Yapay zekâ ile ilgili araştırmalar 50’li yıllardan bu yana devam etti. Bir süre tavsayan bu çalışmalar internetin 90’lı yılların başındaki icadından sonra yeni bir ivme kazandı. 2015 sonrasında bulut bilişimin ve nesnelerin internetinin (Internet of Things: IoT) devreye girmesi ile yapay zekâ uygulamalarında ve ekonominin her alanında yenilikler ortaya çıkmaya başladı. Şirketler, kurumlar ve genç girişimciler bu yenilikleri kullanarak hayatı kolaylaştıran, üretimde ve pazarlamada verimliliği yükselten yeni yöntemler ve cihazlar geliştirdi. Bu yenilikler, makroekonomik istatistikleri derleyip, ekonomik analiz, tahmin ve öngörü yapan kurumlarda ancak 2020 yılından sonra uygulanmaya başladı.
Geciken önlemlerin faturası
Halen milli gelir büyüme oranları belirli bir dönem sona erdikten iki veya üç aylık bir gecikme ile açıklanıyor. Bir hafta içindeki fiyat değişimleri ise bir ile üç hafta arasındaki gecikme sonrasında kamuoyuna duyuruluyor. Daha sonra bu açıklamaların analizi ve tartışılması için de belirli bir süre geçmesi gerekiyor.
Ekonomi yönetimi, göstergelerde olumsuz gidiş ortaya çıktığında önlem alıyor ama göstergelerin geç açıklanması nedeniyle çok zaman iş işten geçmiş oluyor. Kurulan erken uyarı sistemleri krizin veya durgunluğun ayak sesleri duyulduktan sonra devreye girebiliyor. Alınan önlemlerin çoğunluğunun kemer sıkma paketleri olması nedeniyle ekonominin geleceğini tahmin etme konusundaki gecikmelerin faturasını küçük esnaf ve küçük çiftçiler ile sabit gelirli işçiler, memurlar ve emekliler ödüyor.
“Gerçek zamanlı” izleme çalışmaları
COVID salgınının yol açtığı beklenmedik sorunlara çözüm arayan ülkeler ve uluslararası kuruluşlar, ekonomileri neredeyse gerçek zamanlı olarak izleyecek projeleri uygulamaya sokuyor. Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD) 40 üye ülkenin ve G-20 ülkelerinin ekonomik durumu ile ilgili bir “gerçek zamanlı gösterge” yayınlıyor. Benzer çalışmalar Avrupa Merkez Bankası’nda (ECB) ve ABD’nin, New York, Dallas ve Kansas’taki Federal Reserve bankalarında da yapılıyor. Eskiden uzun süre gerektiren veri derleme ve değerlendirme işleri yeni dönemde büyük veri (big data) yöntemleri ve bulut bilişim sayesinde kısa sürede yapılabiliyor.
Yeni gösterge, belirli bir haftadaki ekonomik faaliyet değerinin önceki yılın aynı haftasındaki değere bölünmesinden sonra, bölümden 1’in çıkarılmasıyla bulunuyor. Bir haftanın ekonomik faaliyet değerinin hesaplanmasında Google Trends’deki yer alan ekonomik faaliyetler ile ilgili çok sayıda bilgi ve veri kullanılıyor.
Hesaplama sürecinde tüketim eğilimi için beyaz eşya veya motorlu taşıt konusundaki internet aramaları inceleniyor. İstihdamdaki durumu anlamak için iş arayanlar veya eleman arayanlar ile ilgili ilânlardaki bilgiler derleniyor. Emlak piyasasındaki durum için satış ve kiralama işlemleri ile ilgili aramalara ve ulaştırma için kargo kayıtlarına da bakılıyor. Toplanan veriler ekonomin her alanı ve sektörünü kapsıyor. Ekonomik faaliyetin hesaplanma sürecinde algoritma programları ile yapay zekânın bir dalı olan makine öğrenmesi (machine learning) teknolojisi devreye giriyor.
Yeni izleme teknikleri henüz mevcut ekonomik tahmin ve öngörü sisteminin yerini alacak olgunluğa erişmiş değil. Ancak yorumlamadaki zorluklar aşıldığı takdirde bu yenilikler kısa sürede yaygınlaşabilir.
2025’e doğru enflasyon oranlarının hafta tamamlandıktan iki işgünü sonrasında açıklanması mümkün olabilir. Bir ayın milli gelirindeki değişimin söz konusu ay tamamlandıktan sonraki 7 gün içinde açıklanması ekonomi yönetiminin ve iş dünyasının geleceğe daha hazırlıklı olmasını sağlayabilir. Dış ticaret, istihdam ve konut inşaatı konularında daha hızlı hesaplama ve tahmin yöntemleri kullanılabilir.
Yapay zekâ tekniklerinin göstergelerin yorumlanmasına katkı sunması ve alınacak önlemlerin ile ilgili “etki analizleri” yapabilmesi ise ancak 2025’ten sonra gerçekleşebilir. .
YENİ TEKNİKLERİN KULLANIM ALANLARI
Yeni tekniklerin aşağıdaki kullanım alanları toplam faktör verimliliğini ve büyüme oranını yükseltir:
- Dijital dönüşüm: Ekonomi yönetiminin yeni tekniklere öncelik vermesi, şirketlerin ve kurumların siber-fiziksel sistemleri kullanmasını yaygınlaştıracak.
- Ekonomi envanteri: Tarım ve sanayideki üretim potansiyelinin kapsamlı bir envanter ile ortaya çıkarılması planlama çalışmalarına ışık tutacak.
- Girdi-çıktı analizleri: Planlama çalışmalarında kullanılan ve her 10 yılda bir düzenlenen girdi-çıktı (input-output) analizleri daha ayrıntılı bir şekilde ve her iki-üç yılda bir yapılabilecek
- Kıyaslama (benchmarking) çalışmaları: Belirli sektörlerde ve ürünlerde hangi dünya ülkesinde, hangi teknoloji ile ve ne kadar üretim yapıldığını gösteren bir büyük veri-bulut bilişim uygulaması pazar boşluklarının, dünya pazarlarındaki nişlerin tespit edilmesini kolaylaştıracak ve girişimcilere yol gösterebilecek.
- Önceliklerin belirlenmesi: Envanter ve “benchmarking” çalışmalarının ardından ekonomi yönetiminin hangi sektörlere ve hangi ürünlerin üretimine öncelik verebileceği yapay zeka tekniklerinden de yararlanılarak belirlenebilecek. Öncelikli sektörlerin belirlenmesi ve bu sektörlere odaklanılması sonrasında yapılacak yatırımlar Türkiye’yi 10 ile 15 yıl arasındaki bir süre içinde bir “ileri teknoloji” ülkesine dönüştürebilecek.
- Sorunlarının erken tespiti: Bugüne kadar bilimsel olarak incelenmesi ihmal edilen tedarik zincirlerindeki önemli sorunlar, erken uyarı sistemlerinin yeni araçları kullanması sayesinde eskisine göre çok önceden tespit edilebilecek. Haritacılıktaki gelişmelerin, yerel kaynaklardan alınacak bilgilerle beslenmesi ve büyük veri teknikleri ile gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi, tarımsal üretim miktarını tahmin etmeyi kolaylaştıracak ve arzdaki olası değişimlere ve fiyat artışlarına karşı hazırlıklı olmaya imkân verecek.