Herhangi bir işletmede yüksek etkili yapay zeka uygulamalarını ortaya çıkarma
İşletmelerin güncelliğini korumak için yapay zekayı ölçeklendirmesi gerekir ancak bu yolculuğun ilk adımları göz korkutucu gelebilir. Yine de bazı şirketler, ölçülebilir sonuçlar elde etmek amacıyla kavram kanıtı (PoC) aşamasının ötesine geçip yapay zeka öncüsü olmayı seçti ve diğer firmalara yol gösterdi.
Hikayelerini dinlemek ve yapay zekayı hayata geçirirken izledikleri yol gösterici ilkeleri öğrenmek için Team Liquid, Bosch ve Bristol Myers Squibb’den bu tür üç yenilikçiyle bir araya geldik: temel bir işletme sorununu veya fırsatını belirlemek, bu sorun ya da fırsatı ele alan kesin bir yapay zeka çözümünü tanımlamak için işletmeniz genelindeki paydaşlarla iş birliği yapmak ve başarıyı ölçerken geleneksel metriklerin ötesine bakmak.
| Şirket | Sektör | Şirket ölçeği | Genel Merkez |
| Bosch | Yüksek teknoloji | 400.000+ | Gerlingen, Almanya. |
| Bristol Myers Squibb | Yaşam bilimleri ve sağlık | 34.000+ | Princeton, New Jersey, ABD |
| Team Liquid | Medya, spor ve eğlence | 300+ | Los Angeles, California, ABD |
Yeniden icat edin
merkezinde yapay zekanın yer aldığı işletme süreçlerini
İş Ortağı
BT, işletme ekipleri ve teknoloji iş ortakları ile
Basitleştirin
ve kurumsal veri ortamını standartlaştırın
Yapay zekanın etkisini en üst düzeye çıkarmak için doğru fonksiyonu bulma
Uzmanlarımızın her birinin yapay zeka yolculuklarına beyaz tahta başında başlamış olması dikkat çekicidir. Temel bir başarı kaldıracını belirlemek için işletmelerini inceleyerek görüşmeyi, iş çıktılarını hızlandıracak belirli sorunlara veya fırsatlara odakladılar.
Bosch'ta ERP Ürün Mükemmelliği Başkanı olan Gamze Öztürk, boşlukları ve dönüşüm fırsatlarını belirlemek için mevcut süreçleri gözden geçirerek işe başladı. “Her zaman gerçek işletme sorunundan, karşı karşıya kalabileceğimiz iş süreci zorluklarından başlıyoruz,” diyor. “400.000'den fazla çalışanı ve 2.000'den fazla SAP sistemiyle, Bosch'un süreçlerinden herhangi birindeki aksaklıkların geniş kapsamlı etkileri vardır. Temel süreçlerin nerede aksıyor olabileceğini dikkatle belirlemek, yapay zeka ve otomasyon çözümlerinin daha düşünülmüş şekilde uygulanmasını sağlar. Bu, önemli bir öğrenim oldu. Teknolojiye geçmeden önce tüm bu işletme süreçlerini odağımıza alıyoruz çünkü önemli olan yalnızca teknoloji değil, onun arkasındaki bağlamdır.”
Bristol Myers Squibb'de SAP Kurumsal Mimarı olan Kenneth Manalang, ekiplerin şirketin misyonuna daha iyi hizmet etmesini sağlamak için süreçleri dönüştürme fırsatlarını da araştırıyor.
“Bristol Myers Squibb, hastalarımızın yaşam kalitesini korumak ve uzatmak amacıyla ilaçlar keşfeden, geliştiren ve sunan küresel bir ilaç şirketidir,” diyor. “Hastalarımıza hizmet veriyoruz, bu da onlar için en değerli olan, kapsamımızı hızlandırmaya ve genişleterek en çok ihtiyaç duyanlara daha fazla ilaç sağlamamıza yardımcı olan yapay zeka kullanım senaryolarını tanımlamamız ve oluşturmamız gerektiği anlamına geliyor.”
Kritik işletme süreçlerinin yapay zeka dönüşümünde en büyük potansiyeli barındırdığı ilkesi, her sektör için geçerlidir. E-spor devi Team Liquid'in, oyuncularının rekabet gücünü korumasına ve maçları kazanmasına yönelik net odağı, kendi alanında küresel bir lider olmasının başlıca nedenleri arasındadır. Eş CEO ve Sahip Steve Arhancet şöyle diyor: “Biz bir spor takımıyız, dolayısıyla rekabet etme ve kazanma sorumluluğumuz var. Tüm maçlarımızdan toplanan muazzam miktarda veriye sahibiz. Bu verileri fiilen kullanabileceğimiz bir kullanım senaryosu bulmamız gerekiyordu; bu da kadrolarımızın ve takımlarımızın rekabet gücünü artırmaktı.”
İşletme ekipleri ve teknoloji iş ortaklarıyla iş birliği yapma
Bir sorun veya fırsat belirlendikten sonra ideal yapay zeka çözümüne odaklanmak, farklı işlevlerden oluşan bir ekibin katkısını gerektirir. Örneğin Team Liquid için rekabet avantajını artırmaya yönelik doğru araç, oyuncularının ihtiyaçları doğrultusunda belirlendi. Team Liquid'in yasaklama/seçim (ban/pick) taslak aracı, yaklaşan karşılaşmalar için en uygun karakter seçimlerini ve yasaklamalarını önermek üzere önceki maçlardan elde edilen çok sayıdaki birinci ve üçüncü taraf veriyi analiz etmek için yapay zeka kullanır.
“Bununla ilişkili pek çok strateji söz konusu, bu nedenle bununla ilişkili en uygun seçimi sunmak amacıyla yapay zeka destekli bir şey geliştirelim diye düşündük,” diyor Arhancet. “[Koçlarımız] ChatGPT benzeri bir arayüze girip sorular sorabilmek [ve] bu yanıtları anında alabilmek istiyor. Bu yüzden işe verilerle başladık, verileri düzenledik ve ardından teknik olmayan kullanıcıların erişebilmesi için bunun üzerine özel olarak geliştirilmiş bir Joule Agent katmanı ekledik.”
Çözümü kullanacak kişiler ve teknoloji sağlayıcıları sürekli iletişim halinde olduğunda, kuruluşlar değer sunan yapay zeka işletme gerekçelerini daha iyi ifade edebilecek konuma gelir. Bosch'ta Öztürk'ün ekibi, SAP ve kendi işletme ekipleriyle “sık sık birlikte fikir geliştirme atölyeleri düzenliyor.” “Geri bildirimleri doğrudan işletmeden alıyoruz ve ardından hep birlikte bunu gerçekleştirmek için sonraki adımlara geçiyoruz.”
Kullanıcıların süreç bilgisi ile sağlayıcıların uzmanlığının birleşmesi, kaynak israfını ve ölçeklenemeyen tekil pilot projeleri önlemeye de yardımcı olur.Bu tür bir iş ortaklığını sürdürmek, Manalang'ın Bristol Myers Squibb'deki bir mimar olarak yürüttüğü çalışmalarda da temel bir hedeftir.
“Bristol Myers Squibb bir BT yazılım şirketi değil,” diyor. “Biz ilaç üreten ve geliştiren bir şirketiz. İşte ortaklık tam da bu noktada devreye giriyor. Problem tanımını belirlemek ve çalışmalarını hızlandırmalarına nasıl yardımcı olabileceğimizi tespit etmek için işletme kullanıcılarımızla etkileşime geçiyor ve SAP'deki iş ortaklarımızdan yardım istiyoruz. Temel nokta şu: Her yerde gereksiz yere aracı oluşturup etkinleştirmemek için ne inşa ettiğimizi anlamak.”
Yapay zeka yatırımlarınızın gerçek değerini ölçme
Ölçülebilir etki, yapay zekanın en çok nerede fark yaratacağını tam olarak belirlemek için teknik ekipler ile işletme ekipleri arasında iş birliği kurmaktan ve ardından bu senaryolar doğrultusunda hareket etmekten gelir. Ancak iş birliği burada bitmemelidir. Tipik metrikler uygulamanın somut olmayan değerini yakalayamayabileceğinden, KPI'ları tanımlarken farklı paydaşları sürece dahil etmek önemlidir.
“Bosch'ta buna bazen zeka getirisi de diyoruz,” diyen Öztürk, klasik ROI hesaplama yöntemlerini kullanmanın her zaman mantıklı olmadığını veya çoğu durumda getireceği değeri yakalayamadığını belirtiyor. “Yapay zekanın ardındaki değeri hesaplamak gerçekten zor. Bu nedenle, işletme süreçleri daha mı doğru yoksa daha hızlı mı karar alıyoruz diye soruyor ve yapay zeka çözümünün ardındaki dolaylı değeri inceliyoruz.”
Dağıttıkları yapay zeka çözümleri genelinde bu kapsamlı değer getirisinin kanıtları mevcuttur. Bosch'ta fiziksel yapay zeka, karmaşık depo yönetimi iş akışlarını kolaylaştırır. Depo ortamlarına entegre edilen bir alma ve yerleştirme çözümü, üretim alanındaki manuel yüklerin hafifletilmesine yardımcı olur. Kapsamlı bir SAP sistemi, depo robotiği ve ERP sistemlerini içeren bağlayıcı bir döngü oluşturur. SAP Joule görevi tetikler, robotlar işlemi yürütür ve döngüyü tamamlamak için SAP aracılığıyla geri dönüş sinyalleri gönderir.
Bristol Myers Squibb, sektör uyumluluğu için gereken insan katılımından ödün vermeksizin programlarının temelini oluşturan süreçleri desteklemek amacıyla misyon odaklı yaklaşımını idari ve karşılama senaryolarına genişletti. SAP ve Microsoft Teams entegrasyonu, personeli açık faturalar konusunda bilgilendirerek fatura onay süreçlerini yönetir. Zamanında tamamlamayı ve bazı durumlarda erken onayları kolaylaştırmak, harici satıcılarla çalışırken potansiyel indirimler veya gecikme ücretleri şeklinde finansal etkilere sahiptir. Bu arada SAP Batch Release Hub for Life Sciences, pazara herhangi bir ilaç sunulmadan önce parti serbest bırakma sürecini otomatikleştirmeye ve kalite uyumsuzluğu riskini azaltmaya yardımcı olur.
Team Liquid'in yasaklama/seçim taslak aracının yapay zeka destekli veri analizi, oyuncuların maçlardaki performansında iyileşmeler sağladı ve organizasyon genelinde daha geniş çaplı uygulamaları teşvik etti. “Yaklaşık iki buçuk yıl önce öncelikli olarak atletizm alanında başladık, ancak şimdi farklı hızlarda da olsa her bir farklı işletme dikeyinde yapay zeka uygulamaya başladık. Concur veya SuccessFactors olsun, birçok farklı SAP ürününü zaten kullanıyor olmamızın avantajına sahibiz; bu sayede iş dikeyinden bağımsız olarak organizasyon genelinde benimsemeyi daha kolay sağlayabiliyoruz.”
Yapay zeka başarısı için ayrıntılı plan
Bosch, Bristol Myers Squibb ve Team Liquid farklı sektörlerde faaliyet gösterip farklı sorunları çözmeyi hedefleseler de başarıyı artırmaya yardımcı olan birkaç ortak noktaya sahiptir: Bir yapay zeka çözümünün olağanüstü etki sağlayacağı yüksek etkili işlevleri belirlemek için işe beyaz tahta başında başlarlar; yapay zekanın çözeceği belirli sorunları ve fırsatları tanımlamak için işlevler arası bir ekiple çalışır ve başarıyı ölçerken geleneksel olmayan metrikleri sürece dahil ederler.