Diş macunu. El sabunu. Mutfak temizleyicileri.
Muhtemelen şu anda banyonuzda veya mutfağınızda en az bir Lion ürünü vardır.
Günlük hayatta güvendiğimiz, köklü ve klasik bir üreticidirler.
Peki size bu görünüşte geleneksel şirketin, Üretken Yapay Zeka kullanımı konusunda Japonya'nın en ileri şirketlerinden biri olduğunu söylesem?
Dürüst olmak gerekirse, bu şaşırtıcı, değil mi?
Lion, 130 yılı aşkın geçmişi olan bir şirket. Normalde, eski kafalı bir firmanın yapay zekadan en uzak firma olmasını beklersiniz. Oysa onlar tam tersine, teknolojinin en ileri noktasındalar.
Bu hikaye, Norihiko Nakabayashi (dijital stratejiden sorumlu İcra Direktörü) tarafından PIVOT programı "&Questions"da paylaşıldı ve inanılmaz derecede büyüleyiciydi.
En etkileyici kısım mı? Şirket içinde, onlarca yıllık araştırma verilerini aramak için harcanan sürenin beşte birine indirilmesi.
Bu makale, bu sistemi kendi şirketinizde uygulayabileceğiniz bir formatta açıklıyor.
Sorun: Yapay Zekayı Kurduk Ama Kimse Kullanmıyor
Önce acı bir noktaya değineyim.
Şirketiniz ChatGPT veya benzeri araçları kullanıma sundu mu? Birçok şirkette bunu sadece teknolojiye meraklı birkaç kişi kullanır. Eğitimler verilir. PoC (Kavram Kanıtı) yapılır. Ancak bunlar sonuç getirmez ve zamanla unutulur gider.
Sektörde bazen buna "PoC Ölümü" denir. Yani PoC aşamasında ölmek. "Kullanışlı görünüyor ama işim değişmedi" noktasında takılıp kalmak.
Birçok şirketin bu gerçeğin acısını hissettiğini düşünüyorum.
Lion'u harika yapan şey, bu aşamayı geçmeyi başarmış olmaları. Sadece yapay zekayı dağıtmadılar; saha çalışanlarının "kendi yapay zekalarını yaratabilecekleri" bir sistem kurdular. Bu nedenle bu makale herkes için önemli.
Onlarca Yıllık Araştırma Verilerini Anında Taramak: Arama Süresi 1/5'e Düştü
Önce en güçlü sonuçtan bahsedelim.
Lion'ın araştırmacıları eskiden "Bir dakika, o neredeydi?" diye sorarak çok zaman harcıyorlardı. Araştırma raporları, birden çok klasöre dağılmış, metin ağırlıklı PDF'lerdi. Gerekli bilgiyi bulmak için klasör klasör açmak ve kendileri özet çıkarmak zorundaydılar. Düşünmesi bile yorucu.
Bu yüzden 2024 yılında Ar-Ge departmanına özel bir sohbet aracı oluşturdular. Onlarca yıllık araştırma verilerini (raporlar, ürün bileşimleri, kalite değerlendirmeleri) tek bir yere koydular.
Artık dahili sohbete sorduklarında, ilgili belgeleri buluyor ve hatta birden çok kaynağı özetliyor. "Arama yapmak", "sadece sormak" haline dönüştü. Sonuç olarak arama hızı ve verimliliği beş kat arttı.
Bu küçük bir şey gibi görünebilir, ama aslında çok büyük. Ar-Ge, Lion'ın kalbidir. Araştırmayı hızlandırmak, şirketin evrimini hızlandırmak anlamına gelir. "Verimlilik için yapay zeka" klişe bir ifadedir, ancak "bütün gün klasör karıştıran araştırmacıların artık bir bot'a sorması" somut ve güçlü bir imgedir.
Temel: Lion AI Chat'in Oluşturulması ve Haftada 20.000 Kullanıma Ulaşılması
Bu arama aracı birdenbire ortaya çıkmadı. Bir sıra vardı. Ondan önce, çok önemli ama gösterişsiz bir temel vardı.
Yaklaşık üç yıl önce Lion, tüm şirket veri altyapısını sıfırdan yeniden inşa etti. Neden? Nakabayashi-san, köklü bir revizyon olmadan Üretken Yapay Zeka'yı tanıtmanın küçük başlayıp küçük biteceğini söyledi.
Birçok büyük Japon firmasının "silo" halinde, gerçek zamanlı bağlantısı olmayan verileri ve sistemleri vardır. Temel sallantılıysa, en son yapay zekayı eklemek sadece yüzeysel sonuçlar verir. Görünmeyen alanlara yapılan yatırım daha sonra karşılığını verir.
Lion'ın dijital stratejisinin üç ayağı vardır: 1. Yönetim altyapısı, 2. Yapay zekanın demokratikleştirilmesi ve 3. Yeni iş genişlemesi. Bu makale ikinci ayağa, yani demokratikleşmeye odaklanıyor.
ChatGPT Kasım 2022'de duyurulduğunda Lion hızlı hareket etti. 2023 Baharı'na kadar "Lion AI Chat" adlı dahili bir sohbet aracını kullanıma sundular. Ancak araçlar tek başına yeterli değil. Lion benimsenmeye odaklandı. Uygulamalı oturumlar düzenlediler, "Ideathon"lar aracılığıyla fikirler topladılar ve Slack ile Teams üzerinde topluluklar oluşturdular. Bir araç bir "nokta"dır, ancak bir topluluk, sürekliliği sağlayan bir "çizgi"dir.
Lion AI Chat akıllıdır; göreve bağlı olarak OpenAI'ın ChatGPT'si, Google'ın Gemini'si ve Anthropic'in Claude'u arasında geçiş yapar. Ayrıca geçmişi kaydetmezler, bu da yöneticilerin bile kritik sorular sormasının önündeki psikolojik engeli azaltır. Şu anda haftada 20.000 kez kullanılıyor ve kullanım artmaya devam ediyor.
Ana Nokta: "Yaratıcı" Tarafını Demokratikleştirmek
Ar-Ge aracı piyasaya sürüldüğünde, diğer departmanlar hemen talip oldu. İdari işler dahili yönetmelikleri aramak istedi; pazarlama pazar payı verilerini aramak istedi. Herkes yapay zekanın sıkıcı işlerini halletmesini istiyordu.
Ancak uzman yapay zeka ekibinin sınırları var. Herkes için her şeyi inşa edemezler. Lion'ın çözümü mü? "İşte araçlar; kendiniz inşa edin."
İşte bu, "Yaratıcı Tarafının Demokratikleştirilmesi"dir. "Dify" adlı kod gerektirmeyen bir araç seçtiler. Bu araç, kodlama bilgisi olmayan kişilerin, belirli görevleri yerine getiren küçük asistanlar olan yapay zeka ajanları oluşturmasına olanak tanır. Bunlar, en iyi araçların zirveye çıktığı dahili bir pazar yeri olan "Ajan Merkezi"nde paylaşılır. Bu, büyük bir motivasyon yaratır.
PoC Ölümünü Önlemek: "Dojo" ile 100 Kişiyi Eğitmek
Bu yaratıcıları nasıl eğittiler? Üç tür yetenek tanımladılar: 1. Dijital Giriş (tüm personel), 2. BT Dijital (uzmanlar) ve 3. Dijital Kullanım (satış/pazarlama/İK'da hibrit yetenek). Üçüncü gruba odaklandılar; işi bilen ve teknoloji ile arasındaki boşluğu kapatabilecek kişiler.
3.000 çalışanın becerilerini, boşlukları görselleştirmek için radar grafiği kullanarak teşhis ettiler. Ardından bir "Dojo" (eğitim kampı) başlattılar. Sadece dersler değildi; katılımcılar gerçek bir iş yeri sorununu getirmek ve yatırım getirisini (ROI) kanıtlamak zorundaydı. İş etkisi düşükse, eğitmenler açık sözlüydü. Bu titizlik, projelerin eğitim bittikten sonra ölmemesini sağlar.
Bu yıl, kod gerektirmeyen 100 yapay zeka yaratıcısı yetiştirmeyi hedeflediler. 2 aylık eğitim, görevlerin envanterini çıkarmayı, yapay zekaya uygun birini seçmeyi, iş akışını haritalamayı ve uygulamayı Dify'de oluşturmayı içeriyordu. Katılımcıların %90'ından fazlası eğitimden sonra Dify'ı kullanmaya devam ediyor çünkü bu araç işlerini gerçekten kolaylaştırdı.
Hedef: Sadece Zaman Tasarrufu Değil, Dönüşüm
Lion'ın hedefi sadece iş gücü saatlerini azaltmak değil; "Akıllı Çalışma"dır; yani daha yüksek değer yaratmak için çalışma şekillerini dönüştürmek. İş gücü küçülürken, verimliliği korumak için herkesin yapay zekayı kullanabilmesi ve yaratabilmesi gerekiyor.
Hatta kendi özel yapay zeka modellerini de inşa ediyorlar. Genel yapay zeka genel cevaplar verirken, Lion'ın verileriyle eğitilmiş bir model, kanıtlarla birlikte belirli patentli içerikleri önerebilir. Ayrıca, kıdemli çalışanların "örtük bilgilerini", iş başı eğitim (OJT) oturumlarının videolarını analiz ederek dijitalleştirmeyi araştırıyorlar.
Sonuç: Çözdüğünüz Sorun Nedir?
Nakabayashi-san şunu vurguluyor: "DX ve dijital sadece araçlardır." En önemli şey, onlarla neyi çözdüğünüzdür. Lion'ın "Vizyon 2030"u "dayanıklı bir karlılık" hedefliyor ve her yapay zeka girişimi bu hedefe bağlı.
Şirketiniz için üç çıkarım:
- Sadece "herkesin yapay zeka kullanması" ile yetinmeyin; "herkesin yapay zeka yaratmasını" hedefleyin.
- Eğitim, "PoC Ölümü"nü önlemek için ROI odaklı ve sorun temelli olmalıdır.
- Hem sahayı hem de teknolojiyi anlayan "hibrit yeteneklere" yatırım yapın.
Lion bir diş macunu şirketi, ancak kültürünü ve şirketin kendisini değiştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Sizin şirketiniz sadece kullanıcı sayısını mı artırıyor, yoksa yaratıcıları mı güçlendiriyor?
