Yapay zekâ artık bir vizyon, bir moda ya da bir deney değil; yönetimin merkezin­de duran yeni bir üretim faktörü. Ancak bir­çok şirket hâlâ aynı yanılgıya düşüyor: Ya­pay zekâyı “teknoloji projesi” gibi ele alıyor­lar. Oysa başarılı örnekler bize başka bir şey söylüyor: Yapay zekâ, yeni bir çalışma para­digması.

Bugün öncü şirketlere baktığımızda YZ ile ilgili üç ortak hedef görüyoruz. Birincisi, ça­lışanların daha hızlı ve kaliteli üretmesini sağlamak. İkincisi, rutin işleri otomatikleş­tirerek insanı daha değerli işlere yönlendir­mek. Üçüncüsü ise müşteriye daha kişisel, daha isabetli deneyimler sunmak.

Open AI’ın “AI in the Enterprise” rapo­ru, 7 öncü işletmede YZ kullanımına dair örnekler ve öneriler içeriyor. Bunları size özetleyeceğim.

1 Ölçmeden adım atmayın

İlk öneri; denemeden önce değerlendi­rin. Morgan Stanley örneği bunu çarpıcı bi­çimde gösteriyor. Finans gibi yüksek riskli bir alanda bile şirket, önce sistematik “de­ğerlendirme testleri” (evals) yaptı; çeviri, özetleme ve uzman karşılaştırması üzerin­den modelleri sınadı. Sonuç? Danışmanla­rın yüzde 98’i her gün yapay zekâyı kullanır hâle geldi. Ders şu: Güven, pilot projelerle ve ölçülebilir testlerle inşa edilir.

2 Yapay zekâyı ürüne gömün

Indeed yapay zekâyı iş modelinin kal­bine yerleştirdi. İş arayışı olan adaylara “bu pozisyon sana neden uygun?” diye gönder­diği akıllı mesajlar sayesinde iş ilanlarına başvuru oranları yüzde 20 arttı. Yani yapay zekâ yalnızca verimlilik değil, daha insani bir müşteri deneyimi yaratmanın aracı oldu.

3 Bugün başlayın, yarın büyütün

Klarna’nın deneyimi, sabrın ve sürekli­liğin gücünü gösteriyor. Yapay zekâ destekli müşteri asistanı birkaç ay içinde çağrıların üçte ikisini üstlendi; çözüm süresi 11 daki­kadan 2 dakikaya düştü. Ama asıl kritik nok­ta şu: Çalışanların yüzde 90’ı yapay zekâyı günlük işlerine entegre etti. Erken başla­mak, öğrenmeyi hızlandırdı ve değeri bile­şik biçimde büyüttü.

4 Modelinizi terzi gibi ayarlayın

Lowe’s örneği bize ince ayarın önemini anlatıyor. Standart bir model yerine, kendi ürün verileriyle “ince ayar” yapılan yapay zekâ, etiketleme hatalarını yüzde 60 azalttı. Mesaj açık: Genel çözümler iyidir; size özgü çözümler daha değerlidir.

5 Yapay zekâyı uzmanların eline verin

BBVA’nın stratejisi ders niteliğinde. 125 bin çalışanına güvenli bir ortamda yapay zekâ açtı ve “kendi çözümlerinizi üretin” dedi. Beş ayda 2.900 özel uygulama çıktı. Risk, hukuk, pazarlama, operasyon… Her ekip kendi problemini çözdü. En güçlü inovas­yon merkezden değil, sahadan gelir tezini kanıtladılar.

6 Geliştiricilerin önünü açın

Mercado Libre, Verdi platformuyla 17 bin yazılımcının işini hızlandırdı. Sonuçlar somut: Sahtecilik tespitinde yüzde 99 başa­rı, kataloglama hızında 100 kat artış. Bura­da kritik ders şu: Yapay zekâdan maksimum fayda için geliştirme mimarisi yalın ve öl­çeklenebilir olmalı.

7 Küçük hedeflerle yetinmeyin

OpenAI kendi içinde yaptığı gibi, cesur otomasyon hedefleri koymak gerekiyor. “Bi­raz hızlanalım” değil, “bu süreç neden hâlâ manuel?” sorusu sorulmalı. Yapay zekâ, var olan iş yapma biçimine yamalar yapmak için değil, yeniden tasarlamak için vardır.

Türk şirketleri için üç net çıkarım

Birincisi, yapay zekâyı strateji gündemine alın; BT’nin gündemine bırakmayın. İkinci­si, küçük pilotlarla başlayın ama büyük viz­yonla ilerleyin. Üçüncüsü, kültürü dönüş­türmeden teknolojiyi dönüştüremezsiniz.

Aslında görüyoruz ki esas mesele tekno­loji değil, liderlik. Yapay zekâ çağında kaza­nanlar, “hangi yapay zeka aracını alalım?” diye soranlar değil; “nasıl çalışmalıyız?” di­ye soranlar olacak.

Yeni çağda asıl rekabet, algoritmalar veya araçlar arasında değil, yönetim anlayışları arasında yaşanacak. İşin özü bu.

Dr. Bertan KAYA-Dünya