Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Liderlik ve Yönetici İletişim, Yeni Nesil Teknolojiler ve Güvenli Gelişim
Yenilik, YG hedefleri ve C-suite işbirliği ISMG CIO etkinliğinde merkeze giriyor
Suparna goswami (Gsuparna) •
20 Ağustos 2025
AI vızıltısına rağmen, ISMG’nin İş Dönüşümü Haftası, iş dönüşümünün üretken modellerden daha fazlası olduğunu gösterdi. Bangalore’deki konferandaki CIO’lara göre, altyapıyı basit ve ölçeklenebilir tutarken inovasyonun kilidini açmak için strateji, yapı ve paydaş uyumunu gerektiriyor.
Ayrıca bakınız: e -kitap | Üretken AI: Güvenlik Becerileri Eğitimi İçin Bir Oyun Değiştirici
İş Dönüşüm Haftası sırasındaki oturumlar, teknoloji sıklıkla dikkat çekerken, dönüşümün nihayetinde Hindistan’ın büyüyen küresel yetenek merkezleri ağının gösterdiği gibi insanlar ve süreçlerle ilgili olduğunu gösterdi.
Harman Hindistan Genel Müdürü Krishna Kumar ve Mercedes-Benz R&D Hindistan’da kıdemli başkan yardımcısı ve başkanı Umang Dharki, Hindistan’ın küresel yetenek merkezleri uzun zamandır kritik önem taşıyan misyon-kritik destek sağladı, ancak şimdi GCC’leri daha fazla karar verme yetkisi ile yeni alanlara itme zamanı.
Kumar, “GCC’lere yenilik yapma gücü vermeliyiz.” Dedi. Küresel en iyi uygulamalar yerel pazara körü körüne uygulanamaz. “Küresel bir vakıf yardımcı olur, ancak körü körüne kopyalayıp yapıştıramayız. Yerel bağlam önemlidir” dedi.
Ancak GCCS’nin karar verme yetkisi vermek, inovasyon özgürlüğü ile iş uyumuna dikkat eder. Mühendisler yeni fikirler önerebilir, ancak her kavram iş öncelikleriyle uyumlu değildir. Hedef Hindistan Mühendislik Başkan Yardımcısı Harikrishnan Aravindakshan, inovasyon binasının, özellikle üretim ve sağlık hizmeti gibi eski altyapı ile şekillenen endüstrilerde ölçülebilir müşteri etkisi gerektirdiğini belirtti. Ancak, ortaya çıkan teknolojileri ve iş değerlerini değerlendirirken sonuçları ölçmek zordur.
Üretken AI yönetim kurulu konuşmalarına hakim olsa da, panelistler ROI ölçümünün zor olduğunu kabul ettiler. Potansiyel gerçektir, ancak kanıtlanmış sonuçlar hala nadirdir. Hırs ve ölçülebilir sonuçlar arasındaki bu gerilim, CIO’lar kendi dönüşüm oyun kitaplarını paylaşırken konuşmayı da şekillendirdi.
Birkaç lider, AI hype’da süpürülmek yerine, teknolojinin benimsenmesine daha disiplinli bir yaklaşım çağrısında bulundu. Tedarik zinciri dökümleri gibi temel bilgilerin düzeltilmesi, Titan’daki CDIO Krishnan Venkateswaran, genellikle yeni teknolojiyi kovalamamakla doğru verileri kodlamakla başladığını söyledi. “Harici değişiklikleri bir kenara bırakın ve müşterinizi takip edin, verilerinizi takip edin” dedi. “Her ürünü kodlayın.”
Dijital dönüşümün disiplin ve paylaşılan hedefler siloları ve teknoloji önce düşüncenin yerini aldığında başarılı olduğunu söyledi. AI tartışması, özellikle AI deneylerinden anlamlı uygulamaya geçerken, bu felsefeyi ölçekte uygulamaya koymanın ne kadar zor olduğunu gösterdi.
Gerçek AI benimseme, pilotları fırlatmaktan daha fazlası anlamına gelir. Prakhyat Hegde, Croplin, Venkat Raman, Orkla Hindistan’da CIO ve Veri ve AI genel müdürü Shweta Shandilya, etki ve hesap verebilirliğe odaklanmayı istedi. Panelistler, en iyi AI projelerinin doğrudan verim iyileştirmeleri veya daha hızlı piyasaya çıkma döngüleri gibi sonuçlara bağlanan projeler olduğunu kabul ettiler. Esasen, kurulun bir AI kullanım durumunu anlamasını istiyorsanız, mimarisi değil, etkisi hakkında konuşun.
Zirve, deneysel çabalardan açık hesap verebilirlik, işletme sahipliği ve insan gözetimi ile desteklenen yapılandırılmış AI girişimlerine kadar temel bir kaymaya işaret etti. Tartışmalar birlikte, dönüşümün artık pilotlar veya teknolojinin benimsenmesi ile ölçülmediğini vurguladı. Hesap verebilirlik, alaka düzeyi ve inovasyonu ölçülebilir etkiye dönüştürme yeteneği ile tanımlanır.
Dönüşüm, C-suite genelinde kültürel hazır olma, iş uyumunu ve paylaşılan hesap verebilirliği gerektirir. GCC’leri karar verme yetkisi ile güçlendirmekten AI girişimlerini ölçülebilir iş sonuçlarına dayandırmaya kadar, başarılı dönüşüm artık sadece en son kodlara değil, işbirliğine ve disipline bağlıdır. Mesaj açıktı – sonsuz teknolojik olasılıklar çağında, kazananlar stratejik kısıtlama sanatında ustalaşan ve teknoloji yığınlarını basitleştirenler olacaklar.