Engeller nasıl aşılır ya da daha doğrusu: endişelenmemeyi ve yapay zekayı sevmeyi nasıl öğrendim

Newsletter

Engeller nasıl aşılır ya da daha doğrusu: endişelenmemeyi ve yapay zekayı sevmeyi nasıl öğrendim

Neden bu kadar çok şirket yapay zekayı benimsemekte başarısız oluyor? Ana engel teknolojik değil, insanidir. Makalede altı kritik engel tanımlanıyor: değişime direnç, yönetimin katılımı eksikliği, veri güvenliği, sınırlı bütçe, uyum ve sürekli güncelleme. Çözüm nedir? Değeri göstermek için pilot projelerle başlayın, personeli eğitin, hassas verileri özel sistemlerle koruyun. Yapay zeka geliştirir, değiştirmez - ancak basit bir dijitalleştirme değil, süreç dönüşümü gerektirir.

Electe'nin Ceo'su ve Kurucusu‍

Bu Makaleyi Yapay Zeka ile Özetleyin

Engelleri yıkmak: içimizdeki algoritma

‍

Yapay zeka (AI) işleri değiştiriyor. Birçok şirket, süreçlerinde bu yeni araçların başarılı bir şekilde benimsenmesini baltalayabilecek benimseme zorluklarıyla karşılaşmaktadır. Bu engelleri anlamak, kuruluşların verimliliği korurken yapay zekadan yararlanmalarına yardımcı olur.

Sürekli eğitimin zorluğu

Yapay zekanın hızlı gelişimi, profesyoneller ve şirketler için yeni zorluklar yaratıyor. Çalışanlar yapay zeka tarafından ikame edilmekten korkuyor. Ancak, yapay zeka bir ikame değil, güçlendirici bir araç olarak çalışır:

Tekrarlayan görevlerin otomasyonu
Stratejik faaliyetler için alan
Verilerle karar desteği

Yapay zekayı işbirliğine dayalı bir araç olarak sunmak direnci azaltır ve bu teknolojinin benimsenmesini teşvik eder. Kuşkusuz bazı görevler zaman içinde ortadan kalkacaktır, ancak neyse ki sadece en sıkıcı olanlar. Bu aslında sadece süreçler içinde teknolojinin benimsenmesi değil, süreçlerin tamamen değişmesi anlamına gelir. Kısacası, dijitalleşme ile dijital dönüşüm arasındaki fark. İçgörü: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Veri koruma ve güvenlik

Gizlilik ve güvenlik büyük engellerdir. Şirketler, YZ sistemlerinin doğruluğunu sağlayarak hassas verileri korumalıdır veya korumalıdır. İhlal ve yanlış bilgi riskleri bunu gerektirmektedir:

Düzenli güvenlik kontrolleri
Tedarikçi değerlendirmesi
Veri koruma protokolleri

Özellikle, "otomati̇k fi̇ltrelerEn hassas verilerin yönetiminde ve kurumsal verilerin tamamının yönetilmesi veya analiz edilmesi durumunda özel sistemlerin kullanılması, sadece güvenlik açısından değil, aynı zamanda çok değerli verilerin üçüncü taraflara 'verilmesini' önlemek için de esastır. Ancak daha önce başka bağlamlarda da olduğu gibi, bu tür bir dikkat sadece birkaç kuruluşun 'aydınlanmış' yaklaşımı olarak kalacaktır. Kısacası, herkes farklı seçimlerin gerektirdiği ödünleşimlerin farkında olarak istediğini yapar.

İşte kilit noktaların kısa bir listesi

Değişime karşı direncin yönetilmesi

Benimseme, aşağıdakileri içeren yönetim stratejileri gerektirir:

Faydaların İletilmesi
Sürekli Eğitim
Pratik koçluk
Geri Bildirim Yönetimi

Yukarıdan aşağıya yaklaşım

Karar vericiler yapay zekanın değerine ilişkin kanıtlara ihtiyaç duymaktadır. Etkili stratejiler:

Rakiplerin başarı hikayelerinin gösterilmesi
Pilot tanıtım projeleri
Net yatırım getirisi ölçümleri
Çalışan katılımının gösterilmesi

Bütçe kısıtlamalarının yönetilmesi

Yetersiz bütçe ve altyapı benimsenmesini engellemektedir. Kuruluşlar şunları yapabilir

İçerdiği projelerle başlayın
Sonuçlara göre genişletin
Kaynakları dikkatli bir şekilde tahsis edin

Yasal ve etik yönler

Uygulama aşağıdakileri dikkate almalıdır:

Tarafsızlık ve adalet
Mevzuata uygunluk
Sorumlu kullanım için kurallar
Mevzuat gelişmelerinin izlenmesi

Sürekli güncelleme

Kuruluşlar şunları yapmalıdır:

İlgili gelişmelerin izlenmesi
Sektör topluluklarına katılım
Yetkili kaynakları kullanma

Perspektifler

Etkili benimseme şunları gerektirir:

Stratejik Yaklaşım
Organizasyonel değişime dikkat
Kurumsal hedefler ve kültür ile uyum
Pratik değere odaklanın

Etkili değişim, hedefe yönelik ve sürdürülebilir seçimler yoluyla operasyonları ve işgücü kapasitesini geliştirir.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

Yapay Zeka Trendleri 2025: Yapay zekanın sorunsuz bir şekilde uygulanması için 6 stratejik çözüm

Şirketlerin %87'si yapay zekayı rekabetçi bir gereklilik olarak kabul ediyor, ancak birçoğu entegrasyonda başarısız oluyor - sorun teknoloji değil, yaklaşım. Yöneticilerin %73'ü şeffaflığın (Açıklanabilir YZ) paydaşların katılımı için çok önemli olduğunu belirtirken, başarılı uygulamalar 'küçük başla, büyük düşün' stratejisini izliyor: toplam iş dönüşümü yerine hedeflenen yüksek değerli pilot projeler. Gerçek vaka: Üretim şirketi, tek bir üretim hattında yapay zeka kestirimci bakım uyguluyor, 60 günde -%67 duruş süresi elde ediyor ve kurumsal çapta benimsenmeyi hızlandırıyor. Doğrulanmış en iyi uygulamalar: öğrenme eğrilerini azaltmak için tamamen değiştirme yerine API / ara yazılım yoluyla entegrasyonu tercih edin; role özel eğitim ile değişim yönetimine% 30 kaynak ayırmak +% 40 benimseme oranı ve +% 65 kullanıcı memnuniyeti sağlar; mevcut yöntemlere kıyasla AI sonuçlarını doğrulamak için paralel uygulama; yedek sistemlerle kademeli bozulma; teknik performansı, iş etkisini, benimseme oranlarını ve yatırım getirisini izleyen ilk 90 günlük haftalık inceleme döngüleri. Başarı, teknik-insani faktörlerin dengelenmesini gerektirir: dahili YZ şampiyonları, pratik faydalara odaklanma, evrimsel esneklik.

IA Uygulaması için Kazandıran Strateji: 90 Günlük Plan

Destek ekiplerinin %87'si müşteri beklentilerinin arttığını gördü ve %68'i bunu yapay zekaya bağlıyor. Analiz felcinden kaçınmak ve somut sonuçlar vermeye başlamak için ilk 90 gün çok önemlidir. 3 adımlı plan, stratejik uyumdan pilot uygulamaya ve ölçülebilir genişlemeye, yaygın hatalardan kaçınmaya ve verimlilik ve gelir etkisi gibi temel ölçütleri izlemeye kadar uzanıyor. Özel destek ve sürekli eğitimle, ilk başarıları DE yanlısı bir şirket kültürüne dönüştüreceksiniz.

Web Sitelerinde Geliştiriciler ve Yapay Zeka: Zorluklar, Araçlar ve En İyi Uygulamalar: Uluslararası Bir Perspektif

İtalya'da yapay zekanın benimsenme oranı yüzde 8,2'de kalırken (AB ortalaması yüzde 13,5), küresel olarak şirketlerin yüzde 40'ı yapay zekayı operasyonel olarak kullanıyor ve rakamlar aradaki farkın neden ölümcül olduğunu gösteriyor: Amtrak'ın chatbotu yüzde 800 yatırım getirisi sağlıyor, GrandStay taleplerin yüzde 72'sini otonom olarak ele alarak yılda 2,1 milyon dolar tasarruf sağlıyor, Telenor gelirlerini yüzde 15 artırıyor. Bu rapor, web sitelerinde yapay zeka uygulamasını pratik örneklerle (ihaleler için Lutech Brain, öneriler için Netflix, e-postaya kıyasla 27 kat etkileşim sağlayan L'Oréal Beauty Gifter) araştırıyor ve gerçek teknik zorlukları ele alıyor: veri kalitesi, algoritmik önyargı, eski sistemlerle entegrasyon, gerçek zamanlı işleme. Gecikmeyi azaltmak için uç bilişim, modüler mimariler, önyargı karşıtı stratejiler gibi çözümlerden etik konulara (gizlilik, filtre balonları, engelli kullanıcılar için erişilebilirlik) ve hükümet vakalarına (çok dilli yapay zeka çevirisi ile Helsinki) kadar, web geliştiricilerinin kodlayıcılardan kullanıcı deneyimi stratejistlerine nasıl geçtiğini ve bugün bu evrimi yönlendirenlerin neden yarın web'e hakim olacağını keşfedin.

Yapay Zeka Karar Destek Sistemleri: Kurumsal Liderlikte 'Danışmanların' Yükselişi

Şirketlerin %77'si yapay zeka kullanıyor ancak yalnızca %1'i 'olgun' uygulamalara sahip - sorun teknoloji değil yaklaşım: tam otomasyon ve akıllı işbirliği. Goldman Sachs, 10.000 çalışanında yapay zeka danışmanı ile insan kararlarını korurken +%30 sosyal yardım verimliliği ve +%12 çapraz satış sağlıyor; Kaiser Permanente, 12 saat önceden 100 öğe/saat analiz ederek yılda 500 ölümü önlüyor ancak teşhisi doktorlara bırakıyor. Danışman modeli güven açığını (sadece %44'ü kurumsal yapay zekaya güveniyor) üç temel unsurla çözüyor: Şeffaf muhakeme ile açıklanabilir yapay zeka, kalibre edilmiş güven puanları, iyileştirme için sürekli geri bildirim. Rakamlar: 2030'a kadar 22,3T$ etki, stratejik YZ çalışanları 2026'ya kadar 4 kat yatırım getirisi görecek. Pratik 3 adımlı yol haritası - değerlendirme becerileri ve yönetişim, güven ölçütleriyle pilot uygulama, sürekli eğitimle kademeli ölçeklendirme - finans (denetimli risk değerlendirmesi), sağlık hizmetleri (teşhis desteği), üretim (öngörücü bakım) için uygulanabilir. Gelecek, yapay zekanın insanların yerini alması değil, insan-makine işbirliğinin etkili bir şekilde düzenlenmesidir.