Yapay zekânın iş dünyasında yarattığı dönüşümü yakından takip ediyorum. Bu devrimin merkezinde, CIO'nun rolü hızla gelişti. Artık sadece teknolojiyi etkinleştirmek yeterli değil. Değişime öncülük etmek gerekiyor. İşte operasyonel bir CIO ile gerçek anlamda dönüşüm yaratan bir CIO arasındaki fark da burada yatıyor.
Yalnızca yapay zekanın teknik destekçisi olarak hareket eden bir CIO, denklemin en önemli kısmını gözden kaçırır: iş üzerindeki etkisi. Elbette bilgi güvenliği, veri mimarisi ve uyumluluk temel unsurlardır, ancak yeterli değildirler. Gerçek dönüşüm, yapay zekanın bir şirketin çalışma şeklini değiştirecek şekilde tasarlanmasıyla gerçekleşir ve bu da iş modelinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
Günümüzde, üretken yapay zekanın değerinin büyük bir kısmı, süreçleri otomatikleştirebilen, gerçek zamanlı kararlar alabilen ve tüm departmanların çalışma şeklini değiştirebilen çoklu ajan çözümlerinin düzenlenmesinde yatmaktadır. Bunu başarmak için CIO'nun BT'nin ötesine geçmesi gerekmektedir. Stratejik tasarım, kullanıcı deneyimi ve hizmet yolculuğunda uzmanlaşmaları gerekir. Ancak o zaman teknoloji amaç ve etkiyle uyumlu hale getirilebilir.
Gartner CIO Agenda 2025 göre , dünya çapındaki CIO'ların %72'si yapay zekanın stratejik teknoloji öncelikleri arasında olduğunu belirtiyor. Ancak, yalnızca %24'ü bu girişimlerden somut değer elde ettiğini gösterebiliyor. Bu durum, niyet ve uygulama arasındaki boşluğu vurgulayarak, CIO'nun yapay zeka yolculuğunda daha aktif ve stratejik bir role olan ihtiyacını pekiştiriyor.
Laboratuvardan çıkmak için üç temel beceri
Eğer bir CIO iseniz ve hala deneme aşamasındaysanız önerim açık: Oyunu tersine çevirmek ve gerçek değer sunmak için üç temel yetkinlik geliştirin.
- Stratejik ve hizmet tasarımı: İş akışlarının ve deneyimlerin nasıl birbirine bağlandığını anlamak, işletme içinde anlam ifade eden yapay zeka çözümleri oluşturmak için önemlidir.
- Çevik deney: Hızlı test etme, hızlı başarısız olma ve daha da hızlı öğrenme becerisinin yerini hiçbir şey tutamaz. Scrum, Lean ve Design Sprint gibi modeller harika müttefiklerdir.
- Uyum Sağlama: Yapay zeka her gün değişiyor. Yeni modeller ortaya çıkıyor, API'ler dönüşüyor, düzenlemeler ortaya çıkıyor. CIO ve ekibinin gerektiğinde yeniden yapılanmaya hazır olması gerekiyor. Bu, oyunun bir parçası.
Nitekim, MIT Sloan Management Review ve BCG iş birliğiyle , analiz edilen şirketlerin yalnızca %11'inin yapay zeka ile pozitif finansal getiri elde ettiğini gösteriyor. Peki, bunların ortak noktası nedir? Teknoloji ve iş stratejisi arasında güçlü bir entegrasyon, net bir yönetişim ve en başından itibaren değere odaklanma.
Bunu pratikte nasıl uyguladım?
CIO olarak çalıştığım şirkette, yapay zekaya erişimi en başından itibaren demokratikleştirme kararı aldık. Farklı modelleri (piyasadaki önde gelen LLM'ler de dahil) tek bir arayüzde birleştiren, 900 çalışanın erişebildiği, gerçek bir yapay zeka merkezi olan dahili bir platform oluşturduk.
Bu önlem, iki yaygın hatayı önler: kamu araçlarının kontrolsüz kullanımı (ki bu hassas verileri tehlikeye atabilir) ve yapay zeka kullanımının izole nişlerle sınırlandırılması. Bu noktada, müşteri hizmetlerinden liderliğe kadar herkes erişime sahiptir.
Ayrıca, devam eden projeleri, aşamalarını, çıktılarını ve sonraki adımlarını açıkça gösteren, haftada iki kez güncellenen bir kamu inovasyon yol haritası oluşturduk. Bu, şeffaflık, katılım ve hesap verebilirlik yaratır.
Odaklandığımız bir diğer alan ise otonom ajanlar, hızlı mühendislik, LLM karşılaştırmaları ve daha fazlası gibi konuları kapsayan aylık yapay zeka atölyeleridir. 400'den fazla kişi aktif olarak katılmaktadır. En önemlisi, yapay zeka girişimlerini iş getirilerine göre önceliklendiren bir üst düzey danışma kurulumuz bulunmaktadır.
Bu tür bir yapı ve girişim Brezilya'da giderek daha fazla yaygınlaşıyor. IDC Latin Amerika Yapay Zeka Harcama Rehberi 2025, Brezilyalı şirketlerin bu yıl yapay zeka çözümlerine 1,9 milyar ABD dolarından fazla yatırım yapmasının beklendiğini tahmin ediyor. Ana odak noktaları süreç otomasyonu, müşteri hizmetleri, veri analizi ve karar desteği. Diğer bir deyişle, yerel pazar yapay zekayı artık izole bir deney olarak değil, stratejik bir unsur olarak görüyor.
Yapay zeka artık bir laboratuvar değil, bir değer platformu
Diğer CIO'lara verebileceğim tek bir tavsiye varsa, o da şu olurdu: Yapay zekayı bir laboratuvar deneyi gibi ele almayı bırakın. Küçük, potansiyel olarak yüksek etkili, hızlı uygulanabilir kullanım senaryoları seçin ve bunları üretime geçirin. Kusurlu olsalar bile, bu saha testleri çözümü iyileştirmek için değerli geri bildirimler sağlayacaktır.
Asıl atılım, geliştirme ekibi ve son kullanıcılar birlikte çalıştığında gerçekleşir. Teknoloji ve iş dünyası arasındaki sürekli iş birliği, daha alakalı, etkili ve kalıcı çözümler üretir.
Sonuç olarak, iyi yapay zeka, gerçek dünyada çalışan yapay zekadır. Bunu anlayan, kullanıcılarla birlikte geliştiren CIO, yalnızca bir teknoloji yöneticisi olmaktan çıkar ve iş dönüşümünde bir öncü haline gelir.
