Kurumsal yapay zekâ artık gelecekteki bir hedef değil, tam operasyonel uçuşta. Model yetenekleri çoğu kuruluşun sindirebileceğinden daha hızlı ilerlerken performans maliyeti düşmeye devam ediyor. Küresel ölçekte yapay zekâ yatırımlarının 2026’da 2,5 trilyon dolar a ulaşması bekleniyor; bu bir önceki yıla göre yüzde 44 artış anlamına geliyor.
Birçok şirket için bu yatırım parçalanmaya yol açtı. Zeka silolarda birikebiliyor; örneğin satış temsilcileri açık destek taleplerinden habersiz kalıyor ya da pazarlama sistemleri müşteriler hakkında finansın bildiği bilgilere erişemeden kişiselleştirme yapıyor. Her birim ayrı ayrı iyi performans gösterebilir ama şirket bütünü olarak çok az öğreniyor ve harekete geçecek bilgiye sahip olmuyor.
Yapay zekânın bir araç olmaktan işletim modeline dönüşmesi—bu raporda ajan odaklı dönüşüm olarak adlandırdığımız şey—daha iyi modellerden ya da daha hızlı altyapıdan daha temel bir şey gerektiriyor. İnsanları, süreçleri ve veriyi gerçek zamanlı olarak birbirine bağlamayı ve bu zeka üzerinde güvenilir şekilde hareket edebilmek için yönetişim ve kontrolü sağlamayı gerektiriyor.
Bu, mimariyi ve işletim modellerini eş zamanlı olarak yeniden düşünmeyi gerektiriyor. Birincisi, veri altyapısını hacim yerine erişilebilirlik için yeniden inşa etmek. İkincisi, modeller ve araçlar değiştiğinde evrilebilecek bileşik mimarilere geçmek. Son olarak, zekânın nerede çalıştığı, kimlerin kontrol ettiği ve kurumsal ve yargı sınırları arasında nasıl işlediği gibi yapay zekâ egemenliği sorularını çözmek.
Temel bulgular şunlar:
Kurumsal yapay zekânın ölçekleme sorunu yapısal. Süreç odaklı şirketler öne geçiyor. Küresel yapay zekâ harcamaları hızla artıyor ve model yetenekleri çoğu kuruluşun entegre edebileceğinden daha hızlı ilerliyor. Yine de işletmelerin büyük çoğunluğu yapay zekâ ile gelir artışı sağlamıyor ya da nasıl çalıştıklarını kökten yeniden düşünmüyor. Sürdürülebilir getiri üreten şirketlerin ortak bir disiplini var. Model seçiminin önünde gelen iş olarak süreç yeniden tasarımını görüyor, teknolojinin nasıl evrileceği için inşa ediyor, dağıtım sonrası roller ve iş akışlarını geriye dönük uyarlamıyor. Onlar için ajan odaklı dönüşüm işletim modeliyle başlıyor.
Veriye hazır olma, veri bolluğu değil, yapay zekânın birikimli hale gelmesini sağlıyor. Çoğu şirket çok geç fark ediyor; veri sahibi olmak ile yapay zekâya hazır veri sahibi olmak çok farklı şeyler. Göç ya da merkezileştirme olmadan verinin bulunduğu yerde sorgulayıp hazırlayan egemen, bileşik bir temel, ham veri varlıklarını yapay zekâ ajanlarının harekete geçirebileceği zekâya dönüştürebilir. Veri ikamet yasaları, çoklu bulut ortamları ve yapısal karmaşıklık merkezileştirmeyi giderek uygulanamaz hale getirirken, modellerin nerede çalıştığı ve verinin nerede bulunduğu üzerinde egemen kontrolün sağladığı esneklik korunuyor.
Bu içerik, MIT Technology Review’ın editoryal kadrosu değil, özel içerik kolu Insights tarafından üretildi. İnsanlar tarafından araştırılıp yazıldı; kullanılmış olabilecek yapay zekâ araçları yalnızca insan denetimi altında üretim süreçleriyle sınırlıydı.
