Hala 1990'lardan kalma, tamamen işlevsel ancak modern teknolojiye bağlanması imkansız eski bir muhasebe sistemi kullanan bir şirketiniz olduğunu düşünün. Şimdi bu sistemi, 30 yıllık verileri ve yerleşik prosedürleri çöpe atmak zorunda kalmadan en gelişmiş yapayzeka ile iletişim kurabilir hale getirebildiğinizi hayal edin. Akıllı bağlantı sistemleri sayesinde 2025 yılında tam olarak bu gerçekleşiyor.
Herkes ChatGPT ve yapay zekadaki en son yeniliklerden bahsederken, gerçek iş devrimi perde arkasında gerçekleşiyor. Şirketler, BT altyapılarında tamamen devrim yapmak zorunda kalmadan yapay zekayı mevcut sistemlerine nasıl entegre edebileceklerini keşfediyorlar.
Akıllı bir bağlantı sistemi, eski ve yeni teknolojik dünya arasında evrensel bir çevirmen gibidir. Yurtdışına seyahat ettiğinizde iletişim kurmak için bir çeviri uygulaması kullandığınızı düşünün: akıllı bağlantı sistemi de aynı şeyi yapar, ancak eski iş yazılımınız ile modern yapay zeka teknolojileri arasında.
Nexus Operations'ın baş teknoloji sorumlusu Mira Patel'e göre, "Soru artık 'Yapay zekayı kullanabilir miyiz?' değil, 'Tüm sistemi bozmadan yapay zekayı günlük operasyonlarımıza nasıl entegre edebiliriz?"
Şu somut senaryoları hayal edin:
Örnek 1: Akıllı DepoŞirketinizin2008 yılından kalma bir depo yönetim sistemi var. Akıllı bağlantı sistemi, yapay zekaya sadece halihazırda var olan verileri okuyarak stokların ne zaman tükeneceğini tahmin etmeyi 'öğretiyor'. Depocu her zamanki gibi çalışmaya devam ediyor, ancak artık sistem ona ne zaman yeni ürün sipariş etmesi gerektiğini otomatik olarak söylüyor.
Örnek 2: Muhasebe Asistanı2010faturalama yazılımınız, faturalardaki anormallikleri otomatik olarak tanıyan yapay zeka ile geliştirilmiştir. Yapay zeka, faturaları bir muhasebecinin yapacağı gibi 'okur' ve şüpheli olanları işaretler, ancak tüm yazılım boyunca zaten biliyorsunuzdur.
Örnek 3: Gelişmiş Müşteri HizmetleriEskitelefon santraliniz, müşterilerin ses tonunu analiz eden ve operatörünüzeçağrıyı en iyi nasıl ele alacağını gerçek zamanlı olarak öneren bir yapay zekaya bağlanır.
.png)
2025 yılı için rakamlar etkileyici: akıllı bağlantı sistemlerine yapılan yatırımlar bir yıl içinde %142 oranında artarak yeni yapay zeka uygulamalarına yapılan yatırımları bile geride bıraktı.
Açıklama basit: Büyük şirketlerin %80'i hala mükemmel çalışan ancak modern teknolojiyle iletişim kuramayan 'eski' bilgisayar sistemleri kullanıyor. Bunların değiştirilmesi milyonlarca Euro'ya ve aylarca sürecek kesintilere mal olacaktır.
Sayılar önemli:
Bu da her geçen gün daha fazla şirketin mevcut sistemlerini tamamen değiştirmek yerine 'modernize' etmeyi tercih ettiği anlamına geliyor.
Yeni bir uzman kategorisi ortaya çıktı: bilgisayar sistemi çevirmenleri. Bunlar, farklı çağlarda doğmuş sistemleri nasıl konuşturacaklarını bilen uzmanlardır.
1. Dil DönüştürücülerRetroAIgibi şirketlereski programlama kodlarını (1980'lerden kalma COBOL gibi) yapay zekanın anlayabileceği modern dillere çevirme konusunda uzmanlaşmıştır.
Pratik bir örnek: 1985 yılında COBOL ile yazılmış bir kamu otoritesinin emeklilik sistemi, tüm fonksiyonları korunarak ancak yapay zeka ile uyumlu hale getirilerek modern dile 'çevrilmiştir'.
2. İletişim OrkestratörleriHarmonyTech gibi şirketler, farklı iş sistemleri arasında yapay zeka işlemlerini koordine eden çözümler geliştirerek tüm otomatik kararların tutarlı olmasını sağlar.
Pratik örnek: Bir hastanede randevuları yöneten yapay zeka, ilaç stoklarını yöneten yapay zeka ve personel vardiyalarını planlayan yapay zeka ile otomatik olarak iletişim kurar.
3. Uyumluluk KoruyucularıGuardRailgibi şirketler, IA ile yapılan tüm bağlantıların otomatik olarak sektör düzenlemelerine uygun olmasını sağlar.
Pratik örnek: Bir bankada, yapay zeka bir kredi hakkında her karar verdiğinde, sistem otomatik olarak tüm gizlilik ve kara para aklamayı önleme düzenlemelerine uyup uymadığını kontrol eder.
Durum: Westbrook'un iyi çalışan ancak sorunları öngöremeyen 15 yıllık bir depo yönetim sistemi vardı.
Çözüm: Yapay zekaya depo verilerini okumayı 'öğreten' akıllı bir bağlantı sistemi kurdular.
Sonuç: Tedarik zincirindeki aksaklıkları haftalar öncesinden tahmin ederek altı ay içinde 28 milyon avro tasarruf sağladılar.
Westbrook'un BT müdürü James Chen, "En iyi yapay zeka uygulaması, çalışanlarınızın farkına bile varmadığı uygulamadır," diyor. "Depo çalışanlarımız her zamanki gibi aynı sistemi kullanıyor ama artık neyi ne zaman sipariş edeceklerini biliyorlar."
Durum: 2000'li yılların bir ödeme işleme sistemi günde binlerce işlem gerçekleştiriyor ancak dolandırıcılığı otomatik olarak tespit edemiyordu.
Çözüm: Mevcut sistemi değiştirmeden dolandırıcılık tanıma konusunda uzmanlaşmış yapay zeka ile bağlantı kurmak.
Ölçülebilir Sonuçlar:
Fidelity'de müşteri deneyimi yöneticisi olan Sarah Williams şöyle açıklıyor: "Operatörlerimiz artık manuel aramalarla zaman kaybetmek yerine müşterilere gerçekten yardımcı olmak için daha fazla zaman harcayabiliyor."
Durum: ABD Personel Ofisi, emekli maaşlarını 1980'lerden kalma COBOL sistemleriyle yönetiyordu - işlevseldi ancak modernize edilmesi imkansızdı.
Çözüm: Milyonlarca satırlık eski kodu analiz etmek ve kademeli olarak modernize etmek için yapay zekayı kullanmak.
Sonuç: Normalde yıllar sürecek olan modernizasyon, emeklilik hizmetinde kesinti olmaksızın aylara indirildi.
Yapay zekayı mevcut sistemlere bağlayan şirketler somut sonuçlar elde ediyor:
Başlangıçtaki korkuların aksine, yapay zekayı mevcut sistemlere bağlamak çalışanları işlerinde daha mutlu hale getirdi. YZ, tekrarlayan ve sıkıcı görevleri yerine getirerek insanları daha ilginç ve yaratıcı görevler için serbest bırakıyor.
Somut örnek: Bir çağrı merkezinde, yapay zeka basit, tekrarlayan soruları ele alırken, insan operatörler empati ve yaratıcı problem çözme gerektiren karmaşık vakalarla ilgilenir.
Modern bağlantı sistemleri otomatik olarak şunları içerir:
Adım adım yaklaşım şunları sağlar
Sorun: 1990'ların sistemleri modern yapay zeka ile iletişim kurmak üzere tasarlanmamıştı. Bu, ankesörlü bir telefonu internete bağlamaya çalışmak gibi bir şey.
Pratik Çözüm: tıpkı bir adaptörün İtalyan fişinin Amerikan prizine bağlanmasına izin vermesi gibi, eski sistem ile yapay zeka arasındaki mesajları otomatik olarak çeviren 'akıllı adaptörler' kurulur.
Örnek: 1995 tarihli bir faturalama sistemi, PDF faturalarını yapay zekanın hataları veya anormallikleri analiz edebileceği verilere dönüştüren bir 'çevirmen' ile donatılmıştır.
Sorun: Yapay zeka düzenli ve temiz verilere ihtiyaç duyar, ancak eski sistemlerde genellikle dağınık, eksik veya eski formatlarda bilgiler bulunur.
Pratik Çözüm: Otomatik olarak çalışan 'veri vakumları' kullanırsınız:
Örnek: Bir nakliye şirketinin 5 farklı sistemde müşteri verileri vardı. Temizleme sistemi bunları birleştirdi, kopyaları ortadan kaldırdı ve hataları düzelterek AI için tek bir veritabanı oluşturdu.
Sorun: Eski (genellikle daha az güvenli) sistemleri yeni teknolojilere bağlamak güvenlik açıkları yaratabilir.
Pratik Çözüm: 'Sıfır Güven' ilkeleri geçerlidir - her iletişim doğrulanır, her erişim yetkilendirilir, her veri parçası şifrelenir.
Örnek: Bir bankada, yapay zeka dolandırıcılığı tespit etmek için işlem verilerini okusa bile, her bir erişim izlenir ve kaydedilir ve veriler her zaman şifrelenir.
Her şeyden önce, neye sahip olduğunuzu anlamanız gerekir:
Sorulacak Sorular:
Pratik ipucu: Bir tadilattan önce evinizdeki odalar için yapacağınız gibi, sistemlerinizin basit bir haritasını oluşturun.
İdeal Projenin Özellikleri:
Mükemmel örnek: Tedarikçi faturalarının okunmasını otomatikleştirin. Yanlış giderse, her zaman manuel yönteme geri dönebilirsiniz, ancak doğru giderse, saatlerce çalışmaktan tasarruf edersiniz.
Mevcut Uzman Türleri:
Kazandıran Yaklaşım:
Benzetme: Bisiklete binmeyi öğrenmek gibidir - alıştırma tekerlekleriyle başlarsınız, sonra kendinize güvendiğinizde onları çıkarırsınız.
Bir sonraki büyük adım, nasıl kullanıldıklarını gözlemleyerek performanslarını sürekli olarak optimize eden kendi kendini geliştiren sistemler olacaktır. Sürüş alışkanlıklarınızı öğrenen ve daha az yakıt tüketmek için kendini otomatik olarak ayarlayan bir araba hayal edin.
Gelecekteki örnek: Belirli şikayet türlerinin sık sık tekrarlandığını fark eden ve otomatik olarak hizmette iyileştirmeler öneren bir müşteri yönetim sistemi.
Uzmanlaşmanın arttığını görüyoruz:
Sağlık Hizmetleri: Hastanın eksiksiz bir görünümü için farklı tıbbi ekipmanları birbirine bağlayan sistemler
Finans: Tüm bankacılık düzenlemelerine otomatik olarak uyum sağlayan çözümler
Üretim: Üretim hatlarını optimize eden ve makine arızalarını tahmin eden yapay zeka
Yakın gelecekte göreceğiz:
Akıllı bağlantı sistemleri teknik bir çözümden daha fazlasıdır: Şirketlerin onlarca yıllık yatırım ve bilgi birikimini çöpe atmadan yapay zeka çağına girmelerini sağlayan bir dijital evrim stratejisidir.
Örnek çalışmalar, bu yolu seçen şirketlerin sadece yeni teknolojileri benimsemekle kalmadığını, her seferinde küçük bir iyileştirme yaparak çalışma şekillerini kökten dönüştürdüklerini gösteriyor.
İş dünyası liderleri için mesaj çok açık: Yapay zekânın muhteşem gösterileri manşetlere çıksa da, gerçek rekabet avantajı yapay zekânın mevcut günlük operasyonlara akıllı ve neredeyse görünmez bir şekilde entegre edilmesinde yatıyor.
Bu yaklaşımın güzelliği, bundan faydalanmak için bir teknoloji uzmanı olmanız gerekmemesidir. Sadece, sağlam bir temeli korurken bir evi yenilemek gibi, zaten sahip olduklarınızı geliştirmeye hazır olmalısınız.
Şirketimizin yapay zekayı mevcut sistemlerinize entegre etmenize nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin, Bize ulaşın.
Bilgisayar sistemleri çevirmeni, eski yazılımınız ile modern yapay zeka teknolojileri arasında akıllı bir aracı görevi gören özel bir çözümdür. Farklı dillerdeki insanların iletişim kurmasını sağlayan bir tercüman gibi çalışır.
Pratik örnek: 2005 yılından kalma ve her şeyi belirli bir formatta kaydeden bir depo yazılımınız varsa, çevirmen yapay zekaya bu formatı okumayı ve bu verileri tahminler yapmak veya süreçleri otomatikleştirmek için kullanmayı 'öğretir'.
Maliyetler karmaşıklığa bağlı olarak büyük ölçüde değişir, ancak tipik olarak projelerin maliyeti büyük şirketler için 1,3 ila 5 milyon Euro arasındadır. Bununla birlikte, ortalama yatırım getirisi +%18 verimliliktir ve tasarruflar zaman içinde ilk yatırımı önemli ölçüde aşar.
Küçük ve orta ölçekli şirketler, yaklaşımı test etmek için birkaç bin avroluk pilot projelerle başlayabilir.
Pilot projeler genellikle 6-12 hafta içinde sonuç verir, bu da sistemleri tamamen değiştirmek için gereken aylar veya yıllardan çok daha hızlıdır. Adım adım yaklaşım, kesintileri en aza indirirken faydaların anında görülmesini sağlar.
Örnek: Bir lojistik şirketi, irsaliyelerin okunmasını 2 ay içinde otomatik hale getirerek günde 4 saatlik manuel çalışmadan anında tasarruf sağladı.
Evet, eğer doğru yapılırsa. Modern bağlantı sistemleri otomatik şifreleme, sıkı erişim kontrolleri ve sürekli izleme gibi gelişmiş korumalar içerir. Birçok çözüm, bankalar ve hastaneler gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörler için onaylanmıştır.
Örnek: Bankalarda, yapay zeka müşteri verilerine her eriştiğinde, erişim günlüğe kaydedilir, yetkilendirilir ve veriler işleme sırasında bile her zaman şifrelenmiş olarak kalır.
Neredeyse tüm bilgisayar sistemleri yapay zeka ile bağlantılardan faydalanabilir:
Önemli olan, eski bir formatta olsa bile sistemin kullanılabilir veriler içermesidir.
Pratik deneyimler bunun tam tersini göstermektedir. Yapay zeka tekrarlayan ve sıkıcı görevleri yerine getirdiği için çalışanlar daha memnun oluyor ve böylece insan muhakemesi, yaratıcılık ve kişiler arası ilişkiler gerektiren daha ilginç ve yaratıcı görevlere odaklanabiliyorlar.
Somut örnek: Fidelity Financial'da çalışanlar manuel araştırmalara %68 daha az, müşterilerle faydalı faaliyetlere ise %43 daha fazla zaman ayırıyor.
Kesinlikle en çok tavsiye edilen yaklaşım budur. Çoğu başarılı uygulama, daha önemli uygulamalara geçmeden önce entegrasyonun nasıl çalıştığını test etmek için kritik olmayan bir süreçle başlar.
İpucu: Fatura okumayı otomatikleştirmek veya müşteri şikayetlerini analiz etmek gibi önemli ama hayati olmayan süreçlerle başlayın.
Pazar liderleri arasında
Hazırlık adımları şunları içerir:
Adım adım yaklaşım riskleri en aza indirir. Bir pilot proje işe yaramazsa, kritik sistemleri tehlikeye atmadan önceki yönteme geri dönebilirsiniz. Bu yeni bir yemek tarifi denemek gibidir: eğer iyi sonuç vermezse, her zaman eskisini yapmak için gerekli malzemelere sahip olursunuz.
Dahası, çoğu ciddi tedarikçi uygulama süreci boyunca sonuç ve destek garantisi sunar.
Kaynaklar ve Referanslar:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)