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