Rob Khazzam, işletmelerdeki yapay zekâ harcamalarını dengelemek konusunda ilgin bir deneyim yaşadı. Birkaç ay önce kendi kullanımının günlük 2.364 dolara mal olduğunu fark etti. Pahalı bir model seçmişti ama bunun yeni sohbetler için varsayılan olarak kalmaya devam edeceğini düşünmemişti; bu yüzden sıradan istekler bile faturayı yükseltiyordu.
Toronto merkezli, Kanada’nın akıllı finansal işletme sistemini kuran startup‘ın kurucu ortağı ve CEO‘su için bu, neredeyse 10.000 müşterisinin çoğunun karşılaştığı bir zorluğa dair bir ders niteliğindeydi.
“Harcamada bir patlama, benimsenmede bir patlama görüyoruz.”
Rob Khazzam
Float CEO
“Harcamada bir patlama, benimsenmede bir patlama görüyoruz.”
Float kullanan Kanada’daki işletmelerdeki verilere bakarken Khazzam, yakın zamanda BetaKit‘e verdiği röportajda “Harcamada bir patlama, benimsenmede bir patlama görüyoruz” dedi.
Float üzerindeki yapay zekâ harcamalarının iki yılda on iki katına, yalnızca son bir yılda ise dört katından fazla arttığını söyledi. Son bir yılda müşterilerin yüzde yetmişinde, yapay zekâ faturalarının bir ayda yüzde 50 yükseldiği bir dönem yaşandı.
Ama bu faturaları düşürmek her zaman doğru yanıt değil. Khazzam, liderlerin yapay zekâ harcamalarının ekiplerinin daha fazlasını başarmasına nasıl yardımcı olduğunu anlaması gerektiğini, ancak kendi gibi pahalı alışkanlıkları yakalayabilmeleri gerektiğini söylüyor.
Float’un deneyimleri ve pahalı dersleri üzerinden Khazzam, harcama, işe alma ve çalışanların yapay zekâdan daha fazla yararlanmasına yardım konularında düşüncelerini nasıl değiştirdiğini paylaştı. İşte en sıcak beş görüşü.
Yükselen bir yapay zekâ faturası, şirketin işletilmesinin daha pahalı hale geldiği anlamına gelmez. Araçlar çalışanların daha fazlasını başarmasına yardımcı oluyorsa ve daha az yeni işe alım gerekiyorsa, bu harcama daha verimli bir işletmeyi destekleyebilir.
İşte Khazzam, yapay zekâyı çok yüksek olduğunda kesilebilecek bir yazılım harcaması olarak görmekten uzaklaştı. Bunun yerine, “Bence doğru çerçeve, maaş bordurunuzu ve token harcamanızı birlikte görmek ve bu birleşik sayıyı insan sermayesi yatırımı olarak görmek.”
Float’ta, bir yıl önce maaş ödemelerinin eşdeğeri olan %0,1’in yaklaşık beş ile altı yüzde arasına yükseldiğini belirten Khazzam, artık bu iki maliyeti gelir içindeki oranları olarak birlikte değerlendiriyor; işletmenin birleşik giderlerle birlikte büyüyeceğini öngörüyor.
Sınamanın ötesinde verimliliğe de dokunuyor: “Müşteri sorunlarını daha hızlı mı çözüyorsunuz? Daha iyi ürün deneyimleri daha hızlı mı kuruyorsunuz? Kuruluşunuz daha hızlı mı öğreniyor?”
Yeni birini ekibe katmadan önce Khazzam, yöneticilerin AI’nın mevcut çalışanların işi nasıl yürütebileceğini düşünmelerini istiyor.
“Birisi herhangi bir pozisyon doldurmak istediğinde bize e-posta gönderin ve bu pozisyonu doldurmak için neden ihtiyaç duyduğunuzu ve AI’nın işi nasıl destekleyebileceğini açıklayın,” diyor, Float’un yaklaşımını anlatırken.
İşe alım yine ilerleyebilir; Float şimdi daha öncekinden daha fazla işe alım yapıyor, ancak bu egzersiz, yöneticilerin gereken sorumlulukları ve kaynakları yeniden değerlendirmelerine ve ekibin AI ile nasıl şekillendiğine yardımcı olacak bir duraklama yaratmak için tasarlandı.
AI aynı zamanda bir şirketin bir pozisyonundan ne beklediğini de değiştirebilir. Float’un tasarımcıları şimdi Surf adlı dahili bir araç kullanarak çalışan prototipler kuruyor. Khazzam, bunun bir yıl öncesine kıyasla tasarım ekibinde ne aradığını değiştirdiğini söyledi.
Daha güçlü AI modelleri kullanılmak için daha pahalı olabilir, ancak ek yeteneklerinin her iş için gerekli olması gerekmez. Örneğin bir e-postayı düzenlemek, zorlu bir veri bilimi sorununu çözmek kadar aynı kaynakları gerektirmez.
“Çoğu kullanım durumunda, ileri düzey bir modelin marjinal faydasına ihtiyaç yoktur,” dedi.
Bu farkı yönetmek, çalışanlara hangi modeli seçeceklerini söyleyen talimatlardan daha fazlasını gerektiriyor. Khazzam, veri bilimcileri ve mühendisler gibi karmaşık teknik sorunlarla uğraşan insanlara erişim konusunda daha fazla takdir yetkisi veren izinleri tercih ediyor.
Şirketler aynı zamanda artan harcamaları gerçekleştiği anda yakalamalıdır. Kullanım bu eşikleri aştığında bunu işaretlemek, nedenleri araştırmak ve ayarlamaları önermekle sorumlu bir kişi atamayı ve eşikler belirlemeyi tavsiye etti.
Çalışanların farklı AI araçlarını denemesi, Float’un faydalı uygulamalar keşfetmesine yardımcı oldu. Ancak benimlenme arttıkça, insanlar bazen aynı sorunu farklı ürünlerle çözmeye çalışarak işbirliğini zorlaştırdı.
“Örneğin, 20 kişi aynı sorunu beş farklı araçla çözmeye çalışıyordu,” diye belirtti Khazzam.
Aylık benimlenme raporları, hangi ürünün kim tarafından kullanıldığını ve en fazla token tüketildiğini gösteriyordu. Float nihayet araçlarını birleştirdi. Khazzam, standartlaştırmanın Float’a izinleri yönetmeyi, hassas bilgileri korumayı ve çalışanlara paylaşılan iş bağlamına erişim sağlamayı kolaylaştırdığını belirtti.
“Çünkü AI’ın gücü sadece bir e-postayı düzenlemekten ibaret değil. İşinizi anlamasını, çözmeye çalıştığınız soruyu bilmesini ve sürekli olarak daha akıllı hale gelmesini sağlayabilmek.”
Daha yüksek bir AI faturası, faydalar finansal sonuçlarda ortaya çıkmadan önce gelebilir. Khazzam, çalışan başına gelirin harcamalarla orantılı olarak hemen artmaması nedeniyle bir yatırımdan basitçe başarısız olduğu sonucuna varmaktan kaçınılmaması konusunda uyardı.
“Zaman alıyor,” dedi.
Float’ta şirket çapında hackathon’lar, ilerlemeyi değerlendirmek için faydalı bir yol sağladı. Çalışanların bir gün veya iki gün içinde faydalı bir şey inşa edip hayata geçirdiğini izlemek, yönetimi denemeye devam etmeye ikna etti.
Bu etkinlikler mühendislik ve ürünün ötesine geçerek pazarlama, satış ve ürün içinde ve dışında yeni iş akışları ile müşteri çözümleri hayata geçiren diğer teknik olmayan ekipleri de kapsıyor. Çalışanlar ardından yaptıklarını arkadaşlarına göstererek pratik bilginin şirket genelinde yayılmasına yardımcı oluyor.
Khazzam, böyle bir öğrenmeyi bileşiklenen bir yatırım olarak görüyor: AI’ı şimdi kullanan çalışanların, bekleyenlere göre yeteneklerini geliştirmek için daha fazla zamanı var.
“Son altı dokuz ay boyunca aşırı harcamakta tamamen rahatinim ve ekibimizin öğrenmek için harcadığı saatlerin insan olabildiğince yüksek olması anlamına geliyorsa, onu geri çekmek.”
Şirketinizin AI harcamalarının kontrolünü geri almanız için en güncel veri ve içgörülerle Float’un Kanada AI Harcaması Özeti’ni okumak için buraya tıklayın.
Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin
Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.
Bu gelişme hakkında düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi veya sorularınızı Topluluk Forumumuzda paylaşın.
Foruma Katıl & Yanıtla ➔
Söz sizde.
Deneyiminizi, sorularınızı ve katkılarınızı paylaşın. E-posta adresiniz yayımlanmaz.