Yapay zeka bağlam önemsenmeksizin akla gelen her alanda konuşulur oldu. Arabalarda, diş fırçalarında, sağlıkta, insan kaynaklarında… Bu bağlamların bir kısmını anlamlandırılırken bir kısmı hatırı sayılır ölçüde havada kalıyor. İlgili ürünlerin üretim aşamasında mı yapay zeka kullanılıyor, yoksa ilgili ürünün kendisi mi yapay zeka marifetiyle hizmet üretiyor?
Müşteriler için yapay zeka ile kesişen her ürünün dikkat çekici olduğunu ifade eden yazar, kitabında şirketlerin yapay zekayı konuştukları kadar işlerine katmadıklarını belirtmiş. Dahası birçok şirketin tam anlamıyla iş süreçlerinde yapay zekaya nasıl bir rol biçecekleri konusunda da yol haritaları da netleşmiş değil. Yoğun veri trafiği bulunan perakende, telekomünikasyon ve sağlık sektörleri yapay zeka yol haritalarını netleştirirken otomotiv gibi geleneksel üretim/tüketim yaşam döngüsüne sahip olan sektörler yapay zekadan oldukça kısıtlı bir oranda yararlanabiliyor.
Yapay zeka ve iş hayatında kullanımı konusunda uluslararası şirketlerden yöneticilerin görüşlerinin de paylaşıldığı kitap, yapay zekaya iş süreçleri açısından yaklaşanların tercih edebileceği bir içeriğe sahip.
McKinsey’in araştırması, veri ve mantıksal analizi yaratıcı süreçle birleştirmenin, neticede müşteri deneyimini geliştirdiğini ve gelir artışını ikiye katladığını gözler önüne serdi.
İlerleme kaydedeceği alanlardan biri, segmentasyon analizlerinin yapıldığı piyasa planlaması olacaktır. Yapay zeka ayrıca, satış sonrası hizmetler gibi müşteri hizmetlerinin ve operasyonlarının analizinde de başarı getirecektir. Bu alanlar, elimizde en fazla verinin bulunduğu alanlardır. Online hizmet veren bir firmada, kişilerin satın alma işlemi öncesinde ve sonrasında baktıkları sayfalar da veriler arasında bulunur. Çok fazla verinin bulunduğu yerde de yapay zeka için doğal bir alan vardır.
Müşteriler kişiselleştirilmiş pazarlama değil, kişiselleştirilmiş ürünler istiyor.
Japonya’da insanlar, animizm sebebiyle kültürel olarak robotlara daha açık. Cansız nesnelerle insanlar arasında bir ayrım yapılmıyor. Canlı cansız tüm varlıkların bir ruhu olduğu kabul edilir ki İsviçre’de bu pek yaygın bir kanı değildir.
Son 18 ayda gördüğümüz şey, son 20 yıldaki çabaların bir sonucudur. 1990’larda da ilginç işler yapıyorduk, ama geliştirme çok pahalıya mal olduğu için ticarileştirme imkansızdı, ayrıca bilişim de yeterince güçlü değildi. Anlamlı bir şey ortaya çıkaracak yapay sinir ağı sistemlerini yetiştirmek günler, hatta haftalar sürüyordu. Aletler ve sensörler çok pahalıydı; bilişim gücü ve veri depolama da çok pahalıydı. Tüm bunların fiyatları düştüğü için artık bazı şeyleri yapmak mümkün olabiliyor, daha da önemlisi bu şeylerin birbirine bağlanabilmesi (nesnelerin interneti) ve aleni olarak rahatlıkla veri toplanabilmesidir. Birey olarak bizler gerçekten de mobil telefonumuzu elimize aldığımızda veya internete bağlandığımızda sürekli bedava veri dağıtmaktayız. Bu veri bolluğu, yapay zekayı mümkün kılıyor.
Sensörler ve Nesnelerin İnterneti’nin adaptasyonu, müşterilerimizi daha iyi anlamak ve hatta belli durumlarda nasıl davranacaklarını kestirmek için noktaları birleştirebileceğimiz anlamına gelmektedir. Arkamızda her zaman dijital bir iz bırakıyoruz. Dolayısıyla verilerimizi toplayan şirketler sosyal medyadaki hareketlerimizi, alışverişlerimizi, sohbetlerimizi ve tercihlerimizi izleyebilir. Bu, aynı kişiyle bağlantılı tüm noktaları ve verileri birbirine bağlar; yani etrafımızdaki hikayeyi oluşturur. Bu bizi görünür kılar, ayrıca tercihlerimizi ve ihtiyaçlarımızı da görünür kılar, böylece şirketler doğru zamanda doğru yerde bize bir şey satabilmek için kişiye özel bir pazarlamayla bizi hedefleyebilirler. Böyle bağlantıda olmak çok önemlidir; örneğin arabanız telefonunuza bağlanır, sonra o da bayiye ve üreticiye bağlanır. Dolayısıyla bağlantı, aslında insan ile makinenin aralarındaki veri akışıyla iç içe geçmesidir. Bu da veri analizi ve yapay zeka kullanarak bir kişi hakkında gerçekten hikaye oluşturabileceğiniz anlamına gelir. Bu sayede insanları doğru pazarlama veya teknoloji türüyle hedefleyebilirsiniz.
PowerScout adlı bir güneş paneli firması var. Geleneksel bir firma olsalardı pazarlama faaliyetlerini sıradan usullerle yürüteceklerini düşünebilirsiniz; e-posta gönderirler, adrese mektup gönderirler ve ev sahiplerinin dikkatini çekip ürünleriyle ilgilenmeleri için uğraşırlardı. Oysa onlar ilgilendikleri bölgelerin uydu resimlerini kullandılar, makine öğrenmesini kullanarak güneş paneli kurmak için uygun gördükleri evlerin yerlerini tespit ettiler. Muhtemelen çatının büyüklüğüne ve güneşe göre konumuna bağlı olarak, yani bu resimleri analiz için AW yoluyla bir derin öğrenme modeli oluşturup geliştirerek evleri tespit edebildiler ve sadece bu evleri hedeflediler.
Şimdi bir düşünce deneyeli yapalım. Zamanda 10 yıl ileri gidelim, ciddi bir araba kazası geçirmiş ve hayati organları hasar görmüş birinin bir cerrah tarafından ameliyat edildiğini hayal edilen. Gelişmiş bir yapay zeka hayati belirtileri izlesin. Hastanın kan kaybetmekte olduğunu fark ediyorsunuz. Hayati bir karar vermek için 120 saniyeniz var, ne var ki yapay zeka ve cerrah birbirinden farklı cerrahi müdahaleler yapılmasını öneriyor: Hangisinin dediğini yaparsınız? Böylesi bir baskı anında bu kararı verme yetkisi kimdedir? “yapay zekayı desteklerim” diyenler, onun bu sabah başka bir hastayı kaybetmiş olmanın acısını ve bitkinliğini hissetmediğini öne sürebilir. Bununla birlikte, ameliyat devam ederken yapay zeka dünya genelinde en iyi hastanelerin güncel tıbbi yazılarını inceliyor ve çok iyi sonuçlanmış yepyeni bir cerrahi müdahale öneriyor olabilir ve “cerrahi müdahale boyunca cerrahla konuşabilir.” Belki de hastane yetkilileri bu tür durumlarda kesinlikle yeni bir cerrahi müdahale uygulanmaması kararı almıştır ve cerrahı desteklemektedir. İster cerrahın önerisine ister yapay zekanın önerisine öncelik tanınsın, hastanın ailesi herhangi bir durumda dava açarsa sorumluluk kimde olur? Kimin kariyeri tehlikeye girer? Hastane bazı durumlarda kimin yetkili olacağı ve bu yetkinin kullanılması halinde sonuçlarının ne olacağı hakkında açık ve net kurallar koymalıdır.
Yapay zekanın pazarlamayı etkileyeceği ilk üç alan medya satın alımı, müşteri yolculuğu ve medya ölçümleri, yani pazarlamacıların medya taşınmazlarından verimlilik elde etmeye çalıştıklarında para harcadığı şeylerdir.
PRCA Genel Direktörü Francis Ingham: “Pr’da ilk önce etkilenme ihtimali olan en bariz işler, izleme ve raporlama olacaktır. Açıkçası bunlar bizim sektörün zaman harcadığı en az kar getiren işlerdir. Dolayısıyla burada kaynak tasarrufu yapabilirsek ve daha karlı işlere yatırım yaparsak yapay zekadan kazanç sağlayabiliriz.”
Yapay zeka ve robotlarla ilgili haber tufanının yarattığı endişeler arasında bazı robotların “ırkçı” olduğuna dair inanışlar da yer alır, bu da büyük ihtimalle siyahi bir MIT çalışanının bir proje robotu tarafından tanınmaması ve robotla iletişim kurmak için beyaz bir maska takmak zorunda kalmasından kaynaklanıyor. Dahası, ABD mahkemelerinde yargıçlar, hangi davalının kefalet koşullarını ihlal edebileceğini ve kaçacağını veya başka bir suç işleyeceğini tahmin etmek için artık, siyahi mahkumlara ve ülkenin yoksul kesimlerinden gelen mahkumlara karşı önyargılı olduğu görülse de sıklıkla (kefalet parası yerine) algoritma kullanmaya başladılar. Peki, bir robot gerçekten ırkçı olabilir mi? Robotların bu zarar verici özellikleri, robotları kimin inşa ettiğiyle ilgili değil midir? Asıl suçlanması gerekenler, bu örtük önyargılara sahip insanlar veya önyargılı yasalardan ve koşullardan oluşan toplumun bütünü değil midir? Ne de olsa yapılan şey ırkçılığın veya cinsiyetçiliğin değiştirilmesi değil, bu karakter özelliklerinin kodlanmasıdır; robotlar toplumca sahip olduğumuz ön yargıların ve eşitsizliklerin bir yansımasından ibarettir. Bu zararlı özelliklerin baskın hale gelmesini önlemek için yapay zeka sistemlerini ve robotları daha geniş kapsamlı insani deneyimleri ve görüşleri yansıtacak şekilde tasarlayıp kodlayarak bu önyargı sorunlarını daha en baştan kesin olarak azaltarak işe başlamalıyız. Yapay zekalarımız ve robot teknolojilerimiz ancak onları yaratan insanlar kadar iyi olabilirler.