Teknolojinin benimsenmesiüretken yapay zeka (AI) ChatGPT’nin sunabileceği gibi önemli gizli maliyetler ve beklenmedik yan etkiler, diyor bir Gartner raporuna göre. Bu hafta Avustralya’da düzenlenen sempozyumda, Gartner’ın seçkin başkan yardımcısı analisti Mary Mesaglio, bu teknolojik ilerlemelerle ilişkili mali ve üretim zorluklarını özetledi.
Potansiyel bir maliyet patlaması
Gartner’a göre birçok şirket karşılaşabilir maliyetler ilk tahminlerden çok daha yüksek üretken yapay zekanın uygulanması için. Mary Mesaglio harcamaların 200 dolara ulaşabileceği konusunda uyardı ilk tahminlerin beş ila on katıfaturaların kullanıcılar için genellikle şok kaynağı olduğu bulut bilişimin ilk günlerini anımsatıyor.
Bu maliyet patlaması çeşitli faktörlere bağlanabilir. Mesaglio, özellikle bazı kuruluşların yapay zekayı, İnternet aramasıyla kolayca gerçekleştirilebilecek basit görevler için kullandığına dikkat çekiyor. Buna ek olarak, kullanıcıların gittikçe daha karmaşık sorgular oluşturma alışkanlığının artması, her bir sorgunun daha fazla enerji harcaması nedeniyle faturayı daha da artıracaktır. kullanıma dayalı fiyatlandırma sistemlerinde ek belirteçler.
İncelikli üretkenlik kazanımları
Verimlilik cephesinde coşkunun da yumuşatılması gerekiyor. Her ne kadar Gartner yapay zeka kullanımının tasarruf sağlayabileceğini tahmin etse de günde 43 dakikaMesaglio’ya göre bu kazanç tamamen ek çalışma süresine dönüşmüyor. Yaratılan bu boş zamanın bir kısmı molalara veya diğer dikkat dağıtma biçimlerine harcanacak ve böylece yapay zeka yoluyla elde edilen gerçek verimlilik yaklaşık yüzde 10 ila 30 oranında azalacak.
Ayrıca üretkenlik faydaları çalışanlar arasında eşit olarak dağıtılmamaktadır. Örneğin deneyimli bir avukat, yapay zeka tarafından sağlanan sonuçların uygunluğunu genç bir mezuna göre daha iyi değerlendirebilecektir. Benzer şekilde, deneyimli bir çağrı merkezi çalışanı, yapay zekanın sağladığı içgörülerden çok daha fazla yararlanabilecek bir aceminin aksine, müşterilere yanıt verme uzmanlığına zaten sahip olacaktır.
Duygusal reaksiyonları ve organizasyonu yönetmek
Gartner’ın endişesiyle belirlenen diğer zorluklar duygusal ve örgütsel tepkiler AI’nın benimsenmesiyle tetiklendi. Örneğin, çok yönlü bir çalışan, yeni işe alınan birinin yapay zeka sayesinde hızlı bir şekilde benzer bir performans seviyesine ulaşması durumunda adaletsizlik duygusu hissedebilir. Bu durum şirket içi gerilimlere yol açarak yaşlı çalışanların bağlılıklarının ve iş tatminlerinin sorgulanmasına neden olabilir.
Bu tepkileri tahmin etmek ve yönetmek için kuruluşların yapay zekanın çalışanlar üzerindeki etkisine ilişkin sorumlulukları açıkça tanımlaması ve bu teknolojilerin entegrasyon hızını dikkatle değerlendirmesi gerekir. Yapay zeka dönüşümünden daha az etkilenen bazı endüstriler, artan benimsemeyi daha iyi karşılayabilirken, diğerleri rekabetçi kalabilmek için çok daha hızlı bir yaklaşıma ihtiyaç duyabilir.
Yapay zeka kullanımında uzmanlaşmak için gerekli öğrenme
Son olarak, yapay zekayı uygun şekilde kullanmak, biraz öğrenme. Kuruluşların maliyetleri optimize etmek için yapay zeka yerine geleneksel araçları ne zaman kullanacaklarını bilmesi gerekiyor. Ayrıca yapay zekanın verilere erişimini yapılandırmak ücretlerin dengelenmesi açısından çok önemli olacak. Örneğin yapay zekanın doğrudan işlemesine izin vermek yapılandırılmamış veri sonuçların kalitesini artırabilir, ancak önemli bir maliyetle. Dolayısıyla önemi merkezi ve merkezi olmayan BT kaynaklarının sıkı yönetimi.
Gartner sempozyumunda aktarılan açıklamalar, şirketlerin üretken yapay zeka çözümlerini benimserken dikkate alması gereken önemli hususları gösteriyor. Maliyetler ve gerçek etkililik konusunda dikkatli olmak, insan ve teknik kaynakların akılcı yönetimiyle birleştiğinde, bu yeni araçların çeşitli profesyonel ortamlardaki başarısını koşullandıracaktır.
