Yapay zekâ teknolojileri iş hayatında yeni normalleri belirliyor. Rota çiziyor. Bizimle çalışıyor. Karar süreçlerinde etkili hale geliyor. Peki, yöneticiler nelere dikkat etmeli?
Dünün bilim kurgu romanlarında gördüğümüz ütopik gelişmeler bugünün gerçekleri haline geldi. Yapay zekâ, insan zekâsının sınırlarını zorluyor. Bizimle birlikte çalışıyor. Öneriler getiriyor. Geleceğe ilişkin ipuçları veriyor, tahminler yapıyor. Akıllı kararlar hayatımızda daha fazla yer almaya başlıyor.
Adeta bir kaptan gibi… Rotayı belirliyor. Güvenliği sağlayacak verileri analiz ediyor. Hedefe en hızlı ve kolay ulaşımı sağlayacak adımları belirliyor. Yapay zekâ insanların sahip olduğu araç setlerini artırırken düşüncelerin hayata geçmesi noktasında çok daha geniş bir alan açıyor.
Hayatın yeni normalleri yapay zekâ ve makine öğrenmesi üzerine oluşturuluyor. Daha iyi bir müşteri deneyimi, alışveriş tercihleri, satın alma geçmişi analizleri makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak sürekli bir gelişim seyri içinde.
Makine öğrenmesi algoritmaları, kişilerin, karmaşık veri kümelerini keşfetmesi, analiz etmesi ve bunlarda anlam bulmasına yardımcı olan kod parçacıklardır. Her algoritma, bir makinenin belirli bir hedefi gerçekleştirmek için izleyebileceği sınırlı ve belirli, adım adım ilerleyen yönerge kümesidir. Karar süreçlerindeki etkisi ise eğilim verilerini ortaya koyması ile gerçekleşiyor. Makine öğrenmesi bir ekip gibi çalışır. Birçok veri kaynağından gelen verileri toplar, bir araya getirir ve analiz eder.
Şirketlerin hayatlarını devam ettirmesinde en önemli konular; gelir yaratmaları, maliyetlerini kontrol altına almaları, müşteri memnuniyetini sağlamaları, yönetim kalitesi ve güvenliktir. Harvard Business Review’a göre şirketler yapay zekâyı 4 başlık altında kullanıyor. Bu 4 başlık ve bu dört başlık altındaki gerekçelerin oranları şöyle:
Güvenlik ihlallerini tespit etmek ve engellemek (%44)
Kullanıcıların teknoloji sorunlarını çözmek (%41)
Üretim yönetimi çalışmalarını azaltmak (%34)
Onaylanmış satıcıların kullanımında şirket içi uyumu ölçmek (%34)
Şirketler güvenlik analizini yaparken; davranış analizi yapıyor. Güvenlik ihlallerini tespit ediyor. Öte yandan veri analizi yapıp, kullanıcıları doğrulama ve tehditler algılanıyor.
Örneğin, bir çalışanın normal çalışma saatleri dışında veya normal rutininden farklı şekilde bilgisayar kullanması, yapay zekâ sistemleri tarafından tespit edilebilmekte. Bu konuda şirketler de güçlü adımlar atıyor. Amazon GuardDuty adlı bir hizmeti ile, yapay zekâ tabanlı güvenlik çözümleri sunuyor. Bu hizmet, ağ trafiği ve kullanıcı aktivitelerini analiz ederek, anormal davranışları tespit ediyor. Amazon GuardDuty özelliğini 2017’de kullanıma sundu. Böylece şüpheli etkinlikler ve olası güvenlik tehditlerine karşı yapay zekâ ve diğer güvenlik araçlarını kullanıyor.
Yapay zekâ alanına liderlik eden sektörlerin başında finans, teknoloji ve otomotiv geliyor. Bu sektörlerdeki yapay zekâyı benimseyen işletmelerin ayırt edici ortak özellikleri ise dijitalleşmede olgunluk düzeyine ulaşmış olmaları, büyük ölçekli işletmeler olmaları, temel alanlarını yapay zekâya uyarlamış olmaları, büyümeye odaklanmış olmaları ve üst yönetim desteğine sahip olmaları...
Peki, iş kararlarında yapay zekâ ne kadar etkili? 2023 itibariyle, şirketlerin yaklaşık %35’i belirli bir kapasitede yapay zekâ kullanıyor. İşletmelerin diğer bir %42’si şu anda çeşitli endüstrilerde uygulanması ve gelecekteki kullanımları için yapay zekâyı araştırıyor. En önemlisi, önde gelen işletmelerin %91,5’i düzenli olarak yapay zekâya yatırım yapıyor.
■ Yapay zekânın ne olduğunu ve ne olacağını anla
Yapay zekâya farklı gözlüklerle bakın. Alanlar arası öğrenme ve akıl yürütme yöntemlerini kullanın.
■ Yükselen yapay zekâ eğiliminin farkında ol
Mevcut süreçleri daha verimli hale getirmede yapay zekânın etkinliğinin farkında olun.
■ Verilerinizi ve Yapay Zekâ uygulamalarını test et
Yönetim teorilerinde ya da uygulamalarında kullanılan verileri önce test edin.
■ Büyümeyi desteklemek için yapay zekâya bel bağlama
Yapay Zekâyı uzun vadeli büyüme için değil, işlemleri yönlendirmede etkili olabilmek için kullanın.
■ Yapay Zekâ karşısında örgütünüzün nerede üstün olduğunu bil
Liderlik, yönetimden daha önemlidir. Planlama, bütçeleme ve organizasyon yapay zeka tarafından yapılabilse de vizyon oluşturmak, insanları disiplin altına almak ve motive etmek için insan gereklidir.
■ Daha geniş sorumluluk alanlarını göz önünde bulundur
Yapay zekâ sadece teknoloji uzmanlarının eline bırakılmamalı. Daha iyi bir toplum inşa etmek için bir araç olarak kullanılmalı. İşlerin %10-20’si kaybedilecek olsa bile %100’ünün değişebileceği göz önünde bulundurulmalı.
■ İş liderlerinin eğitimlerini yapay zekâyı içerecek şekilde güncelle
İş liderlerinin, şirketlerindeki bilgisayar bilimcilerini ve veri yöneticilerini etkin bir şekilde yönetmek için yapay zekâyı anlamaları ve dijital okuryazarlık konusunda eğitimli olmaları gerekiyor.
■ Değerlerini ve amaç duygunu tanımla
Yapay zekâ çağında, bir amaç duygusuna ve güçlü temel değerlere her zamankinden daha fazla ihtiyaç var. Değişim süreklidir ve değişimi yönlendirmek için sağlam değerler gerekir.
■ Sadece yapay zekâ ile ilgili insanları işe alma, bir ekosistem kur
Yapay Zekâ verilerine hazır olmayan bir ekosistemde, veri insanları büyük bir etkiye sahip olamaz. Data analistleri mimari yapıyı hazırlayabilir ve işletme uzmanları sonuçları üst yönetime aktarabilir ancak bunların anlamlı olabilmesi için üst yönetimin hangi soruları sorması gerektiğini bilmesi gerekmektedir.
■ Her zaman sorgula
Yapay zekâ algoritmaları aşırı mantıklıdır. Genellikle en çok değer verilen insan niteliklerine odaklanırlar. Ancak fikirler açısından ilerleme, büyük olasılıkla her zaman sorgulayan, mantıksız bulunan insanlar tarafından ortaya atılmıştır. Bu nedenle yapay zekâ algoritmalarında dahi sorgulama elden bırakılmamalıdır.
1-KÜRESEL REKABET:
HIZLI ÜRETİM KABİLİYETİ
2-BULUT TEKNOLOJİSİ:
ESNEKLİK, KALİTE, DÜŞÜK MALİYET
3-KAPASİTE KULLANIMI:
ÖLÇEKLENEBİLİR DONANIM VE YAZILIM
4-PERFORMANS TAKİBİ:
ÇALIŞAN VERİMLİLİĞİNİ TAKİP
5-PAZARLAMA
MÜŞTERİ DAVRANIŞI VE PAZAR TRENDLERİNİ İNCELEME
6-VERİ İŞLEME
BÜYÜK VERİ KÜMELERİNİ ANALİZ
7-YAPAY ZEKÂ ALGORİTMALARI
OTOMOTİK SINIFLANDIRMA
8-HIZLI KARAR
RİSK YÖNETİMİ
9-KARAR ALMA
DOĞRU VERİ, KESİN KARAR
10-İŞLETME VERİMLİLİĞİ
YAPAY ZEKÂ İLE PROSES TAKİBİ
11-MÜŞTERİ DENEYİMİ
KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ DENEYİM