Yapay zekâ (AI) uygulayıcıları, GenAI araçlarına olan tepkilere rağmen iş dünyasını temelden dönüştürerek süreçleri otomatize ediyor ve çalışanların üretkenliğini artırıyor.
Şirketlerin bu teknolojileri stratejik olarak iş akışlarına dahil etmeleri ile kaynaklarını optimize etmeleri ve rekabet avantajı kazanmaları mümkün.
Ayrıca gelecekte yapay zekâ araçlarını etkili şekilde kullanmayı öğrenen ve kendini geliştirerek alanında uzmanlaşan çalışanlar AI araçların getirdiği dönüşümde önemli bir yer edinecekler.
GenAI Neden Tepkilerin Odağında?
Başta teknoloji ve finans olmak üzere çoğu sektörde genAI yoğun ilgi görüyor. Şirketler ChatGPT ve GitHub Copilot gibi genAI araçlarına milyarlarca dolar harcıyor.
Bloomberg Intelligence raporuna göre ise 2032 yılı itibarıyla genAI teknolojisinin pazarda 1,3 trilyon dolara ulaşacağını öngörüyor. Ancak Godman Sachs’ın yayınladığı bir rapora göre genAI, yapılan tüm bu devasa yatırımlar ve harcamalara rağmen beklenen değerleri sunamıyor.
Bu durumun ise iki nedeni olabileceği düşünülüyor. Ya yapay zekânın abartılması sonucu ortaya olan yanılsama artık fark ediliyor ya da ChatGPT gibi genAI araçları hiçbir iş alanının beklediği değerleri sağlamıyor.
Bu noktada yapay zekâya olan ilginin bir yanılsamaya neden olup olmadığı da sorgulamaya açık.
Ancak teknolojinin tahmin edildiği kadar bilgiye dayalı iş süreçlerini ve işlerin kalitesini tamamen değiştirdiği, bunun yanı sıra şirketlerin organizasyonel yapılarını ve çalışanları etkilediği de hiç kuşkusuz ortada.
GenAI hakkında tartışmalar artarken pazarları ve sektörleri temelden değiştiren asıl teknoloji olan yapay zekâ uygulayıcılarını yanlış değerlendiriyoruz gibi görünüyor.
Gelecekte yapay zekânın etkinliğini giderek artıracağına kesin gözle bakılırken şirketlerin ve çalışanların AI uygulayıcılarının neden olacağı büyük değişimi fark etmeleri ve bu doğrultuda hazırlıklı olmaları gerekiyor.
GenAI Neden Beklenen Başarıyı Gösteremedi?
Yapay zekâ uygulayıcıları, bilgi nasıl edindikleri ve işledikleri noktasında ayrışıyor. LLM (Büyük Dil İşleme) tabanlı ChatGPT gibi araçlar, bilgilere aşağıdan yukarıya ulaşmayı hedefleyen, alt-üst yaklaşma olarak da ifade edilen bir yaklaşım kullanıyor.
Bu durum kullanıcılar bir soru sorduğunda LLM modelinin konu hakkında bulabildiği tüm bilgileri kullanarak bir yanıt sunması anlamına geliyor.
Burada ise karşımıza bir sorun çıkıyor. Şirketlerin ve organizasyonların karmaşık sorunlara çözüm bulabilmek adına oldukça iyi yapılandırılmış karar verme süreçleri yürütmeleri gerekiyor.
Ancak var olan devasa bilgi hacmi sayesinde LLM modellerinin daha iyi ve gelişmiş yanıtları sunmasını beklenirken tam tersine bilgi kaynağının bu kadar fazla olması yanıt performansının düşmesine neden oluyor.
ChatGPT gibi daha yüzeysel kademede bilgiye erişimi bulunan sistemler ise aynı soruyu yönelten tüm kullanıcılara ortalama, yüzeysel ve hatta kötü olarak ifade edilebilecek yanıtlar veriyor.
Buna karşın yapay zekâ uygulayıcıları %10’luk dilimde bulunan ilgi bilgileri tarayarak soruları yanıtlıyor. Aşağıdan yukarı yaklaşma mantığı ile genelden özele bilgi toplama ve seçme yeteneklerini birleştiriyor.
Bu noktada bu AI uygulayıcıların gerçek anlamda dönüşüme katkıda bulunabilecek bir değer sunması için yalnızca bilgiye erişmesi, bilgiyi toplaması ve bir araya getirmesi değil, bu bilgiler arasından sorulan soruya uygun bir yanıt, diğer bir deyişle aranan asıl ilgili noktaya ulaşması gerekiyor.
Yapay Zekâ Uygulayıcılarının Dönüştürme Potansiyeli
ChatGPT gibi araçların çoğu insanın ilgisini çekmesi aslında şaşırtıcı değil, çünkü bu araçlar çok geniş bir yelpazede bilgiye ulaşabiliyor ve bir araya topluyor.
Ayrıca çeviri, şiir, kodlama, sayısal hesaplamalar, sanal asistanlık, metin yazarlığı, eğitim ve dil öğrenimi gibi çeşitli alanlarda görevler yerine getirebiliyor.
Yapay zekâ (AI) uygulayıcıları ise çok daha spesifik bir yaklaşım benimseyerek yalnızca belirli görev setleri ve hedefleri gerçekleştirmek için tasarlanıyor.
Bu nedenle örneğin belediye tahvilleri alıp satan ve sürekli kâr etme potansiyeline sahip bir AI uygulayıcı, genellikle diğer LLM modelleri kadar etkileyici ve ilgi çekici görünmüyor.
Ancak ChatGPT gibi araçlar, insanların oluşturduğu edebiyatın daha üstüne çıkma yeteneğine sahip olmasa da gelişmiş ve efektif yapay zekâ uygulayıcılarının belirli bir alanda zaman alan görevleri otomatik hâle getirebilmesi mümkün.
Örneğin tasarım, kalite kontrol ve mühendislik alanlarında çoğu işi otomatize ederek işlerin büyük bir kısmını gerçekleştiriyor. Böylelikle insan çalışanlara yalnızca gerçekleştirdiği görevlerin sonuçlarını değerlendirme görevini bırakıyor.
Yapay zekâ uygulayıcıları, ileri derecede uzmanlık gerektiren iş pozisyonlarını da büyük ölçüde değiştirme potansiyeline sahip. Farklı iş alanları arasında bir köprü görevi gören bu tür pozisyonlara satış ve ürün alanlarını birleştiren satış mühendisliğini örnek gösterebiliriz.
Yapay Zekâ Dönüşümü Her Alanda: İş Dünyası Liderleri Ne Yapmalı?
Yapay zekânın getirdiği dijital dönüşümden birçok sektör ve iş alanı etkileniyor.
Bu durum yapay zekâ uygulayıcılarının tehdit ettiği iş pozisyonlarında çalışanların ne yapacağını ve iş dünyası liderlerinin bu araçları iş akışlarına nasıl dahil edeceği gibi konular üzerine soru işaretleri oluşturuyor.
Çalışanların yapabilecekleri seçeneklerden biri de alanlarında uzmanlaşmak. Örneğin satış mühendisliği alanı yapay zekâ araçları nedeniyle ortadan kalkmayacak ancak ileri derecede niteliklere ve teknik bilgiye sahip olan çalışanlar değer sunmaya devam edebilecek.
Bu durum da yine yalnızca alanında en iyi ve öne çıkan çalışan gruplarının yapay zekâdan etkilenmeyeceği anlamına geliyor.
Bu noktada şirketler ve çalışanlar için en mantıklı çözüm olan yapay zekâ araçlarına karşı çıkmak yerine bu araçları kullanmayı öğrenmek ve etkin şekilde kullanmak önem kazanıyor.
Ayrıca şirketlerin olmazsa olmaz temel birimleri olan satış, pazarlama, mühendislik ve ürün geliştirme gibi bölümleri de önemini kaybetmeyecek.
İş dünyası liderlerinin hiç zaman kaybetmeden otomasyon ve yapay zekâ araçlarını iş akışlarına dahil etmeleri gerekiyor. Yapay zekâ iş süreçlerinde iki önemli avantaj sunuyor:
- Şirketlerin kaynak kullanımını optimize etmesini ve çalışan üretkenliğinin artırmasını sağlıyor.
- İş süreçlerinde kullanılan sistemler ile sağlanan entegrasyon, karşılıklı olarak hem bu sistemlerin hem de AI modellerinin geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanıyor.
Ayrıca bu avantajlar, kullanılan LLM modellerinin güncellenmesi ve performansının yükselmesi durumunda AI uygulayıcıların da ekiplerin fazla efora harcamasına gerek kalmadan performansının yükseleceği anlamına geliyor.
Sonuç olarak yapay zekâya yapılan yatırımlar hem şirketleri hem de çalışanları kendilerini sürekli geliştirmeleri konusunda teşvik ediyor.
Bu noktada devrim niteliğinde olan AI uygulayıcıları etkin şekilde kullananların bu dönüşüm yarışında rekabet avantajı kazanacağını söyleyebiliriz.
Sonuç
Sonuç olarak yapay zekâ uygulayıcılarının iş dünyasına etkisi giderek artıyor.
GenAI teknolojilerinin geniş ilgi görmesine rağmen, iş süreçlerinde gerçek ve etkili bir dönüşüm sağlayan AI uygulayıcıları, spesifik görevlerde şirketlere daha etkin çözümler sunuyor.
Bu araçların iş akışlarına entegre edilmesi de şirketlere kaynak kullanımlarını optimize etme hem de çalışanlarının üretkenliğini artırma gibi avantaj sunuyor.
Çalışanların yapay zekânın getirdiği dönüşümden en az şekilde etkilenmeleri için alanlarında uzmanlık kazanmaları son derece önemli bir hâle geliyor.
Ayrıca özellikle ileri derecede uzmanlık gerektiren iş pozisyonlarında, bu teknolojilerle çalışmayı öğrenen ve kendini sürekli geliştiren çalışanlar da daha değerli hâle geleceği öngörülüyor.
Bu noktada iş dünyası liderlerinin yapması bu kaçınılmaz değişime direnmek yerine yapay zekâ araçlarını iş akışlarına dahil etmeleri ve stratejik bir şekilde kullanmaları gerekiyor.
Gelecekte yapay zekâ uygulayıcılarının daha da önem kazanacağını ve rekabetin bu araçları etkili bir şekilde kullanabilmekten geçeceğini söyleyebiliriz.
Kaynak: Sales & Marketing Management. “While the Market Turns Against GenAI, AI Agents are Disrupting the Workforce”. Erişim Tarihi: 29.11.2024. https://salesandmarketing.com/while-the-market-turns-against-genai-ai-agents-are-disrupting-the-workforce
