Yapay zeka, günümüzde birçok şirketin yönetim kurullarında öncelikli bir konu haline geldi. Ancak, birçok ERP yapay zeka girişimi beklenen iş değerini sunmakta başarısız oluyor. Sorun genellikle teknolojinin kendisinde değil; organizasyonların yapay zekayı bir yazılım özelliği olarak görmekte ve iş dönüşümü olarak değerlendirmemekte yatıyor.
Başarı İçin İlk Adım
Başarılı uygulamalar, genellikle "Hangi yapay zeka modelini kullanmalıyız?" veya "Hangi platform en iyi yeteneklere sahip?" gibi sorularla başlamaz. Bunun yerine, iş problemlerini tanımlamakla başlarlar. Örneğin, tahmin doğruluğunu artırmak, tedarik gecikmelerini azaltmak, envanteri optimize etmek veya tedarikçi kararlarını hızlandırmak gibi hedefler belirlenmelidir. Yapay zeka, ölçülebilir iş sonuçlarını desteklemeli, kendisi bir hedef olmamalıdır.
Birçok organizasyon, yapay zeka girişimlerini yöneticilerin onayı olmadan başlatma hatasına düşmektedir. Yapay zeka, bağımsız bir BT projesi olarak var olmamalıdır. Tedarik, finans, tedarik zinciri, operasyonlar ve iş liderliği, uygulama başlamadan önce başarıyı tanımlamak için birlikte çalışmalıdır. Erken aşamada net iş hedefleri ve yönetişim belirleyen organizasyonlar, yapay zekayı kurumsal ölçekte başarılı bir şekilde ölçeklendirme olasılıklarını artırır.
Veri Yönetiminin Önemi
Yapay zeka, aldığı verilerden öğrenir. Eğer tedarikçi kayıtları tutarsızsa, envanter işlemleri eksikse veya ana veriler kötü yönetiliyorsa, yapay zeka sadece kötü kararları daha hızlı otomatikleştirir. Organizasyonlar, tedarikçiler, envanter ve tedarik süreçleri arasında ana verileri standartlaştırma çabasını genellikle hafife alıyor. Yapay zeka modelleri, ERP sistemine akan bilgilere bağlı olarak güvenilirlik kazanır. Dağıtım öncesinde güçlü veri yönetimi kurmak, güvenilir olmayan verilere dayanan karmaşık algoritmalardan daha yüksek getiriler sağlar.
Bir kurumsal ERP geçişinde, birden fazla tedarikçi kaydında tutarsız teslim süreleri ve tekrar eden ana verilerle karşılaştık. Tahmin modellerini tanıtmadan önce, ekip tedarikçi ve envanter verilerini standartlaştırmaya zaman ayırdı. Bu, yapay zeka uygulamasını geciktirmiş olsa da, tahmin önerilerinin güvenilirliğini önemli ölçüde artırdı ve kullanıcıların sonuçlara olan güvenini artırdı.
Şeffaflık ve Güven
Birçok yapay zeka girişimi tahmine odaklanırken, şeffaflığı göz ardı ediyor. İş kullanıcıları, anlayamadıkları önerilere güvenmezler. Tedarik yöneticileri, planlamacılar ve finans liderleri, sistemin neden güvenlik stokunu artırmayı veya bir tedarikçiyi yükseltmeyi önerdiğini bilmek isterler. Deneyimlerime göre, yapay zeka önerileriyle birlikte şeffaf bir mantık sunduğunda benimseme oranı önemli ölçüde artmaktadır. Organizasyonlar, yapay zekanın önerdiği eylemleri çalışanların doğrulamasına izin vermelidir. Güven arttıkça, otomasyon rutin operasyonel kararlara genişletilebilirken, stratejik istisnalar için insan denetimi sağlanmalıdır.
