Yapay zeka ilhamına karşı gerçeklik: Neden teknoloji tek başına yeterli değil?

data2day 2025'teki açılış konuşmasında Dr. Michael Zimmer, yapay zeka dönüşümünün merkezine teknolojinin değil insanları koyuyor. “V³ – Anlayış, Güven ve Sorumluluk” yol gösterici ilkesine göre, iş uygulamalarında yapay zekanın basit teknik uygulamadan çok daha fazlasını gerektirdiğini göstermektedir. Klarna'yı örnek olarak kullanarak, şirketlerin başlangıçta yapay zeka destekli otomasyona ve personel azaltımına nasıl büyük ölçüde güvendiklerini, ancak daha sonra müşteriyle insani temasın yeri doldurulamaz olduğunu fark ettiklerini gösteriyor. Bir MIT Sloan araştırması, bireysel görevler için üretkenliğin %42'ye kadar arttığını iddia ediyor, ancak genel olarak önemli bir değişiklik ölçülemiyor. Zimmer, kafa karıştırıcı belge depolama veya hatalı süreçler gibi yapısal problemler için yapay zekanın evrensel bir çözüm olarak kullanılması fikrine karşı uyarıda bulunuyor ve şöyle özetliyor: “Siktir, sıç” – temiz veriler ve süreçler olmadan yapay zeka da yararlı sonuçlar sağlamaz.

Alarmizm yerine güçlendirme: başarı faktörü olarak insanlar

Zimmer'in yapay zeka bağlamında farklı çalışan türlerine ilişkin analizi özellikle veri ekipleri için geçerlidir: Yapay zeka eğitimini tasarlayan uzman uzmandan, yönetişim olmadan kendi çözümlerini oluşturan “oyuncak çocuğa” ve ilk önce “alınması” gereken kaygılı meslektaşına kadar. W&W Grubu buna kapsamlı bir eğitim programıyla yanıt veriyor: 500 çalışana kişisel eğitim verildi, bir toplu iş sözleşmesi (KBV) hazırlandı ve iş konseyi ile yönetim kurulu bilinçli bir şekilde işbirliği yapıyor. Motorlu taşıt taleplerinin işlenmesinde itirazların tanınmasına yönelik bir yapay zeka asistanı olan “Reggi”nin somut pratik örneği, başarılı bir etkileşimin neye benzediğini gösteriyor: Yapay zeka zaman alan belge kontrolünü üstleniyor, son değerlendirme insanlara kalıyor.

Yönetişim, düzenleme ve veri ekiplerinin rolü

Zimmer sunumunda yapay zekanın etkili bir şekilde tanıtılmasının alan bilgisi, BT ile departman arasında yakınlık, platformlar ve entegrasyon modelleri için net standartlar ve iyi test edilmiş geliştirme ve uygulama süreçleri gerektirdiğini vurguluyor. Buna düzenleyici gereklilikler de ekleniyor: AB AI yasası (Ağustos 2024'ten itibaren geçerli, çoğu düzenleme için Ağustos 2026'dan itibaren, bazı yüksek riskli AI alanları için yalnızca Ağustos 2027'den itibaren geçerli) finans gruplarının belirli test şemalarıyla risk temelli bir yaklaşım benimsemesini gerektiriyor. Veri bilimcileri ve mühendisleri için vardığı sonuç: “Biz, yürütmeyi yapay zekanın yaptığını düşünüyoruz, doğrulamayı ve yorumlamayı ise biz yapıyoruz.” Mevcut LLM heyecanında uzman bilgisi her zamankinden daha önemli ve ikili/entegre çalışma modelleri, uzmanlık bilgisi ile teknoloji arasındaki bu beceri köprüsünün kurulmasında çok önemli bir rol oynuyor.

Dr.Michael Zimmer W&W Group'ta Veri ve Yapay Zeka Direktörü ve Yapay Zeka Yetkinlik Merkezi'nin başkanıdır. Doktorasını çevik veri mimarileri üzerine aldı ve diğer görevlerinin yanı sıra, Zurich Group Almanya'nın CDO'su olarak ve 13 yılı aşkın bir süre danışmanlık alanında çalıştı. Çeşitli kitapların editörü ve yazarıdır ve diğer özelliklerinin yanı sıra TDWI Üyesi, Veri ve Yapay Zekada Kadın Liderlerin (WLDA) erkek müttefiki ve Alman Aktüeryal Birliği'nin Etik Yapay Zeka çalışma grubunun bir üyesidir.

7 – 8 Ekim 2026 tarihleri ​​arasında Köln'deki data2day, veri bilimi, veri mühendisliği ve veri analitiği üzerine kapsamlı bir program sunuyor. Yapay zeka ve aracı analitiği, modern veri mimarileri, hukuki hususlar ve iş uygulamalarına ilişkin içgörüler üzerinde özellikle durulmaktadır.

Biletler artık peşin fiyatlarla satışa sunuluyor.

(harita)