Verimliliği Maksimuma Çıkarmak: İş Dünyasında Yapay Zeka Uygulamaları

Veriler yeni petrol, teknoloji ise yeniliğin meşalesi haline geldiği bir dünyada, bir işletme sadece ayak uydurmakla kalmayıp nasıl liderlik eder? Cevap, Yapay Zekanın dönüştürücü gücünü kullanmakta yatmaktadır.

Verimlilik ve yeniliğin rekabet avantajının temel taşları olduğu bir dönemde, Yapay Zeka, iş dünyasında büyük dönüşümlere yol açan devrim niteliğinde bir güç olarak ortaya çıkıyor. Yetkinlikleri, bilim kurgu alanını aşmış ve geniş çapta endüstriyel operasyon planlarının ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Yüksek teknolojiye aşina olan Silikon Vadisi girişimlerinden geleneksel üretim devlerine kadar yapay zekanın izi derin ve yaygındır.

İstatistikler, Yapay Zekanın iş dünyasındaki hızlı yükselişini doğruluyor. McKinsey'in raporuna göre, dünya çapında işletmeler yalnızca 2016 yılında yapay zekaya 20 ila 30 milyar dolar yatırım yaptı ve o zamandan beri bu rakam yukarı doğru bir izlemektedir. Google ve Amazon gibi şirketler, müşteri deneyimlerini yeniden tanımlamak, operasyonları optimize etmek ve veri yığınlarından içgörüler elde etmek için yapay zekanın gücünü kullanıyor.

Yapay Zekanın kurumsal yönetim odalarına ve operasyon zeminlerine yolculuğu, dönüştürücü gücünün bir kanıtıdır. Günümüzün veri odaklı ve dinamik piyasa ekosisteminde başarılı olmak isteyen işletmeler için yapay zekanın benimsenişi bir lüks değil, bir zorunluluktur. Yapay Zeka perspektifinden bakıldığında, iş dünyasının geleceği sadece umut verici değil; aynı zamanda heyecan vericidir.

İş Dünyasında Yapay Zekanın Başlıca Uygulamaları

Yapay Zekanın dalgası, işletme operasyonlarının özünü yeniden şekillendiriyor ve büyük çapta yenilikçi fırsatlar sunuyor. Yapay Zekanın alametifarikası, iş süreçlerine otomasyon, optimizasyon ve zeka enjekte edebilme yeteneğinde yatmaktadır, bu da daha yüksek verimlilik ve yenilik yolunda ilerleyen bir yol açmaktadır.

Daha Güvenli Operasyonlar

Daha güvenli operasyonel ekosistemler arayışında, çeşitli endüstriler yapay zekaya yöneliyor.

• Üretim: Yapay zeka ile çalışan tahmine dayalı bakım sistemleri, üretim güvenliğinin temel taşları haline geliyor. Örneğin, Siemens yapay zekayı makine arızalarını önceden tahmin etmek ve önlemek için kullanıyor, ekipman arızasıyla ilişkili riskleri azaltıyor.
  
  

• İnşaat: Yapay zeka, güvenlik tehlikelerini tespit etmek için inşaat alanlarından gerçek zamanlı video yayınlarını analiz etmekte kullanılmaktadır. Smartvid.io gibi şirketler, güvensiz davranış veya koşulların tespit edilmesi durumunda amirleri uyaran yapay zeka sistemleri geliştirmiştir.
  
  

• Madencilik: Rio Tinto gibi firmalar, tehlikeli madencilik ortamlarına insan maruziyetini en aza indirmek için otonom araçlar ve sondaj sistemleri kullanmaktadır.
  
  

Bu uygulamalar, yapay zekanın endüstriler arasında daha güvenli bir operasyonel yapı oluşturmanın rolünü vurgulamaktadır.

Fonksiyonel Alan İyileştirmeleri

Yapay zekanın dönüştürücü potansiyeli, işletmelerin çeşitli fonksiyonel alanlarına yayılır:

• Müşteri Hizmetleri: IBM Watson tarafından desteklenen yapay zeka sohbet robotları, yüksek hacimde müşteri sorgularını işleyebilir, hızlı ve tutarlı yanıtlar sağlayabilir.
  
  

• Marketing: Marketo gibi yapay zeka araçları, müşteri davranışlarını analiz etmek ve pazarlama stratejilerini özelleştirmek için makine öğrenimi kullanır, etkileşim oranlarını önemli ölçüde artırır.
  
  

• İnsan Kaynakları: Xor gibi platformlar, özgeçmişlerin taranmasından görüşme planlamasına kadar işe alım sürecini otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanır ve işe alım sürecini hızlandırır.
  
  

• Siber Güvenlik: Darktrace gibi yapay zeka ile çalışan platformlar, gerçek zamanlı olarak siber güvenlik tehditlerini algılamak, yanıt vermek ve hafifletmek için makine öğrenimini kullanır.
  
  

• IT: Splunk gibi yapay zeka araçları, iş operasyonlarını etkilemeden önce BT sorunlarını tahmin etmek ve önlemek için makine öğrenimini kullanır.

Bu örnekler, yapay zekanın geleneksel iş fonksiyonlarını daha zeki, verimli ve etkili operasyonlara dönüştürdüğünü açık bir şekilde ortaya koymaktadır.

Sektöre Özgü İhtiyaçlar

Yapay zekanın adaptasyon yeteneği, farklı sektörlerin belirli ihtiyaçlarını karşıladığında parlak bir şekilde öne çıkmaktadır.

• Sağlık Hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları çeşitlidir, IBM Watson tanı görüntülemesinde yardımcı olurken GE Healthcare, hasta bakımını iyileştirmek için öngörü analizleri sunmaktadır.
  
  

• Finansal Hizmetler: Yapay zeka, Ayasdi gibi araçların makine öğrenimini kullanarak şüpheli faaliyetleri tespit etmesiyle dolandırıcılığı belirlemek için önemlidir. Ayrıca, yapay zeka ile çalışan robo-danışmanlar yatırım stratejilerini yeniden şekillendirmektedir.
  
  

• Endüstriyel Bakım: Siemens gibi şirketler, yapay zekanın tahmine dayalı bakım yeteneklerini kullanarak kesintileri en aza indirmekte ve ekipman ömrünü uzatmaktadır.
  
  

• Taşımacılık: Uber ve Tesla gibi şirketler, otonom araç teknolojisi ve optimize edilmiş güzergah kullanımı için yapay zekayı kullanarak akıllı ve verimli taşımacılık sistemlerinin yeni bir dönemini başlatmaktadır.

Bu örneklerden her biri, farklı endüstriyel alanlarda yapay zekanın olağanüstü etkisini vurgulamakta ve her sektördeki benzersiz ihtiyaç ve zorlukları karşılamak için çözümler geliştirmektedir. Makine öğrenimi, otomasyon ve tahmine dayalı analizlerin bir karışımı sayesinde, yapay zeka yalnızca günümüz taleplerini karşılamakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka ve insan zekasının birleşerek işletmeleri ileriye taşımak için sağlam bir temel atıyor.

Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM)

Yapay Zeka ile Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemlerinin modernizasyonu, işletmelerin müşteriyle etkileşim şeklini yeniden canlandırmıştır. Yapay zeka, CRM sistemlerini rutin görevleri otomatikleştirerek, geniş veri kümelerini analiz ederek ve kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimleri sağlayarak geliştirir, böylece daha iyi ilişkiler kurar ve müşteri sadakatini artırır.

Bu dönüşümün merkezinde; AI güçlendirilmiş CRM araçları, müşteri etkileşimlerinin her açıdan geliştirilmesine yardımcı olur:

1. Öngörü Analizi: Yapay zeka ile çalışan CRM sistemleri, müşteri davranışlarını ve satış trendlerini tahmin etmek için öngörü analizi kullanır ve işletmelerin proaktif önlemler almasına olanak tanır. Örneğin, Salesforce Einstein'ın öngörü analizleri potansiyel müşteri adaylarını ve fırsatları belirlemeye yardımcı olur.
   
   

2. Kişiselleştirme: Geçmiş verilere ve tercihlerinize dayalı olarak müşterilerle etkileşimleri kişiselleştirmek, yapay zeka güçlendirilmiş CRM'nin bir oyun alanıdır. Zoho CRM gibi araçlar, bireysel müşterilere kişiselleştirilmiş mesajlar, teklifler ve hizmet sunmak için yapay zekayı kullanır.
   
   

3. Otomasyon: Yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirerek satış ve müşteri hizmetleri ekiplerinin daha stratejik faaliyetlere odaklanmak için zaman kazanmasını sağlar. HubSpot CRM, verilerin otomatik olarak kaydedilmesi ve rutin takipler için yapay zeka kullanıyor.
   
   

4. Müşteri İçgörüleri: Yapay zeka, müşteri verilerini derinlemesine inceleyerek müşteri ihtiyaçlarını anlamada ve tatmin etmede önemli olabilecek içgörüler sağlar. Microsoft Dynamics 365 AI, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artıran eyleme geçirilebilir içgörüler sunar.

Bu yapay zeka tarafından desteklenen CRM araçları, üstün müşteri hizmetinin temelini oluşturuyor ve daha iyi ilişkiler ve nihayetinde iş büyümesi sağlıyor.

Chatbotlar ve Sanal Asistanlar

Bugünün dijital çağında, müşteri hizmetlerinin hızı ve doğruluğu çok önemlidir. Yapay zeka tarafından desteklenen chatbotlar ve sanal asistanlar, bu müşteri hizmet devriminin ön saflarında yer alıyor.

• 7/24 Hizmet: LivePerson gibi chatbotlar ve sanal asistanlar, müşteri sorgularını hızlıca yanıtlayarak mesai saatleri dışında bile müşteri destek hizmeti sağlamaktadır.
  
  

• Anında Yanıtlar: Amtrak gibi şirketler, müşteri sorgularına anında yanıt vermek için yapay zeka ile çalışan sanal asistanlar kullanmış, müşteri memnuniyetini önemli ölçüde artırmıştır.
  
  

• Maliyet Verimliliği: Yüksek hacimde rutin sorguları işleyerek, chatbotlar ve sanal asistanlar operasyonel maliyetleri düşürür. Örneğin, Autodesk'in sanal ajanı AVA, müşteri hizmeti temsilcilerinin rutin sorgulara harcadığı zamanı azaltmıştır, maliyet verimliliğini arttırmaktadır.
  
  

• Öğrenme ve Gelişim: Zamanla bu yapay zeka ile çalışan araçlar etkileşimlerden öğrenir ve yanıtlarını geliştirir, bu da üstün müşteri hizmeti sunmada önemli rol oynar.
  
  

• Kişiselleştirilmiş Etkileşimler: Sanal asistanlar ve chatbotlar, müşteri geçmişi ve tercihlerine dayanarak etkileşimleri kişiselleştirebilir, böylece daha ilgi çekici bir müşteri deneyimi sağlar.

Chatbotların ve sanal asistanların uygulanması, yapay zekanın hızlı, doğru ve kişiselleştirilmiş müşteri hizmeti sunmada vazgeçilmez hale geldiğinin bir güncel örneğidir ve daha iyi müşteri ilişkileri ve olumlu iş sonuçları sağlar.

Analitik

Modern iş döneminde, verilerden içgörüler elde etme yeteneği kristal bir küreye sahip olmak gibidir. Yapay Zeka (AI), büyük verileri analiz etme, veri selinden anlam çıkarma ve bunları eyleme geçirilebilir iş içgörülerine dönüştürmede kilit bir rol oynar. AI'nın analitik kapsamı derindir ve öngörü analizleri, müşteri davranışı analizi ve gerçek zamanlı karar verme gibi alanları kapsar.

• Öngörü Analizi: Alteryx gibi araçlar, işletmelere piyasa trendlerini, müşteri tercihlerini ve potansiyel iş risklerini öngören öngörü analizleri sunarak proaktif karar almalarını sağlar.
  
  

• Gerçek Zamanlı Analiz: Splunk gibi yapay zeka analitik platformları, piyasadaki dinamizmlere ve müşteri davranış değişikliklerine hızla uyum sağlamak için değerli gerçek zamanlı içgörüler sunar.
  
  

• Müşteri Davranışı Analizi: Müşteri davranışını anlamak iş başarısı için çok önemlidir. Adobe Analytics gibi yapay zeka araçları, makine öğrenimini kullanarak müşteri etkileşimlerini ve davranışlarını analiz eder, müşteri tercihleri ve ihtiyaçları hakkında derin analizler sunar.

Küresel çapta işletmeler, analitikteki yapay zekanın faydalarını elde etmiştir. Örneğin, Coca-Cola yapay zeka analitiklerini kullanarak tüketici tercihlerini ve piyasa trendlerini anlamakta, bu da ürün geliştirme ve pazarlama stratejilerinde önemli bir rol oynamaktadır.

Pazarlama

Pazarlama stratejilerine yapay zekanın dahil edilmesi, kişiselleştirilmiş ve etkili pazarlama kampanyalarının yeni bir çağını başlatmıştır.

• Kişiselleştirilmiş Kampanyalar: Yapay zeka, tüketici davranışlarını analiz ederek işletmelerin kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmasına olanak tanır. Starbucks, yapay zekayı kullanarak müşterilere kişiselleştirilmiş teklifler göndermekte ve bu, gelirlerini artırdığı bildirilmiştir.
  
  

• Hedefli Reklam: Yapay zeka ile işletmeler, bireysel müşterilerle ilişki kuran hedefli reklamlarda oluşturabilir. Facebook ve Google gibi platformlar, kullanıcılara tercihleri ve çevrim içi davranışlarına bağlı olarak reklamlar gösterir.
  
  

• İçerik Optimizasyonu: Grammarly ve Crayon gibi yapay zeka araçları, hedef kitle ile uyum sağlayan içerikler hazırlamada yardımcı olur ve etkileşim oranlarını artırır.
  
  

• Pazarlama Otomasyonu: Marketo gibi yapay zeka ile çalışan pazarlama otomasyon araçları, tekrarlayan pazarlama görevlerini otomatikleştirmekte ve daha stratejik pazarlama çabalarını mümkün kılmaktadır.
  
  
  

Kişiselleştirilmiş Kullanıcı Deneyimi

Kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi oluşturmak, müşteri dikkatini çekmek ve müşteri ilgisini sürdürmek isteyen işletmeler için bir lüksten ziyade bir gereklilik haline gelmiştir.

• Önerilerin Kişiselleştirilmesi: Netflix ve Amazon gibi şirketler, yapay zekayı kullanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor, kullanıcı etkileşimini ve memnuniyetini artırmaktadır.
  
  

• Web Sitesi Kişiselleştirme: Optimizely gibi yapay zeka araçları, işletmelerin farklı kullanıcı segmentleri için web sitesi içeriğini kişiselleştirmelerine olanak tanır, daha ilgi çekici ve alakalı bir kullanıcı deneyimi oluşturur.
  
  

• Kişiselleştirilmiş E-posta Pazarlaması: Yapay zeka, işletmelerin müşterilere tercihleri ve davranışlarına göre kişiselleştirilmiş e-postalar göndermelerini sağlar. Mailchimp gibi araçlar, e-posta pazarlama kampanyalarını otomatikleştirmek ve kişiselleştirmek için yapay zekayı kullanarak daha yüksek etkileşim oranları elde edilmesine yardımcı olur.
  
  

• Etkileşimli İçerik: Yapay zeka ayrıca kullanıcıları özgün ve kişisel olarak ilgilendiren etkileşimli içerikler oluşturarak onların çevrim içi deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Kişiselleştirilmiş pazarlama, hedefli reklamcılık ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimlerinin bir karışımı aracılığıyla yapay zeka, işletmelerin müşterileriyle dijital ortamda nasıl etkileşimde bulunduğunu ve onları nasıl ilgilendirdiğini yeniden tanımlıyor.

İnsan Kaynakları

Yapay zekanın İnsan Kaynakları (İK) alanına yeni bir olasılıklar ufku sunduğu ve süreçleri daha akıcı, içgörülü ve çalışan odaklı hale getirdiği bir çağ yaşanıyor.

• İşe Alım: Ideal ve HireVue gibi yapay zeka ile çalışan araçlar, özgeçmiş taramaları, aday eşleştirimi ve görüşme planlamalarını otomatikleştirerek daha akıllı ve hızlı işe alım süreçlerini kolaylaştırıyor ve işe alım süresini önemli ölçüde azaltıyor.
  
  

• Çalışan Gelişimi: Docebo gibi platformlar, öğrenim ve gelişim programlarını kişiselleştirmek için yapay zekayı kullanarak çalışanların gerekli beceri ve bilgileri ilgi çekici bir şekilde edinmesini sağlar.
  
  

• Performans Analizi: Humu gibi yapay zeka araçları, çalışan performansını analiz eder ve hem yöneticilere hem de çalışanlara eyleme geçirilebilir içgörüler sunarak sürekli gelişim ve tanınma kültürünü teşvik eder.
  
  

• Çalışan Bağlılığı: AI destekli öngörü analizi, işletmelerin ayrılma riski taşıyan çalışanları belirlemesine yardımcı olur ve proaktif bağlılık stratejilerinin uygulanmasını sağlar.
  
  

Çalışan Bağlılığı

Çalışan bağlılığını artırmak, olumlu bir iş kültürünü teşvik etmek ve verimliliği artırmak için çok önemlidir. Yapay zeka bu alanda önemli bir rol oynuyor:

• Geri Bildirim Analizi: Peakon gibi yapay zeka araçları, gerçek zamanlı çalışan geri bildirimlerini analiz ederek çalışan morali ve iyileştirme alanları hakkında içgörüler sağlar.
  
  

• Wellness Programları: LifeDojo gibi platformlar, çalışan sağlığını ve refahını teşvik etmek için yapay zekayı kişiselleştirilmiş wellness programlarında kullanır.
  
  

• Verimlilik Analizi: Vibe gibi araçlar, çalışanların verimlilik desenlerini analiz ederek ve iyileştirme önerileri sunarak daha verimli bir çalışma ortamı yaratır.
  
  

Sürekli geri bildirim, kişiselleştirilmiş wellness programları ve eyleme geçirilebilir içgörüler aracılığıyla yapay zeka, çalışan bağlılığını ve memnuniyetini artırmada önemli katkılar sağlıyor.

Finansal Hizmetler

Finansal hizmetler sektöründe, yapay zeka inovasyon ve artan verimlilik için önemli bir katalizör oluyor.

• Dolandırıcılık Tespiti: Darktrace gibi yapay zeka ile çalışan sistemler, anomalik desenleri ve potansiyel dolandırıcılığı belirlemek için makine öğrenimini kullanır, finansal varlıkları ve müşteri güvenini sağlar.
  
  

• Yatırım Kararları: AlgoTrader gibi yapay zeka ile çalışan platformlar, gerçek zamanlı piyasa veri analizleri ile otomatik yatırım işlemleri sağlar, daha bilgili ve zamanında yatırım kararları alınmasına yardımcı olur.
  
  

• Kredi Skorlama: Upstart gibi yapay zeka araçları, bir dizi veri noktalarını analiz ederek daha doğru kredi skorlamalarını sunar ve bu da daha iyi risk yönetimine yardımcı olur.
  
  

• Müşteri Hizmetleri: Bankacılıkta chatbotlar ve sanal asistanlar, müşteri sorgularına hızlı yanıtlar sunarak müşteri deneyimini iyileştirir.
  
  
  

Siber Güvenlik

Finans sektörü, son derece hassas olduğundan sağlam siber güvenlik önlemleri gerektirir ve yapay zeka bu girişimin ön saflarında yer alır.

• Anomali Tespiti: Splunk gibi yapay zeka sistemleri, ağ trafiğinde olağan dışı aktiviteleri tespit etmek için makine öğrenimini kullanarak potansiyel tehditleri gerçek zamanlı olarak belirler.
  
  

• Tehdit Hafifletme: Crowdstrike gibi yapay zeka ile çalışan platformlar, tehdit istihbaratı ve hafifletme sağlar, siber güvenlik tehditlerine hızlı yanıt verir.
  
  

• Phishing Tespiti: Ironscales gibi araçlar, e-posta tabanlı tehditlerden korunmasını sağlamak için yapay zekayı kullanarak phishing girişimlerini tespit eder.
  
  

• Tahmine Dayalı Analiz: Tarihsel verileri analiz ederek yapay zeka, gelecekteki saldırıları öngörerek proaktif siber güvenlik önlemlerini mümkün kılar.

Yapay zeka ile siber güvenliğin sinerjisi, potansiyel tehditlere karşı savunma mekanizmasını güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda finansal ekosistemde müşteri ve paydaşlara güven ve güvenilirlik duygusu aşılar. Gerçek zamanlı anomali tespiti, tahmine dayalı analizleri ve otomatik tehdit hafifletme ile yapay zeka, siber güvenlik çerçevesini kuvvetlendirerek daha güvenli ve daha güvenli bir finansal manzara sağlar.

Tedarik Zinciri Yönetimi

Yapay Zekanın (AI) tedarik zinciri yönetimine dahil olması, karmaşık bir lojistik ve operasyonel yollar ağına keskin, içgörülü bir pusula sağlamak gibidir. AI, tedarik zinciri süreçlerinde karmaşıklıkları çözmede ve verimlilikleri sağlamada önemli bir rol oynuyor.

• Talep Tahmini: Blue Yonder gibi yapay zeka araçları, geçmiş satış verileri ve piyasa trendlerinin analizi yoluyla daha doğru talep tahminleri sağlar, daha iyi stok yönetimi ve müşteri memnuniyeti sağlar.
  
  

• Envanter Yönetimi: Verkada gibi yapay zeka ile çalışan platformlar, gerçek zamanlı envanter izleme ve analitik sunarak envanter seviyelerini optimize eder ve nakliye maliyetlerini azaltır.
  
  

• Güzergah Optimizasyonu: Routific gibi araçlar, gerçek zamanlı olarak teslimat güzergahlarını optimize etmek için yapay zekadan yararlanır, yakıt maliyetlerini azaltır ve teslimat sürelerini iyileştirir.
  
  

• Tedarikçi İlişkileri Yönetimi: Llamasoft gibi platformlar, yapay zeka destekli analitik ile daha iyi tedarikçi ilişkileri yönetimi sağlar, zamanında teslimatlar ve uyumluluk sağlar.
  
  

• Tahmine Dayalı Bakım: Yapay zeka ayrıca lojistik varlıklarının tahmine dayalı bakımına yardımcı olarak kesintileri en aza indirir ve ekipmanın ömrünü uzatır.

Tahmine dayalı analizlerin, gerçek zamanlı izlemenin ve zeki karar almanın bir karışımı aracılığıyla yapay zeka, tedarik zinciri yönetiminin karmaşık yapısını basitleştirmekle kalmaz, aynı zamanda maliyet etkinliği ve operasyonel verimliliği artırır.

Sonuç

Çağdaş iş operasyonlarının anlatımı üzerinden ilerlerken, Yapay Zekanın rolü değişimi, yeniliği ve verimliliği yönlendiren bir baş karakter olarak ortaya çıkıyor. Yapay zekanın müşteri etkileşimlerini devrimcileştirmekte, siber güvenliği güçlendirmekte ve tedarik zinciri yönetimini iyileştirmekteki sayısız uygulamaları, modern iş dünyasında vazgeçilmez rolünü vurgulamaktadır.

Yapay zeka, basit bir kavramsal harikadan iş için gerekli bir unsura geçiş serüveni, taşıdığı dönüştürücü gücü anlatır. AI evrildikçe uygulama spektrumu genişlemeye devam edecek, daha yüksek operasyonel verimlilik, güçlü karar alma ve kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimleri vaat eden bir manzara sunacaktır. Yapay zekanın iş süreçlerine entegrasyonu geçici bir eğilim değil, işletmeleri sınırsız potansiyel ve optimize edilmiş verimlilik ufkuna iten maddi bir kayma yaratmaktadır.

İş dünyası operasyonlarının füturologisi, yenilik ve büyümeyi ilerletmek için yapay zeka ve insan uzmanlığının birleştiği bir manzarayı öngörüyor. Bu umut verici geleceğe adım atarken, yapay zekanın olumlu değişim ve iş büyümesinin bir katalizörü olarak özü tartışılmazdır. İş dünyasında yapay zekanın anlatımı, güçlenme, yenilik ve heyecan verici, verimli ve teknoloji odaklı bir iş çağı vaat eden bir sözün hikayesidir.