Yapay zeka teknolojilerinin ağ çözümleriyle buluşması karmaşık BT operasyonlarının daha kolay yönetilmesine yardımcı oluyor. Karar almayı hızlandıran ve süreç otomasyonuna olanak sağlayan yapay zeka desteği makine öğrenimiyle birleştiğinde sorunların gerçek zamanlı olarak takip edilerek yanıtlanması ve güvenliğin geliştirilmesini sağlıyor. Yapay zeka teknolojileri işletmelerin kurumsal ağlarını daha etkin kullanmasını sağlamak için ağ otomasyonun oluşturulmasını mümkün kılıyor. 

Ağ otomasyonu

Hem fiziksel hem de sanal cihazlar için ağ yapılandırmasını, yönetimini, testini, dağıtımını ve çalışmasını otomatikleştirmek için yazılım araçlarının kullanılmasını içeren ağ otomasyonu, ağ verimliliğini en üst noktaya çıkarmayı hedefliyor. 

Ağ otomasyonu sayesinde ağ hizmetlerinin kullanılabilirliği artarken insan hataları ve beraberinde ortaya çıkabilecek maliyetler en aza iniyor. Aynı zamanda yazılım tanımlı ağ iletişimi (Software Defined Networking) ve amaca dayalı ağ iletişimi (Intend Based Networking) gibi teknolojilerden yararlanarak ağ güvenilirliği ve çevikliğini artıran ağ otomasyonu, BT personelinin daha stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanıyor.

Kurumsal ağlar için yapay zeka stratejisi oluşturmaya yönelik ipuçları

İşletmelerin kurumsal ağları için başarılı bir yapay zeka stratejisi geliştirmek; net hedefler belirleme, veri hazırlığını değerlendirme, yapay zeka değerini analiz etme, teknoloji seçimini dikkatle değerlendirme, ölçümleri ayarlama, pilot projeler uygulama ve son olarak iş hedeflerine ulaşma ve bulut yönetimini geliştirmek için yapay zeka sonuçlarını sürekli olarak değerlendirmeyi gerektiriyor.

Net hedefler belirlemek

Kurumsal bir ağda yapay zeka kullanımına yönelik hedefleri tanımlamak uygulamanın başarıyla sonuçlanması için kritik önem taşıyor. Bu noktada gerçekçi ve ölçülebilir amaçlar belirlemek gerekiyor. Yapay zekadan beklentilerin tam olarak belirlenmesiyle beraber iş stratejisinin hedeflere uyumlu hale getirilmesi yapay zeka yatırımının ilerleyeceği yönü belirliyor.

Veri hazırlığını değerlendirmek

Yapay zekanın çalışması için yüksek kaliteli yapılandırılmış verilere gereksinim duyuluyor. Bu nedenle iş süreçlerinde yapay zeka çözümlerinden yararlanmak isteyen işletmelerin güçlü bir veri altyapısına sahip olması büyük değer taşıyor. Ek olarak verilerdeki boşlukları belirlemek ve işlemeye hazır hale getirmek için ön işleme ve depolama planının da yapılması gerekiyor. 

Yapay zekanın yaratacağı değeri analiz etmek

Kurumların yapay zeka çözümlerinden yararlanırken farklı kullanım senaryolarını göz önünde bulundurarak teknolojinin işletme üzerindeki etkilerini değerlendirmeleri önem taşıyor. Her türlü senaryoyu önceden analiz etmek süreçlerin nasıl basitleştirebileğini, maliyetleri nasıl azaltabileceğini ve müşteri deneyimini geliştirerek gelirlerin nasıl artırılabileceğini belirlemeyi sağlıyor. 

Uyumlu teknolojileri seçmek

Hedeflere ve veri hazırlığına en uygun yapay zeka teknolojilerini (makine öğrenimi yaklaşımları, bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri veya özel donanımlar) tercih etmek sürecin verimliliğini temelinden etkiliyor. Ölçeklenebilirlik, mevcut sistemlerle uyumluluk ve kaynakların kullanılabilirliği gibi faktörler işletmelerin yapay zeka stratejisi oluştururken dikkat etmesi gereken unsurlar arasında yer alıyor.

Ölçümleri belirlemek

Yapay zeka girişimlerinin başarısını ölçecek temel performans göstergelerini (KPI'lar) ve ölçümleri tanımlamak değerlendirme süreci için büyük önem taşıyor. Ölçümlerin doğruluk, verimlilik kazanımları, müşteri memnuniyeti puanları, gelir artışı veya diğer ilgili başarı ölçümlerini kapsayacak şekilde çeşitli olması kapsamlı br performans analizini mümkün kılıyor.

Pilot projeler

Yapay zeka çözümlerini ağın tamamında kullanıma sunmadan önce küçük ölçekli pilot projeler yapmak eksiklerin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Pilot projeler yapay zeka stratejisinin uygulanabilirliğini test etmeye ve gereken noktalara müdahale edilmesine imkan tanıyor. Yapay zeka yatırımına büyük kaynaklar ayırmadan önce pilot projeler ihtiyaçlara yönelik değerli bilgiler toplanmasını sağlıyor.

Yapay zeka sonuçlarını izlemek

İşletmelerin yapay zeka çözümlerinin belirlenmiş ölçümlere göre nasıl performans gösterdiğini takip etmeleri, düzenlenmesi gereken alanları belirlemeleri ve müdahele etmeleri için fırsat yaratıyor. Bu yaklaşım yapay zeka teknolojilerinin süreçler üzerindeki etkisini artırmak için önemli rol oynuyor.

Sürekli öğrenmeye ve iyileştirmeye yatırım yapmak

Kurumların rekabet avantajını korumak ve yapay zeka stratejilerini en etkili hale getirmek için yapay zekayla ilgili eğitimlere yatırım yapması gerekiyor. Sertifikalara, becerileri geliştirmeye ve teknolojilere odaklanmak her daim yapay zekaya yönelik en yüksek faydanın elde edilmesine katkı sağlıyor.