Yapay zeka yatırım getirisini ölçme ve işletme etkisini kanıtlama

Yapay zeka bugün neredeyse her iş liderinin aklındadır. Akıllı otomasyon, daha iyi karar alma ve yeni çalışma yolları sözü çok büyük. Aciliyete rağmen ortak bir zorluk devam ediyor ve bu da yapay zeka potansiyelini ölçülebilir iş etkisine dönüştürüyor.

Birçok yönetici için, yapay zekanın potansiyelini tanımak ve ölçülebilir sonuçlar elde etmek arasında bir uçurum var. Yolculuk, yapay zeka hazırlığının net bir şekilde tanımlanmasını, iş öncelikleri ile hedeflenen kullanım durumları arasında doğrudan bir bağlantı ve yatırım getirisini ölçmeye yönelik disiplinli bir yaklaşım gerektirir. Bu unsurlar olmadan, iyi niyetli girişimler bile yapay zeka işletmesi üzerinde anlamlı etki yaratmadan durma riski taşır.

Bu kılavuz, kurumsal kuruluşların yapay zeka iş etkisine gerçek dünyadan örneklerle yapay zekayla yatırım getirisini belirlemedeki temel adımları (zaman içinde değer elde etmeye hazır olduğunuzu değerlendirerek) inceler.

Adım 1. Yapay zeka girişimlerini işletme hedefleriyle uyumlu hale getirin

Önemli görevler: Etkiyi en üst düzeye çıkarmak ve idari satın alımı güvence altına almak için her yapay zeka projesine net bir şekilde tanımlanmış bir iş hedefiyle başlayın.

Başarılı bir yapay zeka stratejisine yönelik ilk adım, iş hedeflerinizi değerlendirmektir. Yapay zeka kendi başına değerli değildir. Zaten işin önemsediği bir şeyin üzerindeki iğneyi hareket ettirdiğinde değerlidir.

Yatırım yapmadan önce neden yatırım yaptığınızı bilmeniz gerekiyor. Maliyetleri düşürmeye, daha hızlı kararlar vermeye veya müşteri elde tutma oranını artırmaya mı çalışıyorsunuz? Net bir hedefle başlayan yapay zeka çözümlerinin başarılı olma olasılığı daha yüksektir. Ayrıca satın alma güvenliğini ve yatırımı haklı çıkarmayı kolaylaştırıyorlar.

Tüm yapay zeka özellikleriniz için tek, birleştirilmiş bir arayüze sahip olmak fark yaratabilir. Çalışanların daha fazla iş yapabilmesi için iş akışında sonraki en iyi eylemleri ve öngörüleri proaktif olarak önerebilir.

Gerçek dünya örneği: Delta Airlines

Delta Airlines, çalışan mutluluğunu müşteri deneyimiyle bağlantılı hale getirmek için yapay zeka girişimini temel bir iş hedefiyle uyumlu hale getirdi. SAP SuccessFactors'ı kullanarak yönetici rollerinin yaklaşık %50'sini müşteriye yönelik çalışanlarla başarılı bir şekilde doldurdular. Sonuç, pozitif müşteri ve hissedar sonuçları için erdemli bir döngü oluşturdu.

Adım 2. Kullanım senaryosu modellemesi aracılığıyla yatırım getirisini tahmin etme

Önemli görevler: Yatırım getirisini özel, yüksek değerli kullanım senaryoları aracılığıyla modelleyin ve yatırım durumunuzu güçlendirmek için çok yıllı bir görüşe sahip olun.

Herhangi bir yeni yapay zeka teknolojisini uygulamadan önce sağlam bir iş vakasına ihtiyacınız vardır. Yapay zeka için bu, kullanım durumları aracılığıyla yatırım getirisini modellemek anlamına gelir. Burada, verimlilik ile ilgili genel fikirlerin ötesine geçer ve potansiyel etkiyi ölçmeye başlarsınız.

Potansiyel iş yapay zekası değer kategorileri hakkında düşünün:

• Maliyet optimizasyonu ve verimlilik kazançları: Manuel bir süreci otomatikleştirerek kaç saat tasarruf edebilirsiniz?
• Gelir artışı: Daha iyi kişiselleştirme, daha yüksek dönüştürme oranlarına neden olabilir mi?
• Risk azaltma ve uyumluluk: Yapay zeka, dolandırıcılığı tespit etmenize veya uyumluluk kontrollerini otomatikleştirerek riske maruz kalma durumunuzu azaltmanıza yardımcı olabilir mi?
• Karar kalitesi: Finansal raporlamanızda daha doğru tahmin veya daha az hata değeri nedir?

Bu kategorilerin hayata geçmesinin bir yolu da müşteri deneyimi (CX) ile operasyonel arka ucunuz (ERP) arasındaki bağlantıdan geçiyor. Bir CX platformu, müşteri davranışları ve sipariş geçmişiyle ilgili ön uç verilerine sahip olabilir. Ancak operasyonel veriler (teklifler oluşturmanıza, teslimatı işlemenize ve sipariş ve fatura durumu sağlamanıza olanak sağlayan) hepsi arka uçtadır. Modern bir işletmenin vadettiklerini yerine getirebilmesi için iki parçanın kilitlenme aşamasında olması gerekir.

Kurumsal Strateji Grubu tarafından hazırlanan bir ekonomik doğrulama raporu, yapay zekayı CX ve ERP sistemlerinize entegre etmenin beş yıl içinde %214'lük muhafazakar bir yatırım getirisi sunabileceğini gösteriyor. Maksimum iyileştirme ile %761'e ^{yükseliyor.1} Raporda, bu tür bir entegrasyonun ortalama anlaşma boyutlarında %10 ila %30'luk bir artışa yol açabileceği ve doğrudan geliri artırabileceğine de dikkat ^çekiliyor.2

Bu faydaları modellediğinizde yinelemeyi düşünmeyi unutmayın. Bunlar bir defalık tasarruflar mı, yoksa zamanla mı birleşecekler? Oluşan nakit akışının çok yıllık bir görünümü, tek yıllık bir projeksiyondan çok daha zorlayıcı bir resim çizebilir. Bu, diğer yöneticilerinizle birlikte çalışan ve yapay zeka performansını zaman içinde ölçmenize yardımcı olan güçlü bir iş planı oluşturmada kritik bir adımdır.

Gerçek dünya örneği: Microsoft

Microsoft, tedarik zincirindeki manuel süreçler ve zayıf tahminlerle ilgili zorluklarla karşılaştı. Bu sorunlu noktaları hedefleyerek manüel planlama süreçlerinde %50 azalma ve zamanında planlamada %75 artış elde etti. Bu iyileştirmeler, iyi tanımlanmış bir kullanım senaryosunun somut yatırım getirisine nasıl dönüşebileceğini doğrudan göstermektedir.

Adım 3. Temel karşılaştırmalar aracılığıyla değeri miktarlandır

Temel unsur: Yapay zekanın gerçek etkisini ölçmek ve eylemsizlik maliyetini vurgulamak için net bir performans temeli oluşturun.

Anlamlı yapay zeka işletme etkisini gerçekleştirmek için net bir performans temeli tanımlayarak başlayın. Geçerli KPI'leri (işleme süreleri, hata oranları, müşteri memnuniyeti puanları veya işlem başına gelir gibi) ve yapay zekanın bu sayıları nasıl kaydırabileceğini belgeleyin. Bu gerçekçi bir geri ödeme dönemi ve kırılma noktası kurar.

Yapay zekanın gerçek değeri genellikle “Saatte Y dolardan tasarruf edilen X saat” gibi basit hesaplamaların ötesine geçer. Otomasyon, yinelenen görevleri kaldırdığında ekipler stratejik girişimlere odaklanabilir, inovasyonu teşvik edebilir ve daha yüksek değerli sonuçlara katkıda bulunabilir. Bu basamaklama etkisi, ilk verimlilik kazançlarının çok ötesinde yapay zeka ile yatırım getirisini artırır.

Aynı derecede önemli olan eylemsizlik maliyetinin farkına varmaktır. Kritik bir sürecin iyileştirilmesindeki gecikmeler, eksik gelir, rekabet gücünün azalması ve müşteri elde tutma oranının azalması anlamına gelebilir. Yapay zekayı stratejik bir gereklilik olarak şekillendirmek (isteğe bağlı bir harcama değil) yatırım durumunuzu güçlendirir.

Gerçek dünya örneği: Chobani

Örneğin Chobani'yi al. Şirket, finansal süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanarak giderlere harcanan sürede %75 azalma elde etti. Bu, finans ekibini idari işlerden kurtardı ve onların finansal analiz ve uyumluluğu geliştirme gibi daha stratejik girişimlere odaklanmasına olanak sağladı.

Adım 4. Dağıtım sonrası gerçek dünyadaki metrikleri izleyin

Yapay zeka çözümünüz canlı kullanıma geçtikten sonra yapay zeka ölçüm aracı kullanarak projeksiyonlardan performans verilerine geçiş yapın. Çözümün amaçlanan şekilde sunup sunmadığını gösteren metriklere odaklanmak önemlidir:

• Sonuçları teyit etmek için KPI'lerden önce ve sonra ölçü
• Çözümün etkili şekilde kullanıldığından emin olmak için benimseme ve kullanım oranlarını izleme
• Aşağı akış etkilerini izleyin. Bir departmanda daha fazla üretilen iş, pazara giriş süresini kısaltırken bir diğerinde gelir artışına yol açtı mı?

Şeffaf tüketim modeli size nelerin kullanıldığına, ne sıklıkta ve nerede değer sunduğuna ilişkin tam görünürlük sunar. Bu içgörüler performansı optimize etmenize, sonuçları net bir şekilde iletmenize ve devam eden veya genişletilmiş yatırımı gerekçelendirmenize olanak sağlar.

Yapay zeka aracıları bunun için güçlü bir araç olabilir. Bu acenteler iş süreci uzmanlığı ile enfekte olup, onlara gerekçelendirme, karar verme ve dinamik koşullara uyum sağlama yeteneği kazandırır. Tedarik zinciri, tedarik ve finans gibi iş işlevleri genelinde zaman alan işleri de otomatikleştirebilirler.

Gerçek dünya örneği: Nestlé

Nestlé, hatalara eğilimli olan yavaş, kağıt tabanlı gider süreçleriyle mücadele etti. SAP Concur'de yapay zeka destekli araçlar uygulayarak önemli iyileştirmeleri izleyebilir ve ölçebilirler. Şirket manuel gider yönetimi süreçlerini %100 ortadan kaldırdı ve rapor oluştururken çalışan verimliliğinde 3 kat artış gördü.

Adım 5. Niteliksel ve stratejik iadeleri dahil etme

Anahtar geliş: Yapay zekanın başarısını değerlendirirken hem ölçülebilir finansal kazançlarda hem de stratejik, uzun vadeli faydalarda faktör.

Her getiri bir mali raporda -özellikle de erken - görünmez. İş vakanızı ve ilerleme gözden geçirmelerinizi oluştururken niteliksel ve stratejik iadeleri dahil etmek önemlidir.

Bazı kuruluşlar veri girişi, sipariş işleme ve müşteri desteği gibi rutin süreçleri otomatikleştirerek günlük verimlilikte %300'e kadar bir iyileşme sağladı^{. 3} Satış ekipleri, kolaylaştırılmış iş akışları ve müşteri verilerine daha iyi erişim sayesinde üretkenlik artışlarının %90'a kadar olduğunu da bildirdi. Bu kazançlar sadece zaman tasarrufu için değil, daha yüksek değerli işlere odaklanmak için ekipleri boşaltırlar^{. 4}

Operasyonel maliyetler de keskin bir şekilde düşebilir. İşletmeler, operasyonları basitleştirerek ve karmaşık entegrasyon ihtiyacını azaltarak, sistemleri yönetmek ve sürdürmek için daha önce harcadıkları sürenin %70'ine kadar tasarruf edebilirler^{. 5}

Göz önünde bulundurulması gereken diğer bazı hususlar:

• Daha hızlı deney döngüleri: Yapay zeka inovasyonu hızlandırabilir
• İnovasyon yoluyla yetenek tutma: İnsanlar ileri görüşlü şirketler için çalışmak ister
• Rekabetçi farklılaştırma: Erken benimseme size önemli bir pazar avantajı sağlayabilir
• Altyapınızı geleceğe hazırlamak: Bugün yapay zekaya yatırım yapmak, yarın için daha dayanıklı ve uyarlanabilir bir temel oluşturur

Son olarak, yapay zeka müşteri deneyimini ve elde tutma özelliklerini önemli ölçüde iyileştirebilir. Şirketler daha hızlı işlem tamamlamaları, daha az hizmet sorunu ve daha yüksek memnuniyet oranları gördüler; bu da kaybı 55%⁶'ya kadar azalttı.

Gerçek dünya örneği: SA Güç Ağları

SA Power Networks, geniş, seyrek nüfuslu bir alanda yaşlanan bir altyapı yönetme zorluğuyla karşı karşıya kaldı. Yapay zeka destekli bir uygulamayı kullanarak, tek bir yılda sadece 1 milyon dolar biriktirmekle kalmayıp, korozyon ihtimali olan kutupların belirlenmesinde de %99 başarı oranı elde ettiler. Yapay zeka çözümü ayrıca, güvenlik ve güvenilirliği artırmak için basit bir doğal dil sorgusuyla saha teknisyenlerine 50 yıllık varlık geçmişine erişim sağladı.

6. adım. Sürekli gerekçelendirme için geribildirim döngüsü oluşturun

Anahtar devralım: Modelleri ayrıntılandırmak, yeni fırsatları keşfetmek ve zaman içinde yapay zekanın iş değerini sürdürmek için geri bildirim döngüsü oluşturun.

Yapay zeka teknolojileri yeni verilerden öğrendikçe gelişir. En başarılı organizasyonlar sonuçları izleyen, modelleri daraltan ve gelecekteki girişimlere içgörüler uygulayan bir geri bildirim döngüsü oluşturur.

Bu geri bildirim döngüsü, yapay zeka yatırımınızın ilk dağıtımdan uzun süre sonra değer sunmaya devam etmesini sağlar. Ayrıca yeni kullanım durumlarını belirlemenize, mevcut çözümleri optimize etmenize ve başarılarınızı geliştirmenize yardımcı olur.

Bir araç paketi, yapay zeka çözümlerini uygun ölçekte oluşturmanıza, genişletmenize ve düzenlemenize yardımcı olabilir. Merkezi yönetim ve yönetişim ile yapay zeka aracıları, iş gereksinimleriyle uyumlu hale getirilebilir ve organizasyon genelinde yeni fırsatlar ortaya çıkarabilir.

Sürekli olarak yeni kullanım senaryoları keşfederek, özel çözümler geliştirerek ve yapay zekayı kendi hızınıza göre genişleterek yapay zekayı tek bir projeden büyümeye devam eden bir motora dönüştürürsünüz.

Yapay zeka yolculuğunuzu başlatma

Yapay zeka ile ölçülebilir bir yatırım getirisi elde etmek genellikle göründüğünden daha basittir. Başlamak için tüm yanıtlara sahip olmanız gerekmez. Sadece doğru plana, doğru insanlara ve doğru desteğe ihtiyacınız var.

İster ilk yapay zeka konsept kanıtınızı tanımlayın ister kurum genelinde yapay zekayı ölçeklendirin, ilgili, güvenilir ve sorumlu teknolojileri seçin.

Bu sistemler, tehdit istihbaratı ve güvenlik açığı yönetimi dahil olmak üzere uçtan uca güvenlik önlemleriyle korunmalı ve sorumlu yönetimi, gizliliği ve yasal uyumluluğu sağlamak için güçlü veri politikaları tarafından yönetilmelidir.

Çekirdek iş süreçlerine gömülü olan bunlar, zaman içinde ölçebileceğiniz ve geliştirebileceğiniz somut sonuçlar sunar.

Yöneticiler için, kuruluşunuzun yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olacak altı noktalı bir liderlik kontrol listesi:

• Etkiyi en üst düzeye çıkarmak ve idari satın alımı güvence altına almak için her yapay zeka projesini açıkça tanımlanmış bir iş hedefiyle başlatın
• Yatırım planınızı güçlendirmek için özel, yüksek değerli kullanım senaryoları aracılığıyla yatırım getirisi modelleyin ve çok yıllı bir bakış açısı elde edin
• Yapay zekanın gerçek etkisini ölçmek ve eylemsizlik maliyetini vurgulamak için net bir performans temeli oluşturun
• Değeri kanıtlamak ve gelecekteki yapay zeka yatırımlarına yön vermek için dağıtım sonrası metriklerden ve şeffaf izleme araçlarından yararlanın.
• Yapay zekanın başarısını değerlendirirken hem ölçülebilir finansal kazançlarda hem de stratejik, uzun vadeli avantajlarda faktör
• Modelleri ayrıntılandırmak, yeni fırsatları keşfetmek ve zaman içinde yapay zekanın iş değerini sürdürmek için geri bildirim döngüsü oluşturun