Yapay zekâ yatırımları artarken, kurumlar bu yatırımları ölçülebilir iş sonuçlarına dönüştürmekte zorlanıyor. Gartner araştırmasına göre yapay zekâ kullanım senaryolarının yalnızca yüzde 28’i beklenen yatırım geri dönüşünü sağlayabiliyor. Senaryoların yüzde 20’si ise tamamen başarısız oluyor.

Başarısızlıkta veri kalitesi ve erişim sorunlarının yanı sıra yetkinlik eksikliği ve organizasyonel dönüşümün yeterince gerçekleştirilememesi de etkili oluyor. Başarısızlık yaşayan kurumların yüzde 38’i veri kalitesi veya veriye erişim sorunlarını, yüzde 38’i ise yetkinlik eksikliğini neden olarak gösteriyor. Kurumların yalnızca yüzde 19’u çalışanları ve organizasyon yapısıyla birlikte yapay zekâya hazır olduğunu belirtiyor.

Yapay zekânın kurumların teknoloji gündeminin ötesine geçerek büyüme, verimlilik ve rekabet stratejilerinin bir parçası haline gelmesiyle birlikte, çok sayıda şirket yeni modeller ve kullanım senaryoları üzerinde çalışıyor. Ancak teknik olarak çalışan projelerin önemli bir bölümü pilot aşamadan çıkıp gerçek iş süreçlerine yerleşemiyor. “Pilot Purgatory” olarak adlandırılan bu durum, yapay zekâ projelerinin pilot aşamada kalması ve operasyonel ölçekte hayata geçirilememesi anlamına geliyor.

Yapay zekâ yatırımlarında sorun pilot aşamada kalmak

Yapay zekâ projelerinin iş değerine dönüşebilmesi için teknolojinin tek başına ele alınması yeterli olmuyor. Projelerin mevcut süreçlere nasıl entegre edileceği, karar mekanizmalarının nasıl değişeceği ve insanlarla yapay zekânın rollerinin nasıl paylaşılacağı da sürecin bir parçası olarak değerlendiriliyor.

OBASE CEO ve Kurucu Ortağı Dr. Bülent Dal, yapay zekâ projelerinde temel sorunlardan birinin teknolojinin iş dönüşümünden önce ele alınması olduğunu belirtti. Dal, “Şirketler çoğu zaman ellerindeki veriden ne yapabileceklerini veya hangi AI aracını kullanmaları gerektiğini sorgulayarak yola çıkıyor. Oysa doğru başlangıç noktası, öncelikle hangi iş sonucunu değiştirmek istediklerini belirlemek; ardından bu sonucu değiştirmek için hangi kararları daha iyi vermeleri ve hangi süreçleri dönüştürmeleri gerektiğini ortaya koymak olmalı. Veri ve teknoloji seçimi ise bu aşamalardan sonra gelmeli” dedi.

Mevcut iş akışlarının değiştirilmeden yapay zekâ ile otomatikleştirilmesinin de tek başına dönüşüm sağlamadığını ifade eden Dal, “Eğer mevcut süreçte bir verimsizlik varsa, onu değiştirmeden AI ile otomatikleştirdiğinizde çoğu zaman yaptığınız şey verimsizliği daha hızlı çalıştırmak oluyor. Asıl değer, iş akışını ve karar noktalarını yapay zekânın sağladığı yeni kabiliyetlere göre yeniden tasarladığınızda ortaya çıkıyor” ifadelerini kullandı.

Değer, doğru soruların yanıtlanmasıyla ortaya çıkıyor

Dal, şirketlerin yapay zekâ projelerine başlamadan önce iş sonuçları ve karar süreçlerine odaklanması gerektiğini belirterek şu soruların yanıtlanması gerektiğini söyledi: “Hangi iş sonucunu değiştirmek istiyoruz? Bunun için hangi kararları daha iyi vermeliyiz? Bu kararların bağlı olduğu süreçleri nasıl dönüştürmeliyiz? Kurumun analitik bilgisini, iş kurallarını ve istisnalarını yapay zekâya nasıl aktaracağız? Sistemin doğru çalıştığını nasıl sürekli ölçeceğiz? İnsan ve yapay zekânın rolünü nasıl paylaşacağız?”

Dal’a göre veri ve teknoloji seçimi, bu sorular yanıtlandıktan sonra gündeme gelmeli.

“Yapay zekâda asıl mesele pilot yapmak değil, pilotu hayata geçirmek. Bunun yolu da teknolojiyle başlamak yerine iş faydasından, kararlardan ve süreçlerden başlayıp kurumun bilgisini yapay zekânın kullanabileceği bir yapıya dönüştürmekten geçiyor” diyen Dal, yapay zekânın kurumsal değere dönüşmesinde model ve araç bilgisinin yanı sıra yazılım, analitik ve sektörel uzmanlığın da belirleyici olduğunu ifade etti.

Yapay zekânın değeri kararların etkisiyle ölçülüyor

Yapay zekânın değerinin yalnızca otomasyonla sınırlı olmadığını belirten Dal, asıl etkinin kararların daha hızlı, doğru ve geniş ölçekte alınabilmesiyle ortaya çıktığını söyledi.Dal, “Gerçek değer; karar sayısı, karar hızı ve karar kalitesinin birleşimiyle ortaya çıkar. Çok hızlı ama yanlış karar alabilirsiniz ya da çok doğru ama geç kalmış bir karar verebilirsiniz. Asıl mesele, doğru kararı doğru zamanda ve doğru ölçekte verebilmektir” dedi.