Yapay zeka yatırımlarınız zeka geliştiriyor mu?

Yapay zeka iş yazılımının yerini almaz. Ancak şirketlerin çalışma şeklini değiştiriyor ve çoğu şirketin henüz tam olarak tanımadığı daha derin bir mimari değişimi ortaya çıkarıyor. Başarısız olan yapay zeka yatırımlarının çoğunun temel nedeni neredeyse her zaman aynıdır: döngü parçalanması – bağlam, karar ve öğrenme işlevi, takviye edici bir sistem yerine ayrı parçalar halindedir. Asıl önemli soru, yapay zeka yatırımlarının bağlamı anlayan, özerk hareket eden ve sürekli gelişen uygulamalı zeka sistemleri oluşturmayla mı sonuçlanacağı, yoksa otomasyonun insan navigasyonu için tasarlanmış iş akışlarına basitçe uygulanıp uygulanmayacağıdır.

Endüstriler ve süreç zincirleri arasında net bir model ortaya çıkıyor. Kurumsal yığın, yapay zeka odaklı bir dünyada her biri farklı bir geleceğe sahip farklı katmanlara ayrılıyor. Temeli kayıt sistemleridir – ERP platformları, düzenlenmiş dikey sistemler, finansal ve klinik uygulamalar. Bunlar yasal, denetimsel veya güvenlikle ilgili sonuçları olan işlemleri gerçekleştirir. Yapay zeka, yeteneklerden yoksun olduğu için değil, bu alanlardaki özerklik sorumluluk ve yönetişimle sınırlı olduğu için bunların yerini almayacak. Aslında bu sistemler daha da değerli hale geliyor çünkü şirketin gerçekte nasıl çalıştığına dair en kapsamlı şifrelenmiş bilgiyi içeriyorlar.

Diğer uç ise deneyim arayüzüdür; alım, yönlendirme, koordinasyon, danışma süreçleri, teklif oluşturma, olay kaydı. Bu özellikler insan etkileşimi için tasarlanmıştır: formlar, kuyruklar, onaylar, manuel yorumlama. Yapay zeka aracıları bunları daha hızlı, sürekli ve uygun ölçekte yürütür. Burada zaten gözle görülür aksaklıklar var.

Bu katmanların arasında önümüzdeki on yılın en önemli savaş alanı yatıyor: Yapay Zeka operasyonları katmanı. Çoğu kuruluş açıkça bu seviyeye yönelik tasarım yapmaz. Bunu, giderek büyüyen bir takım araçlar aracılığıyla dolaylı olarak keşfediyorlar.

Birincisi bağlam döngüsüdür. İstihbarat, yalnızca veriyi değil aynı zamanda anlamını da (bilginin belirli bir müşteri, işlem, kısıtlama veya riskle nasıl ilişkili olduğunu) anlamakla başlar. Yıllar boyunca biriken alan mantığını kodlayan kayıt sistemleri burada çok önemli bir rol oynuyor. Bağlamsal bir temel olmadan yapay zeka aracıları hızlı ancak güvenilmez sonuçlar üretir.

İkincisi karar döngüsüdür. Burası bağlamsal anlayışın eyleme geçirildiği yerdir: işi yönlendirmek, vakaları önceliklendirmek, müdahaleleri tetiklemek, parametreleri ayarlamak, görevleri özerk bir şekilde yürütmek. Yapay zekanın tavsiye niteliğinde mi kalacağını yoksa çalışır durumda mı kalacağını belirler. Bu döngüyü kontrol etmek rekabet avantajını giderek daha fazla belirliyor çünkü organizasyonun gerçekte nasıl davranacağını belirliyor.

Üçüncüsü öğrenme döngüsüdür. Her eylem bir sonuca yol açar. Her sonuç geri bildirim üretir. Bu sinyalleri yakalayıp modellere, politikalara ve bağlama geri beslemek zaman içinde performansı artırabilir. Bu, otomasyonu statik bir araç seti yerine bileşik bir yetenek haline getirir. Bununla birlikte, öğrenme döngüsü teknik nedenlerden ziyade yapısal nedenlerden dolayı ihmal edilmektedir. Geri bildirim sinyalleri tüm sistemlere dağıtılır; sonuçlar ERP'de yayınlanır, iş akışı araçlarında üzerine yazılır, e-postalarda düzeltmeler yapılır. Bunları yakalamak, dağıtım sırasında hiç planlanmayan enstrümantasyon gerektirir. Ayrıca organizasyonel bir dinamik de var: Otomasyonu oluşturan ekipler genellikle modelleri yeniden eğitme yetkisine sahip değil. Sonuç, çalışan ancak asla gelişmeyen bir yapay zekadır; biriken bir varlık yerine, tavanı olan bir beceridir.

Sistematik öğrenme olmadan yapay zeka deneyleri yürütürsünüz, zeka oluşturmazsınız.

Her ikisi de 2023'te yapay zeka destekli hasar önceliklendirmesini başlatan iki sigorta şirketini düşünün. İlki, alımları karar alma sürecine bağladı ancak bir geri bildirim mekanizması içermiyordu. Döngü süreleri %30 düştü ve ardından sabitlendi. İkincisi, üç döngüyü de kurdu: alımla ilgili karar verildi ve ayarlayıcının herhangi bir geçersiz kılması bir eğitim sinyali haline geldi. 18. aya gelindiğinde modelleri, vaka türlerinin %60'ında insan incelemesinden daha iyi performans gösterdi ve aydan aya iyileşme gösterdi. Aynı yatırım ufku. Temelde farklı mimari. Bir kuruluş yapay zekayı satın almıştı. Diğeri istihbarat geliştirmişti.

Bu model lojistikte, finansal hizmetlerde, sağlık hizmetlerinde ve üretimde tekrarlanıyor. Performans gösteren yapay zeka ile onu güçlendiren yapay zeka arasındaki fark neredeyse hiçbir zaman modele bağlı değildir. Döngülerin bağlı olup olmadığı ile ilgilidir.

Yapay zekanın bozulması tek bir prensibi takip eder: bağlam, karar ve öğrenme döngülerinin entegrasyonu.

Bu döngülerin parçalandığı yerde yer değiştirme en yüksektir. Bütünleştikleri yerde dayanıklılık en güçlüdür. Dağınık içeriğe, manuel karar almaya ve zayıf geri bildirim döngülerine sahip süreçler kolaylıkla değiştirilebilir. Yapay zeka aracıları bağlamı birleştirir, daha hızlı hareket eder ve sürekli olarak gelişir. Buna karşılık, düzenlenmiş ve alan yoğun sistemler, bağlamın derin olması, kararların yönlendirilmesi ve öğrenmenin sıkı bir şekilde kontrol edilmesi nedeniyle dirençli olmaya devam ediyor. Yüksek riskli, gerçek dünya ortamlarında insanlar öğrenme döngüsünün bir parçası olarak kalıyor ve bu da hibrit zekayı norm haline getiriyor.

2025'te ajan yapay zekanın yükselişi, bu mimari boşluğun göz ardı edilmesini imkansız hale getirdi. Aracılar artık belirli ölçekte özerk bir şekilde hareket edebiliyor ancak akıllıca hareket edip etmemeleri tamamen üç döngünün yerinde olup olmamasına bağlı. Onlar olmadan istihbarat servislerini kullanamazsınız. Hızı yargılamadan kullanırsınız.

Bunun anlamı basittir: kesinti, SaaS kategorilerini değil, döngü parçalanmasını takip eder. CIO'lar için öncelik açıkça kontrol döngülerinin güçlendirilmesidir. Kayıt Sistemleri bağlantı bağlamı. Deneyim seviyeleri kararları hızlandırır. Karar verme düzeyine sahip olunmalıdır. Çünkü döngüleri kontrol eden zekayı da kontrol eder.

Olan şey bir ürün döngüsü değil, kuruluşların işleyiş biçimindeki bir değişikliktir. Uygulamalı zeka raftan satın alınamaz. Bağlam, karar ve öğrenmenin sürekli olarak birbirini güçlendirdiği bir çalışma modelidir. Yapay zeka ve SaaS tartışması, geleceği bir ikame sorunu olarak sunduğu için eninde sonunda sönecek. Gerçek dönüşüm doğası gereği mimaridir. Yapay zeka, kurumsal yazılımın yerini almayacak. Bu yazılımın hangi bölümlerinin zekaya katkıda bulunduğunu ve hangilerinin yalnızca insani geçici çözümleri desteklediğini açıklar.

Bu farkı erken anlayan kuruluşlar, yeni nesil iş operasyonlarını şekillendirecek. Bunu anlamayanlar ise teknoloji yığınlarının daha akıllı olmadan daha da hızlandığını görebilirler.

Göz önünde bulundurmaya değer soru şu: Mevcut yapay zeka portföyünüzdeki hangi yatırımlar bir öğrenme döngüsüyle sonuçlanıyor ve hangileri daha hızlı çalışıyor? Eğer buna cevap veremiyorsanız, zeka geliştirmiyorsunuz demektir. Otomasyonu kiralıyorsunuz.

(İfade edilen görüşler kişiseldir)

Bu makale Xoriant'ın Dönüşüm Sorumlusu Vineet Moroney tarafından yazılmıştır.