Artık "kavram kanıtı" yok: Sonuç odaklı yapay zeka modelleri neden BT dünyasında devrim yaratıyor?

Saflığın Sonu: Yapay Zekanın Ekonomik Fizibilitesini Neden Tamamen Yeniden Hesaplamamız Gerekiyor?

Silikon Vadisi altın madeni arayışında ve milyarlarca dolarlık girişim sermayesi üretken yapay zekaya akarken, Avrupa şirketlerinin yönetim kurullarında hayal kırıklığı yayılıyor. Bu tutarsızlık endişe verici: bir yandan teknolojinin devrim niteliğindeki vaadi varken, diğer yandan geleneksel yöntemlerle haklı çıkarılması zor bir bilanço söz konusu. Birçok şirket, teknik olarak etkileyici olsa da, pahalı yapay zeka girişimlerinin ekonomik olarak hayal kırıklığı yarattığını görüyor.

Sorun, teknolojinin kendisinde değil, değerini nasıl ölçtüğümüz ve yönettiğimizde yatıyor. On yıllardır yöneticiler, SAP uygulamaları veya CRM sistemleri gibi BT yatırımlarını hesaplamayı öğrendiler; bunlar, net bir başlangıcı, sonu ve tanımlanabilir faydaları olan deterministik projelerdir. Ancak yapay zeka farklı kurallara tabidir: değişkendir, olasılıksaldır ve dinamik olarak gelişir. Geleneksel BT tedarikinin eski haritalarıyla bu yeni dünyada yol almaya çalışan herkes, ölçülebilir getiriler görmeden devasa bütçeleri "batık maliyet tuzağına" düşürme riskiyle karşı karşıyadır.

Bu durum özellikle Alman KOBİ'leri ve Avrupa şirketleri için kritik önem taşıyor. ABD'nin inovasyon odaklı kapitalist gücü ile Çin'in devlet destekli ölçeklendirmesi arasında sıkışıp kalan Avrupa, geride kalma riskiyle karşı karşıya. Ancak çözüm, körü körüne daha fazla para yatırmak olamaz. Bunun yerine, radikal bir paradigma değişikliğine ihtiyaç var: altyapı ve lisanslar için ödeme yapmaktan, gerçek sonuçları ödüllendirmeye doğru bir geçiş gerekiyor.

Aşağıdaki makale, geleneksel yatırım modellerinin yapısal eksikliklerini analiz ediyor, yapay zeka projelerinin gizli maliyet faktörlerini ortaya çıkarıyor ve riski en aza indirerek ilk günden itibaren değer yaratmayı garanti eden bir çıkış yolu sunuyor. Yapay zekayı teknolojik bir oyuncak olarak değil, karlı bir rekabet avantajı olarak anlamak isteyen karar vericiler için bir rehber niteliğindedir.

İçin uygun:

• Unframe: Kurumsal Yapay Zeka Yatırım Getirisi: Hesaplamaların Çoğu Neden Yanlış?

Avrupa'daki geleneksel yatırım modellerinin neden başarısızlığa mahkum olduğu ve radikal bir yeniden yapılanmanın küresel pazarlara erişimi nasıl güvence altına alabileceği

Yapay zekâya yapılan devasa yatırımlar ile bunun gerçek dünyada yarattığı getiriler arasındaki mevcut tutarsızlık, dünya çapındaki iş liderleri için en acil sorunlardan birini temsil ediyor. ABD'li özel sermaye ve girişim sermayesi şirketleri yalnızca 2024 yılında sektöre 100 milyar dolardan fazla yatırım yaparken, Avrupa şirketleri -özellikle Alman KOBİ'leri- düşündürücü bir gerçekle karşı karşıya. Kurumsal yapay zekâ için yapılan yatırım getirisi hesaplamalarının büyük bir bölümünün hatalı olduğu ortaya çıkıyor. Bu, matematiksel titizlik eksikliğinden değil, temelde yanlış varsayımlardan kaynaklanıyor. ERP veya CRM gibi deterministik BT sistemleri için on yıllardır geliştirilen teknolojik altyapı ve bunun üzerine kurulu finansal modeller, modern yapay zekâ sistemlerinin oynaklığı ve olasılıksal doğası karşısında çöküyor. Üretken yapay zekâyı SAP uygulamasıyla aynı KPI'larla yönetmeye çalışan herkes, esasen bir yol haritasıyla okyanusta yol almaya çalışıyor.

Klasik BT ölçütlerinin yapısal uyumsuzluğu

Geleneksel yatırım hesaplamalarındaki temel sorun, yapay zeka projelerinin doğasını yanlış anlamaktan kaynaklanmaktadır. Bu yatırımları geleneksel yazılım uygulamalarından ayıran dört temel dinamik vardır ve bu da standart yatırım getirisi modellerinin sistematik olarak yanlış tahminler üretmesine yol açmaktadır.

Öncelikle, ciddi bir zamanlama sorunu var. Klasik yatırım getirisi (ROI) hesaplaması, tanımlanmış bir uygulama aşamasını ve ardından ölçülebilir getirilerin olduğu bir aşamayı varsayar. Ancak, yapay zeka projeleri nadiren doğrusal bir şekilde ilerler. Altı aylık bir pilot proje olarak planlanan bir proje, genellikle on dört aylık bir deneysel aşamaya dönüşür. Sadece birkaç hafta içinde gerçekleşmesi beklenen üretim hazırlığı, bir yıl sonra bile teorik bir hedef olarak kalır. ROI denklemindeki payda, devam eden maliyetler nedeniyle sürekli artarken, pay – getiri – sıfırda kalır.

İkinci olarak, yapay zeka projeleri kapsam açısından son derece değişkendir. Geleneksel BT projeleri genellikle katı özelliklere bağlı kalırken, yapay zeka kullanım durumları dinamik olarak gelişir. Bir belge işleme sistemi, geliştirme aşamasında bir bilgi erişim platformuna dönüşebilir ve piyasaya sürülmeden kısa bir süre önce ajan tabanlı bir iş akışı çözümüyle değiştirilebilir. Teknolojik temeller (modeller, çerçeveler ve araçlar) sadece birkaç aylık bir yarı ömürle değiştiğinden, çözümlerin dağıtım sırasında eskimesini önlemek için sürekli olarak uyarlanması gerekir.

Üçüncüsü, atıf problemi, finans departmanlarına aşılmaz gibi görünen zorluklar sunmaktadır. Bir yapay zeka sistemi değer üretse bile, bu değeri izole etmek karmaşıktır. Gelirdeki artış yeni yapay zeka öneri motoruna, yenilenmiş satış ekibine mi yoksa sadece elverişli ekonomik koşullara mı atfedilebilir? Nedenselliğin genellikle açık olduğu deterministik yazılımların aksine, yapay zekada genellikle bir sonucun tek nedeni değil, yalnızca ona yapılan katkı ölçülür.

Dördüncüsü, batık maliyet tuzağı genellikle mantıksız kararlara yol açar. Çoğu kurumsal yapay zeka projesi önemli ön yatırımlar gerektirir: altyapı temini, veri temizleme, model eğitimi ve entegrasyon. Buna ek olarak, yapay zeka gözlemlenebilirliği için yönetim maliyetleri de vardır, çünkü modeller, statik yazılımların aksine, performans düşüşüne (sapma olarak bilinir) tabidir ve sürekli olarak izlenmelidir. Yatırımın karşılığını verip vermediğinin doğrulanabileceği nokta genellikle projenin çok geç bir aşamasına denk gelir ve bütçenin büyük bir kısmı zaten geri dönülemez şekilde harcanmış olur.

Küresel bağlam ve Avrupa'nın özel coğrafi dezavantajı

Bu doğal riskler, Avrupa'da özellikle kırılgan bir ekosistemle karşılaşıyor. ABD şirketleri genellikle riske toleranslı girişim sermayesi tarafından desteklenirken ve "hızlı başarısızlık" kültürünü benimserken, Avrupa pazarı yüksek riskten kaçınma ve sıkı düzenlemeler ortamında faaliyet gösteriyor. Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası yasal kesinlik sağlasa da, küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için önemli uyumluluk maliyetleri getiriyor. Tahminler, yerleşik bir kalite yönetim sistemi yoksa, tek bir yüksek riskli yapay zeka sistemi için uyumluluk testinin 400.000 €'ya kadar mal olabileceğini gösteriyor.

Bu durum tehlikeli bir yatırım açığına yol açıyor. ABD'nin yapay zekâya yaptığı yatırımlar Avrupa'dakileri çok aşıyor. Çin ise devlet destekli entegrasyonu kullanarak endüstride ölçek ekonomilerini zorluyor. Almanya ve Avrupa, teknolojik olarak ABD modellerine bağımlı ve Çin'in verimliliğinden kaynaklanan fiyat baskısı altında bir ikilemde kalma riskiyle karşı karşıya. Avrupalı ​​üst düzey yöneticiler için bu, yapay zekâ projelerinin sadece karlı değil, aynı zamanda stratejik olarak da hayati önem taşıması gerektiği anlamına geliyor. Ancak Avrupa ekonomisinin omurgasını oluşturan Almanya'nın orta ölçekli işletmeleri (Mittelstand) tam da bu konuda tereddütlü. Büyük şirketlerin sadece üçte biri ve KOBİ'lerin daha da küçük bir kısmı yapay zekâyı verimli bir şekilde kullanıyor. Hesaplanamaz maliyetler ve belirsiz faydalar korkusu inovasyonu engelliyor.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Görsel: Xpert.Digital

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

Soyut vaatten ölçülebilir gerçekliğe

Bu çıkmazı aşmak için, yapay zekânın iş gerekçesi kökten yeniden düşünülmelidir. Başarılı kuruluşlar, teknolojiyi değil, sonucu sorarak işe başlarlar. İlk soru şu olmalıdır: Bu yapay zekâ hangi somut iş sonucunu sağlayacak? "Verimliliğin artırılması" veya "inovasyonun teşvik edilmesi" gibi belirsiz hedefler bu bağlamda değersizdir. Sağlam bir iş gerekçesi, bir gösterge panosunda haftalık olarak izlenebilen kesin ölçütler gerektirir.

Bunun iyi örnekleri somut ve doğrulanabilir niteliktedir: sözleşme inceleme süresini dört saatten yirmi dakikaya indirmek, müşteri hizmetlerinde ilk temasta çözüm oranını %62'den %78'e çıkarmak veya kredi başvuruları için manuel veri girişini %80 azaltmak. Bir hedef, bir departman yöneticisinin anlayabileceği dilde formüle edilemiyorsa, ortada bir iş gerekçesi yoktur.

İkinci önemli soru doğrulama ile ilgilidir: Çalışıp çalışmadığını nasıl anlarız? Geleneksel modeller bu soruyu projenin sonunda, genellikle on sekiz ay sonra yanıtlar. Ancak yapay zeka projeleri sürekli doğrulama gerektirir. İkinci haftada gidişatı doğrulamak için ne görmemiz gerekiyor? Üçüncü ayda, göstergeler yetersizse projenin durdurulabileceği hangi karar noktası var? En iyi yatırımlar, değerlerini hızla kanıtlayacak veya önemli miktarda sermaye yok edilmeden önce başarısız olacak şekilde yapılandırılır.

Maliyet yapısındaki görünmez sermaye yok edicileri

Amaç ne kadar sağlam olursa olsun, birçok hesaplama, başlangıç ​​aşamasında sıklıkla göz ardı edilen gizli maliyetler nedeniyle başarısız olur. Veri hazırlığı, çoğu projede zamanın ve bütçenin yaklaşık %60'ını tüketir. Bu, yalnızca teknik temizliği değil, aynı zamanda yönetişimi, normalleştirmeyi ve özellikle Avrupa'da veri kümelerinin karmaşık yasal onayını da içerir.

Bir diğer hafife alınan faktör ise entegrasyon karmaşıklığıdır. İzole bir demo ortamında çalışan bir yapay zeka, mevcut güvenlik mimarilerine ve iş akışlarına entegre edilmiş bir sistemle çok az ortak noktaya sahiptir. Entegrasyonun bu "son aşaması" genellikle yapay zeka bileşeninin kendisinden daha pahalıya mal olur ve çoğu proje burada tıkanır. Buna bir de devam eden işletme maliyetlerini ekleyin. Modeller, sapma açısından sürekli izleme ve veri kalıpları değiştiğinde düzenli olarak yeniden eğitilme gerektirir.

Son olarak, zamanın fırsat maliyeti neredeyse hiç hesaplanmıyor. Bir yapay zeka projesinin değer üretmesi için geçen her ay, kaybedilen bir değer yaratımı ayıdır. 18 ay süren ve %200 yatırım getirisi sağlayan bir proje, altı hafta süren ve %80 yatırım getirisi sağlayan bir projeden ekonomik olarak daha kötü olabilir, çünkü ikincisi 16 ay daha uzun süre pozitif nakit akışı üretir. En iyi yatırım getirisine sahip kuruluşlar, en yüksek getiriyi sağlayanlar değil, en az sermaye yatırımıyla en hızlı şekilde ölçülebilir değer elde edenlerdir.

Sermaye Harcamalarının Ötesinde: Sonuç Odaklı Finansman Modellerine Doğru Paradigma Değişimi

Bu riskler ve Avrupa'nın isteksizliği göz önüne alındığında, riski alıcıdan tedarikçiye kaydıran yeni fiyatlandırma ve iş modelleri giderek daha fazla ilgi görüyor. Unframe ve piyasadaki diğer ilerici oyuncular gibi sağlayıcılar, taahhüt öncesi doğrulamaya dayalı ilkeler oluşturuyor. Bu sonuç odaklı fiyatlandırma yaklaşımı, Avrupa'daki yatırım donmasını aşmanın anahtarı olabilir.

Burada şirketler, önceden altyapı satın almak (sermaye harcaması) veya çoğu zaman kullanılmayan kullanıcı başına lisans ücreti ödemek (kullanıcı bazlı fiyatlandırma) yerine, elde edilen sonuçlar için ödeme yapıyorlar. Maliyetler, tüketilen kaynaklarla değil, elde edilen değerle orantılı olarak artıyor. Bu, atıf sorununu doğrudan ele alıyor ve satıcıları yalnızca gerçekten işe yarayan çözümler satmaya zorluyor.

Bu modelde, her etkileşim tanımlanmış bir kullanım senaryosu ve ölçülebilir bir sonuçla başlar. Müşteri, önemli bir yatırım yapmadan önce yapay zekanın kendi verileri üzerinde ve kendi ortamında nasıl çalıştığını görür. Sonunda yatırım getirisi umuduyla 18 aylık proje süreleri yoktur. Değer yaratmaya öncelik verilir. Dahası, modern platformlar veri hazırlama ve model dağıtımının yükünü üstlendiği için, altyapı için gereken büyük başlangıç ​​maliyetleri genellikle ortadan kalkar. Bu, aksi takdirde bütçenin %80'ine kadarını tüketebilecek gizli maliyetleri ortadan kaldırır.

Bu modelin bir diğer avantajı da, geçmişte yaygın kullanımı olumsuz etkileyen kullanıcı tabanlı lisanslama modellerinden uzaklaşılmasıdır. Her ek kullanıcı maliyet getirirse, teknolojinin kullanımı yapay olarak sınırlanır. Öte yandan, sonuç odaklı modeller, daha fazla kullanıcının genellikle daha fazla sonuç ve dolayısıyla daha büyük katma değer anlamına gelmesi nedeniyle yaygın kullanımı teşvik eder.

Avrupa liderliği için stratejik çıkarımlar

Avrupa'daki karar vericiler için bu, net bir değer yaratma yolu olmayan deneysel "kavram kanıtlama" döneminin sona erdiği anlamına geliyor. Ekonomik gerçeklik, teknolojik hayranlıktan uzaklaşarak iş sonuçlarını tanımlamada neredeyse cerrahi hassasiyete doğru bir geçişi gerektiriyor. Şirketler, yapay zekanın neler yapabileceğini öğrenmek için atölye çalışmaları ve pilot aşamaları kullanmamalı, bunun yerine en değerli kullanım durumunu belirlemeli ve ekonomik etkisini doğrulamalıdır.

Risk almaya ve sonuçlarla ölçülmeye istekli sağlayıcılarla ortaklık kurmak tavsiye edilir. Ancak bu, müşteri tarafında da zihniyet değişikliği gerektirir: "BT saatleri" veya "lisansları" satın almaktan, değer yaratan ortaklıklara yönelmeye doğru. ABD ve Çin'in devasa sermaye tahsisleriyle hakim olduğu bir dünyada, sermaye dağıtımında verimlilik Avrupa'nın tek şansıdır. Önemli olan daha fazla para harcamak değil, bu parayı faturanın vadesi gelmeden önce kendini amorti eden modellere yatırmaktır. 18 aylık tahminlere hala güvenen herkes oyunu çoktan kaybetmiştir. Gerçek rekabet gücü, değer yaratmanın vaat edildiği değil, ilk günden itibaren kanıtlandığı yerde ortaya çıkar.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş 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