Bilgi devrimi: Gen AI kurumsal zekanın geleceğini nasıl şekillendiriyor?

Yapay zeka artık bir zevk değil, kurumsal büyümenin temel taşıdır. Çalışma şeklimizi dönüştürürken, stratejik bir yapay zeka yaklaşımı benimsemek bugün için akıllı olasılıkların kilidini açıyor ve bilginin geleceğini yeniden tanımlıyor.

Bilgi yönetimi ve Gen AI

Bilgi yönetiminin evrimi, işletmelerin statik belge havuzlarından karar verme ve inovasyonu geliştiren dinamik, yapay zeka odaklı ekosistemlere geçtiğini görmüştür. Gen AI, işletmelerin bilgi varlıklarını yakalama, düzenleme ve kullanma biçimlerini geliştirerek bilgi yönetimini önemli ölçüde dönüştürdü. Geleneksel olarak, bilgi yönetimi manuel dokümantasyona ve silo halindeki veri tabanlarına dayanıyordu ve bu da eyleme geçirilebilir içgörülerin elde edilmesini zorlaştırıyordu. Gen AI, bilgi oluşturmayı otomatikleştirerek, yapılandırılmamış verileri sentezleyerek ve bağlamsal içgörüler üreterek bu darboğazları ortadan kaldırır. Gerçek zamanlı uyarlanabilirlik sağlayarak statik bilgiyi yaşayan, gelişen bir kaynağa dönüştürür.

Aşağıda, Gen AI'nın çok önemli bir rol oynadığı bazı temel yollar yer almaktadır.

Gerçek zamanlı bilgi adaptasyonu

Bilgi sistemlerinin, e-postalar, raporlar, müşteri etkileşimleri, dış haberler veya pazar eğilimleri gibi birden fazla kaynaktan gelen yeni verileri sürekli olarak analiz edip entegre ederek dinamik olarak gelişmesini sağlar.

Geleneksel bilgi yönetimi sistemleri genellikle manuel güncellemeler gerektirir, bu da güncel olmayan veya parçalanmış bilgilere yol açar. Buna karşılık, Gen AI bu süreci otomatikleştirerek bilgi havuzlarının her zaman güncel, doğru ve eyleme geçirilebilir olmasını sağlar.

Örneğin, Gen AI güdümlü bir envanter yönetim sistemi, gerçek zamanlı müşteri geri bildirimlerine ve satın alma eğilimlerine dayalı olarak ürün SSS'lerini ve önerilerini günceller.

Geniş ölçekte bağlamsal kişiselleştirme

Geleneksel sistemlerin aksine Gen AI, bilgi sunumunu kullanıcıların belirli bağlamlarına, rollerine veya ihtiyaçlarına göre uyarlar. Örneğin, aynı veri kümesinden yöneticiler için role özel içgörüler, ön saflardaki personel için operasyonel rehberlik veya müşteriye yönelik SSS'ler oluşturabilir.

Bu bağlamsal hassasiyet, karar verme sürecini iyileştirir ve kullanıcı katılımını artırır. Örneğin imalat sektöründe, teknisyenler ekipman için role özel sorun giderme kılavuzlarına erişirken, yöneticiler üst düzey operasyonel özetler alıyor.

İçgörü keşfi sayesinde hızlandırılmış inovasyon

Gen AI, gizli kalıpları ortaya çıkarma ve yapılandırılmamış verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler üretme konusunda mükemmeldir. Bilgiyi silolar arasında sentezleyerek, kuruluşların yeni fırsatları tanımlamasına, karmaşık zorlukları çözmesine ve bir inovasyon kültürünü teşvik etmesine yardımcı olur.

Örneğin pazarlama alanında, bir Gen AI aracı milyonlarca sosyal medya gönderisini, anketi ve satış verilerini analiz ederek ortaya çıkan müşteri eğilimlerini belirler.

Odağı yüksek değerli bilgi faaliyetlerine kaydırın ve kullanıcıyı yükseltin

Gen AI, rutin ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek çalışanların stratejik, yüksek değerli faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır. Bilgiye erişilebilirliği artırarak ve bilgi dağıtımını uyarlayarak yapay zeka, hem çalışanlar hem de müşteriler için genel kullanıcı deneyimini de yükseltir. Bu değişim, kurum içinde ve müşterilerle yaratıcılığı, yeniliği ve katılımı teşvik eder.

Müşteri desteğinde, yapay zeka destekli bilgi tabanları yanıt sürelerini kısaltarak destek ekiplerinin daha karmaşık ve değerli müşteri etkileşimlerini ele almasına olanak tanır.

Sektörler genelinde bilgi yönetimi yapay zeka girişimleri

Gen AI'nin KM'deki potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için pratik uygulamalarını anlamak çok önemlidir. Bu bölümde, yapay zekanın kuruluşlardaki bilgi yönetimini nasıl dönüştürebileceğini gösteren çeşitli sektörlerdeki bir dizi özel kullanım örneği incelenecektir.

Bilgi yönetimi yapay zeka girişimleri: Bir vaka çalışması

ABD merkezli çok uluslu bir şirket kurumsal bilgi yönetimini yapay zeka ile nasıl dönüştürdü?

ABD merkezli lider bir şirket, içerik kalitesini, bulunabilirliği, yeniden kullanılabilirliği ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirmek için kurumsal bilgi yönetimi araçlarını geliştirmek istedi.

Çalışanların doğru bilgiye doğru zamanda kesintisiz erişimini sağlayacak akıllı ve duyarlı bir sistem oluşturmak için yapay zekaya başvurdular. Nagarro, bilgi yönetimine yönelik yapay zeka çözümleri oluşturmak için müşteriyle işbirliği yaptı. Çözüm şunları sağladı:

Yapay zeka destekli belge etiketleme, NLP teknikleriyle geliştirilmiş arama ve sesle etkinleştirilen sorgu araması yoluylaiçerik keşfedilebilirliği.

Kullanıcıların mevcut görevlerine ve son etkinliklerine göre ihtiyaçlarına uyarlanankişiselleştirilmiş içerik önerileri .

Kullanıcıların çeşitli veri noktalarına dayanarak ilgili dahili uzmanları hızlı bir şekilde belirlemelerine yardımcı olmak için Gen AI güdümlü KOBİ arama motoru ilegeliştirilmiş mevcut KOBİ araması .

Daha hızlı içerik keşfi için tercih ettiğiniz formattazahmetsiz içerik ve okunması kolay özetler.

Mevcut bilgi belgelerinden işle ilgili hassas verileri kaldırmak veya redakte etmek içiniçerik sterilizasyon aracı.

Bu dönüştürücü yapay zeka yetenekleri müşterinin iş gücünü güçlendirdi, bilgi paylaşımı kültürünü teşvik etti, bilgi aramak için harcanan zamanı azalttı ve yeni üretkenlik seviyelerinin kilidini açtı.

KM Yapay Zeka girişimlerinin başarısı nasıl ölçülür?

Bu girişimlerin başarısını ölçmek, kurumsal hedeflerle uyumlu olmalarını ve somut değer sunmalarını sağlamak için çok önemlidir.

KM Gen AI girişimlerinin başarısını ölçmeye yardımcı olabilecek birkaç temel metrik ve yaklaşımın bir listesini burada bulabilirsiniz:

1. Bağlamsal alaka düzeyi ve alaka düzeyi puanları, öneri kabul puanları, arama süresi tasarrufları vb. gibi metriklerle kişiselleştirme .
   Örneğin, çok uluslu bir danışmanlık firmasında danışmanlar genellikle müşterilerinin sektörüyle ilgili vaka çalışmaları bulmakta zorlanırlar. Bir perakende müşterisinin stratejisi üzerinde çalışan bir danışman, perakende sektörüne uyarlanmış vaka çalışmaları, çerçeveler ve içgörüler almak için Gen AI'yı kullanabilir. Bu, içerik arama süresini kısaltacak ve müşteri toplantıları için hazırlık süresini azaltacaktır.
2. Bilgi kullanım analitiği benimseme oranı, ürün yapışkanlık oranları, kullanım sıklığı, kullanıcı memnuniyeti vb. gibi metriklerle.
   Müşteri sorularını yanıtlamaya çalışan müşteri hizmetleri temsilcilerini düşünelim. Bir yapay zeka aracının müşterinin geçmiş etkileşimlerine ve sorgu bağlamına dayalı çözümler önerebileceği müşteri sorgularını derhal çözmek için yapay zeka destekli bilgi tabanını kullanabilirler. Bu, CSAT, ESAT, FCR'leri (ilk temas çözümü) iyileştirecek ve AHT'leri azaltacaktır.
3. İnsan çabasının azaltılması, yayınlama süresi, kaliteli içerik oluşturma hacmi vb. gibi metriklerle bilgi oluşturma verimliliği.
   Örneğin, sözleşme taslağı hazırlamak için Gen AI'dan yararlanan bir hukuk ekibi, başarıyı taslak hazırlama süresindeki azalma ve önemli revizyonlar olmadan onaylanan sözleşme sayısı ile ölçebilir.
4. Bilgi açığı tanımlama ve belirlenen eksik veya güncel olmayan bilgi, geri bildirim dahil etme, bilgi açığı çözüm oranlarına kadar geçen süre vb. gibi metriklerle köprüleme.
   Örneğin bir finans kurumu, bilgi tabanını dolandırıcılık tespiti ile ilgili en son düzenlemelerle güncellemek için yapay zekayı kullanabilir, bu da hataları azaltabilir ve analistler için karar verme hızını artırabilir.
5. Fikirden uygulamaya geçme süresi, yapay zeka tarafından oluşturulan teklif kabulü gibi metriklerleinovasyonun hızlandırılması. Ürün geliştirmede, yapay zeka destekli beyin fırtınası oturumlarının yeni ürünlerin pazara çıkış süresini kısaltma üzerindeki etkisini ölçün.

Kurumsal KM'de devrim yaratan çok modluluk ve ajan iş akışları

Çok kiplilik sayesinde sistemler artık metin, görüntü, ses ve video gibi medya formlarından yararlanarak daha kapsamlı, bağlama duyarlı ve ilgi çekici sonuçlar yaratabiliyor. Bu durum, görevleri otonom bir şekilde yerine getiren ve dinamik ve uyarlanabilir bir şekilde kararlar alan ajan yapay zekanın yükselişiyle kanıtlanmıştır. Bu ajan sistemlerin birkaç özelliği şunlardır:

• Daha fazla doğruluk ve üretkenlik için bilgiye gelişmiş erişim.
• Verimli içerik oluşturma, uzun belgeleri özetleyerek iş yükünü azaltma, verilerden infografikler oluşturma, video/ses içeriği üretme vb.
• Raporlar, görseller ve kaydedilmiş açıklamalar gibi çok modlu içeriklerle gelişmiş işbirliği. Bu, bilinçli içgörülere ve veriye dayalı karar vermeye yardımcı olur.

Agentik Yapay Zekanın sektörler ve alanlar genelinde etkileri vardır:

• Pazarlama: Yeni bir kampanya üzerinde çalışan bir pazarlama ekibi düşünün. Yapay zeka ajanı, pazar araştırması verilerini otonom olarak toplayıp analiz edebilir, kapsamlı bir rapor oluşturabilir ve geçmiş kampanya performansına dayalı stratejiler önerebilir.
  Ekip üyeleri, ilgili makaleler ve vaka çalışmaları gibi kendi rollerine göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş içerikler alıyor. Kampanya ilerledikçe, AI temsilcisi performans metriklerini izler ve kampanyanın başarısını optimize etmek için gerçek zamanlı içgörüler ve öneriler sunar.
• İnsan kaynakları yönetimi: YZ temsilcileri, nitelikli adayları belirlemek, mülakatları planlamak, işe alımları hızlandırmak ve önyargıları azaltmak için özgeçmiş taramasını otomatikleştirebilir. İşe alım sırasında bu aracılar, yeni çalışanların eğitimde yollarını bulmalarına yardımcı olan ve sık sorulan soruları yanıtlayan etkileşimli rehberler olarak çalışabilir. Performans yönetimi, gerçek zamanlı verilere dayalı olarak kişiselleştirilmiş geri bildirim ve gelişim planları sağlayabilir.
• Proje yönetimi: Bu alan genellikle manuel güncellemelere ve iletişimlere dayanır, bu da yanlış hizalamalara ve gecikmelere yol açar. Agentik iş akışları, gerçek zamanlı ilerleme takibi, kilometre taşı güncellemeleri, potansiyel darboğazlar için uyarılar ve iş yükünü dengelemek için görevlerin yeniden atanması gibi proje yönetimi görevlerini otomatikleştirebilir. Bu sayede proje yöneticileri idari görevler yerine stratejik kararlara odaklanabilir.
• Müşteri desteği: YZ Temsilcileri rutin soruları yönetebilir, hizmet temsilcilerine yardımcı olabilir, sipariş takibi ve SSS'leri yanıtlama gibi yaygın görevleri yerine getirebilir. Karmaşık sorunlar için insan temsilcilere yönlendirme yapılabilir ve uygun destek sağlanarak hizmet kalitesi ve yanıt süreleri iyileştirilebilir.
• Finans: YZ temsilcileri geçmiş verileri, mevcut koşulları ve piyasa değişikliklerini analiz ederek eğilimleri belirleyebilir, risklere erişebilir ve finansal kararları bilgilendirebilir. Tedarikçi indirim görüşmelerinde, AI temsilcileri anlaşmaları ve eğilimleri gözden geçirebilir, şartları karşılaştırabilir ve eylemler önerebilir.
  Kurumsal dolandırıcılık ve finansal yanlış beyanlara karşı, yapay zeka aracıları işlemleri uygunluk açısından kontrol edebilir, denetim raporları oluşturabilir ve paydaşları bilgilendirebilir. YZ aracıları vergi kanunlarını anlayarak, yükümlülükleri tahmin ederek ve stratejiler planlayarak vergiyi optimize edebilir.
• Fatura işleme: YZ aracıları veri girişinin otomatikleştirilmesine, faturaların doğrulanmasına, ödeme taleplerinin oluşturulmasına, onayların önerilmesine, ödemelerin gerçekleştirilmesine (ödeme aracıları aracılığıyla) ve sistemlerin güncellenmesine yardımcı olabilir. Bu, finans operasyonlarında verimliliği, doğruluğu ve paydaş iletişimini artırır.

Yapay zeka iş akışlarının artan kullanımı, etik yapay zeka uygulamalarının ve yönetişimin gerekliliğini vurgulamaktadır. Kuruluşlar, YZ'nin etik ve şeffaf bir şekilde çalışmasını ve hesap verebilirlik ve gözetim ile düzenlemelere uymasını sağlamak için çerçeveler oluşturmalıdır.

Çapraz fonksiyonel uzman gruplarıyla başarılı YZ benimsenmesini sağlamak

Yapay zekanınbaşarılı bir şekilde benimsenmesi, her uzman grubun diğerlerini destekleme ve etkinleştirmede hayati bir rol oynadığı çapraz fonksiyonel bir çaba gerektirir. Bu işbirlikçi yaklaşım, YZ girişimlerinin iş hedefleriyle uyumlu olmasını, sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve nihayetinde kuruluş ve kullanıcılar için maksimum değer sunmasını sağlar.

Bilgi yönetimi stratejisi ve vizyon grubu: Bilgi yönetimindeki YZ girişimlerinin stratejik olarak daha geniş kurumsal hedeflerle uyumlu olmasını sağlayarak bilgiye erişilebilirliği, bilginin elde tutulmasını ve kullanımını artıran sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır.

• Çalışan verimliliğini artırmak, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve bilgi yönetimi çabaları için içeriğin yeniden kullanımını iyileştirmek gibi hedefler belirleyin; bunların tümü inovasyonu teşvik etmek, verimliliği artırmak, işbirliğini teşvik etmek ve veriye dayalı kararları desteklemek gibi daha geniş kurumsal amaçlara katkıda bulunur.
• Yapay zeka destekli semantik arama veya tahmine dayalı bilgi/içerik önerileri, yardımcı bilgi sohbet botu vb. gibi yapay zeka odaklı bilgi yönetimi girişimlerinin yukarıdaki hedeflerle uyumlu olmasını sağlayın.
• Temel sonuçları tanımlayın (bilgi alma hızı, doğruluk veya çalışan memnuniyeti puanları gibi), bunları ekipler arasında uyumlu hale getirin ve ilerlemelerini düzenli olarak izleyin.

Netflix , yapay zeka kullanarak öneri motorunu geliştirmeye başladığında, yapay zeka stratejisi ve vizyon grubu, yapay zeka girişimlerini şirketin kullanıcı katılımını ve içerik keşfini iyileştirmeye yönelik temel iş hedefleriyle uyumlu hale getirmede çok önemli bir rol oynadı.

Kişiselleştirilmiş öneriler artık Netflix'te izlenen içeriğin %80'inden fazlasını oluşturuyor ve müşteri memnuniyetine ve büyümesine doğrudan katkıda bulunuyor. Yapay zeka grubunun stratejik vizyonu, teknolojinin Netflix'in uzun vadeli kullanıcı deneyimini iyileştirme ve aboneleri elde tutma hedefleriyle uyumlu olmasını sağladı.

Değişim yönetimi ve iletişim grubu: BY'de yapay zekanın benimsenmesi genellikle çalışanların etkileşim kurma ve kurumsal bilgiye katkıda bulunma şeklini dönüştürmeyi içerir. Bu grup, iş akışlarını yeniden şekillendirmek için doğru iletişim ve benimseme stratejileri ile kültürel değişimi yönlendirir ve aşağıdaki gibi çeşitli faaliyetlere yardımcı olur:

• Çeşitli kullanıcı grupları ve bölgeler için lansman stratejisi oluşturma.
• Farkındalık yaratmak ve ilgi veya merak uyandırmak için lansman e-posta iletişimleri, dürtmeler ve teaser videoları geliştirmek.
• Ürün kılavuzları ve SSS'ler ile kullanıcılara sorunsuz araç alıştırma deneyimi konusunda destek olmak.
• Sorgu işleme için hizmet destek işlevlerini güçlendirmek üzere bilgi tabanı makaleleri oluşturma.

Microsoft , yapay zekayı ürün tekliflerine, özellikle de Microsoft 365'teki yapay zeka destekli özelliklere (akıllı arama, otomatik özetleme ve veri içgörüleri gibi) entegre etmeye başladığında, değişim iletişim grubu sorunsuz benimsemenin sağlanmasında kilit bir rol oynadı.

İletişim stratejisi, eğitim materyalleri oluşturdular ve şirket içi belediye binası toplantıları ve Soru-Cevap oturumları aracılığıyla yapay zekanın iş akışları ve iş rolleri üzerindeki etkisine ilişkin endişeleri ele aldılar.

Veri yönetişimi ve uyumluluk grubu: Bilgi yönetim sistemlerinin etkili bir şekilde çalışması için doğru, güvenli ve uyumlu verilere ihtiyaç vardır. Bu grup, veri kalitesi, yönetişim ve etik kullanım için protokoller oluşturarak yapay zeka odaklı KM çözümlerinin güvenilir kalmasını ve çalışanların veri bütünlüğü, gizlilik ihlalleri veya mevzuat ihlalleri konusunda herhangi bir endişe duymadan bunları kullanabilmesini sağlar.

Kuruluşlar veri yönetişimi ve uyumluluğu sağlamak için politikalar oluşturabilir:

• Düzenli olarak denetleyerek ve yanlı çıktıları işaretlemek ve düzeltmek için mekanizmalar uygulayarak yanlı çıktılar
• KM sistemlerinde fikri mülkiyet haklarını yönetmek için açık yönergeler oluşturarak, yapay zeka araçlarının verilere yalnızca uygun izinlerle erişmesini ve uygun kullanım izlemesinin yapılmasını sağlayarak fikri mülkiyet hakları
• Sağlam veri doğrulama süreçleri uygulayarak, sürekli izleyerek, insan gözetimini sürdürerek ve eğitim veri kümelerini güncelleyerek çıktının doğruluğu
• Sıkı veri gizliliği düzenlemelerine (ör. GDPR, HIPAA) uyarak ve güçlü şifreleme ve erişim kontrolü politikaları uygulayarak hassas verilere maruz kalma

Bu, kurum genelinde YZ girişimlerini sorumlu bir şekilde yönlendirmek ve yönetmek için RAI değerlendirme çerçevelerine sahip merkezi bir Sorumlu YZ yönetişim grubunun kurulmasına yardımcı olur.

Örneğin, Pfizer'in Ar-Ge için yapay zeka tabanlı KM platformu büyük ölçüde sağlam veri yönetişimine dayanıyordu. Yönetişim grubu, hassas araştırma verilerine güvenli erişim sağlarken GDPR ve HIPAA gibi endüstri düzenlemelerine uyumu sağladı. Grup, veri tutarsızlıklarını işaretlemek ve yönetmek için otomatik süreçler kurarak bilgi tabanının bütünlüğünü korudu ve yapay zeka tarafından üretilen içgörülere olan güveni artırdı.

Öğrenme ve geliştirme grubu: Bilgi yönetiminde yapay zekanın etkili kullanımı, yeni araçlar ve süreçlerde gezinme konusunda yetenekli bir işgücüne bağlıdır. Bu grup, çalışanların yapay zeka destekli bilgi yönetimi platformlarından yararlanma konusunda güvenini artırmak için eğitim programları oluşturur.

L&D ekipleri bunu şu şekilde başarabilir:

• Çalışanlar için Gen AI masterclass'ları düzenlemek
• Eğitim amaçlı mikro siteler oluşturma
• Çalışanların serbestçe ulaşabilmesi ve danışabilmesi için ofis, lokasyon, bölge vb. genelinde Gen AI şampiyonları atamak.
• Yapay zekayı yeni katılanların işe alım kitine ve eğitim planlarına entegre etmek

EY'de Öğrenme ve Gelişim Grubu, çalışanları yapay zeka odaklı KM portalıyla tanıştırmak için özel bir eğitim programı başlattı. Bu girişim, bilgi alımı için doğal dil işleme (NLP) kullanımı ve müşteri danışmanlığı için yapay zeka odaklı içgörülerden yararlanma konusunda uygulamalı atölye çalışmalarını içeriyordu. Sonuç olarak, çalışanlar yeni sisteme hızla adapte oldu ve şirket içi bilgi paylaşımı verimliliğini önemli ölçüde artırdı.

Kullanıcı deneyimi (UX) grubu: Bilgi yönetimi sistemlerinin etkili olabilmesi için sezgisel olması ve yaygın olarak benimsenmesi gerekir. UX grubu, yapay zeka destekli bilgi yönetimi araçlarının bilgiyi sorunsuz bir şekilde keşfetmek için tasarlanmasını sağlayarak tüm çalışanların bilgi tabanına kolayca erişebilmesini ve katkıda bulunabilmesini veya kullanabilmesini sağlar. Bu, aşağıdaki gibi alanlarda araştırma yaparak yapılır:

• Yapay zekanın değer katabileceği iş akışlarını haritalamak için kullanıcıların mevcut davranışları ve yapay zekadan beklentileri
• Prototip geri bildirimi ve gerçek zamanlı kullanım öğrenimleri
• Geliştirme çabalarını kullanıcı merkezli hedeflerle uyumlu hale getirmek için araştırmayı kazanımlar, acılar ve motivasyonlara ilişkin içgörülerle özetleyin.

Spotify'da kullanıcı deneyimi grubu, kullanıcılar için müzik önerilerini kişiselleştiren yapay zeka destekli öneri motorunun tasarımında ve iyileştirilmesinde etkili oldu. Ekip, yapay zekanın önerilerinin yalnızca doğru olmasını değil, aynı zamanda kullanıcıların etkileşime girmesi için sorunsuz ve keyifli bir şekilde sunulmasını sağlamak için veri bilimcileri ve ürün yöneticileriyle yakın bir şekilde çalıştı. UX ekibi, son derece sezgisel bir arayüze ve kişiselleştirmeye odaklanarak kullanıcı katılımını artırmaya yardımcı oldu ve bu da daha yüksek elde tutma oranları ve memnuniyetle sonuçlandı.

Gen AI tarafından yönlendirilen bilgi devrimi, kuruluşların bilgilerini yönetme, bunlara erişme ve bunlardan yararlanma biçimlerini dönüştürerek kurumsal zekayı yeniden tanımlıyor. Siloları yıkarak, gerçek zamanlı uyarlanabilirlik sağlayarak ve bağlamsal içgörüler yoluyla inovasyonu teşvik ederek, AI odağı rutin görevlerden yüksek değerli stratejik faaliyetlere kaydırdı. Çok modlu yeteneklerle iş akışlarında devrim yaratmaktan, sektörleri ajan yapay zeka uygulamalarıyla güçlendirmeye kadar, işletmeler artık benzeri görülmemiş seviyelerde yenilik yapmak ve işbirliği yapmak için donatılmıştır.

Benzersiz ihtiyaçlarınıza göre yapay zeka liderliğinde bir kurumsal KM stratejisi oluşturmak için bir danışmanlık sözleşmesi için bize ulaşın.

Nagarro ile 6 haftada geleceğe hazır bir yapay zeka temeli oluşturun