araya getirdiği için bu aşamadaki en kritik noktadır. Bu gerilimleri yönetmek ve sağlam temellere dayanan bir önceliğe ulaşmak teknik bir beceri değil, bir yönetim becerisidir. İlk on kullanım örneğini basit bir oylama yoluyla seçen şirketler, daha sonra kârsız projelerde zaman kaybedecektir.

Dördüncü aşama, dört ila sekiz hafta süren risk ve uyum değerlendirmesidir.

Bu, yapay zekanın ilk benimsenme dalgasında (2023'ten önce) neredeyse göz ardı edilen, ancak artık kritik öneme sahip bir aşamadır. Bu aşama şunları değerlendirir: Planlanan yapay zeka uygulamalarını hangi yasal gereklilikler etkiliyor? Hangi veriler gerekli ve yasal olarak kabul edilebilirliği nedir? Hangi etik sorular ortaya çıkıyor? Hangi sorumluluk ve uyumluluk riskleri ortaya çıkıyor? İdeal olarak, bu aşama avukatlar, uyumluluk uzmanları, veri koruma görevlileri ve teknik uzmanlardan oluşan bir ekip tarafından yürütülür. Bu isteğe bağlı değildir. Bu aşamayı atlayan veya yüzeysel bir şekilde yürüten şirketler, daha sonra kendileri için büyük sorunlar yaratacaktır.

Beşinci aşama, dört ila altı hafta süren finansal planlama ve iş planı geliştirme aşamasıdır.

Burada, somut yatırım rakamları derlenmiştir. Yapay zeka uygulama maliyetleri, proje kapsamına bağlı olarak büyük ölçüde değişir. Self servis yapay zeka çözümleri ayda 4.000 ila 25.000 €'dan başlayabilir. Özel geliştirmeler, bir prototip için 15.000 ila 32.000 € arasında değişir ve 50.000 ila 100.000 € veya daha fazlasına ulaşabilir. Bulut çözümüne bağlı olarak ayda 500 ila 15.000 € arasında değişebilen altyapı maliyetleri ek bir faktördür. Ve sonra gizli maliyetler vardır: çalışan eğitimi (kişi başı 300 ila 4.000 €), değişiklik yönetimi, veri hazırlama (proje bütçesinin %60 ila %80'ini oluşturabilir) ve sürekli optimizasyon. Orta ölçekli ve büyük şirketlerdeki kurumsal yapay zeka projeleri 250.000 €'luk bir bütçeyle başlayabilir. İş vakası geliştirme burada çok önemlidir. Şirketler yalnızca yatırımları değil, aynı zamanda beklenen getirileri de göstermelidir. Yapay zeka uygulaması için muhafazakar bir yatırım getirisi, beş yıl içinde %214'tür; İyimser tahminler yüzde 761'e kadar çıkabiliyor. Bu aralık, gerçekçi varsayımlara duyulan ihtiyacı vurguluyor.

Altıncı aşama, dört ila sekiz hafta süren örgütsel hazırlık ve yönetişim yapısıdır.

Bu, genellikle diğerlerine paralel ilerleyen ancak kendine özgü bir statüyü hak eden bir aşamadır. Burada şu sorular tanımlanmaktadır: Yapay zeka projeleri hakkında kararları kim verir? Nasıl bir yönetişim yapısı gereklidir? Bir Yapay Zeka Yöneticisi gerekli midir? Yapay zeka mevcut karar alma hiyerarşilerine nasıl entegre edilecektir? Daha karmaşık yönetişim gereksinimleri olan büyük şirketler, iş birimleri, BT, uyumluluk, İK ve finans temsilcilerinden oluşan bir Yapay Zeka Yönetim Kurulu oluşturur. Daha küçük şirketler bunu daha gayri resmi olarak ele alabilir, ancak yine de net sorumluluk hatları belirlemelidir. Bu aşama kritiktir çünkü Yapay Zeka girişimine meşruiyet ve yapı kazandırır. Net bir yönetişime sahip olmayan şirketler daha sonra rekabet eden girişimler veya karar alma sürecinde hesap verebilirliğin olmaması nedeniyle başarısız olur.

Yedinci aşama, paydaşların harekete geçirilmesi ve değişim yönetimi hazırlığıdır; bu aşama dört ila on hafta sürer.

Bu aşama direnci öngörür ve organizasyonu buna hazırlar. Yapay zeka için klasik değişim yönetimi süreci kanıtlanmış bir yapıyı takip eder: İlk iki ila üç ayda farkındalık artırılır. Çalışanlara yapay zekanın işleri için bir tehdit olarak değil, onları güçlendirecek bir araç olarak geldiği bildirilir. Sonraki üç ila altı ayda, bir deneme ruhu teşvik edilir. Hızlı kazanımlar gösterilir. Gönüllü pilot grupları oluşturulur. Sonraki altı ila on iki ay ölçeklendirmeye ayrılır. En iyi uygulamalar belgelenir ve eğitim kurumsallaştırılır. Paydaş katılımı çok önemlidir: Yöneticilerin %78'i yapay zeka destekli kararları stratejik bir avantaj olarak görür, ancak bu otomatik değildir. Bu inanç kazanılmalıdır. Bu aşamayı atlayan şirketler yalnızca uygulama direnci yaratmakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadeli kültürel sorunlar da yaratır.

Şirket, toplamda altı ila dokuz ay süren bu yedi aşamadan sonra somut pilot projeler başlatabilir. Bu, birçok karar vericinin yanlış anladığı kritik bir noktadır. Yapay zekayı uygulama kararının pratik çalışmalar için başlangıç ​​noktası olduğunu düşünürler. Aslında kararın kendisi altı ila dokuz aylık bir süreçtir ve ancak bundan sonra uygulama başlar.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki AB ve Almanya uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

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

Mevcut durum: Kurumsal gerçeklik olarak karar alma

Yapay zeka karar alma süreçlerinin mevcut durumu çarpıcı bir tablo ortaya koyuyor. Bir yandan, düzenleyici aciliyet söz konusu. AB Yapay Zeka Yasası'nın bağlayıcı bir çerçeve haline gelmesiyle birlikte, Avrupalı ​​şirketler yapay zeka kullanımlarını belgelenmiş bir yönetişim sistemine entegre etmek zorunda. Bu durum, karar almayı yalnızca stratejik bir seçenek değil, bir uyumluluk zorunluluğu haline getiriyor. Kuruluşların %77'si halihazırda aktif olarak yapay zeka yönetişim programları uyguluyor. Bu, isteğe bağlı değil, yaygın bir uygulama. Bu yaygın benimseme, şirketlerin yerleşik kalıplardan yararlanabileceği anlamına geliyor. Yapay zeka yönetişim araçları ve danışmanlık pazarı yıllık %36,7 oranında büyüyor ve 2033 yılına kadar 29,6 milyar dolarlık bir hacme ulaşacak. Bu, karar alma süreçlerinin bugün her zamankinden daha profesyonel hale geldiği anlamına geliyor.

Öte yandan, kararlar eskisinden daha gerçekçi ve paydaş odaklı. Kuruluşların %47'si yapay zeka yönetişimini stratejik bir öncelik olarak görüyor. Bu, kararların BT departmanlarında değil, yönetim kurulu düzeyinde alındığı anlamına geliyor. Bu durum, yönetim kurullarının genellikle BT yöneticilerinden daha resmi karar alma süreçlerine sahip olması nedeniyle sürecin daha titiz olmasını sağlıyor. Bu genellikle olumlu bir gelişme olsa da, uygulamada önemli gecikmelere de yol açıyor.

Pratik gerçeklik, parçalı bir manzarayı da ortaya koyuyor. Yapay zeka benimsemesini başarıyla yürüten şirketler, yapılandırılmış dört aşamalı bir modeli takip ediyor: keşif (iki ila üç ay), standardizasyon (iki ila dört ay), entegrasyon (altı ila on iki ay) ve son olarak dönüşüm. Bu aşamalar isteğe bağlı veya hızlı bir şekilde tamamlanmaz, temel kilometre taşlarıdır. Bu aşamaları atlayan veya sistematik olarak sıkıştıran şirketler başarısız olur.

Mevcut durumun bir diğer boyutu da maliyet gerçeğidir. Yapay zeka dağıtım projelerinin uyumluluk harcamaları ortalama 344.000 avro iken, Ar-Ge maliyetleri yaklaşık 150.000 avrodur. Bu, yönetim için geliştirmeye kıyasla %229'luk bir maliyet artışına işaret etmektedir. Karar alma sürecinin neden bu kadar uzun sürdüğünü açıklayan da budur: kararın kendisi pahalı hale gelmiştir.

Uygulamadan: Gerçek karar alma süreçlerine ilişkin iki vaka çalışması

İlk vaka çalışması, yaklaşık 500 çalışanı olan, orta ölçekli bir Berlin merkezli e-ticaret şirketini kapsamaktadır.

Şirket, lojistik süreçlerinin optimizasyona ihtiyaç duyduğunu fark etti. Geleneksel yaklaşım yeni bir yazılım uygulamak olurdu. Bunun yerine bir yapay zeka girişimi planlandı. Karar alma süreci sekiz ay sürdü. Değerlendirme aşamasında, mevcut lojistik süreçleri haritalandı, veri kalitesi değerlendirildi ve mevcut BT sistemleri denetlendi. Veri kalitesinin beklenenden önemli ölçüde kötü olduğu ortaya çıktı. Strateji aşamasında, yapay zekanın öncelikle teslimat rotası planlamasını optimize etmek için kullanılması gerektiği tanımlandı. Kullanım senaryosu aşamasında, on yedi kullanım senaryosu belirlendi ve bunlar dört bölüme önceliklendirildi: rota optimizasyonu, envanter tahmini, müşteri hizmetleri otomasyonu ve dolandırıcılık tespiti. Risk değerlendirme aşamasında, çoğu kullanım senaryosunun düzenleyici açıdan sorunsuz olduğu, ancak dolandırıcılık tespiti için müşteri verilerinin işlenmesinin GDPR ile uyumlu olarak belgelendirilmesi gerektiği belirlendi. Finans aşamasında, on iki ay için 150.000 €'luk bir başlangıç ​​bütçesi tanımlandı. Özel bir yapay zeka görev gücü kuruldu. Sekiz ay sonra, rota optimizasyonu için pilot proje başlatıldı. Altı aylık pilot çalışmanın ardından (ilk karardan itibaren toplam 14 ay), sonuçlar ölçülebilir hale geldi: teslimat sürelerinde ortalama %18, lojistik maliyetlerinde ise %12 azalma. Bu başarılar, projenin diğer kullanım alanlarına da genişletilmesini sağladı.

İkinci vaka çalışması, 80'den fazla iştiraki bulunan çok uluslu bir kurumsal holding şirketi olan RSBG SE'yi kapsamaktadır.

Yapay zekanın şirket genelinde uygulanmasına karar verilmesi dokuz ay sürdü. Daha küçük kuruluşlarla karşılaştırıldığında kritik bir fark, oldukça merkeziyetsiz bir yapı içinde tutarlılık sağlama gerekliliğiydi. Değerlendirme aşamasında, her bir iştirakin yapay zeka olgunluğu ayrı ayrı değerlendirildi. Olgunluk seviyelerinin önemli ölçüde değiştiği ortaya çıktı. Bazı şirketler halihazırda yapay zeka ile denemeler yaparken, diğerleri tamamen deneyimsizdi. Strateji aşamasında, yapay zekanın öncelikle idari süreçlerde verimliliği artırmak için kullanılması gerektiğine karar verildi - işlevler arası alakalı bir uygulama. Kullanım örnekleri, merkezi koordinasyonla merkezden dağıtılarak toplandı. Seksen bireysel uygulama fikri sunuldu. Bunlar, hızlı kazanımlar (bir ila üç ay içinde çözülebilir) ve stratejik projeler (altı ila on iki ay) olarak kategorilere ayrıldı. Risk aşamasında, temel zorluk, uyumluluk gerekliliklerinin ülkeler arasında farklılık göstermesiydi. AB gereklilikleri temel alınarak minimalist bir yönetişim çerçevesi geliştirildi. Merkezi bir yapay zeka platformu seçildi. Dokuz aylık karar alma sürecinin ardından ölçeklendirme süreci başladı. Üç ay içinde şirketlerin %60'ı platformda aktif hale geldi. 80'den fazla kullanım örneği belirlendi ve bunların uygulanması için çalışmalara başlandı. Yapay zeka, bir yıl içinde ayda 400 saatten fazla tasarruf sağladı. Bu, başarılı ve ölçeklenebilir karar alma süreçlerinin bir örneğidir.

Sorunlar ve tartışmalar: Kararların başarısız olduğu yerler

Yapay zeka karar alma süreçlerindeki temel kusur, belirsiz hedeflerdir. Birçok şirket, neyi başarmak istediklerini net bir şekilde tanımlamadan yapay zekayı uygulamaya karar verir. Yapay zekayı, iş sorunlarını çözdüğü için değil, trend olduğu için benimserler. Bu da somut faydaları olmayan projelere yol açar. Deneysel kanıtlar, tüm yapay zeka projelerinin %80'inin başarısız olduğunu ve bu başarısızlıkların büyük bir kısmının teknik değil, prosedürel olduğunu göstermektedir. Net bir iş hedefi olmadan alınan kararlardan kaynaklanmaktadırlar.

İkinci önemli hata, veri kalitesini ve hazırlığını küçümsemektir. Birçok şirket, yapay zeka sistemlerinin her türlü veriyle çalışabileceğini varsayar. Gerçek ise çok daha kritiktir. Genellikle bir yapay zeka projesi bütçesinin %60 ila %80'i veri hazırlama ve temizlemeye harcanır. Bunu öngöremeyen şirketler, büyük bütçe aşımları ve gecikmeler yaşar. Bu nedenle, yapay zeka uygulama kararı her zaman bir veri kalitesi denetimini de içermelidir.

Üçüncü önemli hata, değişime karşı direnci ve kültürel değişim ihtiyacını küçümsemektir. Birçok şirket, teknik çözüm iyiyse çalışanların otomatik olarak benimseyeceğini varsayar. Bu psikolojik olarak safça bir yaklaşımdır. İnsanlar yapay zekanın işlerini tehdit edeceğinden, uzmanlıklarının geçerliliğini yitireceğinden ve makine kararlarının kontrollerini ellerinden alacağından korkarlar. İyi bir değişim yönetimi programı isteğe bağlı değil, başarı için olmazsa olmazdır. Bunu küçümseyen şirketler, çalışanlar kullanmadığı için pratikte başarısız olan teknik çözümler üretirler.

Dördüncü hata, yetersiz proje yönetimi ve kaynak planlamasıdır. Yapay zekâ projeleri karmaşıktır. Teknik uzmanlık, alan bilgisi ve proje yönetimini aynı anda gerektirirler. Birçok şirket, gereken zaman ve kaynakları küçümsemektedir. Yapay zekâ projelerini, halihazırda tam kapasite çalışan çalışanlara ek iş olarak atarlar. Bu durum, gecikmiş zaman çizelgelerine ve optimum olmayan sonuçlara yol açar. Bu nedenle, yapay zekâ uygulama kararı her zaman gerçekçi kapasiteleri öngören bir kaynak planlamasıyla birlikte verilmelidir.

Beşinci kritik hata, başarı ölçümü ve sürekli optimizasyon eksikliğidir. Şirketler genellikle başarının ne anlama geldiğini ölçülebilir bir şekilde tanımlamada başarısız olurlar. Yapay zeka projelerini net KPI'lar olmadan başlatırlar. Bu da, projenin sonunda başarılı olup olmadığının belirsiz olduğu bir duruma yol açar. İyi bir yapay zeka karar alma süreci, ölçülebilir başarı göstergeleri belirler: zaman tasarrufu, maliyet düşüşleri, kalite iyileştirmeleri ve artan müşteri memnuniyeti. Bu tanımlar olmadan proje, ampirik değil, politik bir mesele haline gelir.

Son olarak, yönetişim ve uyumluluk sorunları da var. AB Yapay Zeka Yasası, bu sorunları isteğe bağlı olmaktan çıkarıyor. Yapay zekayı uyumluluk gerekliliklerini değerlendirmeden uygulayan şirketler, daha sonra kendileri için büyük sorunlar yaratacaklardır. Özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde (finansal hizmetler, sağlık, sigorta), uyumluluk aşaması isteğe bağlı değildir. Bu aynı zamanda karar alma sürecinin birçok şirketin beklediğinden daha uzun sürmesini de açıklıyor: düzenleyici bir bakış açısıyla savunulabilir olmalı.

Yapay zeka karar alma sürecinin geleceği: trendler ve potansiyel bozulmalar

Şirketlerde yapay zeka karar alma süreçlerinin geleceği, birçok önemli trend tarafından şekillendirilecek.

İlk trend, üretken yapay zekadan etken yapay zekaya geçiştir.

Bu, yalnızca önerilerde bulunmakla kalmayıp aynı zamanda bağımsız kararlar alıp süreçleri yürüten otonom yapay zeka araçları anlamına gelir. Bu, karar alma süreçlerini kökten değiştirecektir. Yapay zeka sistemleri yalnızca analiz etmekle kalmayıp aynı zamanda harekete geçtiğinde, yeni yönetişim gereksinimleri ortaya çıkar. Şirketler artık yapay zekanın ne önereceğine değil, yapay zekanın otonom olarak nasıl davranacağına karar vermek zorundadır. Bu, yönetişimi daha da karmaşık hale getirecektir. Gartner, 2028 yılına kadar tüm kurumsal uygulamaların yaklaşık %33'ünün yapay zeka araçlarıyla entegre olacağını öngörüyor; bu oran, 2024'teki %1'den az bir orana göre büyük bir artış. Bu, karar alma süreçlerinin önümüzdeki yıllarda daha hızlı değil, daha karmaşık hale geleceği anlamına geliyor.

İkinci trend ise yapay zekanın demokratikleşmesi.

Kodsuz ve düşük kodlu yapay zeka platformları, yalnızca teknik uzmanların değil, aynı zamanda işletme departmanlarının da yapay zeka çözümleri geliştirmesine olanak tanır. Bu, yönetimi daha zor olan merkezi olmayan yapay zeka benimsenmesine yol açar. Bu durum, yönetişim gereksinimlerini değiştirecektir. Şirketler, yukarıdan aşağıya karar alma süreçleri yerine, aşağıdan yukarıya yapay zeka girişimleriyle uğraşmak zorunda kalacak. Bu, karar alma süreçlerini hızlandırabilir, ancak aynı zamanda daha fazla kontrol ihtiyacı anlamına gelir.

Üçüncü trend ise yapay zekanın mevcut iş araçlarına entegre edilmesidir.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI ve benzeri entegrasyon seçenekleri, yapay zekanın artık ayrı bir teknoloji değil, günlük araçların ayrılmaz bir parçası olduğu anlamına geliyor. Bu, teknik açıdan benimsenmesini kolaylaştırsa da, BT ile iş kararları arasındaki çizgilerin belirsizleşmesi nedeniyle karar alma sürecini daha karmaşık hale getiriyor.

Dördüncü trend ise düzenleyici konsolidasyondur.

AB Yapay Zeka Yasası'nın yerleşik bir standart haline gelmesi ve diğer yargı bölgelerindeki benzer düzenlemeler sayesinde, yönetişim daha az parçalı hale gelecektir. Uzun vadede, bu durum karar alma süreçlerini standartlaştırabilir ve böylece hızlandırabilir. Ancak kısa vadede (önümüzdeki iki ila üç yıl), düzenleyici uyum karmaşıklığı artıracaktır.

Beşinci trend ise yapay zekanın karar alma mekanizmasının kendisi.

Yapay zekâ sistemlerinin gelecekte yalnızca veri analizini değil, aynı zamanda yönetişimi de desteklemesi bekleniyor. Akıllı sistemler, karar alma süreçlerini simüle edebilir, senaryoları gözden geçirebilir ve insanlar karar vermeden önce riskleri değerlendirebilir. Bu, kararların kalitesini artırabilir, ancak aynı zamanda karar alma sürecinin kendisinin de yapay zekâ tarafından destekleneceği anlamına gelir; bu da kendi sorularını gündeme getiren, refleksif bir paradokstur.

Bu süreçten neler öğrenebiliriz?

Şirketlerde yapay zeka karar alma süreci tek bir an değil, altı ila dokuz ay süren ve yedi ayrı aşamadan oluşan yapılandırılmış bir süreçtir: stratejik değerlendirme, strateji ve hedef geliştirme, kullanım senaryosu belirleme ve önceliklendirme, risk ve uyumluluk değerlendirmesi, finansal planlama, organizasyonel hazırlık ve paydaş seferberliği. Asıl uygulama ancak bu aşamalardan sonra başlar. Bu zaman dilimi, daha hızlı çözümler hayal eden birçok şirketi caydırsa da, bu gereklidir. Bu aşamaları hızlandıran veya atlayan şirketler, sistematik olarak kendilerine operasyonel sorunlar yaratırlar.

Süreç titizdir çünkü karar kritiktir. Yapay zeka yatırımları günümüzde stratejik açıdan önemlidir. Şirketleri dönüştürebilir veya yanlış yola sürükleyebilirler. Bu nedenle karar alma, rutin bir idari görev değil, temel bir yönetim yetkinliğidir. Yapay zeka dönüşümlerini başarıyla geçiren şirketler, başarısız olanlardan teknolojik üstünlükleriyle değil, titiz karar almalarıyla ayrılırlar. Net hedefler belirlemişlerdir. Riskleri sistematik olarak değerlendirmişlerdir. Paydaşlarla etkileşim kurmuşlardır. Başarı kriterlerini tanımlamışlardır. Bu yönetim erdemleri yeni değildir; yalnızca yapay zeka bağlamında açıkça gereklidirler.

Gelecek, karar alma süreçlerinin daha hızlı mı yoksa daha yavaş mı olacağını gösterecek. Mevcut dinamikler, daha karmaşık hale geleceğini gösteriyor. Aracı yapay zeka, düzenleyici konsolidasyon ve merkezi olmayan yapay zeka girişimleriyle, yönetişim gereksinimleri azalmak yerine artacak. Bu karmaşıklığı öngören şirketler, hızlı ve sezgisel kararlar hayal edenlerden daha iyi bir konumda olacak. Önemli olan şu: Yapay zeka karar alma süreçleri hızla değil, doğrulukla ilgili. Bu, bu yolculuğa çıkan şirketler için temel ders.

Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız yapay zeka platformları - Görsel: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Bağımsız yapay zeka platformları ve hiper ölçekleyiciler: Hangi çözüm sizin için doğru?

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla