İş dünyasına ve teknolojiye ilgi duyan herkes, yapay zekanın halihazırda endüstride ve günlük yaşamda sismik değişim dalgalarına yol açtığını biliyor. Bu artık fütüristik bir kavram değil, trilyonlarca dolarlık derin etkileri olan günümüzün bir gerçeği. Aslında, PwC’ye göre, yapay zeka 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 15 trilyon dolara kadar katkıda bulunacak.
Bununla birlikte, erişimi ve etkisi şüphesiz artıyor olsa da, birçok işletme ve kuruluş hala onu etkili bir şekilde uygulamakta zorlanıyor. Yapay zeka ve veriye dayalı girişimleri hayata geçirmek için küresel işletmelerle birlikte çalışarak edindiğim deneyimlerde, bunun genellikle hazırlık eksikliğinden kaynaklandığını gördüm. Çoğu durumda, heves (veya kaçırma korkusu), istikrarlı bir temel sağlamak için gereken temel çalışmaların atlandığı, aceleye getirildiği veya göz ardı edildiği anlamına geliyor.
Bu nedenle, burada bu temel hazırlık aşamasının temel bileşenleri olduğuna inandığım şeyleri vurgulamaya çalışacağım. Bu, hazırlığın yapay zekayı benimsemek için yola çıkan tüm kuruluşlar için genel değeri, etkiyi ve başarı şansını önemli ölçüde artıracağı beş alanı içeriyor.
Yapay Zeka Stratejisinin İş Hedefleriyle Uyumlaştırılması
Belki de en önemli mesajla başlayalım: YZ stratejisi her zaman sağlam iş hedefleriyle uyumlu olmalı. Şu anda yapay zeka etrafında büyük bir heyecan ve büyük bir FOMO (Fear Of Missing Out) var. Ancak YZ’yi kullanma kararını bu değil, daha ziyade kendi özel sorunlarınızı çözme yeteneği yönlendirmeli.
Bu, karar vericilerin öncelikleri belirleyebilmelerinin yanı sıra YZ’nin (veya düşündükleri herhangi bir teknolojinin) bunları nasıl ele alabileceğine dair geniş bir anlayışa sahip olmaları gerektiği anlamına gelir.
YZ, iş performansının hemen hemen her yönünü iyileştirme veya herhangi bir metriği geliştirme potansiyeline sahiptir. Kendi özel zorluklarınız arasında kâr elde etmek veya büyümek, müşteri memnuniyetini artırmak, ürün ve hizmet geliştirmede yenilik yapmak, israfı azaltmak veya sürdürülebilirliği iyileştirmek yer alabilir.
Yapay zekanın stratejik kullanımını doğru yapan tanınmış bir işletme örneği, ürün önerileri ve verimli lojistik ile müşteri deneyimini yönlendiren Amazon’dur. Bir diğeri de bizi abone tutmak için tasarlanmış kişiselleştirilmiş içerik önerileri oluşturan Netflix’tir.
Yapay zeka çağında işletmeler, önemli sorunları belirleme ve bunları çözümlerle eşleştirme becerilerine bağlı olarak batacak veya yüzeceklerdir. Bu becerilerin liderlik ekipleri ve karar vericiler arasında mevcut olmasını sağlamak, hazırlıklı olmanın çok önemli bir unsurudur.
Yapay Zeka Dostu Bir Kültürün Geliştirilmesi
Bazı insanların yapay zekaya karşı endişeli ya da düpedüz düşman olması doğal ve kaçınılmazdır. Bundan faydalanmayı uman her işletme, teknolojik zorlukların yanı sıra etik ve toplumsal sonuçlarla ilgili ele alınması gereken sorular olduğunu anlamalıdır.
Bunu yapmak için işletmeler, çalışanları yapay zeka konusunda eğitmeyi amaçlayan stratejiler ve süreçler uygulayabilir. Önemli olan, yapay zekanın bizim yerimize geçmek yerine bize nasıl destek ve yardımcı olacağını göstermektir.
YZ öncüsü ve profesörü Yoshua Bengio’nun da belirttiği gibi, “İşyerinde YZ’nin değeri otomasyonun ötesine geçiyor. İnsan zekasını artırmak, çalışanların daha iyi kararlar almasını sağlamak ve bir inovasyon ve problem çözme kültürünü teşvik etmekle ilgilidir.”
Bu kültürel boyut kritik önem taşıyor. İş dünyasındaki yapay zeka anlayışı özünde deney yapmayı ve neyin işe yaradığını görmek için yeni şeyler denemeyi içerir. Eğer bir şirket bunun ödüllendirildiği ve kutlandığı bir kültüre sahipse, YZ devriminden faydalanmak için iyi bir konuma sahip olacaktır.
Beceriler ve Uzmanlık
Doğru becerilere sahip olmak, zemin hazırlamanın bir diğer önemli parçasıdır ve bu, yeni insanları işe almak, mevcut olanları geliştirmek veya yardımcı olabilecek diğer işletmelerle ortaklıklar kurmak anlamına gelebilir.
Red Hat CEO’su Matt Hicks’in yakın zamanda podcast’imde kendisiyle konuştuğumda bana, “Bu konuda size rehberlik edecek ortakları bulmak, bence çoğu şirket için oldukça kritik; aksi takdirde deneysel aşamada zaman kaybedebilirler” dedi.
Uzmanlarla ortaklık kurmak öğrenme eğrisini hızlandırabilirken, birçok kuruluş için sürekli öğrenmeyi ve beceri geliştirmeyi destekleyen bir ekosistem yaratma ihtiyacı da vardır. Bu alanda işler hızla değişiyor ve iş gücünün sadece şu anda olanlara değil, köşeyi dönünce olacaklara da hazırlıklı olması gerekiyor.
Etik ve Güven
Yapay zekadan faydalanmaya hazır olmak için işletmeler, yapay zekanın yarattığı etik soruları anlamalı ve bunlara cevap verebilmelidir. YZ’nin hem müşteri tabanını hem de iş gücünü oluşturan insanlar üzerinde ne gibi etkileri var? Gizlilik üzerindeki etkisi ne olacak? YZ önyargısının tehlikeleri nelerdir ve bunları nasıl azaltabiliriz?
Bu, etik uygulamalara bağlılık anlamına gelir ve genellikle resmi iç politika ve kılavuzların geliştirilmesini gerektirir. YZ’nin nasıl kullanıldığını ve yarattığı etkiyi düzenli olarak denetlemek ve gözden geçirmek için süreçlere sahip olmak çok önemlidir.
ChatGPT’nin yaratıcıları OpenAI, ürünlerinin toplumsal zarara yol açma riskini en aza indirmek için – örneğin şiddet, nefret veya ayrımcılığı mümkün kılarak – korkuluklar koymuştur.
Zaman geçtikçe bu standartların değişmesi muhtemeldir. Bu nedenle, yapay zekanın hayatlarımız üzerindeki etkisinin nasıl geliştiğini anlamak ve politikalarımızı ve korkuluklarımızı bu değişikliklere uyacak şekilde uyarlamak için prosedürlere sahip olmak önemlidir.
Veri Yönetimi ve Koruması
Veri, yapay zekanın yakıtıdır ve etkili olabilmesi için verilerimizin sağlam, kapsamlı ve temiz olması gerekir. Bu da kaçınılmaz olarak teknik veri yönetimi becerilerini gerektirir
İster şirket içinde ister bulutta tutulan bilgilerle çalışalım ya da hibrit bir yaklaşım benimseyelim, işletmelerin büyük miktarlarda verinin toplanması, depolanması ve işlenmesinin teknik yönlerini anlaması gerekir.
Hicks’in de belirttiği gibi, bugün herkes yapay zekadan yararlanmaya başlamak için bir yapay zeka sohbet robotu arayüzü kullanabilir. Ancak liderlik etmek isteyenlerin kendilerini farklılaştırabilmeleri gerekiyor. Teknik açıdan bakıldığında bu, daha iyi, daha verimli ve daha sağlam veri ve analiz altyapısına sahip olmak anlamına geliyor.
Ayrıca bu verileri güvende tutabilmeliyiz. Özellikle kişisel verileri (genellikle en değerli veriler) depolarken, bir ihlal olasılığına izin vermek, sert ticari ve düzenleyici cezaların yanı sıra müşteri güveninin yıkıcı bir şekilde kaybedilmesine yol açabilir.
Bu, gizliliğin yanı sıra düzenleyici kaygıları da ele alan ve veri depolama, toplama ve paylaşma için net protokoller sağlayan sıkı veri yönetimi politikalarına sahip olmayı içerir.
Sonuç olarak, veri yönetimine yönelik olgun ve sağlam bir yaklaşım, bir işletmenin veya kuruluşun yapay zekanın avantajlarından yararlanmaya hazır olmasını sağlamanın temel unsurudur.
Kaynak: Bernard Marr / Forbes
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
