Müəssisə AI idarəetməsi proqram təminatından nəticələrə keçir

Müəssisələr AI-i getdikcə çox operativ resurs kimi görür — işi görən, yalnız işçilərə kömək edən proqram təminatı deyil. İrina Şimko deyir ki, rəhbərliyə yalnız ümumi xərclərə deyil, AI harada istifadə olunur, hər proses nəyə başa gəlir və hansı nəticə verir, şəffaflıq lazımdır.

Xərclər artır, ölçülə bilinən təsiri isə məhdud qalır

Gartner-ə görə qlobal AI xərcləri 2026-cı ildə 2,59 trilyon dollara çatacaq, bu illik 47%-lik artımdır. McKinsey-in State of AI 2025 araşdırması: təşkilatların 88%-i AI-i ən azı bir funksiyada istifadə edir, lakin yalnız 39%-i EBIT təsirini müəyyən edə bilir və əksəriyyəti üçün bu 5%-dən azdır. Maliyyə xərcləri modellər, infrastruktur, məlumat xidmətləri, inteqrasiya və insan yoxlaması ilə bağlıdır, amma nəticələrlə əlaqələndirmir. Əməliyyatlar yığılmanı izləyə bilər, lakin yüksək dəyərli prosesləri aşkar edə bilmir; IT modelləri,opilotları və agentləri örtü və asılılıqlar aydın olmadan idarə edir.

Bir nəticəyə xərc token qiymətindən daha vacibdir

Gartner proqnozlaşdırır ki, generativ AI layihələrinin ən azı yarısı 2028-ci ilə qədər büdcəni aşacaq — pis arxitektura və operativ təcrübə çatışmazlığı səbəbilə. Trilyon parametrli model inferensiyası provayderlərə 2030-cu ildə 2025-ci ilə müqayisədə 90%-dən çox ucuz olacaq, agentli proses inferensiyası isə 2028-ci ilə qədər beş qat artacaq. Agentlər tapşırıq üçün standart chatbotlardan 5-dən 30 qədər çox token xərcləyir. Bu ziddiyyət iş göstəricilərini — məsələn, uğurlu müştəri xidməti hadisəsinə xərc — token qiymətinə nisbətən daha faydalı edir. Gartner-ə görə generativ AI xərci 2030-cu ilə qədər bir müştəri hadisəsinin uğurlu həllinə 3 dollardan çox olacaq.

İdarəetmə sistemləri və nəticələri izləməlidir

AI davranışı model, prompt, məlumat, kontekst, qoşulmuş alətlər və ətrafdakı proseslərə görə dəyişə bilər. Agent başqa sistemlərə müraciət edə, əlavə resurs işə sala və müştərilərə ya işçilərə təsir göstərə bilər ki, bu hadisələr zənciri heç kimə sübut edilmir. Şimko-nun beş hissəli çərçivəsi şəffaflıq, aidiyyət, optimallaşdırma, hesabatlılıq və davamlılıq üzərində qurulub. Təşkilatlar AI xəritəsini tətbiqlərə, proseslərə, komandalara və agentlərə görə qurmalı, istifadəni nəticələrlə əlaqələndirməli, iş xərci, sürət, risk və keyfiyyətə görə yenidən paylaşdırmalı, hər AI prosesinə təyin olunmuş sahib verməli və dəyişikliklərə illik baxışlara dayanmadan nəzarət etməlidir.

AI idarəetməsi rəhbərliyin cavabdehliyinə çevrilir

Bu çərçivə IT-dən maliyyəyə, əməliyyatlara, texnologiyalara və biznes rəhbərliyinə yayılır. McKinsey göstərir ki, AI-dən ən çox dəyər alan şirkətləri prosesləri yenidən qurur və idarəetmə üzrə ali rəhbərliyi cavabdeh edir. Şimko soruşmağı təklif edir: hər AI prosesinin sahibi var mı, üç ən böyük istifadə halı üçün bir uğurlu nəticəyə xərc bilinirmi, eyni iş üçün daha ucuz model nə vaxt yoxlanıldı. Əsas dəyişiklik proqram lisenziyaları və yığılma izləməkdən AI yaratdığı sistemlərin, xərclərin və nəticələrin sahibliyinə keçməkdir.