Yapay zeka bütçesi: Ağın hazır olup olmadığını kontrol etmeden onaylamayın.

Yapay zekâ, deneysel aşamadan hızla çıkarak yönetim kurullarının en öncelikli konularından biri haline geldi . Ancak bir sonraki yapay zekâ bütçesini onaylamadan önce, İngiltere'deki iş dünyası liderleri temel bir soru sormalı: Yapay zekâ deneysel aşamayı geçtikten sonra, ağları büyük ölçekte onu destekleyebilecek mi?

Yakın zamanda yapılan bir İngiliz araştırması, kuruluşların %55'inin önümüzdeki on iki ay içinde yapay zekâ (YZ) veya makine öğrenimine (ML) yatırım yapmayı önceliklendireceğini, neredeyse altıda birinin ise geride kalma korkusuyla düşük değer biçilen alanlara yoğun yatırım yaptığını ortaya koydu.

Bu baskı anlaşılabilir, ancak burada yatırım getirisi (ROI) hakkındaki tartışma çok dar görüşlü hale geliyor.

Yapay zekanın değeri, uygulamaya konulduğu anda her zaman hemen belirgin olmayacaktır. Bazı kazanımlar otomasyon ve verimlilik yoluyla elde edilirken, diğerleri uzun vadeli yetenek geliştirme yoluyla ortaya çıkar: daha fazla dayanıklılık, daha iyi bağışıklık, daha hızlı karar verme ve yeni çalışma yöntemleri.

Tehlike, yönetim kurullarının yapay zekayı bir dönüşüm olarak finanse edip, ardından kısa vadeli bir yazılım projesi olarak değerlendirmesinde yatıyor. İngiltere'de kuruluşların yalnızca %15'i yapay zeka uygulamalarının beklentileri aştığını söylüyor; bu da yapay zekanın başarılı olması için gereken koşullar hakkında daha derinlemesine bir tartışmayı gerektiriyor.

Yapay zekânın zayıf yönleri nelerdir?

Yapay zekâ performansında aksaklıklar yaşandığında, dikkat genellikle modele, verilere veya kullanım senaryosunu geliştiren ekibe yönelir. Bu faktörler önemlidir, ancak nadiren sorunun tamamını açıklarlar.

Yapay zekâ, faaliyet gösterdiği bağlama bağlıdır: veri, ağ, güvenlik modeli, yönetişim ve çevresel beceriler. Bu koşullar zayıfsa, umut vadeden bir kullanım senaryosu bile üretim ortamında sürdürülebilir ve değerli hale gelmekte zorlanabilir.

Sınırlı bir ortamda, temiz verilerle, kontrollü kullanıcılarla ve net bir değer yaratma yoluyla bir kavram kanıtı cazip görünebilir. Zorluk, projenin kendisinin yapay zekâ etrafında tasarlanmamış ofisler, bulutlar, sistemler ve veritabanları genelinde çalışması gerektiğinde başlar.

Burada bağlantı, yatırım getirisinin (ROI) hesaplamasının bir parçası haline gelir. Veri aktarımı çok yavaş gerçekleşirse, sistemler arasındaki iş akışları aksarsa, yanıt süreleri konuma göre değişirse veya ekipler performansın nerede düştüğünü göremezse, işletmeler gecikme, yeniden çalışma ve güven kaybı maliyetlerine katlanmaya başlar.

İngiliz şirketlerinin %24'ü, yapay zeka uygulamalarının beklentilerin altında kalmasının nedenlerinden biri olarak zayıf ağ veya bağlantı performansını gösteriyor. Bu rakam önemli çünkü gerekli altyapı mevcut olmadığında iddialı bir yapay zeka projesinin ne kadar kolay bir şekilde maliyetli bir pilot programa dönüşebileceğini gösteriyor.

Ağ, yatırım getirisinin hesaplanmasında vazgeçilmez bir unsur haline geldi.

Uzun yıllar boyunca ağlar arka uç altyapısı olarak ele alındı. İş yükleri e-posta, dosya paylaşımı veya SaaS hizmetlerine standart erişimle sınırlı olduğunda bu yaklaşımı savunmak daha kolaydı. Ancak yapay zeka canlı operasyonlara, müşteri iş akışlarına, dolandırıcılık tespitine, tahminlere veya saha destek hizmetlerine entegre edildiğinde bu yaklaşımı savunmak çok daha zor hale geliyor.

Yapay zekâ, farklı operasyonel gereksinimler yaratır. Şirketlerin verileri güvenli bir şekilde taşıması, iş yüklerini akıllıca yönetmesi, iş sürekliliğini sağlaması ve maliyetlerin nerede biriktiğini anlaması gerekir. Bu görünürlük olmadan, yatırım getirisi reaktif hale gelir; çeviklik olmadan, yapay zekâ destekli süreçler kırılgan kalır; ve güvenli bağlantı olmadan, yeni kullanım durumları yeni güvenlik açıkları yaratır. Bu nedenle, altyapı konusundaki görüşmeler yapay zekâ yaşam döngüsünün çok erken aşamalarında başlamalıdır.

İleriye dönük olarak, Birleşik Krallık'taki kuruluşların %54'ü yapay zeka odaklı bir ortamda başarılı olmak için daha esnek ve ölçeklenebilir ağlara ihtiyaç duyduklarını, %57'si ise çalışma süresini en üst düzeye çıkarmak için daha fazla esneklik ve güvenilirliğe ihtiyaç duyduklarını belirtiyor.

Bu rakamlar teknolojik bir istek listesi olarak değil, yapay zekanın şirketleri dijital performans ortamını yeniden şekillendirmeye zorladığının göstergeleri olarak yorumlanmalıdır. Yapay zekanın karar verme, müşteri ve süreçleri desteklemesi bekleniyorsa, temel ağ büyüme stratejisinin ayrılmaz bir parçası haline gelir; bu gerçek, işletmeler genelinde yapay zekanın benimsenmesinin gerçekliğiyle de vurgulanmaktadır.

Bir sonraki yapay zeka finansman turu öncesinde dört soru

Bir sonraki yapay zeka bütçesini onaylamadan önce, yönetim kurulları şu soruları sormalıdır: Veriler nereye gidecek? Bu hareketi kimler görebilecek? Ağ, pilot aşamasından sonra yapay zekayı destekleyebilecek mi? Ve herhangi bir arıza meydana geldiğinde ne olacak?

Bu sorular, yönetim kurullarını uygulama katmanının ötesine bakmaya ve kuruluşun finanse ettiği şeyleri ölçeklendirmek için gerekli koşullara sahip olup olmadığını incelemeye zorlar. Ayrıca, bilgi işlem sorumlusuna (CIO) hedefleri temel operasyonel gerçeklere oturtmanın bir yolunu sunar: altyapı, beceriler, yönetişim, güvenlik, veri trafiği ve maliyet disiplini.

Yapay zekâ yatırım getirisini hesaplamanın en zor kısmı, bazı değerlerin olgunlaşmasının zaman alacak olmasıdır. Hiçbir yönetim kurulu internetin değerini ilk yılına göre değerlendirmez ve yapay zekâya da aynı anlayışla yaklaşılmalıdır. Kısa vadeli ölçüm önemlidir, ancak uzun vadeli değeri mümkün kılan yetenekleri geliştirmeye yeterince yatırım yapmamak için bir bahane olamaz.

Yapay zekâ yatırımlarının bir sonraki dalgası yalnızca coşkuyla sağlanamayacak. Bir sonraki modeli seçmeden, bir sonraki platformu finanse etmeden veya bir sonraki pilot projeyi duyurmadan önce, İngiltere'deki yönetim kurulları temel ağ yapısını yeniden düşünmelidir.

Fırsatı kaçırma korkusu (FOMO) nedeniyle yapay zekaya yatırım yapmak şirketleri ileriye taşımayacaktır. Sürdürülebilir değer, en başından itibaren doğru koşulları oluşturmaktan kaynaklanacaktır.