Yapay zeka girişimleri neden başarısız oluyor?

FINANSGUNDEM.COM - DIŞ HABERLER SERVİSİ

İş liderleri, 2026 yılına kadar yapay zeka modelleri için tahmini yıllık 60 milyar dolarlık harcama ile yapay zekanın yarı büyülü güçlerinden yararlanmak için acele ediyor.

Finansgundem.com’un derlediği bilgilere göre, Yine de, yapay zekadan elde edilen gelirin o güne kadar yılda yalnızca yaklaşık 20 milyar dolara ulaşması bekleniyor ve bu da yatırım ile getiriler arasında önemli bir fark olduğunu gösteriyor. Son çalışmalar ise yapay zeka girişimlerinin yaklaşık yüzde 75'inin başarılı olmadığını ortaya koyuyor.

Tek bir yapay zekadan bahsetmek mümkün değil

Fortune’dan Nada R. Sanders, üretken yapay zekanın piyasaya sürülmesinden bu yana kapsamlı araştırmalar yürütüldüğünü belirtiyor ve makalesinde, yapay zeka girişimlerinin başarısı hakkında içeriden derin bilgiler sağlayan The Humachine kitabından içgörülere yer veriyor.

Yapay zeka kopyalanabilir ve tek bir bedenden bahsetmek mümkün değildir. Kopyalanamayan şey, benzersiz bir iş modeli, süreçler ve insanların bu teknolojiyle entegrasyonudur. Araştırma, yapay zeka teknolojilerini mevcut iş modellerine ve eski süreçlere uygulamak için gösterilen yoğun ilginin başarıya yol açmayacağını ortaya koyuyor.

Küresel tedarik zinciri devi Li & Fung'un CEO'su Spencer Fung bir benzetme sunuyor: “Yeni bir iş modeli olmadan yapay zeka edinen şirketler, bir şirketin at ve arabayı dijitalleştirmesine benzer; rekabet ise dijital bir otomobil yaratmış durumda.”

Geçmişteki bir iş modeline yapay zeka eklemek rekabete yol açmaz; sadece eski süreçleri sağlamlaştırır. Yapay zeka, rekabet avantajı sağlamak için elzemdir ancak yetersizdir. Yapay zekayı işlerine entegre etmeye çalışmadan önce, kurumsal liderlerin öncelikle iş modellerini yeniden değerlendirmeleri ve güncellemeleri gerekir.

Veriler oynaklıkta tutunamıyor

Yapay zeka, öngörülemeyen ve sürekli değişen küresel iş ortamlarında güvenilir olamayabilecek tarihi verilere dayanıyor. Tedarik zinciri yazılım lideri Kinaxis'in CEO'su John Sicard'ın söylediği gibi, “Pandemi vurduğunda her matematik tabanlı model çöktü. Varsayımsal parametrelerin hiçbirine güvenilemezdi.”

İş kararları, emek, enflasyon ve jeopolitik sorunlardan ayrı bir boşlukta alınmaz. Deneyimli çalışanlar, alan uzmanlığı ve çevreleri hakkında derin bilgi sağlar. Dijital analizler yeterli olmadığında, tıpkı alışılmadık koşullar altında kontrolü ele geçiren bir pilot gibi devreye girerler.

Bu bilgi esastır ve değerini görmezden gelmek tehlikelidir. Sicard bunu şu uyarıyla özetliyor: “Modele körü körüne itaat etmek artık öldü. Bu yaklaşım pandemi sırasında bizi uçurumdan aşağı sürükledi.”

Bu, bir bilgisayar tarafından yenilen ilk satranç oyuncusu olan satranç ustası Garry Kasparov ile yakın zamanda yapılan tartışmayı yansıtıyor. Kasparov, makinelerin vakaların yüzde 95'inde insanlardan daha iyi olduğu sonucuna varsa da, insanların kalan yüzde 5'lik zaman diliminde ne zaman ve nasıl müdahale edeceklerini bilmeleri gerekiyor. Kasparov, avantajın içgüdülerine ve sezgilerine ne zaman güveneceğini bilen kişinin yanında olduğunu belirtiyor. Kasparov bu durumu, “İyi bir karar verici ile harika bir karar verici arasındaki fark budur. Burada ve orada küçük bir ayarlama en yüksek getiriyi sağlar. Vakaların yüzde 95'inde makine üstünlüğüne meydan okumak zorunda değiliz. Ama diğer yüzde 5'te meydan okuyoruz” diye açıklıyor.

Algoritmaların otonom bir şekilde çalışmasına izin verecek kadar alçakgönüllü olmanın ne zaman gerektiğini bilmek de önem arz ediyor. Yapay zeka araçları, bağlamı anlama becerisinden yoksun, ancak biz değiliz.

Bu içgörü, liderlerin başarılı yapay zeka uygulamalarını yönlendiren temel insan unsurlarını kavramasına yardımcı olur. Fortune 100 giyim ve ev modası perakendecisi olan TJX Companies'in eski CEO'su Ted English'in dediği gibi, “Liderlik çok fazla içgüdü, deneyim ve bilgi gerektirir. Bunu bir makineden elde edemezsiniz.”

Yapay zeka yeni insan becerileri gerektirir

Yapay zeka yaygınlaştıkça, şirketlerin iş gücünde yeni insan becerileri geliştirmesi gerekir. Yöneticilerle yapılan röportajlarda, yeni rekabet avantajının ‘insanlararası beceriler’, ‘insan yaratıcılığı' ve ‘kişisel ilişkiler' ile ilgili olduğu defalarca dile getiriliyor.

Lenox'un CEO'su Peter Cameron, “Hiçbir şey kişisel olan uzun vadeli ilişkilerin yerini tutamaz ve ilişki ne kadar uzunsa o kadar iyidir” diyor.

Alene Candles'ın CEO'su Rod Harl, en iyi kararlarının çalışanlara kişilerarası beceriler ve farkındalık teknikleri konusunda eğitim vermek olduğunu ifade ediyor ve bu becerileri insan yaratıcılığıyla birleştirmenin ‘işin kaymağı’ olduğunu belirtiyor.

Future Insight Network'ün kurucu ortağı ve CEO'su Maria Villablanca'nın da dediği gibi: "Şirketlerin çözüm bulma biçimlerinde yaratıcı ve yenilikçi olabilen insanlara ihtiyacı var. Şirketlerin kişilerarası becerilere sahip yaratıcı sorun çözücülere ihtiyacı var. Makineler bu kişilerle rekabet edemez.”

Yapay zeka daha fazla görevi üstlendikçe, beceri kaybı ve bilgi kaybı riski bulunuyor. Deneyimli yetenekleri elde tutmanın yanı sıra, şirketlerin insan kaynakları genelinde karar alma becerilerini geliştirmek için yeni yollar düşünmesi gerekiyor.

Günümüzde, liderler tarafından en kritik olarak görülen insan becerileri kişilerarası becerilerdir. Bunlar, temel çatışma çözümü, iletişim, duygusal kopuş ve farkındalık uygulamaları olarak sıralanabilir. Dijital okuryazarlık beklenti içinde olsa da etkili kişilerarası beceriler önceliktir. Bu benzersiz insan becerileri genel anlamda yetersiz sayıda kişide bulunur ve eğitim gerektirebilir.

Mark Cuban: Yavru köpeğim yapay zekadan daha akıllı

ECB Başkanı Lagarde'dan yapay zeka uyarısı: Kırılganlıklara neden oluyor

100'den fazla şirket AB yapay zeka paktını imzaladı

Yapay zeka e-posta yazmak için 1 şişe su tüketiyor

Yapay zeka yakın gelecekte kontrolden çıkacak

Microsoft ve ortaklarından yapay zeka hamlesi