Bu teknolojinin 2030 yılına kadar dünya ekonomisine yaklaşık 16 trilyon dolar katkıda bulunması bekleniyor. Bulundukları alan ne olursa olsun bu teknolojiyi benimsemiş kuruluşlar için faydalı bir potansiyel vardır. Bunun nedeni, bir öğrenme kapasitesi oluşturan bilişsel süreçleri kapsayan mekanik otomasyonun ötesine geçmesidir. Bu sayede bir Yapay Zeka sistemi, sadece tekrarlı, çok sayıda ve manuel faaliyetleri değil, aynı zamanda analiz ve karar verme gerektiren faaliyetleri de gerçekleştirebilir.
Bir AI çözümü, yapay sinir ağları, algoritmalar, öğrenme sistemleri ve diğerlerinin yanı sıra zeka ile ilgili insan yeteneklerini simüle edebilen çeşitli teknolojilerin bir gruplandırmasını içerir. Örneğin, muhakeme, çevreyi algılama ve karar verme için analiz becerileri barındırabilir. Yapay zeka kavramının, teknolojik çözümlerin faaliyetleri zeki sayılabilecek şekilde yürütme yeteneği ile ilgili olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zekalar, büyük hacimli verileri analiz ederek bilgilerini genişletmelerini sağlayan öğrenme sistemleri sayesinde kendi kendilerine öğrenebilir niteliktedir. Yapay Zeka (AI) aynı zamanda, amacı insan faaliyetlerini otonom olarak gerçekleştirmek için makineleri incelemek, geliştirmek ve kullanmak olan bir bilim alanıdır. Diğer teknolojilerin yanı sıra robotik, Makine Öğrenimi, ses ve görüntü tanıma ile de bağlantılıdır.
Yapay zeka teknolojileri şunları içerir:
Makine Öğrenimi, analitik modellerin geliştirilmesini otomatikleştiren bir veri değerlendirme yöntemini içerir. Teknolojik sistemlerin, kalıpları keşfetmek, kararlar almak ve çok az insan müdahalesi ile kendilerini geliştirmek için verileri kullanarak öğrenebileceği anlayışına dayanmaktadır. Bu şekilde, bir etkinliğin performansını zaman içinde artırabilirsiniz. Makine Öğrenimi platformları, alandaki makineler, uygulamalar, süreçler vb. modelleri tasarlamak, eğitmek ve uygulamak için diğer çözümlerin haricinde hesaplama kapasitesinin yanı sıra veriler, algoritmalar, API'ler sağlayabilir.
Derin Öğrenme, özel bir makine öğrenimi türüdür. Veri kümeleri tarafından desteklenen örüntü tanıma ve sınıflandırma uygulamaları için uygulanan birkaç soyutlama katmanına sahip yapay sinir ağlarını içerir. Öğrenme süreci, bilginin her katmandan iletildiği matematiksel nöron katmanları arasında gerçekleşir. Bu şemada, önceki katmanın çıktısı, arka katmanın girdisidir. Derin Öğrenme, makineleri sanki insanmış gibi faaliyetler gerçekleştirmeleri için eğitir. Örneğin, görüntü tanımlama ve konuşma tanıma. Ayrıca verileri işler.
Doğal Dil İşleme, insan dilinin işleyişiyle bağlantılı gelişim süreçlerini incelemeyi ve yeniden üretmeye çalışmayı amaçlar. Bunun için yazılım, programlama ve diğer çözümleri kullanır. NLP sayesinde makineler, bağlam tanıma, bilgi çıkarma, özetleme geliştirme vb. içeren metinleri daha iyi anlayabilir. Bilgisayarlar tarafından elde edilen verilere dayalı metinler oluşturmak da mümkündür.
Yapay zeka türleri şunları içerir:
Yapay zekanın faydaları şunları içerir:
Yapay zeka, özellikle veriye dayalı karar vermeye değer veren bir şirket için analiz süreçlerini basitleştirmeye yardımcı olabilir. Bunun nedeni, stratejilerin oluşturulmasını zorlaştıran bulutlu veya karışık verileri organize edebilmesi ve bunlara daha fazla netlik sağlayabilmesidir. Bir Yapay Zeka sistemi, korelasyonlar, regresyonlar, üretilen verilerin analizlerinin yapılandırılması vb. içeren süreçler geliştirebilir. Yöneticilerin karar vermeleri için bir temel teşkil eder. Özellikle büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleyebilen bir büyük veri çözümüne bağlıysa durum böyledir.
Sanal bir AI çözümü, analiz edilen tüketici profilleriyle uyumlu ürünler önermek için daha kesin segmentasyonlar gerçekleştirmek için algoritmalar kullanma yeteneğine sahiptir. Bu, iyi ticaret stratejileri geliştirme şansını artırır. AI ayrıca, onu oluşturan sistemler aynı analizleri birkaç kez gerçekleştirebildiğinden, yüksek düzeyde işlem tekrarlanabilirliğine sahiptir. Bu, herhangi bir iş akışının ölçeklenebilir olmasını sağlar. Raporlardan ilgili bilgilerin alınması da daha hızlı olabilir. Bunun nedeni, zaten bir belgeyi analiz edebilen ve içinde bilgi bulabilen metin madenciliği algoritmalarının olmasıdır. Bu faktörler, Yapay Zeka çözümü ile daha hızlı ve daha basit bir şekilde yapıldığından kolaylık sağlar.
Yapay zeka, mantıksal, analitik ve bilişsel faaliyetlerin otomasyonuna katkıda bulunarak bilgilerin işlenmesinde daha fazla hız sağlar. Bu, fiziksel görevlerin, özellikle de genellikle robotik makineler tarafından sağlanan üretimin otomasyonunun tamamlayıcısı olarak hizmet eder.
Şirketin makinelerini ve bilgisayar sistemlerini izlemek için bir Yapay Zeka çözümü kullanılabilir. Ekipman söz konusu olduğunda, diğer kaynakların yanı sıra sensörlerden, kameralardan, izleme yazılımındaki kayıtlardan gelen verileri kullanabilir. Sistemlerle ilgili olarak, bilgileri veritabanlarından, raporlardan, geçmişlerden vb. gelir. Elde edilen içerikler sayesinde şirket süreçlerindeki darboğazları, kusurları ve diğer zayıf noktaları keşfetme, hataları azaltma ve operasyonel verimliliği artırma yeteneğine sahiptir. Bu, maliyetleri düşürür ve ekipler için zorluklardan kaçınır. Hatta olası zorluklar hakkında tahminler bile yapabilirsiniz, böylece şirket zamanında harekete geçer.
Bu gerçek, risklerin (ve ayrıca fırsatların) haritalanmasına katkıda bulunarak farklı sektörler ve süreçler için teşhisler ürettiği için ortaya çıkar. Bu amaçla, ekiplere olası engelleri bildirmek amacıyla temel iş performansı göstergelerini sık sık kontrol edebilir. Bir diğer ilginç nokta ise analiz işlemlerinin genellikle düşük maliyetli olmasıdır. Ayrıca, yapay zeka tarafından toplanan ve işlenen verilere dayanan yöneticiler tarafından tanımlanan stratejilerde daha yüksek bir doğruluk düzeyine katkıda bulunur.
Yapay Zekanın şirketlerde, farklı segmentlerde birçok uygulaması var. Yapay zeka uygulamaları şunlar:
Yapay zeka, verileri analiz etme ve işleme yeteneği nedeniyle, işletmede uygulanacak önlemler için öneriler sağlayabildiğinden, göstergeleri değerlendirmede ve karar vermeyi desteklemede çok yararlıdır. Fiyat hesaplamasının otomatikleştirilmesi ve hangi uygulamanın en iyi Yatırım Getirisi'ni (ROI) sağlayabileceğinin değerlendirilmesi gibi yönetim süreçlerinde de doğrudan hareket edebilir. Ayrıca sigorta, kredi ve risk analizini otomatikleştirip optimize ettiği için dolandırıcılığın önlenmesinde önemli bir rol oynar. Finans sektörü kuruluşlarında, gece boyunca işlemlerin toplu mutabakatını da yapabilir. Müşterilerle etkileşime girerek elde ettiği veriler sayesinde onların talep, beklenti ve isteklerinin daha geniş bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilmektedir.
İK'da bu teknoloji, daha az analiz ve muhakeme gerektiren operasyonları gerçekleştirebileceğinden, tekrarlayan görevlerde çalışan çalışanların katma değeri daha yüksek faaliyetlere yönlendirilmesine katkıda bulunabilir. İşe yeni başlayan profesyoneller için uzun süren onboarding süreçlerinin yönetilmesi önemli olacağı bir diğer noktadır. Yapay Zeka yöneticisinin ortaya çıkması da gerçek bir olasılık. Bu profesyonel, kuruluşta yapay zekanın uygulanmasını ve yönetimini iyileştirmek için çalışacaktır.
AI, talepleri tahmin etmenin yanı sıra eğilimleri, davranışları ve fırsatları haritalama konusunda halkla iş birliği yapabilecek. Daha önce de belirtildiği gibi, müşteri hizmetlerine yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Yeri gelmişken, web siteleri ve sosyal ağlardaki mesaj kutularında, anlık mesajlaşma programlarında, sanal hizmet odalarında vb. kullanılan chatbotları da sayabiliriz. Tüketicilerle etkileşime girmeyi başardıkları, ancak daha düşük kapasiteye sahip oldukları için öncüleri olarak hareket eder.
AI'lar ayrıca bunları optimize etme yeteneğine sahiptir, böylece diyalogların içeriği üzerinde yapılan analizlere dayalı olarak tüketici sorularına daha iyi yanıt verebilirler. Yapay zekanın geliştirdiği başka bir etkinlik, kullanıcı davranışının değerlendirilmesidir. Bunun nedeni, dijital içeriği analiz edebilmesi ve profilleri halkın alışkanlıklarına göre segmentlere ayırmak için bir algoritma uygulayabilmesidir. Bu faktör sayesinde tüketicilere satın alma olasılığının daha yüksek olduğu ürünleri önerebilirsiniz.
Yapay Zeka, artırılmış gerçeklik, Nesnelerin İnterneti (IoT), kopyalar oluşturmak için fabrikanın fiziksel öğelerinin sanallaştırılması vb. ile birlikte endüstri 4.0'a öncülük eden teknolojilerden biridir. Bu arada, IoT sayesinde yapay zeka yalnızca sanal sistemlerden değil, bilgisayar veya elektronik cihaz olmayan fiziksel cihazlardan da veri elde edebiliyor. Örneğin, endüstriyel makineler. Yapay zekanın endüstrideki uygulamaları, hem üretken hem de yönetimsel faaliyetlerde kullanılabileceği için çok geniştir.
Yapay zeka ile ilgili en önemli gerçeklerden biri, risksiz ve talepsiz olmamasıdır. Birincisi, taleplerini karşılamak için daha fazla entelektüel sermayeye duyulan ihtiyaçtır. Onsuz, şirket süreçte para kaybederek yetersiz kullanabilir. Ayrıca, yeteneklerin korunmasının yanı sıra yaratıcılık gerektiren ve daha fazla katma değer yaratan faaliyetlerde bulunabilmeleri için insan sermayesinin şirket içinde yeniden nitelendirilmesi ve yer değiştirmesinin iyi planlanması gerekmektedir.
Bu ilişkiyi en üst düzeye çıkarmak için yapay zeka sistemleriyle başa çıkmak için eğitime ihtiyaçları olacak. Bir eğilim, birçok kurumsal yapının daha küçük, daha işbirlikçi ekiplerle daha akıcı ve yalın hale gelmesidir. Buna hazırlıklı olmak, şirket işleyişinin ve iş akışlarının uyum sağlaması ve taviz vermemesi gerekiyor. AI, maliyetleri azaltabilen, üretimi optimize edebilen ve faaliyetleri yönetebilen bir teknolojidir. Bu, işletme için rekabet avantajları yaratır ve onu stratejik bir çözüm haline getirir. Birçok lider şimdiden bu algıya sahip olmaya başladı.
Yapay zeka zorlukları şunlardır:
Yapay Zeka ile ilgili temel endişelerden biri veri eksikliğidir. AI'nın düzgün çalışması için algoritmalarını eğitecek ve besleyecek bilgilere sahip olması gerekir. Bugün sorunun veri olmadığı ortaya çıktı, asıl zorluk onu işlemek. Veri madenciliği süreçleri, veri modelleme, veri analitiği, veri zekası ve diğerleri iyileştirilmelidir.
Diğer bir büyük zorluk donanımdır. Yapay zekanın düzgün çalışması için çok fazla işlem gücü gerekir. Bu nedenle, sistemin (veya sistemlerin) yüksek işleme potansiyelini işlemesi gereken platform olarak iyi bir donanıma sahip olmak gerekir.
Yapay Zeka ile ilgili en yaygın endişelerden biri, makinelerin insanlarla nasıl etkileşime gireceğidir. İnsan-makine arayüzleri yetersiz veya kafa karıştırıcı olabilir, bu da AI başarısızlığına yol açabilir. Makinelerin, insan etkileşimlerinin gerçekleştiği bağlamı anlayamayabileceğini de dikkate almak önemlidir. Başka bir deyişle, oraya gitmenin, çözümlerin insan faktörünü anlamaları ve buna uyum sağlamaları için çalışma şeklini iyileştirmenin bir yolu var.
