Şirketlerin sürdürülebilir rekabetinde geleceğin anahtarı: Yapay Zekâyla İş Çözümleri
Dijital dönüşen şirketlerin kısa ve uzun vadede rekabet gücünü artıran ‘Yapay Zekâyla İş Çözümleri, şirketlerin iş süreçlerinin yeniden yapılandırılmasında büyük rol oynuyor. Verileri anlamlı, kullanılabilir hale getiren, analiz imkanı sunan ve tüm bu verileri anlamlı stratejik bilgilere dönüştüren, müşteri deneyimini, çalışan memnuniyetini, tedarikçi ilişkilerini iyileştiren yapay zekâyla iş çözümleri, iş etkisini genişletmek, sağlam adımlarla büyümek, ciddi bir içgörüye sahip olmak, sürdürülebilirliğini ve rekabet gücünü artırmak isteyen işletmeler için kritik önemde.
Dijital dönüşüm fırtınasında şirketlere kısa ve uzun vadede ciddi bir rekabet gücü ve olumlu dönüşler kazandıran teknoloji trendlerinin başında ‘Yapay Zekâ (Al-Artificial Intelligence)’ geliyor. En önemli özelliğiyse insan zekasını taklit edebilmesi; var olan durumları gözlemleyerek daha önceden belirlenen parametreler doğrultusunda ilgili durumu işlemesi ve buna yönelik bir tepki vermesi. Yapay zekâ, duruma ilişkin verileri hızlı, yinelemeli ve akıllı algoritmalarla birleştirerek işliyor.
Akıllı telefonlar, akıllı cihazlar, akıllı otomobiller, akıllı evler, akıllı binalar, akıllı fabrikalar, sesli asistanlar, dil çevirileri, öneri sistemleri, pazarlama, navigasyon, sosyal güvenlik, sağlık hizmetleri, e-ticaret ve yardımcı robot uygulamalarıyla günlük hayatımızın önemli bir bölümünde de yer alan yapay zekâyla iş çözümleri, siber güvenlik, tıp, eğitim, medya, tarım, ekonomi, bankacılık ve finans, otomotiv, telekomünikasyon, madencilik ve savunma sanayi gibi birçok sektörde de yoğun biçimde kullanılıyor.
IoT (Nesnelerin İnterneti), IIoT (Endüstriyel Nesnelerin İnterneti), Büyük Veri (Big Data), ERP (Kurumsal Kaynak Planlama), CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi), MES (Üretim Yönetim / Yürütme Sistemi), 3D Teknolojileri, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu), İş Zekası, enerji takip sistemleri, üretim analiz ve izleme sistemi, endüstriyel yapay zekâ, robotlar, yardımcı robot uygulamaları, droneler, otonom araçlar gibi birçok farklı yer ve alanda kullanılabilen, sürekli gelişmeye devam eden yapay zekâyla iş çözümleri, yenilikçi teknolojilerin kullanımı, inovasyon yönetimi, pazarlama inovasyonu gibi alanlarda doğru kararlar almanın, sürdürülebilirliği sağlamanın en önemli adımlarından biri. Meslekleri ve yapılan işlemleri de dönüştürüp değiştiren ‘Yapay Zekâyla İş Çözümleri’, işletmelere kolaylık, hızlılık, esneklik, pratiklik, çeviklik, ‘akıllı’lık kazandırıyor.
Herhangi bir özel biçim veya işlevden ziyade süper güçlendirilmiş düşünce ile veri analizi yeteneği ve süreciyle ilgili olan, insan yeteneklerini ve katkılarını önemli ölçüde geliştirmek üzere tasarlanan yapay zekâ, oldukça değerli bir ticari varlık. Çeşitli endüstrilerde dijital dönüşümün merkezi sağlayıcılarından biri olan yapay zekâ, şirketlerin her zamankinden daha yenilikçi, esnek ve uyumlu olmalarını sağlıyor. Şirketlerde dijital dönüşüm ile iş süreçlerinin yeniden yapılandırılmasında büyük rol oynayan ‘Yapay Zekâyla İş Çözümleri’, veri toplama, depolama, paylaşma, işleme yeteneklerini birleştirerek anlamlı verilere dönüştürebiliyor, bu verilerin analizini, anlamlı stratejik bilgilere dönüşmesini, karmaşık süreçleri, sistemleri basitleştirmeyi sağlıyor. Hız, kolaylık, esneklik, maaliyet optimizasyonu, çalışan memnuniyeti, tedarikçi ilişkilerini iyileştirme, müşterilere iyileştirilmiş değerler sunma, iş etkisini genişletme, sağlam adımlarla büyüme, ciddi bir içgörüye sahip olma, sürdürülebilirliği ve rekabet gücünü artırma olanağı sunuyor.
Yapay zeka halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bir şirketin yapay zekayla iş çözümlerinden en iyi şekilde yararlanabilmesi, süreci başarıyla yönetebilmesi için uzmanlığa, doğru araçlara ve yönetim stratejilerine ihtiyacı var. Uzmanlar, kendini sürekli geliştirebilme özelliğiyle gelecekte özellikle dil çeviri sistemlerinde yapay zekânın büyük etkilerinin olacağını söylüyor. Yapay sinir ağlarından oluşan altyapılarıyla öğrenme yetisine sahip yapay zekâ uygulamaları her görüşmeyi kaydederek kendi cevap yöntemlerini geliştirebiliyor.
İşlerini optimize etmek için birçok şirket artık pek çok biçimde kendini gösteren ‘Yapay Zekâyla İş Çözümleri’ni yoğun olarak kullanıyor. Örneğin; sohbet robotları, müşterilerin sorunlarını daha hızlı bir şekilde anlamak, daha verimli cevaplar vermek, akıllı asistanlar, zamanlamayı iyileştirmek, büyük kullanıcı tanımlı veri kümelerinden kritik bilgileri çekmek için yapay zekâdan yararlanıyor. Öneri motorları, kullanıcıların izleme alışkanlıklarına göre TV programları için otomatik öneriler sunabiliyor. Günümüzün en popüler yapay zeka teknolojilerinden biri ise OpenAI tarafından geliştirilen, yapay zekâya dayalı sohbet robotu: ChatGPT. Robot, kendisine sorulan soruları karşınızda bir insan varmış gibi cevaplayabiliyor.
Microsoft Office programlarında yapay zekayı devreye soktu: ABD’li yazılım ve teknoloji devi Microsoft, işyerlerindeki angarya işleri ortadan kaldırmaya yardımcı olmak için yapay zeka kullanmaya başladı. Şirket, ‘Future of Work (İşin Geleceği)’ etkinliğinde, Office uygulamalarında içerik oluşturabilen yapay zeka destekli Microsoft 365 Copilot’u duyurdu. Microsoft, Word, Excel ve Outlook da dahil olmak üzere Office programlarına yapay zeka ekleyeceğini açıkladı. Copilot adlı yeni özelliğin, uzun e-postaları özetleme, Word’de taslak hikayeler hazırlama ve PowerPoint’te slaytları canlandırma gibi eylemlere imkan sağlayacağı belirtilen açıklamada, Copilot özelliğiyle örneğin; yapay zeka destekli sistem, Teams üzerinde yapılan toplantıların özetini çıkarabiliyor ve hatta bir tartışma konusunun artılarını ve eksilerini değerlendirebiliyor. Şirket, uygulamalarına son dönemde popüler olan yapay zeka sohbet robotu ChatGPT’ye benzeyen ‘Business Chat’ adlı sohbet işlevini de ekleyecek. Copilot, kullanıcı verilerini temel alarak belirli bir projeyle ilgili e-postayı iş arkadaşlarına özetlemek gibi eylemler gerçekleştirebilecek.
Yeni Microsoft özellikleri herkese sunulmadı: Microsoft 365 Genel Müdürü Colette Stallbaumer, yeni özelliklerin şu anda yalnızca 20 kurumsal müşteriye sunulduğunu, ilerleyen aylarda daha fazla müşteriye sunulacağını söyledi. Özellik, Mart ayı sonuna kadar yalnızca İngilizce konuşan ABD kullanıcıları tarafından kullanılabilecek ancak gelecekte daha fazla dile ve ülkeye ulaşması bekleniyor.
Microsoft, geçtiğimiz aylarda yapay zeka şirketi OpenAI’a 10 milyar dolarlık bir yatırım yapmıştı ve ardından yapay zeka sohbet robotu ChatGPT destekli yenilenmiş arama motoru Bing’i kullanıma sundu. Bu yeni teknoloji de GPT-4 modeli üzerinde çalışıyor. Microsoft’un Storytelling with Pictures adlı ücretsiz bir uygulaması da bulunuyor. Çizgi roman formatında hikayeler oluşturmak için kullanışlı bir arayüze sahip uygulamayla kullanıcılar metin, çizimler ve fotoğraflar kullanarak çizgi roman panolarını oluşturabiliyor, çeşitli grafikler ve şekiller de ekleyebiliyor. Uygulama, Windows 10 işletim sistemi üzerinde kullanılabiliyor ve Windows Mağazası’ndan indirilebiliyor.
‘Yapay Zekâ’ türleri nelerdir?
Yapay zekâ (Al), insan zekasını taklit etme yeteneklerine göre 3 kategoride sınıflandırılıyor:
Dar Yapay Zekâ (Artificial Narrow Intelligence-ANI): Dar yapay zekâ (ANI) veya zayıf AI, en temel ve sınırlı AI türüdür. Bu tür makine zekası, dar ve zayıf olarak etiketlense de programlandığı belirli görevleri yerine getirme konusunda oldukça iyidir. Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sanal kişisel asistanlar, dar AI örnekleridir. Ancak dar AI bundan daha fazlasını yapabilir. Amazon’un ürün önerileri ve sürücüsüz arabaların tümü ANI tarafından desteklenir. Dar AI, monoton görevleri yerine getirmede çok iyidir. Konuşma tanıma, nesne algılama ve yüz tanıma, bu tür AI için çok kolaydır, belirli sınırlamalar, kısıtlamalar altında çalıştığından dar olarak adlandırılır. Aynı zamanda büyük veri olarak da bilinen büyük miktarda veri üzerindeki kalıpları ve korelasyonları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilir. ANI insanlığın şu anda erişebildiği tek AI türüdür, yani karşılaştığınız herhangi bir yapay zeka türü dar bir AI olacaktır.
Yapay Genel Zekâ (Artificial General Intelligence-AGI): Yapay genel zekâ (AGI), güçlü AI veya derin AI olarak da bilinir ve teorik olarak bir insanın yapabileceği her şeyi yapabilir. ANI’den farklı olarak, herhangi bir kısıtlamayla sınırlı değildir. Çeşitli görevleri öğrenebilir, geliştirebilir, gerçekleştirebilir. AGI’ye ulaşmak, bizim gibi çok işlevli yetenekler sergileyebilen bilgisayar sistemleri oluşturabileceğimiz anlamına da gelir. Bu tür bir yapay zeka, insanlar gibi düşünebildiği, anlayabildiği ve davranabildiği için aynı zamanda, insanların doğal olarak kabul ettiği tüm bilişsel yeteneklere de sahiptir. Bilim insanları, makineleri nasıl bilinçlendireceklerini ve bizi zeki yapan bilişsel yetenekleri nasıl aşacaklarını bulabilirlerse, makineler sadece belirli görevleri yerine getirirken verimlilik artırma yeteneğine sahip değil, aynı zamanda deneyim yoluyla edinilen bilgileri uygulama becerisine de sahip olacak. Bu aynı zamanda derin AI’ın duyguları, inançları, ihtiyaçları ve diğer akıllı sistemlerin düşünce sürecini de tanıyabileceği demek.
Yapay Süper Zekâ (Artificial Super Intelligence-ASI): Yapay süper zekâ (ASI), varsayımsal bir yapay zekadır. ASI, aynı zamanda süper AI olarak da adlandırılır ve yalnızca AGI’ye ulaştıktan sonra ASI’yi düşünebilirsiniz. Süper AI, makinelerin insan zekasının ve bilişsel yeteneklerinin kapasitesini aştığı yerdir. ASI’nin kilidi açıldığında, makineler yüksek düzeyde tahmin etme yeteneklerine sahip olur ve insanların anlaması imkansız olan bir şekilde düşünebilir. ASI tarafından desteklenen makineler bizi her şeyde yenecek, karar verme ve problem çözme yeteneklerimiz, süper bir yapay zekanın önünde yetersiz görünecek. Bir şekilde süper yapay zeka elde etmeyi ve onu kontrol etmek için katı kurallar koymayı başarsak bile, üstün zekaya sahip bir makinenin bizi dinlemesi için neredeyse sıfır neden var. Fişi çekmeye çalışsak bile, tahmin yetenekleri muazzam olacağından eylemlerimizi geçersiz kılmak için karşı önlemleri çoktan başlatmış olacaklar.
Yapay Zekâ nasıl çalışır?
Yapay zeka, büyük ölçekli verileri akıllı algoritmalar ve yinelemeli işlemleme ile birleştirerek çalışır. Çeşitli işlevlere sahip yapay zekâ, farklı yöntem ve teknolojilerle birlikte çalışır. Bunlardan bazıları özetle şöyle:
• Makine Öğrenimi (Machine Learning-ML): Makine öğrenimi (ML), bilgisayarlara, açıkça programlanmadan otomatik olarak deneyimlerden öğrenme ve iyileştirme yeteneği sunan bir yapay zeka uygulamasıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz etme, kalıpları tanımlama ve tahminlerde bulunma yeteneğine sahiptir. ML uygulamasının mükemmel bir örneği, e-posta hesabınızdaki spam filtreleme algoritmasıdır. Yapay zekâ, ML ile analitik modeller oluşturmayı otomatikleştirerek ayrı bir programlama işlemi gerekmeden sinir ağları, istatistik, fizik yöntemlerini kullanarak verideki içgörüleri bulabiliyor.
• Yapay Sinir Ağları: Yapay Sinir Ağı (YSA), insan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme şeklini simüle etmek için tasarlanmış bir yapay zekâ bileşenidir. YSA, yapay zekâya kendi kendine öğrenme yetenekleri sunar ve aynı teknolojinin temeli olarak kabul edilebilir. YSA’lar, insan beyninin biyolojik sinir ağlarını taklit etmek için inşa edilmiştir. Beynin temel birimleri olana nöronların yapay karşılıkları algılayıcılardır. Yapay zekâ, harici girişlere yanıt vererek bilgilerin işlenmesini ve aralarında bilgi aktarımı olan birimlerden oluşan yapay sinir ağlarını içerir. Bu yöntemle yapay zekâ birimler arasındaki bağlantıları bularak birden çok geçişle tanımlanan verilerden anlam çıkarabiliyor.
• Derin Öğrenme (Deep Learning-DL): Derin öğrenme (DL), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Makinelerin verileri işleyerek öğrenmesini sağlamak için yapay sinir ağlarını kullanır. Sağlanan veri kümesi yapılandırılmamış ve çok çeşitli olsa bile makinelerin karmaşık sorunları çözmesine yardımcı olur. Burada, sürekli bir geri bildirim döngüsüne dayalı olarak sistem eylemleri ayarlanarak öğrenme süreci gerçekleşir. Sistem her doğru eylem için ödüllendirilir, yanlış olanlar için cezalandırılır ve ödülü en üst düzeye çıkarmak için eylemleri değiştirmeye çalışır. Yapay zeka bu yöntemle pek çok veri birimine ait karmaşık modeli öğrenmek için gelişmiş hesaplama ve eğitim tekniklerinden yararlanır.
• Doğal Dil İşleme (NLP (Natural Language Processing-NLP): Doğal dil işleme (NLP), makinelere insan dilini okuma, anlama ve üretme yeteneği sunan bir AI dalıdır. Sesli asistanların çoğu NLP kullanır. Bilgisayarlar iletişim kurmak için düşük seviyeli dil veya makine dili kullanır. Böyle bir dil birler ve sıfırlardan oluşur ve insanlar onu çözmekte zorlanır. Benzer şekilde, bilgisayarlar da insan dillerini anlamakta zorlanır. NLP, yapılandırılmamış dil verilerini bilgisayarların anlayabileceği bir forma dönüştürmek için akıllı algoritmalar kullanır.
• Bilgisayarlı Görü (Computer Vision-CV): Bilgisayarlı görü (CV), makinelerin, görüntü ve videoların içeriğini ‘görmesini’ ve anlamasını sağlamak için insan görme sistemini kopyalamayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Derin öğrenmedeki gelişmelerle birlikte CV alanı, önceki engellerinden kurtulmayı başarmıştır. Nesneleri algılamak ve etiketlemek için makinelere görüntü tanıma yetenekleri veren CV, sürücüsüz arabaları mümkün kılan kritik bir bileşendir. CV ile bu tür araçlar şerit çizgilerini, tabelaları, diğer otomobilleri görebilir, herhangi bir engele çarpmadan güvenle yoluna devam eder. CV’nin bir uygulaması da Google Fotoğraflar’daki otomatik etiketleme özelliğidir. Bu özellik fotoğrafları içeriğine göre sıralayabilir ve albümlere yerleştirebilir. Örneğin; kedinizin çok sayıda fotoğrafını çekerseniz, uygulama tüm bu kedi fotoğraflarını otomatik olarak tek bir albümde gruplandırır.
• Bilişsel Hesaplama: Bu sistem yapay zekânın insan benzeri bir etkileşimi makinelere aktarılmasını sağlar. Bilişsel hesaplamayla yapay zekanın görüntüleri, konuşmaları, verileri yorumlama ve ardından bunlara tutarlı geri bildirimler vermesi sağlanır.
• İleri Algoritma: Bu sistem yapay zekanın daha fazla veriyi daha hızlı ve birçok seviyede analiz etmesini sağlıyor. Ayrıca, ileri algoritma karmaşık sistemleri anlamak, nadir yaşanan senaryoları tanımlamak ve optimize etmek için kullanılır.
• Grafik İşlem Birimleri: Yapay zekanın yinelemeli işlem yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu hesaplama gücünü sağlayan grafik işlem birimleri sinir ağlarının eğitilmesini sağlar.
Yapay zekânın başlıca kullanım alanları
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi yapay zekânın başlıca kullanım alanlarını şöyle sıralıyor: Görüntü İşleme (Yüz Tanıma, Güvenlik ve Gözetleme, Sosyal Ağlarda Fotoğraf Etiketleme, Spor Analitiği ve Strateji Optimizasyonu, Sentetik Görüntü Üretimi, Sahte Fotoğraf ve Video Üretimi), Ses İşleme, (Müzik Tanıma, Sesli Asistanlar, Sesli Yanıt ve Şifre, Konuşmadan Metin Sentezi, Metinden Konuşma Sentezi), Metin İşleme (Çeviri Servisleri, Çevrimiçi Sohbet ve Asistan, Sosyal Medya Analitiği ve Duygu Durum Analizi, Kişiye Özgü Yazım Düzeltme ve Öneri), Veri İşleme (Öneri Sistemleri, İlan Öneri, Müzik Öneri, Müşteri Deneyimi ve Müşteriler İçin Akıllı Kampanya Önerisi, Hava Durumu, Trafik Yoğunluğu Gözeterek Rota Planlama, Periyodik Bakım ve Onarım Kestirimi, İşe Alım ve Performans Değerlendirme Sistemleri, Oyun Motorları), Sağlık Verilerinin Analizi ve Tedavi Planlaması (Tanı Koyma ve Tedavi Planlama Sürecinde Doktorlara Yardımcı Olan Uygulamalar), İnsansız-YZ Destekli Sürüş Sistemleri (Otonom Araçlarda Karar Destek Sistemleri), Sigortacılık ve Finans (Sanal Asistanlar, Hasar Yönetimi, Sahtekârlık Tespiti ve Önleme, Anomali Tespit Uygulamaları), Büyük Veri Analitiği (Büyük Veri Analizi ile Davranış Analizi), Tarım ve Hayvancılıkta Akıllı Uygulamalar (İnsansız Hava Aracı (İHA) ile Görüntü İşleme Temelli Hassas Tarım Uygulamaları, Hassas Hayvansal Üretim), Siber Güvenlik (Siber Saldırıları Tespit ve Engelleme için Uzman Sistem, Kötücül Yazılım Analizi).
‘Yapay Zekâ’ nedir?
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi’nin, ‘Yapay Zekâ (Al-Artificial Intelligence)’ tanımı şöyle: “Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneğidir. Terim sıklıkla akıl yürütme, anlam keşfetme, genelleme veya geçmiş deneyimlerden öğrenme gibi insanlara özgü entelektüel süreçlerle donatılmış sistemler geliştirmek amacıyla kullanılmaktadır.” Bir başka tanıma göre; “İnsanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir.” Bir diğer tanımsa şöyle: “Görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgilere göre yinelemeli olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler veya makineler.”
Neden ‘Yapay Zekâ’ya ihtiyacımız var?
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, yapay zekânın hayatın birçok noktasında yansız, eşitlikçi uygulamalarla toplumun refah düzeyini arttırabilme yetenekleri dolayısıyla ihtiyaç olduğunu belirtiyor: “Güncellenebilen ve kişiselleştirilebilen yapay zekâ destekli araçlar, bireylerin ve toplumun kalkınmasına etki edecek uygulamalardır. Örneğin; navigasyon, sesli asistan, e-ticaret gibi uygulamalar bireylerin hayatını kolaylaştırmaktadır.”
‘Yapay Zekâyla İş Çözümleri’nin şirketlere faydaları
• Şirketlerin hedef ve stratejilerine yönelik karar süreçleri için sunduğu öneri ve verilerle her geçen gün artan rekabet ortamında bir adım önde olmayı sağlıyor. Şirketin sürdürülebilirliğine katkı sunuyor.
• İş süreçlerini otomatikleştiriyor, verimliliği, ürün ve hizmet kalitesini artırıyor, satış oranlarını yükseltiyor.
• Zaman ve maliyet tasarrufu, tedarik zinciri ve lojistik gibi iş süreçlerinin optimizasyonunu, daha verimli ve gelişmiş işgücü tahsisini sağlıyor.
• Müşteri memnuniyetini, bağlılığını ve deneyimlerini iyileştiriyor.
• Kişiselleştirilmiş pazarlama faaliyetlerinin yürütülmesine yardımcı oluyor.