Şirketler yapay zeka modelleri, yardımcı pilotlar ve yetenekler için milyonlarca dolar harcadı. Akıllı bir modele harcanacak bir sonraki dolar, mevcut yapay zekanın gerçek iş yapmasını engelleyen veri, izinler, iş akışları ve örgütsel altyapı sorunlarını gidermeye harcanacak bir sonraki dolardan daha az değerli olabilir.
Bu durum, PYMNTS Intelligence raporu “AI at Work: Why Deeper Enterprise Use Produces Stronger Returns”ün daha geniş çıkarımı. Rapor eylül ayında şirketlerin yapay zekayı ne kadar kullandığı ile ondan ne kadar değer çıkardığı arasında bir kopukluk olduğunu gösterdi.
Raporun bulgularına göre yapay zekayı bir ya da iki iş koluna entegre eden şirketler, ölçülen 75 görevden ortalama 41’inde kullanıyor. Üç ya da daha fazla iş koluna entegre eden şirketler ise 40 görevde kullanıyor. Fark neredeyse yok. Ancak ilk grubun %55’i yapay zeka yatırımlarından getiri sağladığını bildirirken, daha derin benimseyenlerde bu oran %93’e çıktı.
Yapay zeka tanıdık bir teknoloji dönüm noktasına yaklaşıyor olabilir. Darboğaz yer değiştirdi. İnternet için veri merkezleri ve lojistik ağlar gerekiyordu. Bulut bilişim için uygulama taşıma ve yeni güvenlik mimarileri gerekiyordu. Akıllı telefonlar ödemeler, kimlik ve mobil yazılımda aşağı akım pazarlar yarattı.
Şirketlerin çoğunda, yetenekli yapay zeka makinelerinin içinde çalışmasına izin verecek şekilde tasarlanmış bir kurumsal yapı yok. Bu durum, yapay zeka soru sormaktan iş yapmaya geçtikçe daha da önem kazanıyor.
Dağınık bir organizasyonun üzerinde bir taslak hazırlayan bir yapay zeka asistanı durabilir. Bir fatura onaylayan, müşteri hesabını değiştiren, bir satın alma iş akışı başlatan ya da milyonlarca doların nereye hareket etmesi gerektiği konusunda öneride bulunan bir ajan ise duramaz.
Bunlar teknoloji gereksinimi gibi görünüyor. Aslında işletme modeli gereksinimleridir.
Bu durum, PYMNTS Intelligence verilerindeki bir başka tuhaf görünen bulguyu da açıklıyor. Üç ya da daha fazla yapay zeka fonksiyonunu entegre eden şirketler ortalama 5,6 benimseme engeli bildirdi; hiçbir şeyi entegre etmeyen şirketlerde bu sayı sadece üç. Yapay zekada en ileri olan şirketler daha az sorun keşfetmiyor, şirketin daha fazlasını keşfediyor.
Üretimde kullanılan yapay zeka, pilotların görmezden gelebileceği örgütsel borcu ortaya çıkarıyor: uyumsuz veritabanları, belirsiz sahiplik, tutarsız politikalar, birbirinden kopuk iş akışları ve insan eliyle bilgi taşıma üzerine kurulmuş onay yapıları. Sonuç olarak, bir sonraki kurumsal yapay zeka harcama patlaması teknik olarak siber güvenlik, kimlik, bulut altyapısı, veri yönetimi, danışmanlık, entegrasyon ya da iş akışı yazılımı harcaması olarak sayılabilir.
Ekonomik olarak ise bunun büyük bölümü yapay zeka-etkinleştirme harcaması olabilir.
Güçlü modellere erişim mallılaştırılmaya devam ederse, yapay zekaya sahip olmak fazla rekabet avantajı sağlamaz. Rakipler yaklaşık aynı zekaya erişimi satın alabilir.
Bir gecede satın alamayacakları şey, onu kullanabilmek için gereken örgütsel mimaridir. Bu da temiz veri, birbirleriyle uyumlu sistemler, net karar hakları ve olgun yönetişimi kurumsal evrak işinden üretken varlığa dönüştürür.
Artık soru en akıllı modele sahip olan şirket hangisi değil. Herkes birini kiralayabilir. Soru, onu gerçekten iş başında kullanabilen şirket hangisi?
