Büyük şirketler karmaşık yapay zeka projelerine milyarlarca dolar yatırım yaparken şirketler orta ölçekli şirketler sessizce somut sonuçlar elde ediyor. İşte en son verilerin ortaya koydukları.
En güncel araştırmadan şaşırtıcı bir bulgu ortaya çıkıyor: Amazon, Google ve Microsoft yapay zeka ile ilgili reklamlarla manşetleri domine ederken, veriler büyük şirketlerin %74'ünün hala yapay zeka yatırımlarından somut değer elde etmekte zorlandığını gösteriyor.
Bu arada, orta pazar segmentinde ilginç bir olgu ortaya çıkıyor.
Rakamlar beklenmedik bir hikaye anlatıyor: Fortune 500 milyar dolarlık yatırımlarını ve 'yapay zeka mükemmeliyet merkezlerini' duyururken, bu kuruluşların yalnızca yüzde 1'i yapay zeka uygulamalarını 'olgun' olarak tanımlıyor.
Aynı zamanda, medyada daha az görünür olan şirketler - bölgesel üreticiler, uzmanlaşmış distribütörler, 100 milyon ile 1 milyar arasında ciroya sahip hizmet şirketleri - yapay zekadan gerçek sonuçlar elde ediyor.
İstatistikler net bir model göstermektedir:
Temel soru: Büyük şirketler daha fazla kaynağa, yeteneğe ve veriye sahipse, performanstaki bu farkı belirleyen nedir?
Uygulama sürelerindeki farklılıklar önemlidir. Büyük kuruluşların yapay zeka projelerini birden fazla onay sürecinden geçirerek tamamlamaları genellikle 12-18 ay sürerken, orta ölçekli şirketler çalışan çözümleri 3-6 ay içinde hayata geçiriyor.
Meridian Manufacturing'in (350 milyon ciro) CTO'su Sarah Chen, yaklaşımı şöyle açıklıyor: "Yapay zekayı sırf denemek için deneyemezdik. Her uygulamanın belirli bir sorunu çözmesi ve iki çeyrek içinde değer göstermesi gerekiyordu. Bu kısıtlama bizi gerçekten işe yarayan pratik uygulamalara odaklanmaya itti."
BCG'nin araştırmasına göre, başarılı orta ölçekli şirketler sistematik bir yaklaşım izliyor:
Sonuç mu? Yapay zeka projelerinde ortalama 3,7 kat yatırım getirisi elde edilirken, en iyi performans gösterenler 10,3 kat yatırım getirisi elde etti.
Odak noktası teknoloji devleri olsa da, uzmanlaşmış yapay zeka sağlayıcılarından oluşan bir ekosistem orta pazara etkin bir şekilde hizmet veriyor:
Bu sağlayıcılar temel bir noktanın farkına vardı: orta ölçekli şirketler, özelleştirilmesi gereken platformlar yerine eksiksiz çözümleri tercih ediyor.
İş Teknolojisi Enstitüsü'nden Dr. Marcus Williams şu gözlemde bulunuyor: "En başarılı orta ölçekli yapay zeka uygulamaları, tescilli algoritmalar oluşturmaya odaklanmıyor. Sektöre özgü zorluklara kanıtlanmış yaklaşımları uygulamaya, sorunsuz entegrasyona ve net yatırım getirisine vurgu yapmaya odaklanıyorlar."
İlginç bir ironi: sınırsız kaynaklara sahip olmak bir engel haline gelebilir. McKinsey'in araştırması, büyük şirketlerin ayrıntılı yol haritaları ve özel ekipler oluşturma olasılığının 2 kat daha fazla olduğunu ortaya koyuyor... bu da pratik uygulamayı yavaşlatabilir.
Fortune 500'ler genellikle 'pilot mükemmeliyetçiliği' olarak adlandırılabilecek bir tuzağa düşerler:
ABD Nüfus Sayım Bürosu'nun verileri, yüzde 78'inin yapay zekayı 'benimsediğini' iddia etmesine rağmen, şirketlerin yalnızca yüzde 5,4'ünün üretimde yapay zeka kullandığını gösteriyor.
İlginç bir olgu: orta ölçekli piyasalar yapay zekayı operasyonlarına entegre ettikçe, tüm sektörleri inovasyona yönlendiren bir rekabet baskısı yaratıyorlar.
Piyasadan somut örnekler:
Yenilikçiler ve takipçiler arasındaki uçurumu genişletmek yerine, bu pratik benimseme dalgası rekabetçi farklılıkları daraltıyor ve çapraz benimsemeyi hızlandırıyor.
Sonuç: uygulamadaki çevikliğin genellikle saf finansal kaynakları aştığı bir manzara.
Projeksiyonlar bu gelişmelere işaret etmektedir:
Makul bir tahmin: önümüzdeki yıllarda, pratik yapay zeka konusunda en değerli dersler, sonuç odaklı uygulamada ustalaşmış orta ölçekli şirketlerden gelecektir.
Neden mi? Teknolojik inovasyon ile somut iş sonuçlarını dengeleme konusunda beceriler geliştirdiler.
CEO'lar, CTO'lar ve inovasyon yöneticileri için çok önemli bir düşünce ortaya çıkmaktadır:
Kuruluşunuz yapay zekanın pratik uygulamasında başarılı olan orta ölçekli şirketlerin en iyi uygulamalarından bir şeyler öğreniyor mu, yoksa hala somut sonuçlar elde edemeden karmaşık stratejilerle mi ilerliyorsunuz?
Sonuç açık: kurumsal yapay zekanın geleceği teknoloji devlerinin laboratuvarlarında değil, inovasyonu ölçülebilir karlara dönüştürmeyi öğrenmiş şirketlerin pragmatik uygulamalarında tanımlanıyor.
Onların ayırt edici yaklaşımı nedir? Teknolojik gelişmişlik ile iş başarısını asla birbirine karıştırmayın.
Evrensel ders? Yapay zeka çağında, uygulamadaki mükemmellik çoğu zaman kaynakların büyüklüğünden daha önemlidir.
C: Veriler farklı modeller gösteriyor. Fortune 500'ün deney yapma oranı daha yüksek, ancak sadece %26'sı projeleri pilot aşamasının ötesine ölçeklendirmeyi başarıyor. Orta ölçekli pazarlarda somut iş değeri yaratma konusunda daha yüksek başarı oranları görülmektedir.
C: Veriler, ortalama dağıtımların 8 ayın altında olduğunu ve en çevik kuruluşların dağıtımları 3-4 ayda tamamladığını göstermektedir. Büyük şirketler, kurumsal karmaşıklık nedeniyle tipik olarak 12-18 aya ihtiyaç duymaktadır.
C: Araştırmalar, ortalama yatırım getirisinin 3,7 kat olduğunu ve en iyi performans gösterenlerin 10,3 kat getiri elde ettiğini gösteriyor. Yapay zekaya sahip KOBİ'lerin %91'i ciroda ölçülebilir artışlar bildiriyor.
C: Kesinlikle. KOBİ'lerin yüzde 75'i yapay zekayı deniyor ve birçok çalışan halihazırda yapay zeka araçlarını günlük işlerine entegre ediyor. Çeviklikleri çoğu zaman kaynakların daha az kullanılabilirliğini telafi ediyor.
C: Fintech, yazılım ve bankacılık, önemli oranda 'yapay zeka liderleri' ile başı çekiyor. Üretim, geçen yıl başlatılan yeni yapay zeka projelerine sahip şirketlerin %93 'ünü gösteriyor.
C: Üç ana faktör: (1) Organizasyonel karmaşıklığın uygulamayı yavaşlatması, (2) İş sonuçlarından ziyade teknolojik inovasyona odaklanma, (3) Yalnızca yüzde 1'inin tam yapay zeka olgunluğuna ulaştığı karmaşık karar alma süreçleri.
C: 'Dengeleme ilkesi'nin benimsenmesi: gelişmiş algoritmalara sınırlı odaklanma, teknoloji/veriye orta düzeyde yatırım, kaynakların çoğunluğunun insanlar ve süreçler üzerinde kullanılması. Karar alma süreçlerinin basitleştirilmesi ve ölçülebilir yatırım getirisine öncelik verilmesi.
A: Gizlilik ve veri güvenliği (50'den fazla çalışanı olan şirketlerin %40'ı tarafından bildirilmiştir), kurum içi uzmanlık eksikliği ve mevcut sistemlerle entegrasyonda potansiyel zorluklar.
C: Tahminler, büyük çaplı yer değiştirmelerden ziyade yeni pozisyonların net olarak yaratılacağını gösteriyor. Yapay zeka, özellikle yaklaşımın daha çok artırma odaklı olduğu orta pazarda belirli görevleri otomatikleştirme eğilimindedir.
C: Önemli sonuçlar elde eden şirketler genellikle dijital bütçelerinin önemli bir yüzdesini yapay zekaya ayırır. Tipik orta ölçekli pazarlar için bu, genel platformlardan ziyade belirli yüksek yatırım getirisi çözümlerine odaklanarak yıllık 50 bin ila 500 bin avro yatırım anlamına gelir.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)