Avrupa’daki işletmelere göre yapay zeka adaptasyonu henüz başlangıç aşamasında.
SAS’ın 100 Avrupalı işletmeyle gerçekleştirdiği anket, yetenek eksikliğinden, etik konulara kadar olan sorunların halen devam ettiğini gösteriyor.
Yapay zeka konusundaki beklentiler günden güne artıyor. Dünya analitik lideri SAS’ın, Avrupa’daki önemli işletmelerle yaptığı anket, yapay zeka adaptasyonunun henüz plan aşamasında olduğunu veya ilk evrelerini yaşadığını ortaya koyuyor. İyi haber ise; büyük çoğunluğu yapay zeka hakkında konuşurken, bazıları da uygun projeleri sistemlerine entegre etmeye başladılar. Yapay zekanın sunduğu fırsatlardan faydalanma konusunda az sayıda işletme kendinden emin olduğunu belirtse de yapay zekanın potansiyeli hakkında oldukça iyimser bir tablo çiziliyor.
Yapay zeka adaptasyonunun yavaş bir şekilde gerçekleşmesinin teknolojik eksikliklerden çok eldeki verilere bakıldığında farklı sebeplerden kaynaklandığı görülüyor. Daha sık karşılaşılan zorluklar olarak, yapay zeka teknolojisinden gelen değeri en üst düzeye çıkarmak için gereken veri bilimi becerilerinin yetersizliği, toplumsal ve derin organizasyonel engeller göze çarpıyor.
SAS tarafından Avrupa’da bankacılık, sigorta, pazarlama, kamu, üretim ve diğer alanlarda faaliyet gösteren 100 işletmenin yöneticileriyle yapılan telefon anketi, bu konuda birçok önemli bulguyu beraberinde getiriyor. Geçtiğimiz Ağustos ayında SAS’ın hazırladığı çalışma, liderlerin yapay zekanın potansiyeli hakkındaki düşüncelerini, günümüzde bundan nasıl faydalandıklarını, gelecekte nasıl faydalanacaklarını ve ne gibi zorluklarla karşılaşacakları gibi önemli verilere işaret ediyor.
Toplumsal zorluklar
Ankete katılanların yüzde 55’i, yapay zekanın yarattığı devinim ve özgünlükle birlikte iş süreçlerindeki kapsamın değişmesini yapay zeka ile ilgili en büyük zorluk olarak gördüklerini belirtiyorlar. Yapay zeka, iş kayıplarına yol açacağı gibi, aynı zamanda yapay zeka ile ilgili beceriler gerektiren yeni işlerin geliştirilmesini de etkiliyor.
Etik sorunlar, bu konudaki ikinci büyük problem olarak öne çıkıyor. Katılımcıların yüzde 41’i, robotların veya yapay zeka sistemlerinin tek bir şirket yerine, insanlığın faydası için çalışması gerektiğini düşünürken; işlerini yapay zeka sistemlerine kaybeden kişilere ne olacağı gibi soruların arttığına da dikkat çekiyor.
Veri bilimi ekibi ve organizasyonel hazırlık
Şirketlerin veri bilimcileri, yükselen yapay zeka teknolojisinin getirdiği zorluklara hazır mı? Katılımcıların sadece yüzde 20’si, veri bilimci kadrolarının hazır olduğunu düşündüğünü dile getirirken, yüzde 19’luk kesim henüz bir veri bilimci ekibine sahip olmadıklarını belirtiyorlar.
Çalışmaya göre katılımcıların yüzde 28’i kadrolarına veri bilimciler katarak, şirketlerinin organizasyonel becerilerini geliştirmeyi hedeflediklerini ifade ediyorlar. Yüzde 32’lik kesim ise düzenleyecekleri konferans, eğitim ve çalıştaylarla, mevcut analist ekibinin yapay zeka becerilerini geliştirmek istediklerini söylüyorlar.
Buna ek olarak güven, birçok organizasyon için en önemli sorunlardan biri olarak göze çarpıyor. Ankete katılanların neredeyse yarısı (%49), yapay zeka ürünleri ve “Black-Box” çözümlerinin getirdiği sonuçlara duyulan güvensizliğe bağlı kültürel zorlukların yaşandığını belirtiyorlar.
Platform hazırlığı
Anket, aynı zamanda altyapı yönünden gerekli yapay zeka hazırlıklarını da ele alıyor. Yapay zeka için doğru altyapıya sahip olduklarını düşünen katılımcılar (%24) ile mevcut platformlarını yapay zeka için geliştirmeleri gerektiğine inanan (%24) ve yapay zekanın yerini alabilecek herhangi bir platforma sahip olmadıklarını belirten (%29) katılımcılar arasında bir zıtlık bulunuyor. “Algoritmalar, şaşırtıcı derecede yüksek doğruluk payıyla bir insanın yapabileceği işleri yerine getirebiliyor. Bu algoritmalarda inanılmaz ilerlemeler gözlemledik” diyen SAS CTO’su ve Başkan Yardımcısı Oliver Schabenberger, sözlerine şöyle devam ediyor: “Bir algoritmanın, dünyanın en iyi Go oyuncusunu mağlup etmesi oldukça dikkat çekici. Daha önce Go adlı oyunun insanoğlu tarafından “bilgisayarlaştırılması” imkânsız görünse de, bugüne baktığımızda bir makinenin bunu bizim için yaptığını görüyoruz. Sistem, kuralları öğrendi ve türümüzün en iyi oyuncusundan daha iyi oynamayı başardı. Elde ettiğimiz bu teknolojiyle beraber, iş problemlerini çözecek sistemler geliştirebilir veya günümüzde kullandığımız statik sistemlerden çok daha iyilerini yapabiliriz. İş dünyasının kurallarını kavrayıp, oyunu bu kurallarla oynamayı öğrenip, son olarak mevcut iş yapısına katkıda bulunabilecek sistemler geliştirmek istiyoruz. SAS olarak tam da bunun üzerine çalışmalar gerçekleştiriyoruz.”
