Kasım 2022’de GPT-3 modeli ChatGPT olarak sohbet edilebilir bir chatbot şeklinde bir arayüze dönüştüğünden bu yana bir AI furyasıdır aldı başını gidiyor. Geçtiğimiz 2.5 sene boyunca yapay zekânın ne kadar önemli bir devrim olduğunu anladık, harika ve kötü use case’ler gördük, scam’ler ve kandırmacalar başladı, sağlık alanında evreka anlarına imza attı. Birçok sektör değişti, dönüştü ve dönüşmeye de devam ediyor. Bu sürede tüm bunlar olurken, bir yapay zekâ ekibiyle servis ve ürünler üreten bir şirketin kurucusu olarak en fazla maruz kaldığım cümle şu oldu. “Biz de AI’lı bir şeyler yapmak istiyoruz”. Yapay zekâya zerdeçal ya da zeytinyağı gibi davranıyormuşuz gibi hissederken buluyorum kendimi. Bir şirketle ilk görüşmemizde AI’lı bir şeyler ne olabilir konusunda o kadar zaman kaybettik ki önce işleyişlerine bir bakalım, ekipleri nasıl, içerde bir yapay zekâ ekibi var mı, data altyapıları nasıl, şirket gerçekten dijital mi vs vs. gibi sorulara cevap olabilmek adına bir danışmanlık departmanı kurduk ve doğru değerlendirmeyi yapmadan yapay zekâ tarafında bir son ürün, çözüm, use case çıkarmaktan vazgeçtik. Önce neyi, kimle yapacağımızı ve nasıl yapacağımızı tamamen anlamamız gerekiyor.
Peki biz de yapay zekâlı iş yapmak istiyoruz diyenler aslında ne demek istiyor? Temelde yöneticiye daha iyi gözükmek, sektörde bunu ilk biz yaptık demek, bunu bir trend zannedip biz de bir şeyler yapalım demek, başkasının yaptığını görüp ben de bundan istiyorum demek gibi farklı farklı motivasyonlardan kaynaklanıyor. Ama bir AI use case’i çıkartırken başlangıç noktasının biz de yapay zekâyla bişi yapmak istiyoruz gibi bir yer olması çıkacak işin tek amacının yapay zekâlı olmasını hedef kılıyor. Oysa yapay zekâyla iş yapmak ulaşılacak bir yer değil. Yapay zekâ yaptığınız hemen her işi değiştirebilecek, dönüştürebilecek nitelikte bir teknoloji. En büyük derdini çözelim, pazar payını arttıralım, yapılamayacak bir prodüksiyon yapalım, içerik üretme biçimini sonsuza dek değiştirelim, tüm dünyadan bilgi almanı sağlayacak AI robotları geliştirelim… Yapabileceklerin sonu yokken ortaya vizyon koymak yerine pul biber ister gibi biraz da AI alabilir miyiz demek potansiyeli başlamadan bitiriyor.
Başarıyla sonuçlanan yapay zekâ projelerine baktığımızda, temel motivasyonlarının genellikle "AI kullanmış olmak" değil, gerçek bir problemi çözmek ya da mevcut işleyişi dramatik şekilde iyileştirmek olduğunu görüyoruz. Bu projelerin ortak noktası, yapay zekâyı bir araç olarak konumlandırmaları ve sadece doğru soruları sorarak ilerlemeleri.
Örneğin Netflix, yapay zekâ sayesinde içerik önerilerini kusursuzlaştırarak kullanıcı deneyimini baştan aşağı değiştirdi. Yapay zekâ burada asla Netflix'in "AI kullanalım da havalı olsun" diyerek başladığı bir proje olmadı. Problem belliydi: Kullanıcılar izlemek istedikleri içerikleri kolayca bulsunlar ve platformda daha fazla vakit geçirsinler. Netflix’in bu net problemi doğru bir yapay zekâ çözümüyle buluşturması, şirketin değerini milyarlarca dolar artırdı.
Bir başka etkileyici örnek, sağlık alanında DeepMind'ın geliştirdiği AlphaFold projesi. Proteinlerin yapılarını tahmin etmek, biyolojide 50 yıldır çözülemeyen bir problemdi. DeepMind, protein yapılarının tahmin edilmesi problemini çözen yapay zekâ algoritması AlphaFold’u geliştirerek tıp ve biyoteknoloji alanlarında devrim yarattı.
Öte yandan, "biz de AI’lı bir şey yapalım" diyen ve bu yolda yanlış motivasyonlarla ilerleyen girişimlerin başarısızlığına da şahit olduk. Örneğin, moda sektöründe bazı firmalar “trendleri yakalamak” adına yapay zekâ destekli tasarımlar sunmayı denediler ancak temel tasarım süreci ve marka kimliğine anlamlı bir katkı sağlayamadıkları için projeleri sadece göstermelik oldu ve unutuldu.
Peki nasıl doğru şekilde inovasyon sürecimizi başlatabiliriz? Yapay zekânın şu anki durumunda soracağımız birkaç doğru soruyla doğru birkaç nokta belirlemek mümkün? Bunu hem bireysel hem kurumsal perspektiften yapabilir, kişisel ve şirketsel süreçlerimizi yapay zekâyla geliştirecek yolların ilk adımlarını atabiliriz. Şimdi bahsedeceğimiz sorulara verdiğimiz cevaplar aslında bizim AI use case’lerimizi tanımlamamızda önemli rol oynayabilecek potansiyele sahip.
1. Tekrar eden işler
İşinizde sürekli tekrar eden, her gün ya da her hafta düzenli olarak yaptığınız görevler var mı? Otomatik hale getirildiğinde zaman kazanabileceğiniz hangi görevleriniz var?
2. Zaman alan rutin işler
Gününüzün büyük kısmını alan, yaratıcılığınızı ve verimliliğinizi düşüren hangi görevleriniz var? Sizi zorlayan ya da size çok zaman kaybettiren süreçler hangileri?
3. Hata oranı yüksek işlemler
Hangi işlerde sıklıkla hata yapıyorsunuz veya hata riski yüksek? Bu hatalar genellikle hangi durumlarda gerçekleşiyor ve sonuçları nelere yol açıyor?
4. Veriden anlam çıkarmak
"Excel’de pivot tablolar, satış verileri veya müşteri şikayetleri gibi büyük verileri analiz etmek sizin işinizde yer tutuyor mu?”
5. Bilgiye erişim ve arama
İhtiyacınız olan bilgi veya belgelere ulaşmakta zorlanıyor musunuz? Dokümanların içinde arama yapmak zamanınızı alıyor mu?
6. İçerik üretimi
Düzenli olarak e-posta yazmak, sosyal medya postları oluşturmak veya rapor hazırlamak gibi içerik üretimini gerektiren görevleriniz var mı?Bu içeriklerin otomatik olarak oluşturulması işinizi kolaylaştırır mıydı?
7. Karar verme
İşinizde hızlı karar vermeniz gereken ancak yeterli veriye ya da analize sahip olmadığınız durumlar oluyor mu?AI tabanlı sistemler tarafından desteklenen karar alma süreçleri sizin için değerli olur muydu?
8. İletişim ve destek
Şirket içinde ya da dışında sürekli aynı sorulara cevap verdiğiniz oluyor mu? Bu tür soruların otomatik cevaplanması size nasıl yardımcı olur?
9. Tahmin ve öngörü
İşinizde geleceği tahmin etmeye ihtiyaç duyduğunuz süreçler var mı? Örneğin talep tahmini, stok yönetimi ya da müşteri davranışı analizi gibi. Yapay zekâ destekli tahmin modelleri kullanmak, hangi alanlarda risklerinizi azaltabilir?
10. Kişiselleştirme ve özelleştirme
Ürün ya da hizmetlerinizi müşterileriniz için kişiselleştirmek size rekabet avantajı sağlar mı? AI destekli özelleştirilmiş çözümler, müşteri memnuniyetini nasıl etkiler?
11. Kalite kontrol ve denetim
Kalite kontrol ya da denetim süreçleriniz manuel ve maliyetli mi? Yapay zekânın görsel tanıma ya da hata tespit sistemleri bu süreçleri nasıl iyileştirebilir?
12. Çalışan eğitimi ve gelişimi
Şirketinizde çalışanların sürekli eğitime ve yeni yeteneklere ihtiyacı var mı? Kişiselleştirilmiş eğitimleri AI desteğiyle sunmak çalışan verimliliğini ve motivasyonunu nasıl artırabilir?
13. Güvenlik ve risk yönetimi
Siber güvenlik, sahtecilik veya uyum gibi alanlarda risklerinizi yönetmekte zorluk çekiyor musunuz? Yapay zekâ destekli risk analizi ve güvenlik sistemleri bu tehditleri azaltabilir mi?
14. İK ve işe alım süreçleri
İşe alım süreçleriniz uzun ve zaman alıcı mı? Doğru adayları bulmakta zorluk yaşıyor musunuz? AI destekli işe alım araçları bu süreçleri hızlandırabilir ve doğruluğunu artırabilir mi?
Yapay zekâyı bir hevesle sofraya eklenen bir pul biber olmaktan çıkarıp, mutfağın kendisini dönüştüren bir ateşe çevirelim artık. Bu teknoloji, sadece mevcut işleri daha verimli yapmanın değil, aynı zamanda daha önce hayal bile edilemeyeni mümkün kılmanın anahtarı. Önümüzdeki bu yeni çağın kapılarını aralarken asıl devrim, kodlarda veya algoritmalarda değil, bizim o kodlara yükleyeceğimiz vizyonda yatıyor. Peki siz, sofranıza sadece bir tutam yenilik eklemekle mi yetineceksiniz, yoksa mutfağınızın kurallarını baştan yazmaya hazır mısınız? Sizin kararınız.