Mesh-AI araştırması, kuruluşların yalnızca %15’inin açıkça tanımlanmış ve iyi anlaşılmış bir yapay zeka stratejisine sahip olduğunu ve ayrıca yapay zekanın benimsenmesindeki en büyük teknik zorlukların zayıf veri kalitesi (%40) ve erişilebilirlik (%38) olduğunu ortaya çıkardı. ).
BT danışmanlık firması, 200 iş liderinden gelen yanıtlara dayanarak kuruluşların yapay zeka ile gerçekte ne yaptığını ve belki de daha önemlisi ne yapmadığını inceledi.
Mesh-AI, kuruluşların AI kavramlarına farklı derecelerde aşinalığa ve uygulama söz konusu olduğunda farklı olgunluk derinliklerine sahip olduğunu buldu. Birkaçının halihazırda uzman ekipleri var, diğerleri ise sadece birkaç dağınık uzmanla çalışıyor. Mesh-AI, bazı kuruluşların yapay zeka yolculuklarına henüz yeni başladıklarını ve temel kavram ve ilkelere henüz aşina olmadıklarını tespit etti.
Çalışma, yapay zekanın ilk kullanımının mevcut iş süreçlerini ve müşteri ilişkilerini iyileştirmek olduğunu buldu. Yapay zeka tabanlı bu süreç iyileştirmeleri, gerçek zamanlı işlemeyi, derin kişiselleştirmeyi ve birden fazla veriye dayalı dinamik analizleri kullanan yapay zeka destekli ürünler geliştirmek gibi, işletmelerin yeni iş değeri yaratmak ve yeni gelirler elde etmek için yapay zekayı kullanmaya başlamasından önce uygulamaya konulmalıdır. üçüncü taraflar da dahil olmak üzere veri kaynakları.
Çalışma, işletmelerin %90’ı arasında yapay zekanın iş modelindeki önemine rağmen, ankete katılan BT liderlerinin yalnızca dörtte birinin temel kavramlara, ilkelere, standartlara ve uygulamalara ‘çok’ veya ‘son derece’ aşina olduğunu ortaya çıkardı. Büyük çoğunluğun (%75) en iyi ihtimalle ‘orta derecede’ aşina olduğu, %6’sının ‘tamamen’ yabancı olduğu, yalnızca %7’sinin ise ‘aşırı’ derecede aşina olduğu ortaya çıktı.
Mesh-AI’nin yazarları “Araştırmamızda, yapay zekanın benimsenmesinin önündeki en büyük engel, katılımcıların %22’si tarafından belirtilen ve düzenleme ve uyumluluktan %7 daha fazla olan yapay zeka çözümlerinin iş sorunlarına nasıl uygulanacağının belirlenmesiydi” dedi. Kuruluştaki yapay zekanın durumu rapor yazdı.
Mesh-AI, bunun, birçok kuruluşta bulunabilen, hangi iş alanlarının ve bölümlerinin yapay zekadan en fazla yararlanabileceğini ve bunun nasıl yaygınlaştırılacağını anlama konusundaki boşluğu yansıttığına inanıyor. Mesh-AI’ye göre, bu bağlantı olmadan yapay zeka projeleri iş hedeflerinden kopacak ve değer yaratımı sınırlı olacak ve yapay zeka, organizasyonel bir yetenek yerine silolanmış bir projeye dönüşecek.
Mesh-AI CEO’su Michael Chalmers şunları söyledi: “Şirketler, iş modelleri için yapay zekanın değerinin açıkça farkındadır ve potansiyel faydaları iyi bilinmektedir. Sonuç olarak, kurumsal dünyada teknolojiden yararlanmaya yönelik güçlü bir istek var. Ancak araştırmamız, çoğu kişinin yapay zekayı stratejik bir şekilde nasıl benimseyeceğini henüz tam olarak çözemediğini ve yapay zekanın teknik kavramlarına ilişkin genel anlayışın eksik olduğunu gösteriyor.”
Yapay zekanın kesinlikle iş sonuçlarına yön verme potansiyeli olmasına rağmen Chalmers, kuruluşların öncelikle daha geniş iş hedefleriyle açıkça uyumlu olan ve doğru veri temellerini oluşturan sağlam bir yapay zeka stratejisi geliştirmelerini önerdi. Chalmers’a göre böyle bir yaklaşım, işletmelerin iş sorunlarını etkili bir şekilde çözmek için yapay zeka teknolojisini uygulamak istemeleri durumunda hayati önem taşıyor.