Günümüzde veri odaklı şirket, her çalışanın hızlı ve doğru karar alabilmesi için verilere kolay ve anında erişim anlamına geliyor. Ancak bu kadar yaygın kullanıma geçiş, kültürel değişimi, modern teknolojilerin GenAI’ya entegrasyonunu ve sıkı değişim yönetimini gerektiriyor.
Şirketteki herkes için analitiğin zorluğu
Geleneksel bir analiz platformuyla verileri herkes için erişilebilir hale getirmek zordur çünkü kontrol panelleri oluşturmak genellikle karmaşıktır ve her çalışanın erişebilmesi için zaman alıcıdır. Analitik son derece güvenilir sonuçlar sağlasa da bunlara erişmek her zaman kolay değildir. Üretken AI’nın (GenAI) gerçek bir rol oynayacağı yer burasıdır. Analitikler ve etkili korumalarla birleştirilen GenAI, tüm çalışanların doğru verilerle doğal dilde etkileşime girmesine ve kendi seçtikleri formatta sonuçlar elde etmesine olanak tanır: tablolar, doğal dil özetleri, grafikler… Olasılıklar sınırsızdır.
GenAI’nin korumaları arasında
GenAI’nin veri noktaları icat etmediğinden emin olmak için çeşitli önlemlere ihtiyacı var. Yönetimden ön saflardaki çalışanlara kadar karar alma süreçlerinin GenAI tabanlı yanıtlara dayandığı durumlarda veri yönetimi, veri güvenilirliğini sağlamak için özellikle önemlidir.
Özellikle yapay zekanın açıklanabilirliği açısından ek önlemler de gereklidir. Herkesin yapay zekanın sonuçlara nasıl ulaştığını ve yapay zekanın etik kullanımını anlamasına izin vermelidir. Kuruluşların özel ihtiyaçlarına bağlı olarak çalışanlarına yönelik eğitimlerine entegre olmaları gerektiğine dair pek çok garanti var.
Analitik ve GenAI’nın Kazandıran Kombinasyonları
Gartner’ın yakın tarihli bir araştırmasına göre 2030 yılına kadar veri analitiği ve yapay zekadaki en önemli trendler : “Günümüzün veri analitiği liderleri, yeni teknolojileri takip etme ve entegre etme gibi göz korkutucu bir görevle karşı karşıya… Yapay zeka, iş başarısı için vazgeçilmez bir teknoloji haline geldi. GenAI’nin yetenekleri ve özellikle etkisi ve popülaritesi, çalışanların çalışma yöntemlerini, ekipler arasındaki işbirliği yöntemlerini ve süreçlerin akışını değiştiriyor. Stratejik olarak yapay zeka, belirli endüstrileri dönüştürmeye hazır ve bir şirketin başarısını veya başarısızlığını belirleyeceği için artık yönetim kurulları için büyük bir endişe kaynağı. »
En iyi kullanım durumları, ön saflardaki çalışanların değişen koşulları dikkate alarak karar vermek için birden fazla kaynaktan gelen verilere güvendiği durumlardır. Perakendede mağazacılık buna iyi bir örnektir. Satışları en üst düzeye çıkarmak ve envanteri günlük olarak optimize etmek için satıcılar satış noktası, ERP, satış operasyonları ve diğer birçok sistemden gelen verileri kullanır.
Bu profiller genellikle veri analistleri değil perakende satış uzmanlarıdır. BT tarafından perde arkasında yapılan önemli entegrasyon ve analiz çalışmaları olmadan, bu verilerin ilişkilendirilmesi ve zamanında karar alma amacıyla kullanılması çok zordur. Ancak yapay zeka destekli analitiği iş akışlarına entegre etmek, satıcıların envanter seviyeleri, satış tahminleri, Tedarikçi teslim süreleri ve geçmiş veriler hakkında doğal dille sorular sorarak stok yeniden stoklamayı optimize etmek için GenAI’yı kullanmalarına olanak tanır. Bu, mağazacıların zamandan tasarruf etmesine, stok maliyetlerini azaltmasına ve hızlı bir şekilde veriye dayalı kararlar almasına olanak tanıyarak, perakende sektöründe yüksek kaynaklara sahip rekabet gücünde operasyonel verimliliği, müşteri memnuniyetini ve gelir artışını artırır.
Veri odaklı bir şirketin diğer teknolojileri
Hala devasa bir pazar olan dijital dönüşüm, mevcut ortamların konteynerli bulut uygulamalarının modern çağına getirilmesinin anahtarıdır. Ancak böyle bir dönüşüm son derece karmaşık, pahalı ve başarılması yıllar alıyor. Bu nedenlerden dolayı da şirketler, silolanmış verilere ve uygulamalara erişimi iyileştirmenin ve karar vermek için gereken kesin bilgiyi bulmak amacıyla düzinelerce uygulama arasında geçiş yapmak için gereken süreyi kısaltmanın yollarını arıyor.
Güçlü veri modelleriyle desteklenen yeni teknolojiler, mevcut iş akışlarıyla ilgili bağlamsal analiz haritalarını ortaya çıkarmak için büyük uygulamalardaki veya yerel e-posta istemcilerindeki anahtar kelimeleri belirler. Kuruluşların verileri ve analitiği herhangi bir programlamaya gerek kalmadan doğrudan uygulamalarına entegre etmelerine olanak tanır. Kullanıcılar daha sonra bir web tarayıcısında anahtar kelimelere işaret ederek, mobil cihazdaki bir barkodu tarayarak veya bir e-postaya tıklayarak bağlam içinde ve olağan iş akışlarıyla ilgili verileri alarak gerçek zamanlı yanıtlar alabilirler.
Bu modern teknolojiler aynı zamanda mevcut uygulamadan ayrılmadan doğal dil sorguları gerçekleştirmek, daha fazla bilgi için verileri daha derinlemesine incelemek ve hatta başka bir uygulamada eylemleri tetiklemek için yapay zeka ile de entegre edilmiştir. Bu, aynı sonucu elde etmek için geleneksel bir veri dönüştürme projesinin gerektirdiği maliyet ve sürenin çok altında bir maliyetle, kurumsal veri ve uygulamalara erişimin kolaylaştırılmasında büyük bir değişimdir.
Her düzeyde veri odaklı stratejinin en büyük faydası, şirket içindeki herkesin içgüdü ve sezgiye dayalı olarak değil, somut verilere dayalı kararlar almasıdır; bu da daha hızlı ve daha adil kararların alınmasına olanak sağlar. Bu dönüşümün tüm işletme üzerinde büyük bir etkisi var. Bir göre McKinsey çalışmasıVeriye dayalı büyüme stratejisi uygulayan şirketlerin mali göstergeleri FAVÖK (faiz, vergi, amortisman ve amortisman öncesi kazanç) %15 ila 25 arasında arttı. Bu çalışma sadece satış organizasyonuna odaklanmıştır. Tüm çalışanlar veriye dayalı içgörülere anında erişime sahip olduğunda etki kesinlikle daha da büyük olacaktır.