Yapay zeka ve özellikle üretken yapay zeka, dönüştürücü olma potansiyeline sahiptir. Son on beş yılda kitlesel bulutun benimsenmesinden sonra, teknolojiyi nasıl kullandığımızın bir sonraki evrimi ortaya çıktı. Kuruluşlar bunu ticari faydalar sağlayacak şekilde nasıl operasyonel hale getirebilir?
Bu, teknoloji liderlerinin aklını çok meşgul eden bir soru. Dünya çapında 2.100’den fazla teknoloji liderinin görüşlerini alan 2023 Nash Squared Dijital Liderlik Raporu, on teknoloji liderinden yedisinin yapay zekanın faydalarının risklerden daha ağır bastığına inandığını ancak yalnızca %15’inin yapay zekanın taleplerine hazırlıklı olduğunu hissettiğini ortaya koyuyor. üretken yapay zeka.
On kişiden yalnızca ikisinin bir yapay zeka politikası var ve üçte birinden fazlasının (%36) şu anda böyle bir girişimde bulunma planı bile yok. Raporumuzun da yansıttığı gibi, “görünüşe göre eşit ölçüde heyecan, kafa karışıklığı ve endişe” var. Muhtemelen kariyerimde ilk defa, insanlar gerçekten “Yapabiliyoruz diye, yapmalı mıyız?” diye konuşuyorlar. Yapay zeka yepyeni bir dizi soru ve tartışmayı gündeme getiriyor.
Rapor ayrıca, büyük ölçekli yapay zeka uygulamalarının bugüne kadar sınırlı olmasına rağmen (kurumların yalnızca %10’uyla), üretken yapay zekanın artan popülaritesi nedeniyle artık bir dönüm noktasına ulaştığımızı gözlemliyor.
Bu her yerde gördüğüm bir şey: Şirketlerin neredeyse tamamı kendilerine yapay zekanın ve özellikle üretken yapay zekanın benimsenmesinin kendileri için nasıl görünebileceğini soruyor. Olası verimlilik faydaları nelerdir, riskler nelerdir ve maliyetler nelerdir?
Bulut paralellikleri
Buluttan daha önce bahsetmiştim ve geldiğimiz nokta birçok açıdan bulut ve SaaS’ın ilk günlerini hatırlatıyor. Daha sonra birçok CIO ve dijital lider, ‘gölge BT’nin yükselişinden ve kuruluş içindeki kontrolün kaybından korktukları için bu hareket konusunda gergindi. Ancak en başarılı liderler bunun geri alınamayacak bir şey olduğunun farkına vardılar; onu benimsemeleri ve onu mikro düzeyde yönetmeye çalışmak yerine, evrime öncülük ederek yönetmeleri gerekiyordu.
Aynı şey burada da geçerli. Aslında daha da geçerli. Çünkü bulut ve SaaS üzerinde bir dereceye kadar seçenek mevcut olmasına rağmen (kurumun ona taşınıp taşınmayacağı ve ne zaman taşınacağı esas olarak CIO’ya bağlıydı) üretken yapay zeka ile aynı seçim unsuru yoktur: şirketteki personel irade kullanmaya başlayın (ve zaten öyledir). Gerçekçi olmak gerekirse CIO’nun bu konuda yapabileceği hiçbir şey yok.
Personel için eğitim ve rehberlik
Bu nedenle personele yönelik destekleyici rehberlik ve politikalar hayati öneme sahiptir çünkü üretken yapay zekanın bazı bariz riskleri vardır. Temel düzeyde bunlar şunları içerir:
- Ticari açıdan hassas bilgilerin kopyalanması ve yapıştırılması
- Yapay zekayı araştırma için kullanmak ancak sonuçların hatalı olabileceğinin farkında olmamak
- İçerik oluşturmak için yapay zekayı kullanma ancak potansiyel telif hakkı sorunlarının farkında olmama
- Yapay zekanın kullanışlılığını abartmak – şu anda çoğu kişi bir makalenin veya başka bir içeriğin çoğunlukla yapay zeka tarafından yazılmadığını tespit edebiliyor
Veri gizliliği ve gizliliği özel bir konudur; Dijital Liderlik Raporumuzdaki ikinci en büyük endişedir (teknoloji liderlerinin %36’sı), etkili düzenleme ihtiyacının (%42) hemen arkasında yer almaktadır. Böylesine yeni bir alanda yapay zekâ politikaları oluşturma konusundaki tereddütler anlaşılır olsa da bunun bir an önce aşılması gerekiyor. Güncellemeyi taahhüt ettiğiniz kusurlu bir politikaya sahip olmak, hiç politika olmamasından daha iyidir. Temel protokollerin açık ve anlaşılır olması gerekir. İyi kararlar alabilmek için personelin desteklenmesi gerekir. Bunun yanı sıra işletmeler, eğitim ve farkındalık oturumları, tartışma forumları, çevrimiçi eğitim kaynakları vb. düzenleyerek yapay zeka okuryazarlığını destekleyerek personelini desteklemelidir.
Yaklaşımı oluşturmak
Araştırmamız, kuruluşların neredeyse yarısının bir tür yapay zeka uygulamasına veya pilot uygulamaya sahip olduğunu ortaya koyuyor. Üretken yapay zeka söz konusu olduğunda bu rakam üçte bir civarında. Bunu başarıya ulaştırmaları için onlara ve henüz başlamamış diğer işletmelere tavsiyem, birkaç basit temel prensibi hatırlamalarıdır.
Öncelikle, yapay zekanın yalnızca BT işlevinin mülkiyetinde olmadığını unutmayın; bu nedenle, yapay zekayı incelemek için İK, Finans, Hukuk ve Pazarlama gibi diğer önemli paydaşların da dahil olduğu çok disiplinli bir ekip oluşturun. Ayrıca, rollerinin bir parçası olarak iş liderliği ekibindeki bir kişiye yapay zekanın genel sorumluluğunu vermeyi de düşünün. Bu, hesap verebilirlik konusunda daha fazla netlik sağlayacaktır. Pek çok işletmede yapay zekanın sorumluluğu şu anda oldukça şekilsizdir. Bir yapay zeka liderine sahip olmak aynı zamanda konuyu Yönetim Kurulu veya icra komitesi teorik tartışmalarından çıkarıp daha pratik, eylem odaklı bir alana taşımaya da yardımcı olacaktır.
Her şeyi bir kerede çözmek için yapay zekayı kullanmaya çalışmayın; onu hangi spesifik kullanım durumları için kullanmak istediğiniz konusunda net olun. Bu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere sayısız şeyden herhangi biri olabilir:
- Belirli bir süreci daha hızlı ve daha verimli hale getirmek amacıyla otomatikleştirmek
- Personelin raporlar, makaleler, incelemeler, sunumlar, toplantı özetleri veya belge şablonları gibi içerikleri daha kolay üretmesine yardımcı olmak
- Belirli ürün ve hizmetlerin farklı model ve tasarımlarını araştırmak
- Çok geniş bir veri alanından belirli gerçekleri veya bilgi parçalarını bulmak için
- Yardım işlevleri veya tahmin yetenekleri aracılığıyla dış müşteri deneyimini geliştirmek, ihtiyaçlarını tahmin etmek
Değer katma potansiyeli en yüksek olan alanları belirleyin ve bunlara odaklanın. Biz de işimizde bunu, “BonBon” adında akıllı bir sohbet robotu yaratmak için çok yetenekli bir ekip oluşturarak yaptık. OpenAI teknolojisini kullanan bu sohbet robotu artık müşterilerimizin, yeni çalışanları işe almak veya müşteri sorgularına yanıt vermek gibi insani bir etkileşimle görevleri otomatikleştirmesine olanak tanıyor.
Size objektif tavsiye ve rehberlik sunabilecek harici, bağımsız bir teknoloji danışmanlığıyla çalışmayı da düşünmeniz önemle tavsiye edilir. Böylesine yeni bir alanda danışmanlığın öne çıkma zamanı geldi.
Hırsınız konusunda net olun
Son olarak kurumsal hedefinizin ne olduğu konusunda net olun. Erken benimseyenlerden olmak, öncülük etmek ve rekabet avantajı yaratmak ister misiniz? Yoksa daha düşük risk ve potansiyel olarak daha düşük maliyetle hızlı bir takipçi mi? Yoksa riski en aza indirerek ve teknolojinin ve kullanım senaryolarının daha yaygın hale gelmesini ve sağlamlığının kanıtlanmasını bekleyerek, bazılarının ‘geri kalmış’ olarak tanımlayabileceği şekilde çok daha yavaş ilerlemekten memnun musunuz?
Bazıları için erken benimseme son derece anlamlıdır; örneğin çok sayıda insanın aynı şeyleri yapmak için teknolojiyi kullandığı işletmeler (hizmet merkezi veya müşteri hizmetleri operasyonu gibi). Bu işletmeler için maliyet tasarrufu birincil etken olabilir. Hızlı takipçilerin, insanların daha fazla katma değerli görevlere odaklanmalarını sağlamak için yapay zekadan yararlanarak değer yaratma fırsatını gören işletmeler olması muhtemeldir.
Spektrumun neresinde olursanız olun, yapay zekanın çok büyük bir etkisi olacak. Elbette bazı abartılı reklamlar var, ancak bu zamanla kendi kendine doğru boyuta ulaşacak. Normalde yeni teknolojinin kısa vadedeki etkisini abartma, orta ve uzun vadede ise hafife alma eğilimindeyiz. Amaç, verimlilik, performans ve sonuçlarda gerçek iyileştirmeler sağlamak için insanların karar verme kontrolü altında yapay zekadan yararlanmak olmalıdır; onun her yerde mevcut olmasını istiyoruz, ancak her şeye gücü yeten olmasını istemiyoruz. Kolektif olarak çabalamamız gereken denge budur.
George Lynch, Nash Squared’in NashTech bölümünde teknoloji danışmanlığı başkanıdır