Yapay zeka, siyasi ve ekonomik söylemlerde önemli bir teknolojik araç olarak kabul edilirken, Fransız KOBİ'leri ve orta ölçekli işletmelerdeki entegrasyonu daha ihtiyatlı bir şekilde ilerlemektedir. Bpifrance Le Lab tarafından 1.200'den fazla yöneticiyle yapılan son anket, benimseme dinamiklerini daha iyi anlamayı sağlıyor.
"Fransız KOBİ'lerinde ve Orta Ölçekli İşletmelerde Yapay Zeka: Sakin Bir Devrim" adlı çalışmaya göre, yöneticiler konunun önemini kavramış gibi görünüyor: %58'i yapay zekanın 3-5 yıl içinde hayatta kalma meselesi olduğunu düşünüyor. Ancak harekete geçme konusunda, adımlar atılmış olsa da hala tereddütler var: %43'ü bir yapay zeka stratejisi belirlemiş, %26'sı generatif yapay zeka kullanıyor, %16'sı generatif olmayan yapay zeka kullanıyor ve sadece %10'u her ikisini birden kullanıyor.
Yapay zeka benimseyen şirketlerin yarısı, yalnızca ücretsiz veya hazır çözümleri kullanıyor. Yöneticilerin ana motivasyonları mevcut olanı optimize etmek, performansı artırmak, rekabetçiliği korumak ve maliyetleri düşürmek: %94'ü en az bir optimizasyon yöntemini belirtirken, sadece %54'ü faaliyet geliştirme yöntemini belirtiyor.
Stratejik algı ile uygulama arasındaki bu fark, birkaç zorluğu yansıtıyor: teklifin olgunlaşmamışlığı, yüksek maliyetler veya uygun kullanım durumlarını belirleme zorluğu gibi.

Veri, stratejik bir araç olarak hala yeterince kullanılmıyor

Yapay zeka, birkaç temel ön koşula dayanıyor: işletmenin dijitalleşmesi, verilerin yapılandırılması, uygun kullanım durumlarının belirlenmesi ve ekiplerin dahil edilmesi. Ancak, dijitalleşme %72'den %76'ya hafif bir artış göstermesine rağmen, %43'ü hala faaliyetlerini yönetmek için verilerini kullanmıyor.
Oysa dijitalleşmiş bir şirket, yapay zekayı benimseme olasılığı beş kat daha yüksek ve verilerini analiz edenler, yapay zeka kullanma olasılığı 2,5 kat daha yüksek.

Sektörel farklılıklar yapısal zorlukları ortaya koyuyor

Yapay zekanın benimsenmesi, sektörlere göre büyük ölçüde değişiyor ve bu, onların özel teknolojik ihtiyaçlarını ve iç dinamiklerini yansıtıyor. Örneğin, BT ve finans, generatif yapay zeka benimseme oranlarında yüksek (%79 ve %47) iken, inşaat (%19) veya taşımacılık (%5) gibi daha geleneksel sektörler geride kalıyor.

Yönetici tipolojisi: şüphecilik, deneyim ve yenilikçilik arasında

Çalışma, dört ana yönetici profilini tanımlıyor:
  • Şüpheciler (%27): az dijitalleşmiş sektörlerden gelen, yapay zekaya karşı olan, sosyal etkilerinden korkan ve somut bir fayda görmeyenler;
  • Tıkalılar (%26): konunun farkında ama yetenek veya destek eksikliği nedeniyle paralize olanlar;
  • Deneyciler (%28): meraklı ve kararlı, ancak finansal kısıtlamalar ve uzmanlık eksiklikleriyle engellenenler;
  • Yenilikçiler (%19): dijitalde öncü, yapay zekayı süreçlerine ve ürünlerine entegre eden ve liderlik rolünü üstlenenler.
Bu profiller sektörlere göre değişiyor: şüpheciler inşaat ve taşımacılıkta, tıkalılar ticarette, deneyciler sanayide, yenilikçiler ise BT, finans ve iş hizmetlerinde hakim. Ayrıca, şüpheciler arasında kadınların, yenilikçiler arasında ise erkeklerin fazla olduğu görülüyor.

Yönetici profiline bağlı olarak benimseme farklılıkları

%73 oranında, yapay zeka projeleri yönetici tarafından başlatılıyor. Yönetici ne kadar genç ve yüksek eğitimliyse, şirketi yapay zekayı benimseme konusunda o kadar ileri gidiyor. Günlük iş hayatında GenAI kullanıyorsa, şirketin de bunu kullanma olasılığı beş kat daha fazla (%46'ya karşı %9).
35 yaşın altındaki yöneticiler, %67 oranında işte GenAI kullanırken, 45 yaş üstündekilerde bu oran %46, 66 yaş üstündekilerde ise %36'ya düşüyor. Eğitim seviyesi de ayırt edici: Lisansüstü seviyede olanların %62'si yapay zekayı kullanırken, diploması olmayanların sadece %19'u kullanıyor.

Yapay zekanın benimsenmesini nasıl hızlandırabiliriz?

Bu zorlukların üstesinden gelmek için birkaç kaldıraç önerilmektedir:
  • Dijital dönüşümü güçlendirmek etkili bir benimseme için zemin hazırlamak;
  • Verileri yapılandırmak ve kullanmak uygun kullanımları belirlemek için;
  • Çalışanları eğitmek dirençleri kırmak ve yapay zeka araçlarının etkinliğini maksimize etmek için;
  • Erişilebilir çözümlerle deney yapmak ileri teknolojilere yatırım yapmadan önce.