Yapay zeka ne zaman gerçek değer yaratır? Şirketler için yönetilen yapay zeka kullanıp kullanmama rehberi.

Yapay zeka çılgınlığının ardındaki gerçek

Alman şirketlerinde yapay zeka tartışmaları bir dönüm noktasına ulaştı. Sadece iki yıl önce bu teknoloji öncelikli olarak deneysel bir araç olarak görülürken, bugün Alman şirketlerinin %91'i yapay zekayı gelecekteki iş modelleri için kritik bir görev olarak görüyor. Bu algıdaki çarpıcı değişim somut rakamlara da yansıyor: Şu anda şirketlerin %40,9'u iş süreçlerinde yapay zeka kullanıyor; bu da geçen yılki %27'lik orana göre önemli bir artış.

Bununla birlikte, önemli bir soru hala ortada duruyor: Yapay zeka ne zaman gerçek değer yaratır ve bu başarı nasıl ölçülebilir? Acı gerçek şu ki, milyarlarca dolar yatırım yapılmasına rağmen, yapay zeka projelerinin büyük çoğunluğu beklenen yatırım getirisini sağlayamıyor. MIT tarafından yapılan bir araştırma, şirketlerdeki üretken yapay zeka pilot projelerinin yüzde 95'inin başarısız olduğunu ve ölçülebilir bir yatırım getirisi elde edemediğini ortaya koyuyor.

Beklentiler ile gerçeklik arasındaki bu tutarsızlık, yapay zeka girişimlerinin başarısının modellerin teknik performansına değil, mevcut iş süreçlerine stratejik entegrasyona ve uygulamadan gelen geri bildirimlere dayanarak sürekli iyileştirme yeteneğine bağlı olduğunu ortaya koymaktadır.

İçin uygun:

• UnframeKurumsal Yapay Zeka Trendleri Raporu: 2024'teki Yapay Zeka Deneylerinden 2025'teki Ölçülebilir Etkiye

Gerçek katma değeri belirleyin ve ölçün

Yapay zeka başarısı için nicel değerlendirme kriterleri

Yapay zeka uygulamalarının katma değeri, sistematik ölçüm gerektiren çeşitli düzeylerde kendini gösterir. Klasik YG formülü temel oluşturur: Yatırım Getirisi, toplam faydadan toplam maliyetlerin çıkarılmasıyla bulunur ve toplam maliyetlere bölünüp yüzde 100 ile çarpılır. Ancak, bu basitleştirilmiş bakış açısı, hem maliyetler hem de faydalar daha karmaşık yapılar sergilediği için yapay zeka yatırımları için yetersizdir.

Maliyet tarafı, yalnızca lisans ve donanım için bariz masrafları değil, aynı zamanda veri temizleme, çalışan eğitimi ve devam eden sistem bakımı için gizli masrafları da içerir. Çalışanların yeni iş akışlarını öğrenmesi gerektiğinde ortaya çıkan ve genellikle hafife alınan değişim yönetimi maliyetleri özellikle kritiktir.

Faydalar açısından çeşitli kategoriler ayırt edilebilir: Maliyet tasarrufları veya artan satışlar yoluyla elde edilen doğrudan parasal faydalar, ölçülmesi en kolay olanlardır. Örneğin, bir perakendeci, yapay zeka destekli envanter optimizasyonu sayesinde üç yıl içinde %380'lik bir yatırım getirisi (ROI) elde etti. Daha az belirgin, ancak genellikle değerli olan dolaylı faydalar ise, iyileştirilmiş karar kalitesi, azalan hata oranları veya artan müşteri memnuniyeti gibi faydalardır.

Başarının göstergesi olarak operasyonel anahtar rakamlar

Finansal metriklerin yanı sıra, operasyonel metrikler de yapay zekanın katma değerinin değerlendirilmesinde önemli bir rol oynar. Süreç verimliliği, tekrarlayan görevlerde sağlanan zaman tasarrufuyla ölçülebilir. Örneğin Microsoft, yapay zeka destekli tedarik zinciri optimizasyonu sayesinde manuel planlama süreçlerini %50 oranında azaltmış ve zamanında planlamayı %75 oranında artırmıştır.

Hata azaltma bir diğer önemli göstergedir. Yapay zeka sistemleri, birçok alanda insan kararlarının doğruluğunu aşabilir ve bu da daha az yeniden işleme ve şikayet sayesinde maliyetlerin düşmesine doğrudan yansır. Bir finansal hizmet sağlayıcısı, yapay zeka tabanlı dolandırıcılık tespiti sayesinde bir yıl içinde %250 yatırım getirisi elde etti.

Yapay zeka çözümlerinin ölçeklenebilirliği, özellikle önemli bir avantaj sunar: Bir kez uygulandıktan sonra, maliyetlerde orantılı bir artış olmadan daha büyük veri kümelerini veya daha fazla kullanım durumunu kapsayacak şekilde genişletilebilirler. Bu ölçek ekonomileri, uzun vadeli yatırım getirisini önemli ölçüde artırır.

Niteliksel katma değer boyutları

Yapay zekanın tüm faydaları anında ölçülemez. Veri odaklı analitiğin sağladığı gelişmiş karar alma kalitesi, ölçülmesi zor olsa bile, önemli uzun vadeli değerler yaratabilir. Şirketler, yapay zeka destekli pazar analizleri ve tahminleri kullandıklarında stratejik planlamada iyileşme kaydettiklerini bildirmektedir.

Yapay zeka tekrarlayan görevleri devraldığında çalışan memnuniyeti artabilir ve çalışanların daha katma değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlayabilir. Bu, işten ayrılma oranlarının azalmasına ve üretkenliğin artmasına yol açar ve bunun değeri nihayetinde parasal olarak ölçülebilir.

İnovasyon ve rekabet gücü, niteliksel boyutların bir diğer boyutunu temsil eder. Yapay zekâyı başarıyla kullanan şirketler, yeni ürün ve hizmetler geliştirebilir veya mevcut tekliflerini kişiselleştirebilirler. Bu inovasyon etkilerinin öngörülmesi zordur, ancak iş modeli üzerinde dönüştürücü etkilere sahip olabilir.

Stratejik bir seçenek olarak yönetilen yapay zeka

Yönetilen Yapay Zeka Hizmetlerinin Tanımı ve Farklılaştırılması

Yönetilen Yapay Zeka Hizmetleri, yapay zeka çözümlerinin bağımsız olarak geliştirilmesi ve uygulanmasına bir alternatif sunar. Uzman bir hizmet sağlayıcı, yapay zeka yaşam döngüsünün tamamının sorumluluğunu üstlenir: ilk tasarımdan model geliştirmeye, üretimde sürekli optimizasyon ve bakıma kadar.

Bu yaklaşım, yalnızca hazır yapay zeka araçlarının sağlanmasını değil, aynı zamanda stratejik danışmanlık, veri hazırlama ve belirli iş gereksinimlerine uyarlamayı da kapsadığı için geleneksel yazılım hizmeti tekliflerinden temelde farklıdır. Yönetilen yapay zeka sağlayıcısı, yapay zeka uygulamalarının hem teknik hem de operasyonel sorumluluğunu üstlenir.

Yönetilen Yapay Zekanın Avantajları ve Zorlukları

Yönetilen Yapay Zeka'nın temel avantajı, onu kullanan şirket için teknik karmaşıklığın azaltılmasıdır. Şirketler, kendi yapay zeka uzmanlıklarını oluşturmak yerine, hizmet sağlayıcının uzmanlık bilgisinden yararlanabilirler. Bu, hem ilk yatırımı hem de uygulama hatası riskini azaltır.

Yönetilen Yapay Zeka Hizmetlerinin esnekliği ve ölçeklenebilirliği, şirketlerin yapay zeka kullanımlarını ihtiyaçlarına göre uyarlamalarına olanak tanır. Bu, özellikle kapsamlı şirket içi yapay zeka departmanları için kaynak sıkıntısı çeken küçük ve orta ölçekli işletmeler için oldukça faydalıdır.

Ancak yönetilen yapay zekanın da zorlukları vardır. Harici hizmet sağlayıcılara bağımlılık, kritik iş süreçleri üzerindeki kontrolün kaybına yol açabilir. Şirketler, rekabet güçlerini tehlikeye atmadan hangi yapay zeka uygulamalarını dış kaynak kullanarak sağlayabileceklerini dikkatlice değerlendirmelidir.

Yönetilen Yapay Zeka için maliyet yapıları ve yatırım getirisi değerlendirmeleri

Yönetilen yapay zeka hizmetleri, genellikle öngörülebilir aylık veya yıllık maliyetlere olanak tanıyan abonelik modelleriyle çalışır. Bu, bütçe planlamasını kolaylaştırır ve genellikle öngörülemeyen maliyet artışları içeren şirket içi geliştirmelere kıyasla finansal riski azaltır.

Yönetilen yapay zeka için yatırım getirisi hesaplaması, şirket içi geliştirmelerden farklıdır. İlk yatırım genellikle daha düşük olsa da, devam eden işletme maliyetleri vardır. Çok yıllık toplam maliyet analizi, yönetilen yapay zeka hizmetlerinin, daha yüksek devam eden maliyetlere rağmen, daha hızlı uygulandıkları ve daha düşük risk taşıdıkları için daha uygun maliyetli olabileceğini sıklıkla göstermektedir.

Bağımsızlık ve yönetilen hizmetler

Yapay zeka uygulamalarında özerklik tartışması

Bağımsız yapay zeka geliştirme ile yönetilen hizmetler arasındaki karar, dijital egemenlik konusunda temel soruları gündeme getiriyor. Birçok Alman şirketi, özellikle ABD veya Asya'dakiler olmak üzere, harici yapay zeka sağlayıcılarına olan bağımlılıkları konusunda şüpheci. Bitkom'un yakın tarihli bir araştırması, Almanya'daki şirketlerin %78'inin ABD'li bulut sağlayıcılarına olan bağımlılıklarını sorunlu bulduğunu gösteriyor.

Bu endişeler yersiz değil. Bulut tabanlı yapay zekâ hizmetleri, veri koruma, uyumluluk ve stratejik kontrol açısından riskler barındırıyor. Aynı zamanda, şirket içinde kopyalanması zor olan gelişmiş yapay zekâ modellerine erişim de sağlıyorlar.

Bulut bağımlılığına alternatif olarak yerel yapay zeka

Verilerin yalnızca şirket içi sunucularda işlendiği şirket içi yapay zeka uygulamaları, bulut bağımlılığına bir alternatif sunar. Bu yaklaşımlar, GDPR uyumluluğunu ve hassas kurumsal veriler üzerinde maksimum kontrolü garanti eder.

Yerel yapay zekanın avantajları arasında, harici sunuculara veri aktarımı gerektirmemesi nedeniyle düşük gecikme süresi ve harici servis sağlayıcılarından ve olası arızalarından bağımsızlık yer alır. Yerel yapay zeka, özellikle gerçek zamanlı uygulamalar veya veriye duyarlı alanlar için daha iyi bir seçim olabilir.

Ancak, şirket içi yapay zekanın da zorlukları vardır. Uygulama ve bakım için gereken uzmanlık önemlidir ve donanım ve personele yapılan ilk yatırım önemli olabilir. Dahası, ölçeklenebilirlik genellikle bulut tabanlı çözümlere kıyasla sınırlıdır.

Bir uzlaşma olarak hibrit yaklaşımlar

Birçok şirket, her iki yaklaşımın avantajlarını bir araya getiren hibrit çözümleri tercih ediyor. Kritik ve veriye duyarlı uygulamalar yerel olarak çalıştırılırken, daha az kritik veya işlem yoğun görevler bulut hizmetlerine dış kaynaklı olarak veriliyor.

Bu hibrit strateji, bulut hizmetlerinin performansından ve maliyet etkinliğinden yararlanırken temel iş süreçleriniz üzerinde kontrol sahibi olmanızı sağlar. Ancak, mimarinin karmaşıklığı önemli ölçüde artar ve buna uygun yönetim kapasiteleri gerektirir.

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

Başarının bir göstergesi olarak ölçeklenebilirlik

Pilot projelerden şirket çapında uygulamaya

Yapay zeka uygulamalarını ölçeklendirebilme yeteneği, gerçek katma değerin en önemli göstergelerinden biri olarak kabul edilir. Birçok şirket, yapay zeka girişimlerini düzenli operasyonlara başarıyla aktaramadan pilot aşamada takılıp kalmaktadır. Pilot projelerin yalnızca yaklaşık %5'i ölçekli üretime geçiş yapabilmektedir.

Başarılı ölçeklendirme, yalnızca teknik mükemmellikten fazlasını gerektirir. Kurumsal uyarlamalar, çalışan eğitim programları ve mevcut iş süreçlerine entegrasyon da aynı derecede kritik öneme sahiptir. Şirketler, veri kalitesi, model doğrulaması ve risk yönetimi standartlarını tanımlayan bir yapay zeka yönetişimi oluşturmalıdır.

İçin uygun:

• Yapay zeka eğitiminin sonu mu? Geçiş sürecindeki yapay zeka stratejileri: Veri dağları yerine "Plan" yaklaşımı – Şirketlerde yapay zekanın geleceği

Ölçeklendirme için altyapı gereksinimleri

Ölçeklenebilir yapay zeka sistemleri, artan veri hacimlerine ve daha karmaşık gereksinimlere ayak uydurabilecek güçlü bir BT altyapısı gerektirir. Bulut tabanlı çözümler genellikle içsel ölçeklenebilirlikleri sayesinde avantajlar sunarken, şirket içi sistemler ek donanım yatırımları gerektirebilir.

Veri mimarisi ölçeklenebilirlikte önemli bir rol oynar. Yapay zeka sistemleri, üzerinde çalıştıkları veriler kadar iyidir. Şirketler, hem veri kalitesini hem de erişilebilirliğini garanti eden yüksek kaliteli veri yönetim sistemlerine yatırım yapmalıdır.

Başarılı ölçeklendirme için ölçütler

Yapay zeka ölçeklendirmesinin başarısı çeşitli ölçütlerle ölçülebilir. Pilot aşamadan üretim aşamasına başarıyla geçen kullanım senaryolarının sayısı doğrudan bir göstergedir. Yeni yapay zeka uygulamalarının hayata geçirilebilme hızı da aynı derecede önemlidir.

Kurum içindeki kullanıcı kabulü de bir diğer kritik faktördür. Çalışanlar arasında yüksek benimseme oranları, yapay zeka çözümlerinin aslında katma değer yarattığını ve yalnızca teknik birer hile olmadığını göstermektedir.

Ekonomik ölçeklendirme, kullanım durumu veya işlenen veri noktası başına maliyetlerin geliştirilmesine yansır. Başarılı yapay zeka uygulamaları, sabit maliyetlerin daha fazla uygulamaya yayılabilmesi sayesinde azalan marjinal maliyetler sergiler.

Sektöre ve boyuta özgü başarı faktörleri

Şirket büyüklüğüne göre yapay zeka benimsemesi

Yapay zeka kullanımı, şirket büyüklüğüne bağlı olarak önemli ölçüde değişmektedir. Büyük şirketlerin %56'sı yapay zeka kullanırken, bu oran küçük ve orta ölçekli işletmelerde yalnızca %38, mikro işletmelerde ise yalnızca %31'dir. Bu tutarsızlık, farklı kaynak bulunabilirliği ve ölçek ekonomileriyle açıklanabilir.

Büyük şirketler, yapay zeka yatırımlarını kolaylaştıran daha kapsamlı finansal, teknolojik ve insan kaynaklarına sahiptir. Ayrıca, yüksek ilk yatırım maliyetlerinin daha büyük üretim hacimleriyle daha hızlı amorti edilmesi sayesinde ölçek ekonomilerinden daha fazla yararlanırlar.

Öte yandan küçük işletmeler, yenilikçi teknolojilerin benimsenmesini engelleyen kaynak kısıtlamalarıyla karşı karşıyadır. Sınırlı finansman seçenekleri, nitelikli personel eksikliği ve yüksek ilk yatırım zorlukları önemli engeller oluşturmaktadır.

Sektöre özgü uygulama kalıpları

Yapay zeka kullanımı sektörlere göre önemli ölçüde değişiklik göstermektedir. Reklam ve pazar araştırmalarında şirketlerin %84,3'ü halihazırda yapay zeka kullanırken, bunu %73,7 ile BT hizmet sağlayıcıları ve %70,4 ile otomotiv sektörü takip etmektedir.

Bu farklılıklar, hem dijital teknolojilere olan ilgiyi hem de belirli uygulama olanaklarını yansıtmaktadır. Büyük miktarda veriye ve standartlaştırılmış süreçlere sahip endüstriler, yapay zekâyı daha kolay uygulayıp bundan daha kolay faydalanabilmektedir.

Konaklama, gıda üretimi ve tekstil üretimi gibi daha geleneksel sektörler, yapay zekanın benimsenmesi konusunda hâlâ tereddütlü. Bu durum kısmen dijitalleşme seviyelerinin düşük olmasından, ancak aynı zamanda ilgili kullanım örneklerinin yeterince farkında olunmamasından da kaynaklanıyor.

Başarıya giden riskler ve engeller

Teknik ve organizasyonel engeller

Yapay zeka projelerinin başarısız olmasının en yaygın nedenleri, teknolojinin kendisinden ziyade kurumsal eksikliklerdir. Yetersiz veri, veri erişilebilirliği ve kalitesinin eksikliği ve sorumlulukların belirsizliği genellikle projelerin durmasına yol açar.

Şirketlerdeki silo yapıları, bütünsel süreç düşüncesini engellediği için başarılı yapay zeka uygulamalarını engeller. Yapay zeka projeleri, BT, iş departmanları ve yönetim arasında disiplinler arası iş birliği gerektirir.

Fayda ölçümünde şeffaflığın eksikliği bir diğer engeldir. Net KPI'lar ve başarı kriterleri olmadan, ilerleme ölçülemez veya iyileştirmeler tespit edilemez. Bu da yönetim desteğinin azalmasına ve nihayetinde projenin sonlandırılmasına yol açar.

Uyumluluk ve yönetişim zorlukları

AB Yapay Zeka Yönetmeliği'nin Ağustos 2024'te yürürlüğe girmesiyle birlikte, uyumluluk gereklilikleri kritik bir başarı faktörü haline gelmiştir. Şirketler, yapay zeka uygulamalarının düzenleyici gerekliliklere uygun olmasını sağlamalıdır; bu da ek karmaşıklık ve maliyetler yaratır.

Uygun yapay zeka yönetişim yapılarının oluşturulması, net sorumluluklar, standartlar ve kontrol mekanizmaları gerektirir. Birçok şirket, bu organizasyonel düzenlemeler için gereken çabayı küçümsemektedir.

Yapay zeka karar alma süreçlerinde etik ilkeler ve şeffaflık, hem uyumluluk hem de çalışanlar ve müşteriler arasında kabul görme açısından giderek daha önemli hale geliyor. Gerekli yetkinliklerin ve süreçlerin oluşturulması zaman ve kaynak gerektiriyor.

Gelecekteki beklentiler ve trendler

Alman yapay zeka pazarının gelişimi

Alman yapay zeka pazarı önemli bir ivme yaşıyor. Şirketlerin yatırım yapma isteği sürekli artıyor: Şirketlerin yüzde 82'si önümüzdeki on iki ay içinde yapay zeka bütçelerini artırmayı planlıyor; bu oranın yarısından fazlası en az yüzde 40 oranında.

Bu gelişme, yapay zekanın artık isteğe bağlı olmadığı, rekabet için bir ön koşul haline geldiği gerçeğinin giderek daha fazla anlaşılmasıyla tetikleniyor. Şirketlerin yüzde 51'i artık yapay zeka kullanılmadan şirketlerin geleceğinin olmadığına inanıyor.

Teknolojik gelişmeler ve yeni uygulama alanları

Metin, görüntü ve ses gibi farklı veri türlerini bir arada işleyebilen çok modlu yapay zeka sistemleri, yaygın kullanımda bir atılımın eşiğinde. Bu teknolojiler yeni uygulama alanları açıyor ve mevcut çözümleri önemli ölçüde iyileştirebilir.

Otomatik makine öğrenimi ve kodsuz platformlar, yapay zeka teknolojilerine erişimi demokratikleştiriyor. Derin teknik uzmanlığa sahip olmayan şirketler bile yapay zekadan giderek daha fazla faydalanabiliyor.

Yapay zekanın DevOps süreçlerine (AIOps olarak bilinir) entegrasyonu, BT operasyonlarının yönetilme biçimini dönüştürüyor. Şirketler, BT süreçlerini tahmin edip otomatikleştirerek verimliliği artırabilir ve kesinti sürelerini azaltabilir.

İçin uygun:

• Yapay Zeka ile İş Optimizasyonu: Güney Afrika'dan BT dağıtımcısı, teklif oluşturmayı birkaç tıklama ve saniyeye sıkıştırıyor

Şirketler için stratejik öneriler

Şirketler, yapay zeka stratejilerini kısa vadeli verimlilik kazanımları yerine uzun vadeli değer yaratımına göre ayarlamalıdır. Veri kalitesine ve organizasyonel düzenlemelere yatırım yapmak, genellikle en iyi algoritmaları seçmekten daha önemlidir.

Yönetilen hizmetler kullanılırken bile, şirket içi yapay zeka becerilerinin geliştirilmesi kritik öneme sahip olmaya devam ediyor. Şirketlerin, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve hangi kullanım örneklerinin işletmeleri için önemli olduğunu anlamaları gerekiyor.

Küçük ve ölçülebilir adımlarla ilerleyen yinelemeli bir yaklaşım, riskleri azaltır ve sürekli öğrenmeyi mümkün kılar. Pilot projeler, en başından itibaren ölçeklenebilirlik için tasarlanmalıdır.

İster yönetilen hizmetler ister danışmanlık olsun, doğru ortakları seçmek genellikle başarıyı veya başarısızlığı belirler. Şirketler, kanıtlanmış uzmanlık ve sektöre özgü deneyim aramalıdır.

Pratik uygulama ve ölçüm kavramları

Bir AI ROI çerçevesinin geliştirilmesi

Yatırım getirisi ölçümü için yapılandırılmış bir çerçeve, iş hedeflerini net bir şekilde tanımlamak ve bunları ölçülebilir KPI'lara dönüştürmekle başlar. Bu, hem başarı veya başarısızlığın erken sinyallerini veren öncü göstergeleri hem de uzun vadeli etkileri ölçen gecikmeli göstergeleri içermelidir.

Yapay zeka uygulamasından önceki temel ölçümler, sonraki başarı değerlendirmesi için kritik öneme sahiptir. İlk durum hakkında kesin bilgi olmadan, iyileştirmelerin niceliksel olarak belirlenmesi mümkün değildir.

Hem yapay zeka sistemleri hem de iş gereksinimleri sürekli olarak geliştiğinden, ölçüm konseptinde düzenli incelemeler ve ayarlamalar yapılması gerekmektedir. Yatırım getirisi ölçümü, tek seferlik bir faaliyet değil, yinelemeli bir süreç olarak görülmelidir.

Farklı şirket türleri için uygulama stratejileri

Küçük ve orta ölçekli işletmeler, hızlı başarıyı mümkün kılan, açıkça tanımlanmış kullanım durumlarıyla işe başlamalıdır. Bulut tabanlı çözümler veya yönetilen hizmetler, ilk yatırımları sınırlamaya yardımcı olabilir.

Büyük şirketler, sinerjileri belirlemek ve en iyi uygulamaları geliştirmek için farklı alanlarda paralel pilot projeler başlatabilir. Merkezi bir yapay zeka yetkinliği oluşturmak, şirket genelinde ölçeklendirmeyi hızlandırabilir.

Şirketin büyüklüğü ne olursa olsun, iş departmanlarının en başından itibaren sürece dahil olması kritik öneme sahiptir. Yapay zeka projeleri yalnızca BT girişimleri olarak değil, iş odaklı dönüşüm projeleri olarak görülmelidir.

Yapay zeka, Alman şirketlerini kökten dönüştürme ve yeni rekabet avantajları yaratma potansiyeline sahiptir. Ancak başarı yalnızca seçilen teknolojiye değil, stratejik yaklaşıma, organizasyonel uygulamaya ve sürekli ölçüm ve optimizasyona da bağlıdır. Yönetilen yapay zeka hizmetleri, özellikle kapsamlı bir şirket içi uzmanlık oluşturmadan yapay zekadan hızla yararlanmak isteyen şirketler için değerli bir seçenek olabilir.

Şirket içi geliştirme ile harici hizmetler arasındaki karar, belirli iş gereksinimlerine, mevcut kaynaklara ve stratejik hedeflere göre verilmelidir. Teknoloji kararından daha da önemlisi, ölçülebilir iş değerine sürekli odaklanmak ve yapay zeka sistemlerini sürekli olarak uyarlama ve iyileştirme isteğidir.

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn