Veriye dayalı karar alma, üretken yapay zeka ile gerçeğe dönüşüyor
Yayınlanan: 2024-05-08Son on yılda birçok işletme veri odaklı şirketlere dönüşmeye çalıştı. Ancak yalnızca küçük bir yüzde bu hedefe ulaştıklarını iddia edebiliyor. Harvard Business Review tarafından hazırlanan bir rapora göre, dört yıl boyunca şirketlerinin verilerle ticari inovasyona yön verdiğini bildiren yöneticilerin yüzdesinde önemli bir artış olmadı.
Bu durgunluğun, böyle bir dönüşüm için gereken büyük teknoloji yatırımlarından paralel olarak gerçekleşmesi gereken şirket kültürel değişikliklerine kadar pek çok nedeni var. Ancak üretken yapay zekadaki gelişmeler bunu değiştirmek üzere ve şirketlerin veri odaklı karar alma yoluyla yenilik yapmasına yardımcı olacak.Şirketler şu anda verimlilik için üretken yapay zekayı kullanmaya odaklanmış olsa da, maliyet tasarrufuna yönelik bu odaklanma değişecek. Teknolojinin aşağıdaki yollarla kârlılık üzerinde daha büyük bir etkisi olacaktır:
- Tamamen yeni ürün ve hizmetlerin etkinleştirilmesi
- Mevcut ürün ve hizmetlere daha fazla değer katmak
Veriye dayalı karar vermenin evrimi
İş verileri analizi yüzyılın başından bu yana muazzam bir gelişme gösterdi. Yöneticiler karar verirken içgüdüsel hislerden temel istatistiksel modellere ve son olarak da karmaşık yapay zeka odaklı içgörülere geçtiler ve bu arada daha veri odaklı bir zihniyete doğru ilerlediler.
Buna, şirketlerin verimliliği optimize etmesine, daha çevik olmasına ve yeni pazar fırsatlarından yararlanmasına olanak tanıyan daha dinamik yapay zeka destekli süreçlere sahip iş modellerine doğru artan bir ihtiyaç eşlik etti.
Üretken yapay zeka, işletmelerin bu değişimi başarmak için ihtiyaç duyduğu temel teknolojik ilerlemedir. Basit bir arayüz aracılığıyla, liderlere gerçek zamanlı eyleme geçirilebilir bilgiler sağlarken, ekiplerin işlerinin bazı bölümlerini otomatikleştirerek daha verimli olmalarına yardımcı olur.
Üretken yapay zeka odaklı veri analitiği
Üretken yapay zeka modelleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden "öğrenme" yetenekleri sayesinde büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilir.
Sonuç olarak şirketler artık tüm verilerini modele besleyebiliyor; bu da veri silolarının parçalanmasına yardımcı oluyor ve aynı zamanda yeni içgörüler ortaya çıkarıyor. Model, çeşitli sistemlerde saklanan verilere erişebildiğinden, daha önce görünmeyen kalıpları ortaya çıkarabilir.
Ayrıca geleneksel veri analitiği sistemleri geçmiş performansı analiz etmeye ve buna dayanarak tahminler yapmaya odaklanırken, üretken yapay zeka sistemleri bir adım daha ileri gidebilir. Bu modeller, öğrendiği verilerdeki kalıplara dayanarak yeni “sentetik” veriler oluşturabilir.
Bu yeni veriler, şirketlerin belirli temel değişkenleri değiştirerek gelecek senaryoları oluşturmasına ve ardından her biri için beklenmedik durumlar planlamasına olanak tanıyor. Örneğin bir perakendeci, yeni bir ürünün farklı versiyonlarının nasıl performans göstereceğini test edebilir ve ardından onu piyasaya sürmeden önce en iyisini seçebilir.
Son olarak, üretken yapay zeka mevcut süreçlerin tamamen yenilenmesini sağlar. Makinenin tekrarlanan ve zaman alan işleri üstlenmesine izin vererek çalışanlarınızın şirketinize daha fazla değer katacak işlere odaklanabilmelerini sağlarsınız.
Yapay Zeka müşteri deneyimi: Yapay Zeka yapmak yerine aslında bir Yapay Zeka organizasyonu olmak
Kimsenin yüksek sesle söylemek istemediği gerçek: Bir yapay zeka organizasyonu olmak için değişmezseniz başarısız olursunuz.
Zihinleri değiştirmek, kültürü değiştirmek
Üretken yapay zekanın geniş çapta kapsandığını ve birçok faydasını hepimiz gördük. Büyük yapay zeka şirketlerinin CEO'ları, herkesi çözümlerinin getireceği harika yeni geleceğe ikna etmeye çalışarak bir medya turuna çıktı.
Medya saldırısının bir sonucu olarak birçok şirket, yöneticilerinin ve çalışanlarının genel olarak yapay zeka ve veri çözümlerini denemeye daha açık olduğunu bildiriyor. Zihniyetteki bu değişiklik, kurumsal kültürde bir değişimi beraberinde getirdiğinden kritik öneme sahiptir; bu, veriye dayalı dönüşümün önündeki en büyük zorluklardan biri olarak defalarca bildirilen bir şeydir.
Üretken yapay zeka, verileri analiz etmeyi ve içgörü elde etmeyi kolaylaştırdığından, şirketin her düzeyindeki kişilerin verileri benimsemesine yardımcı oldu. Teknoloji, verileri daha anlaşılır ve erişilebilir hale getirerek insanların teknik geçmişleri ne olursa olsun veriye dayalı kararlara ve tartışmalara katkıda bulunmalarını sağlar.
İnsanlar bu şekilde dahil olduklarını hissettiklerinde moralleri ve katılımları artarken aynı zamanda karar alma sürecine çeşitli yeni ve farklı bakış açıları getirerek şirket için daha iyi kararlar alınmasını sağlar.
Ayrıca üretken yapay zekanın öneminin farkında olan liderler, geniş ölçekli çalışan eğitim programlarına yatırım yapmaya başlıyor. Güvenlik ve güvenlik şu anda şirketler için en önemli konulardır ve ekiplerin bu sistemleri güvenli ve maksimum etkiyle nasıl kullanacaklarını bilmelerini sağlar.
Bunu yaparken, her düzeyde daha veri odaklı bir zihniyete doğru ilerlemeyi güçlendiriyorlar.
Yapay zeka devrimine katılın
Üretken yapay zekaya nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz? Değer sağlayan kullanım senaryoları da dahil olmak üzere bilmeniz gereken her şeyi edinin.
KILAVUZU BURADAN İNDİRİN .
Üretken yapay zekayla ilgili en iyi uygulamalar
Üretken yapay zeka dönüştürücü bir teknolojidir ve bu nedenle bir dizi risk ve zorluğu da beraberinde getirir. Veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgili endişeler birçok yöneticinin ilk sırada yer aldığı konulardır.
En yaygın kullanılan yapay zeka modellerini yaratan şirketler, özellikle kurumsal modellerinde güvenliğe büyük yatırımlar yaptı. Ancak bu hikayenin sadece yarısı.
Bu çözümleri satın alan şirketler, bunları doğru şekilde kullandıklarından ve işledikleri verilerin her zaman güvende tutulduğundan emin olmalıdır. Bu, özellikle işletmelerin kritik müşteri verilerini ele alması durumunda çok önemlidir; örneğin, bir müşteri, üretken bir yapay zeka alışveriş asistanı aracılığıyla bir ürün için ödeme yapabiliyorsa.
En iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:
- Müşteri verilerinin anonimleştirilmesi
- Yalnızca test edilmiş ve güvenli LLM modellerini kullanma
- Çalışanları genAI'nın doğru ve sorumlu bir şekilde nasıl kullanılacağı konusunda eğitmek
Veriye dayalı karar verme + yapay zeka: Başlarken
Şu anda çoğu şirket hâlâ küçük verimliliklere odaklanan bireysel kullanım senaryoları üzerinde denemeler yapıyor. Ancak kendilerini pazar lideri olarak gören işletmeler şimdiden çabalarını daha bütünsel bir şekilde odaklamaya başlıyor ve bu sayede tüm kuruluşlarının bu avantajlardan yararlanmasını sağlıyor.
İş dünyası liderleri, üretken yapay zekadan etkilenen farklı departmanlardan insanlardan oluşan bir yönetim grubu oluşturarak başlamalıdır. Bu gruba genAI girişimlerini tasarlamak, yönlendirmek ve izlemek ve öğrendiklerinin şirketin geri kalanıyla paylaşılmasını sağlamakla görevlendirilmelidir.
İşte liderliğin iki kritik karar vermesi gereken yer burası. Verileriniz ve müşterilerinizin verileri konusunda güvenebileceğiniz bir çözüm ve iş ortağı seçmeniz gerektiğinden, ilki teknoloji ortaklıklarıyla ilgilidir. Öte yandan liderlerin, organizasyonun ayrıntılardan haberdar olmasını ve durumu yönetebilmesini sağlayarak, tüm çabaya yön verecek stratejik kararlar alması gerekir.
Son olarak şirketinize en yüksek değeri sağlayan kullanım senaryolarına odaklanın. Teoride kulağa hoş gelen ve başkaları için harikalar yaratan pek çok şey var, ancak sizin bağlamınız için pratik uygulaması sıfır.
Üretken yapay zekaya bilinçli ve stratejik bir yaklaşım benimseyen şirketler, inovasyonu ve büyümeyi teşvik edecek gerçek anlamda veri odaklı işletmeler haline gelebilir.