26 Ağustos 2024/Harward Business Review
Otomasyon her yerde. “Otomasyon” kelimesi size maliyet açısından verimli robotik montaj yapan bir fabrika zeminini veya büyük dağıtım merkezleri için karmaşık operasyonlara sahip e-ticaret şirketlerini düşündürebilir.
İş yükü otomasyonu (WLA) olarak bilinen tamamen başka bir otomasyon alanı çoğunlukla görülmez. Perakendeciler, fiziksel ve çevrimiçi mağazalardaki envanter verilerini izlemek ve güncellemek için WLA’yı kullanır. Bir aracı kurum, piyasa işlemlerinin başlamasından önce günlük finansal işlemlerini uzlaştırmak için WLA’yı kullanabilir. Büyük kuruluşlar için WLA, çalışan bordrosu, müşteri faturalandırması, müşteri katılımı, çalışan katılımı vb. için hayati önem taşır. Liste sonsuzdur.
WLA, uzun zamandır temel iş süreçlerinin ayrılmaz bir parçası olmuştur ve işletmelerin programa göre çalışmasını, karmaşık iş akışlarını düzenlemesini ve merkezi kontrollerle denetimi ve uyumluluğu geliştirmesini sağlar. WLA, dijital iş operasyonları için olmazsa olmaz olan kurumsal otomasyonun ölçeklenmesi için çok önemlidir; otomatikleştirilebilen her şey otomatikleştirilecektir.
Otomasyon dünyasına yapay zeka (YZ) giriyor.
Yapay zeka, kritik kurumsal teknolojiler portföyünde yerini alırken, yapay zeka ve WLA’nın simbiyotik yapısı, güçlü yönleri bir araya geldiğinde daha iyi iş sonuçlarına yol açabilir.
Farklı Bir Renkte Bir Kurumsal İşgücü
Otomasyon araçları günümüz işletmelerinde yaygındır. Robotik süreç otomasyonu, iş süreci otomasyonu ve iş akışı otomasyonu gibi yeni ve geliştirilmiş süreçleri karşılamak için son yıllarda pek çoğu ortaya çıkmıştır. Açıklamaları genellikle WLA’nınkine benzerdir, ancak kapsamları belirli alanlar ve kullanım durumlarıyla sınırlıdır.
1970’li yıllarda toplu işlemleri yönetmek için geliştirilen WLA, günümüzde karma BT ortamlarını tanımlayan çeşitli ekosistemler aracılığıyla karmaşık iş ve BT süreçlerini düzenleyen bir çözüme dönüşmüştür.
WLA, farklı otomasyon ve orkestrasyon teknolojileri için “yöneticilerin yöneticisi” olarak hareket eder ve iş süreçlerinin uçtan uca orkestrasyonunu ve verilerin bütünlük ve uyumlulukla işlenmesini sağlar. Ana bilgisayar, kurumsal kaynak planlaması, veri hatları, bulut hizmetleri sağlayıcıları ve diğer kritik bulut tabanlı ve şirket içi teknolojiler arasında yüzlerce veya binlerce görev bağımlılığı içeren süreçleri koordine eder ve izler.
Günümüzde hızla gelişen yapay zekanın da desteğiyle WLA, bir işletmeyi kat kat daha büyük bir potansiyele kavuşturabilir.
WLA Powers GenAI: Temiz ve Uyumlu Verileri Derleme
Makine öğrenimi (ML), verilerden bilgi çıkarmak için algoritmalar kullanan ve üretken yapay zekanın (GenAI) insanların öğrenme biçimini taklit etmesini sağlayan bir yapay zeka uygulamasıdır.
Herhangi bir AI sisteminin bütünlüğü bu temel verilerin kalitesine bağlıdır. “Giren çöp, çıkan çöp” terimi doğrudan ML ve AI için geçerlidir; zayıf eğitim verileri, AI “halüsinasyonlarla” yanıt verdiğinde, yanlış veya yanıltıcı verileri gerçekmiş gibi sunduğunda kendini hemen belli edecektir.
Temiz, doğru ve güvenilir eğitim verilerine ulaşmak kritik öneme sahiptir. Bir kuruluş, kötü eğitilmiş yapay zekanın zararını yalnızca şirket içinde değil, aynı zamanda olumsuz kamuoyu görünürlüğü, itibar kaybı ve finansal sonuçlarda da hissedebilir.
Birçok organizasyonda, AI eğitimi için gerekli bilgiler, ortama dağılmış parçalanmış, niş veya eski sistemlerde sıkışıp kalmıştır. WLA, bu silolanmış teknolojilerden gelen veri hatlarını düzenleyerek, ML için tüm verilerin güvenilir, güvenli ve uyumlu bir şekilde iletilmesini sağlar.
GenAI Powers WLA: Ölçekte Otomasyon
GenAI, bağlamına yanıt olarak metin, görüntü, video, sentetik veri ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi içerik üretebilir. GenAI’yi WLA ile birleştirmenin gücü, stratejik vizyonu eyleme dönüştürme ve inovasyon girişimlerini hızlandırma becerisini kazanmaktır.
Stratejiyi ve yeni fikirleri iş sonuçlarına dönüştürmek, rekabet avantajı elde etmek ve sürdürmek için otomatik süreçleri (tercihen hız ve ölçekte) oluşturma ve yönetme becerisini gerektirir.
Ölçek ve hızda otomasyon yeteneği, uzman olmayan kullanıcıların bile otomasyon teknolojilerinin somut ayrıntılarına sahip olmadan otomasyona katkıda bulunabilmesini gerektirir. Ve otomasyonun gerçekten demokratikleştirilebileceği zaman budur.
Otomatikleştirilmiş iş süreçlerinin mülkiyeti işlevsel iş alanlarına doğru kaydıkça, bu ekipler bir otomasyon platformunun hızına ve verimliliğine güvenir. Ancak, genellikle otomasyonları oluşturmak ve yönetmek için gereken teknik becerilerden yoksundurlar ve bu da dik bir öğrenme eğrisi gerektirebilir.
GenAI, kullanıcıları doğal dil arayüzüyle otomatik süreçler oluşturmaya yönlendirerek veya hatta konuşma alışverişine dayalı adımları onlar adına uygulayarak bu zorluğun üstesinden gelebilir. Böyle bir sisteme sahip olmak, değere ulaşma süresini önemli ölçüde iyileştirebilir ve bir işletmenin yörüngesini değiştirebilecek yenilikçi fikirlerin faydalarını fark etmesini sağlayabilir.
GenAI teknolojilerinin otomasyonu ölçeklendirme yeteneği, otomasyonun temiz ve uyumlu verilerin tedarikini düzenleyerek GenAI girişimlerini artırmadaki rolüyle birleştiğinde, otomasyon rönesansının yeni bir başlangıcına işaret ediyor.