İddia ediyoruz! ERP’nin geleceği AI’da

İddia ediyoruz! ERP’nin geleceği AI’da

Kültürel bariyerlere ve eski teknolojiye rağmen AI, ERP fonksiyonlarını ele almaya hazırlanıyor. Bu elbette ERP tedarikçilerinin yeni otomatik öğrenme özellikleri eklemesi ve işletmelerin incelemeye hevesli olması sayesinde gerçekleşiyor.
Yapay zeka ve otomatik öğrenme siber güvenlikten pazar analitiklerine, bot’lardan kendi kendine giden araçlara kadar birçok iş alanını yerinden sarsıyor.
Fakat iş çekirdek kurumsal fonksiyonlara geldiğinde, bilhassa kötü kararlar verme risklerinin yüksek olduğu yerlerde, yapay zekanın kullanımı halen emekleme aşamasında.
Örneğin; AmerisourceBergen adlı ilaç firmasına bakalım. Firma 47 ülkede 19,000 çalışana sahip ve yıllık toplam gelirleri 147 milyar doları buluyor. Bu rakamlarla Fortune 500’ün 11’inci sırasında yer buluyor.

Firmanın başkan yardımcılarından Alexander Kugler, ürünleri için fiyat belirlerken firmanın daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmada yapay zekanın potansiyelinin gayet farkında. Fiyatlar çok yüksek tutulursa müşteriler başka bir yere kaçar. Çok düşük tutulursa firma gelir kaybeder.
Daha önce firma ürün maliyetlerini belirlemek üzere çeşitli sistemlerdeki verileri çekmek için tabloları kullanıyordu. Müşterilerin fiyat değişikliklerine ne kadar hassas olduklarını ortaya çıkarmak ve rekabetin ne durumda olduğunu görmek için geçmiş tarihe ve kendi genel bilgilerine başvuruyorlardı.

“Bu endüstri trend ve dinamikleriyle eşleşmeyen eskimiş bir fiyatlandırma metodolojisiydi,” şeklinde konuşuyor Kugler.
Bu sebeple 15 ay önce AmerisourceBergen otomatik olarak üretim maliyetlerini hesaplayan, geçmiş işlem verilerini analiz eden ve yapay zekanın gelecekteki konuşlandırmaları için temel bir katman yaratmak üzere hava durumu tahminleri gibi dış verileri içeri çeken entegre bir sisteme yönelmeye başladı.
İş dönüşümünün bir parçası olarak ERP fonksiyonunu geliştirmeye yönelik AI gereksinimi öngörüsü ilk benimseyenler arasında artıyor. ERP tedarikçileri de gelen talebi karşılamak için ürünleri içerisine otomatik öğrenme becerilerini ekliyor.

ERP’nin geleceği
AmerisourceBergen’in seçtiği platform, Vendavo, içinde akıllı fonksiyonlara sahip ama şu ana kadar firma bunları kullanıma sokmadı.
Bunun yerine firma bir fiyat maliyetin altında belirlendiğinde uyarılar gibi dâhili uzman algoritmaları kullanıyor. Bunlar veri bilimcilerin çalışmasını temel alarak oluşturuldu ama otomatik öğrenme sistemleri tarafından anlık olarak üretilmiyor.

“Eylül ayında sistemi kullanmaya başladık ve onu daha çok temel iş kurallarını yürütme anlamında kullanıyoruz,” şeklinde konuşuyor. “Emekleme aşamasındayız ve yürümeye hazırlanıyoruz.”
Belirlenen bir fiyatın üretim maliyetlerinin altında kalıp kalmadığını belirlemek karmaşık bir hesaplama olabilir ama bu nihayetinde sadece bir hesap işi. Bir formül ortaya çıktığında ve doğru veri ulaşılabilir olduğunda bir sonuç elde etmek sadece hesaplamaktan ibaret.
Ancak diğer olası uyarılar var ki bunlar basit hesaplamalardan ziyade değerlendirme gerektirir. Mesela, belirli bir takım hava olayları söz gelimi grip aşılarına olan talebi tetikleyebilir. Veya yeni bir rakip fiyatları aşağı çekerek belirli bir pazar segmentine giriş yapmak üzere olabilir.
“İleri baktığımda kesinlikle iş riski uyarılarındaki değeri görüyorum,” diyor Kugler. “Onbinlerce müşterimiz var ve onbinlerce ürün satıyoruz. Henüz gerçekleşmelerinden evvel potansiyel sorunlar konusunda bizi uyarabilecek bir sürece ya da çerçeveye sahip olmak fevkalade olabilir.”
Otomatik öğrenmenin bir diğer kullanım alanı iş akışı otomasyonu… İlk adım bir kişinin bir dizi eylemi otomatik olarak tetikleyecek kararı verebileceği bir taslağa sahip olmak. Ardından karar verilmesi gereken bir sonraki sefer sistem geçmiş deneyimi baz alarak bir dizi eylem önerisinde bulunabilir. Son olarak tavsiyelerde yeterince güven oluştuğunda sistem eylemleri otomatik olarak gerçekleştirebilir. Bu noktada insan sadece süreci gözetecek ve istisnalarla uğraşacak.
“Kesintisiz karar vermeye sahip olabilirsiniz ve fiyat ekibinin fiyatlandırma arkasında yatan sanat üzerine daha fazla odaklanmasına imkân sağlayabilirsiniz,” şeklinde konuşuyor Kugler. “Bu, fiyat ekibini organizasyona gerçekten değer katabileceği gerçek fırsatlar üzerine odaklanması için serbest bırakır.”

Örneğin; bugün bir fiyat ekibi üyesi daha karmaşık fiyat analizi üzerinde üç saat ve fiyat yönetiminin dâhil olduğu daha rutin görevler için beş saat harcayabilir. Akıllı otomasyonla birlikte onlar fiyat yönetimi için sadece bir saat harcarken diğer yedi saatlerini değer katan aktiviteler için ayırabilir.
“Bu kişi sayısını azaltmaya çalıştığım bir durum değil,” diye konuşuyor.
Ama bu gelecekte olacak.
Şu anda AmerisourceBergen temeli yerli yerine oturtma sürecinde olduğundan bunun ardından iş riski uyarıları, tahmine dayalı analitikler ve iş akışı otomasyonu için otomatik öğrenmeyi nasıl kullanacaklarını belirlemeye yönelebilir. Henüz herhangi bir karar verilmiş değil, diye ekliyor Kugler.

Fakat daha iyi öngörülerde bulunmak, daha iyi fiyatlar belirlemek ve hatta üretim maliyetlerini düşürmek akıllı sistemlere sahip olmanın yegane faydası değil.
AI teknolojisi aynı zamanda firmanın kendisini savunmasına yardımcı olacak; ve sadece mevcut doğrudan rakiplerine karşı değil.
“Amazon’un bizim alanımıza girmesi gibi şeylerin gayet farkındayız,” diye konuşuyor. “Amazon’un güç kazanmak için her şeyden yararlanmayacağını düşünmek için aptal olmamız lazım.”
AI’ın avantajından yararlanmayan o firmalar zarar görecek, diyor Kugler. “Karlarının daha fazla erozyona uğradığını göreceksiniz ve nihayetinde çeşitliliğe yönelerek farklı gelir akışlarına yönelecekler ya da satın alınmaya aday olacaklar.”

AI’ye hazırlanmak
AmerisourceBergen gibi birçok firma halen otomatik öğrenme, gelişmiş analitikler, akıllı arayüzler ve iş akışı otomasyonunu kullanan akıllı ERP sistemleri için hazırlanma sürecinde.
AI tabanlı ERP ürünleri ve özellikleri pazara henüz girdi ve firmalar bunların benimsenmesinde yavaş ve dikkatli bir yaklaşım izliyor, şeklinde konuşuyor New York merkezli SapientRazorfish başkanı Josh Sutton. SapientRazorfish ERP sistemlerine AI yeteneklerini eklemelerinde yardımcı olmak üzere firmalara danışmanlık hizmetleri sağlıyor.
“AI günümüzde iş dönüşümünün oldukça önemli bir parçası ve dönüşüm oranı şimdiye kadar olduğundan daha hızlı,” diyor Sutton.
Sutton çok sayıda firmanın ERP’ye AI eklemeyle ilgili dar hedefli pilot projeler başlattığını görüyor, ama bu halen çok erken.

“Gerçekten bu yolun henüz başındayız,” şeklinde konuşuyor. “En fazla başarıyı elde eden firmalar okyanusu kaynatmaya çalışmak yerine küçük parçaları alanlar. Bu firmalar gerçek sonuçlara sahip; erkenden.”
Operasyonları geliştirmek için yapay zeka ve otomatik öğrenmenin potansiyelini görebilen bir diğer firma Home Depot.
Bugün firma müşteri gereksinimlerini tahmin etmek için satışları, hava durumu trendlerini ve diğer verileri analiz eden veri bilimcilerine sahip.

Kasırgaları ele alın, örneğin.
“Hızlıca yanıt verebilir ve stratejik olarak konumlandırılmış dağıtım merkezlerinde su, kontrplak ve jeneratörler gibi acil durum malzemelerini yönlendirebiliriz,” şeklinde konuşuyor Home Depot’un iletişimlerden sorumlu müdürü Paul Mayer. “Kesinlikle kasırga genel merkeziyiz.”
Bugün bunun tamamı insan beyin gücüyle yapılıyor. Ama firma yapay zeka ve otomatik öğrenmenin kullanımını değerlendiriyor ve test ediyor. Özellikle sıra tedarik zinciri ve envanter yönetimine geldiğinde.

“Hedefimiz müşteriler onlara ihtiyaç duyduğunda doğru ürünlere doğru zamanda sahip olduğumuzdan emin olmak,” şeklinde konuşuyor.
Analitik firması LevaData tarafından bu ay yayınlanan bir ankete göre firmaların yüzde 69’u AI’ın kendi tedarik zincirlerini nasıl geliştirebileceğiyle ileri derecede ilgileniyor.
Peki o zaman daha akıllı ERP’ye geçişi önleyen ne? Oyunda olan çeşitli faktörler mevcut; kültürel sorunlar, işin diğer bileşenleriyle karşılaştırıldığında ERP için bulutun daha yavaş benimsenmesi ve teknolojinin daha henüz ortaya çıkıyor olması gibi.

ERP’nin insan sorunu
LevaData anketine göre katılımcıların yüzde 49’u şirket bünyesindeki yeteneğin bu çekirdek iş süreçlerinin radikal dijital dönüşümleri için henüz hazır olmadığını söyledi.
Söz gelimi tedarik sürecini ele alın. Büyük işletmeler binlerce tedarikçiden binlerce farklı ürünle uğraşıyor olabilir ama sorumlu kişiler genellikle halen Excel tablolarını ve fiyat anlaşması yaparken de içgüdülerini kullanıyor, diyor LevaData kurucusu ve CEO’su Rajesh Kalidindi.
Onlar masaya vurmak, yıllara dayanan iş deneyimlerini ve gelişmiş içgüdülerini kullanmak istiyor, diyor Kalidindi.

Artık onların veri güdümlü bir yaklaşıma yönelmesi gerekiyor.
“Ve insanlar ‘o benim işimi elimden alacak,’ diye düşünüyor,” diyor Kalidindi. “Onlar makinenin kararına mı yoksa benim kararıma mı güvenecek?”
Yaz döneminde SAS tarafından yürütülen bir ankete göre AI’ın benimsenmesinin önündeki en büyük engel kültürel direnç. Katılımcıların yüzde 49’u teknolojiye fazla güvenmediklerini söyledi.
Bir makinenin tavsiyesini almaya isteksiz olmanın yanı sıra çalışanlar aynı zamanda daha iyi kararlar vermek için makinenin ihtiyaç duyduğu bilgiyi devretmeye de isteksiz olabilir. Özellikle sıra mesela fiyat anlaşmalarına geldiğinde AI’ın sadece nihai sonuçları değil aynı zamanda hangi stratejilerin işe yaramadığını da bilmesi gerekiyor.
“Zorluk tüm verileri almada, sadece insanların yönetmek istediği veriler değil,” şeklinde konuşuyor SapienRazorfish’den Sutton. “Bu işletmelerin mücadele ettiği davranışsal bir güçlük. AI verinin tamamıyla daha iyi çalışır, sadece insanların paylaşmak istediği verilerle değil. Çoğu zaman insanlar sistem içerisine yalnızca onları iyi gösteren şeyleri koyacak.”

Yavaş ilerleyen bulutlar
Bulut tabanlı ve SaaS konuşlandırmalar ERP tedarikçilerinin en son teknolojileri uygulamasını ve veri beslemeleri ile dışarıdaki partnerlerden analitik araçlarını entegre etmesini kolaylaştırıyor.
Diğer yandan Panorama Consulting’in bu yılki çalışmasına göre işletmelerin yüzde 67’si halen yerinde ERP kullanırken sadece yüzde 33’ü bulutu ya da bulut tabanlı tedarikçileri kullanıyor.
Karşılaştıracak olursak, IBM’e göre CRM sistemlerinin yüzde 87’si şu anda bulut gücünü kullanıyor.
“Çoğu firma teknoloji geliştirmelerini ön ofiste uyguladılar ama daha yeni yeni arka ofis uygulamalarına bakmaya başlıyorlar,” diye konuşuyor IDC analistlerinden Mickey North Rizza.
Bulut tabanlı ERP veya SaaS ürünlerini kullanan işletmeler sıra yapay zekaya geldiğinde avantaja sahip,” diyor Rizza.

“Maalesef birçok büyük organizasyon halen geleneksel yerinde ERP sistemlerine sahip ve daha buluta geçmiş değil. Bu büyük organizasyonlar inovasyonu kaçırıyor.”
Rizza iş dönüşümünün teşvik edilmesine yardımcı olmak ve otomatik öğrenmeyle daha fazlasını gerçekleştirmek için daha fazla firmanın operasyonlarını buluta kaydırmasını bekliyor.
ERP tedarikçileri AI becerileri sunuyor
Önde gelen her ERP tedarikçisi ya yakın dönem yol haritasında yapay zekaya sahip ya da çoktan özellik ve araçları çıkarmaya başladı.
Söz gelimi Ekim ayında Oracle bulut tabanlı EPM ürünleri için çeşitli AI eklentilerini duyurdu.
Oracle ERP ve EPM ürün pazarlama grup başkan yardımcısı Steve Cox daha fazla ürünün yakında geleceğini söylüyor.

Şu ana değin firmalar benimsemenin henüz çok başında, her ne kadar bazı organizasyonlar çoktan analitik tarafında AI’i kullanmaya başlamış olsa da, diyor Cox.
“İngiltere’de NHS sahte talepleri yakalamak için yapay zekayı kullanıyor,” diye konuşuyor. “Kullanım durumu için bu iyi bir örnek.” Ancak AI daha fazlasını yapabilir.
“Belirli bir gün için fabrikalarınızdan bir tanesinin üretim kotasını dolduramayacağına dair bir hava durumu uyarısı aldığınızı hayal edin. Dolayısıyla kendinizi müşterilerle önemli problemler yaşarken bulacaksınız,” diyor Cox. “Daha önce olanları baz alarak size altı olası çözüm önerisinde bulunuyor ve her bir çözümün mali sonuçlarını da gösteriyor. İstediğiniz birini seçtiğinizde size atmanız gereken adımları gösteriyor. Fakat en önemlisi benzer bir şey yeniden yaşandığında sistem bunu hatırlıyor.”

İşte gelecek bu, diyor Cox, ve bu yüzden AI’ın işletmeler için bulut bilgiişlem gibi dönüştürücü olmasını bekliyor.
“Benim görüşüme göre yapay zeka ve otomatik öğrenme her şeyi değiştirecek,” diye ekliyor.
Cox, 2018’in AI’nin ERP alanında önemli benimsenmeler görmeye başlayacağı yıl olacağını öngörüyor.
“İlginin çok büyük olduğunu düşünüyorum,” diyor Oracle NetSuite ürün pazarlama başkan yardımcısı Paul Farrell. “Onu şimdiden kullanan bazı işletmeler var ve müşteri veri tabanımıza baktığımızda herkes ilgileniyor ama onlar pratik uygulamaları bekliyor.”
Yapay zeka ürünü olan bir diğer ERP tedarikçisi Infor. Coleman AI bot’u geçtiğimiz yaz duyurdu. Bot Amazon Lex derin öğrenme ve doğal lisan arayüzünü kullanıyor.
Ürün henüz beta aşamasında ve ilkbaharda devreye girecek, diyor Infor Coleman AI kıdemli ürün direktörü Rick Rider.
Whole Food’da tedarik zinciri ve ticari operasyonlar çözüm mimarı olan Billy Blackerby, o harika bir özellik takımı, diyor.

“Müşteri sınıfı fonksiyonelliği iş ortamına getiriyorsunuz,” diyor.
Ayrıca sistemin kullanıcının ne istediğini tahmin etmesine yardımcı olan tahmine dayalı analitikler ve otomatik öğrenme becerileri de geliştiriliyor.
“Benim aklıma gelen uygulama durumu çeşit planlama alanında,” diyor Blackerby. “Coleman, X kategorisindeki bir metrelik rafa sığabilecek, Y tatil sezonunda çıkacak diğer kuru ürünlerle benzer bir ürüne ihtiyacım var.’”
Büyük işletmeler buna yönelmek istiyor,” diyor B2B alanında büyük global firmalara fiyat analitikleri araçları satan ve 2016 yılında otomatik öğrenme araçları sunmaya başlayan Vendavo’dan Mitchell Lee.

“Onların çoğu herhangi bir çalışmada oldukça muhafazakâr olma eğiliminde,” diyor Lee.
Özellikle onlar bir önerinin arkasındaki nedenin açık olmadığı “kara kutu” AI sistemleri hakkında tereddüt yaşıyor.
“İş liderlerinin yatırımcıların gözüne bakarak ‘bu kararları verirken süreci anlıyorum,’ demesi önemli,” diyor Lee.
Örneğin Vendavo otomatik olarak müşterileri pazar segmentlerine ayırabilir ama müşteriler sistemin kümeleri oluşturma nedenini ve belirli bir müşterinin diğerinde değil de niye bu kümede olduğunu görebilmeli.
“Verinin içinde olmayan bir şeyi bilebilirsiniz; sistem içine dâhil edilmemiş sizin iş bilginiz, sizin genel bilginiz,” şeklinde konuşuyor Lee.
Müşterilerin yaklaşık yüzde 10’u otomatik olarak pazar segmentlerini tanımlamak ve fiyat gücünü hesaplamak için çoktan otomatik öğrenme teknolojisini kullanıyor ve o tavsiyeler ardından insanlar tarafından inceleniyor, diyor Lee.
“Tavsiyelerin işe yarayıp yaramadığını, yeni fiyatlandırmanın doğru olup olmadığını görmek için zaman içinde görüntüleniyor,” şeklinde konuşuyor.
“Ancak organizasyonlar değişime ve bunun otomatikleşmesine karşı gönülsüz,” diye ekliyor. “İnsanlar bu kararları kendileri vermeye alışmış. Bir makinenin ürettiği hatanın sonuçları, bu tavsiyelerin bazılarının sonuçları birbirini izleyebilir.”
“Otomatik öğrenmeyi ERP’deki birçok spesifik alana uygulama arayışındayız,” diyor bulut ERP tedarikçisi Acumatica’nın platform stratejileri başkan yardımcısı Ajoy Krishnamoorthy.
Söz gelimi kullanıcılar, “Alexa, Acumatica’ya stoğumda kaç adet laptop var diye sor,” sorusunu sorabilecek, diyor Krishnamoorthy.
Yeni özelliklerden bazılarını denemeye başlayan firmalar var ama bunlar henüz üretimde değil.
Alexa entagrasyonu durumunda, firma bunu çıkarmaya yakın ama güvenlik endişeleri sürüyor. Örneğin rastgele insanların firma verilerini talep ederek almasını istemezsiniz.
“Ses tanıma bileşenini tamamlamamız gerekiyor ve bunu yakında bitireceğiz,” şeklinde konuşuyor.
Bir diğer bulut tabanlı ERP ürününe sahip firma çoğunlukla orta ölçekli firmalara hizmet veren VAI. Firma AI üzerindeki çalışmalarına bir yıl kadar önce başladı.
Firmanın uygulamaları içerisinde IBM Cognos iş zekası ürünleri kurulu ve aynı zamanda IBM’in Watson yapay zeka platformuyla birleştiriyor.
“Endüstrinin geleneksel bloklarındaki müşterilerimizin çoğu AI’nin onlar için yapabileceklerine bakıyor,” diyor VAI CIO’su Kevin Beasley. “Gelecekte biz daha fazla AI yeteneği geliştirdikçe bu genişleyecek.”

“Daha yeni başlıyoruz,” diyor Sage Intacct kıdemli başkan yardımcısı Aaron Harris. “Bu tamamen yeni bir şey. Altta yatan teknolojiyi henüz inşa ediyoruz ama müşterilerimizin bunu kullanmaya başlaması için hazır değil.”
Sage Intacct kapanışı tümden devre dışı bırakmayı planlıyor ki böylelikle kurumsal defterler her zaman güncel kalacak ve problemler çeyrek sonunda değil de anında belirlenerek çözülecek. Ayrıca rapor oluşturmak yerine kullanıcılar doğal lisanlarıyla bir soru soracaklar ve platform sadece finansal sistemden değil birden çok kaynaktan veri getirecek.
“Müşterilerin çokça heyecanlı olduğunu görüyoruz,” diyor Harris.
İş akışı otomasyonuna odaklanan Nintex firması müşterilerinin mevcut kurallardan daha akıllı, daha esnek iş akışlarına geçmesine yardımcı olmak üzere otomatik öğrenme ve doğal lisan işleme üzerinde çalışıyor.

Teknoloji henüz test aşamalarında ve 2018’in başlarında piyasaya çıkacak, şeklinde konuşuyor Nintex CMO’su Matt Fleckenstein.
“Hâlihazırda gelişmiş inceleme aşamasında çalıştığımız bir grup müşterimiz var,” diyor Fleckenstein.
Söz gelimi bazı firmalar 100,000’i aşkın farklı iş akışına sahip. Yapay zeka çalışanlara bazı eylem önerilerinde bulunabilir, hatta eylemlerin bazılarını otomatik olarak yerine getirebilir, diyor Fleckenstein.
“İlk olarak o, ‘Her zaman belirli bir miktarın altındaki kontratları belirli bir kişiyle onaylama eğilimindesiniz. Bunu onaylamak istiyor musunuz?’ diyor.”
Ardından iki ya da üç yıl içinde, firma tavsiyeler konusunda güven kazanınca, sistem tavsiye adımını atlayarak doğrudan eylemi gerçekleştirebilir.
“Zamanla daha fazla güven inşa etmemle ve gerçekten ondaki değeri ve dezavantajlarının kısıtlı olduğunu görünce ona daha fazla güç vereceğim,” şeklinde konuşuyor Fleckenstein. “Bu ekibinize yeni katılan bir çalışandan çok farklı değil; onlara olan güveniniz arttıkça onlara daha fazla sorumluluk verirsiniz. “

Yaparak öğrenmek
AI ve otomatik öğrenmeyle başlamak için en iyi ilk adım yapmaktır, diyor dünyanın en büyük madencilik firmalarından Brezilya’lı Vale’in IT inovasyon müdürü Helio Mosquim.
Vale, SAP’nin Leonardo platformunu kullanarak AI’lı prototip servisleri inşa ederek otomatik öğrenme denemeleri yapıyordu.
Söz gelimi, çalışanlar hâlihazırda yedek parça siparişi vermeye çalışırken önce tedarikçi kataloglarına bakıyor, oradan parça kodlarını buluyor ve ardından o kodları sisteme giriyor.
“Bu birçok hatanın yapıldığı karmaşık bir sistem,” diyor Mosquim.
Firma ses tanıma teknolojisi kullanmayı düşündü ama bunun pratikte işe yaramadığı ortaya çıktı. “Ekipmanlar dışarıda bakım alanında ki burası çok gürültülü,” diye açıklıyor Mosquim. Bu yüzden Vale görüntü tanımaya yöneldi ve parçaları görme yoluyla tanımlayarak öğrenmek için SAP Leonardo’nun otomatik öğrenme yeteneklerini kullandı.
“Şimdi sahadaki bir kişi iPad ile bir resim çekebilir ve hemen direkt oradan talep oluşturabilir,” diyor Mosquim.

ERP’de AI’ın potansiyeli inanılmaz, diyor SAP Industries başkanı Patrick Bakey. “Önümüzdeki birkaç yılda tekrar eden, sıkıcı görevler otomatik hale getirilecek ki bu da verimliliği arttıracak, firmaların işleri yeniden tahsis ederek yeni roller belirlemesine imkan tanıyacak,” şeklinde konuşuyor. “İşletmeler stratejik ve yaratıcı projeler için daha fazla yeteneği atayabilecek.” Ayrıca çalışanlar kurumsal teknolojiyle yüzleşirken daha kolay bir zaman geçirecek.
“Bugün evinizde yakındaki pizzacıları bulmak, öneriler, incelemeler ve kuponlar almak için Alexa veya Siri gibi yapay zeka bot’larını kullanıyorsunuz,” diyor Bakey. “Aynı kullanışlılık ve zeka düzeyini kurumsal uygulamalara getireceğiz.”

Categories: TEKNOLOJİ

About Author

Write a Comment

Your e-mail address will not be published.
Required fields are marked*