7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşümü Stratejisi
Liderlerin yapay zekayı dönüştürme yolunu seçmeden önce nereden başlayacaklarını bilmesi gerekir. Anthropic Ekonomik Endeksi'ni (Mart 2026 sürümü)1 inceledik; 1 milyondan fazla gerçek dünya Claude etkileşimini, 3.260 mesleki görevi standart APQC Süreç Sınıflandırma Framework'ü (PCF) ile eşleştirdik.2
Gerçek dünyadaki yapay zeka kullanımına ve insan doğrulama sürelerine göre yüksek, orta ve ayrıntılı düzeydeki süreçleri, gerçek hayattan yapay zeka dönüşümü kullanım örnekleriyle desteklenmiş olarak inceleyin:
Yukarıdaki grafik, 13 üst düzey kurumsal kategorinin tamamı için bir önceliklendirme matrisi sunar.
- Balon boyutu: Temel L4/L5 görevlerinin sayısı.
- Yapay zeka kullanımı (Y ekseni): Bu görevi hedefleyen Claude konuşmalarının payı. Daha yüksek konum, yapay zekanın gerçek dünyada bu tür işler için aktif olarak kullanıldığı anlamına gelir.
- Doğrulama süresi (X ekseni): Nitelikli bir insanın yapay zeka çıktısını doğrulamak için ihtiyaç duyduğu dakika sayısı. Daha düşük süre, insan gözetiminin maliyetinin düşük olduğu anlamına gelir; bu da yapay zeka dağıtımını daha ucuz ve ölçeklenmesini daha hızlı hale getirir.
- Altın kadran: Sol üst, yüksek düzeyde yapay zeka entegrasyonu ve düşük doğrulama maliyetlerini gösterirken; sağ alt, düşük yapay zeka kullanımı ve yavaş doğrulamayı gösterir.
Yukarıdaki grafik, her kategori içindeki yüksek kaldıraçlı süreç gruplarını gösterir. Veriler, BT veya Pazarlama gibi yüksek öncelikli bir fonksiyon içinde bile belirli iş akışlarının çok farklı uygulama profilleri sergilediğini ortaya koyar.
Yukarıdaki grafik, bu süreç gruplarını her kurumsal fonksiyondaki tek temel görevlere ve etkinliklere ayırır. Bu mikro ayrıntılı görünüm, otomasyon dağıtımı sırasında hangi belirli iş akışlarına öncelik verileceğini açıkça belirler.
Yapay zeka dönüşümü için hangi süreçler seçilmeli?
- Bilgi Teknolojileri (BT): En net önceliktir; yüksek yapay zeka kullanımı ve yönetilebilir ~60 dakikalık doğrulama döngüsüne sahiptir.
- Seviye 2'de: Uygulama geliştirme ve kod yeniden düzenleme öne çıkar; çünkü otomatik testler insan incelemesini 30 dakikanın altında tutar.
- Seviye 3'te: Sözdizimi hata ayıklama ve birim testi üretimi, neredeyse sıfır doğrulama ek yüküyle altın kadranda yer alır.
- Pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri: 45 dakikanın altında doğrulama süreleriyle yüksek ölçeklenebilir hedeflerdir.
- Seviye 2'de: İçerik üretimi ve pazar araştırması sentezi, düşük doğrulama ek yükü sayesinde hızlı dağıtım sunar.
- Seviye 3'te: Ayrıntılı görev analizi, SEO meta etiketleme ve ilk taslak metin üretiminin en az insan gözetimi gerektirdiğini ortaya koyar.
- Vizyon ve Strateji: Yapay zekanın yoğun olarak kullanıldığı, ancak insanların işi yeniden kontrol etmek için hâlâ en uzun süreyi harcadığı yüksek kullanımlı bir darboğazdır.
- Seviye 2'de: LLM'ler stratejik iş planlaması için sıklıkla model taslakları hazırlar. Ancak insan doğrulaması, uygulamadan önce kritik varsayımları doğrulamak için birkaç saat (180+ dakika) gerektirir.
- Seviye 3'te: Rekabet ortamı modellemesi, bu doğrulama darboğazının birincil nedenidir.
- Risk, uyumluluk, dış ilişkiler ve varlık yönetimi: Düşük yapay zeka kullanımı ve uzun doğrulama kuyrukları nedeniyle önceliği düşürülmüş iş akışlarıdır.
- Seviye 2'de: Mevzuata uygunluk denetim takibi, yüksek hata maliyetleri nedeniyle geniş otonom dağıtımlar yerine hedefli nokta çözümlere dayanmalıdır.
- Seviye 3'te: Yasal sözleşme risk ayrıştırmayı içeren görevler, gereken yüksek riskli insan incelemesi nedeniyle matrisin altında yığılır.
Metodoloji hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yapay Zeka Dönüşümü Nedir?
Yapay zeka dönüşümü, dijital dönüşümden sonraki adımdır. Bir şirket dijital süreçleri benimsedikten sonraki adım, bu süreçlerin zekasını geliştirmektir. Bu, söz konusu süreçlerin otomasyon düzeyini ve etkinliğini artırır.
Dönüştürücü yapay zeka, hem ticari hem de operasyonel faaliyetler dahil olmak üzere modern işletmenin tüm yönlerine dokunur. Teknoloji devleri yapay zekayı süreçlerine ve ürünlerine entegre ediyor. Örneğin, Google kendisini “yapay zeka öncelikli” bir organizasyon olarak tanımlıyor. Teknoloji devlerinin yanı sıra IDC, yeni kuruluşların en az %90'ının yapay zeka teknolojisini süreçlerine ve ürünlerine dahil edeceğini tahmin ediyor.
Şirketinizin dijital dönüşüm yolculuğunda henüz ilerlemediğini düşünüyorsanız, ücretsiz bir şekilde dijital sürdürülebilirlik çözümlerimizi okuyabilirsiniz.
Yapay zeka dönüşümünün adımları nelerdir?
Aşağıda Fortune 500 şirketleri için en önemli adımları listeledik. Daha küçük firmalar, hedefli projeler için danışmanlara güvenmek gibi daha az riskli ve daha az yatırım gerektiren yaklaşımları benimseyerek şirket içi ekipleri atlayabilir.
İşte her stratejinin ilgili gerçek hayattan örnek ayrıntılarıyla kısa bir özeti:
1. Yapay zeka benimsemesi için net bir vizyon ve stratejik yol haritası belirleme
Başarılı bir yapay zeka dönüşümü, üretken yapay zeka (GenAI), büyük dil model'leri (LLM'ler) ve etmen tabanlı yapay zekanın iş sonuçlarını en önemli şekilde etkileyebileceği kullanım örneklerini belirleyip önceliklendirmekle başlar. Kuruluşlar, hangi operasyonel iş akışlarının otomasyona en uygun olduğunu ve insan uzmanlığının yapay zeka aracılığıyla nerede etkili şekilde geliştirilebileceğini değerlendirerek işe başlamalıdır.
Bu; tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesini, veri analizinin kolaylaştırılmasını veya geniş, yapılandırılmamış veri kümelerinden içgörülerin sentezlenmesini içerebilir. Önemli olan, bu kullanım örneklerini genel stratejik hedeflerle uyumlu hale getirmektir; böylece her yapay zeka girişimi somut sonuçlar sağlar ve daha yüksek yatırım getirisine katkıda bulunur.
Vaka çalışması: JPMorgan Chase'in DocLLM'i, sözleşme analizini dönüştürmek için GenAI'dan yararlanmayı göstermektedir. İnceleme sürecini otomatikleştirerek banka, manuel inceleme süresini %85'e kadar azaltmış ve hataları önemli ölçüde en aza indirmiştir. Bu tür yüksek etkili girişimler kritik kaynakları ücretsiz bırakır; uzmanların rutin görevlere takılmak yerine stratejik kararlara odaklanmasını sağlar. 3
2. Hibrit yapay zeka uzmanlık ağı oluşturun
2025'te yapay zeka dönüşümünü yönlendirmek isteyen kuruluşlar, son teknoloji teknik yeteneklere ve alana özgü bilgiye erişimleri olduğundan emin olmalıdır. Hibrit bir yapay zeka ağı oluşturmak, OpenAI gibi harici yapay zeka laboratuvarlarının ve tedarikçilerinin uzmanlığını iç ekiplerin beceri geliştirmesiyle birleştirmek anlamına gelir. Bu birleşim, kuruluşa en son yapay zeka yeteneklerini kazandırdığı ve bu teknolojilerin benzersiz iş zorluklarına nasıl uyarlanabileceğine dair derin bir anlayış geliştirdiği için gereklidir.
Vaka çalışması: Airbus, yaklaşık 10.000 mühendisi GitHub gibi araçlar konusunda eğitmeye yatırım yaptı. Bu çaba, uçak tasarımı simülasyonlarını etkileyici bir şekilde %40 hızlandırdı ve iç beceri geliştirme ile dış ortaklıkların önemli verimlilik kazanımları sağlayabileceğini gösterdi.4
Şirketler, üst düzey yöneticilerden genç mühendislere kadar farklı rollere göre uyarlanmış kapsamlı eğitim programlarına yatırım yaparak sürekli öğrenme ve yenilik kültürünü geliştirebilir.
Ayrıca, süreç madenciliğini uygulamak, elde edilmesi kolay ve etkili projelerden biridir. Bir süreç madenciliği aracıyla işletmeniz mevcut verimsizlikleri tespit edebilir, tasarruf sağlamak veya müşteri deneyimini iyileştirmek için süreçleri otomatikleştirebilir ya da iyileştirebilir. Bazı süreç madenciliği araçları, bir organizasyonun dijital ikizini (DTO) üreterek şirketin süreçlerinin uçtan uca genel görünümünü sağlar ve gerçek ile varsayımsal senaryoları karşılaştırmak için simülasyon yapılmasına olanak tanır.
3. Uçtan uca otomasyon için etmen tabanlı yapay zeka dağıtın
Etmen tabanlı yapay zeka kavramı, sürekli insan müdahalesi olmadan çok adımlı iş akışlarını yürütebilen otonom sistemlerin dağıtılması etrafında şekillenir. Yapay zeka ajanlarını iş süreçlerine entegre ederek şirketler karmaşık karar alma ve yürütme zincirlerini otomatikleştirebilir. Bu strateji operasyonel verimliliği optimize eder ve çalışanların odağını yaratıcı ve stratejik düşünme gerektiren daha üst düzey görevlere yönlendirmesini sağlar.
Vaka çalışması: Unilever'in yapay zeka destekli satın alma ajanını devreye alması, otonom sistemlerin tedarik zinciri yönetiminde nasıl devrim yaratabileceğini gösterir. Yapay zeka ajanı tedarikçilerle müzakere edebilir ve yılda $250 milyona varan tasarruf sağlayabilir. Bu vaka çalışması, yapay zeka ajanlarının operasyonları kolaylaştırma ve çeşitli fonksiyonlarda maliyet verimliliğini optimize etme konusundaki muazzam potansiyelini vurgular. 5
4. Sorumlu yapay zeka koruma önlemlerini yerleştirin
Yapay zekanın iş operasyonlarının her alanına artan entegrasyonuyla birlikte, etik kullanımın sağlanması ve önyargının önlenmesi hiç bu kadar önemli olmamıştı. Sorumlu yapay zekayı yerleştirmek; doğruluk, adalet ve mevzuata uyum açısından yapay zeka çıktılarını izleyen sağlam gözetim framework'leri oluşturmak anlamına gelir. Bu proaktif yaklaşım, kamu güvenini korumak ve yapay zeka sistemlerinin şeffaf ve etik biçimde çalışmasını sağlamak için hayati önem taşır.
Sorumlu yapay zeka uygulamasına ilişkin bir vaka çalışması, CVS Health'in Amazon Bedrock için AWS Guardrails kullanımıdır. Kritik model'leri ve denetim mekanizmalarını entegre eden CVS Health, eczane chatbot'larının katı FDA yönergelerine tutarlı bir şekilde uymasını sağlarken önyargılı sonuç risklerini azaltır. Bu tür uygulamalar, riskin yüksek olduğu ve herhangi bir sapmanın ciddi sonuçlar doğurabileceği sağlık hizmetleri ve diğer hassas sektörlerde kritik önem taşır. 6
5. Veri odaklı yapay zekada uzmanlaşın
Yapay zeka girişimlerinin başarısı, verinin kalitesine ve yönetimine dayanır. Uzman bir veri odaklı strateji; yapay zeka model'lerinin yüksek kaliteli, ilgili ve iyi seçilmiş dataset'lerle eğitilmesini sağlamak için üstün veri yaşam döngüsü yönetimi uygulamalarına yatırım yapmayı içerir. Böyle bir temel olmadan en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile düşük performans gösterebilir ve güvenilmez çıktılar üretebilir.
Vaka çalışması:
40 milyon ürünü olan ABD'li çevrimiçi ev eşyaları perakendecisi Wayfair, tedarikçi tarafından sağlanan ürün etiketleri hatalı ve tutarsız olduğu ve manuel yeniden etiketleme bunları düzeltmek için çok yavaş olduğu için arama yapay zekasının düşük performans gösterdiğini tespit etti. Wayfair, veri odaklı bir yapay zeka platformu olan Snorkel Flow'u kullanarak ürün kataloğu verilerini temizledi, yinelenenleri giderdi, programatik olarak etiketledi ve sürekli doğruladı; böylece etiketleme model'leri için daha yüksek kaliteli eğitim verisi üretti.
Sonuçlar:
- Ürün verileri, manuel etiketlemeye kıyasla 10x daha hızlı etiketlendi
- Tedarikçi etiketleriyle eğitilen model'lere kıyasla 20 puan daha yüksek model doğruluğu
- Aylar yerine günler içinde 46 etiket model'i geliştirildi
- Tıklama oranında 7 puanlık artış ve sepete ekleme oranında 5 puanlık artış
- Önceki kategori taban çizgilerine göre %98,97 kazanma oranı
- Tahmini altı yıllık çalışan emeğinden tasarruf edildi.7
6. Yapay zeka destekli inovasyon
Yapay zekada inovasyon tek seferlik bir çaba değil; yinelemeli test ve hızlı prototiplemeden yararlanan sürekli bir süreçtir. Yapay zeka destekli inovasyon sprintleri, yeni fikirleri kuruluş genelinde ölçeklendirmeden önce hızla test edip doğrulamak için stratejik bir yaklaşım sunar. Bu sprintler, şirketlerin pazarlama içerik üretimi, kestirimci bakım ve müşteri hizmetleri iyileştirmeleri genelinde GenAI uygulamalarını denemesine olanak tanır.
Vaka çalışması: L'Oréal bu stratejinin çarpıcı bir örneğini sunar. L'Oréal, hedefli yapay zeka inovasyon sprintleri yürüterek trend analizi ve ürün fikri geliştirme için ChatGPT-4 gibi araçları kullanarak ürün geliştirme döngülerini 18 aydan 4 haftaya indirebildi. Bu yaklaşım, inovasyon sürecini hızlandırır ve yeni ürün ve hizmetler için pazara sunma süresini kısaltır. 8
7. Modüler yapay zeka ile ölçeklendirin
Modüler bir yapay zeka mimarisi, kuruluşların OpenAI'nin araç paketinden açık kaynaklı çözümlere kadar birden fazla yapay zeka model'ini ölçeklenebilir bir sisteme entegre etmesine olanak tanır. Bu, işletmelerin tek bir tedarikçiye bağımlı olmamasını ve yeni gelişmeler ortaya çıktıkça bunları benimsemeye hazır olmasını sağlar.
Vaka çalışması: Samsung'un Gauss LLM'i modüler bir mimariyi uygulamada gösterir. Samsung, çeşitli yapay zeka model'lerini entegre ederek kod üretiminden müşteri desteğine kadar uzanan görevleri optimize etti. Bu entegre yaklaşım yalnızca sistemin genel performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluşun önemli bir yeniden çalışma olmadan yeni model'lere veya teknolojilere hızla geçebilmesini sağlar. 9
Yapay zeka dönüşümünün önündeki engeller nelerdir?
Yapay zeka dönüşümünün karşılaştığı başlıca engeller şunlardır:
- Kuruluşta yeterli yapay zeka yeteneği ve deneyimi bulunmaması.
- Veri kalitesi sorunları ve yetersiz veri.
- Uygulanabilir iş kullanım örneklerini belirlemede zorluklar.
- Şirket kültürü çoğu zaman yapay zekanın değerini fark edemez.
En iyi uygulamalar nelerdir?
Mevcut araştırma ve görüşmelere dayanarak:
- Net hedefler belirleyin: Yapay zekanın çözebileceği belirli iş zorluklarını tanımlayın ve bu girişimlerin stratejik hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlayın.
- Sağlam bir entegrasyon framework'ü oluşturun: Veri yönetişimi, model eğitimi, BT entegrasyonu, performans izleme ve mevzuata uyum için net yönergeler belirleyin.
- Pilot projelerle başlayın: Ölçeklendirmeden önce yapay zeka etkinliğini değerlendirmek, içgörü toplamak ve riskleri en aza indirmek için küçük ölçekli pilotlar başlatın.
- Sürekli yineleme uygulayın: Yapay zeka performansını düzenli olarak değerlendirin, kullanıcı geri bildirimi toplayın ve gelişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için model'leri iyileştirin.
- Uzmanlarla ortaklık kurun ve iç beceriler geliştirin: Sürdürülebilir dönüşüm sağlamak için deneyimli LLM tedarikçileriyle iş birliği yaparken ekibinizin becerilerini geliştirmeye yatırım yapın.
- Güvenlik ve etik uygulamalara öncelik verin: Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca önyargıları ele alın, şeffaflığı sağlayın ve güçlü veri gizliliği önlemleri uygulayın.
- Fonksiyonlar arası iş birliğini teşvik edin: Yapay zeka girişimlerini daha geniş iş stratejileriyle uyumlu hale getirmek için departmanlar arası iletişimi ve ekip çalışmasını destekleyin.
- Kullanıcı deneyimine odaklanın: Mevcut iş akışlarına kolayca entegre olan sezgisel araçlar tasarlayın ve kullanıcı benimsemesini aktif olarak teşvik edin.
- Geleceğe hazır bir strateji benimseyin: Sürekli öğrenmeyi sağlayan, yeni teknolojilere uyum sağlayan ve tek bir tedarikçiye bağımlılığı azaltan esnek mimariler oluşturun.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka süreç dönüşümü metodolojisi
Bu görünümü oluşturmak için üç kamuya açık dataset'i birleştirdik.
Üç dataset şunlardır:
- Anthropic Ekonomik Endeksi (AEI): Anthropic'in Claude'un gerçek dünyada nasıl kullanıldığını ölçen araştırma dataset'idir. Mart 2026 sürümü, görev türüne göre etiketlenmiş bir milyondan fazla konuşmayı kapsar. Bize bugün yapay zekanın hangi görevlere uygulandığını gösterir.
- O*NET: ABD Çalışma Bakanlığı'nın meslek veritabanıdır. Her iş için ilgili belirli görevleri listeler (örneğin, bir muhasebeci için “rapor hazırlamak amacıyla mali kayıtları analiz etme”). Bize insanların gerçekte hangi işleri yaptığını gösterir.
- APQC Süreç Sınıflandırma Framework'ü (PCF): “Finansal Kaynakları Yönetmek” gibi geniş kategorilerden “ödenecek hesapları işleme” gibi tek etkinliklere kadar beş hiyerarşi düzeyinde (L1'den L5'e) düzenlenmiş kurumsal iş süreçlerinin standart taksonomisidir. Bize işletmelerin işi nasıl organize ettiğini gösterir.
Zorluk: AEI mesleki görevlere göre düzenlenmiştir; işletmeler ise süreç taksonomileriyle düşünür. İkisini birbirine bağlamamız gerekiyordu.
Adım 1: AEI'yı mesleki görevlere bağlayın
24 Mart 2026 AEI sürümünü aldık ve küresel örneği kullandık. Her görev için önceliklendirmeyle ilgili metrikleri çektik: yapay zekanın ne sıklıkla kullanıldığı, insanların onunla nasıl iş birliği yaptığı (devretme, yineleme, doğrulama veya öğrenme), yapay zekanın ne kadar otonom çalıştığı, gereken tipik eğitim düzeyi, insanların görevi yapabilecekleri bir şey olarak bildirip bildirmediği ve yapay zekanın ne sıklıkla başarılı olduğu.
AEI her görevi O*NET görev ifadelerindeki tam ifadeyle etiketlediği için bağlantı doğrudandır. Görevlerin yaklaşık %7'si birden fazla meslekte görünür. Bu durumlarda ilk listeleneni kullandık.
Adım 2: Mesleki görevleri kurumsal süreçlere bağlayın
Bu adım daha zordur; çünkü aynı görev birden fazla iş sürecinde ortaya çıkabilir ve ifadeler O*NET ile PCF arasında nadiren birebir eşleşir. Bunu iki katmanda çözdük:
- Aday havuzunu filtreleyin. 13 PCF üst düzey kategorisinin her biri için makul şekilde bu tür işi yapan meslekleri tuttuk. Örneğin, “Vizyon ve Strateji Geliştirmek” üst düzey yöneticiler, yönetim analistleri ve pazar araştırma analistleriyle sınırlandırıldı. Bu filtreyi standart ABD meslek sınıflandırma sistemini kullanarak 13 kategorinin tümü için manuel olarak oluşturduk.
- Bu havuz içindeki en iyi eşleşmeyi bulun. Her O*NET görev tanımının her PCF süreç tanımına ne kadar yakın olduğunu puanlamak için bir cümle benzerliği model'i (MiniLM adlı yaygın kullanılan açık kaynaklı bir model) kullandık. Her PCF süreci için en yüksek puanlı eşleşme seçildi.
Eşleşme güveni
Her eşleşme 0 ile 1 arasında bir benzerlik puanı aldı:
- Yüksek güven (puan 0.65 veya daha yüksek): 306 eşleşme (%20)
- Orta güven (0.50 ila 0.65): 1.037 eşleşme (%66)
- Düşük güven (0.35 ila 0.50): 220 eşleşme (%14)
- Güvenilir eşleşme yok (0.35 altı): 5 eşleşme
1.568 ayrıntılı PCF satırının tamamı (L4 etkinlikleri ve L5 görevleri) bir eşleşme aldı. Daha üst düzeyler (L1'den L3'e) doğrudan eşleştirme için çok soyuttur ve hiyerarşi ile gruplama için kullanılır.
İşte yukarıda çizdiğimiz veriler:
Şunu unutmayın: Tablo tüm dataset'i gösterirken, grafikler daha iyi okunabilirlik için sıfır yapay zeka kullanımı olan görevleri hariç tutar.
Neleri hariç tuttuk ve neden?
- AEI, örnek hafta boyunca güvenilir sonuçlar çıkarmak için yeterli sayıda konuşmada görünen görevlere ilişkin kullanım verilerini raporlar.
- Eşleşen süreçlerin %57'si için ilgili O*NET görevi bu eşiğin altında kaldı; bu nedenle yapay zeka benimsemesinin kesin düzeyini belirleyemiyoruz.
- Bunları tahmin yürütmek yerine grafiklerden hariç tuttuk. Bunlar mutlaka düşük öncelikli değildir; yerleştirmek için kanıtımız yok.
- Grafikler, hem yapay zeka kullanımı hem de doğrulama süresi açısından ölçülebilir sinyale sahip olduğumuz 327 süreci gösterir.
Yapay zeka hakkında daha fazlası için
Yapay zekanın işinizi nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için ücretsiz bir şekilde diğer yapay zeka makalelerimize göz atabilirsiniz:
- En İyi Yapay Zeka Kullanım Örnekleri / Uygulamaları
- En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşümü Stratejisi}},
year = {2026},
month = oct,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 23 Ekim 2026}
}1.0 bin veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makaledeki grafik ve tablolarda gösterilen özet verileri, 5 CSV dosyası ve bir README içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Arkasındaki ayrıntılı veriyi ister misiniz? Premium'a katılın
Değişiklik günlüğü
4 güncellemeAnthropic Economic Index verilerini APQC süreç kategorileriyle eşleyen, yapay zeka kullanımı ve doğrulama süresi grafikleri içeren bir giriş bölümü eklendi.
AEI, O*NET ve APQC PCF veri kümesi eşleştirme yaklaşımını açıklayan bir yapay zeka süreç dönüşümü metodoloji bölümü eklendi.
Referans Linkleri
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.