Forrester’ın Teknoloji ve İnovasyon Zirvesi’nde kesinlikle yapay zeka (AI) tartışmanın en önemli konusu olsa da, konuşmanın daha da ilerlediği görülüyor. Ajanssal yapay zeka çağına hazırlanırken kuruluşlar, çalışanların nereye uygun olacağını düşünmeye başlıyor; yüklenicilerin ve dış hizmet sağlayıcıların nerede kullanılacağı; ve dahili olarak hangi görevlerin yapay zeka ile etkinleştirilmesi gerektiği.
Forrester araştırma direktörü Mark Moccia, etkinlikle bağlantılı bir blog yazısında, CIO’ların üçte birinin, BT ekiplerinin yapay zeka temsilcilerinden, iş çalışanlarından ve birden fazla işe sahip çalışanlardan oluştuğu “iş işçisi protokollerini” nasıl benimseyeceğini yazdı.
Forrester baş analisti Manuel Geitz, Teknoloji ve İnovasyon Zirvesi’ndeki açılış sunumunda iş dünyası ve teknoloji liderlerinin bu değişime nasıl hazırlanmaları gerektiğini tartıştı. Katılımcılara şunları söyledi: “İş modelinizi yönlendirmek için hangi uzmanlığa ihtiyacınız olduğunu gerçekten anlayarak başlayın” dedi.
Geitz’e göre BT liderleri, uzmanlığı makine tarafından okunabilir hale getirmek için yapılandırılmış veri ontolojilerini kullanarak bilgiyi yakalayarak kurumlarını dahili personel, harici yükleniciler ve yapay zeka aracıları arasında bölünebilecek iş akışlarına hazırlayabilir. Delegelerin daha sonra talep üzerine bu uzmanlıktan para kazandıran iş modellerini denemeye başlayabileceklerini ve sonunda yapay zeka temsilcilerinin insanlar tarafından desteklenen bilgi dağıtımında ön saflarda yer aldığı bir platform oluşturabileceklerini öne sürdü.
Yapay zeka ajanlarını kullanan bir esnek ekonomi fikri, sektör yorumcuları arasında ilgi çeken bir şey gibi görünüyor. Boston Consulting Group’un (BCG) genel müdürü ve pazarlama şefi Jessica Apotheker, Computer Weekly ile yakın zamanda yapılan bir sohbette, hem harici hem de dahili uzmanlıktan yararlanma eğiliminde olan pazarlama fonksiyonunun ajansal bir yapay zeka iş akışıyla nasıl gelişebileceğini tartıştı. Örnek olarak içerik üretimi iş akışını anlattı.
“İçerik çalışma grubunda bir sürü dışarıdan insan çalışıyor” dedi. “Yaratıcı ajanslar, prodüksiyon ajansları, yerelleştirme ajansları var. Şirket içi insanlar ve yerel pazarlamacılar var, teknoloji uzmanları da var. Tüm bu insanların bir araya gelip yeniden icat etmesi gerekiyor.”
Apotheker’e göre bunun nedeni, yapay zekanın içerik iş akışı sürecini değiştirme potansiyeline sahip olmasıdır. BT ve iş dünyasındaki karar vericilerin, sürecin hangi bölümlerine sahip olmak istediklerini ve hangi bölümlerinin otomatikleştirilebileceğini veya işi tamamlamak için yapay zeka ve otomasyonu iyi bir şekilde kullanabilecek bir hizmet sağlayıcıya dış kaynak olarak verilmesi gerektiğini yeniden düşünmeleri gerekiyor: “İş akışının stratejik olarak sahiplenmem ve dönüştürmem gerektiğini düşündüğüm kısmı nedir ve bu, gerçekte dış kaynak kullandığım veya potansiyel olarak kendimi otomatikleştirdiğim şeyle nasıl bağlantı kuracak?”
Değere fiyat koymak
BCG’nin araştırması, yapay zekayı konuşlandırmanın önemli ticari faydalar elde ettiğini gören kuruluşların yapay zekaya öncelik verme eğiliminde olduklarını gösteriyor; bu da iş liderlerinin, bazı yönlerin yapay zeka ile otomatikleştirilebileceği ve otomatikleştirilebileceği bir iş süreci veya iş akışında insanların sahip olduğu rolü yeniden değerlendirdiği anlamına geliyor.
Apotheker, “Önce yapay zeka iş akışını düşünün” dedi. “Ne yaptığınızı ve ne satın aldığınızı yeniden düşünmeniz gerekiyor. Mevcut yap veya satın al stratejinizin ihtiyacınız olan strateji olduğu açık değil. Yalnızca yüklenicinizin iş akışının kendi bölümünde otomasyonu yapmasını istiyorsunuz.”
Yakın zamanda yayınlanan bir podcast’te Accenture’un küresel yazılım uygulamaları lideri Prem Ananthakrishnan, iş süreçlerinde yapay zeka ve aracılı yapay zeka kullanımının insanların yazılım hakkındaki düşüncelerini nasıl değiştirdiğini tartıştı.
“Yazılımın yalnızca bir araç olarak satın alınamayacağını anlamaktan, yazılımı iş için sonuç sağlayan bir işbirlikçi olarak düşünmeye doğru temel bir değişiklik var” dedi.
Bu, teknolojik yeteneklerin satın alınmasını tüketime dayalı fiyatlandırmanın ötesine taşıyan yazılım lisanslamasındaki bir sonraki değişimdir. Forrester analistleri ve BCG’den Apotheker’in görüşlerini yansıtan Ananthakrishnan şunları söyledi: “Yazılım satın almayı hâlâ bir araç tedarik etmek olarak düşünüyoruz. Bir işbirliği aracı satın almayı düşünmemiz gerekiyor. Benim görüşüme göre, BT alıcılarının satın alma düşüncesinden performans ve tasarım odaklı düşünme aşamasına geçmeleri gerekiyor. Artık yazılım satın almayı düşünmeyin. Dijital ekip arkadaşlarınızı nasıl işe aldığınızı düşünün.”
Ananthakrishnan, bu dijital ekip arkadaşlarına, kendi deyimiyle “değere dayalı fiyatlandırma”yı kullanarak sonuçlara göre ödeme yapılacağına inanıyor.
Bu çok büyük bir zihniyet değişimidir, ancak iş dünyası ve BT liderleri zaten anladıkları bir şeyle başlayabilirler: iş süreci dış kaynak kullanımı (BPO) – sürecin hangi bölümlerinin stratejik olduğunun değerlendirilmesi şirket içinde kalmalıdır. Apotheker, iş akışlarında ve iş süreçlerinde aşırı bir değişiklik yapmayı düşünen kuruluşlarla yaptığı görüşmelerde şunları söyledi: “Ya bir BPO yaklaşımını benimsersiniz ve tamamen birisine dış kaynak sağlarsınız, onların süreci yapay zeka ile dönüştürüp sonuçlara teşvik etmelerini umarsınız ya da süreci dahili olarak yeniden şekillendirirsiniz.”
Accenture’dan Ananthakrishnan şimdilik, yapay zeka tabanlı hizmetler satın alınırken sıklıkla uygulanan token tabanlı fiyatlandırma ve yapay zeka kredilerinin değerin vekili olduğunu belirtti. Bir yapay zeka hizmeti ne kadar çok kullanılırsa, o kadar çok tokena ihtiyaç duyulur ve o kadar çok kredi tüketilir. Bu tüketime dayalı fiyatlandırma modellerinin, kuruluşların işi üstlenmek için yapay zeka temsilcilerini işe aldığı sonuç odaklı fiyatlandırma modeline giden bir köprü sağladığını söyledi.
Ananthakrishnan, BT liderlerinin yatırım getirisini yapay zeka kredi modeline bağlamak gibi iş etkisi ölçümlerini uygulamaya başlamasını önerdi. Ayrıca, belirli bir sonuca ulaşılması halinde tedarikçiye ikramiye ödenen, peşin yapay zeka kredisi üzerinden fiyatlandırılan hibrit bir modeli de değerlendirebilirler.
Çalışma uygulamalarının ajansal yapay zekayı kapsayacak şekilde uyarlanması için dikkate alınması gereken çok şey var; ancak yapay zeka ile geliştirilmiş çalışmanın dahili olarak mı yoksa harici bir hizmet sağlayıcı aracılığıyla mı gerçekleştirildiğine bakılmaksızın, değere dayalı fiyatlandırma geliyor ve BT liderliği ve satın alma alanındaki kişilerin, tedarik edilen ürün veya hizmet çok belirleyici bir ortamdan ziyade olasılıksal bir ortam olduğunda riske karşı getirinin nasıl değiştiğini değerlendirmeleri gerekecek.