Son on yılda, İngiltere kuruluşları teknoloji mülklerini modernleştirmede önemli adımlar attı. Çoğu zaman, bulut ve yapay zeka söz konusu olduğunda, birçok organizasyon hala aynı tuzağa düşüyor: netlik olmadan kovalama kabiliyeti; veya iş sorununu tam olarak anlamadan teknolojiyi uygulamak.
Dönüşüm stratejileri üzerine her ölçekten günlük olarak günlük çalışan biri olarak, ortak bir model fark ettim. İşletmeler yatırım yapmak istemiyorlar; Tam tersi – liderler genellikle çok istekli. Ancak odak olmadan çok hızlı hareket etmek risk yaratır ve optimal bir sonuca yol açacaktır. Aşağıda, CIO’ların bugün yaptığını gördüğüm en büyük üç yanlış adım ve bunlardan nasıl kaçınılacağı konusunda bazı pratik tavsiyeler var.
AI’yi net bir kullanım durumu olmadan kovalamak
Şu anda bir ‘AI Gold Rush’ var. İster toplantı odasında isterse ön cephede olsun, herkes bir parça eylem istiyor. Ancak birçok proje başlamadan önce mahkumdur çünkü en önemli soruları atlarlar: iş zorluklarımızı net bir şekilde anlıyor muyuz? Anlıyor muyuz ve belirli bir kullanım durumunu tanımlayabilir miyiz? Basitçe söylemek gerekirse, ne çözmeye çalışıyoruz?
Çok sık, AI bir tür teknik paşa olarak pazarlanır, gerçekte, sonuçta sadece bir yetenek, bir çözüm değil. Organizasyonların, çözmeye çalıştıkları zorluğu, iyi tanımlanmış bir evlat edinme stratejisi, iç kaynaklar veya veri içeriği ve yapılarını net bir şekilde anlamalarını sağlamadan, son derece cilalı, yapay zeka ile çalışan sohbet acenteleri-platformlara ve teknolojilere büyük ölçüde yatırım yaptığını gördüm. Sonuç? Sinirli tüketiciler, düşük benimseme oranları ve marka hasarı.
Başlangıçta CIO’lar küçük başladığında ve çok özel sonuçlara sahip olduğunda gelir. Fatura işleme veya veri toplama gibi tekrarlayan ve ölçülebilir bir meydan okuma seçerseniz, değeri basit otomasyonla çok hızlı bir şekilde kanıtlayabilirsiniz. Daha sonra daha sofistike kullanım durumlarına genişleyebilirsiniz; İster işbirliği ve üretken yapay zeka kullanım durumları veya daha doğrudan makine öğrenimi senaryoları için copilot alanında olsun.
Bulutu bir hedef olarak ele almak
Bulut konuşması da gelişti. Artık göç edip etmeyeceğinizle ilgili değil, etkili bir şekilde nasıl yapılacağı hakkında. Yine de, iş yükü stratejisi olmadan hiperscaler sözleşmeleri yapmayı taahhüt eden işletmelerin hala görüyorum. Çekici oranlar veya işletme taahhütleri ile baştan çıkarılırlar, ancak satıcı kilitlenmesi, çıkış maliyetleri veya iş yükünün buluta ait olup olmadığı gibi hususları ihmal ederler. Evet, ‘kaldır ve vites’ hala bir şey, öyle görünüyor.
Anahtar, iş yükü hizalaması ve modernleşme fırsatlarını tanımasıdır. İş yükleri performans, maliyet, güvenlik ve uyumluluk açısından en iyi nerede olacak? Hibrit mimariler genellikle en uygun seçimdir ve dikkatli bir planlama ve mülk ve bağımlılıkları hakkında kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirirler.
Beceri boşluğunu hafife almak
Hem AI hem de Bulut, veri yönetişimi ve güvenlikten mühendislik ve tehdit yanıtına kadar yeni beceri setleri talep ediyor. Yine de bazı CIO’lar hala mevcut ekiplerin bir gecede yeniden yeniden üretilebileceğini varsayıyor. Elbette bu asla böyle değildi, ama her yeni teknoloji dalgasında unutuyoruz. Gerçekte, beceri boşlukları bozulmaya ve gecikmelere neden olur ve birçok AI projesi durur veya başarısız olur çünkü yetenek başlangıçtan itibaren yerinde değildi.
Liderlere ortaklık ekosistemlerine yatırım yapmalarını tavsiye ediyorum. Wavenet’te, bu boşlukları doldurmak için HPE veya Microsoft gibi küresel satıcıların yanı sıra butik AI, güç veya güvenlik uzmanları da dahil olmak üzere uzman ortaklarla işbirliği yapıyoruz. Bu yaklaşım, müşterilerimize doğru zamanda doğru uzmanlığa erişim sağlamamızı sağlar ve anlayış geliştikçe aşamalı kaynakların sağlanmasını sağlar… büyük ölçekli işe alımlara ihtiyaç duymadan.
Veri başlangıç noktasıdır
En başarılı dijital dönüşümler iyi tanımlanmış bir veri stratejisi ile başlar. Verimliliği artırmak, karar vermeyi iyileştirmek veya rekabet avantajı elde etmek gibi belirli iş hedeflerine ulaşmak için verileri nasıl kullanacağınızı anlayabiliyorsanız, nasıl ve neyi toplayacağınızı ve nasıl saklayacağınızı ve işleyeceğinizi tanımlayabilirsiniz. Net bir veri stratejisi ve etkili veri süreçleri ve kontrolleri olmadan, herhangi bir AI girişimi muhtemelen engellenecektir. ‘Çöp, çöp dışarı’ hiç bu kadar doğru olmamıştı.
Paydaş atölyeleri bu bağlamda genellikle gerçekten faydalıdır. Tipik teknoloji ayarı dışındaki farklı departmanlardan liderleri bir araya getirmek, işletmeyi hangi tek faktörün geliştirebileceğini tartışmak için değerli bilgiler sağlayabilir ve girişimlerin çalışma listesinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Bu, daha sonra tartışmayı en yüksek ROI kullanım durumlarına öncelik vermek için yönlendirir ve işletmenin en başından beri gemide olmasını sağlar. En önemlisi, konuşmayı teknolojilerden çok önemli iş sonuçlarına taşır.
Örneğin sağlık hizmetlerinde, AI’nın BT taramalarını hızla tetiklemek için kullanıldığını gördük. İnsan klinisyenlerini değiştirmese de, bu tanıyı hızlandırır, gecikmeleri azaltır ve hasta sonuçlarını iyileştirir – özellikle NHS kaynakları üzerindeki zorlama göz önüne alındığında hayati önem taşır.
Perakende, gerçek zamanlı kişiselleştirme sağlamak için AI kullanan kuruluşları destekledik. İyi yönetilen bir CRM sistemi tarafından beslendiğinde, AI sadakat ve harcama yapabilir ve veri kalitesinin başarıyı doğrudan nasıl etkilediğini gösterir.
Ön cepheden dersler
Belki de bu alanda öğrenilecek gerçek ders, CIO’ların klasik şelale projesi yaşam döngülerinin prangalarını atması ve çevik deney kültürünü kucaklamasıdır. Hızlı bir şekilde gelişin, hızlı başarısız olun, öğrenin, bisiklet sürün ve tekrar gidin. Günümüzde takım ve geliştirme ortamları buna izin veriyor ve gerçekten bekliyor. Eğer bir kavram kanıtı işe yaramazsa, sorun değil… en büyük risk hiç denemiyor.
Ne yaparsanız yapın, hedeflerinizi gerçek netlikle anlamayı unutmayın. Bununla, gerçek değerin kilidini açacak ve teknoloji tarafından baştan çıkarılmanın tuzaklarından kaçınacaksınız.
Andy Bevan, Wavenet’te bulut uzmanları başkanı