Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Kuruluşlar yapay zeka ile denemenin ötesine geçtikçe, yapay zeka aracılarını güvenli, ölçülebilir ve işin nasıl yapıldığına derinlemesine dahil olacak şekilde ölçeklendirmek için pek çok zorluk vardır. Aracı yapay zeka, otonom karar alma, çok aşamalı düzenleme ve insan aracısı işbirliği gibi yeni özellikler ekler, ancak yeni bir kurumsal işletim modeli de gerektirir.
Birçok ilk yapay zeka girişimi pilot olarak başarılı olur, ancak yalıtılmış kullanım örneklerinin ötesine geçmek için mücadele eder. Kuruluşlar genellikle şunu sorar:
- Denemeden kurumsal ölçekli benimsemeye nasıl geçebiliriz?
- Yenilikleri güvenlik, idare ve güven ile nasıl dengeleriz?
- Aracıların zaman içinde ölçülebilir iş değeri sunmasını nasıl sağlarız?
- Aracı özerkliğini artırmadan önce hangi özelliklere ihtiyacımız var?
Aracı yapay zeka olgunluk modeli, aracı benimseme yolculuğunuzda nerede olduğunuzu ve bundan sonra yapmanız gerekenleri anlamanıza yardımcı olacak yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. Model yalnızca teknolojiye odaklanmak yerine strateji, süreç dönüşümü, idare, değer gerçekleştirme, mimari, operasyonlar, kurumsal hazırlık ve sorumlu yapay zeka arasında bütünsel olarak görünür.
Model, ilk denemeden aracı öncelikli, iyileştirilmiş duruma kadar aşamalı olgunluk düzeylerinde düzenlenir. Her düzeyde olgunluğun pratikte nasıl göründüğünü açıklar ve yaygın olarak ortaya çıkan boşlukları, riskleri ve fırsatları vurgular. Geçerli durumunuzu objektif olarak değerlendirmek ve ilerlemek için somut eylemleri belirlemek için bu çerçeveyi kullanın.
En önemlisi, olgunluk modeli eyleme dönüştürülebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Liderlerin, mimarların ve teslim ekiplerinin önceliklere uyum sağlamalarına, yatırımları en önemli oldukları yere odaklamalarına ve yapay zeka aracılarını kuruluş genelinde sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde ölçeklendirmek için gereken temelleri oluşturmalarına yardımcı olur.
Note
Bu olgunluk modeli, aracıları büyük ölçekte benimsemek için gereken temel özellikleri tanımlayan Aracı Hazırlık Çerçevesi ile uyumludur.
Olgunluk modeline genel bakış
Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio ve Microsoft Foundry'de Agent Builder ile oluşturulan Microsoft Copilot deneyimleri ve aracı çözümleri, işlerin nasıl yapıldığına yönelik yeni çalışma desenleri sunar. Yalnızca bilgi vermekten fazlasını yaparlar. Ayrıca iş akışlarına katılır, eylemleri tetikler ve sistemlerde insanlarla işbirliği yaparlar.
Benimseme büyüdükçe kuruluşların aynı anda birden çok boyutta gelişmesi gerekir, örneğin:
- Yapay zeka stratejisi ve kullanıcı deneyimi tasarımı
- İş süreci dönüşümü ve değer ölçümü
- İdare, güvenlik ve operasyonel yönetim
- Teknoloji temelleri ve veri erişim desenleri
- Kuruluş kültürü, becerileri ve etkinleştirme
- Sorumlu yapay zeka ve güven (tüm boyutlara gömülü)
Aracı yapay zeka benimseme olgunluk modeli, bugün nerede olduğunuzu, bir sonraki ihtiyacınız olan özellikleri ve güvenli ve kasıtlı olarak nasıl ilerleyebileceğinizi anlamanıza yardımcı olur.
Model beş olgunluk düzeyi ve beş yetenek sütunu şeklinde düzenlenmiştir. Bu düzeyler ve sütunlar geçerli durumunuzu değerlendirmek, ilerlemeyi anlamak ve hedeflenen yatırımın en büyük etkiyi nerede oluşturacağını belirlemek için tutarlı bir yol sağlar.
Olgunluk düzeyleri
Note
Aracı yapay zeka olgunluk modeli, kuruluş olgunluğunu değerlendirmek ve geliştirmek için yazılım geliştirme, BT ve diğer sektörlerde yaygın olarak kullanılan bir geliştirme modeli olan Yetenek Olgunluk Modeli'ni (CMM) temel alır. Bu tür bir başka model, platform mühendisliği uygulamalarını geliştirmek için tasarlanmış Microsoft'un Platform Mühendisliği Yetenek Modeli'dir.
Her yetenek sütunu, erken denemeden iyileştirilmiş, kurumsal ölçekli işleme kadar beş olgunluk düzeyinde değerlendirilir.
- Düzey 100 — İlk: Aracı yapay zeka girişimleri planlanmamış ve deneyseldir. Yetenekler tutarsız, silolu ve yinelenebilir uygulamalar yerine bireylere bağımlıdır.
- Düzey 200 — Yinelenebilir: Erken desenler ve uygulamalar ortaya çıkmaya başlar. Ekipler belirli etkinlikleri yineleyebilir, ancak yaklaşımlar kuruluş genelinde hala resmi olmayan ve eşit olmayan yaklaşımlardır.
- Düzey 300 — Tanımlı: Özellikler resmi olarak tanımlanır, belgelenir ve idare, standartlar ve işletim modelleri tarafından desteklenir. Aracı yapay zeka girişimleri iş hedeflerine daha net bir şekilde uyum sağlar.
- Düzey 400 — Yetkin: Ajanlar kurumsal planlama ve operasyonlara yerleştirilmiş. Süreçler, idare ve teknoloji ölçeklendirmeyi ve ekipler arası işbirliğini destekler.
- Düzey 500 — Verimli: Kuruluş, aracı öncelikli bir kuruluş olarak çalışır. Yetenekler optimize edilir, sürekli geliştirilir ve güçlü liderlik, kültür ve güvenle desteklenir.
Yetenek sütunları
Model, her biri başarılı yapay zeka benimsemesinin önemli bir boyutunu temsil eden beş özellik sütunu genelinde olgunluğu değerlendirir:
- Yapay zeka stratejisi ve deneyimi: Yapay zeka girişimlerini iş hedefleri, liderlik öncelikleri, uzun vadeli strateji ve kullanıcı deneyimi hedefleriyle uyumlu hale getirme.
- İş stratejisi: İnsan aracı işbirliği için uçtan uca süreçleri yeniden tasarlama, iş etkisini ölçme ve yapay zeka girişimlerinden değer gerçekleştirmeyi iyileştirme.
- Yapay zeka idaresi ve güvenliği: Yapay zeka ölçekleri olarak risk ve uyumluluğu yönetmek için korumalar, denetimler, gözetim, operasyonel yönetim ve yaşam döngüsü idaresi oluşturma.
- Teknoloji ve veriler: Ölçeklenebilir, güvenli teknik temeller, mimariler ve veri erişim desenleri oluşturma.
- Kuruluş ve kültür: Yapay zeka benimsemeyi destekleyen kişilerin, rollerin, teşviklerin ve çalışma yöntemlerinin etkinleştirilmesi.
Hızlı referans
Bu genel bakışlı hızlı başvuru, olgunluk özelliklerini bir bakışta anlamanıza yardımcı olur. Ayrıntılı rehberlik, örnekler, riskler ve ilerleme eylemleri için tek tek sütun makalelerine bakın. Her düzeyin nasıl göründüğüne ve nasıl ilerleteceklerine daha derine inerler.
| Olgunluk Seviyesi | Yapay zeka stratejisi ve deneyimi | İş stratejisi | Yapay zeka idaresi ve güvenliği | Teknoloji ve veriler | Kuruluş ve kültür |
|---|---|---|---|---|---|
| 100: Başlangıç |
|
|
|
|
|
| 200: Yinelenebilir |
|
|
|
|
|
| 300: Tanımlı |
|
|
|
|
|
| 400: Yetenekli |
|
|
|
|
|
| 500: Verimli |
|
|
|
|
|
Bu kılavuz kime yöneliktir?
Bu kılavuz aşağıdakilere yöneliktir:
- Yapay zeka benimsemeyi planlayan iş ve teknoloji liderleri
- Yapay zeka, Copilot veya otomasyon için Mükemmellik Merkezleri (CoEs)
- Mimarlar, güvenlik liderleri ve risk uzmanları
- Yöneticileri ve etkinleştirme ekiplerini değiştirme
- Ürün sahipleri ve dönüşüm liderleri
İster yapay zekayla yeni başladınız ister üretimde aracıları çalıştırıyor olun, olgunluk modeli hazır olma durumunu değerlendirmek ve sonraki adımları planlamak için ortak bir dil sağlar.
Sonraki adım
Sonraki makalede, geçerli durumunuzu değerlendirmek ve benimseme yolculuğunuzu planlamak için aracı yapay zeka benimseme olgunluk modelini kullanmayı öğreneceksiniz.