Yapay Zekâ Yazılımı ve Trilyon Dolarlık Verimlilik Sorusu
Yapay zekâ yazılım yazmada çarpıcı biçimde iyileşirse, iş liderleri bugün neyi değiştirmeli? Yanıtım: çıktısını denetlemek ve sürdürmek için gereken iş dâhil, eksiksiz bir iş sürecini nasıl iyileştirdiğini ölçmeleridir.
Yapay zekâ yıllık küresel ekonomik çıktıya 20 ila 30 trilyon ABD doları ekleyebilir mi? Elon Musk bu kaba tahmini ileri sürdü; ayrıca yapay zekânın hemen her dijital görevi üstlenebileceğine ve Stockfish seviyesinde kodlama yeteneğine ulaşabileceğine dair öngörüler de sundu. Bu iddialar, bilgi işinin ekonomisinde büyük bir kayma önerdiği için ilgi çekti.
Bunlar iddialı öngörüler, kanıtlanmış sonuçlar değil. İş liderleri, büyük verimlilik kazanımları olasılığı ile yapay zekânın her dijital görevi güvenilir biçimde sunabildiğine dair kanıtı birbirinden ayırmalıdır. Yatırım kararları, kuruluşun gerçekte yaptığı işten gelen kanıtlara ihtiyaç duyar.
Stockfish karşılaştırması bize ne söylüyor
Stockfish açık kaynaklı bir satranç motoru ve dünyanın en güçlülerinden biri. Karşılaştırma gerçek bir olasılığı gösteriyor: makineler zorlu bir entelektüel görevde insanları geçebilir. Ancak benzerlik tek başına, yapay zekânın her yazılım mühendisini ne zaman geçeceğini ortaya koyamaz.
Satranç sabit kurallara, görünür bir tahtaya ve net bir hedefe sahiptir. Kurumsal yazılım eksik gereksinimleri, değişen politikaları, eski sistemleri ve çatışan paydaş önceliklerini içerir. Bir program, yanlış iş problemini çözerken de testlerini geçebilir.
Kod üretmek mühendisliğin bir parçasıdır. Neyin inşa edileceğine karar vermek, erişimi kontrol etmek, güvenliği denetlemek, güvenli biçimde dağıtmak ve kullanıcıları desteklemek sonucun parçası olmaya devam eder. Yüksek yetenekli yapay zekânın bile hataları tespit edebilen ve sorumluluğu atayabilen bir sürece ihtiyacı vardır.
Ekonomik iddiayı anlamak
Yıllık ekonomik çıktı düzeyinde yüzde 20 ila 30'luk bir artış, her yıl yüzde 20 ila 30 büyümeden farklıdır. Bu ölçekte bir iddia; benimseme, güvenilirlik, yatırım ve kazanımların gerçekleşmesi için gereken süre hakkında açık varsayımlar gerektirir. Bu yüzdeleri 20 ila 30 trilyon dolarla eşleştirmek, kabaca 100 trilyon dolarlık bir başlangıç ekonomisini ima eder.
Karşılaştırma için, Goldman Sachs 2023'te üretken yapay zekânın küresel GSYH'yi yaklaşık yüzde 7, yani neredeyse 7 trilyon dolar artırabileceği ve on yıl içinde verimlilik büyümesini 1,5 puan artırabileceği bir senaryo yayımladı. Bu koşullu bir tahmindir; ölçülmüş bir sonuç ya da gelecekteki kazanımların tavanı değildi. Musk'ın daha büyük tahminini bağımsız olarak doğrulamaz.
Şirket düzeyinde faydalı bir hesap daha basittir: net değer = ek faydalı çıktının ve gerçekleşen tasarrufların değeri eksi yapay zekâ maliyetleri, entegrasyon, inceleme, yeniden iş ve hatalardan kaynaklanan kayıplar. Tasarruf edilen zaman ancak kuruluş onu verimli kullanabildiğinde finansal değere dönüşür.
Avantajlar ve maliyetler
Hız ve doğrulama. Yapay zekâ taslak hazırlama, kodlama ve analizi kısaltabilir. Liderler, üretimde kazanılan süreyle birlikte sonucu kontrol etmek için gereken süreyi de ölçmelidir.
Daha düşük üretim maliyeti ve yeni işletim maliyeti. İlk sürümü oluşturmak ucuzlayabilir. Model kullanımı, entegrasyon, izleme ve düzeltme hâlâ para ve personel zamanı tüketir.
Daha geniş erişim ve bağımlılık. Daha küçük ekipler daha önce kaynaklarının ötesindeki işleri üstlenebilir. Tek bir sağlayıcıya bağımlılık, fiyatları, bulunabilirliği ve model değişikliklerini yönetmeyi zorlaştırabilir.
Daha fazla kapasite ve işgücü aksaması. Personel müşteri ihtiyaçlarına ve zor kararlara daha fazla zaman ayırabilir. İşletmelerin ayrıca değişen roller, yeniden eğitim ve rutin öğrenme görevleri otomatikleşebilecek genç çalışanların gelişimi için plan yapması gerekir.
Pratik bir kurumsal örnek
Sipariş takip hizmeti kuran varsayımsal bir depo işletmesi düşünün. Yapay zekâ arayüzü tasarlayabilir, veritabanı sorguları önerebilir ve test vakaları üretebilir. Ekip yine de hangi müşterilerin hangi siparişi görebileceğini, stok tutarsızlıklarının nasıl ele alındığını ve hizmetin mevcut sistemlerle çalışıp çalışmadığını doğrulamak zorundadır.
Anlamlı karşılaştırma, kabul edilen sürüm başına maliyet ve kullanımdaki performanstır. Teslimat süresini, kusurları, destek taleplerini ve müşteri sonuçlarını ölçün. Daha fazla üretim olayı yaratan daha hızlı bir ilk taslak toplam değeri azaltabilir.
Aynı ilke müşteri hizmetleri için de geçerlidir. Basit talepleri otomatikleştirmek yanıt sürelerini iyileştirebilir. Belirsiz durumlar, ilgili bağlam korunarak bir kişiye güvenilir bir yol gerektirir.
CEO'lar ve CTO'lar ne yapmalı
CEO'lar tanımlanabilir bir maliyeti ve net bir müşteri sonucu olan bir süreç seçmelidir. Bir temel çizgi oluşturun, sınırlı bir pilot yürütün ve hangi iyileştirmenin genişlemeyi haklı çıkaracağını önceden kabul edin. Uygulama maliyetlerini ve personel sorumluluklarındaki değişiklikleri dâhil edin.
CTO'lar önerilen modeli kendi sistemlerinden temsili iş üzerinde değerlendirmelidir. Doğruluğu, güvenliği, gizliliği, arızadan kurtulmayı ve mevcut hizmetlerle uyumluluğu kontrol edin. Bir değişiklik önerme iznini onu uygulama izninden ayırın.
Sonuç doğuran eylemler için onay sahibini tanımlayın ve denetim izi tutun. Performans kötüleştiğinde değişiklikleri geri alma, erişimi kısıtlama ve otomasyonu askıya alma yeteneğini koruyun.
Tedarikçi bağımlılığını gözden geçirin ve personeli çıktıları sorgulamak için eğitin. İnceleme ve destek maliyetlerinden sonra ölçülen faydalar pozitif kaldığında dağıtımı genişletin. Küresel ekonomik tahmin senaryo planlamasına bilgi vermeli, yerel kanıtlar ise yatırımı yönlendirmelidir.
Liderlik kararı
Yapay zekâ dijital işin ekonomisini önemli ölçüde değiştirebilir. Ölçek ve zamanlama belirsizliğini koruyor. Tavsiyem: şimdi onu sorumlu biçimde değerlendirme ve benimseme kapasitesini kurun, ardından kanıtlar güçlendikçe yatırımı artırın.
Kuruluşunuzda hangi süreci önce test edersiniz ve hangi kanıtlar sizi yapay zekânın kalıcı iş değeri yarattığına ikna eder?
Matematiksel düşünün. Zekice mühendislik yapın. Stratejik liderlik edin. Sorumlu inşa edin. Küresel ölçeklenin. Yapay zekâ aracılığıyla gerçek iş değeri yaratın.
#ArtificialIntelligence #AIStrategy #EnterpriseAI #SoftwareEngineering #Productivity #BusinessLeadership
Aslen Keshavan Thiagaraja tarafından LinkedIn'de yayımlandı. Orijinali LinkedIn'de okuyun. [1]