AI Yürütme Boşluğu: Projelerin% 80’i neden üretime ulaşmıyor?

İşletme suni zeka yatırımı benzeri görülmemiş bir halde, IDC, AI ve Genai’ye küresel harcamaların 2028 yılına kadar 631 milyar dolara iki katına çıkmasını öngörüyor. Gene de etkisi altına alan bütçe tahsislerinin ve yönetim kurulu coşkusu altında rahatsız edici bir gerçeklik yatıyor: bir çok müessese AI hırslarını operasyonel başarıya dönüştürmek için savaşım ediyor.

AI’nın sözünün arkasındaki ayık istatistikler

Modelop’un 2025 AI yönetişim ölçüt raporu, 100 kıdemli AI ve Fortune 500 Enterprises’daki veri liderlerinden gelen girdilere dayanarak, arzu ve yürütme içinde bir kopukluk ortaya koyuyor.

İşletmelerin% 80’inden fazlasının teklif aşamalarında 51 yada daha çok üretken AI projesi bulunurken, bir tek% 18’i 20’den fazla modeli üretime başarıyla kullandı.

Yürütme boşluğu, bugün kurumsal AI’nın karşılaşmış olduğu en mühim zorluklardan birini temsil ediyor. Bir çok üretken AI projesi, üretime ulaşırlarsa, hala 6 ila 18 aya gereksinim duyarlar.

Netice, yatırım getirileri, hayal kırıklığına uğramış paydaşlar ve işletmedeki AI girişimlerine olan itimatı azaltır.

Sebep: Yapısal, teknik engeller değil

AI ölçeklenebilirliğini önleyen en büyük engeller teknik sınırlamalar değildir – bunlar kurumsal operasyonları rahatsız eden yapısal verimsizliklerdir. Modelop Benchmark raporu, uzmanların “pazara sunma zamanı” söylediği şeyi yaratan birkaç problemi tanımlar.

Parçalanmış sistemler veba uygulaması. Kuruluşların% 58’i parçalanmış sistemleri yönetişim platformlarını benimsemenin önündeki en büyük engel olarak belirtiyor. Parçalanma, değişik departmanların uyumsuz araçlar ve süreçler kullandığı silolar oluşturur ve bu da AI girişimlerinde tutarlı bir nezarete sürdürmeyi neredeyse olanaksız hale getirir.

Dijital dönüşüme karşın manuel süreçler baskındır. İşletmelerin% 55’i, AI kullanım durumu alımını yönetmek için elektronik tablolar ve e -posta dahil olmak suretiyle manuel işlemlere dayanmaktadır. Eski yöntemlere güvenmek darboğazlar yaratır, hata olasılığını artırır ve AI işlemlerini ölçeklendirmeyi zorlaştırır.

Standardizasyon eksikliği ilerlemeyi engeller. Kuruluşların bir tek% 23’ü standart alım, kalkınma ve model yönetimi süreçlerini uygulamaktadır. Bu unsurlar olmadan, her AI projesi, birden fazla ekip tarafınca hususi çözümler ve kapsamlı koordinasyon gerektiren benzersiz bir güçlük haline gelir.

İşletme düzeyinde nezaret nadiren kalır Şirketlerin bir tek% 14’ü kurumsal düzeyde AI güvencesi gerçekleştirerek, yinelenen çabalar ve tutarsız nezaret riskini artırıyor. Merkezi yönetişim eksikliği, kuruluşların çoğu zaman aynı sorunları değişik departmanlarda çözdüklerini keşfettikleri anlamına gelir.

Yönetişim Devrimi: Engelden Hızlandırıcıya

İşletmelerin AI yönetişimini iyi mi gördüğünde bir değişim gerçekleşiyor. İleri düşünen kuruluşlar, inovasyonu yavaşlatan bir uyum yükü olarak görmek yerine, yönetişimi ölçek ve hızın mühim bir kolaylaştırıcısı olarak kabul eder.

Liderlik Hizalama Stratejik Değişimi Sinyalleri. Modelop Benchmark verileri, organizasyon yapısında bir değişim ortaya koymaktadır: Şirketlerin% 46’sı, AI yönetişimi için bir baş inovasyon görevlisine hesap verebilirlik atar – yasal yada uyum altında hesap verebilirlik icra eden sayının dört katından fazla. Bu stratejik tekrardan konumlandırma, yönetişimin yalnızca risk yönetimi ile ilgili olmadığı, sadece inovasyonu sağlayabileceğine dair yeni bir anlayışı yansıtmaktadır.

Yatırım stratejik önceliği izler. Suni zeka yönetimine finansal bir bağlılık, önemini vurgulamaktadır. Rapora gore, işletmelerin% 36’sı yılda minimum 1 milyon dolar bütçeledi. AI yönetişim yazılımı,% 54’ü bilhassa AI portföyü istihbaratının kıymet ve yatırım getirisini izlemesi için kaynak tahsis etmiştir.

Yüksek performanslı kuruluşlar değişik yapıyor

‘Yürütme boşluğunu’ başarıyla kapatan işletmeler, AI uygulamasına yaklaşımlarında çeşitli özellikleri paylaşıyor:

İlk günden itibaren standartlaştırılmış süreçler. Önde gelen kuruluşlar AI girişimlerinde standart alım, geliştirme ve model araştırma süreçlerini uygulamaktadır. Tutarlılık, her proje için iş akışlarını tekrardan keşfetme ihtiyacını ortadan kaldırır ve tüm paydaşların sorumluluklarını anlamasını sağlar.

Merkezi belgeler ve envanter. Başarıya ulaşmış işletmeler, suni zeka varlıklarının bağlantısız sistemlerde çoğalmasına izin vermek yerine, her modelin statüsü, performans ve uyumluluk duruşuna görünürlük elde eden merkezi envanterleri korur.

Otomatik yönetişim denetim noktaları. Yüksek performanslı kuruluşlar, AI yaşam döngüsü süresince otomatik yönetişim denetim noktalarını yerleştirerek uyumluluk gereksinimlerinin ve risk değerlendirmelerinin sonradan değil, dizgesel olarak ele alınmasına destek sağlar.

Uçtan uca izlenebilirlik. Önde gelen işletmeler, veri kaynakları, eğitim şekilleri, doğrulama neticeleri ve performans metrikleri dahil olmak suretiyle AI modellerinin tam izlenebilirliğini korur.

Yapılandırılmış yönetişimin ölçülebilir tesiri

Kapsamlı AI yönetişiminin uygulanmasının yararları uyumluluğun ötesine uzanmaktadır. Yaşam döngüsü otomasyon platformlarını benimseyen kuruluşların operasyonel verimlilik ve iş sonuçlarında trajik iyileşmeler görmüş olduğu bildirilmektedir.

Modelop raporunda profilli bir finansal hizmetler şirketi, otomatik yönetişim süreçlerinin uygulandıktan sonrasında üretime vakit yarısı ve mesele çözme süresinde% 80 azalma yaşadı. Bu tür gelişmeler direkt iş paydaşları içinde daha süratli daha süratli ve artan güvene dönüşür.

Sağlam yönetişim çerçevelerine haiz işletmeler, nezaret ve kontrolü sürdürürken aynı anda daha çok model yapma kabiliyetini bildirir. Bu ölçeklenebilirlik, kuruluşların operasyonel kabiliyetlerini ezmeden birden fazla iş biriminde AI girişimleri izlemelerini sağlar.

İleriye giden yol: Sapmaktan ölçeklendirilmiş

Sanayi liderlerinin AI hırsı ve infaz arasındaki boşluğun çözülebildiği mesajı, sadece yaklaşımda bir değişiklik gerektirdiği mesajı. Yönetişimi lüzumlu bir fenalık olarak işlem etmek yerine, işletmeler AI inovasyonunu ölçekte sağladığını fark etmelidir.

AI liderleri için acil aksiyon öğeleri

‘Piyasaya sürme zamanı’ kaçmak isteyen kuruluşlar aşağıdakilere öncelik vermelidir:

• Mevcut Durumu Denetleme: Parçalanmış süreçleri ve manuel darboğazları belirleyen mevcut AI girişimlerinin bir değerlendirmesini yapın

• İş akışlarını standartlaştırın: Tüm iş birimlerinde suni zeka kullanımı için olay alımı, geliştirme ve dağıtım için tutarlı süreçler uygulayın

• Entegrasyona yatırım yapın: Tek bir yönetişim çerçevesi altında değişik araçları ve sistemleri birleştirmek için platformları dağıtın

• Kurumsal Nezaret Oluşturmak: Gerçek zamanlı seyretme ve raporlama kabiliyetleriyle tüm AI girişimlerine merkezi görünürlük yaratın

Doğru yapmanın rekabet pozitif yanları

İnfaz zorluğunu çözebilecek kuruluşlar, AI çözümlerini daha süratli pazara sunabilir, daha verimli ölçeklendirebilir ve paydaşların ve düzenleyicilerin itimatını koruyabilir.

Parçalanmış süreçler ve manuel iş akışları ile devam eden işletmeler, daha organize rakiplerine kıyasla kendilerini dezavantajlı bulacaklar. Operasyonel mükemmellik verimlilik değil hayatta kalmakla ilgili.

Veriler, kurumsal AI yatırımının büyümeye devam edeceğini gösteriyor. Bundan dolayı, sual kuruluşların AI’ya yatırım yapmış olup yapamayacakları değil, yatırım getirisini gerçekleştirmek için lüzumlu operasyonel kabiliyetleri geliştirip geliştirmeyecekleri değil. Suni zeka odaklı ekonomiye liderlik etme fırsatı, yönetişimi engel olarak değil bir kolaylaştırıcı olarak kucaklamak isteyenler için asla bu kadar büyük olmamıştır.

(Görüntü Deposu: Fırlatmak)