"Kurumsal yapay zeka" hakkındaki neredeyse her yazı, 30 kişilik bir şirkette olmayan bir şeyi sessizce varsayar: bir veri bilimi ekibi, bir makine öğrenmesi platformu, virgüllü bir bütçe ve harcanacak bir yıl. Böylece küçük bir dağıtım işinin ya da bölgesel bir muhasebe firmasının sahibi bunu okur, yapay zekanın kendisinin on katı büyüklükteki şirketler için olduğu sonucuna varır ve işine geri döner.
Bu sonuç yanlış ve küçük şirketlere, yakalamaya en uygun oldukları avantaja mal oluyor. Yapay zekayı devreye almak için bir veri bilimi ekibine ihtiyacınız yok. Bir sahibe, bir iş akışına ve yaklaşık bir haftaya ihtiyacınız var.
Tavsiye yanlış şirket için yazıldı
Standart kurumsal oyun kitabı — bir platform kur, makine öğrenmesi mühendisleri işe al, bir yönetişim komitesi işlet, bir dönüşüm programı başlat — büyük organizasyonların büyük koordinasyon sorunları olduğu için var. 5.000 kişilik bir şirket bir komiteye ihtiyaç duyar, çünkü 5.000 kişi gayri resmî olarak anlaşamaz.
Küçük bir şirketin durumu tam tersidir ve bu bir armağandır. İkna edilecek bir komite yok. Acıyı hisseden kişi, süreci yöneten kişi ve "evet, sahaya sürelim" diyebilecek kişi çoğu zaman aynı kişidir ya da üç metre ötede oturur. Bu, kurumsal oyun kitabının varsaydığı takvimi çökertir. Siz büyük bir şirketin yapay zeka probleminin küçük bir versiyonu değilsiniz. Temelde daha kolay bir problemsiniz.
Yeteneği satın alın, ekibi kurmayın
"Bir veri bilimci işe al" tavsiyesinin sizin için yanlış olmasının nedeni, yapay zekayı icat etmeye çalışmıyor olmanızdır. Onu kullanmaya çalışıyorsunuz. Küçük bir işletme kendi bordro yazılımını ya da kendi e-posta sunucusunu kurmaz ve kendi yapay zeka altyapısını da kurmasına gerek yoktur. Modeller, konektörler, korumalar, onay yönlendirmesi — bunlar satın alınacak parçalardır; böylece tek sahibiniz haftasını satın alınamayan tek şeye ayırabilir: işin şirketinizde gerçekte nasıl yapıldığını bilmek.
Asıl gereksinim budur. Doktora değil. Python değil. İyi bir teklifin neye benzediğini, hangi müşterilerin hassas olduğunu ve bir sayının ne zaman yanlış olduğunu bilen biri. Bu bilgi zaten binanızda. En iyi operasyon insanınızın kafasında dolaşıyor.
O kişinin en çok şikâyet ettiği tek işi seçin
Bir "yapay zeka stratejisi"yle başlamayın. En iyi kişinizin her hafta homurdandığı tek tekrar eden işle başlayın — yeniden yazdığı teklif, hiçbir zaman yetişemediği takip e-postaları, bir cumayı yiyen aylık rapor. Tekrar eder, bariz bir sahibi vardır, veri zaten mevcut araçlarınızda yaşar ve sonuç saatlerle ölçülebilir. Seçim kriterinin tamamı budur ve küçük şirketler bu işi genellikle tek cümlede söyleyebilir.
Bir haftada sahaya sürün, çünkü yapabilirsiniz
Üçüncü çeyreğin birinci haftası değil, birinci hafta. Yapay zekayı zaten kullandığınız sistemlere bağlayın — gelen kutunuz, tablonuz, muhasebe aracınız. Tek sahibinizin birkaç gün her çıktıyı incelemesini ve düzeltmesini sağlayın. Binadan çıkan her şeyi bir insanın onaylamasını sürdürün. Sonra rakamlara bakın: kazanılan saat, işlem süresi, gereken düzeltmeler. İşe yararsa, bir sonraki işte tekrar yapın. Yaramazsa, bir yıl değil, bir hafta harcadınız.
Şimdi harekete geçmek neden onlar için değil, sizin için daha önemli
Yeni teknolojinin nasıl yayıldığına dair araştırmalar tanıdık bir örüntü gösterir: benimseme yavaş başlar, sonra devrilir ve devrilme noktasından önce harekete geçen işletmeler orantısız bir avantaj yakalarken, geç kalanlar yakalamak için yıllar harcar. Küçük şirketler genellikle yapay zekada geç kalanlar olacaklarını varsayar, çünkü devlerin kaynaklarından yoksundurlar. Tam tersi. Komitelerin, eski platformların ve iç politikanın yokluğu, tam da ilk hareket edebilme nedeninizdir. Devin bir yönetim kurulunu ikna etmesi gerekir. Sizinse tek bir sahibi ikna etmeniz gerekir — ve o kişi düzeltmek üzere olduğunuz işten zaten bıkmış durumda.
Kaynaklar
- Everett M. Rogers, Diffusion of Innovations, 5. baskı, Free Press, 2003.
En iyi kişinizin otomatikleştirdiğiniz için size teşekkür edeceği tek iş akışını seçmek ister misiniz? 30 dakikalık bir görüşme ayarlayın, birlikte bulalım.