Tamamen yapay zeka ile yönetilen bir işletme, eski süreçlerinin daha hızlı sürümlerini çalıştırmaz. Temiz, yönetişimli bir bilgi katmanının üzerinde, takım arkadaşı gibi davranan yapay zeka ajanları etrafında yeniden inşa edilmiş işi çalıştırır ve her ajanın özerkliğini her seferinde bir güven adımı genişletir. Tüm operasyon modeli tek bir cümlede budur. Bunu başaran şirketler, herkesten daha iyi modeller kullanmıyor. Neredeyse hiç kimsenin yapmadığı operasyonel yeniden inşayı yaptılar. İşte bu yüzden artık kuruluşların %88'i yapay zekayı bir yerde kullanıyor, ancak yalnızca yaklaşık %6'sı gerçek anlamda yüksek performanslı.
Bu yazı, McKinsey'in yapay zeka yerlisi şirketlere ilişkin yedi operasyonel doğrusunu, gerçekten takip edebileceğiniz somut bir sıraya oturtuyor: bilgi katmanını doğru kurun, iş akışını yeniden tasarlayın, ajanları takım arkadaşı olarak çalıştırın ve güveni kademeli olarak kazanın. Gerçek rakamları ve gerçek bir örneği (Salesforce'un destek bölümü) kullanarak, yapay zeka ile yönetilenin canlı bir operasyonun içinde nasıl göründüğünü göstereceğiz ve her kaynağın kaçındığı soruya yanıt vereceğiz: bir yapay zeka mühendislik ekibi olmayan bir şirket için yeniden inşayı kim yapar. Bu sırayı sizin için biz yürütelim isterseniz, yapay zeka stratejisi ve yönetici danışmanlığı hizmetini nasıl sunduğumuzu görebilirsiniz, ancak buradaki her şey kendi başınıza kullanabileceğiniz bilgilerdir.
Bir işletmenin yapay zeka ile yönetiliyor olması gerçekte ne anlama gelir?
Bu, bir modelin operasyonun yanında durması değil, ajanların operasyonun içinde gerçek işi yapması anlamına gelir. Yapısal test, yapay zeka yerlisi bir şirketi tanımlamak için kullanılanın aynısıdır: yapay zekayı kaldırın ve operasyon yalnızca yavaşlamaz, durur.
Çoğu denemenin atladığı dürüst kısım şu: "yapay zeka ile yönetilen" olmak, mevcut bir işletme için ya hep ya hiç değildir. Bir şirket, finans kapanışı hâlâ bir elektronik tablo bayrak yarışıyken destekte tamamen yapay zeka ile yönetilebilir. Tüm şirketi bir anda dönüştürmezsiniz. Her seferinde bir fonksiyonu dönüştürürsünüz ve dönüştürülen her fonksiyon, geri kalanı yetişirken bile gerçek anlamda yapay zeka ile yönetilir.
En net canlı örnek Salesforce'tur. Agentforce ajanlarını devreye aldıktan sonra Salesforce, müşteri destek etkileşimlerinin yaklaşık %50'sini yapay zeka üzerinden yönlendiriyor, destek maliyetinde kabaca %17 düşüş bildiriyor ve ajanlar işi devraldıkça destek personel sayısını yaklaşık 9.000'den yaklaşık 5.000'e indirdi. Bu, bir yardım sayfasına iliştirilmiş bir sohbet botu değil. Bu, ajanların yükün yarısını taşıması için yeniden inşa edilmiş tek bir fonksiyondur; ki yapay zeka ile yönetilenin tek bir operasyonun içinde tam ölçekte göründüğü şey budur.
Yapay zeka ile yönetilen şirketler gerçekte nasıl çalışır? Yedi doğru
McKinsey, yapay zeka yerlisi şirketlerin nasıl çalıştığını yaklaşık on beş yapay zeka konusunda yetkin şirketin liderlerinden damıttı ve yedi operasyonel doğruya ulaştı. Bunlar, çoğu kuruluşun hâlâ yanlış anladığı bir işletim sistemi gibi okunur. İşte bunlar, her birinin pratikte ne anlama geldiğiyle birlikte:
| Operasyonel doğru | Pratikte ne anlama gelir |
|---|---|
| Ajanlar araç değil, takım arkadaşıdır | Ajanlar adımları baştan sona üstlenir ve birinin ara sıra açtığı bir özellik olmak yerine insanları güçlendirir |
| İnşa et mi satın al mı konusunda bilinçli ol | Bir din gibi değil, her yetenek için ayrı ayrı karar verin, böylece satın alabileceğinizi yeniden inşa etmezsiniz |
| Bilgi katmanını doğru kur | Temiz, sorgulanabilir, yönetişimli bağlam, diğer her şeyin üzerinde durduğu temeldir |
| Birleştirilebilir, yönetişimli bir mimari kur | Alan ilerledikçe parçaları değiştirebilecek şekilde tasarlayın, yönetişim ta baştan içine işlenmiş olsun |
| Güveni kademeli olarak kazan | Özerklik, insan onaylısından denetlenene ve otomatiğe doğru adımlarla genişler |
| Organizasyonel tasarımı doğru kur | Ajanların tek bir pilotu aşıp ölçeklenebilmesi için ekipleri ve sahipliği yapılandırın |
| Benimsemeyi kültürel bir çark yap | İnsanlar yeni çalışma biçimini içeri çeker; bu, tepeden dayatılan bir BT aracı değildir |
Yedisinin de içinden geçen tek iplik, McKinsey'in başa koyduğu şudur: kazananlar modelleri eski süreçlerin üzerine cıvatalamaz. Süreçleri yeniden inşa eder ve yapay zekanın güvenilir şekilde hareket edebilmesi için bilgilerini yeniden platformlaştırırlar. Gerçek değer, aynı işi daha hızlı yapmak değildir. Gerçek takım arkadaşı gibi işlev gören ajanlarla insanları güçlendirmektir.
Bu yedisi, herhangi bir sırada yaptığınız bir kontrol listesi değildir. Dördü bir sıra oluşturur ve o sıra, gerçekte yapay zeka ile yönetilen hale gelme şeklinizdir.
Yapay zeka ile yönetilen hale gelmek için doğru sıra nedir?
Doğrular dört harekette kümelenir ve sıra önemlidir. Bir adımı atlayın, bir sonraki başarısız olur.
1. Önce bilgi katmanını doğru kurun
Ajanlar, ancak ulaşabildikleri veriler ve kurallar kadar iyidir. Herhangi bir ajan eklemeden önce, bağlı olduğu bilgi (belgeleriniz, politikalarınız, ürün gerçekleriniz, müşteri geçmişiniz) temiz, sorgulanabilir ve yönetişimli olmalıdır. Bu, en gösterişsiz adımdır ve çoğu şirketin atladığı adımdır; işte bu yüzden pilot projeleri tıkanır. Destek ajanları yanıtları güncelliğini yitirmiş bir wiki'den çekiyorsa, hiçbir model sonucu kurtaracak kadar iyi değildir. Bilgi katmanı temeldir ve önce gelir çünkü onsuz alttaki hiçbir şey çalışmaz.
2. İş akışını yeniden tasarlayın, eskisine bir ajan cıvatalamayın
Bu, %6'yı herkesten ayıran adımdır. McKinsey'in verileri bu konuda açık sözlü: üretken yapay zeka kullanan kuruluşların yalnızca yaklaşık %21'i tek bir iş akışını bile yeniden tasarlamış durumda, %80'e yakını ise yapay zekayı mevcut süreçlerin üzerine basitçe katmanlıyor. Yeniden tasarım, bir ajanın iyi yapabildiklerini sormanız ve ardından iş akışını insanlar için tasarlanmış bir sürece bir ajan sokmak yerine onun etrafında yeniden inşa etmeniz anlamına gelir. Yeniden tasarlanmış bir destek iş akışı, bir bileti bir ajana verip beklemez. Ajanın okumasına, karar vermesine ve çözmesine izin verir ve yalnızca gerçek uç durumları bir kişiye yönlendirir.
3. Ajanları özellik değil, takım arkadaşı olarak çalıştırın
Bir takım arkadaşı bir sonucun sahibidir. Bir özellik çağrılmayı bekler. Yapay zeka ile yönetilen bir operasyonda ajan, bir iş kategorisini baştan sona ele alır (iadeyi çözer, potansiyel müşteriyi niteler, faturayı mutabık kılar) ve bir kişi istisnaları ve onayları ele alır. a16z'in tarif ettiği yapısal kayma burada ortaya çıkar. Kurumsal arka uç, insan eylemi ile sistem yanıtı arasında bire bir orana göre kuruldu, ancak ajan iş yükleri özyinelemeli, ani patlamalı ve devasadır; bu da şirketleri insan hızı yerine "ajan hızına" göre yeniden mimari kurmaya iter. Daha keskin öngörüleri şu: kayıt sistemi (CRM, biletleme aracı) önceliğini kaybeder ve metalaşmış bir kalıcılık katmanına dönüşür; işi yapan akıllı yürütme ortamı ise yığının stratejik olarak baskın parçası haline gelir.
4. Güveni kademeli olarak kazanın
Bir ajanı ilk günden tam özerkliğe geçirmezsiniz. Güven adımlarla genişler. Ajan, bir insanın her çalışmayı onayladığı kısa bir tasmayla başlar, ardından denetlenene geçer (o hareket eder, bir insan nokta atışı kontrol yapar), sonra da insanlar uç durumları elinde tutarken güvenli ve iyi anlaşılmış vakalarda otomatiğe geçer. Salesforce'un destek deneyimini bozmadan destek etkileşimlerinin yarısını ajanlara taşıması böyle oldu: özerklik, öncesinde değil, ajanlar kendilerini kanıtladıkça genişledi.
Neden bu kadar az şirket gerçekten yapay zeka ile yönetiliyor?
Çünkü zor olan kısım yapay zeka değil. Etrafındaki her şey: bilgi temizliği, yeniden tasarım, yönetişim, organizasyon değişikliği. McKinsey'in Yapay Zekanın Durumu verileri açığı bir huni olarak ortaya koyuyor:
- Kuruluşların %88'i artık yapay zekayı en az bir fonksiyonda kullanıyor, bir önceki yılki %78'e kıyasla artış.
- Yalnızca yaklaşık üçte biri yapay zekayı işletme genelinde ölçeklendirdiğini bildiriyor.
- Üretken yapay zeka kullanan kuruluşların yalnızca yaklaşık %21'i tek bir iş akışını bile yeniden tasarlamış durumda.
- %10'undan azı herhangi bir fonksiyonda yapay zeka ajanlarını ölçeklendiriyor ve %73'ü ürün geliştirmede hiç ajan kullanmıyor.
- Yalnızca yaklaşık %6'sı gerçek anlamda yapay zeka yüksek performanslısı. O az sayıdaki şirketin dönüşümsel değişimi sürdürme olasılığı 3,6 kat daha yüksek ve kabaca %55'i iş akışlarını temelden yeniden kuruyor.
Yukarıdan aşağıya okuyun, bu "yapay zeka kullanmak" ile "yapay zeka ile yönetilmek" arasındaki mesafedir. Neredeyse herkes yapay zeka kullanıyor. Neredeyse hiç kimse işin nasıl yapıldığını yeniden inşa etmedi. Bu düşüş, yukarıdaki dört adımlı sıranın maliyetidir ve hangi modeli seçtiğinizle hiçbir ilgisi yoktur.
Geçmeye değer çünkü getiri zaten gerçek, varsayımsal değil. PwC'nin ajan anketi, şirketlerin %79'unun yapay zeka ajanlarının zaten benimsendiğini bildirdiğini, bu benimseyenlerin üçte ikisinin ölçülebilir üretkenlik değeri bildirdiğini ve yöneticilerin %88'inin önümüzdeki on iki ayda yapay zeka bütçelerini artırmayı planladığını buldu. Salesforce rakamları ölçekteki kanıttır. Yeniden inşayı tamamlayan şirketler, hâlâ yapay zekayı eski sürecin üzerine cıvatalayanlardan uzaklaşıyor.
Köklü bir şirket tamamen yapay zeka ile yönetilen hale gelebilir mi, yoksa bu yalnızca yeni girişimler için mi?
Olabilir ve ayrım önemlidir. Kesin olarak, hiçbir köklü şirket geriye dönük olarak "ilk günden yapay zeka yerlisi" olamaz. O gemi, şirket kurulduğunda kalktı. Ama yapay zeka ile yönetilen olmak, miras aldığınız bir doğuştan hak değildir. Her seferinde bir fonksiyon kurduğunuz bir yetenektir.
Bir muhasebe firması, bir ajans, bir klinik veya bir e-ticaret markası kendini kurulmamış hale getiremez, ancak dört adımlı sırayı tek bir iş akışında yürüterek ve ardından deseni bir sonrakinde yeniden kullanarak önemli olan kısımlarda (destek, operasyon, satış hareketi, arka ofis) gerçek anlamda yapay zeka ile yönetilen hale gelebilir. Yol şöyle görünür:
- İnsan kontrol noktasına tolerans gösteren, yüksek hacimli ve dil yoğun bir iş akışı seçin.
- Herhangi bir ajan eklemeden önce o iş akışının bağlı olduğu bilgi katmanını düzeltin.
- İş akışını, eskisine bir ajan cıvatalamak yerine ajanın yapabildiklerine göre yeniden tasarlayın.
- Yönetişimle sarın, güven arttıkça özerkliği genişletin ve sonucu ölçün.
- Bunu tek bir fonksiyonda kanıtlayın, ardından deseni bir sonrakinde yeniden kullanın.
Yeterince dönüştürülmüş fonksiyon üst üste koyun ve onunla doğmamış olsanız bile %6'lık kesimin sahip olduğu operasyon modeline sahip olursunuz.
Bir yapay zeka mühendislik ekibiniz olmadığında yeniden inşayı kim yapar?
Bu, her kaynağın kaçındığı sorudur. Hepsi teşhiste hemfikir (darboğaz bilgi katmanı, yeniden tasarım, yönetişim, organizasyon tasarımıdır) ve hepsi "süreçlerinizi yeniden inşa etmelisiniz" noktasında durur. Hiçbiri, yapay zeka mühendisleri olmayan bir şirket için o yeniden inşayı kimin yaptığını söylemez.
İşte kapattığımız açık budur. Sista AI'nın kendisi yapay zeka ile yönetiliyor (ajanlar üzerinde çalışıyoruz) ve diğer şirketlerin içinde yapay zeka ajanlarını planlıyor, kuruyor ve yönetiyoruz. İşimiz, dört adımlı sıraya birebir oturur: yönetişimli bilgi katmanını ayağa kaldırırız, yapay zekayı üzerine cıvatalamak yerine iş akışını yeniden tasarlarız, istisnaların sahibi insanlar olacak şekilde ajanları takım arkadaşı olarak çalıştırırız ve yönetilen bir sonuç olarak benimsemenin sahipliğini üstlenirken özerkliği bir güven merdiveni üzerinde genişletiriz. İnşa et mi satın al mı doğrusu önemini yitirir çünkü inşa etmeyi biz yaparız. Pratikte, önemli olan fonksiyonlarda, siz bir yapay zeka ekibi işe almadan sizi %6'lık kesime dahil ederiz. Bu ajanları günlük olarak çalıştıran bir ekip istiyorsanız, yapay zeka iş otomasyonu ajanları çalışmamızın sunduğu şey budur.
Kısa versiyon: yapay zeka ile yönetilen olmak, doğuştan sahip olduğunuz ya da dışında bırakıldığınız bir etiket değildir. Bilinen bir sıraya sahip (bilgi katmanı, yeniden tasarlanmış iş akışı, takım arkadaşı olarak ajanlar, kademeli güven) ve her seferinde bir fonksiyon kurabileceğiniz bir operasyon modelidir. Bu kurulumu tek başınıza yürütmek istemiyorsanız, aşağıdan ücretsiz bir danışmanlık görüşmesi ayırtın ve dönüştürülecek ilk fonksiyonu birlikte belirleyelim.