Bu tür konuşmalara çok kez katıldım. Liderlik takımı bir konferans odasında toplanır. ChatGPT hesapları vardır. Biri bir pilot uygulama yürütür. " AI stratejisi" hakkında konuşulur. Ve kendilerinin öncü olduklarına inanırlar.
Ardından ayrıntılara bakmaya başlıyoruz. Kazançlar gerçek, ancak küçük. Bir takım bir ş akışını otomasyonla otomatikleştirdi. Bir diğeri ise komut istemlerinden iyi sonuçlar alıyor. Güzel şeyler.
Peki ya işin geri kalanı? Hala beş yıl önce olduğu gibi, aynı parçalı araçlar, bağlantısız ş Akışları ve giderek artan bağlam dağınıklığıyla çalışıyor. Değişenlerin çoğu sistemik değil, yerelleştirilmiş.
Bu çabayı küçümsemiyorum. Baskı gerçek. Panoiler ilerleme görmek istiyor. Müşteriler yenilik bekliyor. Herkes bir sonraki adımın ne olacağını soruyor. Ancak, düzinelerce değerlendirme yaptıktan sonra öğrendiğim şey şu: aciliyet, hazır olmakla aynı şey değildir. AI'ya kaynak aktarabilirsiniz, ancak yine de ölçeklenebilir bir sonuç elde edemeyebilirsiniz.
AI Olgunluğu Neye Benzer (ve Neye Benzemez)
Tekrar tekrar ortaya çıkan kalıplarla başlayalım.
Örüntü 1: Teşvik ≠ olgunluk
Sürekli gördüğüm ilk model, liderlerin, insanlar LLM'yi teşvik ettiği için kuruluşun daha yüksek bir AI olgunluk seviyesine ulaştığını varsaymasıdır. Bu kazanımlar küçüktür. Bunlar, AI pilotları ile ölçeklendirme başarısızlığının izole, klasik belirtileridir. Ve hala sürekli insan gözetimi gerektirirler. Bu yararlı bir denemedir. Aynı zamanda kırılgandır.
Örüntü 2: Tek kullanım derinliği, sıfır genişlik
İkinci model, tek bir kullanım senaryosuna çok derinlemesine odaklanan şirketlerdir. Bir ş Akışını tamamen otomasyonla otomatikleştirdiğinizde bu etkileyici bir durumdur. Ancak bu, işin çok küçük bir kısmını oluşturur. Bir köşeyi optimize ettiniz. Operasyonun geri kalanı hala eski alışkanlıklarla devam ediyor.
Örüntü 3: Yatırım ile hazırlığı karıştırmak
Üçüncü model, aciliyet veya yatırımı hazırlık ile karıştırmaktır. Birçok şirket, AI'yı benimsemek için yoğun baskı hissediyor. Ancak çok azı bunu gerçekten uygulamaya koyacak pozisyonda. Pilot uygulamalar yüzeysel faaliyetler yaratıyor, ancak altta yatan kapasite sığ kalıyor.
Buradan çıkarılacak ders nedir? Erken kazanımlar, yanlış bir ivme hissi yaratır.
Gerçek olgunluk için gerekenler:
- Bağlantılı ş akışları
- Yönetişim yapıları
- Eğitim programları
- Teknolojiye güvenin
- Kaliteyi ölçmek için mekanizmalar
Bu temel olmadan, kuruluşlar başarısız olur. Dağınık pilot projelerden kurumsal etkiye geçmek için mücadele ederler.
Kuruluşları Pilot Projelerden AI Olgunluğunu Ölçeklendirmeye Geçiren Nedir?
Gördüğüm en güçlü hamle? Gerçek bir uygulama topluluğu oluşturmak.
AI'ya doğal olarak ilgi duyan farklı fonksiyonlardan insanları bir araya getirirsiniz. Onlara paylaşılan bir alan, paylaşılan bir dil ve çözmeleri gereken ortak sorunlar sunarsınız. İşte bu noktada işbirliği, bir çarpan etkisi yaratır.
Uygulama topluluklarını başarılı kılan unsurlar:
- Yaratıcı fikirleri ortaya çıkaran dostça rekabetler
- Takımların birbirlerinin düşüncelerini doğrulamasına yardımcı olan ş Akışı katalogları
- Desen paylaşımı, sınırlı bir alanda kalmak yerine hızla yayılır.
Bundan sonra, liderler mevcut en pratik araçlardan biri olan süreç haritalamasına yatırım yapar. Ş akışlarını haritalamak, işlerin gerçekte nasıl ilerlediğini, nerede durduğunu, insanların hala araçlar arasında kopyala-yapıştır yaptığını ve temsilcilerin nerede gerçek değer katabileceğini gösterir.
Örneğin, bir ürün takımı, üç platformda müşteri geri bildirimlerini manuel olarak derlediğini fark edebilir, oysa hafif bir ajan bunları gerçek zamanlı olarak merkezileştirebilir.
Bu noktada bağlam farkındalığına sahip AI da önem kazanmaya başlar. ClickUp Brain gibi araçlar, ş akışlarına doğrudan entegre oldukları için işe yarar, sonradan eklenmiş değildirler. AI aracına bağlamı açıklamalarını istemek yerine, AI görevleri, bağımlılıklar, konuşmalar ve belgeler sistemin bir parçası olarak zaten anlar.
Masaüstü bilgisayarlarında ClickUp BrainGPT'yi kullanan takımlar, operasyonel soruları sade bir dille sorabilir ve statik belgelerden değil, canlı işlerden elde edilen cevapları alabilir. Bu değişim, sürtüşmeleri ortadan kaldırır ve AI'nın yüzeysel bir pilot uygulama daha oluşturmak yerine günlük uygulamaları desteklemesine yardımcı olur.
Örnek olarak, bir ürün takımı, üç platformda müşteri geri bildirimlerini manuel olarak derlediğini fark edebilir, oysa hafif bir ajan bunları gerçek zamanlı olarak merkezileştirebilir.
Bu noktada bağlam farkındalıklı AI da önem kazanmaya başlar. ClickUp Brain gibi araçlar, ş akışlarına doğrudan entegre oldukları için işe yarar, sonradan eklenmiş değildirler. AI aracına bağlamı açıklamalarını takımlardan istemek yerine, AI görevleri, bağımlılıklar, konuşmalar ve belgeler sistemin bir parçası olarak zaten anlar.
Masaüstü bilgisayarında ClickUp BrainGPT ile takımlar, operasyonel soruları sade bir dille sorabilir ve statik belgelerden değil, canlı işlerden elde edilen cevapları alabilir. Bu değişim, sürtüşmeleri ortadan kaldırır ve AI'nın yüzeysel bir pilot uygulama daha oluşturmak yerine günlük uygulamaları desteklemesine yardımcı olur.
Bu temeller oluşturulduktan sonra, AI görünür bir operasyonel yönerge haline gelir. Takımlar, AI'nın artık işin bir parçası olduğunu, yan bir araç değil, birleşik bir AI Çalışma Alanı içindeki günlük ş Akışlarına entegre olduğunu anlar. Yöneticiler ve üst düzey yöneticiler, otomatomasyon veya geliştirme gerektiren ş Akışları belirleme sorumluluğunu paylaşır.
Çoğu şirketin düştüğü tuzak
Bu temeller iş yapar. Sürekli başarısız olan şey, organik benimsemeyi beklemektir.
Takımlara yönlendirme, eğitim veya kalite standartları olmadan araçlara erişim izni vermek parçalanmaya yol açar. Pilotlar çoğalır. Değer ise çoğalmaz.
Karpuz Etkisi: Projeler Yeşil Görünürken Aslında Kırmızı Olduğu Durumlar
Bazı kuruluşlar olgunluk değerlendirmeleriyle başlar. Bu değerlendirmeler objektif bir temel sağlar ve liderlerin gerçekte nerede durduklarını anlamalarına yardımcı olur.
Çoğu zaman sonuçlar şaşırtıcıdır. Aynı zamanda, strateji ve araçlar sağlam görünebilir, ancak yetenek ve hazırlık en düşük puanı alır.
En olgun şirketler ayrıca günlük operasyonlarına şeffaflık da katarlar:
- KPI'lar
- Yaygınlaştırma ölçütleri
- Değerlendirme çerçeveleri
Bu metrikler, ilerlemeyi görünür kılar. Projelerin durum raporlarında "yeşil" görünürken, altında "kırmızı" çalışmasını zorlaştırır.
Buna Karpuz Etkisi diyorum. Bir proje dışarıdan yeşil görünüyor, ancak içi kırmızı.
Durum raporları olumlu görünse de, daha derinlemesine incelendiğinde gerçek kurumsal AI benimseme oranının zayıf olduğu ortaya çıkıyor. Bu durumu doğrudan dile getirmek, liderlerin yüzeysel raporlamanın AI stratejisine neden rehberlik edemeyeceğini anlamalarına yardımcı olur.
Kuruluşlar dış benchmarking ile açık iç görünürlüğü birleştirdiğinde, dürüst değerlendirme normal hale gelir. Bu dürüstlük, durgunluğu önleyen ve kuruluşun gerçek olgunluğa doğru ilerlemesini sağlayan şeydir.
Çoğu Şirketin Gözden Kaçırdığı Dönüm Noktası
Liderler, gerçek kısıtlamanın teknik olmadığını gördüklerinde önemli bir dönüm noktası yaşanır.
Olgunluk değerlendirmeleri genellikle aynı eksikliği ortaya çıkarır: araçlar ve yönetişim sağlam görünür, ancak insan tarafı buna yetişememiştir.
Bu farkındalık stratejiyi değiştirir. Daha fazla araç satın almak veya daha fazla mimari oluşturmak yerine, iş içinde AI'yı ölçeklendirecek kişilere yatırım yapmaya başlarlar.
Bu genellikle AI'nın bir araç olarak görülmeyi bırakıp sistemin bir parçası olarak fonksiyon görmeye başladığı noktadır. Süper Ajanlar tam da bu geçiş için oluşturulmuştur.
Bu genellikle AI'nın bir araç olarak görülmeyi bırakıp sistemin bir parçası olarak fonksiyon görmeye başladığı noktadır. Süper Ajanlar tam da bu geçiş için oluşturulmuştur.
Süper Ajanlar, Çalışma Alanı içinde AI takım arkadaşları olarak fonksiyon görür. İşlerin ilerleyişini izler, tanımlanmış tetikleyicilere göre hareket eder ve takip, raporlama veya risklerin ortaya çıkarılması gibi rutin işlemleri gerçekleştirir. Dikkat edilmesi gerekenleri insanların hatırlamasına güvenmek yerine, sistemin kendisi ivmeyi korumaya yardımcı olur.
Bu değişim önemlidir, çünkü ölçeklendirme manuel denetimi bozar. AI, koruma önlemleri dahilinde gözlem yapabilir, harekete geçebilir ve durumu üst kademelere iletebilir hale geldiğinde, liderler kahramanca davranışlara bağımlı olmaktan vazgeçer ve operasyonlara dayanıklılık kazandırmaya başlar.
Peki, insanlar kendi işlerini otomasyon için gerekli araçlara ve özgürlüğe sahip olduklarında ne olur? Sonuçlar şaşırtıcı olabilir. Takımlar, liderlerin asla düşünemeyeceği çözümler üretir. Küçük başarılar, yeniden kullanılabilir modeller haline gelir. AI'ya olan güven organik olarak artar.
Teknoloji öncelikli yaklaşımdan insan öncelikli yaklaşıma geçiş, genellikle kuruluşların gerçek dönüşümü görmeye başladıkları andır.
Hızlı bir teşhis tablosu:
| Sinyal | Pilot modundasınız | Ölçeklendiriyorsunuz |
|---|---|---|
| AI'nın yer aldığı alanlar | Birkaç araç ve birkaç kişi ile | Günlük ş akışlarına entegre |
| Başarı nasıl ölçülür? | Anekdotlar ve demolar | Benimseme, kalite, zaman tasarrufu, çıktı etkisi |
| Kime ait | İnovasyon takımı veya bir şampiyon | Farklı fonksiyonlardaki liderler ve yöneticiler |
| Desenlerin yayılma şekli | Rastgele ve gayri resmi | Uygulama topluluğu ve ş akışı kataloğu |
| Risk ve yönetişim | Belirsiz veya reaktif | Tanımlanmış standartlar ve inceleme yolları |
| Neyin bozulduğu | Parçalanma ve güven | Sürekli iyileştirme döngüleri |
Kuruluşunuz çoğunlukla sol sütunda yer alıyorsa, geride değilsiniz. Normalsiniz. Ancak pilotların olgunlukla eşdeğer olduğunu varsaymayı bırakmanız gerekir.
Bu, Liderler İçin Ne Anlama Geliyor?
Bu işi yönetiyorsanız, işte gerçekten fark yaratan unsurlar:
- Uzmanlarınızın size neler yapabileceğini göstermesine izin verin. En iyi fikirler genellikle işe en yakın kişilerden gelir.
- Eğitime yatırım yapın. Sadece araç eğitimi değil. Gerçek yetenek geliştirme
- Deneme ve başarısızlıkların güvenli olmasını sağlayın. İnovasyon, işe yaramayabilecek şeyleri deneme izni gerektirir.
- Yeniliğin sadece tolere edildiği değil, beklendiği bir kültür oluşturun.
Ve mükemmelliği beklemeyin. Şu anda dürüstlük ve odaklanma ile harekete geçen şirketler, öne geçecek olanlardır.
Hala ilerlemeyi yürütülen pilot programların sayısıyla ölçüyorsanız, asıl noktayı kaçırıyorsunuz demektir. Gerçek olgunluk, işlerin her gün nasıl yapıldığında ortaya çıkar. Bunu takımların konuşma biçiminde, sorunları çözme biçimlerinde ve öğrendiklerini paylaşımında görebilirsiniz. İşte bunlar kalıcı olan şeylerdir.
Gerçekte nerede durduğunuzu bilmek ister misiniz? AI olgunluk değerlendirmesini yapın.
AI Olgunluk Raporunuzu Alın
Rahatsız edici sorular sorun. Cevaplara göre harekete geçmeye hazır olun. Pilot projelerden ilerlemeye bu şekilde geçersiniz.
Sık Sorulan Sorular
Bu, kuruluşunuzun AI'yı pilot projelerin ötesine ölçeklendirmeye ne kadar hazır olduğunu ölçmek için yapılandırılmış bir yöntemdir. Sadece araçlar değil, ş akışları, yönetişim, eğitim, ölçüm ve benimseme de dahil.
Mutlaka öyle değil. Pilotlar olasılığı kanıtlar. Olgunluk, AI'nın standartlar, ölçümler ve tekrarlanabilir modellerle takımlar arasındaki günlük işleri değiştirdiğinde ortaya çıkar.
Parçalanma. İşler araçlar, takımlar ve devirler arasında dağınık olduğundan, AI çıktıları uygulamaya bağlantı kuramıyor. Diğer bir neden ise kalite ve yönetişim standartlarının eksikliğidir.
Genellikle hayır. Çoğu takım, daha iyi ş akışı haritalama, daha net yönetişim ve insanların çalışma şeklini değiştirmelerine yardımcı olacak eğitime ihtiyaç duyar. Araçlar önemlidir, ancak nadiren kısıtlayıcı faktör olurlar.
Gerçek iş akışlarında benimsenme, çıktıların kalitesi, zaman tasarrufu, döngü süresi iyileştirmeleri, hata azaltma ve iş etkisi. Ölçemiyorsanız, ölçeklendiremezsiniz.
Bu, kalıpları paylaşan ve yeniden kullanılabilir çözümler geliştiren işlevler arası bir gruptur. AI'nın ilerlemesinin belirli alanlarda sıkışıp kalmasını önler ve bireysel başarıları kurumsal yetkinliğe dönüştürür.