Yapay Zekâda ROI: Yapay Zekâ Yatırımlarının Getirisini Anlamak
Şirketlerin yalnızca %20’si, yapay zekâdan yaratılan toplam değerin %74’ünü elde ediyor. Biz de bunun nasıl mümkün olduğunu analiz ettik; siz de yapay zekâyı verimlilik, yeniden yapılanma (reinvention) ve büyüme için daha etkili kullanabilirsiniz.
TDAI Matt Wood
Yapay zekâ kullanımında öne çıkan şirketlerin arasına girmeye hazır mısınız?
Yapay zekâ her yerde. Ama yatırımın geri dönüşünü elde etmek o kadar yaygın değil. PwC’nin yeni performans çalışması, yapay zekâ kullanımında öne çıkan az sayıda şirketin bu teknolojiyi gerçek bir finansal değere dönüştürebildiğini gösteriyor.
Bu şirketler için yapay zekâyı verimlilik amacıyla kullanmak bir başlangıç noktası. Yapay zekâyı işlerini yeniden tasarlamak ve büyümeyi hızlandırmak için kullanmaları asıl farkı yaratan etmen.
Neye odaklanmaları gerektiğini iyi belirliyorlar, sadece gerekli olanı geliştiriyorlar ve işe yarayanı hızla ölçekliyorlar.
Yapay zekâ kullanımında öne çıkan şirketlerin arasına katılmak istiyorsanız, yol haritası burada.
Yapay zekâdan elde edilen toplam getirinin %74’ünü, şirketlerin yalnızca %20’si elde ediyor.
Tercih edilen, güvenilir şirket
%74
Yapay zekâdan elde edilen toplam getirinin %74’ünü, şirketlerin yalnızca %20’si elde ediyor.
Şirketiniz AI Fit mi?
AI Fit olmak; yapay zekâyı gerçekten değer yaratan alanlara yönlendirmek, yatırımın geri dönüşünü mümkün kılan sağlam temelleri kurmak ve işe yarayan uygulamaları hızla yaygınlaştırarak pilot uygulamaları somut sonuçlara dönüştürebilmek demek.
AI Fit şirketler, yapay zekâdan elde ettikleri gelir artışı ve maliyet avantajının birleşimiyle, benzerlerine kıyasla 7,2 kat daha yüksek performans gösteriyor.
Dokuz AI Fit faktörü hakkında daha fazlasını keşfedin.
Neden önemli?
AI Fit olmak, yapay zekâdan daha yüksek getiri elde edebilmek için gerekli kası oluşturur.
Bir sonraki adımınız
Dokuz faktöre göre şirketinizin mevcut durumunu değerlendirerek AI Fit seviyenizi gözden geçirin.
2,6x
Yapay zekâda öne çıkan şirketler, iş modellerini dönüştürmede yapay zekânın katkı sağladığını söyleme konusunda diğerlerine göre 2,6 kat daha önde.
Yapay zekâyı dönüşüm için mi kullanıyorsunuz, yoksa sadece verimlilik için mi?
Önde gelen şirketler yapay zekâyı büyüme odağıyla kullanıyor ve inovasyonu bu şekilde hızlandırıyor. Diğerlerine kıyasla, iş modellerini dönüştürme becerisini artırdığını söyleme olasılıkları 2,6 kat, gelir yaratmak için kullanma olasılıkları ise 1,2 kat daha yüksek.
Değerin nereye doğru yöneldiğini iyi analiz ediyorlar ve yapay zekâ yatırımlarını, açık sahiplik ve ölçüm kriterleriyle bir portföy gibi yönetiyorlar.
Ayrıca sektöre sınırların iç içe geçtiği alanlarda öne çıkıyorlar.
Yeni değer alanlarını keşfetmek için yapay zekâyı kullanma olasılıkları 1,8 kat, farklı sektörlerle iş birliği yapma olasılıkları 3 kat, kendi alanlarının ötesinde rekabet etme olasılıkları ise 2 kat daha yüksek. Bu alanlardaki kullanım senaryolarını da üst yönetim desteğiyle hızla hayata geçiriyorlar.
Neden önemli?
En yüksek getiri, yapay zekâ görevleri hızlandırdığında değil; ne sattığınızı ve nasıl değer yarattığınızı değiştirdiğinde ortaya çıkar.
Bir sonraki adımınız
Bu yıl yapay zekânın açabileceği iki büyüme alanını belirleyin ve başarıyı nasıl ölçeceğinizi netleştirin.
2,4x
Yapay zekâda öne çıkan şirketler, tekrar kullanılabilir AI varlıkları geliştirme konusunda 2,4 kat daha önde.
Temeliniz gerçekten bu dönüşümü destekliyor mu?
AI Fit şirketler; yetkin insan kaynağı, doğru teknoloji altyapısı, kaliteli veri, güçlü yönetişim ve risk yönetimi gibi alanlarda sağlam bir zemine sahip.
Bu şirketler aynı zamanda diğerlerine göre 2,5 kat daha fazla yatırım yapıyor, ama bunu kontrollü ve hedef odaklı şekilde gerçekleştiriyor. Yalnızca ihtiyaç duyduklarını geliştiriyor ve yapay zekâyı stratejik önceliklerine hizmet edecek şekilde konumlandırıyorlar.
Sağlam bir temel üzerine kurulan yapay zekâ, iki kat daha fazla değer yaratıyor.
Neden önemli?
Tekrar kullanılabilir yapı, her yeni kullanımda yapay zekâyı daha hızlı, daha düşük maliyetli ve daha güvenilir hale getirir.
Bir sonraki adımınız
Uygulama bileşenlerini en baştan tekrar kullanılabilir olacak şekilde tasarlayın.
2 kat
Yüksek performanslı şirketler, kendi kendine çalışan (otonom) yapay zekâ kullanımı konusunda 2 kat daha önde.
Yapay zekâyı şirket genelinde mi kullanıyorsunuz, yoksa belli alanlarla mı sınırlı?
En yüksek performans artışı, yapay zekâ, rutin kararlar almak, basit görevleri yürütmek, hatta kendi performansını iyileştirmek gibi gerçek işi üstlendiğinde ortaya çıkıyor:
Yapay zekâ kullanımında öne çıkan şirketler, bu teknolojiyi işlerinin her alanına entegre ediyor. Başarılı pilot uygulamaları hızla şirket geneline yayıyor ve karmaşık operasyonları yönetiyorlar.
Stratejiden satın almaya, arka ofisten müşteri deneyimine kadar, değer zincirinin tamamında uçtan uca kullanım konusunda 2 kat daha ilerideler.
Neden önemli?
Test edilen tüm operasyonel performans alanları içinde, kararların otomatikleştirilmesi yapay zekâ kaynaklı performans artışıyla en güçlü ilişkiye sahip.
Bir sonraki adımınız
Yüksek frekanslı bir iş akışında, yapay zekâyı destek rolünden çıkarıp belirlenmiş sınırlar içinde kendi başına aksiyon alabilecek seviyeye kademeli olarak taşıyın.
Yapay zekâda önde olanlar daha yüksek performans gösteriyor
2x
Diğerlerine kıyasla, rekabeti kendi sektörlerinin dışına taşıyacak şekilde yapay zekâ kullanıyorlar.
Neden önemli?
Sektörler arası yakınsamadan doğan büyüme fırsatlarını yakalamak, yapay zekâ performansını en güçlü etkileyen faktör.
Bir sonraki adımınız
Yapay zekâyı kullanarak yeni değer alanlarını belirleyin. Ardından, müşteride gerçekten karşılık bulacak cazip fırsatlara odaklanın.
2x
Şirketler, yapay zekâ kullanımını sağlam temellerle desteklediğinde performans artışı iki katına çıkıyor.
Neden önemli?
Kullanım senaryoları üretmek tek başına yeterli değil. Bunları tutarlı ve tekrar edilebilir şekilde hayata geçiremezseniz, yatırımın geri dönüşü düşer.
Bir sonraki adımınız
Yapay zekâ kullanımını genişletmeden önce, tekrarlanabilirliği engelleyen bir - iki kritik temel yetkinliği belirleyin ve bu yetkinlikleri, önce en yüksek değer yaratacak alanlarda güçlendirin.
%80
Yapay zekâ girişimlerinin iş sonuçları üzerindeki etkisini sistematik olarak takip etme olasılığı %80 daha yüksek.
Neden önemli?
Sonuçlar ölçülmeden, yapay zekâ yatırımlarının gerçekten değer yaratıp yaratmadığı ve beklenen getiriyi sağlayıp sağlamadığı anlaşılamaz.
Bir sonraki adımınız
Aylık bir “ölçeklendir ya da sonlandır” değerlendirme mekanizması oluşturun.
Yalnızca önceden belirlenmiş iş göstergelerinde ölçülebilir ilerleme sağlayan projelere ek kaynak ve yatırım ayırın. Diğer projeleri ise yeniden değerlendirin veya sonlandırın.
Yapay zekâ olgunluğunu belirleyen 9 faktör
Yapay zekâ olgunluğu; yapay zekâ yönetimi ve yatırımlarına ilişkin 60 farklı uygulama alanının, iki ana başlık altında toplanmasıyla oluşur:
- Yapay zekâ temelleri: strateji, yatırım, insan kaynağı, veri ve teknoloji, yönetişim ve inovasyon
- Yapay zekâ kullanımı: yaygınlık ve kullanım derinliği, gelişmişlik düzeyi ve sektörler arası değeri yakalama
Hemen denemek ister misiniz?
Mevcut yapay zekâ yetkinliğini öğrenin
Yaygınlık ve kullanım derinliği
Yapay zekânın kurumunuzun değer zincirinin ne kadarına yayıldığı ve her fonksiyonda iş akışlarına ne ölçüde entegre edildiğini ifade eder.
Yapay zekâ liderlerinin bu alandaki seviyesi, diğer şirketlere kıyasla yaklaşık iki kat daha yüksek.
Yetkinlik düzeyi
Bir şirketin en ileri yapay zekâ uygulamalarını ne ölçüde kullandığını gösterir.
Bunu bir spektrum olarak düşünün: yapay zekâyı sadece uzun metinleri özetlemek için kullanmaktan, birden fazla birbirine bağlı görevi koordine eden otonom ve kendi kendini optimize eden sistemler geliştirmeye kadar uzanır.
Yapay zekâ liderleri, otonom çalışan yapay zekâ çözümlerini kullanma konusunda iki kat daha önde.
Sektörler arası yakınsamadan değer yaratma
Yapay zekânın, sektörler arası rekabet ya da iş birlikleri için ne ölçüde kullanıldığını ifade eder.
Bu; sektörler arasında ortaya çıkan yeni değer alanlarını erken fark etmek, müşteri ihtiyaçlarındaki değişime hızlı yanıt vermek ya da farklı sektörlerle birlikte çalışarak müşteri ve ekosistem ortaklıkları üzerinden yeni değer yaratmak anlamına gelir.
Yapay zekâ liderlerinin, büyümeyi elde etme konusunda daha önde olduğu bu alan, yapay zekâ performansını en güçlü etkileyen faktör olarak öne çıkıyor.
Strateji
Kurumsal strateji ile yapay zekâ uygulamaları arasındaki bağın ne kadar güçlü olduğunu ifade eder.
- Kurumun önceliklendirilmiş bir yapay zekâ yol haritası var mı?
- Her kullanım senaryosu net bir iş hedefiyle ilişkilendiriliyor mu?
- Yaratılan iş etkisi düzenli olarak ölçülüyor mu?
- ve yapay zekâ çıktılarından kim sorumlu?
Yatırım
Yapay zekâya ayrılan bütçe ve kaynakların düzeyini ifade eder.
- Yatırım seviyesi yeterli mi?
- Öncelikler değiştiğinde kaynaklar hızlı ve esnek şekilde yeniden yönlendirilebiliyor mu?
- Aynı zamanda uzun vadeli inovasyon da destekleniyor mu?
Lider şirketler, yeterli yatırım yapma, kaynakları çevik şekilde yeniden dağıtma ve uzun vadeli sonuçlara odaklanma konusunda daha önde.
Veri ve teknoloji
Bir kurumun modern, ölçeklenebilir platformlara ve herkesin erişebildiği güvenilir, çeşitli veri kaynaklarına ne ölçüde sahip olduğunu ifade eder.
Ayrıca, yeniden kullanılabilir yapay zekâ bileşenleri ve öncelikli uygulamalarda tekrarlanabilir şekilde yeniden tasarlanmış iş akışları da kritik rol oynar.
Yapay zekâ liderleri, diğer şirketlere kıyasla eski ve maliyetli IT uygulamalarını, sistemlerini ve altyapılarını ortadan kaldırmak konusunda iki kat daha önde.
Data and technology
The degree to which a business has modern, scalable platforms and trusted, varied data sources accessible to everyone. Also critical: reusable AI components and replicable, redesigned workflows in priority applications.
Compared to the chasing pack, AI leaders are more than twice as likely to have eliminated outdated and costly IT applications, systems, and infrastructure.
Watch Scott Likens, PwC’s Global Chief AI Engineer, explain the criticality of high-quality data and the right tech foundations—in the right places—for achieving ROI with AI.
İş gücü
Liderlerin ve çalışanların yapay zekâyı geliştirmek ve günlük kararlarında etkin şekilde kullanmak için gerekli becerilere, teşviklere, iş birliği modellerine ve güven düzeyine sahip olup olmadığını gösterir.
Yapay zekâ liderleri, çalışanlarının rol bazlı ve sürekli yapay zekâ eğitimlerine katıldığını belirtme konusunda diğer şirketlere göre 1,7 kat daha önde. Ayrıca bu çalışanlar, yapay zekânın ürettiği içgörülere iki kat daha fazla güven duyuyor.
Yönetişim ve risk
Yapay zekânın tasarımından kullanımına kadar ortaya çıkan riskleri yönetmek için gerekli olan güvenlik, erişim kontrolleri, regülasyon uyum süreçleri, etik çerçeveler ve denetim mekanizmalarını ifade eder.
Yapay zekâ liderleri, kullanım senaryosu seçimi, tasarım, devreye alma ve sürekli izleme dahil olmak üzere yapay zekâ stratejisini yönlendiren bir “Sorumlu Yapay Zekâ” çerçevesine sahip olma konusunda diğer şirketlere kıyasla 1,6 kat daha önde.
İnovasyon
Bir şirketin ne kadar inovasyona açık, ama aynı zamanda disiplinli olduğunu ifade eder.
Kurumunuzda sandbox ortamları gibi özel inovasyon altyapıları var mı?
İnovasyonun sahipliği iş birimlerinin içine entegre edilmiş mi?
Yapay zekâ girişimlerini test etmek, önceliklendirmek, ölçeklemek ya da sonlandırmak için düzenli portföy değerlendirmeleri yapılıyor mu?
Yapay zekâ liderleri, özel inovasyon altyapısı kurma ve inovasyon portföylerini düzenli olarak gözden geçirerek yapay zekâ girişimlerini ölçekleme konusunda daha önde.
Şirketinizin yapay zekâya ne kadar hazır olduğunu biliyor musunuz?
Sektörünüzdeki diğer şirketlere ve yapay zekâ liderlerine kıyasla nerede konumlandığınızı görün.
İlgili içerikleri keşfedin
PwC Yapay Zekâ Performans Araştırması
Yapay zekâdan yatırımın geri dönüşünü (ROI) elde etmek mi istiyorsunuz? Odağınızı büyümeye çevirin.
