Günümüzde çoğu kuruluş, sinir bozucu bir döngüye sıkışmış durumda. Yapay zeka araçlarını benimsediler. Otomasyonlar kurdular. Bireysel takımlar içinde etkileyici kavram kanıtları ortaya koydular. Ancak, bir şekilde, bekledikleri dönüştürücü verimlilik artışları hala ulaşılamaz durumda.
Sorun teknoloji değil.
Çoğu şirket hala yapay zeka olgunluğunun ilk aşamasında, yani silo otomasyonunda faaliyet gösteriyor.
Silo otomasyonu ile AI'nın gerçekten ortam odaklı, proaktif ve bağlamsal farkındalığa sahip hale geldiği bir sonraki aşama arasındaki fark, günümüz iş dünyasında en önemli rekabetçi dönüm noktalarından birini oluşturmaktadır.
Gelişmeye Hazır Olduğunuzun İşareti
Kuruluşunuzun silo otomasyonun ötesine geçmeye hazır olduğunu nasıl anlarsınız? Hazır olduğunu gösteren belirli bir model gözlemledim. `
- Uçtan uca ş akışı: Destek bileti yönetimi veya kod oluşturma ve inceleme gibi belirli kullanım durumları için tasarlanmış, ajan yapay zeka kullanan
- İşlevsel bağlantı ihtiyacı: Ş akışlarını, sürüm yönetimi, ürün yol haritaları, eğitim ve uygulama gibi yukarı ve aşağı fonksiyonlarla bağlantı kurma dürtüsü.
- Araç konsolidasyonu: Araçların yayılmasını ve AI lisanslarının çakışmasını azaltma
Ş Akışı olgunluğu ve konsolidasyon bir arada gerçekleştiğinde, kuruluşunuz silo otomasyonun ötesine geçerek birleşik, ortam yapay zekasına doğru gelişmeye hazır hale gelir.
Bu yakınsama anı önemlidir. Bu an, takımların "Bu araç ne yapabilir?" diye sormayı bırakıp "AI'nın tüm operasyonumuzu anladığı bir ortamı nasıl yaratabiliriz?" diye sormaya başladıkları andır.
Takımları Engelleyen Engeller
Hazırlık durumu açık olsa bile, çoğu kuruluş aynı engellerle karşılaşır:
- Teknoloji konsolidasyonu: AI'nın gözlem yapabileceği, öğrenebileceği ve hareket edebileceği paylaşımlı bir ortam olmadan takımlar ilerleyemez.
- Kültürel engeller: Fonksiyonlar arası bilgi paylaşımının, kasıtlı olarak olanak sağlanmasının ve yapay zeka kullanımını uygulamak için güvenli bir alanın olmaması, ilerlemeyi engelliyor.
- Ağırlık merkezi yok: Liderlik tarafından desteklenen bir yapay zeka stratejisinin olmaması, kuruluşları silolara hapsetmektedir.
İşte bu noktada AI Dönüşüm Matrisi çok önemli hale geliyor.
Kuruluşlar, hem yapay zeka olgunluğu hem de bağlam olgunluğu olmak üzere her iki eksende de yüksek olgunluğa ihtiyaç duyar. Dünyanın en gelişmiş yapay zeka yeteneklerine sahip olabilirsiniz, ancak bağlamınız düzinelerce bağlantısız araç arasında parçalanmışsa, yapay zekanız en önemli kalıpları göremez.
Yaygın Yanlış Kanıları Ortadan Kaldırmak
Takımlar ilerleyebilmek için önce yapay zekanın gerçekte ne olduğunu yeniden düşünmeleri gerekir.
Üretken AI ile Ajan AI:
- Üretken yapay zeka tek seferlik görevleri yerine getirir.
- Ajan AI, tekrarlanabilir sonuçlar için yapı, kısıtlamalar ve net iş tanımları gerektirir.
Ortam yapay zekası "kendiliğinden" gerçekleşmez. Bağlam paylaşımı, koordinasyon ve net katılım kuralları için kasıtlı bir tasarım gerektirir.
Şöyle düşünün: ChatGPT benzeri bir arayüze sahip olmak, bir şeyi bir temsilci yapmaz, tıpkı bir direksiyon simidine sahip olmanın bir şeyi otonom bir araba yapmadığı gibi.
Gerçek ajan yapay zeka, tanımlanmış parametreler dahilinde çalışır, çok adımlı ş Akışları yürütür ve birikmiş bağlamlara dayalı kararlar alır. Ortam yapay zeka ise daha da öteye giderek, tüm operasyonunuzda arka planda görünmez bir şekilde çalışır.
Bağlantılı İş Akışları Gerçek Değeri Ortaya Çıkardığında
Silo otomasyonundan bağlantılı, ajanslı ş akışlarına geçtiğinizde nelerin değiştiğine dair somut bir örnek vereyim.
- Otomatik bağlam yakalama: Ajanlar, satış döngülerinden önemli ayrıntıları toplar ve merkezileştirir.
- Sorunsuz devirler: Teslimat ve müşteri başarısı takımları için bağlam geri çağrılabilir, böylece iletişim boşluğu kapatılır.
- Bilgi birikimi: Bilgiler korunur ve geliştirilir, araçlar arasında kaybolmaz.
Bu sadece verimlilikle ilgili değildir.
Bu, zamanla kalıcı hale gelen ve daha değerli hale gelen kurumsal bir hafıza oluşturmakla ilgilidir. Eski modelde, satış bağlamı farklı sistemlere dağılmış e-posta konuları, sohbet mesajları ve toplantı notlarında sıkışıp kalır. Ortam yapay zeka modelinde ise bu bağlam, ihtiyaç duyulduğunda otomatik olarak ihtiyaç duyulan yere akar.
Gerçek hızlandırıcı, bağlamdır
AI, organizasyonel bağlamınıza, görevlerinize, zaman çizelgelerinize, konuşmalarınıza ve kararlarınıza erişebildiğinde, bir yazma aracı gibi davranmayı bırakır ve bir analist gibi davranmaya başlar. ClickUp BrainGPT, tüm ClickUp Çalışma Alanınızdan yararlanarak, insanların genellikle gözden kaçırdığı kalıpları ortaya çıkararak ve manuel olarak sağlamadığınız bağlantıları kurarak bunu kullanır.
Siz yüksek sesle düşünürsünüz, Talk-to-Text dinler, ilişkilendirir ve içgörüler işin şirketinizde nasıl ilerlediğini yansıtır.
Liderliğin Rolünün Evrimi
Kuruluşlar temel otomasyondan gerçek anlamda ortam yapay zekasına doğru ilerledikçe, liderliğin rolü de köklü bir değişim geçiriyor.
- Liderlik Sponsorluğu: CEO'lar ve CTO'lar, yapay zekayı teknik bir deneyden vazgeçilmez bir iş zorunluluğuna yükseltmelidir.
- Stratejik Uyum: Teknoloji yakınsamasını teşvik eden ve kurumsal düzeyde araç yığınını standartlaştıran birleşik bir yol haritası oluşturmak
- Kültürel Evrim: Uygulama toplulukları, aktif destek programları ve sürekli öğrenme yoluyla iş gücüne yatırım yapmak
Bu, teknik uzmanlıkla ilgili değildir. Ortam yapay zekanın gelişmesini sağlayan organizasyonel koşulları yaratmakla ilgilidir. Bu, takımlar tercih ettikleri araçları bırakmaya direnç gösterseler bile, yakınsamaya commit etmek anlamına gelir. Güvenli, işlevler arası yapay zeka operasyonlarını mümkün kılan altyapı ve yönetişime yatırım yapmak anlamına gelir. En önemlisi, yapay zeka dönüşümünü bir dizi taktiksel deney olarak değil, stratejik bir öncelik olarak ele almak anlamına gelir.
Ortam Yapay Zeka Oluşturmak için İki Yaklaşım
ClickUp'ın Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi Direktörü Devin Stoker, bu geçiş sürecinde olan kuruluşlarla yoğun bir şekilde çalışmıştır. Şirket genelinde ortam yapay zekasına yol açabilecek iki farklı yaklaşım olduğunu düşünmektedir.
1. Marjinal kazançların bir araya getirilmesi
Esasen, bu yaklaşım Sir Dave Brailsford liderliğindeki İngiliz Bisiklet Takımı'nın marjinal kazançların bir araya getirilmesine odaklanan yaklaşımına benzer," diye açıklıyor Devin. "Her yeni yüksek kaliteli temsilci veya yapay zeka ş Akışı'nın şirketinize %1 marjinal kazanç sağladığını görüyorum. Bu iyileştirmelere yatırım yapmaya devam ettikçe, tüm süreçlerinize ortam yapay zekasını sorunsuz bir şekilde entegre etme gibi önemli bir sonuca ulaşırsınız.
Esasen, bu yaklaşım Sir Dave Brailsford liderliğindeki İngiliz Bisiklet Takımı'nın marjinal kazançların bir araya getirilmesine odaklanan yaklaşımına benzer," diye açıklıyor Devin. "Her yeni yüksek kaliteli temsilci veya yapay zeka ş Akışı'nın şirketinize %1 marjinal kazanç sağladığını görüyorum. Bu iyileştirmelere yatırım yapmaya devam ettikçe, tüm süreçlerinize ortam yapay zekasını sorunsuz bir şekilde entegre etme gibi önemli bir sonuca ulaşırsınız.
Bu modelde:
- İyi tasarlanmış her ajan veya ş akışı, artan değer katar.
- Gerçek değişim, takımlar ve fonksiyonlar arasında iyileştirmeler birikerek gerçekleşir.
2. Arka planda çalışan ortam yapay zekası
Devin'in tanımladığı ikinci yaklaşım, sizin adınıza görevleri yerine getirmek için arka planda otomatik olarak çalışan yapay zekaya odaklanıyor. Bu ortam ajanları, destek sağlamak için doğrudan komutlara ihtiyaç duymaz.
ClickUp, sohbetlerde soruları yanıtlayabilen, ş Akışlarınızın bir parçası olarak eylemlerde bulunabilen, zaman içinde kullanıcı geri bildirimlerine uyum sağlayabilen ve hatta arka planda şirketinizin bilgilerini güncelleyebilen birçok türde ortam ajanı içerir.
- Bağlam farkındalığı: Kullanıcının ortamına ve devam eden faaliyetlerine göre çalışır.
- Arka plan fonksiyonu: Sürekli kullanıcı etkileşimini önleyerek arka planda gizlice çalışır.
- Kişiselleştirilmiş: Kullanıcı davranışlarından öğrenebilir ve bireysel ihtiyaçlara uyum sağlayabilir.
- Bilgi bakımı: Ortam yapay zeka, kurumsal bilgiyi otomatik olarak güncelleyebilir ve zenginleştirebilir.
Her iki yaklaşım da kritik bir gereksinimi paylaşır: AI'nın tüm iş, iletişim ve işbirliği süreçlerinde eksiksiz bağlama erişebileceği birleşik bir ortama ihtiyaç duyarlar.
Ortam ajanlarının sessiz gücü
Ortam ajanlarının en çok göz ardı edilen avantajı, manuel talimatlara gerek kalmadan özerk bir şekilde çalışmasıdır. Arka planda bağlam bilgilerini toplar, bilgileri ait oldukları yere yönlendirir, kaybolmadan önce bilgileri yakalar ve takımların belgelemeye zaman bulamadığı bağlantıları korurlar.
Bu ajanlar birleşik bir ortamda çalıştıklarında, sürekli öğrenen ve kendiliğinden gelişen bir sistemin omurgası haline gelirler.
İleriye Giden Yol
Silo otomasyonundan ortam yapay zekasına geçiş, sadece daha iyi bir teknolojiyi benimsemekle ilgili değildir. Yapay zekanın netlik, bağlam ve süreklilik içinde çalışabileceği koşulları yaratmakla ilgilidir.
En başarılı kuruluşların taahhüt ettikleri şeyler şunlardır:
- Yakınsamaya commit: İş, bilgi ve işbirliğiyi tek bir ortamda birleştirin.
- AI öğrenimlerini paylaşın: Fonksiyonlar arası bilgi paylaşımı kültürünü oluşturun
- AI'yı stratejik hale getirin: AI dönüşümünü sadece başka bir BT proje olarak değil, en önemli öncelik olarak ele alın.
Bu geçişi gerçekleştiren kuruluşlar sadece daha iyi verimlilik elde etmekle kalmaz. Her bir iyileştirmenin bir sonrakini daha kolay ve daha değerli hale getirdiği bir bileşik etki yaratırlar.
Daha fazla bağlam bilgisine sahip oldukları için yapay zekaları daha akıllı hale gelir. Arama için daha az zaman harcayıp yaratıcılık için daha fazla zaman ayırdıkları için takımları daha hızlı çalışır. Rakiplerinin yetişemeyeceği bir hızda çalışabildikleri için rekabet avantajları artar.
Soru, bu geçişi yapıp yapmama değil, bunu nasıl etkili bir şekilde yapacağınız. Önemli olan, liderlik yapıp yapmayacağınız ya da rakiplerinizin öne geçmesini izleyip izlemeyeceğinizdir.