Süni intellekt pilot layihələrdən istehsala keçdikcə, Trace3 bildirir ki, əsas sınaq artıq texnologiyanın işləyib-işləməməsi deyil, müəssisələrin doğru istifadə hallarını müəyyənləşdirməsi, tətbiqi təmin etməsi və biznes dəyərini sübut etməsidir. IRVINE, Kaliforniya , 15 iyul 2026 /PRNewswire/ -- Müəssisə süni intellekti bir çox təşkilatın pilot mərhələsində tam modelləşdirmədiyi bir problemlə üzləşir: dəyər tətbiq sürəti ilə eyni templə artmır. BCG müəyyən edib ki, dünya üzrə şirkətlərin yalnız 5% -i ardıcıl olaraq əhəmiyyətli süni intellekt dəyəri yaradır, 35% -i isə süni intellekti genişləndirməyə və dəyər yaratmağa başlayır, bu da əksər təşkilatların hələ də investisiyaları ölçülə bilən nəticələrə çevirmək üçün çalışdığını göstərir. Aparıcı İT və süni intellekt həlləri təminatçısı olan Trace3 üçün növbəti süni intellekt problemi texnologiyanın nəzarətli mühitdə işləyib-işləməməsi deyil, təşkilatların istehsala çatdıqdan sonra ondan qazanc əldə edə bilib-bilməməsidir. "Texniki olaraq, bir çox süni intellekt həlləri pilot mərhələsində işləyir," deyə Trace3 -ün Süni İntellekt Həlləri rəhbəri Ben Preskott bildirib. "Daha çətin hissə təşkilatlar süni intellekti biznes təsiri, istifadəçi tətbiqi və iş axını dəyişikliyi ilə əlaqələndirməli olduqda ortaya çıxır. Pilotdan istehsala keçid boşluğu tez-tez 'ilk mil və son mil problemi' adlandırdığım bir şeydir." Süni İntellektin Tətbiqi Süni İntellekt Hazırlığı ilə Eyni Deyil. Müəssisə süni intellekt xərcləri və tətbiqi sürətlənir. Business Insider tərəfindən bildirilən RBC Capital Markets -in son CIO sorğu məlumatları göstərir ki, şirkətlərin yarıdan çoxu artıq süni intellekti istehsalda istifadə edir, digər 35% isə altı ay ərzində istehsala çatacağını gözləyir. Deloitte -un 2026-cı il Müəssisədə Süni İntellektin Vəziyyəti hesabatı müəyyən edib ki, təsdiq edilmiş süni intellekt alətlərinə giriş bir il ərzində işçilərin 40% -dən azından təxminən 60% -nə qədər genişlənib, lakin təşkilatların yalnız 30% -i tətbiq ətrafında əsas prosesləri yenidən qurur. Preskott bildirib ki, bu boşluq vacibdir, çünki istehsal süni intellekti şərtləri dəyişir. Pilot layihədə həll kiçik bir laboratoriyada, məhdud istifadəçilərlə və uğurun dar bir tərifi ilə sınaqdan keçirilə bilər. İstehsalda təsir radiusu genişlənir. Daha çox işçi təsirlənir, daha çox iş axınına toxunulur və rəhbərlik investisiyanın ölçülə bilən gəlir göstərməsini gözləyir. Bir çox süni intellekt proqramı məhz burada gərginləşməyə başlayır. Şirkətlər tez-tez bir alət alır və ya qurur, təlim bələdçisi dərc edir, tətbiq sessiyası keçirir və tətbiqin ardınca gələcəyini güman edirlər. Lakin süni intellekt ənənəvi proqram təminatı tətbiqi kimi davranmır. O, insanların axtarış etmə, qərar vermə, yaratma, təhlil etmə və işi bir proses vasitəsilə hərəkət etdirmə tərzini dəyişir. İlk Mil Biznes Problemidir. Süni intellektin tətbiqinin ilk mili alət seçilməzdən əvvəl başlayır. Təşkilatlar yaxşılaşdırmaq istədikləri biznes nəticəsini müəyyənləşdirməli, süni intellektin işi real olaraq harada dəstəkləyə biləcəyini müəyyən etməli, hansı proseslərin dəyişəcəyini anlamalı və uğurun necə ölçüləcəyinə qərar verməlidir. "Çoxlu şirkət biznes problemi əvəzinə alətlə başlayır," deyə Preskott bildirib. "Süni intellekt məhsullarının çatışmazlığı yoxdur. Sual budur ki, təşkilat hansı problemi həll etməlidir və süni intellektin nəticəni yaxşılaşdırıb-yaxşılaşdırmadığını necə biləcək?" Bu intizam şirkətlər generativ süni intellekti, agent süni intellekti, deterministik modelləri, avtomatlaşdırmanı və digər süni intellektlə təchiz olunmuş sistemləri qiymətləndirərkən vacib olur. Məqsəd hər iş axınını ən yeni süni intellekt trendinə məcbur etmək deyil. Bəzi iş axınları təkrarlana bilən, deterministik nəticələr tələb edir. Digərləri mühakiməni, xülasəni və ya çevik qərar qəbulunu dəstəkləyən ehtimal modellərindən faydalana bilər. Təşkilatlar səhv modeli səhv problemə tətbiq etdikdə, qeyri-ardıcıl nəticələr yarada, etibarı azalda və tətbiqi zəiflədə bilərlər. "Səhv hər süni intellekti generativ süni intellekt kimi qəbul etməkdir," deyə Preskott bildirib. "Bəzi işlər hər dəfə eyni nəticəni tələb edir. Digər işlər çevikliyə imkan verir. Bu, iş üçün doğru aləti istifadə etməyə gəlir." Son Mil Tətbiq və Dəyərdir. Son mil alət mövcud olduqdan sonra başlayır. Preskott -a görə, təşkilatlara istifadəçiləri öyrətmək, rəy toplamaq, nəticələri izləmək, tətbiqi ölçmək və biznes ehtiyacları dəyişdikcə həlli təkmilləşdirmək üçün bir model lazımdır. Bu struktur olmadan, süni intellektin tətbiqi başlanğıc günündə uğurlu görünə bilər, lakin biznesin əməliyyat ritminin bir hissəsi ola bilməz. Əgər istifadəçilər pis təcrübə yaşayırsa, nəticəyə etibar etmirsə və ya alətin işlərinə harada uyğun gəldiyini anlamırsa, tətbiq erkən yüksələ bilər və sonra azala bilər. Bu, ROI -ni sübut etməyi çətinləşdirir və gələcək süni intellekt investisiyalarına inamı zədələyə bilər. Bu, həmçinin müəssisələrin əvvəlki tətbiqlərin zəif performansına səbəb olan əməliyyat problemini həll etmədən yeni alətlər almağa davam etdiyi bir dövr yaradır. Trace3 -ün konsaltinq yanaşması müəssisələrə süni intellekt strategiyasını icra ilə əlaqələndirməyə kömək etməyə yönəlmişdir. Bu, biznes məqsədlərinin müəyyənləşdirilməsini, istifadə hallarının prioritetləşdirilməsini, iş axınlarının xəritələnməsini, KPI -lərin müəyyənləşdirilməsini, doğru texniki yanaşmanın seçilməsini və tətbiqdən sonra davamlı tətbiqin dəstəklənməsini əhatə edir. "Süni intellekt dəyəri yalnız tətbiqdən gəlmir," deyə Preskott bildirib. "O, tətbiqdən əvvəl doğru qərarlar verməkdən və başlanğıcdan sonra optimallaşdırmağa davam etməkdən gəlir. Süni intellektlə uğur qazanan təşkilatlar həm ilk milin, həm də son milin nəticəni müəyyən etdiyini anlayırlar." Trace3 haqqında: Bugünkü sürətlə inkişaf edən süni intellekt bazarı nda Trace3 , innovasiyanı real dünya tətbiqi ilə birləşdirərək fərqlənir, müəssisələrə inkişaf etməkdə olan texnologiyanı ölçülə bilən biznes dəyərinə çevirməkdə 20 ildən çox təcrübəyə malikdir. Şirkət süni intellekt , məlumat , bulud , kiber təhlükəsizlik , infrastruktur və rəqəmsal transformasiya sahələrində texnoloji həllər və konsaltinq xidmətləri təqdim edərək təşkilatlara strategiyadan icraya aydınlıq və miqyasla keçməyə kömək edir. Elit mühəndislik, dərin innovasiya təcrübəsi və miqyaslana bilən müəssisənin gücü ilə dəstəklənən startap çevikliyi ilə Trace3 müştərilərə inkişaf etməkdə olan texnologiyanı praktik, nəticəyönümlü şəkildə işə salmağa kömək edir. Bütün imkanlar süni intellektdə yaşayır. Daha çox məlumat üçün www.trace3.com saytına daxil olun. İstinadlar Apotheker, J., Beauchene, V., de Bellefonds, N., Forth, P., Franke, M. R., Grebe, M., Kataeva, N., Kirvelä, S., Kleine, D., de Laubier, R., Lukic, V., Luther, A., Martin, M., Walters, J., & Schweizer, C. (2025, September 30). Genişlənən süni intellekt dəyər boşluğu. Boston Consulting Group . bcg.com/publications/2025/are-you-generating-value-from-ai-the-widening-gap Barr, A. (2026, June 26). Bu yeni araşdırma 2026-cı ilin demək olar ki, hər böyük süni intellekt hekayəsinə meydan oxuyur. Business Insider . businessinsider.com/enterprise-ai-spending-grows-openai-leads-rbc-reveals-2026-6 Deloitte . (2026, January 21). Ambisiyadan aktivləşdirməyə: Təşkilatlar süni intellektin potensialının istifadə olunmamış kənarında dayanır, Deloitte sorğusu aşkar edir. deloitte.com/us/en/about/press-room/state-of-ai-report-2026.html Media Sorğuları: Karla Jo Helms JOTO PR™ 727-777-4619 jotopr.com MƏNBƏ Trace3