Yeni yardımcı: Şirketlerde yapay zeka kullanımı

Yazar: İlkim Emirler

Makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılan yapay zeka (AI), birçoğumuz tarafından otonom araç teknolojisi ve satranç oynayan robotlar gibi örneklerle tanınıyor. Ancak bireysel teknolojiler ve sağlık hizmetleri gibi kullanımların yanında yapay zeka, iş dünyasında önemli bir yere sahip. 

Harvard Business Review'a göre, şirketler yapay zekayı temel olarak şu amaçlarla kullanıyor: 

-Güvenlik ihlallerini tespit etmek ve engellemek

-Kullanıcıların teknolojik sorunlarını çözmek

-Üretim yönetimi çalışmalarını azaltmak

-Onaylanmış satıcıların kullanımında şirket içi uyumu ölçmek

IBM'in Küresel Yapay Zeka Benimseme Endeksi'ne göreyse şirketlerin yaklaşık yarısı "maliyet tasarrufu ve verimlilik", "bilgi teknolojileri veya ağ performansında iyileştirmeler yapmak" ve "müşterilere daha iyi deneyimler sunmak" dahil olmak üzere süreçleri otomatikleştirmek için yapay zekadan faydalanıyor. Sektörel farklılıklar bulunsa da günümüzde küresel çapta üretim yapan neredeyse her şirket, farklı alanlarda sistemi hızlandırmak ve üretimi kolaylaştırmak amacıyla bünyesinde yapay zekaya yer veriyor. 

Örneğin üretim alanı: Bir Covid Hikayesi  

Dünyanın en büyük beyaz eşya üreticilerinden biri olan Çin merkezli Haier Group, Çin'in Covid-19 ile mücadele ettiği sırada yine aynı ülkeden ev dekorasyon şirketi Heji Home ile salgının ilk kez göründüğü Vuhan'daki bir hastanede mobil izolasyon koğuşlarının üretimi için işbirliğine gitti. Koğuşların yapımı için sıkı tıbbi standartları karşılayacak temiz hava, sterilizasyon ve kanalizasyon arıtma sistemlere ihtiyaç vardı. İki şirketin de üretim bandında daha önce yer almayan bu sistem için yapılan işbirliği sonucunda bir prototip meydana getirildi. 

Ünitenin üretimi devam ederken hastanelerin de talepleri artıyordu. Taleplerin artışıyla iki şirketin de endüstriyel cihazlar, sağlık hizmetleri ve inşaat dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde doğru ortakları zaman kaybetmeden belirlemesi, tüm ilgili tarafların birbirine güvenmesinin sağlanması ve tasarım üzerinde işbirliği yapmaya istekli olması gerekiyordu. Haier ve Heji Home, Haier'in dijital platformu Akıllı Üretim Operasyon Platformu Bulutu (COSMOPlat) ile bir prototip oluşturdu ve test etti, tedarik zincirini buna göre yapılandırdı ve üretim kapasitesini birkaç hafta içinde düzene koydu. 

COSMOPlat'ı geleneksel dijital tedarik zinciri platformlarından ve diğer dijital platform türlerinden ayıran bazı temel farklılıklar söz konusuydu. Örneğin platform inovasyon, tasarım, malzeme tedariki, teknik sorunlarının çözümü ve yeni hizmetler sağlamak gibi çeşitli işbirliklerine olanak sunuyordu. Ayrıca tüm taraflar önerilere ve fırsatlara yanıt verebiliyor ya da bir aksaklık meydana geldiğinde müdahale edebiliyordu.

İK süreçleri ve verimlilik

Yapay zeka, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek şirketlerin iş gücü eksikliğini gidermelerine ve mevcut iş gücünü daha verimli kullanmalarına olanak tanıyor. Küresel bilgi teknolojileri uzmanlarının %30'u, kuruluşlarındaki çalışanların yapay zeka ve otomasyon yazılımı ile araçlarıyla zamandan tasarruf ettiğini söylüyor.

Şirketlerin İK departmanları işe alım süreçlerinde de pozisyonlara ilişkin yanlış kişiyi işe alma olasılığını en aza indirmek, süreçleri kolaylaştırmak ve basitleştirmek için başvuru izleme sistemlerini (ATS) kullanıyor. Capterra tarafından işe alım yazılımlarının etkisine dair yayımlanan rapora göre, işe alım görevlilerinin ve yetenek yöneticilerinin %75'i bir tür işe alım veya aday izleme yazılımı kullanıyor.

Birleşik Krallık merkezli Unilever, işe alım sürecinde adayların değerlendirmelerini gerçekleştirecek çevrimiçi bir platform kurmak amacıyla yapay zeka destekli işe alım platformu Pymetrics ile kurduğu ortaklık sonucunda yaklaşık 70 bin saatlik tasarruf sağladığını aktardı. 

İşe alım süreçlerinde sağlanan verimliliğe başka bir örnek ise yine Haier'den geliyor. Haier "EMC Workbench" isimli bilgi teknolojileri platformuyla teklif verme ve sözleşme sürecini otomatikleştiriyor. Mikro işletmeler, sözleşmelerini sisteme yüklüyor. Belirli bir mikro işletmedeki çalışanlar, işbirliği yapılan mikro işletmelerdeki çalışanlar da dahil olmak üzere herkesin hedeflerini ve bu hedeflere yönelik performanslarını görebiliyor. Bu görünürlük, mikro işletmelerin ve çalışanlarının sözleşmedeki hedeflerine ulaşmaları konusunda hesap verebilirlik sağlıyor. 

Bir başka verimlilik örneğini de hepimizin takip ettiği Associated Press (AP) oluşturuyor. Harvard Business Review'a göre AP, yapay zeka yazılımını otomatik olarak çok getirisi olmayan haberleri yazmak üzere eğiterek 12 kat daha fazla öykü üretti. Bu sayede gazeteciler daha ayrıntılı öyküler yazmak için daha fazla özgürlük ve zaman elde etti. E-ticaret lideri Alibaba da yalnızca 1 saniyede 20 bin satırdan fazla kopya üretebilen AI-CopyWriter adlı bir araç geliştirdi.

Ya engeller? 

Şirketin yapay zekayı kullanım alanları oldukça geniş. Nitekim IBM'in küresel ölçekteki çalışmasında şirketlerin %35'inin operasyonlarında AI'dan yararlandığı, %42'sinin ise AI'yı keşfetmeye çalıştığı ortaya koyuluyor. Üstelik IT yöneticilerinin %30'u çalışanlarının yapay zeka ve otomasyon yazılım ve araçları sayesinde iş süreçlerinde verimlilik sağlandığını aktarıyor. Ancak şirketlere ciddi ölçüde avantajlar sağlayan bu teknolojinin faydaları olduğu kadar, benimsenmesinin zorlu yanları olduğu da yadsınamaz bir gerçek. Peki neden? 

IBM söz konusu raporunda yapay zekanın benimsenmesinin zorluklarını 5 maddede özetliyor:

-Yapay zekanın becerilerinin sınırlı olması,

-AI'ya dair uzmanlığın veya bilginin sınırlı olması,

-Teknolojinin fiyatının çok yüksek olması,

-Modeller geliştirmek için yeterli araç veya platform bulunmaması

-Projelere entegre edilmesinin ve ölçeklenmesinin zorluğu.

Verinin güvenilirliği ise AI projelerine şüpheyle yaklaşılmasının başka bir nedeni olarak görülüyor. Örneğin IBM, şirketlerin günümüzde daha önce hiç olmadığı kadar veriye sahip olduğunu ancak bu verilerin AI uygulamalarını eğitmek için yeterli olmadığını belirtiyor. Verinin bütünlüğü, karmaşıklığı, meta veriler ve bilgi mimarisi gibi zorlukları aşmak içinse IBM şirketlere kültüre odaklanmalarını ve konuya stratejik yaklaşmalarını tavsiye ediyor. Veri varlıklarının değerli olduğu, tanımlandığı, haritalandığı, sınıflandırıldığı ve iyi yönetildiği bir şirket kültürü bu bağlamda öne çıkıyor.

Şirketlerin, zorlukları en aza indirerek maksimum düzeyde kaynak ve zaman tasarrufu sağlayacak şekilde yapay zekayı iş süreçlerine entegre edebilmesi için atabilecekleri farklı adımlar da söz konusu. Harvard Üniversitesi'nden Thomas H. Davenport ve çalışma arkadaşlarının, her biri kendi şirketinde yürütülen toplam 152 projeden sorumlu 250'den fazla yöneticiyle yaptığı araştırma da AI'ın benimsenebilmesi için şirket genelinde hayata geçirilecek ölçeklendirme planlarının önemli olduğunu ortaya koyuyor. Ayrıca hangi teknolojilerin hangi görevleri yerine getireceğinin belirlenmesi ve iş ihtiyaçları odağında oluşturulacak proje portföyünün de bu bağlamda gerekli olduğunu belirtiyor. Elbette çalışanların becerilerini, dijital araçları kullanabilmelerini sağlayacak şekilde geliştirmek ve AI'ı "işlerini elinden alacak" değil, "işlerini daha verimli bir şekilde yapmalarını sağlayacak" bir teknoloji olarak görmelerini sağlamak, yapay zekaya dayalı projelerin şirketin her kademesinde benimsenmesini kolaylaştırabilir.

Özellikle pandeminin etkisiyle daha da sert esmeye başlayan dijitalleşme rüzgarı, neredeyse her sektörden şirketi dijital yetkinlikler kazanmaya, bunları rekabet avantajı sağlayacak şekilde kullanmaya, devamlı dönüşen dünyaya çevik bir şekilde uyum sağlamaya ve çalışanlarının uyumunu kolaylaştırmaya zorluyor. İş dünyasının yapay zekayı benimseme olasılığının yalnızca 1 yılda %13 yükseldiğini düşünürsek, şirketlerin yapay zeka stratejilerinin önümüzdeki yıllarda nasıl değişeceğini ve bu yolculukta karşılaşacakları engelleri çözmek için nasıl aksiyonlar alacaklarını hep birlikte göreceğiz.

Kaynak: https://aposto.com/s/yeni-yardimci-sirketlerde-yapay-zeka-kullanimi