Yapay Zekâ Projelerinin 'ı Neden Başarısız Oluyor? AWS Kurucusundan Şirketlere Kritik Uyarılar
Yapay zekâ yatırımları hız kesmeden artarken, şirketlerin büyük bölümü deneme aşamasını geçemiyor. Forrester'ın son araştırmasına göre yapay zekâ pilot projelerinin yalnızca ila 'i kurumsal ölçekte kullanılabilir hale geliyor. Amazon Web Services (AWS) kurucu ortaklarından Matt Domo ise bu başarısızlığın temel nedeninin teknoloji değil, organizasyonel eksiklikler olduğunu söylüyor.
Microsoft'un kurumsal teknolojilerinin geliştirilmesinde de rol alan Domo, bugün Fortune 500 şirketleri, kamu kurumları ve üniversitelere yapay zekâ stratejileri konusunda danışmanlık veriyor. Deneyimlerine göre başarılı yapay zekâ dönüşümü, yeni modellerden çok doğru yönetim anlayışıyla mümkün oluyor.
Sorun yapay zekâ değil, şirketlerin çalışma biçimi
Matt Domo'ya göre birçok kurum yapay zekâyı yalnızca yeni bir teknoloji yatırımı olarak görüyor. Oysa gerçek dönüşümün gerçekleşebilmesi için iş yapış biçimlerinin de yeniden tasarlanması gerekiyor.
Yöneticilerin çoğu pilot projelere bütçe ayırmasına rağmen sorumlulukların net tanımlanmaması, ekipler arasındaki hedef farklılıkları ve eski operasyon modellerinin korunması nedeniyle projeler beklenen etkiyi yaratamıyor. Sonuç olarak yapay zekâ mevcut süreçlerin üzerine ekleniyor ancak iş sonuçlarını değiştiremiyor.
Yapay zekâ şirket genelinde nasıl ölçeklenebilir?
Domo'ya göre kurumların sürekli yeni pilot projeler başlatması yerine standart bir geçiş modeli oluşturması gerekiyor.
Başarılı şirketler, pilot aşamadan üretim ortamına kadar izlenecek ortak bir yol belirliyor, her projenin sorumluluğunu net şekilde tanımlıyor ve yapay zekâyı temel iş süreçlerinin ayrılmaz bir parçası haline getiriyor. Her ekibin sıfırdan başlaması ise ölçeklenme yerine dağınık denemeler ortaya çıkarıyor.
Yönetim kurullarını hangi metrikler ikna ediyor?
Yapay zekâ yatırımlarının başarısını göstermek için kullanım oranları veya etkileşim verileri yeterli görülmüyor.
Matt Domo, yönetim kurullarının doğrudan finansal sonuçlara odaklandığını belirtiyor. Maliyetlerin düşmesi, gelirlerin artması ve karar alma süreçlerinin hızlanması gibi ölçülebilir kazanımlar yatırımın gerçek değerini ortaya koyuyor. Buna karşılık yalnızca kullanıcı sayısı veya kullanım sıklığı gibi veriler üst yönetim açısından ikna edici olmuyor.
"AI washing" nasıl önlenebilir?
Son dönemde birçok şirketin yalnızca yapay zekâ kullandığını göstermek amacıyla projeler geliştirdiğine dikkat çeken Domo, bunun önüne geçmenin yolunun önce iş hedefini belirlemekten geçtiğini söylüyor.
Yapay zekâ kullanılacaksa bunun iş akışını veya karar alma mekanizmasını gerçekten iyileştirmesi gerekiyor. Sadece teknoloji kullanıldığı için geliştirilen projeler uzun vadede değer üretmiyor.
Büyük şirketler karar alma süreçlerini nasıl hızlandırabilir?
Domo'ya göre daha gelişmiş yapay zekâ modelleri tek başına daha hızlı karar alınmasını sağlamıyor.
Asıl önemli olan karar verme yetkisinin doğru kişilere verilmesi, gereksiz onay süreçlerinin azaltılması ve veri akışının standart hale getirilmesi. Yapay zekâ değerli analizler sunsa bile organizasyon bunları hızlı şekilde hayata geçiremiyorsa elde edilen içgörüler yalnızca raporlarda kalıyor.
Uzmanlara göre yapay zekâ yatırımlarının başarılı olabilmesi için şirketlerin öncelikle organizasyon yapısını ve çalışma kültürünü dönüştürmesi gerekiyor. Aksi halde milyarlarca dolarlık yatırımlar, pilot projelerin ötesine geçemeden sona erebiliyor.