3 dk okuma João Mourinho
Mevcut heyecana rağmen Yapay Zekâ somut bir etki yaratamıyor. Görünüşe göre Solow’un verimlilik paradoksu, Yapay Zekâ yatırımları için de geçerli.
“Yapay Zekâ, gelen makroekonomik veriler dışında her yerde.”
Apollo başekonomisti Torsten Slok’un bu çarpıcı cümlesi, mevcut heyecana rağmen Yapay Zekânın somut bir etki yaratamadığını gösteriyor gibi. Görünüşe göre Solow’un verimlilik paradoksu Yapay Zekâ için de geçerli.
Bu görüşü, şu ifadelerin yer aldığı Fortune makalesi de destekliyor:
“National Bureau of Economic Research tarafından bu ay yayımlanan bir araştırma, ABD, Birleşik Krallık, Almanya ve Avustralya’da çeşitli iş dünyası görünüm anketlerine yanıt veren şirketlerden 6.000 CEO, finans direktörü ve diğer yöneticinin büyük çoğunluğunun Yapay Zekânın operasyonları üzerinde çok az etkisi olduğunu düşündüğünü ortaya koydu” (...) Araştırmada, şirketlerin yaklaşık %90’ının Yapay Zekânın son üç yılda istihdam veya verimlilik üzerinde hiçbir etkisi olmadığını belirttiği kaydedildi.
Yapay Zekâ kullanımı artarken, teknolojinin faydasına duyulan güvenin %18 düşmesi ve güvensizliğin sürdüğünü göstermesi oldukça dikkat çekici.
Kişisel açıdan bu durum, Gartner Hype Cycle’a [şekil 1] baktığımızda Yapay Zekânın hâlâ Verimlilik Platosu’nda olmadığımızı gösteriyor. Hâlâ “Şişirilmiş Beklentilerin Zirvesi”ndeyiz; Verimlilik Platosu’na ulaşmadan önce “Hayal Kırıklığı Çukuru”ndan ve “Aydınlanma Eğimi”nden geçmemiz gerekiyor.
Şekil 1 - Gartner Hype Cycle (Kaynak: Wikipedia)
İnternetin ilk dönemlerinde .COM şirketlerinin piyasa değerleri tavan yaparken “internetle ilgili” gelirleri henüz ortaya çıkmıyordu; şişirilmiş beklentiler her yerdeydi. Bugün de aynı durumun Yapay Zekâ şirketlerinde yaşandığını görüyoruz.
Bazı söylentilere göre Yapay Zekâ alanında faaliyet gösteren bazı şirketler, satın almalar yoluyla veya müşterilerine kendi Yapay Zekâ teknolojilerini satın almaları için ödeme yaparak ürünlerine yönelik talebi artırmaya çalışıyor. Bu da bu heyecan döngüsünde bir şeylerin pek tutarlı olmadığını gösteriyor: Para akışını sürdürmek için Yapay Zekâya ilişkin sonuçlar kasıtlı olarak olduğundan büyük gösteriliyor.
Ancak yöneticiler, gelirlerini her yıl gözden geçirdikten sonra yerine getirilmeyen vaatlerden bıkmaya başladığında gerçekler sert biçimde ortaya çıkabilir ve Yapay Zekâ balonu patlayabilir.
Ardından, Yapay Zekâ balonunun küllerinden Aydınlanma Eğimi’ne geçebilir; bu aşamada neyin abartı olduğunu, neyin gerçekten değer yaratma potansiyeli taşıdığını akılcı biçimde anlayabiliriz. Yapay Zekâ ancak bundan sonra gerçek ve somut değer sunabilir ve “Verimlilik Platosu”na ulaşabilir.
Bir konuya aşina olmayan kişiler bile o konu hakkında uzun uzadıya konuşuyorsa, heyecan döngüsünün içinde olduğumuzu anlayabiliriz. Çevremize baktığımızda herkesin Yapay Zekâ hakkında konuştuğunu görüyoruz. Bugünlerde gündemin ta kendisi Yapay Zekâ. İş sunumunuzda Yapay Zekâdan söz etmiyorsanız, zamanın ruhunu yakalayamamışsınız demektir. Ancak yeterince deneyimliyseniz ve bu alanda bilgi sahibiyseniz, Yapay Zekânın onlarca yıllık bir geliştirme geçmişi olduğunu bilirsiniz. Son birkaç on yılda pek çok bilimsel atılım yaşanmış olsa da Yapay Zekâ her iş sorununun çözümü değildir.
Heyecan döngülerinin sorunu, kolayca etkilenebilen karar vericileri akıl dışı kararlar almaya yöneltebilmeleridir. Pek çok şirketin çalışanlarını işten çıkarıp sonra onlara yeniden ihtiyaç duyduğunu fark ettiğini veya yapılan yatırımlara rağmen Yapay Zekâ pilot projelerinin %95’inin başarısız olduğunu gördünüz.
Çoğu kuruluş için Yapay Zekâ ve üretken Yapay Zekâya (gen AI) tümüyle yönelmek (henüz) mantıklı değil. Bu yaklaşım sermaye harcamaları ve benimseme maliyetleri gerektiriyor; ayrıca verimlilik kazanımları da belirsiz.
Bununla birlikte, Yapay Zekâ benimsemesinin başarılı olduğu ve değer yarattığı örnekler de var. Yazılım geliştirme bunlardan biri (süreç dikkatle yönetilmezse teknik borç riski ve bakım maliyetleri doğabilir); finansal hizmetlerde dolandırıcılık tespiti, belge işleme, sağlık tanılama, rota optimizasyonu vb. Dolayısıyla tüm bu heyecanın altında Yapay Zekânın sunduğu gerçek bir değer var.
Bugün, Yapay Zekâ alanında öncü araştırmalar yapmıyorsanız yatırımlarınızı sağlam verilere ve sağduyuya dayandırın.
Müşterilerimize her zaman şu tavsiyede bulunuyoruz: “Sağlam bir iş gerekçesi ve net yatırım getirisi (ROI) beklentileri olmadan Yapay Zekâya yatırım yapmayın.” Sağlam bir iş gerekçesi oluşturmak için öncelikle performans, risk, uygulanabilirlik, maliyet ve iş hedefleriyle uyum hakkında bilgi edinmeniz gerekir. Bunun için de en umut vadeden kullanım örneklerini analiz etmeli, prototipler oluşturmalı, teknolojinin olgunluğunu ve pazarın tepkisini test etmeli, kurum içindeki etkisini değerlendirmelisiniz. Böylece heyecan dalgasının peşinden koşmak yerine sağlam bir iş gerekçesi geliştirmenizi sağlayacak bilgileri toplarsınız. Bu yaklaşım, gerçek verilere dayalı akılcı kararlar almanıza ve yüksek kaliteli bir karar vermenize olanak tanır.
Mourinho Solutions olarak bu süreç boyunca size destek olabiliriz. Gerçek Yapay Zekâ değerini abartıdan ayırmak, işletmeniz ve stratejiniz için en iyi yaklaşımı belirlemek ve yatırımınızın her kuruşunun işletmenize ve operasyonlarınıza en yüksek getiriyi sağlamasını güvence altına almak için sizinle birlikte çalışıyoruz. İşletmenizin başarıya ulaşmasına yardımcı olacak yüksek kaliteli kararlar almanızı sağlıyoruz.
Kuruluşunuz tek bir Yapay Zekâ lisansı bile satın almadan önce, aldatıcı biçimde basit bir soruya yanıt verebilmelidir: Tam olarak hangi süreci iyileştirmeyi amaçlıyoruz ve bu süreç mevcut hâliyle otomasyona değer mi?
Noel ve yılbaşı yaklaşırken, zorlu geçen bir yılı geride bırakmanın zamanı geldi. STK’lar ve insani yardım alanında çalışan profesyoneller için bu yıl oldukça çetin geçti. Çatışmalar şiddetlendi, açlık arttı ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları artık uzak bir hayal gibi görünüyor. Ancak kara bulutların ardında, 2026 için umut hâlâ ışıldıyor.
Yapay Zekâ gündemin gözde konusu olsa da gerçekler, iş sorunlarını çözmek için daha geniş bir araç yelpazesini değerlendirmenin neden akıllıca olduğunu gösteriyor.