Üretken Yapay Zeka Uygulamanızda Güven ve Şeffaflık Nasıl Oluşturulur?
Wharton School of Business’a göre, ABD’li çalışanların yüzde 50’sinden fazlası işlerinde teknolojiyi kullandıklarını ifade ederken, üretken yapay zeka (YZ) benimseme eğiliminde artış gösteriyor. Ayrıca, işletmelerin çeşitli sektörlerinde, bu teknolojinin iş süreçlerinde kullanımına olan talep oldukça yüksek: Liderlerin yüzde 80’i üç yıl içinde yapay zekayı benimsemeyi planlıyorlar. Ancak, McKinsey’in araştırmasına göre, kuruluşlar, yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanma konusunda beklenenden daha büyük zorluklarla karşılaşıyorlar.
İşletmelerin yatırımlarından beklenen etkiyi elde edebilmeleri ve kuruluşları, iş ortakları ve müşterileri için olumlu bir deneyim sunabilmeleri için yapay zekayı doğru şekilde benimsemeleri gerekmektedir. Yapay zekanın etkili kullanımının temelinde her zaman güçlü veri yönetimi, güvenlik ve hesap verebilirlik bulunmalıdır. Herhangi bir süreçte, yapay zekayı benimseyen işletmelerin güven ve şeffaflığı ilk sıraya yerleştirmesi gerekmektedir, zira bunlar sonradan akla gelen bir düşünce değil, tasarımın temel unsurlarıdır. İşte burada, akıllı otomasyon (IA) ile yapay zekanın birleşiminin güçlü bir kombinasyon oluşturduğu nokta ortaya çıkmaktadır.
Nesil Yapay Zeka ve Akıllı Otomasyon İş Başında
Üretken yapay zekanın potansiyeli gerçekten sınırsızdır ve birçok alanda uygulanabilir. Şirketler, kullanıcı taleplerini kodlayarak süreç keşfini ve iyileştirmeyi hızlandırabilir, otomasyonları ve diğer bileşenleri daha hızlı bir şekilde oluşturabilir. Karar verme süreçlerini basitleştirerek veri analizini kolaylaştırabilirler. Otomasyonların karmaşıklığı azaltılabilir ve mevcut süreçlere sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.
Ancak, bir üretken yapay zekayı sorumlu tutabilmek ve denetleyebilmek önemlidir. Ona ne yapması gerektiğini öğretmek ve hangi bilgileri alabileceğini belirtmek gereklidir. Yapay zeka ile akıllı otomasyonun birleşimi, etkili veri yönetimi için temel oluşturur ve verilerin doğruluğunu, güvenliğini ve hesap verebilirliğini artırır. İşletmeler, yapay zekayı akıllı otomasyonla birleştirerek verilerin işlenme şeklini, güvenliği ve depolanmasını yönetme yeteneğine sahip olurlar.
Akıllı otomasyon, bir kuruluşun süreçlerini otomatikleştirirken aynı zamanda detaylı bir denetim izi sağlar. Bu, mevzuat uyumluluğu, doğruluk ve güvenilirlik gibi kritik faktörlerde yardımcı olur. Örneğin, sigorta sektöründe, akıllı otomasyon ön yetkilendirme ve yönlendirme görevlerini otomatikleştirerek verimliliği artırabilir. Ayrıca, eksik veri noktalarını belirleyebilir ve bu bilgileri daha hızlı bir şekilde onaya sunabilir.
Dijital çalışanlar, müşteri hizmetlerini geliştirebilir ve müşteri etkileşimlerini özetleyebilir. Üretken YZ, önemli verileri toplar ve müşteri hizmetleri temsilcilerine ileterek veri analizi sürecini kolaylaştırır. Akıllı otomasyon, insanlar, yapay zeka ve dijital çalışanlar arasındaki iş akışlarını düzenler ve optimize eder.
Geleceğe Hazır Üretken Yapay Zeka yatırımı
İnovasyonun hızı giderek artarken, yapay zeka teknolojisinin şeffaf bir şekilde benimsenmesi artık kaçınılmaz hale geliyor. Geçtiğimiz yıl, dil öğrenme modelleri (LLM’ler) ve üretken yapay zeka gibi teknolojik yenilikler, karmaşık ve otomatikleştirilmesi zor süreçleri basitleştirmek için önemli bir rol oynadı. Bu yenilikler, varlık verimliliğini artırmak, tedarik zincirlerini optimize etmek ve müşteri memnuniyetini artırmak gibi büyük kuruluşların yapay zeka destekli süreçlere olan güvenini artırdı.
Beş yıl öncesine göre, yapay zeka araçları ve modelleri oldukça sınırlıydı ve genellikle belirli uygulamalarla sınırlıydı. Ancak şimdi, kullanıma hazır öğrenme modelleri ve karmaşık becerilere duyulan ihtiyacı azaltan uygulamalar sayesinde, yapay zeka teknolojisinin benimsenmesi için ana engel veri kalitesi haline geldi. Üretimde faaliyet gösteren bir şirket veya küresel bir finans kurumu olsun, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi analiz etmek, yöneticiler ve gelir ekipleri için zorlu bir süreçtir.
Önde gelen danışmanlık firmaları, örneğin Accenture, EY ve Deloitte gibi küresel danışmanlık firmaları, üretken yapay zeka teknolojisinin benimsenmesi ve uygulanması konusunda rehberlik etmek için ayrı raporlar yayınlıyorlar. Bu raporlar, C-Suite yöneticilerine genel bir bakış sunmakla kalmaz, aynı zamanda zaman tasarrufu sağlar ve başlangıç noktası olarak en iyi uygulama örnekleri ve başarının nasıl ölçüleceği gibi detayları içerir. Bu raporlar, yöneticilere farklı bakış açıları sunar ve daha derinlemesine anlayış ve deneyim elde etmelerine olanak tanır, böylece sektörleri, şirketleri ve departmanları hakkında daha iyi sorular sorabilirler.
Forrester’ın Yapay Zeka Nabız Araştırması, yapay zeka konusundaki aşırı reklamların ötesine geçerek, artık stratejik uygulamalara odaklanmanın zamanının geldiğini vurguluyor. Yapay zeka sistemleri üzerindeki baskı arttıkça, ölçüm ve içgörü dağıtımı karmaşık hale geliyor. Ayrıca, üretken yapay zeka teknolojisinin mevcut sistemlere ek talepler getirmesi, güvenlik, gizlilik ve onay gibi ek karmaşıklıklarla mücadele etmeyi gerektiriyor. Bu durum, işletmelerin yapay zeka teknolojisini benimsemesini zorlaştıran en büyük engellerden biridir.
Örneğin, ChatGPT gibi araçlar size mektup yazmanızda yardımcı olabilir, ancak müşteri verilerine dayalı bir risk veya dolandırıcılık raporu oluşturmak için bu tür genel verilere erişemez. Üretken yapay zeka teknolojisi, geniş veri kümelerine dayanarak sonuçlar üretebilir veya yanıltıcı sonuçlar verebilir. Doğru sonuçlar elde etmek için kendi verilerinizi kullanmanız ve standartlar oluşturmak için machine learning modellerini doğrulamanız gerekir.
Sorumlu Otomasyon
Bir zekâ dolu otomasyon platformu aracılığıyla yapılan düzenlemeler, dijital çalışanları, yapay zekayı ve diğer sistemleri etkileme yeteneğine sahiptir. Dijital çalışanlar, içerik oluştururken yapay zekanın kullanımı için çeşitli veri girdilerinden yararlanır ve tüm dijital işlemler, süreç yaşam döngüsü boyunca titizlikle izlenebilir. Talimatlar, hızlı bir kalite artışıyla daha iyi sonuçlar elde etmek amacıyla tasarlanmıştır. Yapay zeka, bilinçli bir çıktı sağlamak için verilerden ilk aşamada faydalanır ve dijital çalışanlar bu çıktıyı iç veya dış sistemlerin güncellenmesi için kullanırlar.
İnsan denetimi ve gözetimi gibi korumalar, döngü içinde şeffaflık ve açıklanabilirlik sağlar. Veri girişinden çıkışına ve eğitim modellerine kadar her adımı kontrol etmek için akıllı otomasyon gibi süreç sarmalayıcı araçlarla doğru korkulukların yerleştirilmesiyle geniş yapay zeka, işletmelerin süreçlerini otomatikleştirmenin şeklini değiştirebilir. Şirketler, süreç sarmalayıcıları olarak genel yapay zekayı akıllı otomasyonla birleştirerek veri yönetiminin güvenliğini ve şeffaflığını sağlayabilirler.
IDC, yapay zeka (YZ) için küresel harcamaların 2027’ye kadar 500 milyar doları geçeceğini tahmin ediyor ve bu yatırımın büyük bir kısmının ABD pazarını hedeflemesi bekleniyor. Satıcı tekliflerinin artmasıyla birlikte, kuruluşların bu heyecanı gözden geçirmesi ve gerçek iş değerini sağlaması gerekiyor.
Bulut, veri, yapay zeka ve otomasyon yazılımları, sınırları zorlamaya ve diğer yazılımlarla uyumlu olmak için sürekli olarak gelişmeye devam edecek. Şirketler, bu teknolojilere ve dijital iş gücüne yatırım yaptıkça, akıllı otomasyon aracılığıyla işlemlerinde güven ve şeffaflığı korurken veri yönetimlerini geleceğe hazır hale getirebilirler ve bilinçli kararlar alabilirler.
English 
Turkish