Yazarın Tüm Kitapları

Mert Damlapınar: Düzenleyici yapı eksikliği yapay zekânın toplumun ihtiyaçlarını karşılamasını geciktiriyor

Tüketici teknolojisi, insan kaynakları ve eğitim sektörlerinin yapay zekâ desteğinde öncü sektörler olabileceğinin altını çizen L’Oreal E-Ticaret ve Teknoloji Ürünleri Departmanı Direktörü Mert Damlapınar, “kurumsal ve yasal anlamda düzenleyici yapı eksikliğinin, yapay zekânın toplum ihtiyaçlarını doğrudan yansıtması ve karşılamasını geciktirdiğine” dikkat çekiyor.

Türkçe çevirisi yakında Scala Yayıncılık’tan çıkacak olan Analytics of Life kitabının da yazarı olan Damlapınar, “Bazı kuruluşlar adalet, etik, hesap verebilme ve şeffaflık konularını yapay zekâ projelerinin merkezine yerleştirirken, bazı kurum ve şirketler agresif bir biçimde ‘bozulana kadar inşa et ve büyüt’ vizyonuyla ilerliyor” diyor ve bu güveni hem toplumsal hem de kurumsal anlamda inşa etmek için, süreçteki büyük oyuncuların sorumluluk alması ve bunu kanıtlaması gerektiğini söylüyor.

Yapay zekâya güven süreci: insan, proses ve teknoloji

“Yapay zekâya güven, tüm paydaşların bu teknolojiyi ve onun getirdiklerini hangi amaç için ve hangi çerçevede kullandıklarını net bir şekilde anlamalarıyla başlar” diyen Damlapınar, bu sürece dahil olan üç bileşen olan insan, proses ve teknolojinin kullanımıyla somut ilerleme sağlanabileceğine dikkat çekiyor:

“İnsan konusuna bakacak olursak, şirket yöneticileri veya kurumsal liderler yapay zekâ gelişimi ve uygulaması konusunda genelde çok az bilgiye sahiptirler. Veri bilimciler ise geliştirme sürecinde tüm düzenlemeleri dikkate almayı zor bulabilir. Bu farklı grupları bir araya getirmek ve bu teknolojinin gerektirdiği sorumlulukları dengeli bir biçimde dağıtmak çok önemli.

“Mevcut prosesler konusunda, teknoloji geliştirme ve bunu sorumluluk ile yapma konusunda birçok yönerge mevcut. Önemli olan hangisini seçeceğinize karar vermek. Sorumlu teknoloji geliştirmek için bir iş akışı veya çerçeve kullanırken paydaşlarla paylaşılabilecek bir formatta dokümantasyon olması önemli. Bu şekilde geliştirme süreci sistematik ve görünür hale gelir.

“Teknoloji alanında ise yapay zekâ geliştiricileri çalışmalarını değerlendirmeye yardımcı olacak ve kurumsal paydaşların geri bildirim sağlamasına izin verecek mekanizmalara ve araçlara ihtiyaç duyarlar. Bu araçlar hem veri bilimcilere hem de organizasyon liderlerine fayda saplatan standartlaştırılmış bir yapı sağlar.”

Tüm bu bileşenlerin bir araya getirildiğinde somut adımlarla yapay zekâ sistemlerinin objektif ve etkili bir biçimde inşa edilebileceğini söyleyen Damlapınar, “kırılana/bozulana kadar inşa etmeye devam et” yaklaşımının büyük olasılıkla organizasyonları rayından çıkarabilecek düzeyde güven kaybına neden olabileceğine inandığını belirtiyor.

Yapay zekânın önündeki en büyük engel yetişmiş insan bulma ve işe alma güçlüğü

Yapay zekâ teknolojisi alanındaki çalışmalar hızla devam ederken, benimsenme oranları henüz bu hız ulaşamadı. Damlapınar’a göre bunun sebepleri yıldan yıla değişiyor: “Geçtiğimiz yıllarda yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamalarının şirketlerde ve farklı sektörlerde kabul görmesinin önündeki en büyük engel şirket kültürüydü.”

“Şirket kültürü” sebebinin 2021’de dördüncü sıraya gerilediğini belirten Damlapınar, bu yıl bu teknolojilerin önündeki en büyük engelin yetişmiş insan bulma ve işe alma (yetenek bulma) güçlüğü olduğunu söylüyor: “Bu problem son birkaç yıldır öngörülüydü ve 2021’de zirve yaparak ilk sıraya yükseldi.

“Bilgisayar, elektronik ve teknoloji şirketleri yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanma oranında yüzde 17-20 ile başı çekiyor. Bu sektörü yüzde 15-17 ile finans, yüzde 9-10 ile sağlık ve biyoteknoloji, yüzde 8-9 ile eğitim, yüzde 6-7 ile kamu sektörü, yüzde 5-6 ile telekomunikasyon, yüzde 4 ile üretim, yüzde 4 ile perakende, yüzde 3 ile medya, yüzde 3 ile enerji ve yüzde 3 ile savunma sanayii ediyor.”

“Konuyu yalnızca pratikte değil, teknik ve tüketici gözünden algılama olanağı buldum”

Analytics of Life kitabını yazma kapsamında veri analizinin işinin bir parçası olduğunu söyleyen Damlapınar, çalıştığı kurumlarda gerek satış ekibinin gerekse e-ticaret departmanın lideri olarak veri analizine ve “o analizlerden elde edilecek kullanılabilir bulgulara hem ekibinin hem de pazarlama, medya, marka ekipleri ve ajans partnerlerinin de ihtiyaç duyduğunu” belirtiyor:

“Bunun yanında 2017 yılında başladığım Uygulamalı İşletme Veri Analizi (Applied Business Analytics) yüksek lisans programında günlük uygulamalarda kullandığımız bu teknikleri detaylı öğrenme ve yöntem ve ürün portföyümü geliştirme olanağım oldu. Konuyu yalnıza pratik lens ile değil, aynı zamanda teknik ve tüketici gözünden de algılama olanağım olduğu için ilk kitabımı yazmaya karar verdim.”

L’oreal’den önce Mondelez International, Sabra Dipping Company ve Cibo Vita’da e-ticaret direktörü olarak görev alan Damlapınar, Hacettepe Üniversitesi Moleküler Biyoloji bölümünden mezun olduktan sonra Cornell Üniversitesi’nde dijital pazarlama alanında eğitim aldı. Damlapınar, daha sonra eğitimine Boston Üniversitesi’nde uygulamalı işletme veri analizi üzerine yaptığı yüksek lisans ve Massachusetts Institute of Technology’de dijital dönüşüm ve uygulamalı veri bilimi eğitimiyle devam etti. Damlapınar, şu an girişimciler ve start-up şirketleri için hızlı ve düşük maliyetli analitik çözümlerle ilgili ikinci kitabını yayınlamaya hazırlanıyor.