Yapay Zeka Şok Tahmini ile Dijital Dönüşüm: AI projelerinin% 40'ı başarısız mı-bir sonraki ajan mı?

Otomasyon Başarısızlığı: Yapay Zeka Geliştirme Projeleri Hakkındaki Acı Gerçek

Yıllardır dijital dönüşüm, otomasyon ve verimliliğin altın çağını vaat ediyordu. Özellikle yapay zekâ ajanları, insan işçilerin yükünü hafifletecek ve iş süreçlerinde devrim yaratacak geleceğin dijital çalışanları olarak lanse ediliyordu. Ancak gerçeklik farklı bir tablo çiziyor: Geliştirme projelerinin üçte birinden fazlası çökme eşiğinde ve coşku giderek yerini hayal kırıklığına bırakıyor. Vaat ile gerçeklik arasındaki bu tutarsızlık, bu teknolojinin gerçek olgunluğu ve pratik faydaları hakkında temel soruları gündeme getiriyor.

Yapay zekâ ajanları nedir ve neden devrim niteliğinde kabul ediliyorlar?

Yapay zekâ ajanları, geleneksel otomasyon araçlarından temel olarak farklıdır. Zapier veya Make gibi klasik yazılım çözümleri sabit kurallara göre çalışırken, yapay zekâ ajanları algılama, karar verme ve eylem yeteneklerini özerk bir sistemde birleştirir. Her zaman aynı kalıbı izlemek yerine, duruma bağlı olarak bir sonraki uygun eylemin hangisi olduğuna karar verebilirler.

Bu gelişmiş bilgisayar programları, sürekli insan müdahalesi olmadan otonom olarak hareket etmek, kararlar almak ve eyleme geçmek üzere tasarlanmıştır. Verileri analiz edebilir, deneyimlerden öğrenebilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilirler. Daha basit otomasyon araçlarının aksine, yapay zeka ajanları karmaşık görevleri yerine getirebilir ve öngörülemeyen durumlara uyum sağlayabilir.

Görünüşte mantıklı çıkarımların ve gerçek eylem yeteneğinin birleşmesi, daha güçlü, evrensel yapay zeka sistemlerine giden kanıtlanmış bir yol olarak kabul ediliyor. Bir ajan artık sadece ürün bilgisi aramak ve önerilerde bulunmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlayıcının web sitesinde geziniyor, formları dolduruyor ve satın alma işlemini tamamlıyor – bunların hepsi yalnızca kısa bir talimat ve öğrenilmiş süreçlere dayanıyor.

İçin uygun:

• CRM'de AI Ajanı: Söz ve gerçeklik arasında

Artan verimlilik vaadi

Yapay zekâ destekli ajanların işletmeler için potansiyel faydaları ilk bakışta etkileyici görünüyor. Çalışmalar gerçekten de olumlu sonuçlar gösteriyor: Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Stanford Üniversitesi tarafından 5.179 müşteri hizmetleri çalışanından elde edilen verilere dayanarak yapılan bir çalışma, yapay zekâ destekli ajan tarafından desteklenen çalışanların, erişimi olmayanlara göre %13,8 daha verimli olduğunu ortaya koydu. Yakın zamanda yapılan bir çalışma ise yapay zekâ ajanlarının ekip verimliliğini %60 oranında artırabileceğini gösteriyor.

Yapay zekâ ajanlarının, randevu planlamaktan seyahat rezervasyonuna, araştırmadan raporlamaya kadar geniş bir yelpazedeki görevleri yerine getirmesi bekleniyor. Tekrarlayan ve zaman alan görevleri otomatikleştirerek, insan çalışanların stratejik ve yaratıcı çalışmalara odaklanmasını sağlayabilirler. Faturaları otomatik olarak işleyen, raporlar oluşturan ve toplantıları planlayan bir yapay zekâ ajanı hayal edin; bu sayede çalışanlar insan uzmanlığı gerektiren daha karmaşık görevlere yoğunlaşabilirler.

Bu uygulamalar, iş dünyasının neredeyse tüm alanlarını kapsıyor. Müşteri hizmetlerinde, yapay zeka ajanları, doğal dil işleme kullanarak müşteri sorularını yanıtlayıp sorunları yalnızca gerektiğinde insan temsilcilere ileterek, günün her saati kişiselleştirilmiş destek sağlayabilir. BT desteğinde, sorunları belirleyerek, analiz ederek ve çözerek otomatik sorun gidermeye yardımcı olurlar. Finans ve sigorta sistemlerinde ise verilerdeki kalıpları ve anormallikleri analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini tespit edip önleyebilirler.

Acı gerçek: Yapay zekâ ajanları neden başarısız oluyor?

Umut vadeden görünüme rağmen, gerçeklik düşündürücü. Piyasa araştırma şirketi Gartner, şu anda planlanan veya kullanımda olan tüm yapay zeka ajanı projelerinin %40'ından fazlasının 2027 yılına kadar durdurulacağını öngörüyor. Bu tahmin üç ana nedene dayanıyor: artan maliyetler, şirketler için yatırım getirisinin yetersizliği ve yetersiz risk kontrolü.

Gartner'da Kıdemli Direktör Analisti olan Anushree Verma, durumu şu şekilde açıklıyor: Çoğu ajan tabanlı yapay zeka projesi şu anda erken deneysel aşamada veya hâlâ abartıdan beslenen ve yanlış uygulanan kavramlardan ibaret. Birçok yapay zeka kullanıcısı, yapay zeka ajanlarının tüm işletmelere ölçeklendirildiğinde ne kadar pahalı ve karmaşık olduğunu hâlâ anlamıyor.

Teknik eksiklikler ve kalite sorunları

Temel sorun, mevcut sistemlerin teknik olgunlaşmamışlığında yatmaktadır. Gartner analistlerine göre, ajansal yapay zeka yetenekleri vaat eden 1.000'den fazla araçtan yalnızca yaklaşık 130'u bu vaadi gerçekten yerine getiriyor. Ajansal yapay zeka vaatlerinin çoğu, karmaşık iş hedeflerine otonom olarak ulaşacak veya her seferinde ayrıntılı talimatları takip edecek kadar olgunlaşmadıkları için önemli bir değer veya yatırım getirisi sağlamıyor.

Sorunlar, yapay zekâ ajanları karmaşık, çok aşamalı görevlerle karşı karşıya kaldığında özellikle belirgin hale geliyor. Salesforce'un yaptığı bir kıyaslama, Gemini 2.5 Pro gibi en iyi modellerin bile basit görevlerde yalnızca %58'lik bir başarı oranına ulaştığını gösteriyor. Daha uzun diyaloglarda performans %35'e kadar düşüyor. Eksik bilgileri takip sorularıyla toplamak için birkaç görüşme turu gerektiğinde ise performans önemli ölçüde azalıyor.

Finans sektöründeki bir diğer kıyaslama da benzer şekilde düşündürücü sonuçlar gösteriyor: Test edilen en iyi performans gösteren model olan OpenAI'nin o3 modeli, ortalama 3,69 dolarlık bir maliyetle yalnızca %48,3 doğruluk oranına ulaştı. Modeller belgelerden temel verileri çıkarabilse de, analist çalışmalarını gerçekten tamamlayacak veya yerini alacak derinlemesine finansal muhakemeyi sağlayamıyorlar.

Üstel olarak artan hata olasılığı sorunu

Yapay zekâ ajanlarının özellikle sorunlu bir özelliği, birikimli hatalara olan eğilimleridir. Şirketlerin yapay zekâ teknolojisini değerlendirmesine ve optimize etmesine yardımcı olan bir girişim olan Patronus AI, 100. adıma kadar adım başına yüzde bir hata oranına sahip bir ajanın hata yapma olasılığının yüzde 63 olduğunu bulmuştur. Bir ajanın bir görevi tamamlamak için ihtiyaç duyduğu adım sayısı ne kadar fazla olursa, bir şeylerin ters gitme olasılığı da o kadar yüksek olur.

Bu matematiksel gerçek, doğruluktaki görünüşte küçük iyileştirmelerin genel performansı orantısız bir şekilde etkilemesinin nedenini açıklar. Tek bir adımda yapılan bir hata, tüm görevin başarısız olmasına neden olabilir. Ne kadar çok adım varsa, işin bitmeden önce bir şeylerin ters gitme olasılığı o kadar yüksektir.

Güvenlik riskleri ve yeni saldırı yöntemleri

Microsoft araştırmacıları, yapay zeka uygulamalarının veya ortamlarının güvenliğini veya korunmasını tehlikeye atabilecek en az on yeni yapay zeka ajanı arıza kategorisi belirledi. Bu yeni arıza biçimleri arasında ajan güvenliğinin ihlal edilmesi, sisteme kötü amaçlı ajanların sızması veya saldırgan tarafından kontrol edilen ajanlar tarafından meşru yapay zeka iş yüklerinin taklit edilmesi yer alıyor.

Özellikle endişe verici olan, "bellek zehirlenmesi" olgusudur. Microsoft araştırmacıları bir vaka çalışmasında, e-postaları analiz eden ve içeriklerine göre eylemler gerçekleştiren bir yapay zekâ ajanının, bu tür saldırılara karşı güçlendirilmediği takdirde kolayca tehlikeye atılabileceğini göstermiştir. Ajanın bilgi tabanını veya belleğini değiştiren bir komut içeren bir e-posta göndermek, belirli konularla ilgili mesajların saldırgana iletilmesi gibi istenmeyen eylemlere yol açar.

ekonomik zorluklar

Uygulama maliyetlerinin hızla artması

Yapay zekâ ajanlarının uygulanma maliyeti, kapsam ve karmaşıklığa bağlı olarak büyük ölçüde değişmektedir. Sadece temel çözümlere ihtiyaç duyan küçük işletmeler için, basit yapay zekâ planlarının aylık maliyeti genellikle 0 ile 30 dolar arasındadır. Orta ölçekli şirketler için uygulama maliyetleri 50.000 ila 300.000 dolar arasında değişebilirken, işletme çapında yapay zekâ girişimleri olan büyük kuruluşlar ilk yıl için 500.000 ila 5 milyon dolar arasında yatırım beklemelidir.

Ancak gerçek maliyetler, ilk uygulama giderlerinin çok ötesine uzanmaktadır. Şirketler, özel sunucular ve GPU kümeleri için donanım maliyetlerini, yazılım lisanslama ücretlerini, veri depolama çözümlerini ve bulut bilişim kaynaklarını hesaba katmalıdır. Ayrıca, genellikle yapay zeka projelerinin en zaman alıcı yönü olan veri hazırlığı da önemli bir yatırım gerektirir. Gartner araştırmasına göre, kuruluşlar proje kapsamına bağlı olarak genellikle ilk yapay zeka altyapısına 20.000 ila 500.000 dolar arasında harcama yapmaktadır.

Yatırım getirisinin belirsizliği sorunu

Özellikle sorunlu bir yönü, yapay zekâ ajanlarının gerçek faydalarını ölçmenin zorluğudur. Geleneksel otomasyon çözümleri genellikle personel azaltımı veya verimlilik artışı yoluyla net maliyet tasarrufları sağlarken, yapay zekâ ajanlarının yatırım getirisini ölçmek daha zordur. Yatırım getirisi doğrudan belirlenemediğinden, başarıyı ölçmek için kullanılan parametrelerin ayarlanması gerekmektedir.

İyimser beklentilere rağmen – bir anket, şirketlerin %62'sinin ajan tabanlı yapay zekâ için %100'ün üzerinde yatırım getirisi (ROI) beklediğini gösteriyor – gerçeklik çoğu zaman beklentilerin altında kalıyor. Birçok pilot proje, vaat edilen katma değerin gerçekleşmemesi veya uygulama maliyetlerinin beklenen tasarrufları aşması nedeniyle üretim ortamına geçişte başarısız oluyor.

Temsilci Yıkama: Pazarlama Sorunu

Kafa karışıklığını artıran ek bir faktör de "temsilci yıkama" olarak adlandırılan durumdur. Birçok satıcı, yapay zeka asistanları, robotik süreç otomasyonu veya sohbet botları gibi mevcut teknolojileri, gerçek temsilcilerin kritik özelliklerinden yoksun olmalarına rağmen, sözde temsilci tabanlı çözümler olarak yeniden markalandırıyor. Gartner, binlerce satıcıdan yalnızca yaklaşık 130'unun gerçekten otantik temsilci tabanlı yapay zeka teknolojileri sunduğunu tahmin ediyor.

Bu uygulama, şirketlerin olgunlaşmış ajan teknolojisini uyguladıklarına inanmalarına yol açarken, gerçekte yalnızca gelişmiş otomasyon araçları edindikleri gerçeğini değiştiriyor. Gerçek yapay zeka ajanları ile geleneksel otomasyon çözümleri arasındaki karışıklık, yüksek başarısızlık oranlarına önemli ölçüde katkıda bulunuyor.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Uygulamada karşılaşılan özel zorluklar

Mevcut sistemlere entegrasyon

En büyük pratik engellerden biri, yapay zeka ajanlarını mevcut BT altyapılarına entegre etmektir. Entegrasyon gerçek bir zorluk olabilir, çünkü şirketlerin yapay zeka ajanlarının mevcut altyapılarına sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlamaları gerekir. Bu entegrasyon genellikle mevcut sistemlerde önemli ayarlamalar gerektirir ve devam eden iş süreçlerinde maliyetli aksamalara yol açabilir.

Mevcut birçok kurumsal sistem, otonom yapay zeka ajanlarıyla etkileşim kuracak şekilde tasarlanmamıştır. Gerekli API arayüzleri, veri formatları ve güvenlik protokolleri genellikle tamamen yeniden tasarlanmayı gerektirir. Bu teknik karmaşıklık, başlangıçta tahmin edilenden daha uzun uygulama sürelerine ve daha yüksek maliyetlere yol açar.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Veri koruma ve uyumluluk sorunları

Yapay zekâ ajanlarının kullanımı, veri koruma ve GDPR gibi yasalara uyumluluk konusunda da soruları gündeme getiriyor. Şirketler, müşterilerinin gizliliğini korumalı ve geçerli yasalara uymalıdır. Ajanların hassas verilere erişimi ve bu verileri işlemesi, veri koruma risklerini önemli ölçüde artırır.

Otonom yapay zeka sistemleri kısmen insan kontrolünden kaçarak yeni güvenlik açıkları yaratmaktadır. Ağ bağlantılı çoklu ajan sistemlerinde, beklenmedik etkiler ortaya çıkabilir ve bu da davranışlarını öngörülemez hale getirebilir. Tamamen otonom ajanlar beklenmedik şekillerde davranabilir ve bu da yasal ve etik endişeleri gündeme getirebilir.

Örgütsel direnç

Genellikle hafife alınan bir faktör, iş gücü içindeki dirençtir. Yapay zekâ ajanları aracılığıyla otomasyon, iş yerinde değişikliklere ve iş kayıplarına yol açabilir. Şirketler bu değişikliklere hazırlanmalı ve çalışanlarını desteklemek için önlemler almalıdır. Çalışanların, yapay zekâ ajanlarını etkili bir şekilde kullanabilmeleri için bunların faydalarına ikna edilmeleri gerekir.

Başarılı uygulama yalnızca teknik uzmanlık değil, aynı zamanda değişim yönetimi ve eğitim programları da gerektirir. Çalışanların kabulü ve aktif desteği olmadan, teknik olarak gelişmiş uygulamalar bile insan faktörleri nedeniyle başarısız olacaktır.

Mevcut yaklaşımlar neden yetersiz kalıyor?

Gerçek iş süreçlerinin karmaşıklığı

Birçok yapay zeka ajanı kontrollü ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmıştır, ancak gerçek dünya iş süreçleri çok daha karmaşık ve öngörülemezdir. Kural tabanlı sistemler bir dereceye kadar kırılganlık gösterir; yani geliştiricileri tarafından öngörülmeyen durumlarla karşılaştıklarında bozulabilirler. Birçok iş akışı çok daha az öngörülebilirdir, beklenmedik dönemeçler ve çok çeşitli olası sonuçlarla karakterize edilir.

Kontrollü test ortamlarında iyi performans gösteren yapay zekâ ajanları, gerçek dünya iş ortamlarının karmaşıklığı ve öngörülemezliğiyle karşılaştıklarında genellikle başarısız olurlar. Kritik bağlamsal bilgileri gözden kaçırabilirler veya belirsizlikle karşılaştıklarında yanlış kararlar verebilirler.

Aşırı abartılmış özerklik

Temel sorun, mevcut yapay zekâ ajanlarının gerçek özerkliğinin abartılmasında yatmaktadır. Çoğu sözde özerk sistem hala önemli ölçüde insan gözetimi ve müdahalesi gerektirmektedir. Tamamen özerk hareket eden ajanlar, kullanışlılık ve öngörülemezlik arasında ince bir çizgide yürürler. Tam özerklik, ajan yanlış şehre seyahat rezervasyonu yapana veya önemli bir müşteriye doğrulanmamış bir e-posta gönderene kadar ideal gibi görünür.

Mevcut yapay zeka modelleri, karmaşık iş hedeflerine bağımsız olarak ulaşmak için gerekli yeteneklerden yoksundur ve uzun süreler boyunca incelikli talimatları takip edemezler. Bu sınırlama, vaat edilen otomasyonun gerçekleşmesini çoğu zaman engeller ve insan gözetimi gerekli olmaya devam eder.

Başarılı uygulama stratejileri

Belirli kullanım durumlarına odaklanın

Birçok zorluğa rağmen, yapay zeka ajanlarının başarılı uygulamaları da mevcuttur. Buradaki kilit nokta, evrensel çözümler yaratmaya çalışmak yerine, belirli ve iyi tanımlanmış kullanım durumlarına odaklanmaktır. Başarılı kuruluşlar, kullanım durumlarını önceliklendirmeye ve uyarlamaya yoğunlaşmıştır. Her yapay zeka fırsatını değerlendirmeye çalışan karar vericilerin daha fazla başarısız projesi olması muhtemeldir.

Yapay zekâ ajanlarını karar verme, rutin süreçleri otomatikleştirme veya basit sorguları ele alma için kullanmak kanıtlanmış bir yaklaşımdır. Bu sınırlı, net tanımlanmış görevler, karmaşık ve belirsiz iş süreçlerini tamamen otomatikleştirmeye çalışmaktan daha yüksek başarı olasılığı sunar.

Adım adım uygulama

Pragmatik bir yaklaşım, yapay zekâ ajanlarının aşamalı olarak devreye alınmasıdır. Şirketler, tüm iş birimlerini bir anda dönüştürmeye çalışmak yerine, daha küçük ve yönetilebilir projelerle başlamalıdır. Daha küçük şirketler, özel olarak tasarlanmış sistemlere göre daha az başlangıç ​​yatırımı gerektiren yapay zekâ destekli telefon hizmetleri ve önceden oluşturulmuş çözümler kullanarak maliyetlerini en aza indirebilirler.

Aşamalı uygulamanın başarılı bir örneği, hasar işlemleri ve müşteri hizmetleri için yapay zekayı uygulayan orta ölçekli bir sigorta şirketidir. 425.000 dolarlık başlangıç ​​yatırımına rağmen, sistem 13 ay içinde olumlu bir yatırım getirisi elde etti ve üç yıl içinde toplamda 1,2 milyon dolarlık tasarruf ve gelir artışı sağladı.

Yönetişim ve risk yönetiminin önemi

Karar verme zekası için kullanılan yapay zekâ ajanları ne her derde deva ne de yanılmazdır. Etkin yönetim ve risk yönetimiyle birlikte kullanılmaları gerekir. İnsan kararları hala yeterli bilgi, veri ve yapay zekâ uzmanlığı gerektirir.

Etkin bir yönetim çerçevesi, yapay zeka ajanlarının izlenmesi ve kontrolü için net yönergeler içermelidir. Bu, hataların tespit edilmesi ve düzeltilmesi mekanizmalarını, ajan performansının düzenli denetimlerini ve insan müdahalesi gerektiren durumlar için net çözüm yollarını kapsamalıdır.

Geleceğe yönelik beklentiler: Gerçekçi beklentiler

Kısa vadeli aksaklıklara rağmen uzun vadeli eğilimler

Mevcut zorluklara rağmen, Gartner yapay zekâ ajanlarının uzun vadede önemli bir rol oynayacağını öngörüyor. 2028 yılına kadar, günlük iş yeri kararlarının yaklaşık yüzde 15'inin ajan tabanlı araçlar tarafından ele alınması bekleniyor; bu oran 2024'te yüzde 0'dı. Ayrıca, 2028 yılına kadar tüm kurumsal yazılım çözümlerinin yüzde 33'ünün yapay zekâ ajanlarını içermesi öngörülüyor; bu oran 2024'te yüzde birden azdı.

Bu tahminler, mevcut sorunların henüz genç bir teknolojinin gelişim sancıları olarak anlaşılması gerektiğini göstermektedir. Temel kavramlar umut verici olsa da, uygulamanın olgunlaşması ve günlük iş hayatının gerçeklerine uyum sağlaması gerekmektedir.

Gerçekçi değerlendirmelere duyulan ihtiyaç

Yapay zekâ ajanı projelerinin yüksek başarısızlık oranları, teknolojinin genel bir başarısızlığı olarak değil, gerçekçi olmayan beklentilerin ve olgunlaşmamış uygulama stratejilerinin bir uyarı işareti olarak yorumlanmalıdır. Başarısız projeler her zaman CEO'lara olumsuz bir sinyal göndermemelidir. Bu alanda başarısızlıkları kutlamak önemlidir, çünkü fikir üretime geçse de geçmese de bir deneme kültürünü teşvik eder.

Bu alıştırma, yinelemeli deneylere ve daha iyi sonuçlara da yol açabilir. Yapay zekanın ne zaman doğru araç olduğunu ve ne zaman olmadığını bilmek, zaman kaybını önlemek için önemlidir.

İçin uygun:

• Bu yapay zeka platformu, tedarik yönetimi, iş geliştirme ve istihbarat olmak üzere 3 kritik iş alanını bir araya getiriyor

Şirketler için stratejik öneriler

Gerçekçi hedef belirleme ve beklenti yönetimi

Şirketler, yapay zeka ajan girişimlerine gerçekçi beklentilerle yaklaşmalıdır. Devrim niteliğinde dönüşümler elde etmeye çalışmak yerine, kademeli iyileştirmelere odaklanmalıdırlar. Yapay zeka ajanlarının gerçek faydalarını ortaya çıkarmak için şirketler, yalnızca bireysel görevleri otomatikleştirmeye değil, aynı zamanda kurumsal düzeyde verimliliği artırmaya da odaklanmalıdır.

İyi bir başlangıç ​​noktası, net iş değeri olan belirli, ölçülebilir görevler için yapay zeka ajanlarının kullanılmasıdır. Amaç, bu iş değerini en üst düzeye çıkarmak olmalıdır; bu da daha düşük maliyetler, daha iyi kalite, daha yüksek hız veya geliştirilmiş ölçeklenebilirlik yoluyla olabilir.

Temellere yatırım

Karmaşık yapay zekâ ajanlarını uygulamaya koymadan önce, şirketler temellerin sağlam olduğundan emin olmalıdır. Bu, sağlam bir veri stratejisi, etkili veri yönetimi ve güçlü bir teknoloji platformunu içerir. Veri kalitesinin düşük olması, yapay zekâ projelerinin %70'inden fazlasının başarısızlığının nedenidir. Yüksek kaliteli, ilgili ve iyi yönetilen veriler olmadan yapay zekâ sistemleri vaatlerini yerine getiremez.

Kurum içi uzmanlık geliştirme

Yapay zekâ ajanlarının başarılı bir şekilde uygulanması, birçok kuruluşun sahip olmadığı özel beceriler gerektirir. Şirketler ya dahili yapay zekâ yetenekleri geliştirmeye yatırım yapmalı ya da deneyimli sağlayıcılarla stratejik ortaklıklar kurmalıdır. Dahili yetenek geliştirmenin maliyeti, orta ölçekli projeler için genellikle 250.000 ila 1 milyon dolar arasında değişmekte olup, bu tutar uzman geliştiricilerin işe alınmasını ve geliştirme araçlarının satın alınmasını da içermektedir.

Yapay zekâ ajanları için bir dönüm noktası

Yapay zekâ ajan projelerinin yüksek başarısızlık oranı, bu teknolojinin gelişiminde önemli bir dönüm noktası oluşturuyor. İlk coşku, olanakları ve sınırlamalarına dair daha gerçekçi bir değerlendirmeye yerini bırakıyor. Ancak bu hayal kırıklığı mutlaka olumsuz değil; daha iyi ve daha düşünceli uygulama stratejilerine yol açabilir.

Teknolojinin kendisi sorun değil. Yapay zekâ ajanlarının iş süreçlerini iyileştirme ve yeni fırsatlar yaratma potansiyeli kesinlikle var. Sorun, abartılı beklentiler ile mevcut teknolojik gerçeklik arasındaki uyumsuzlukta yatıyor. Yapay zekâ ajanlarını her derde deva olarak gören veya çok kısa sürede çok fazla şey başarmaya çalışan şirketler, 2027 yılına kadar projelerini terk etmek zorunda kalacak %40'lık kesim arasında yer alacaklardır.

Yapay zekâ ajanlarıyla başarı, net iş değeri olan belirli kullanım durumlarına odaklanan pragmatik, aşamalı bir yaklaşım gerektirir. Şirketler, veri kalitesinden iç beceri geliştirmeye kadar gerekli temellere yatırım yapmaya hazır olmalıdır. En önemlisi, yapay zekâ ajanlarının sağlam iş stratejisi ve güçlü proje yönetimi uygulamalarının yerini tutamayacağını anlamalıdırlar.

Önümüzdeki yıllar, hangi şirketlerin mevcut başarısızlıklardan ders çıkaracağını ve yapay zekâ ajanlarını iş süreçlerine başarıyla entegre edeceğini gösterecek. Kazananlar, gerçekçi beklentilere sahip olan, metodik bir şekilde ilerleyen ve kısa vadeli çözümlere güvenmek yerine bu teknolojiye uzun vadeli yatırım yapmaya hazır olan şirketler olacaktır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus