En yaygın cevap genellikle aşırı coşku nedeniyle yanlıştır. Yapay zekayı, herhangi bir darboğazı kendi başına çözebilecek evrensel bir çözüm olarak görenler var ve tam da bu noktada başarısız oluyorlar. Teknoloji süreçleri tek başına düzenlemez; Halihazırda var olanları güçlendirir ve var olmayanların yokluğunu vurgular. Yapay zekayı herhangi bir operasyona uygulamadan önce ondan ne beklendiğini bilmeniz gerekir ve bu tamamen insani bir tanımdır.
Karışıklık, gerçekte birbirlerini tamamlarken, makinelerin ve insanların aynı beceriler için rekabet ettiği fikri gibi hatalı bir önermeden kaynaklanıyor. Yapay zeka sistemleri hızlı, doğru ve tutarlıdır; Yorulmuyorlar ve daha önce saatlerce çalışma gerektiren hacimleri dakikalar içinde işliyorlar; Yani hesaplanabilir, tekrarlanabilir ve öngörülebilir olan şeylerde mükemmeldirler. Yapmadıkları şey, bağlamı yorumlamak, senaryoları öngörmek, nüansları algılamak ve sürekli değişen durumlarda kararlar almaktır; bu, tam olarak bir şirket içindeki ilgili kararların çoğunu tanımlayan zorluk türüdür. Gerçek şu ki, büyük (ve iyi) kararlar nadiren tek başına verilerden kaynaklanır; bunlar ve bunları yorumlayacak, yani neyin eksik olduğunu, neyin geçerli olmadığını, rakamların arkasında ne olduğunu algılayacak yeterli altyapıya sahip biri arasındaki karşılaşmadan kaynaklanır.
Bu birleşimin ekonomik potansiyeli muazzamdır; aslında, “Akıllı Çağda Latin Amerika” raporu Davos'taki Dünya Ekonomik Forumu'nda sunulan yapay zekanın, Latin Amerika bölgesinin üretkenliğini yılda %1,9 ile %2,3 arasında artırabileceği ve yıllık 1,7 trilyon dolara varan bir etki yaratabileceği tahmin ediliyor; bu, son yirmi yılda verimlilik açısından yılda ortalama yalnızca %0,4 büyüyen bir ekonomi için önemli bir ilerleme. Ancak bu rakamların hiçbiri tek başına gerçekleşmiyor. Kurumsal olgunluğa, sağlam bir organizasyon kültürüne ve teknolojiyi koltuk değneği olarak değil müttefik olarak kullanmaya istekli liderlere bağlıdırlar.
Tekrarlanan görevlere ve operasyonel analize daha az zaman harcayarak, ekipler enerjilerini stratejiler geliştirmek ve riskleri sorun haline gelmeden önce tanımlamak gibi gerçekten değer üreten şeylere odaklayabildiğinden, asıl fayda bu bilinçli kullanımda yatmaktadır. İnsan emeğinin yerini alamayacağı en operasyonel işlevlerde bile teknoloji, sahadaki performansı daha güvenli ve verimli hale getirebilir. Yapay zekanın iyi kullanıldığında profesyonelleri bir kenara bırakmadığını, aksine zaten yapmayı bildikleri işlerin kapsamını genişlettiğini vurgulamak gerekiyor.
Risk ise tam tersi yönde. A SAP sponsorluğunda Wakefield Research tarafından yapılan son çalışma giderek artan sayıda yöneticinin, sorumlulukları devam eden kararları verimlilik adına yapay zekaya devrettiğini ortaya çıkardı. Bu seçimin maliyeti yavaş yavaş otorite kaybı şeklinde kendini gösterir, çünkü liderlik yalnızca alınan kararlara değil, bu kararları savunabilme, nedenlerini açıklayabilme ve ekibe bunlar adına cevap verebilme becerisine dayanır. Bu sorumluluk algoritmaya devredildiğinde lider, aslında kendisini tanımlayan şeyden yavaş yavaş vazgeçer.
Belki de bu yüzden en çok önem kazandığını gördüğüm yetkinlik, “çevik uyum yeteneği” olarak adlandırılan, hızlı öğrenme, yöntemleri gözden geçirme ve kendi kriterlerinden vazgeçmeden yeniyi bünyesine katma isteğidir. On yılı aşkın bir süredir liderlik pozisyonlarında çalıştıktan sonra, fark yaratacak şeyin yalnızca en karmaşık araçlara hakim olmak değil, aynı zamanda bunları karar anında yalnızca insan bakışının sunduğu analitik hassasiyetle birleştirme yeteneği olacağına giderek daha fazla ikna oluyorum.
Bir yanıt yazın