Deloitte’a göre, GenAI benimsenmesi kritik bir aşamaya ulaştı; katılımcıların %67’si, kuruluşlarının bugüne kadar elde ettiği güçlü değer nedeniyle GenAI’ya yatırımlarını artırdığını bildirdi.
“Kurumsal Üretimde Üretken Yapay Zeka Durumu: Şimdi Sıradaki Karar Veriyor” 14 ülkedeki 2.770 yöneticiden C-suite seviyesine kadar katılımcının katıldığı bir ankete dayanmaktadır. Katılımcıların kendi bildirdikleri Üretken Yapay Zeka uzmanlık seviyeleri çeşitli olsa da, hepsi Yapay Zeka konusunda deneyimlidir ve kuruluşlarında Üretken Yapay Zeka pilot uygulaması yapmaktadır veya uygulamaktadır.
“Umut vadeden deneyler ve kullanım örnekleri meyvelerini vermeye başladıkça, GenAI için önemli bir ana geldiğimiz, liderlerin yüksek beklentilerini veri kalitesi, yatırım maliyetleri, etkili ölçüm ve gelişen düzenleyici ortam gibi zorluklarla dengelediğimiz açık. 3. çeyrek anketimiz, değişim yönetiminin ve derin organizasyonel entegrasyonun engelleri aşmak, değeri açığa çıkarmak ve GenAI’nin geleceğini inşa etmek için her zamankinden daha kritik olduğunu ortaya koydu,” dedi Jim Rowan, Uygulamalı Yapay Zeka lideri ve Deloitte Consulting LLP müdürü.
“Kuruluşlar genelinde GenAI’ye yönelik devam eden bir coşku görüyoruz ve liderler teknolojiyi kritik iş fonksiyonlarına ve süreçlerine derinlemesine yerleştirerek teknolojiden en fazla değeri elde ediyorlar. Araştırmamız, GenAI’nin en büyük faydalarının iyileştirilmiş verimlilik, üretkenlik ve maliyet azaltmanın ötesine geçtiğini gösteriyor; yarısından fazlası artan inovasyona, iyileştirilmiş ürün ve hizmetlere, geliştirilmiş müşteri ilişkilerine ve diğer değer türlerine işaret ediyor. Bu değer kaynaklarının çeşitliliği, bu dönüştürücü teknolojinin muazzam potansiyelini ve çok yönlülüğünü vurguluyor,” diyor Deloitte Global Generative AI lideri Costi Perricos.
GenAI başarısı için kritik öneme sahip veri boşluklarının çözümü
Ankete katılanlar, üst düzey yöneticilerinin ve yönetim kurulu üyelerinin GenAI’ya hala meraklı olduğunu ancak “yeni teknoloji” cazibesinin azalmasıyla birlikte bu heyecanın azalmaya başladığına dair işaretler olduğunu söylüyor.
Çoğu üst düzey yönetici (%63) ve yönetim kurulları (%53) arasında ilgi “yüksek” veya “çok yüksek” olmaya devam ediyor; ancak bu sayılar 2024’ün 1. çeyreği anketinden bu yana sırasıyla yüzde 11 ve sekiz puan düşerek azaldı.
Değer yaratma potansiyeli en yüksek olan GenAI projelerini seçmek ve hızla ölçeklendirmek hedef olsa da, birçok GenAI çalışması hala pilot veya kavram kanıtı aşamasında ve katılımcıların %68’i kuruluşlarının GenAI deneylerinin %30’unu veya daha azını tam olarak üretime taşıdığını söylüyor.
Veri, AI konusunda bilgili liderler için merkez sahneye çıkıyor ve kuruluşların %75’i GenAI nedeniyle veri yönetimi etrafındaki teknoloji yatırımlarını artırıyor. Ancak, kuruluşlar ölçeklendirmeye çalışırken öngörülemeyen engeller ortaya çıktı; veriyle ilgili sorunlar ankete katılan kuruluşların %55’inin belirli GenAI kullanım durumlarından kaçınmasına neden oldu.
Veri eksikliklerini çözmek, veri mimarilerinin GenAI’ye özgü taleplerini ele almada önemli bir adım olarak ortaya çıkmıştır. Veriyle ilgili yeteneklerini modernize etmek için kuruluşlar veri güvenliğini artırıyor (%54); veri kalitesi uygulamalarını iyileştiriyor (%48); ve veri yönetimi çerçevelerini güncelliyor ve/veya yeni veri politikaları geliştiriyor (%45).
GenAI dağıtımının önündeki en büyük engeller
Katılımcılar GenAI riskini yönetmenin kritik olduğunu kabul etseler de, başarılı GenAI dağıtımının önündeki en büyük dört engelden üçü riskle ilgilidir; bunlar arasında düzenleyici uyumluluk endişeleri (%36), riskleri yönetme zorluğu (%30) ve bir yönetişim modelinin olmaması (%29) yer almaktadır.
Bu endişeleri muhtemelen GenAI’ye özgü riskler yönlendiriyor, örneğin model yanlılığı, halüsinasyonlar, yeni gizlilik endişeleri, güven ve yeni saldırı yüzeylerini koruma. Güven oluşturmaya ve sorumlu kullanımı sağlamaya yardımcı olmak için kuruluşlar yeni koruma bariyerleri ve denetim yetenekleri oluşturmak için çalışıyor.
Kuruluşların aldığı en önemli aksiyonlar arasında GenAI araçları ve uygulamalarının kullanımı için bir yönetişim çerçevesi oluşturmak (%51); düzenleyici gereklilikleri izlemek ve uyumluluğu sağlamak (%49); ve GenAI araçları ve uygulamaları üzerinde iç denetimler/testler gerçekleştirmek (%43) yer alıyor.
Ankete katılan kuruluşlar kavram kanıtının ötesine geçmeye başlasa da, %41’i GenAI çalışmalarının tam etkilerini tanımlamak ve ölçmekte zorluk çekerken, yalnızca %16’sı GenAI ile yaratılan değer hakkında CFO’ya düzenli raporlar üretti.
Uygulamalar ve kullanım örnekleri olgunlaştıkça, liderler yalnızca yüce vizyonlara ve bir şeyleri kaçırma korkusuna dayalı olarak yatırım yapmaya daha az meyilli olacaklar. Bu da ölçümü, C-suite ve yönetim kurulu üyelerinin ilgisini ve desteğini sürdürmede kritik bir faktör haline getirecek.
Değeri göstermek için kuruluşlar, GenAI performansını değerlendirmek amacıyla belirli KPI’ları kullanıyor (%48); GenAI yatırımlarını değerlendirmek için bir çerçeve oluşturuyor (%38) ve çalışan verimliliğindeki değişiklikleri izliyor (%38).