Dünya genelinde ekonomik belirsizliğin ve işten çıkarmaların arttığı ve değişimin hız kazandığı bir dönemde; iş liderleri açısından maliyetleri nasıl kısacaklarına ya da hangi alanlara daha fazla yatırım yapmaları gerektiğine yönelik stratejik kararlar günbegün daha önemli hâle geliyor. Bu kararların başını da teknoloji harcamaları ve yatırımları çekiyor. Teknolojide öne çıkan trendler ve popüler uygulamalar iş dünyası liderlerinin karar süreçlerinde ikilemlere neden oluyor: Bir yanda, rakiplere karşı avantaj elde etmek için gelişmekte olan bir teknolojiye erken yatırım yaparak öne çıkan bu teknolojiyi sektörde sahiplenen firma olma fırsatı; diğer yanda ise daha önce benzer süreçlerde ağzı yanmış şirketleri analiz edip, abartılı pazarlamalara kanmadan, “bekle gör” stratejisini benimseyerek, temkinli yaklaşma… Sonuçta doğru kararı verebilmek, üzerinde tartışılan teknolojinin pazardaki statüsü, maliyeti, regülasyonların ve müşterilerin hazır olması, şirketin gerekli altyapı yatırımlarını gerçekleştirip gerçekleştirmediği ve hedef müşteri ihtiyaçlarına yönelik, problemleri giderecek şekilde teknolojiden yararlanma ihtimali gibi pek çok parametreyi gerektirse de zamanı gelen teknolojiler asla geri çevrilemiyor. Ancak, doğru öngörüler ile sürdürülebilir bir şekilde şirketi öne çıkaracak bir vizyon belirlemek gittikçe zorlaşıyor.

Günümüzde, karar vericiler için özel bir zorluk teşkil etmeye başlayan teknolojilerin başında, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi uygulamaları geliyor. 2021’de 33 milyar doları bulan yapay zeka odağındaki harcamaların, 2025’te 64 milyar dolara çıkması bekleniyor. Bunun temel nedenlerini, AI teknolojisinin bir yandan insan kapasitesini aşarak sürekli artan karmaşıklığa çözüm sunacak şekilde hızla gelişmesi ve uygulamasının giderek daha kolay ve daha az maliyetli hâle gelmesi oluşturuyor. Her sektör, gelişen bu alana adapte olmaya çalışıyor. Dünyanın en önde gelen üniversitelerinden olan Stanford Üniversitesi’nde son beş yıl içerisinde AI ile ilgili derslerin sayısında iki kat artış olması, bu alanda yetişmiş insan kaynağına olan ihtiyacı ve gençlerin bu alana olan ilgisini de gösteriyor.

Yapay zeka yatırımlarının içerisinde, son dönemlerde her yerde karşımıza çıkmaya başlayan “üretici yapay zeka” (generative AI) aslan payını almaya başladı. En genel tanımı ile üretici yapay zeka, bir isteme yanıt olarak yeni metin, resim, yazılım kodu, formül, hatta müzik ya da yeni görseller oluşturmak için geniş metin ve görüntü veri tabanlarında eğitilen makine öğrenmesi modellerini ifade ediyor. ChatGPT, Bing AI, DALL-E gibi uygulamalar ile günlük hayatımızın bir parçası hâline gelmeye başlayan üretici yapay zekaya yönelik; “Onsuz yaşayamayacağınız 10 ChatGPT uygulaması!” ya da “ChatGPT’yi yanlış kullanıyorsunuz! İşte ChatGPT kullanıcılarının yüzde 99’unun önüne geçmenin yolları” gibi başlıklarla sosyal medyada sıkça karşılaşmaya başladığınızı düşünüyorum.

Üretici yapay zeka uygulamalarını test edip, bu uygulamalar ile eğlenip, onlara adapte olmaya çalışırken; bu uygulamaların çoktan pek çok işi derinlemesine etkilediğini; hatta bazı işleri insanların elinden almaya başladığını görmeye başladık bile. Yakın tarihli bir Goldman Sachs araştırması, üretici yapay zeka uygulamalarının dünya çapında 300 milyon tam zamanlı işi (mevcut işlerin üçte ikisi olduğu tahmin ediliyor) etkileyebileceğini ve işlerin dörtte birini de tamamen değiştirebileceğini paylaştı.

Üretici yapay zekanın üretim süreçleri üzerindeki etkisi, küresel ekonomiye trilyonlarca dolar değer katabilir

Üretici yapay zeka, bireysel faaliyetlerin bazılarını otomatikleştirerek ya da bireysel çalışanların yeteneklerini artırarak işin anatomisini değiştirme potansiyeline sahip. Mevcut üretici yapay zeka teknolojileri, bugün çalışanların zamanının yüzde 60 ila 70’ini alan iş süreçlerini otomatikleştirme imkanı sağlayarak, işgücü verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Ancak bunun için, çalışanları iş tanımlarını veya sorumluluklarını değiştirmek ve bu süreci desteklemek için gerekli yatırımları planlamak gerekecektir. Çalışanların yeni beceriler kazanmak için desteğe ihtiyaç duyacağının ve bazılarının da görevlerinin değiştirilmesi gerektiğinin bilincinde olarak, organizasyon yapısını gözden geçirmek de gerekecektir.

Yapay zeka işinizi hemen elinizden almayacak

Bununla birlikte, altını çizmemiz gereken bir konu var. İş dünyasında bu tarz radikal kararlar almak ve statükoyu değiştirmek o kadar da kolay olmuyor; üretici yapay zekanın da iş hayatına girmesi yavaş yavaş olacak. Bunun en önemli sebebi, üretici yapay zekanın hâlen gelişmekte olması ve birtakım görevleri tamamen üstlenmeye aday olsa bile; döngülerde hâlâ bir insana ihtiyaç duyulması. Fütürist ve ” Yapay Zeka Her Şeyi Nasıl Dönüştürecek” kitabının yazarı Martin Ford, AI’ın işimizi elimizden alıp almayacağına yönelik şu basit testi kendimize yaparak bir öz değerlendirme yapabileceğimizi belirtiyor: “Başka birinin, yaptığınız her şeyin kaydını inceleyip işinizi nasıl yapacağınızı çözebileceği türden bir işiniz var mı?” Cevap evet ise, o zaman işiniz gerçekten tehlikede demektir.

Her ne kadar gelişme süreci devam etse ve üretici yapay zekanın gücünü, erişimini ve yeteneklerini anlama yolculuğunun başında olsak da bu teknolojinin dönüştürücü etkisini her geçen gün daha derinden hissetmeye başladığımız bir noktadayız. Bir önemli soru da şu: Üretici yapay zekanın, AI’dan beklediğimiz derin öğrenme süreçlerini aktifleştirerek insan beyni gibi hareket edip etmeyeceği…

Peki üretici yapay zeka, öncelikle hangi meslekleri derinden etkileyecek ve dönüştürecek?

Gelin, üretken yapay zekanın mesleklere olan etkisini son araştırmalar doğrultusunda analiz edelim. Tabii öncesinde, önemli bir konunun altını çizmek ve yanlış anlaşılmaları gidermek de gerekiyor. Yapay zeka konu olduğunda hemen hangi meslekleri tehdit ettiği ya da hangi meslekleri ele geçireceği gündem oluyor. Ancak yapay zeka ve üretici yapay zekayı işimizi daha iyi, etkin ve farklı yapmamızı sağlayacak bir araç olarak görerek, yapay zeka ile birlikte çok daha iyi bir ekip olacağımızın bilinci ile bireysel farkındalık kazanmamız ve işimizi dönüştürmemiz gerekiyor. Yani, konu işlerin ya da mesleklerin tamamen değiştirilmesinden öte iyileştirilmesi ve geliştirilmesi olmalı.

Bilgisayar mühendisi ve yazılımcılara ihtiyaç azalacak

Tartışmasız günümüzün en talep gören, aynı zamanda beklentiler açısından hep tartışmalı olan mesleklerinden biri bilgisayar programcıları ve mühendisleri. İstisnasız her firma, hangi sektörde faaliyet gösteriyor olursa olsun, dijital dünyaya adapte olmak için yazılımcılara ihtiyaç duyuyor. Ancak yazılımcı kadrolarını uzun vadeli şirkette tutup, onlardan yüksek verim sağlayacak yapıyı kurmak oldukça zor. Bununla birlikte, üretici yapay zeka uygulamaları sayesinde, firmaların yakın gelecekte yazılımcı eksikliklerini gidermeleri oldukça olası.

ChatGPT gibi gelişmiş üretici yapay zeka uygulamaları, insanlardan çok daha hızlı kod üretebiliyor ya da farklı uzmanlıklarda yazılımcı kadrosu bulundurulması gereken süreçleri basitleştirerek bir projenin daha az çalışanla tamamlanabilmesini sağlıyor.

Uzmanların çoğu, üretici yapay zekanın yazılım geliştiriciler için bir nimet olacağı konusunda hemfikir. Microsoft ve MIT tarafından yayınlanan bir araştırmanın sonuçlarına göre, Copilot gibi üretici yapay zeka uygulamaları kullanan yazılımcılar, geleneksel kodlayıcılardan yüzde 56 daha hızlı program yazabildiler. Yazılım sektöründe fark yaratması beklenen yazılım geliştiricilerin, otomatik kodlama uygulamalarına en iyi istemleri girme becerisine sahip kişiler olacağı bekleniyor. Şirketlerin BT bölümlerinde “bilgi istem mühendisleri” şeklinde yeni roller çıkması şaşırtıcı olmayacak.

Zaten istenen içerikleri üretebilen bir kaynak varken, içerik sağlayıcılara ihtiyaç var mı?

Üretici yapay zekanın, metin tabanlı verileri iyi analiz edebilmesi, anlayıp yorumlayabilmesi ve yazabilmesi; reklamcılık, gazetecilik ve içerik oluşturmayı içeren birçok mesleği etkilemeye başladı. Ekonomist Paul Krugman, New York Times’daki bir köşe yazısında, ChatGPT’nin bu tarz işlerde raporlama ve yazma gibi görevleri “insanlardan daha verimli” yapabileceğini öne sürdü.

Medya sektörü, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriklerle şimdiden denemeler yapmaya başlamış durumda. Teknoloji haber sitesi CNET, düzinelerce makale yazmak için ChatGPT’ye benzer bir AI aracı kullanırken (ancak düzeltmeler yapmak zorunda kaldılar), BuzzFeed sınavlar ve seyahat rehberleri gibi yeni içerik biçimleri oluşturmak için ChatGPT’den yararlandı.

Bazı gazetecilik türlerinin yerini de şimdiden yapay zeka almaya başladı. Özellikle spor haberciliği, otomasyona kolayca uyum sağlayabiliyor. Bir algoritma, bir spor müsabakasının özetini ve önemli anlarını hikâyeleştirerek kullanıcılara anında sunabiliyor. Aynı durum, yatırım analistleri ve bazı ekonomistlerin işleri için de geçerli. Associated Press, 2014’ten bu yana, tek bir insan gazeteci olmadan yılda binlerce yatırım raporu yayınlamak için Automated Insights adlı bir yapay zeka platformundan yararlanıyor; bu sayede de uzmanlara daha derin ve yararlı raporlar hazırlamak için yüzde 20 daha fazla zaman kazandırdıklarını belirtiyor.

Ancak, dipnot olarak ekleyelim; ChatGPT’nin 2022 yılına kadar sınırlı olan veri kümesi nedeniyle medyada istenilen sonuçları almak yeni versiyonları gerektirecektir.

Dijital pazarlama otomatize oluyor

Dijital pazarlamacılar ve sosyal medya kanallarını yöneten uzmanlar açısından da üretici yapay zeka bulunmaz bir nimetken bir yandan da bir tehdit. Kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturan, sosyal medya gönderileri hazırlayıp gönderen ve A/B testi ve arama motoru optimizasyonu gibi içerik pazarlama kampanyasının parçası olan diğer birçok görevi otomatik hâle getiren üretici yapay zeka uygulamaları kullanıma sunulmaya başlandı. Bu demek oluyor ki, dijital pazarlama gibi ayrı bir uzmanlık alanı yerine pazarlama yöneticilerinin üretici yapay zekadan yararlanarak, stratejinin bir parçası olarak bu görevi basitçe gerçekleştirmesi sağlanabilir.

Bir Hizmet Olarak Hukuk (“Law as a Service”)

Daha önce de referans olarak belirttiğim Goldman Sachs raporuna göre üretici yapay zeka büyük olasılıkla hukuk sektörü çalışanlarını da derinden etkileyecek. Bildiğiniz üzere, pek çok hukukçu, büyük miktarda bilgiyi analiz edip öğrenilenleri sentezlemekten; ardından yasal bir özet veya görüş oluşturarak hizmet verdikleri kişi ya da kurumlar için konuyu anlaşılır hâle getirmekten sorumludur. Hukuk danışmanları ve hukuk yöneticilerinden beklenen görevlerin başında da karmaşık yasal belgeleri anlaşılabilir özetlere dönüştürerek, gerekli aksiyonlara yönelik alternatifleri paylaşmaları geliyor. Üretici yapay zekanın bu alanda da oldukça yararlı olmaya başladığını görüyoruz.

ChatGPT ve benzeri uygulamalar, kendilerine verilen verilerden kolayca yasal özetler ve hatta dava dosyaları oluşturmaya başladı. Bu gelişme, hukuk hizmetlerinin bir servis olarak son kullanıcıya sunulmasının da yolunu açan önemli bir aşama (“law as a service”). Pek çok son kullanıcı, bu tarz uygulamalar yolu ile bir avukat ya da hukuk bürosu ile anlaşmaya gerek olmaksızın, bireylere ya da şirketlere karşı dava açmak için üretici yapay zekadan faydalanabilecek. Normalde birkaç gün ya da bazen birkaç hafta sürebilen çalışmaları ChatGPT’nin bir dakikadan daha kısa sürede yaptığı düşünüldüğünde, avukatların bu gelişmeyi ciddi olarak ele almaları gerekiyor.

Yine, ilk önce otomatikleştirilecek olan işler, zaman alan, tekrarlayan, düşük seviyeli yasal işler olacak. Öte yandan uzmanlar, AI’ın uzman avukatların yerini alamayacağını da savunuyor. Diğer işlerde olduğu gibi üretici yapay zekanın burada da avukatların büyük resmi düşünmeye daha fazla zaman ayırmasına, rutin işlere ise daha az zaman ayırmasına imkân sağlayacağını belirtebiliriz.

Muhasebe süreçleri de otomatize oluyor

Hukuk gibi mali işler de üretici yapay zekanın öncelikle odaklandığı ve servis haline gelebilecek bir alan. Kâr/zarar tabloları ve bilançolar oluşturmaktan tüm mali raporların taslağını çıkarmaya kadar yapılacak pek çok çalışmayı ChatGPT bu alanda da basitlikle devralabiliyor. Bu durum, şirketlerin ihtiyaç duyduğu yüksek profilli muhasebe işleri için zaman kazandırabiliyor.

Pazar araştırmacıları ve veri analistleri

Pazar araştırmacıları, veri toplamaktan, verideki eğilimleri belirlemekten ve bulgularını etkili bir pazarlama kampanyası tasarlamak veya reklamın nereye harcanacağına karar vermek için kullanmaktan sorumludur. Ancak, dijital dünyamızda analistler veri içinde boğuluyor: Satış rakamları, demografik veriler, iklim modelleri sayılabilir. Tüm bu veriyi elemek, gizli eğilimleri belirlemek ve eyleme geçirilebilir önerilerde bulunmak veri analistlerinden beklenen görevler.

Diğer birçok sektörde olduğu gibi, üst düzey analiz ve karar verme ihtiyaç olmaya devam edecek, ancak daha düşük düzeyli veri analiz süreçleri (yatırım bankacılığı ve özel sermayedeki finansal modelleme gibi) AI tarafından devralınacak.

Eğitimciler de üretici yapay zekadan etkilenecek

Eğitim sektöründe, dünya genelinde süregelen bir tartışma da öğrencilerin ChatGPT kullanarak ödevlerini, projelerini, hatta sınavlarını yapmaları üzerine.  Bununla birlikte, Rochester Institute of Technology’de bilgi işlem ve bilgi bilimleri bölümünde dekan yardımcısı olan Pengcheng Shi’ye göre, öğretmenlerin iş güvenliklerini de düşünmeleri gerekiyor. Shi, New York Post’ta verdiği bir röportajda ChatGPT’nin “dersleri de verebileceğini” belirtti. ChatGPT’yi eğiterek, müfredattaki ders içeriklerini oluşturabilmek ya da belirli konulara yönelik yeni ders içerikleri tasarlamak mümkün.

Sanatçılar ve grafik tasarımcılar

ChatGPT gibi yapay zeka araçlarının aslında sanat ve grafik tasarım gibi “yaratıcı” sektörlerdeki çalışanların daha yüksek kaliteli işler üretmesine de yardımcı olabileceği görülüyor.

Grafik tasarımcılar, DALL-E 2 gibi uygulamalara iki şekilde bakabilirler: Bunu, insan tasarımcıları geçersiz kılacak bir tehdit olarak görebilirler veya insan eliyle mükemmelleştirilebilecek fikirleri hızlı bir şekilde oluşturmak için kullanabilirler. Sanat alanında da üretici yapay zeka hızlı ama sıradan tasarımlarda uzmanlaşan grafik sanatçıların yerini alacak, ancak her zaman üst düzey işler için bir pazar olacak. AI’ı tıpkı boya fırçasının bir araç olduğu gibi “bir araç olarak” ele almak gerekiyor. İnsan olmadan yaratıcı uygulamalar eksik kalıyor.

Üretici yapay zeka, yeni oyunlar oluşturmak ve mevcut olanları iyileştirmek için de kullanılabilir

Yapay zeka ayrıca, sanal ortamlar, özel efektler, karakter animasyonları ve A’dan Z’ye tüm ortamları tasarlayabiliyor. İspanyol bir girişim olan Vidtext, metinden video oluşturmayı kullanarak çekim, oyuncu veya pahalı ekipman ihtiyacını ortadan kaldırıyor ve 40 farklı dilde özel şablonlarla 3D avatarlar oluşturabiliyor. Bu videolar, pazarlama veya e-öğrenim gibi çeşitli uygulamalar için de kullanılabiliyor. Son zamanlarda Hollywood’da görülen protestolar, film ve animasyon sektöründe yer alan uzmanların yapay zekaya karşı ne derece endişeli olduklarını gösteren oldukça somut bir gelişme.

Müşteri hizmet yetkiliniz bir yapay zeka

Teknoloji araştırma şirketi Gartner tarafından 2022 yılında yapılan bir araştırma, 2027 yılına kadar şirketlerin yaklaşık yüzde 25’i için sohbet robotlarının ana müşteri hizmetleri kanalı olacağını tahmin ediyor.

Yapay zeka, 7/24 destek sağlayarak ve yaygın müşteri sorgularını hızlı ve doğru bir şekilde ele alarak müşteri hizmetleri deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu, insan müşteri hizmetleri temsilcileri üzerindeki iş yükünü azaltabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve müşteriyi elde tutmayı iyileştirebilir.

Gerçek zamanlı çeviri artık hayal değil

En son haberleri kaçırdıysanız, GPT-4’ün 26’dan fazla farklı dili (yaygın olarak kullanılan ve daha incelikli diller) desteklediğini bilmekte fayda var. Bu tür bir destek, ChatGPT’yi yalnızca daha erişilebilir kılmakla kalmıyor, aynı zamanda cümle, belge ve hatta sözcük çevirisinde araçsal hâle getiriyor ve hemen hemen her şeyi zahmetsizce tercüme etmeye olanak sağlıyor. Bu uygulamalar ayrıca belirli aksanlar için genişletilmiş desteğe sahip ve sesli çeviriyi de etkinleştirebiliyor.

Daha az kasiyer ve garson

Kasiyer ve garson gibi mesleklerin yapay zeka tarafından dönüşümünü Amazon Go’nun kasasız alışverişi ya da Big Chefs’in robot garson uygulamalarında bizzat görmeye başladık bile.

İK süreçlerinde sanal bir insan kaynakları uzmanı ortaya çıkabilir

Doğru programlandığında ChatGPT, sorması gereken sorularla birlikte bir işe alım uzmanı rolünü üstlenebilir ve doğru adayları filtreleme ya da doğru pozisyonlar için eşleştirmede İK uzmanlarına destek olabilir. Bununla birlikte, AI kendi başına bırakıldığında kafa karıştırıcı sorular sorabilir ve bu nedenle arka plan bilgilerine ihtiyaç duyar. Ayrıca, bir işe alım görevlisinin rolü, mülakattan çok daha fazlasını, potansiyel adayları şirkete girmeye ikna etmekten; en iyi teklifle anlaşmaya kadar birçok rolü içeriyor. Böyle bir süreç, insanların duygusal zekasını gerektiriyor ve bu yapay zekanın sahip olduğu bir şey değil.

Pazarlama ve satış görevlileri de yapay zekayı benimsemeli

Yapay zekanın her sektörü derinden etkileme süreci artarak devam ederken, pazarlama ve satış operasyonları da bu değişimden nasibini alıyor. McKinsey tarafından gerçekleştirilen güncel bir araştırmaya göre mevcut satış ekibi işlevlerinin beşte birinin otomatikleştirilebileceği ortaya çıkarmış durumda.

Müşteri davranışını, tercihlerini ve demografisini analiz etme yeteneği sayesinde üretici yapay zeka, kişiselleştirilmiş içerikler ve mesajlar oluşturuyor. Hiper ölçekte kişiselleştirilmiş bilgilendirme e-postaları ve bağlamsal sohbet robotu desteği satış süreçlerinde oldukça yardımcı oluyor. Ayrıca, her ekip üyesi için 7/24 sanal asistan hizmeti sağlanarak, özel öneriler, hatırlatıcılar ve geribildirimler sunarak çalışanlarda daha yüksek katılım ve dönüşüm oranları sağlayabiliyor.

Laboratuvar uzmanları

Teknoloji sayesinde bilimsel araştırmalar hızlanırken üretici yapay zeka teknolojisi, çeşitli alanlarda araştırmaları daha da hızlandırma konusunda umut vaat ediyor. Bunun nedeni, üretici yapay zekaların devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olması. Bu kadar muazzam araştırma verisiyle, farklı disiplinlerde öngörüler ve hipotezler oluşturmak; araştırma süreçlerini ve parametrelerini öğrenerek, bunlardan sonuçlara varmak mümkün olabiliyor.

Üretici yapay zekanın bilimsel araştırma süreçlerinde kullanıldığı alanların başında, ilaç keşif süreçleri yer alıyor. Yapay zeka, kritik hastalıklar için yeni ilaçların keşfini ve geliştirilmesini hızlandırmak amacıyla bilgisayar simülasyonu oluşturuyor ve ilaçların etkinliğini test etmek adına klinik deneyler için alternatifleri çıkarıyor.

Sonuç olarak, yapay zeka sürekli gelişiyor ve gelişmenin hızı artıyor. Bu hız iş hayatını ve tüm sektörleri farklı alanlarda derinden etkilemeyi sürdürecek. Bu değişime nasıl hazırlanacağımızı düşünmeli ve insan olarak daha iyi yapabildiğimiz işleri yapmak için vites yükseltmeliyiz.

HBR – Ergi Şener