- Konu Yazar
- #1
Yapay Zeka Hazırlığı: Bir Satıcı Sorunu mu?
Çoğu yapay zeka satıcısı, üreticilere önce modernleşmelerini, sonra yapay zekayı benimsemelerini söylüyor. Ancak Infor'dan Rick Rider, bunun birçok şirketin neden "pilot cehenneminde" sıkışıp kaldığının tam da nedeni olduğunu düşünüyor.
Rider'a göre, "yapay zeka hazırlık açığı" bir veri sorunu değil, bir satıcı sorunu. Endüstriyel şirketlerin doğası gereği parçalı, hibrit ortamlar kullandığını ve değer sunmadan önce mükemmel koşullar talep eden iş ortaklarının bir çözüm değil, bir darboğaz olduğunu belirtiyor.
"Yapay Zeka Hazır" Terimi Yanlış Kullanılıyor mu?
Rider, "yapay zeka hazır" teriminin imalat sektöründe en çok yanlış kullanılan terimlerden biri haline geldiğine inanıyor. Ona göre, en büyük başarıyı gören şirketler yapay zeka hazır olmayı beklemiyor; aksine, günümüzün parçalı ortamlarında yapay zekayı benimsiyor ve bu süreçte modernleşiyorlar.
Yapay Zeka Benimsemede En Yaygın Sorunlu Yaklaşım Nedir?
Rider, endüstriyel alanda yapay zeka benimsemede en yaygın sorunun "nokta çözüm coşkusu" olduğunu belirtiyor. Üreticiler tek bir sorun noktasını belirliyor, bunu ele almak için bir yapay zeka aracı dağıtıyor ve bunu bir zafer olarak ilan ediyorlar. Ancak bu strateji, operasyon genelinde bağlantıları nadiren kuruyor.
Bu Yaklaşım Neden İdeal Değil?
İmalat izole ceplerde çalışmaz. Bir üretim katı kararı, tedarik zincirine, finansallara ve işgücü planlamasına yansır. Yapay zeka bağlantısız parçalar halinde dağıtıldığında, kendi kendine hareket edemeyen bir zeka elde edersiniz. Sonuç olarak, üreticiler her zamankinden daha fazla veriye sahip olurken, ihtiyaç duydukları operasyonel netlikten yoksun kalıyorlar. Yapay zeka bir varlık olmaktan çok bir ek yük gibi hissetmeye başlıyor.
"Yapay Zeka Hazırlık Açığı" Nasıl Tanımlanır?
Yapay zeka hazırlık açığı, bir üreticinin veri altyapısının mevcut durumu ile yapay zekanın sürekli, bileşik değer sunması için olması gereken yer arasındaki mesafedir. Çoğu kuruluşun yıllarca operasyonel verisi vardır, ancak bu veriler silolanmış sistemlerde, genellikle gerçek zamanlı zeka yerine raporlama için tasarlanmış formatlarda bulunur. Bu duruma insan katmanını da eklediğinizde (tutarsız süreçler, hiçbir sisteme girmemiş kabile bilgisi, teknoloji yatırımlarına ayak uyduramayan değişiklik yönetimi), hiçbir yapay zeka modelinin tek başına kapatamayacağı yapısal bir boşluk ortaya çıkar.
Bu açık, yapay zeka araçlarına erişimle ilgili değil, kuruluşun yapay zekanın ürettiklerini özümseme ve bunlara göre hareket etme hazırlığıyla ilgilidir.
Satıcılar Sorunun Neresinde?
Yapay zeka satıcılarından üreticilere gelen en yaygın tavsiye şudur: önce altyapınızı modernize edin, sonra yapay zekayı konuşalım. Verilerinizi temizleyin, sistemlerinizi entegre edin, buluta geçin – ve sonra hazır olacaksınız. Bu rehberlik yüzeyde makul görünse de, çoğu endüstriyel şirket için bu, yerinde saymak için bir reçetedir. Bu ortamlar tasarım gereği hibrit yapıdadır. Onlarca yıllık PLC'ler, buluta bağlı varlıkların yanında durur; ERP sistemleri hareket etmemiştir ve birlikte çalışabilirlik kavramından önce gelen operasyonel teknoloji mevcuttur.
Değer sunmadan önce mükemmel koşullar talep eden bir satıcı bir ortak değil, bir darboğazdır. Ve bu 'önce modernize et' zihniyetinin yaygınlaşması, birçok üreticinin asla ölçeklenmeyen pilot projeler yürütmekte takılıp kalmasının önemli bir nedenidir.
Çözüm Nedir?
Başlangıç noktası, üreticilerin bir satıcının referans mimarisinin varsaydığı yerde değil, gerçekten oldukları yerde onlarla buluşmaktır. İhtiyacımız olan tek şey, üreticilerin gerçekten çalıştığı ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmış tutarlı bir mimari ve bu ortamlar geliştikçe net bir ilerleme yoludur. Teknolojilerin ve araçların ötesinde en kritik olan şey, bir satıcının müşterileriyle sürekli olarak ortak yenilik yapma konusunda doğrulanmış yeteneğidir.
