KIROI ana planı: BT'de Yapay Zekanın Uygulanması

BT sektörü teknolojik inovasyonun ön saflarında yer alıyor ve dünya çapında dijitalleşmeyi yönlendiriyor. Verinin yeni petrol olduğu günümüzde, yapay zeka (AI) iş süreçlerinin dönüştürülmesinde, müşteri deneyiminin iyileştirilmesinde ve operasyonel verimliliğin artırılmasında merkezi bir rol oynamaktadır. Yapay zekanın potansiyeline rağmen, BT sektöründe yapay zekayı uygularken göz önünde bulundurulması gereken belirli zorluklar vardır.

Konferansta konuşma yapacağım "BT'de yapay zeka - Gelecek şimdi - Yapay zeka BT dünyasında nasıl devrim yaratıyor?" başlıklı bir seminer sunmak üzere 22 Ağustos 2024 tarihinde bir araya geldi. Daha fazla bilgi burada!

BT'de yapay zekayı uygularken karşılaşılan en önemli beş zorluk

• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Yapay zeka projelerinin başarısı için yüksek kaliteli ve kapsamlı verilere erişim çok önemlidir. Veriler iyi yapılandırılmış, güncel ve ilgili olmalıdır.
• Yapay zeka çözümlerinin ölçeklenebilirliği: Yapay zeka çözümlerini küçük pilot projelerden şirket çapında uygulamalara ölçeklendirme becerisi genellikle büyük bir zorluktur.
• Mevcut sistemlere entegrasyon: Mevcut BT sistemleri ve altyapıları, teknik ve organizasyonel ayarlamalar gerektiren yeni yapay zeka teknolojileriyle uyumlu olmalıdır.
• Nitelikli işgücü eksikliği: Yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda uzmanlığa sahip nitelikli uzmanların eksikliği, yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını engelleyebilir.
• Etik ve yasal kaygılar: Veri koruma yönetmeliklerine uyum ve yapay zekayı kullanırken etik hususların göz önünde bulundurulması, ele alınması gereken temel zorluklardır.

Standartlaştırılmış bir yapay zeka stratejisi tüm departmanlar için neden önemlidir?

Tek tip bir YZ stratejisi, bir şirketteki tüm departmanların senkronize bir şekilde çalışmasını ve YZ'nin avantajlarından yararlanabilmesini sağlar. YZ girişimlerinin uyumlaştırılmasıyla, fazlalıklar önlenir ve tüm kuruluşun verimliliğini ve etkinliğini artıran sinerjiler yaratılır. Buna ek olarak, ortak bir strateji departmanlar arasında bilgi aktarımını teşvik ederek daha yenilikçi çözümlere ve YZ projelerinin daha hızlı uygulanmasına yol açar.

KIROI stratejisi 400'den fazla şirket tarafından neden bu kadar değer görüyor?

KIROI ana planı, şirketlerde yapay zekanın uygulanmasına yönelik yapılandırılmış ve bütünsel bir yaklaşım sunmaktadır. KIROI, çalışan eğitiminden etik standartlara uyuma kadar ilgili tüm hususları dikkate alarak yapay zeka girişimlerinin sürdürülebilir ve başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlar. Plan esnektir ve BT endüstrisinin özel ihtiyaçlarına ve zorluklarına göre özelleştirilebilir, bu da onu dijital dönüşümlerini yönlendirmek isteyen şirketler için ideal bir çözüm haline getirir.

BT için KIROI ana planı

Adım 1: Bilgi paylaşın

• Ortak bir anlayış ve ilgi oluşturmak için yapay zeka hakkındaki bilgilerinizi yöneticiler ve çalışanlarla paylaşın.
• Farklı departmanlarda yapay zeka elçisi olarak hareket edebilecek kilit kişileri belirleyin.
• Yapay zeka ve potansiyel uygulamaları hakkında farkındalığı artırmak için düzenli çalıştaylar ve seminerler düzenlemek.
• Yapay zeka konusunda kaynaklar, vaka çalışmaları ve eğitim materyalleri sağlayan dahili bir bilgi portalı geliştirin.
• YZ hakkında soruların ve endişelerin açıkça tartışılabileceği açık bir diyalog kültürünü teşvik edin.
• Güncel gelişmeleri ve başarıları paylaşmak için haber bültenleri veya intranet gibi kurum içi iletişim kanallarını kullanın.
• Deneyimli yapay zeka uzmanlarının bilgilerini daha az deneyimli meslektaşlarına aktardığı bir mentorluk programı uygulayın.
• Fikir alışverişini ve en iyi uygulamaları teşvik etmek için çapraz fonksiyonel ekip toplantıları düzenlemek.
• Çalışanları, bilgilerini genişletmek için dış konferanslara ve eğitim kurslarına katılmaya teşvik edin.
• Teknolojinin en ileri noktasında kalmak için yapay zeka alanında sürekli eğitim için bir strateji geliştirin.

Adım 2: Araçları keşfedin

• Şirketiniz için uygun olabilecek mevcut ve potansiyel yapay zeka araçlarını ve teknolojilerini analiz edin.
• Doğru yapay zeka araçlarını seçmek için en önemli gereksinimlerin ve kriterlerin bir listesini oluşturun.
• Çeşitli yapay zeka araçlarının etkinliğini ve uygunluğunu test etmek için pilot projeler yürütmek.
• Özel ihtiyaçlarınıza en uygun seçenekleri bulmak için hem ticari hem de açık kaynaklı çözümleri değerlendirin.
• Çalışanlarınızı yeni yapay zeka araçlarının kullanımı konusunda eğitmek için eğitim kursları ve atölye çalışmaları planlayın.
• Yapay zeka araçlarının kurum genelinde tanıtılması ve ölçeklendirilmesi için uzun vadeli bir yol haritası geliştirmek.
• Seçilen araçların tüm kullanıcıların ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmak için BT ve iş departmanları arasında işbirliğini teşvik edin.
• Kullanılan araçların etkinliğini ve kullanım kolaylığını sürekli olarak değerlendirmek için geri bildirim döngüleri kullanın.
• Seçilen araçların mevcut sistemlerle uyumlu olduğundan ve sorunsuz bir şekilde entegre edilebildiğinden emin olun.
• Yapay zeka araçlarının performansını en üst düzeye çıkarmak için gerekli BT altyapısına yatırım yapın.

Adım 3: Büyük veri ve akıllı veri

• Şirketinizdeki en önemli veri kaynaklarını belirleyin ve bunların kalitesini ve uygunluğunu değerlendirin.
• Verilerin yüksek kalitede ve gerçek zamanlı olarak erişilebilir olmasını sağlayan bir veri toplama ve depolama stratejisi geliştirin.
• Büyük miktarda veriden değerli içgörüler elde etmek için gelişmiş analiz araçlarını kullanın.
• Veri kalitesini artırmak için veri temizleme ve normalleştirme prosedürlerini uygulayın.
• Sinerji yaratmak için veri kullanımında departmanlar arası işbirliğini teşvik edin.
• Kurum genelinde verilere erişimi ve bu verilerin kullanımını kolaylaştıran bir veri yönetim sistemi geliştirin.
• Verilerinizdeki değerli kalıpları ve eğilimleri tanımak için yapay zeka destekli algoritmaları kullanın.
• Verilerinizin bütünlüğünü ve güvenliğini garanti altına almak için tüm veri koruma gereksinimlerinin karşılandığından emin olun.
• Çalışanlarınıza büyük hacimli verilerin nasıl işleneceğini ve analiz edileceğini öğretmek için eğitim kursları düzenleyin.
• Şirkette büyük veri ve akıllı verinin sürekli kullanımını sağlayan uzun vadeli bir veri stratejisi geliştirin.

Adım 4: Kültürel konular

• Teknolojik değişime ve yeniliğe açık bir kurum kültürünü teşvik edin.
• Yapay zeka ve iş dünyası üzerindeki etkileri konusunda farkındalığı artırmak ve çalışanlarınızı eğitmek için programlar geliştirin.
• Şirkette yapay zekanın kullanımını ve tanıtımını ödüllendiren teşvik sistemleri uygulayın.
• Yapay zeka ile başa çıkmada departmanlar arası işbirliğini ve fikir ve deneyim alışverişini teşvik etmek.
• Yapay zekanın önemini ve şirket için faydalarını vurgulayan iletişim stratejileri geliştirin.
• Çalışanlarınızın güvenini kazanmak için yapay zeka kullanımının etik ve sorumlu bir şekilde yapıldığından emin olun.
• Yapay zeka destekli bir çalışma biçimine geçişi kolaylaştırmak için değişim yönetimi yöntemlerini kullanın.
• Hızlı teknolojik değişime ayak uydurmak için sürekli öğrenme ve gelişim kültürünü teşvik etmek.
• Yapay zekanın kurum kültürü üzerindeki etkisini sürekli olarak değerlendirmek ve uyarlamak için geri bildirim döngüleri uygulayın.
• Kabullerini ve bağlılıklarını artırmak için çalışanlarınızı yapay zeka uygulama sürecine aktif olarak dahil edin.

Adım 5: Etik ve uyumluluk

• Etik ve yasal yönleri dikkate alan yapay zeka kullanımına ilişkin şirket çapında bir politika geliştirin.
• Tüm yapay zeka projelerinin geçerli veri koruma yasalarına ve yönetmeliklerine uygun olmasını sağlamak.
• İlgili tüm düzenlemelere uyumu izleyen bir uyum yönetim sistemi uygulayın.
• YZ ile ilişkilerde şeffaflık ve sorumluluk kültürünü teşvik etmek.
• Yapay zeka ile bağlantılı etik konular ve yasal gereklilikler hakkında eğitim kursları ve atölye çalışmaları sunmak.
• YZ projelerinin geliştirilmesi ve uygulanmasını izlemek ve tavsiyelerde bulunmak için bir etik komite kurulması.
• YZ kullanımı ile ilişkili riskleri değerlendirmek ve en aza indirmek için prosedürler geliştirmek.
• Ayrımcılık ve önyargıdan kaçınmak için tüm yapay zeka çözümlerinin adil ve tarafsız olmasını sağlayın.
• Etik konular ve yapay zekanın şirketteki sosyal etkisi üzerine diyaloğu teşvik edin.
• Etik ve yasal kurallara uyumu sürekli olarak izleyin ve gerekirse bunları ayarlayın.

Adım 6: Kendi departmanınız

• Departmanınızda yapay zeka kullanımı yoluyla ele alınabilecek belirli zorlukları ve fırsatları belirleyin.
• Departmanınızda yapay zekanın faydalarını göstermek için somut kullanım örnekleri ve pilot projeler geliştirin.
• Departmanlar arası sinerjiden faydalanmak için diğer departmanlarla işbirliğini teşvik edin.
• Çalışanlarınızı, departmanınızla ilgili yapay zeka araçlarının ve teknolojilerinin kullanımı konusunda eğitin.
• Yapay zeka projelerinizin başarısını ölçmek ve değerlendirmek için KPI'lar ve metrikler geliştirin.
• Yapay zeka çözümlerinizin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için sürekli iyileştirme süreçleri uygulayın.
• Departmanınızda inovasyon ve deney kültürünü teşvik edin.
• YZ'nin uygulanmasını sürekli iyileştirmek için geri bildirim döngülerini kullanın.
• Departmanınızın yapay zeka projelerini başarıyla uygulamak için gerekli BT altyapısına sahip olduğundan emin olun.
• Çalışanların kabulünü ve bağlılığını teşvik etmek için departman içindeki başarıları ve en iyi uygulamaları iletmek.

Adım 7: Diğer departmanlar için fikirler

• Yapay zeka ile ele alınabilecek belirli zorlukları belirlemek için diğer departmanlarla birlikte çalışın.
• Yapay zekanın faydalarını göstermek için işlevler arası pilot projeler geliştirin.
• Sinerji yaratmak için departmanlar arasında fikir alışverişini ve en iyi uygulamaları teşvik edin.
• Diğer departmanlardaki çalışanları ilgili yapay zeka araçlarının ve teknolojilerinin kullanımı konusunda eğitin.
• Yapay zeka projelerinin sürekli iyileştirilmesini desteklemek için departmanlar arası bir geri bildirim sistemi uygulayın.
• Fonksiyonlar arası yapay zeka projelerinin başarısını ölçmek için KPI'lar ve metrikler geliştirin.
• Yapay zeka çözümlerinin tüm kullanıcıların ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmak için BT ve iş departmanları arasında işbirliğini teşvik edin.
• Tüm departmanların yapay zeka projelerini başarılı bir şekilde uygulamak için gerekli BT altyapısına sahip olmasını sağlamak.
• Çalışanların kabulünü ve bağlılığını teşvik etmek için departmanlar arasında başarıları ve en iyi uygulamaları iletin.
• Bilgi alışverişini teşvik etmek ve yenilikçi fikirler geliştirmek için departmanlar arası çalıştayları ve toplantıları kullanın.

Adım 8: Çalışanların uzmanlığı

• Çalışanlarınızın yapay zeka alanındaki becerilerini güçlendirmek için kapsamlı bir eğitim programı geliştirin.
• Çalışanlarınızın bilgilerini güncel tutmak için düzenli ileri eğitim ve öğretim kursları sunun.
• Bilgi aktarımını desteklemek için dış konferans ve seminerlere katılımı teşvik etmek.
• Deneyimli çalışanların bilgilerini genç meslektaşlarına aktardığı bir mentorluk programı uygulayın.
• Esnek ve erişilebilir eğitim fırsatları sağlamak için e-öğrenme platformlarından yararlanın.
• Fikir alışverişini ve en iyi uygulamaları desteklemek için departmanlar arası işbirliğini teşvik edin.
• Eğitim programlarının ilerlemesini ve etkinliğini ölçmek için KPI'lar ve metrikler geliştirmek.
• Tüm eğitim programlarının pratik olmasını ve çalışanların özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını sağlayın.
• Çalışanları yapay zeka projelerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına aktif olarak katılmaya teşvik edin.
• Yapay zeka alanında uzmanlığın sürekli gelişimini sağlayan uzun vadeli bir yetkinlik stratejisi geliştirmek.

Adım 9: Yöneticilerin yetkinliği

• YZ ile başa çıkma konusundaki anlayışlarını ve yetkinliklerini güçlendirmek için yöneticilere yönelik özel eğitim programları geliştirmek.
• Yöneticilerin bilgilerini güncel tutmak için düzenli eğitim kursları ve atölye çalışmaları sunun.
• Bilgi aktarımını desteklemek için dış konferans ve seminerlere katılımı teşvik etmek.
• Deneyimli yöneticilerin bilgilerini genç meslektaşlarına aktardığı bir mentorluk programı uygulayın.
• Yöneticilere esnek ve erişilebilir eğitim fırsatları sağlamak için e-öğrenme platformlarından yararlanın.
• Fikir alışverişini ve en iyi uygulamaları desteklemek için departmanlar arası işbirliğini teşvik edin.
• Liderlik eğitim programlarının ilerlemesini ve etkinliğini ölçmek için KPI'lar ve metrikler geliştirin.
• Tüm eğitim programlarının uygulama odaklı olmasını ve yöneticilerin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını sağlamak.
• Yöneticileri yapay zeka projelerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına aktif olarak katılmaya teşvik edin.
• Yapay zeka alanında uzmanlık ve liderlik becerilerinin sürekli gelişimini sağlayan uzun vadeli bir yetkinlik stratejisi geliştirmek.

Bilimsel araştırmalardan görünüm

Yapay zekanın (AI) şirketlerde kullanılmaya başlanması, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için birçok zorluğu beraberinde getirmektedir. Artan verimlilik ve maliyet etkinliği gibi yapay zekanın sunabileceği büyük faydalara rağmen, birçok KOBİ hala bunu uygulamakta tereddüt ediyor. Bunun bir nedeni, kaynakların genellikle sınırlı olması ve gerekli veri altyapısının bulunmaması nedeniyle YZ'nin küçük şirketler için bile uygun olup olmadığına dair şüpheciliktir[1].

Bu engelleri aşmak için teknolojiye güven oluşturmak ve çalışanların becerilerini güçlendirmek önemlidir. YZ uygulamaları için değerlendirme araçları ve kılavuzlar burada yardımcı olabilir[1]. Kurumsal stratejide bütünsel bir uygulama da genellikle ihmal edilir, ancak yapay zekanın pazarlama ve diğer alanlarda başarılı bir şekilde kullanılması için çok önemlidir[3].

Etik ve yasal yönler

Teknik zorluklara ek olarak, YZ kullanımı etik ve yasal soruları da gündeme getirmektedir. Örneğin, YZ destekli karar alma süreçlerinin ayrımcılığa yol açma riski vardır. Hukuk sistemi henüz buna yeterince hazır değildir[5]. Sağlık sektöründe YZ'nin ve artan ekonomizasyonun bir sonucu olarak doktor-hasta ilişkisinde değişikliklere dair korkular da vardır[7].

Potansiyeller ve sınırlar

Zorluklara rağmen, YZ birçok alanda muazzam bir potansiyel sunmaktadır. Tıpta, daha iyi bakım ve daha verimli süreçler vaat ediyor[7]. YZ ayrıca ürün planlamasında[9] ve proje yönetiminde[16], örneğin görevleri önceliklendirerek ve işi kolaylaştırarak değerli destek sağlayabilir. Bununla birlikte, "YZ" terimini şişirici bir şekilde kullanmamak ve gerçek yetenekleri konusunda ölçülü bir bakış açısına sahip olmak önemlidir[16].

Yapay zekanın şirketlerde kullanılmaya başlanması, fırsatların ve risklerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirmektedir. Teknik hususların yanı sıra etik, yasal ve sosyal konular da dikkate alınmalıdır. Ancak doğru yaklaşım ve destekle KOBİ'ler de yapay zekanın avantajlarından faydalanabilir. Güven yaratan ve çalışanların becerilerini güçlendiren bütünsel bir strateji çok önemlidir. Bu şekilde, yapay zeka potansiyelini gerçekleştirebilir ve birçok alanda değerli bir araç haline gelebilir.

Bu KIROI ana planı, BT'de yapay zekanın uygulanmasına yönelik kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. KIROI adımlarını yapılandırılmış bir şekilde uygulayarak şirketler, kuruluşun tüm seviyelerinin yapay zeka kullanımına hazır olmasını ve bu teknolojileri etkili bir şekilde kullanabilmesini sağlayabilir.

Daha fazlasını KIROI.ORG'da bulabilirsiniz

Kaynaklar ve daha fazla okuma:

[1] https://www.semanticscholar.org/paper/fd6d6a27ec41a89d53ac3c79c38adc650b6af35b
[2] https://www.semanticscholar.org/paper/c4457c74ca0bc48788463dd591803c947953291c
[3] https://www.semanticscholar.org/paper/ff5c97c22a666e08474c0dbed6ec8f199fe4c18e
[4] https://www.semanticscholar.org/paper/8f732443ee8902059517f7aec166f2ca70de736a
[5] https://www.semanticscholar.org/paper/27616692d30d55eb77e97cecfb839a20a72f3ee4
[6] https://www.semanticscholar.org/paper/5cdf0e21d5c056d3e415a508bd140fc64f555abd
[7] https://www.semanticscholar.org/paper/42cb55fc65f9824f12cc5c9a074f71813051b2e2
[8] https://www.semanticscholar.org/paper/f4d30c5ddc8df2f1c48d6519a0222d85970ae1c4
[9] https://www.semanticscholar.org/paper/2d3f8833efd09485c43b113caaae268945fb265a
[10] https://www.semanticscholar.org/paper/e19b0f1add36fee2b0c9bab5a8c08a598602841a
[11] https://www.semanticscholar.org/paper/be5781f3d58b1ef674a697d82877a69862d50684
[12] https://www.semanticscholar.org/paper/969296f981f5ab6a981bcd5fa66033fc712e3058
[13] https://www.semanticscholar.org/paper/0216b7a85b75a72edf3c8c337e5601db0e27bd81
[14] https://www.semanticscholar.org/paper/f71e742d6ea4477fca36982de0f05fa15125d47c
[15] https://www.semanticscholar.org/paper/2e47ae9c8e75e54c77a123d50f7a1c3bdc3d1e2a
[16] https://www.semanticscholar.org/paper/b2646268d7fa0927964e5515b90f3fb6f1df6e5e
[17] https://www.semanticscholar.org/paper/eb41f6c8e8858c20aacda6d36c53404050a90f28
[18] https://www.semanticscholar.org/paper/8b9cbfe076cdc55e94bb7dd0ce92c6d08009dcef
[19] https://www.semanticscholar.org/paper/8305e4ac43fc2be7b52dce3399f9fc2bf71b5d12
[20] https://www.semanticscholar.org/paper/a8a85acf319f21a6bace3b265eff6ad817fef9b8