Üretken AI (GenAI) hızla hayatlarımızın ayrılmaz bir parçası ve kuruluşlar içinde değer yaratmak için güçlü bir güç haline geliyor. Teknolojinin inovasyonu hızlandırma ve verimliliği ve üretkenliği iyileştirme potansiyeli, tüm sektörlerdeki hemen hemen tüm işlevlere uzanıyor. İşletmelerin bunu dijital dönüşümlerine dahil etmeleri için kapsamlı fırsatlar var, ancak aynı zamanda kuruluşlarının işletme modeli içinde oynayacağı rolü de göz önünde bulundurmaları gerekiyor.
Ancak teknoloji hala nispeten emekleme aşamasında olduğundan, işletmeler iş değerini artırmak için bunu en iyi şekilde nasıl kullanacakları konusunda mücadele ediyor. GenAI’nin uzun vadeli etkisi her zaman tam olarak anlaşılmıyor ve bu da işletmeler için bir risk sorusu oluşturuyor. Bu kadar çok potansiyel uygulama ile AI yatırımını en üst düzeye çıkarmak için en iyi yaklaşımı belirlemek zor. Dahası, ekiplere, kavram kanıtı yoluyla GenAI uygulamalarını hızla yürütme baskısıyla karşı karşıya olsalar bile, bu ihtiyat karşısında GenAI’yi keşfetmek için sınırlı kaynaklar sağlanabilir.
Sonuç olarak, GenAI’da en hızlı hareket eden işletmeler bunu doğru yapmıyor olabilir, tıpkı daha yavaş görünenlerin aslında potansiyel riskler hakkında daha iyi bilgi sahibi olarak ve yönetişim ve dikkatli planlama ihtiyacını fark ederek başarı için en iyi temelleri ve bariyerleri inşa ediyor olabileceği gibi. Ayrıntılı bir GenAI stratejisi geliştirmek, oyunun önüne bakma yarışında atlanabilecek bir adımdır ve rekabet avantajı elde etmek için erken hareket eden olmak, potansiyel sonuçlarla dengelenmelidir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek, AI’nın en pratik ve stratejik olarak önemli kullanım durumlarının ve bunların uzun vadeli iş hedefleriyle nasıl uyumlu olduğunun dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Bu güçlü, tanımlanmış kullanım durumlarına dayanarak, bir GenAI stratejisi işletme için en alakalı uygulamaları belirlemeli, çıkarılabilecek somut değeri profillemeli ve riskleri azaltırken GenAI yatırımlarını ölçeklendirmek için doğru kişilerin, süreçlerin, yönetişimin ve teknolojilerin mevcut olduğundan emin olmalıdır. Sonuç olarak, bu teknolojinin potansiyelini gerçekten gerçekleştirmek için kuruluşun uzun vadeli işletme modelinin gözden geçirilmesi gerekecektir.
Abartılı tanıtımlara rağmen, işletmeler yapay zekaya ihtiyatla yaklaşıyor
Son sektör odaklı araştırmamız, GenAI’nin küresel olarak kuruluşların %96’sının yönetim kurulu gündeminde olduğunu, ancak bunların önemli bir kısmının (%39) benimseme konusunda “bekle ve izle” yaklaşımını benimsediğini ortaya koydu. Bu ihtiyat, yönetişim, güvenlik ve veri gizliliği de dahil olmak üzere GenAI uygulamalarının dağıtımıyla ilgili önemli zorluklarla açıklanabilir. Birçok kuruluş ayrıca, yatırım getirisi (YG) konusunda haklı endişelerle, teknolojiyi işletmeleri için olasılıkları ve odaklanılacak en iyi kullanım örneklerini keşfetmeye devam ediyor.
Araştırmamız, GenAI’nin BT, satış ve müşteri hizmetleri ve pazarlama işlevlerinde en büyük potansiyele sahip olduğunu ve benimsemede yüksek teknoloji sektörünün öncülük ettiğini ortaya koydu. GenAI’nin büyük miktarda veriyi sentezleme yeteneği, çalışanların becerilerini artırmaya, üretkenliklerini ve performanslarını iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Chatbot’lar şu anda en yaygın kullanılan GenAI uygulamasıdır (%83), müşteri deneyimi artırmadan tüketiciler ve personel için kişiselleştirilmiş AI asistanlarına veya bir ürün ve teklif bilgi aracı aracılığıyla satış ekiplerini geliştirmeye kadar çok çeşitli uygulamalara sahiptir. İş liderlerinin %75’i daha gelişmiş veri uygulamaları oluşturmak için teknolojiyi kullanmayı düşünüyor ve benzer bir oran (%71) AI’yı metin özetleme ve arama için kullanıyor (%70). Teknolojinin bu kullanım örnekleri birçok iş sektöründe benimseniyor.
Temel üretkenliğin ötesinde: 3D modellemeden dijital ikizlere ve meta evrene
GenAI teknolojisi müşteri deneyimini dönüştürebilir, daha verimli, kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici hale getirebilir. Bir zamanlar bir sohbet robotunun ne olduğu konusundaki sınırlı fikrin ötesine geçerek, bazı perakendeciler renk, kumaş ve stil için talep edilen müşteri tercihlerine göre giyim görselleştirmeleri oluşturmak için GenAI kullanmayı deniyorlar. Örneğin, İngiltere’deki Capgemini’de, yolcu deneyimi için GenAI çözümlerini uygulamak üzere Heathrow Havalimanı gibi kuruluşlarla çalışıyoruz ve her yıl yaklaşık 80 milyon yolcusu için daha hızlı, daha kapsamlı ve hassas müşteri hizmetleriyle operasyonlarını destekliyoruz.
Havacılık, üretim ve savunma endüstrilerinde, GenAI 3B modelleme yoluyla ürün tasarımını geliştirmek için kullanılıyor. Mühendisler ve tasarımcılar GenAI modellerini kullanarak tasarım sürecini optimize edebilir, uçak, uzay aracı ve savunma sistemleri için yenilikçi yapılar yaratabilirler. Bu yaklaşım, son derece verimli ve aerodinamik olarak optimize edilmiş bileşenlerin üretimini sağlayarak nihai ürünün genel performansını iyileştirir ve maliyetleri düşürür.
GenAI’nin 3B modelleme, mekansal hesaplama ve iş akışı otomasyonuyla birleştirildiğinde bir diğer ilgi çekici uygulaması, benzersiz sanal deneyimler yaratmak için kullanılabilmesidir. Çip üreticisi Nvidia, metaverse’de heyecan verici sanal dünyalar yaratmak için Omniverse platformunda GenAI’yi kullanır. Bu teknoloji, eğlence ve ürün tanıtımları için 3B ile ilgili medya oluşturmak ve ürünlerin, fabrikaların ve altyapının dijital ikizlerini veya sanal kopyalarını oluşturmak için kullanılabilir.
‘İş meta evreni’, üreticilerin fiziksel bir üretim hattında yapabildiklerini sanal bir ortamda çoğaltmalarına olanak tanır ve fiziksel bir ürüne uygulanmadan önce simülasyonlar çalıştırmalarını ve ürün değişikliklerini sanal olarak test etmelerini sağlar. GenAI, dijital ikizlerle birleştirildiğinde, çözümü ve bileşenlerini modelleyerek, dijital bir ikizle simüle ederek ve optimum ürünü yaratmak için gereken ayarlamaları yaparak yeni malzemeler geliştirmeye de yardımcı olabilir.
Simülasyonlar ve sentetik verilerle endüstri inovasyonunun ilerletilmesi
GenAI ile bir diğer güçlü kullanım örneği, test senaryoları, simülasyonlar ve hatta sentetik veriler oluşturmak için büyük miktarda veriyi analiz etme potansiyelidir. Bu, otomotiv şirketleri tarafından güvenlik ve performans için senaryolar üreterek ve test ederek, araç özelliklerini özelleştirerek ve öngörücü bakımı iyileştirerek otonom araç geliştirmeyi geliştirmek için halihazırda kullanılmaktadır. Enerji ve kamu hizmetleri sektörlerinde, teknoloji enerji kullanımını izlemek ve tahmin etmek için de kullanılabilirken, ilaç endüstrisinde ilaç keşfini önemli ölçüde hızlandırabilir.
GenAI, orijinal veri kümelerindeki karmaşık ilişkileri öğrenebilir ve bu benzersiz kalıpları daha güvenilir şekilde yansıtan sentetik veriler üretebilir. Sentetik veriler, yüksek hacimli, karmaşık veri kümelerini depolayan veya enerji, kamu hizmetleri veya finansal hizmetler sektörleri gibi sıkı bir şekilde düzenlenen kuruluşlar için özellikle değerlidir. Bu yaklaşım, AI algoritmalarının bireysel düzeydeki bilgileri kaydetmeye gerek kalmadan verilerdeki ilişkileri ve kalıpları depolamasını sağlayarak veri gizliliğini garanti altına alır ve güvenliği artırır.
Başarı için strateji odaklı yaklaşım
“Bekle ve izle” durumu ancak bu kadar uzun sürebilir – Capgemini’nin Ocak 2024 tarihli Yatırım Trendleri araştırması, küresel kuruluşların %88’inin önümüzdeki 12-18 ay içinde GenAI dahil olmak üzere AI’ya odaklanmayı planladığını gösteriyor. Tüm bu fırsatlardan en iyi şekilde yararlanabilmek için, işletmelerin GenAI’yi kurumsal stratejilerine ve operasyonlarına entegre etmek ve ölçeklendirmek için harekete geçmeleri gerekiyor, çünkü erken hareket edenler önemli ölçüde kazanç elde edebilir. Ancak teknolojiyle denemeler yapmadan önce, bir GenAI stratejisi oluşturmak esastır. Bu, stratejik öncelikleriyle uyumlu AI kullanım durumlarına odaklanmayı ve AI sistemlerine güven ve sorumluluk yerleştirmeyi gerektirecektir. Ayrıca, AI dağıtımına insan merkezli bir yaklaşım benimsemek, insan denetimini ve kullanıcı geri bildirimini yerleştirmek ve herkesin teknolojiden en iyi şekilde yararlanabilmesini sağlamak için çalışanların becerilerini geliştirmek de kritik öneme sahiptir. Hızlı hareket eden bir ortamda, etkili bir GenAI stratejisi bir işletmeyi ilk uygulamalardan güvenle olgunluğa taşıyabilir ve çok sayıda fırsat sunabilir.
Steven Webb, Capgemini UK’de teknoloji ve inovasyon şefidir.