AI başarısı, zayıf dijital dönüşümle sınırlanıyor

dijital dönüşüm birden çok boyutu ve karmaşıklığı vardır ve bunlar bazen bunu üstlenen kuruluşlarda gözden kaçırılır. Başarının reçetesi, teknoloji çerçevesinden maksimum değer elde etmek için süreçleri ve organizasyonel yapıyı yeniden düşünmekte yatıyor – birçok işletmenin mücadele etmeye devam ettiği bir şey.

2020 ders çalışma Boston Consulting Group tarafından hazırlanan dijital dönüşüm projelerinin yaklaşık %70’inin, öncelikler net bir şekilde haritalandırıldığında ve liderlik hizalandığında bile hedeflerinin gerisinde kaldığını tespit etti. Zorluğu birleştirmek, getirme ihtiyacıdır. AI dönüşen organizasyona dönüşür. AI bugün her yerde ve müşteri deneyiminden ve kurumsal verimlilikten büyük getiriler vaat ediyor. Artık bir dijital dönüşüm çabası başlatıldığında yapay zekaya yatırım yapmamak başlangıç ​​değildir, ancak yatırım aşılmaz bir görev gibi gelebilir. Bu neden?

>>Özel sayımızı kaçırmayın: CIO gündemi: BT liderleri için 2023 yol haritası.<<

Dijital dönüşüm yol haritasındaki boşluklar, yapay zeka girişimlerinin başarısını engelleyebilir

Başarısız dijital dönüşüm girişimlerine yol açan faktörler, aynı zamanda yapay zeka girişimlerinin başarısının önündeki engeller olarak da işlev görür. Bunlar şunları içerir:

1. Çözülmesi gereken doğru problemlerin belirlenmesi: Uygun proje tasarımı ve dış müdahale olmadan, doğru sorunu ve onu çözmek için doğru yaklaşımı belirlemek inanılmaz derecede zordur. Kötü yürütülen bir dijital stratejinin veya hatalı bir dönüşüm yol haritasının yapay zeka başarısı için bir darboğaz oluşturacağı yer burasıdır: Altta yatan veri stratejisi, en başta kuruluşun benzersiz gereksinimleriyle uyumlu değildi.
2. Kapsayıcı bir veri stratejisinin olmaması: Şirketler, dijital dönüşüm için ne tür verilere ihtiyaç duydukları konusunda net bir fikre sahip olmalıdır. Aksi takdirde, uygun olmayan teknoloji yığınlarına yatırım yapma riskiyle karşı karşıya kalırlar. Uygun bir veri altyapısı ve stratejisi, gelişmekte olan teknolojilerin üzerine inşa edildiği temeli oluşturur ve bunun üzerine bir AI stratejisinin formülasyonu oluşturulur.
3. Sektörler ve birimler arasında entegrasyon eksikliği: Çoğu zaman, dijital dönüşüm projeleri şirket genelinde entegre edilmek yerine bireysel departmanlar içinde depolanır. Bu, yinelenen çabalara ve boşa harcanan kaynaklara yol açabilir. Silo oluşturma, verilerin ve içgörülerin departmanlar arasında serbestçe hareket etmesini engeller ve bu da yapay zekanın devreye alınmasını zorlaştırabilir. Birçok AI programcısının merkezi olarak yönetilmek yerine belirli departmanlar tarafından yönetilmesi gerçeği, durumu daha da kötüleştiriyor. Sonuç olarak, işletmeler genellikle yapay zeka gereksinimleri için az sayıda satıcıya bağımlıdır ve bu da yapay zeka sistemlerini kullanırken satıcıya bağlı kalma ve sınırlı esneklikle sonuçlanabilir. Silolar, çalışanları değişime dirençli hale getirebilir. Profesyoneller, çalışma ortamlarını silo içinde tercih edebilirler, bu da onları çevrelerini bozacak düzenlemelere karşı dirençli hale getirir.
4. CoE’lerin ve en iyi uygulamaların, uygun çerçevelerin ve yaklaşımların eksikliği: Zayıf bir dijital dönüşüm girişimi, dijital çözümleri geliştirmek, test etmek ve geliştirmek için uygun en iyi uygulamalar sistemini, Mükemmeliyet Merkezlerini ve çerçeveleri oluşturmaz.
5. Çapraz tozlaşma ve genel koordinasyon eksikliği nedeniyle zayıf uygulama: Birçok şirket, bir dijital dönüşüm girişimini etkili bir şekilde yönetmek için gereken dahili uzmanlığa sahip değil. Ek olarak, yeterli değişiklik yönetimi süreçlerinden ve araçlarından yoksun olabilirler.
6. İnsan merkezli, dijitale öncelik veren bir kültürün olmaması: Çalışanları gelişen teknolojiyi benimsemeye teşvik eden bir kurum kültürü yaratmanın ilk adımı, başarılı bir dijital dönüşümle başlar. Bu yerinde değilse, sonraki AI girişimleri başarısızlığa mahkumdur.

Bağlantılı sistemler, başarılı AI programlarına yol açar

Bu zorlukların üstesinden gelmek için kuruluşların, kuruluş genelinde bir ağ veya yapı gibi birbirine bağlı olan ve sorunsuz işbirliği sağlayan yapay zeka sistemleri geliştirmesi gerekir. Bu aynı zamanda, AI’yı bireysel departmanlar için bir araç olarak düşünmekten, onu tüm organizasyon için stratejik bir hedef olarak düşünmeye doğru bir zihniyet değişikliği gerektirecektir.

Kuruluşların modüler, bütünsel, ölçeklenebilir, riskten arındırılmış ve çevik olan ölçeklenebilir bir mimariyi kuruluş genelinde benimsemesi gerekir. Bu, uçtan uca keşfetmeden uygulamaya geçirme döngüsünü yöneten araçlar ve süreçlerle güçlü bir yapay zeka temeli sağlarken, kuruluşun yapay zekanın sunabileceği avantajlardan tam olarak yararlanmasına ve kalıcı büyüme için işlerini istikrarlı bir şekilde şekillendirmesine olanak tanır.

Yapay zekanın gelişebileceği temel boyutlar şunları içerir:

• Modüler AI mimarileri AI çözümlerini belirli iş gereksinimlerine uyarlamak için gereken esnekliği sağlar. Ayrıca, gerektiğinde özelliklerin kolayca eklenmesini veya çıkarılmasını mümkün kılar. Kuruluşlar, modüler yapay zekayı belirli kullanım durumları için dağıtmak için kullanabilir ve bu da daha açık, odaklanmış ve uygun fiyatlı bir ortam sağlar.e genel AI sistemi ve stratejisi.
• Bütünsel AI mimarisi işin kapsamlı bir görünümünü ve yapay zekanın tüm alanlarda nasıl uygulanabileceğine dair daha derin bir anlayış sağlar. Bu tür bir mimari güvence, etik ve yasal konularda destek, itibar ve mali zarara karşı koruma, sistemin gelişmiş şeffaflığını ve risk azaltmayı sağladığından, kuruluşların yapay zekayı güvenle benimseyebilmesini sağlar.
• Ölçeklenebilir bir veri yapısı bir kuruluşun tüm mikro hizmetlerine veya hizmetlerine bağlantılar veya görüşmeler oluşturmasını sağlar. Bu, altta yatan teknolojilerden, kaynak sistemlerden veya veri formatlarından bağımsız olarak şirket için ortak bir iş dili görevi görür ve dağıtılmış, yüksek performanslı ve tutarlı bir mimaride eşzamanlı veya sanallaştırılmış milyonlarca mikro veritabanını destekleyebilir.
• Riski azaltan yapay zeka itibar ve performans risklerini yönetmek. Analitik model yorumlanabilirliği, önyargı tespiti ve sürekli performans izleme, geliştirmeden dağıtıma ve kullanıma kadar yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında oluşturulmalıdır.
• Çevik AI mimarisi AI çözümlerini hızlı bir şekilde devreye alıp uygulayabilmek için değişen pazar koşullarına veya müşteri ihtiyaçlarına hızla uyum sağlaması gereken şirketler için çok önemlidir. Çevik yaklaşımlar diğer şeylerin yanı sıra ekip çalışmasını geliştirme, siloları ortadan kaldırma ve karar verme ve proje yönetimini güçlendirme kapasiteleriyle uzun süredir tanınmaktadır.

Özet

Başarılı bir dijital dönüşüm, yapay zekanın bir işletmenin yapı ve ağ gibi tüm alanlarına entegre edilmesini gerektirir. Bu, işletmenin işleyişinde ve müşterilere değer sağlama biçiminde temel değişikliklere yol açacaktır. İşletmelerin dijital dönüşümün sunduğu fırsatlardan tam olarak yararlanabilmesi için bunun ne anlama geldiğine dair net bir anlayışa sahip olması gerekir. Bu anlayışla, AI entegrasyonunu ve güçlü bir dijital dönüşümü engelleyebilecek silo halindeki süreçleri yıkarak dijital dönüşüm çabalarını etkili hale getirebilirler.

Halk arasında Bali olarak bilinen Balakrishna DR, Infosys’te icra başkan yardımcısı ve yapay zeka ve otomasyon birimi başkanıdır.