Yapay zekâ öyle bir teknoloji ki şirketlerimizin konuyu anlaması, sindirmesi ve somut adımlar atması çok da kolay değil. Aynı durum çalışanlar için de geçerli. Türkiye’deki şirketler açısından ilk bulguları TÜSİAD ve PwC’nin geçen hafta açıkladığı “Üretken Yapay Zekâ Devrimi: Küresel Etkiler ve Türkiye’nin Konumu” başlıklı raporda görmek mümkün. Şirketlerin P’si yapay zekâ ile ilgili “pilot proje” yaptığını söylemiş, pilotun ötesine geçebilen az. Neden diye sorunca da patronlar akıllarına ne gelirse söylemiş: patronlar: güvenlik, gizlilik, yatırım maliyeti, yetenekli iş gücü eksikliği… Kimse neden adım atamadığını bilmiyor. Kafalar karışık!

Kafa karışıklığının ana nedenlerinden biri de teknoloji olarak yapay zekânın iş yapma kapasitesinin “girintili çıkıntılı” olması. Harvard Business School hocaları, Boston Consulting Group’un (BCG) bine yakın danışmanı üzerinde ChatGPT gibi modeller kullanarak yaptıkları deneylerden sonra benzer bir sonuca ulaşmış. Yapay zekâ bazı işleri çok iyi yapıyor ve bazı işlerde ise doğal olarak yolda kalabiliyor. Harvard hocalarının yaptığı çalışmanın sonuçlarına göre eğer bir iş yapay zekânın kapasitesinin içindeyse BCG danışmanlarının verimliliği @ artmış. BCG danışmanları gerçekten çok akıllı çocuklar, o yüzden @ verimlilik artışı önemli. Peki ya yapılan iş yapay zekânın kapasiteninin dışındaysa?

Eğer yapay zekâya beceremediği bir iş verirseniz hata oranı  artıyor. Yani kaş yapayım derken göz çıkarıyorsunuz. Mesela, e-ticaret sitesi işleten bir esnafsınız. Müşterilere iade e-postalarını yapay zekâya yazdırdınız. Eğer basit bir iade postası yazdırırsanız verimlilik artıyor. İşi karmaşıklaştırıp örneğin “Tüketicinin Korunması Hakkında Kanunu’nun şu şu maddesine göre iade gerekçesi” gibi detaylar isterseniz yapay zekânın kafası karışıyor. O zaman hata yapıyorsunuz.

İşi daha da........

© Ekonomim