Dijitalleşme ve yapay zeka alanındaki dalgalanmalar üstel bir eğri izler; yani fark edilmeden yavaşça gelir sonra aniden ve acımasızca tüm endüstriyel işleyişimizi alt üst eder.
Bilindiği gibi dijital dönüşümün ilk iki evresi, iş ve ticareti yazılımlar kullanarak dijitalleştirmek olmuştur. Bu aşamada işletmeler ürünleri, mal ve hizmetleri çevrimiçi hale getirmek ve dijital bir sosyal ara bağlantıları sağlanmaya çalışılmıştır.
Dünya ne kadar dijital ve birbirine bağlı hale gelir ise makine öğrenim algoritmalarını geliştirmek uygulamak, makinelerimizi akıllı hale getirmek için o kadar veri oluşturmak mümkün hale gelmektedir. Buda veri ve yapay zeka yoluyla dijital dönüşüm olarak adlandırılan üçüncü büyük dijital dönüşüm dalgasıdır diyebiliriz.
Bilgi işlem hızı ve süper algoritmalar eğer ortada veri yığınları yok ise hiçbir işe yaramaktadırlar.
Biraz dikkatli bakıldığında çevremizdeki dünyanın iş ve özel yaşam olarak hızla dijital hale geldiğini görebiliriz. Giderek daha çok insan, çevrimiçi olmakta ve hatta daha çok insan gün içinde uzun süreler çevrim içi kalmaktadır. Buna bağlı olarak çevrim içi dünyada çeşitliliği ve miktarı durmadan artan ürünlerden (arabalar, sigorta poliçeleri, saatler, tekneler, evler ve bunların finansmanında kullanılan bankacılık ürünleri) satın alınıyorlar. Sonuç olarak bu faaliyetlerin tümü bir değere veya ürüne dönüştürülerek kullanılabilecek veriler ortaya çıkarmaktadır.
Dijital dönüşümün ilk iki evresi, iş ve ticareti yazılımlar yoluyla dijitalleştirmek; ürünleri, mal ve hizmetleri çevrimiçi hale getirmek ve dijital bir dünyada sosyal ara bağlantıları sağlamaya odaklanmıştı. İnsanların, ürünlerin ve hizmetlerin dijital dünyada birbirine bağlantısı ne kadar artar ise üretilen ve bir değer haline getirilme potansiyeli olan veri miktarı da o oranda artmaktadır. Bu durumda makine öğrenim algoritmalarını ilerletmek ve uygulamak, ayrıca makineleri daha akıllı hale getirmek için ortam oluşturmaktadır.
Dijital dönüşümün ilk iki evresi sonucunda oluşturulmaya başlanan veri yığınları artık herhangi bir organizasyonun veya işletmelerin en önemli varlıklarından bir olduğunu söyleyebiliriz. İşletmeler için başkalarının sahip olmadığı stratejik verilere sahip olmak, rekabet açısından büyük bir fark yarattığını görmekteyiz.
İşletmelerin verileri stratejik bir kaynak olarak yönetmeleri ve yapay zeka ile kullanabilmeleri için yeni yetkinlikler kazanmaları gerektiğini düşünmekteyim. Başka bir değişle dijitalleşmenin ilk iki evresi ile yaratılan büyük verilerin yapay zeka ve makine öğrenme algoritmaları ile kullanılabilmesi ve işletmelere değer katabilmesi için işletmelerin yeni yetenekler oluşturması gerekmektedir. Bu yeteneklere aynı zamanda işletmenin dijitalleşme adımları da diyebiliriz;
- Yüksek hacimli verileri toplama, işleme ve kullanma,
- Bulut teknolojisinden faydalanma,
- İş modellerini dinamikleştirme
İlk olarak işletmelerin, yüksek hacimli verileri yasal ve etik bir şekilde toplamak, elde etmek ve kullanmak için süreçler oluşturmalı ve bunu işletmeler hızlı bir şekilde temel bir iş faaliyeti haline getirmelidir.
Günümüzde işletmelerin, hangi verilerin kendileri için özel öneme sahip olduğunu belirleyip, veri toplamayı genel kurumsal stratejiyle uyumlu hale getirerek toplamda oluşan veri varlıklarını proaktif olarak genişletmesi ve iyileştirmesi gerekmektedir. Bu süreç, daha yüksek kalite, miktar, çeşitlilik veya ortalama öğe boyutu itibariyle verilerin elde edilmesi için mevcut veri toplama süreçlerinin iyileştirilmesiyle neticelendirilebilir. Ayrıca müşterilerden kişisel verilerini kullanmak için onay almak veya yeni veri varlıklarına erişmek için tedarikçiler, iş ortakları ve üçüncü taraflarla anlaşmalar yapmak gündeme gelebilir. İşletmelerin veri toplama süreçlerinde yapmaları gereken belli başlı konular;
- Toplanmakta olan verilerin hangilerinin işletmenin iş stratejisi ile ilişkili olduğunun belirlenmesi
- Toplanan verilerin kullanılabilmesi için gerekli olan yasal izinlerin proaktif olarak alınması,
- Veri kalitesini iyileştirmek için veriye dayalı iş kültürünün işletmede yerleştirilmesi,
- Yeni veri kaynakları bulmak ve buralardan elde edilen verileri mevcut veriler ve iş stratejileri bazında birleştirmek,
- Verileri analiz edilebilir hale getirmek ve yeni mantıksal analiz süreçleri tasarlamak.
Çoğu işletmede BT bölümlerinde BT gereksinimiyle ilgili yöneticiler istihdam edilir. Bu yapıda yazılımın hızlı ve pragmatik bir şekilde doğrudan oluşturabilen veya değiştirebilen kendi yazılım mühendisleri yerine dışarıdan harici ortaklara güvenilir. Yazılım ve makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte, çevik bir şekilde oluşturmak, dağıtmak, dağıtıma sunmak ve çalıştırmak, çoğu organizasyon acısından hayati önem taşıyan bir mesele haline gelecektir. Bu süreç, önyüz, arka yüz uygulamalarının ve bulut altyapılarının geliştirilmesinin yanı sıra genellikle “Yazılım 2,0” olarak adlandırılan makine öğrenimini de içermektedir. Makine öğrenimiyle birlikte yazılım geliştirme olgusu, yeni bir paradigmaya doğru kaymıştır. Makine öğrenimi, iş departmanlarından iş isteği olarak gelen iş kurallarına dayalı yazılım programlamak yerine, bilgisayarların verilerdeki gizli örüntüleri belirleyerek bu kuralları kendi başlarına keşfetmelerine olanak tanır. Bu durum veri ürünü yöneticileri, veri bilimcileri ve veri mühendisleri şeklinde yeni roller ve süreçler ile çalışmayı gündeme getirmektedir.
İşletmelerde dijital dönüşüm; gelişmiş teknolojiler, çok yönlü dijital yetenekler ve şirket kültürü ile mevcut iş modelini yenilemek amacıyla oluşturulan değişim yönetim süreciyle başarılabilir. Dijital teknolojiler ve yapay zeka birbiri üzerine inşa edilir ve aslında teknik bir konudur ama bu yapının işletmelerde anlamlı bir değer yaratabilmesi için şirket kültürünün de veriye dayalı analizleri kullanarak kararlar almayı benimsemesi gerekmektedir. İşletmelerin iş yapma ve karar alama süreçlerinde verilerden, makine öğreniminden ve yazılımlardan yararlanabilmesi için özellikle şirket organizasyonel yapısında en üstten en alta kadar tüm şirket kültürünün dijitalleşmesi gerekmektedir.
Küresel boyutta işletmelerde dijitalleşme örneklerine bakıldığında; işletmelerin tüm temel iş süreçlerinde iş değerini arttırmak için yeni teknolojiler ile birlikte veri bilimi, makine öğrenimini yaygın olarak kullandıkları görülmektedir. İşletmelerde BT teknolojilerinin çalışma şeklinde, iş birimleri ile BT arasındaki iletişimde ve genel olarak şirket kültüründe köklü değişimler olduğu görülmektedir.
Sonuç olarak dijital dönüşüm işletmelerde bir çok konunun aynı anda değişimini gerekli kılan inanılmaz zor bir süreçtir diyebiliriz. Dijitalleşme kapsamında değişim başlıklarını özetlemek gerekirse;
- İş modelindeki değişim,
- Şirket kültüründeki değişim,
- Şirket ve çalışanların yeteneklerindeki değişim,
- BT yetkinlik ve rollerindeki değişim,
- İş süreçlerindeki değişim,
- Kullanılan teknoloji ve uygulamalardaki değişim olarak özetleyebiliriz.
İşletmelerde dijital dönüşüm kapsamında yukarda başlıklar halinde verilen değişim konularını temelde aşağıda verilen model kapsamında değerlendirilebilir.
Strateji Perspektifi: işletmede kapsayıcı strateji ve vizyonlar, işin; dijitalleşerek ve yapay zekayı kullanarak nasıl yeniden kurulacağını düzenledikleri için dijital dönüşümün temelini oluşturur. Öncelikle Yönetim Kurulu ve CEO’nun bu stratejiyi benimsemesi ve amaç edinmesi gerekir.
Ürün Perspektifi: dijital alt yapıya dayalı ürünleri tasarlamak, pazara sunmak, vizyonu somut çıktılara dönüştürmek ve bunları işletmeye entegre etmek için gerekir.
Yetenek Perspektifi: işletmede dijital dönüşümün uygulanmasına yönelik, yeni yapılar, yeni roller, yeni süreçler ve kurumsal yönetişim biçiminde yeni yetenekler oluşturmak, gerekir.
Dönüşüm Perspektifi: dijitalleşmek için; şirket kültürünü değiştirmek ve iş hacmini dönüştürmek temel hedef olmalıdır. İş süreçlerinin tamamında veri bilimi ve makine öğrenimini ölçeklendirerek kullanmak gerekir.