Kurumsal dünyada yapay zekâ, heyecan verici yeniliklerin ve köklü dönüşümlerin habercisi olarak öne çıkıyor. Ancak teknolojiye yapılan yatırımların her zaman ölçülebilir bir geri dönüş sağlamaması, iş dünyasında soru işaretlerine yol açıyor. CIO’ların yüzde 90’ı yapay zekâ projelerine yatırım yapıyor ya da pilot uygulamalar yürütüyor. Buna rağmen liderlerin yüzde 67’si hâlâ elle tutulur bir geri dönüş alabilmiş değil. Uzmanlara göre bu durumun temel nedeni, yapay zekânın iş süreçlerine nasıl entegre edileceği konusundaki belirsizlikler. Dört farklı liderin görüşü, bu teknolojinin iş dünyasında nasıl daha etkili kullanılabileceğini gösteriyor.
1. Öncelikli 10 Konuya Odaklanın
EY Global İnovasyon Direktörü Joe Depa, yapay zekâ kullanımının mutlaka kurumun en öncelikli hedefleriyle örtüşmesi gerektiğini vurguluyor. Depa, şirketlerin bu alanlara net bir şekilde odaklanmasının, zaman ve kaynak israfının önüne geçtiğini belirtiyor.
Depa, sürekli güncellenen bir “ilk 10 öncelikli kullanım alanı” listesi hazırladığını söylüyor. Bu listenin yönetim ekibiyle birlikte değerlendirilmesi, stratejik bütünlüğün korunmasına yardımcı oluyor. Listeye yeni bir madde eklemek isteyenlerden ise mutlaka bir başkasını çıkarması isteniyor. Bu yaklaşım sayesinde projeler sadeleşiyor ve odak kaybı yaşanmıyor. Depa’ya göre başarı, “havalı görünen projeler” yerine gerçek iş değeri sunan konulara yönelmekle sağlanıyor.
2. Kodlama Maratonları ile Yeni Fikirler Ortaya Çıkarın
Adobe CIO’su Cindy Stoddard, yapay zekâyı yalnızca teknoloji ekipleriyle sınırlı tutmak yerine tüm iş birimlerinin sürece dahil edilmesi gerektiğini düşünüyor. Adobe’de yapay zekâ, hem tekrar eden işlemleri otomatikleştirmekte hem de yeni hizmet taleplerini öngörmekte kullanılıyor.
Stoddard’ın ekibi, kurum içi hackathon’larla (kodlama maratonu) yenilikçi fikirleri gün yüzüne çıkarıyor. Çalışanlar iyileştirme önerilerini sunuyor, bu fikirleri geliştirmek için ekipler kuruyor ve dış iş ortaklarıyla birlikte çalışıyor. Seçilen fikirler, eğitim sürecinin ardından prototip hâline getiriliyor ve potansiyel değerine göre üretim sistemine entegre ediliyor.
3. Başarısızlıkları Öğrenme Fırsatına Çevirin
Carruthers and Jackson CEO’su Caroline Carruthers, yapay zekâdan en iyi verimi almanın yolunun küçük ve güvenli adımlarla ilerlemek olduğunu söylüyor. Ona göre mükemmel projeyi beklemek yerine, sınırlı kaynaklarla denemeler yapmak daha doğru bir yaklaşım.
Carruthers, deneysel projelerin başarısız olabileceğini ancak her hatanın önemli bir öğrenme fırsatı sunduğunu ifade ediyor. Deneme yanılma süreci, hem yapay zekânın şirkette nasıl işleyeceğini anlamayı hem de büyük ölçekli yatırımlara girmeden önce deneyim kazanmayı sağlıyor. Başarıya giden yolun, küçük problemleri çözmekten geçtiğini belirten Carruthers, bu yaklaşımın zamanla daha büyük sorunların çözümüne katkı sağlayacağını aktarıyor.
4. Çalışanları Bilgilendirin ve Beklentileri Dengede Tutun
XXXLutz Performans Mühendisliği Takım Lideri Tobias Sammereyer, kullanıcı dostu yapay zekâ araçlarının yanlış bir algıya neden olabileceğini söylüyor. Sammereyer’e göre bazı çalışanlar bu araçların her sorunu çözebileceğine inanırken bazıları ise tamamen etkisiz olduğunu düşünüyor. Her iki yaklaşım da hatalı.
Bu nedenle kurumların çalışanlarını doğru şekilde bilgilendirmesi gerekiyor. Yapay zekânın yetenekleri kadar sınırlarının da iyi anlaşılması, başarılı projelerin önünü açıyor. Sammereyer, çalışanlara hem doğru yönlendirmeler yapılmasını hem de üretilen sonuçların mutlaka sorgulanmasını öneriyor.
Yapay zekânın güvenilir bilgiye ihtiyaç duyduğunu belirten Sammereyer, sonuçların insan gözetimiyle kontrol edilmesinin şart olduğunu söylüyor. Yapay zekâ, doğru veriyle beslendiğinde güçlü bir yardımcı olabilir. Ancak kullanıcıların eleştirel bakış açısını kaybetmemesi de en az teknoloji kadar önemlidir.
