Çözülmesi basit bir bilmece değil.
Geçtiğimiz yıl Gartner, CIO’ların %92’sinin yapay zekanın 2025 sonuna kadar uygulamaya konmasını beklediğini bildirdi. Şimdi ise yapay zekaya hazır verileri olmayan yapay zeka projelerinin %60’ının 2026 yılına kadar terk edileceğini öngörüyor.
Önceki teknoloji dalgalarının aksine, yapay zeka hazırlığı araçları benimsemekten daha fazlasıdır. İşletim modellerinin yeniden düşünülmesini, iş sonuçlarına uyum sağlanmasını ve kültürel izinlerin yerleştirilmesini gerektirir. Her şeyden önce bu, yapay zekanın karmaşıklık değil değer sağladığı ortamlar yaratmak anlamına gelir.
Başarılı kuruluşlar yapay zekayı strateji, operasyon ve kültürle birleştirerek inovasyonu pratik, sorumlu ve ölçeklenebilir hale getirecek.
İşte incelemeye hazır dört alan:
1. Bulut yankıları
Yapay zekaya hazır olma yolculuğu bazı açılardan geçmişteki bulut dönüşümlerinin hayaletlerini yansıtıyor. On yıldan fazla bir süredir kuruluşlar bulutun vaatlerinin peşinde koşuyor.
Pek çok kişinin ‘kaldır ve kaydır dönemi’ olarak etiketlediği şey, arka görüşte kesin olarak görülüyor. Geriye kalan ise çok daha zor bir sorudur.
Zamanımızın en zorlu iş yüklerini destekleyebilmesi için bulutu şimdi nasıl modernleştirir, optimize eder ve tasarlarsınız: AI
Kaldırma ve kaydırma yaklaşımlarının yapay zeka iş yüklerini desteklemeyeceğini söylemek doğru olur. Üretken yapay zeka, akıllı aracılar ve dağıtılmış analitiklerin tümü erişilebilir, temiz ve iyi yönetilen verilere ihtiyaç duyar. Ayrıca çekirdekten kenara kadar uzanabilen mimarilere de ihtiyaç var.
Azure Well-Architected Framework gibi kanıtlanmış metodolojilerin disiplin sağladığı yer burasıdır. Kuruluşları, geçiş sırasında ve daha sonra sürekli bir işletim modeli olarak güvenilirlik, güvenlik, maliyet optimizasyonu, performans verimliliği ve operasyonel mükemmellik ilkelerini oluşturdukları her şeye yerleştirmeye teşvik eder. Kuruluşların bu korkulukları yalnızca ilk bulut benimseme aşamasında dikkate aldığını gördük. Yapay zekanın hazır olabilmesi için günlük yönetimin bir parçası olmaları gerekir.
Aynı şekilde Microsoft Bulut Benimseme Çerçevesi, liderlere iş yüklerini değerlendirmeleri, iş stratejisiyle uyum sağlamaları ve bağımsızlığı yenilikle dengelemeleri için yapılandırılmış bir yol sunar. Birlikte kullanıldığında bu çerçeveler, yapay zekanın izole bir pilot olarak kalmamasını, daha geniş, daha dayanıklı bir teknoloji stratejisine uyum sağlamasını sağlamaya yardımcı olur.
2. Kültür katalizördür
Yapay zeka işi dönüştürecekse çalışanların bunu benimsemesi gerekiyor. Ancak deneyimlerimize göre evlat edinme bulmacanın en ihmal edilen parçasıdır. ADAPT, kuruluşların yalnızca %23’ünün resmi AI eğitimine sahip olduğunu ve yalnızca %6’sının bunu zorunlu kıldığını bildiriyor. Kullanıcı düzeyinde eğitim olmadan yapay zeka bir merak konusu olarak veya daha kötüsü varoluşsal bir tehdit olarak kalabilir.
Çalışanlarınızın yapay zeka araçlarını günlük işlerinde anlamalarını ve kullanmalarını sağlayarak; değişim şampiyonlarını atayarak; Microsoft Loop veya Teams Channel gibi bilginin yayılmasına yönelik özel yöntemler, forumlar, kanallar ve araçlar oluşturarak bunların yapay zeka devriminin arkasında kalmamasını, onun parçası olmalarını sağlayabilirsiniz.
Ve bu teknik eğitim ve kullanıcı katılımıyla sınırlı değildir.
Hikaye anlatımı, sıralama ve güven ile ilgilidir. Liderlerin, farklı paydaşlara hitap eden, “nasıl” olduğu kadar “nedenini” de açıklayan ve faydaları erkenden gösteren yol haritaları oluşturması gerekiyor.
Brennan’da Birinci Seviye hizmet masası personeli, bunların yerini alacağından korktuğu için, bilet çözümüne yardımcı olacak yapay zeka araçlarını benimseme konusunda gergindi. Kapsamlı eğitim, yapay zekayı “her zaman açık bir akıl hocası” olarak yeniden konumlandırdı ve onu sonuçları iyileştirebilecek, tekrarı ortadan kaldırabilecek, karar yorgunluğunu azaltabilecek ve temsilcinin güvenini artırabilecek bir ekip kolaylaştırıcısı olarak yeniden çerçeveledi. Daha az iş değil, daha güçlü ekip üyeleri.
3. Egemen bir temelde
Veri kalitesi ve veri egemenliği, yapay zeka ortamındaki ikiz şehirlerdir. Gelişen gizlilik düzenlemeleri, jeopolitik değişimler ve sektöre özel uyumluluk rejimleri nedeniyle kuruluşların yalnızca verilerin nerede bulunduğunu değil, aynı zamanda nasıl korunduğunu, yönetildiğini ve değer yaratmak için kullanıldığını da göstermesi gerekiyor.
Gerçek zorunluluk, şeffaf, dayanıklı ve uyarlanabilir sistemler tasarlayarak kullanıcılar, müşteriler, düzenleyiciler ve ortaklar arasında güven inşa etmektir.
Cevap genellikle hibrit bir yaklaşımdır: Hassas iş yükleri bağımsız kalırken, daha az kritik uygulamalar küresel bulut ölçeğinden yararlanır. Microsoft’un Avustralya Azure bölgelerine ve bağımsız barındırma modellerine yaptığı yatırım, kuruluşların uyumluluk ile yenilik arasında denge kurmasına olanak tanır.
Egemenlik yasal bir engelden daha fazlasıdır. Yapay zeka yeteneklerinin hem güvenilir hem de kullanılabilir olmasını sağlamak, değerin kilidini açmak ve güvenilen sınırlar dahilinde yenilik yapma özgürlüğünü sağlamakla ilgilidir.
4. Yapay zekaya hazır olmak için yapay zekayı kullanma
Yapay zekaya hazır olmanın belki de en dönüştürücü yönü teknik değil organizasyoneldir. Donanım veya yazılımın aksine yapay zeka artık cıvatalı bir araç değil üzerine operasyonlar; geliştirme sürecinde hızla bir emsal haline geliyor.
Yapay zeka aracıları kod üretebilir, mimarileri analiz edebilir, uygulamaları test edebilir ve çok daha fazlasını gerçekleştirerek ekiplerin çalışma şeklini ve neyi başarabileceklerini yeniden şekillendirebilir. İnsan gözetimi hâlâ hayati önem taşıyor ancak insan olmayan akranların anlamlı çalışmalara katkıda bulunmasıyla işletim modelleri temelden değişiyor.
Bu potansiyelden yararlanmak için CIO’lar, yapay zeka ve aracı temsilcilerin gerçek işbirlikçiler olarak kabul edildiği, katkıda bulunan insan kişilerle aynı eğitime, akran incelemesine, kontrollere, dengelere ve yönetişime tabi olduğu işletim modelleri tasarlamalıdır. Bu işletim modelini erkenden ve ‘bir kerede yapılır’ uygulaması yerine sürekli yinelemeyle oluşturmak, pilotların çoğaldığı ancak sürdürülebilir değerin yakalanması zor olan ‘Yapay Zeka Tiyatrosu’ tuzağının önlenmesine yardımcı olur.
Microsoft Copilot ve GitHub Copilot gibi araçların konuşmaya dahil olduğu yer burasıdır. Son kullanıcı üretkenlik araçlarından çok daha fazlası olan bu araçlar, yapay zekanın ekiplerin ortamları yönetme, belge oluşturma, geliştirme iş akışlarını kolaylaştırma ve geçiş değerlendirmelerini hızlandırma biçimini nasıl artırabileceğini temsil ediyor.
Bu, bilimkurgu filmlerinde kullanılan alışılmış olay örgüsüne benziyor; zaman yolculuğu bilmecesinin, şimdiki benliğe geri dönmek için geri dönen gelecekteki benlik tarafından sihirli bir şekilde çözüldüğü hikaye.
Ancak yapay zeka söz konusu olduğunda bu yapı gerçekten işe yarayabilir: Sizi yapay zekaya hazır hale getirecek en iyi araçlardan bazıları yapay zeka tarafından desteklenmektedir.
Hazırlıktan gerçeğe
‘Yapay zekaya hazır’ olmak birçok şeydir. Yeni bir araç setini takmanın ötesinde, amaç modernleşmek, kültürel katalizörleri dahil etmek ve hem egemenlik hem de ölçeklenebilirlik için mimari oluşturmaktır.
Başarılı olanlar yapay zekayı pratik, yönetilebilir ve değer yaratan yollarla kullanmak için abartılı reklamların ötesine geçecek.
Aynı sorunlar için daha fazla ödeme riskini göze almayanlar artık yalnızca ‘Yapay Zeka’ kapsamında.
Brennan’ın kuruluşunuz için gerçek yapay zeka hazırlığını nasıl sağlayabileceğini keşfetmek için web sitesi.
