4.1.2. Yapay Zekâ Girişimleri İçin Yatırım Getirisini (ROI) Değerlendirme

Şekil 4.3. Yapay Zekâ Girişimleri İçin Yatırım Getirisini (ROI) Değerlendirme.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

İş dünyasında yapay zekâ uygulamaları, finansal olarak sürdürülebilir ve kurumsal hedeflerle uyumlu olması için dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Yapay zekâ projelerinin yatırım getirisini (ROI) analiz etmek, karar vericilerin öncelik belirlemesine, harcamaları doğru yönde yapmasına ve yapay zekânın sağlayabileceği potansiyel değeri öngörmesine yardımcı olur. Hem somut faydalar (maliyet tasarrufu, gelir artışı) hem de soyut faydalar (müşteri memnuniyeti, marka değeri) göz önünde bulundurularak stratejik kaynak tahsisi yapılabilir. Bu sayede işletmeler, en yüksek etkiyi yaratacak projelere odaklanarak verimlilik ve rekabet avantajı elde edebilir.

Yapay Zekâ Girişimlerinde Yatırım Getirisini (Return on Investment, ROI) Anlamak

Yapay zekâ girişimleri için yatırım getirisini hesaplamak; geliştirme, uygulama ve bakım maliyetlerini, artan gelir, azalan maliyetler ve geliştirilmiş verimlilik gibi ölçülebilir faydalarla karşılaştırmayı içerir.

  1. Öngörücü Bakım (Predictive Maintenance)
    ROI, minimuma indirilen arıza süreleri ve azaltılmış acil onarım maliyetlerinden elde edilen tasarruflar üzerinden hesaplanır. Bu konu ekte ayrı bir vaka çalışması olarak detaylıca ele alınacaktır.
  2. Müşteri Kişiselleştirme (Customer Personalization)
    Bir perakende şirketi, yapay zekâ destekli önerilerle sağlanan satış artışlarını, öneri algoritmalarının geliştirilmesi ve işletilmesi için yapılan maliyetlerle karşılaştırarak ROI’yi değerlendirir.
  3. İK Otomasyonu (HR Automation)
    Bir organizasyon, özgeçmiş taramada tasarruf edilen zamanı, yapay zekâ araçlarına ve sistemlerine yapılan yatırımlarla karşılaştırarak ROI’yi hesaplar.
Yatırım Getirisi Değerlendirmesi İçin Temel Noktalar

Şekil 4.4. Yatırım Getirisi Değerlendirmesi İçin Temel Noktalar.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

  1. Somut Faydalar
    Maliyet düşüşleri, gelir artışı, zaman tasarrufu ve operasyonel verimlilik iyileştirmeleri gibi ölçülebilir avantajlar.
  2. Soyut Faydalar
    Artan müşteri memnuniyeti, daha güçlü marka sadakati ve geliştirilmiş çalışan verimliliği gibi ölçülmesi zor ancak önemli kazanımlar.
  3. Kapsamlı Maliyet Hesaplaması
    Tüm doğrudan ve dolaylı giderleri içermelidir.
    Örnek: Veri toplama ve hazırlık süreçleri, yapay zekâ modeli geliştirme ve devreye alma maliyetleri ve altyapı giderleri (örneğin, bulut depolama ve hesaplama gücü)
  4. Değere Erişim Süresi (Time-to-Value, TTV)
    Uygulama sonrası faydaların ne kadar hızlı gerçekleştiğini ölçün.
    Örnek: Bir yapay zekâ sohbet robotu, devreye alındıktan sonraki üç ay içinde müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltmaya başlar.
Yapay Zekâ Projeleri İçin ROI Hesaplama Çerçevesi

Şekil 4.5. Yapay Zekâ Projeleri İçin ROI Hesaplama Çerçevesi.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

  1. Maliyetleri Belirleyin
    İşgücü, altyapı ve operasyonel genel giderler dahil olmak üzere yapay zekâ geliştirme ile ilgili tüm harcamaları hesaplayın.
  2. Faydaları Ölçün
    Gelir artışı, maliyet tasarrufu ve zaman verimliliği gibi iyileştirmeleri tahmin edin.
  3. ROI / Yatırım Getirisini Hesaplayın
    En basit hâliyle yatırım getirisi şöyle hesaplanır:
  4. Yatırım Getirisi (ROI) = (Getiri / Yatırım) × 100
    Örnek Hesaplama:
    Maliyetler (Yatırım): 1.000.000 $
    Faydalar: 1.200.000 $
    Getiri (Faydalar – Maliyetler): 1.200.000 $ – 1.000.000 $ = 200.000 $
    ROI: (200.000 $ / 1.000.000 $) × 100 = %20
  5. Projeleri Önceliklendirin
    Hızlı geri ödeme süresine sahip, yüksek etki ve düşük karmaşıklığa sahip girişimlere odaklanın.
Yatırım Getirisi Değerlendirmesindeki Güncel Trendler

Şekil 4.6. Yatırım Getirisi Değerlendirmesindeki Güncel Trendler
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

  1. Yapay Zekâ Destekli ROI Tahmin Araçları (AI-Driven ROI Prediction Tools)
    IBM Watson ROI Calculator gibi araçlar, yapay zekâ projelerinin potansiyel değerini uygulama öncesinde değerlendirmek için dinamik, veri odaklı tahminler sağlar.
  2. Sürdürülebilirlik Metrikleri
    Enerji tüketiminin azaltılması ve karbon ayak izinin küçültülmesi gibi çevresel faydaları ROI hesaplamalarına entegre etmek, daha kapsamlı bir değerlendirme sunar.
  3. Dinamik ROI Modelleri (Dynamic ROI Models)
    Gerçek zamanlı projeksiyonlar, değişen koşullara (örneğin, dalgalanan talep veya beklenmeyen maliyetler) uyum sağlayarak tahminleri sürekli günceller.
Sonuç

Yapay zekâ girişimleri için ROI değerlendirmesi, işletmelerin başarı potansiyeli en yüksek projelere yatırım yapmasını sağlar. Maliyet ve faydaları dikkatlice hesaplayarak, organizasyonlar stratejik hedeflerle uyumlu, veri odaklı kararlar alabilir. Maliyet tasarrufu ve verimlilik artışı gibi somut metrikler, artırılmış müşteri sadakati gibi soyut faydalarla birleştirilerek yapay zekânın değerine dair kapsamlı bir bakış sunar.

ROI değerlendirme araçlarının gelişmesi ve sürdürülebilirlik hususlarının daha fazla önem kazanmasıyla, işletmeler yapay zekâ yatırımlarını değerlendirmek için daha detaylı ve dinamik yaklaşımlar benimseyebilir. Doğru stratejilerle, yapay zekâ her sektörde ölçülebilir değer ve uzun vadeli büyüme sağlayabilir.

Lisans

 Creative Commons Atıf-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı için ikon

Yapay Zekâ Eğitimi Copyright © by Boğaziçi Üniversitesi Dijital Eğitim Koordinatörlüğü is licensed under a Creative Commons Atıf-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı, except where otherwise noted.

Bu Kitabı Paylaş