Yapay Zeka Katalizörü Olarak CIO: Deneylerden Sonuçlar Üzerindeki Etkiye

Yapay zekanın iş dünyasında getirdiği dönüşümü yakından takip ediyorum Bu devrimin kalbinde CIO'nun rolü hızla gelişti Teknolojiyi mümkün kılmak için artık yeterli değil Değişime öncülük etmeliyiz Ve operasyonel bir CIO ile gerçekten dönüştürücü bir CIO arasındaki fark da burada yatıyor.

Sadece AI'nın teknik bir etkinleştiricisi olarak hareket eden CIO, denklemin en önemli bölümünü kaçırıyor: iş etkisi Elbette, bilgi güvenliği, veri mimarisi ve uyumluluk temel ancak yeterli konular değil.Gerçek dönüşüm, AI'nın şirketin çalışma şeklini değiştirdiği düşünüldüğünde ortaya çıkar ve bu, iş modelinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.

Günümüzde üretken yapay zekanın değerinin büyük bir kısmı, süreçleri otomatikleştirebilen, gerçek zamanlı kararlar alabilen ve tüm alanların çalışma şeklini değiştirebilen çok aracılı çözümleri yönetmekte yatmaktadır. Bunu yapmak için CIO'nun BT'nin ötesine geçmesi gerekiyor. Stratejik tasarım, kullanıcı deneyimi ve hizmet yolculuğunda ustalaşması gerekiyor.

Çalışma, bu tür bir uyumun birçok kişi için hala bir engel olduğunu ortaya çıkardı Gartner CIO Gündemi 2025, Dünya çapındaki CIO'ların 72%'si yapay zekanın teknoloji alanının stratejik öncelikleri arasında olduğunu söylüyor.Ancak, sadece 24% girişimlerle somut değer ürettiklerini kanıtlayabilir.Bu, niyet ve uygulama arasındaki bir boşluğu vurgulayarak, AI yolculuğunda CIO'nun daha aktif ve stratejik bir rolü ihtiyacını güçlendiriyor.

Laboratuvardan çıkmak için üç temel beceri

Eğer bir CIO iseniz ve hala deney aşamasında takılıp kaldıysanız, önerim açıktır: gidişatı değiştirmek ve gerçek değer sunmak için üç temel yetkinlik geliştirin.

1. Stratejik ve hizmet tasarımı: İş akışlarının ve deneyimlerin nasıl bağlantı kurduğunu anlamak, işletme içinde anlamlı olan yapay zeka çözümleri oluşturmak için çok önemlidir.
2. Çevik Deney: Hiçbir şey hızlı test etme, hızlı hata yapma ve henüz daha hızlı öğrenme yeteneğinin yerini tutamaz.Scrum, Lean ve Design Sprint gibi modeller büyük müttefiklerdir.
3. Uyarlanabilirlik: AI her gün değişiyor Yeni modeller ortaya çıkıyor, API'ler dönüşüyor, düzenlemeler ortaya çıkıyor CIO ve ekibinin gerektiğinde yeniden inşa etmeye hazırlıklı olması gerekiyor.

Aslında yakın zamanda yapılan bir çalışma BCG ortaklığıyla MIT Sloan Management Review analiz edilen şirketlerin sadece 11%'sinin AI ile olumlu finansal getiri elde edebildiğine dikkat çekiyor. Ortak noktaları nelerdir? teknoloji ve iş stratejisi arasında güçlü bir entegrasyonun yanı sıra net yönetişim ve başlangıçtan itibaren değere odaklanma.

Bunu pratikte nasıl uyguladım

CIO olarak hizmet verdiğim şirkette, AI'ya erişimi en başından demokratikleştirme kararı aldık.900 çalışanın tümü için erişilebilir olan tek bir arayüzde farklı modelleri (piyasadaki ana LLM'ler dahil) birbirine bağlayan gerçek bir AI merkezi olan dahili bir platform inşa ettik.

Hareket, iki yaygın hatayı önlüyor: genel araçların kontrolsüz kullanımı (hassas verileri tehlikeye atabilir) ve yapay zeka kullanımının izole nişlerle sınırlandırılması.

Ayrıca, haftada iki kez güncellenen, devam eden projeleri, aşamalarını, teslimatlarını ve sonraki adımları açıkça gösteren bir kamu inovasyon yol haritası oluşturuyoruz.

Diğer bir cephe ise, diğerlerinin yanı sıra otonom aracılar, hızlı mühendislik, LLM'ler arasında karşılaştırma gibi konuların yer aldığı yapay zeka üzerine aylık atölye çalışmalarıdır. 400'den fazla kişi aktif olarak katılmaktadır. Ve en önemlisi, işe dönüşe dayalı yapay zeka girişimlerine öncelik veren bir C-Levels panomuz var.

Bu tür bir yapı ve inisiyatif Brezilya'da giderek daha fazla mevcut A IDC Latin Amerika Yapay Zeka Harcama Kılavuzu 2025 brezilyalı şirketlerin bu yıl yapay zeka çözümlerine US$ 1,9 milyardan fazla yatırım yapması gerektiğini tahmin ediyor. Ana odak noktaları süreç otomasyonu, müşteri hizmetleri, veri analizi ve karar desteğidir. Yani yerel pazar zaten yapay zekayı artık izole bir deney olarak değil, stratejik bir sütun olarak anlıyor.

AI artık bir laboratuvar değil, bir değer platformudur

Diğer CIO'lara tavsiyelerde bulunabilseydim, şöyle olurdu: AI'yı bir laboratuvar deneyi gibi ele almayı bırakın Yüksek potansiyel etkisi ve hızlı uygulama ile küçük kullanım durumlarını seçin ve bunları üretime koyun Kusurlu olsa bile, bu saha testleri çözümü geliştirmek için değerli geri bildirimler getirecektir.

Gerçek sıçrama, geliştirme ekibi ve son kullanıcılar birlikte çalıştığında gelir.Teknoloji ve iş dünyası arasındaki sürekli işbirliği, daha alakalı, etkili ve kalıcı çözümler üretir.

Sonunda, iyi AI gerçek dünyada çalışan AI'dır.Ve bunu anlayan, kullanıcılarla birlikte inşa eden CIO, iş dönüşümünün kahramanı olmak için sadece bir teknoloji yöneticisi olmaktan çıkar.