Kurumsal Yapay Zeka Olgunluk Değerlendirmesi

Olgunluk puanı ancak her alan bulgusu incelenebilir kanıta bağlandığında, zayıf alanlar ortalamada kaybolmadığında ve yönetim iyileştirmeyi kime vereceğini açıkça gördüğünde işe yarıyor.

Yönetim için strateji, veri, teknoloji, yönetişim, insan ve operasyonu aynı görünümde topluyoruz. Alan bazındaki güçlü ve zayıf noktaları ortalamaya gömmüyor, hangi önceliğin kabul edileceğini ve kim tarafından üstlenileceğini liderlik ekibine bırakıyoruz.

Teslimde altı alanlı baseline'ı, her puanın arkasındaki kanıt ve istisnaları, yönetimin kabul ettiği açıklar için sorumlusu belli öncelik sırasını alıyorsunuz.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Kurumsal Yapay Zeka Olgunluk Değerlendirmesi illüstrasyonu: sistemleri ve veriyi bir hazırlık kontrol listesine göre değerlendiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • BMW
  • English Home
  • Halk Yatırım
  • Grandvision
  • Quick Sigorta
  • GoTürkiye

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Bir alan bulgusu baseline'a girmeden önce kanıtı, istisnası ve diğer alanlara bağımlılığı açıkça görülüyor.

  1. Yetkinlik modelini haritalayın

    Liderlik ekibi altı alanı, baseline'ın destekleyeceği kararları, işletme bağlamını ve kanıtı sağlayacak sorumluları baştan onaylıyor.

    Yapay zeka desteği
    Mevcut organizasyon ve strateji belgelerinden yola çıkarak altı alanlı ilk yetkinlik modeli taslağını oluşturuyor.
    İnsan onayı
    Model, yönetimin karşılaştırmak istediği yetkinlikleri gerçekten kapsıyor mu? Sponsorunuz, modelin yönetimin gerçekten karşılaştırması gereken yetkinlikleri kapsadığını onaylıyor.

  2. Kanıtı toplayın

    Alan sorumluları strateji, veri, teknoloji, yönetişim, insan ve operasyondan temsili kayıtları getiriyor. Mevcut uygulamaları incelerken kısıtları ve alanlar arası bağımlılıkları ayrıca kaydediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Altı alandaki uygulama ve kayıtları inceleyebileceğimiz tek bir kanıt setinde bir araya getiriyor.
    İnsan onayı
    Her olgunluk bulgusu incelenebilir bir kanıta dayanıyor mu? Alan sorumlularınız, her olgunluk bulgusuna eklediğimiz kanıtı kontrol edip doğruluyor.

  3. Baseline'ı kalibre edin

    Kanıtı alan alan rubrikle karşılaştırıyoruz. Kurumsal görünüm olumlu olsa bile istisnaları sorguluyor, zayıf yetkinlikleri olduğu yerde bırakıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kanıtı rubrikle karşılaştırıyor ve her alan için sorgulamaya nereden başlayacağımızı gösteren bir seviye taslağı oluşturuyor.
    İnsan onayı
    Geçerli bulgu hangisi, koşullu hangisi, hâlâ açık hangisi? Sponsorunuz hangi bulguyu geçerli kabul ettiğini, hangisine koşul koyduğunu ve hangisini açık bıraktığını netleştiriyor.

  4. İyileştirmeyi önceliklendirin

    Yönetim alanlar arası bağımlılıkları inceliyor, önce hangi açığın ele alınacağına karar veriyor ve kabul ettiği her önceliğe bir sorumlu atıyor.

    Yapay zeka desteği
    Zayıf alanlar arasındaki bağımlılıkları haritalıyor ve ilk iyileştirme sırası için bir taslak oluşturuyor.
    İnsan onayı
    Kurumsal baseline'daki bir sonraki açığı hangi ekip ya da kişi ilerletecek? Yönetim sponsorunuz öncelik sırasını ve her iyileştirmeden kimin sorumlu olduğunu kabul ediyor.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Teslim edilen baseline yönetim incelemesine hazırdır. Her önceliğin yanında alan kanıtı, önemli istisnalar, bağımlılıklar ve sorumlu bulunur.

  • Matris

    Altı alanlı olgunluk baseline'ı ve iyileştirme haritası

    Altı alandaki mevcut yetkinlik görünümünü, en önemli açıkları ve birbirine bağlı iyileştirme önceliklerini ortaya koyar.

  • Test kanıtı

    Baseline kaynak listesi ve alanlar arası varsayımlar

    Baseline'ın dayandığı kaynakları, açık varsayımları, alanlar arası bağımlılıkları ve çözülmemiş soruları bir araya getirir.

  • Rapor

    Alan istisnaları ve eşit ilerlemeyen yetkinlik bulguları

    Test edilen bulguları, önemli istisnaları, eşit hızda ilerlemeyen yetkinlikleri ve yorumu etkileyen koşulları açıklar.

  • Karar kaydı

    Kabul edilen öncelik listesi, sorumlular ve inceleme

    Yönetim kararlarını, kabul edilen koşulları, iyileştirme sorumlularını ve sonraki inceleme noktasını bir araya getirir.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

AI işleri kuruma yayılmışsa ve yönetim altı yetkinlik alanını ortak kanıtla karşılaştırıp öncelik vermek istiyorsa bu değerlendirme kullanılır.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • AI girişimleri ekipler arasında yayılıyor, ama liderliğin strateji, veri, teknoloji, yönetişim, insan ve operasyon için ortak baseline'ı bulunmuyor.
  • Alan sorumluları kayıtları getiriyor, ancak kanıt farklı biçimlerde tutulduğu için altı alandaki yetkinlikler aynı temelde karşılaştırılamıyor.
  • Yönetim olgunluk puanlarını topluyor, ama bu sayılar hangi açığın önce ele alınacağını ve her iyileştirmenin kimde olduğunu göstermiyor.
  • Tek bir kurumsal puan güven veriyor, ama zayıf bir alan ve arkasındaki kanıt ortalamanın içinde görünmez kalıyor.
  • Kanıt, varsayım, bağımlılık ve istisnalar ayrı kayıtlarda duruyor, bu yüzden olgunluk baseline'ını neyin desteklediği izlenemiyor.
  • Ekipler güçlü yönleri ve engelleri farklı biçimde anlatıyor, dolayısıyla ortak rubrik yetkinliğin nerede eşit ilerlemediğini gösteremiyor.
  • İyileştirme öncelikleri adlandırılıyor, ama alanlar arası bağımlılıklar, karar kapıları ve sorumlu kişiler hâlâ açık kalıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Denetim, sertifikasyon veya düzenleyici onay istiyorsunuz. Olgunluk baseline'ı kanıt sunuyor, resmi hüküm ise yetkili kurumunuzda kalıyor.
  • İşletme bağlamınızı yok sayan bir sektör sıralaması istiyorsunuz, ama bu rubrik yalnızca onayladığınız altı alan modelindeki kanıtı karşılaştırıyor.
  • İyileştirme planının hemen uygulanmasını istiyorsunuz. Bu değerlendirme öncelik ve sorumluları belirliyor, uygulama ise ayrı bir kapsam gerektiriyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Tavsiye veren ekip aynı zamanda kuruyor

Zeo 2011'den bu yana 500'den fazla markayla çalıştı. AI'ın işinizin neresine uyup neresine henüz uymadığına karar verirken aynı masada, production'da AI sistemleri kuran ve işleten kıdemli mühendisler ve stratejistler oturuyor. Verdiğimiz tavsiye de gerçekten çalışan sistemlerden gelen deneyime dayanıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

VideoBurak PehlivanEffective Use of Artificial Intelligence for E-Commerce Companies | Burak Pehlivan, icerik.comVideoYiğit KonurAI's Future: Mastering Prompt Engineering & AI Integration - @Yiğit Konur , Wope

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Airtable

    Kanıtları ve değerlendirmeleri altı farklı olgunluk alanında düzenli biçimde tutuyor

  • Notion

    Derece tanımlarını, varsayımları, istisnaları ve kabul edilen iyileştirme önceliklerini kaydediyor

  • Jupyter

    İş birimleri genelinde derece tutarlılığını ve bağımlılık kalıplarını kontrol ediyor

Sonraki adım

Yönetimin kullanabileceği ortak bir baseline kurun

Yönetimin yanıtlamak istediği soruyu ve altı alandaki kanıtı taşıyan sorumluları bir araya getirin. Baseline'ı kurup hangi noktaların liderlik kararı beklediğini gösterelim.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Strateji, veri, teknoloji, yönetişim, insan ve operasyon alanlarından temsili kayıtlara ihtiyaç duyuyoruz. Mevcut uygulamaları açıklayabilecek alan sorumluları da çalışmaya katılıyor. Yönetim tarafında öncelikleri kabul edecek ve her iyileştirmeye sorumlu atayacak bir yetkiliyle ilerliyoruz.