AI Layihələrinin Uğursuzluğuna Səbəb Nədir?

Son tədqiqatlar göstərir ki, şirkətlərin AI layihələrinin yalnız 5%-i nəzərəçarpacaq nəticələr verir. MIT və McKinsey tərəfindən aparılan araşdırmalar, bu layihələrin əsasən qısa müddətli gəlir artımı və xərclərin azaldılmasına fokuslandığını, lakin uzunmüddətli dəyər yaratma prosesində uğursuz olduğunu vurğulayır.

Əsas Maneələr

MIT NANDA-nın tədqiqatına əsasən, generativ AI layihələrinin 95%-i gəlir artımı təmin edə bilmir. McKinsey-in 2025-ci il üzrə hesabatı isə müəssisələrin 80%-dən çoxunun AI investisiyalarından gəlir əldə etmədiyini göstərir. Problemin əsas səbəbi texnologiyanın gücü deyil, uyğun strategiya və inteqrasiya çatışmazlığıdır.

İş Axını və Dərs Alınan Nəticələr

AI texnologiyalarının tətbiqi zamanı müəssisələr iş axınlarını yenidən dizayn etməli, KPI-ları izləməli və əməliyyat modellərini inkişaf etdirməlidir. "Demo rejimində" qalan layihələr biznes dəyəri yaratmır. Bundan əlavə, AI-ni yalnız xərcləri azaltmaq üçün istifadə etmək əks effekt yarada bilər:

• Bilik itkisi: İşçilərin ixtisarı ilə müəssisənin təcrübəsi azalır.
• İstedad itkisi: Yüksək bacarıqlı işçilər qeyri-effektiv sistemlərdə işləməkdən imtina edirlər.
• Müştəri təcrübəsi: Natamam avtomatlaşdırma müştəri məmnuniyyətini azaldır.

İşçilərin AI İstifadəsi və Şirkətlərə Dərslər

İronik olaraq, müəssisələrdə AI layihələri uğursuz olsa da, işçilər gündəlik işlərində ChatGPT, Claude və Gemini kimi "kölgə AI" həllərindən səmərəli istifadə edirlər. Bu həllər spesifik tapşırıqları yerinə yetirərək məhsuldarlığı artırır. Şirkətlər bu təcrübələri araşdırmalı və genişləndirməlidir.

AI Hazırlığı Necə Təmin Edilməlidir?

AI hazırlığı yalnız texnologiya lisenziyası ilə məhdudlaşmamalıdır. Effektiv AI tətbiqi üçün aşağıdakılar vacibdir:

• Təmiz və konsolidasiya olunmuş məlumatlar: AI sistemləri öyrənmək üçün keyfiyyətli məlumat tələb edir.
• Aydın məqsədlər: Layihələr "AI-ni sınaqdan keçirək" yanaşmasından uzaq olmalıdır.
• Davamlı ölçmə və idarəetmə: AI dəyişiklik idarəçiliyi və davamlı inkişaf tələb edir.

Uzunmüddətli Dəyər Yaratmaq

Effektiv AI strategiyası qısamüddətli mənfəətə deyil, davamlı dəyər yaratmağa yönəlməlidir. Bunun üçün şirkətlər:

• Tapşırıqlara fokuslanmalı: İş axınlarını təkmilləşdirmək və işçi potensialını artırmaq.
• Məhsula yönəlməli: AI həlləri məhsul kimi idarə olunmalıdır.
• Öyrənən sistemlər qurmalı: Geri bildirimlər əsasında təkmilləşən sistemlər tətbiq edilməlidir.
• Bilikləri qorumaq: Avtomatlaşdırma bilik itkisinə səbəb olmamalıdır.

İdarə Heyətlərinə Tövsiyələr

Hər bir AI layihəsi "Bu təşəbbüs müştəri dəyərini necə artırır?" sualına cavab verməlidir. Əsas məqsəd AI-nin insanlarla əməkdaşlıq edərək müştəri təcrübəsini və biznes dəyərini artırmasıdır. AI texnologiyası uğursuz olmur, onu istifadə edən liderlərin yanaşması uğursuz olur.

AI layihələrinin uğur qazanması üçün şirkətlər dəyər yaratmağa fokuslanmalı və işçilərin təcrübəsindən faydalanmalıdır.