Yapay Zeka (AI) iş dünyasında giderek daha baskın bir tema haline geliyor. Yönetim kurulu odalarında, strateji belgelerinde ve yatırım yol haritalarında “Yapay Zeka (YZ)” artık kalıcı bir başlık. Ancak çok daha kritik bir soru hala büyük ölçüde cevapsız:
İş süreçlerimizde yapay zekayı tam olarak nerede ve nasıl kullanacağız?
Birçok şirket hala “Yapay zeka bizim için ne yapabilir?” diye soruyor. Ancak bu artık doğru soru değil. Yapay zekanın yetenekleri iyi biliniyor: hız, otomasyon, tahmin gücü, maliyet tasarrufu, ölçeklenebilirlik… Mesele ne yapabileceğini bilmek değil.
Asıl zorluk, bu potansiyelin gerçek iş akışlarına nasıl dahil edilebileceğini ve hangi koşullar altında değer sağlayacağını anlamaktır.
İşin Karmaşıklaştığı Yer “Nasıl”
Yapay Zeka (AI) sadece süslü bir algoritma değildir. Değer yaratabilmesi için ilgili veriler üzerinde eğitilmesi ve iyi eğitilmesi gerekir. İşte bu noktada süreç birçok kuruluş için, özellikle de teknoloji alanının dışındakiler için belirsizleşmeye başlıyor:
- Bir model nasıl eğitilir?
- Ne tür veriler gereklidir?
- Hangi süreçler yapay zeka müdahalesi için uygundur?
- Ne kadar veri yeterlidir?
Bu sorular genellikle teknik ekipler içinde bile cevapsız kalmaktadır.
Model Eğitimi Büyük, Yüksek Kaliteli Veri Gerektirir
Yapay zeka modelleri ancak büyük, tutarlı ve anlamlı veri kümeleri üzerinde eğitildiklerinde kalıpları tanıyabilir ve doğru tahminler yapabilir. Başarıları, aldıkları verilerin derinliği ve hassasiyeti ile doğru orantılıdır.
Somut bir örnek verelim: Bir şirket aylık veya yıllık satışlarını tahmin etmek istiyor. Bu yalnızca satış rakamlarıyla yapılamaz. Model ayrıca şunları da hesaba katmalıdır:
- Tarihsel fiyatlandırma eğilimleri
- Müşteri segmentleri ve davranışları
- Mevsimsellik ve talep döngüleri
- Promosyon dönemleri ve etkileri
- Tedarik zinciri kısıtları
- Bölgesel satış farklılıkları
- Kanal performans verileri
Ve ideal olarak, model yalnızca bir şirketten alınan verilerle değil, gerçekten genelleştirilebilir olmak için sektörler genelinde birden fazla firmadan alınan toplu verilerle eğitilmelidir.
Veri Var Ama Erişim Yok: Kurumsal Gizlilik Engeli
İkinci büyük zorluk da burada yatmaktadır: veri gizliliği.
Etkili model eğitimi için gereken ayrıntılı veri seviyesi genellikle bir şirketin en hassas varlıklarını içerir. Bunu paylaşmak:
- Üçüncü taraf yapay zeka platformları ile
- Harici entegrasyonlar aracılığıyla
- Ortak ekosistemler genelinde
bilgi güvenliği ve rekabet avantajı konusunda önemli endişelere yol açmaktadır.
Sonuç mu?
- Veri mevcut, ancak aktarılamıyor
- Model tasarlanmıştır, ancak eğitilemez
- Sistem teknik olarak hazır, ancak pratikte işe yaramaz
Yapay zeka potansiyeli teorik kalıyor.
Sellibles Bunu Çözmeye Nasıl Yardımcı Olabilir?
İşte bu noktada Sellibles gibi platformlar, işbirliğine dayalı öğrenme için güvenilir ve paylaşılan bir altyapı oluşturarak dönüşümsel bir rol oynayabilir.
Sellibles, şirketler genelinde operasyonel satış verilerini birleştirip anonimleştirerek yapay zeka modellerinin hassas, şirkete özgü bilgileri asla açığa çıkarmadan eğitilmesini sağlar. Bu şu anlama geliyor:
- Şirketler kendi özel verileri üzerinde tam kontrole sahip olurlar
- Kurumlar arasında doğrudan ham veri paylaşımı yapılmaz
- Her katılımcı daha akıllı, daha iyi eğitilmiş bir yapay zeka modelinden yararlanır
Kısacası Sellibles, kurumsal gizlilikten ödün vermeden kolektif zekadan yararlanmanın bir yolunu sunuyor. Bu, yapay zekanın benimsenmesini hızlandırabilecek bir atılımdır:
- Satış tahmini
- Kanal performans optimizasyonu
- Promosyon stratejisi tasarımı
Özet olarak
Yapay zekanın iş dünyasında gerçekten başarılı olabilmesi için üç sorunun güvenle yanıtlanması gerekiyor:
- Nerede kullanılacak? Hangi süreç, hangi karar noktası, hangi ekip?
- Nasıl kullanılacak? Hangi veriler buna güç verecek? Nasıl bir sonuç bekleniyor?
- Bu verilere erişebilir miyiz? Güvenli, ilgili ve eyleme geçirilebilir mi?
Bu üçlü çözülmeden hiçbir YZ girişimi sürdürülebilir olamaz. Teknoloji hazır olabilir, ancak bağlam hazır değilse hiçbir şey hareket etmez.
Yapay zeka bir kaldıraçtır. Ancak onu nereye uygulayacağımızı, ona neyin güç vereceğini ve hangi yöne iteceğimizi tanımlamazsak hiçbir ağırlık kalkmayacaktır.
Sellibles hakkında daha fazla bilgi edinmek için Linkedin sayfamızı ziyaret edin
Leave A Comment