Paylaş
Belki de bu paylaşımlar, AI odaklı çalışmalar gerçekleştiren start-up’lar için ilham olur veya benim yaşadığım problemlerden hareketle bazı firmalar uygulamalarını düzelterek, hayatı kolaylaştıracak etki sağlarlar.
Büyük veri yapay zekanın gelişmesinde ön koşul…
AI’ı en temel seviyede, belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladığı bilgilerle kendisini geliştirebilen algoritmalar veya makineler olarak tanımlayabiliriz. Ancak garajınızda olmasına rağmen, yakıtı yoksa gidemeyen bir araba gibi; AI sistemleri de doğru sonuçlar çıkarmak için, makine öğrenimi algoritmalarına ve bu algoritmaları verimli bir şekilde çalıştırmak için de büyük miktarda veriye ihtiyaç duyuyor. Bununla birlikte, tıpkı benzinin de arabanızda yakıt olarak kullanılmak üzere, önce işlenmesi gerektiği gibi; verilerin de makine öğrenimi süreçlerinde kullanılması için işlenmesi gereki-yor…
AI, McKinsey Teknoloji Trendleri Görünümü’22 araştırmasının ilk sırasında…
Önde gelen danışmanlık şirketlerinden McKinsey’nin yeni yayınladığı “Teknoloji Trendleri Görünümü 2022” araştırmasında da, bugün etkisini gösteren en önemli 14 teknoloji trendinin 2’si yapay zeka odaklı: Uygulamalı yapay zeka ve endüstrileşen makine öğrenimi. Hatta “uygulamalı AI”, bu listenin en üst sırasında yer aldı (Uygula-malı AI, mevcut bir uygulamayı daha verimli yaparken ve üretkenliği artırırken; hataları ve uygulama süresini azaltan AI’ın bir alt dalına verilen isim. Endüstriyel makine öğrenimi ise ürünleri daha düşük maliyetle daha hızlı pazara sunmayı sağlayan sistemler bütünü). Raporda da belirtildiği üzere, AI halihazırda birçok şirket tarafından (bir araştırmaya göre %56 oranında), genellikle yüksek ücretli çalışanlar tarafından gerçekleştirilen manuel işleri azaltıp, bir yandan da maliyetleri düşürerek fayda sağlamak için kullanılıyor. Öte yandan, AI’dan doğru yararlanan firmalar, müşterilerin geri bildirimlerini daha doğru alarak, müşterilerine sundukları ürün tekliflerini genişletebiliyor ve bu şekilde de rekabet avantajı elde edebiliyor.
AI odağında artırılmış insan (augmented human) ve karar zekası süreçlerine odaklanmamız daha pozitif sonuçlar sağlayacaktır
Yapay zeka gerçekten çok hızlı gelişiyor ve pek çok iş ve görev insanlara kıyasla AI tarafından çok daha hızlı, hatta daha verimli ve iyi bir şekilde gerçekleşebiliyor. Ancak, yapay zekaya kıyasla insan olarak halen, bağlantı kurma, anlamlandırma, mantık yürütme, refleks ve tecrübe ile daha duygusal, ancak duruma göre doğru karar almada üs-tünlüklerimiz bulunuyor. Aslında, genellikle göz ardı edilen ve tartışmaların bence yanlış yönlendirilmesine neden olan bir konu, yapay zeka ile insanı karşılaştırmak ve bu konuda AI’ı bir rakip olarak konumlandırmak. Farklı bir bakış açısı ile AI işlerimizde bizi destekle-yen, süreçlerde gözden kaçırdığımız noktaları bize hatırlatan ya da uyaran, karar süreçlerinde farklı bir yorum sunan, “ikinci bir bakış açışı” şeklinde konumlanmalı. Gerçek şu ki, bazı görevler gelecekte yapay zeka ile otomatik hale getirilecek olsa da halen pek çok şey işini tutku ve aşkla yapan, konusuna hâkim, tam donanımlı, uzman bir in-sana kıyasla eksik kalacak. Bu nedenle, AI mı insan mı kıyaslamasın-dan ziyade, AI ile işlerimizi nasıl daha iyiye götürebiliriz; süreçlerimizi ve hedeflerimizi nasıl daha verimli ve faydalı hale getirebiliriz bunlara odaklanmamız gerekiyor. Kısaca, insanları makinelerle değiştirmeye çalışmaktansa, her ikisinin gücünü birleştirerek insanların yapabileceklerini geliştirmek için makineleri ve algoritmaları kullanmaya odaklanmalıyız...
Peki gelelim son zamanlarda karşılaşıp da bu büyük markalar, AI’dan nasıl yararlanmaz diye sorgulamama ve bu yazıya sebep olan uygulamalara…
AI ile sağlanan otomasyon, azaltılmış hata oranları ve daha iyi kaynak kullanımı ile verimlilik sağladığı gibi; daha düşük maliyetlerle operasyonların yürümesini destekleyebilir. Ancak, McKinsey’nin raporunda da belirtildiği üzere, AI’ın vadettikleri bu kadar önemliyken, gerçekte ne kadar kullanılıyor?
Havayolu şirketlerinden bir örnek vereyim. Geçtiğimiz bayram, eşim ile seyahatten dönerken, aynı uçaktan yer aldık. Çok uzun yıllardır, bu havayolunu tercih ettiğim için, havayolunun en üst seviyedeki sadakat programında yer alıyorum. Genellikle, tüm uçuş organizasyonlarımda da havayolunun mobil uygulamasını kullandığım için tüm kişisel bilgilerim bu uygulamada kayıtlı bulunuyor. Ancak, aynı uçakta bulunmamıza ve daha önce de pek çok kez yan yana uçuşlarda bulunmamıza ve soyadlarımızın aynı olmasına rağmen, check-in’de ısrarla bizi yan yana oturtmayan havayolu firması, Siz AI’ı hiç duymadınız mı? Benden ekstra ücret almak için bunu yapıyorsanız eğer, sadakat uygulamanızın faydası nedir? … Konu sadece bu değil, aynı uçuş öncesi havayolunun lounge’nun girişi, normal güvenlik girişin-den çok daha kalabalıktı. Peki AI’ın optimizasyon gücünden yararla-nıp, saat hatta dakika bazında yoğunluğa göre personel alakosyonu imkânı varken, bu neden kullanılmıyor anlaşılır bir durum değil. Bu-gün AI’ı dünya genelinde pek çok hastane, AVM, futbol kulübü yo-ğunluk tahminine göre gerekli personal ayarlamasını yapmak için kullanmaya başlamış durumda…
Öne çıkan bir trend: Dinamik fiyatlandırma
Dijital uygulamalarda geçirdiğimiz zamanın artması ve özellikle pandemi etkisi e-ticaret kullanımının da tahmin edilemez boyutlarda artmasını sağladı. Peki, almak isteyip araştırdığınız ve sıklıkla ziyaret ettiğiniz bir ürün ya da biletin fiyatının ziyaret sayısına göre doğru orantılı artması sadece bana mı mantıksız geliyor ve rahatsız ediyor? Bugün, araştırmalar, bir ürünü almadan önce alışveriş deneyiminin mobil ya da dijital kanallardan başladığını gözler önüne seriyor. Dijital uygulamalara her an, kolaylıkla erişmemiz, satın alma süreçlerimiz öncesinde bu ürünleri araştırma, yorumları okuma, puanlarını gözlemleme ve bu doğrultuda seçimlerimizi yapmamızın önünü açıyor; tüm bunlar doğru kurgulandığında müşteriler de doğru seçimler yaparak mutlu ve sadık müşterilere dönüşüyor. Öte yandan, her tıklamada talep var, hemen fiyatı artıralım şeklinde bir algoritma, size ekstra kar sağlamaktansa, inanın fırsatçılık olarak görülüp, müşteri kaybına ne-den oluyor. Peki, bunu hiç doğru kurgulayan yok mu? Var tabii ki, ama kolay değil, bunun için AI’ı doğru özümseyip, doğru analiz edip, bu alanda ciddi yatırımlar yapıp, ekipler kurup, uygulamak gerekiyor. Mesela, Amazon web-sitesindeki fiyatları günde yaklaşık olarak 2,5 milyondan fazla değiştiriyor. Bunu yaparken müşteri davranışlarını esas alıyor. Müşteriler bir ürünü araştırıyor, beğeniyor, sepetine alı-yor, ancak satın almadan web-sitesinden çıkıyorsa, bunun nedenlerini anlamaya çalışıyor; bu şekilde ürünü inceleyip satın almayı tamamla-mayan çok sayıda müşteri var mı, bunun sebebi ne olabilir; “Acaba, rakip sitelerde bu ürün daha ucuza mı sunuluyor, ya da muadil daha kapsamlı ürünler mi var ya da farklı kampanyalar mı kurgulanmış?” İşte dinamik fiyatlandırmanın da esas amacı bu aslında. Yoksa, müşteri sürekli bu ürüne bakıyor, aman kaçırmayayım, hemen fiyat artı-rayım zihniyeti gerçekten çok yanlış…
Dinamik fiyatlandırmanın bir esası da değişken koşullar göz önünde bulundurularak, bir ürün ya da servisin fiyatını önceden, doğru belirlemede kendini gösteriyor. İçinde bulunduğumuz makro ekonomik zeminde, fiyatların sürekli olarak değişkenlik gösterdiğini gözlemliyoruz, bu da özellikle süpermarket, turizm, havayolu sektörlerinde fiyatların işletmeler açısından belirlenmesini zorlaştırıyor, sık yapılan fiyat güncellemeleri de haklı olarak müşteri memnuniyetsizliğine neden oluyor. Bu nedenle, ekonomik parametreler, mevsimsel etkiler, tematik günler, hava durumu, ülkesel faktörler, stok ve talep durumu gibi veri girişleri doğrultusunda, daha doğru fiyatlandırma yapmak mümkün. Ülkemizde de dinamik fiyatlandırma alanında önemli çalışmalar sağlayan start-up’lar var. Örneğin, Pricing Coach, oteller ve havayolu şirketleri için global alanda dinamik fiyatlandırma çözümlerini sun-maya başladı.
Kişiye yönelik içeriklerin ve kampanyaların modellenmesinde AI
15 yılı aşkın süredir sürekli olarak kullandığım bankamın mobil uygu-lamasında da bir sorunla karşılaştım. Pandemi ile birlikte ATM’lerden QR kod ile para çekme uygulamaları bildiğiniz üzere oldukça yaygınlaştı ve bu benim de sıkça kullandığım bir servis. Kullandığım bankacılık uygulamasının ana sayfasında olan QR ile para çekme uygulamasını, 2-3 ay önce, ihtiyacım olduğu bir anda ana sayfada bulamadım ve uygulamada aramama rağmen, nereye saklanıldıysa da ulaşamadım. Uygulamayı sürekli olarak kullandığımı bilmesine rağmen, bankanın bu uygulamayı ana sayfadan çıkarıp bulamayacağım bir ye-re saklamasına da inanın anlam veremedim. Sanırım, benim gibi bir-çok kişi şikâyette bulundu ki, banka tekrar bu uygulamayı ana ekrana taşıdı. Dijital uygulamaların kullanımının artması, AI’ı geliştirmek için bulunmaz bir nimet; ancak bahsettiğim basit örnek, ne yazık ki bunun farkında olunmadığını gözler önüne seriyor. Mobil ve dijital uygulamalar da müşteriler uygulama içerisindeki aksiyonları ile fark etmeden, bize hangi uygulamaları seviyorlar, hangi bölümlerde sorun yaşıyorlar, ne için uygulamaya giriyorlar, sürekli olarak paylaşıyor. Müşterinin sesini dijitalde dinleyebilirsek, ki bu AI ile bu gerçekten çok kolay, bu durumda, müşterileri memnun edecek, daha kişiselleştirilmiş servisler de sunabiliriz.
Bunu demişken, bankamı düşünüyorum ve sorguluyorum, çünkü belirttiğim üzere 15 yılı aşkın süredir, aynı bankanın kredi kartını düzen-li olarak kullanmama karşın, banka bana yönelik neredeyse hiç özel kampanya fırsatı iletişiminde bulunmuyor. Kişiselleşmenin en büyük trend olduğu, kişiselleştirilmiş uygulamaların müşteri tarafından sürekli talep edildiği bu dönemde, bu tarz kişiye özel kampanya kurguları ya da iletişimi daha da önemli hale geliyor…
Metaverse’ün de yapı taşlarından biri AI…
Bildiğiniz üzere, son dönemlerde metaverse odağında sürekli araştırmalar gerçekleştirip, bu büyük teknoloji devrimini doğru bir şekilde yansıtmaya özen gösteriyorum. Metaverse, fiziksel dünyamıza ek yeni bir dijital katman ve internetin içerisinde 3 boyutlu deneyimler ile bambaşka fırsatlara kapılar açan bir dijital yaşam ekosistemi. En temelinde, gerçek bir metaverse ortamında var olmamız için 3 boyutlu avatarlara ihtiyacımız bulunuyor, ancak bugün var olan avatar oluşturma sistemleri ne yazık ki oldukça prematüre. Son dönemlerde, AI odaklı farklı uygulama geliştirici arkadaşların ya da start-up’ların, resminizi çekip, sisteme aktarıp, bunun üzerinden avatar oluşturabileceğiniz kurgulara sıklıkla rastlamaktayım. Sadece kendi avatarınız değil, AI dijital asistanınızın ya da metaverse ortamınıza taşımak istediğiniz fiziksel bir ürünün de metaverse yansımasını gerçekleştirmek bu uygu-lamalar ile mümkün olabiliyor.
Dijital asistan demişken, teknoloji firmalarının sürekli geliştirdiği asistanlar ya da ev tipi akıllı asistanların hayatımıza girmesi, bu tarz sis-temleri yaşamlarımızın birer parçası haline getirmiş durumda. Bunun-la birlikte, ne yazık ki bu asistanlardan istediğimiz verimi almakta ha-la oldukça gerideyiz. Google’ın Google Assistant’ı ile restoran rezervasyonu ya da sipariş sistemleri oldukça ses getirmiş ve acaba Google Turing Test’i geçti mi tartışmalarını bile alevlendirmişti. Ancak, bu tarz kısa görevlerin sağlanması ile Turing Test’in geçildiğini iddia etmek için hala çok erken (yukarıda bahsettiğim somut hayat örneklerini görmüşken…) (Turing testi, bir AI sisteminin insan gibi düşünüp, herhangi bir soru ya da sohbet esnasında kendiliğinden insan gibi cevap verebilme eğiliminde olup olmadığını belirleyen teste verilen isim ve AI’ın babalarından sayılan ve teknolojinin ilk tartışılmaya başlandığı zamanlarda, Alan Turing tarafından ele alındığı için onun adı ile anılan testtir.)
Ben daha basit alışveriş süreçleri için AI’dan yararlanmak istiyorum, ancak hala bu alanda gönül rahatlığı ile danışabileceğim bir akıllı alış-veriş asistanına ulaşamadım. Keşke, moduma, hava durumuna, gün-lük takvimime göre bana o gün giyebileceğim kıyafet alternatiflerini sunabilen bir AI asistanım olsa (tabii bunu yapmak sadece AI ile mümkün değil. AI, IoT, bulut bilişim gibi farklı teknolojilerin birlikte çalışması gerekiyor) ya da buzdolabımda sürekli olarak bulunması gereken ürünler bittiğinde ya da son kullanım tarihleri yaklaştığında beni uyarabilen sistemler olsa, ya da beğendiğim bir ürünün resmini çekip aynısını, hadi aynısını bulamıyorsa da ona en benzer alternatifleri sunabilecek bir asistan, ya da bu akşam canlı müzik dinlemek isti-yorum, ya da tatile Bodrum’a gittim, farklı bir şeyler yapmak istiyorum, beni gerçekten ama gerçekten tanıyıp da bu doğrultuda alternatif deneyimler sunabilen bir asistanım olsa. Bunların bir kısmını sağladığını ya da var olduğunu iddia eden uygulamalar zaten piyasada yer alıyor diyebilirsiniz, bunları okurken (bunların çoğunu ben de biliyorum, ama ben bunları kullanmıyorsam ya da memnun değilsem, hala ihtiyacı tam olarak çözememişler ve geliştirme alanları var demek diye düşünüyorum…)
Keşke, almak istediğim ürünü dijital ortamda, üzerimde test edip alabilsem…
E-ticaret sürekli olarak gelişiyor olsa da bence e-ticaretin gelmiş geçmiş en büyük sorunlarından biri, gelecek olan ürüne yönelik ön yargı ve güvensizlik. Bunun altında da ürün görselinin gerçeği yansıtmaması ve üzerimizde nasıl duracağını kestiremememiz yatıyor. Hatta, bazı perakende firmaları, aynı ürünün iki farklı bedenini size ulaştırıp, bunları giyip ona göre istediğinizi seçerek, diğerini gönderebileceğiniz servisi inovasyon olarak sunuyor… Peki AI varken, buna neden gerek var ya da bu operasyonel maliyete girileceğine AI’a yatırım yapılsa ve almak istediğiniz ürünün 3 boyutlu avatarınız üzerinde, tüm detayları ile görüntülenmesi sağlansa herkes açısından daha yararlı olmaz mı? Merak etmeyin, bunu yapan girişimciler ve teknolojiyi işleri ile nasıl buluşturacağını özümsemiş, alanının uzmanları var, iyi ki de varlar. Bunlardan ikisi benim de tanımaktan büyük mutluluk duyduğum sür-dürülebilir moda ve giyilebilir teknolojiler odaklı çalışmaları ile dün-yada öne çıkan EzraTuba markasının kurucuları Ezra Çetin Soyay ve Tuba Çetin kardeşler. EzraTuba, e-ticaretin bu derdini ortadan kaldıracak AI odaklı kıyafetlerin üzerimizde, gerçek hayattaki gibi nasıl duracağına yönelik geliştirdikleri çözümü kullanıma sunmaya başladılar bile...
Şehirleri daha akıllı hale getirmek için de AI…
Akıllı şehircilik açısından da AI’ın belediyeler tarafından, farklı pek çok alanda kullanılması gereken bir dönemdeyiz. Trafik ışıklarının sabit zamanlarda kırmızıdan yeşile döndüğü devirler eskide kaldı. Los Angeles’da 2013 yılından beri “otomatik trafik düzenleme ve kontrol” sistemi adıyla bir sistem uygulanıyor. İlk etapta 4.500 trafik lambasının bağlantılı hale getirilmesi ile trafik yoğunluğu doğrultusunda, ışıkların bekleme süreleri hesaplanıyor ve bu doğrultuda trafik, Ulaştırma Bakanlığı verilerine göre %16’dan daha akışkan hale getirilmiş durumda.
Peki orman yangınları ile mücadelede AI ne durumda?
Gecen yıl Hürriyet’te yayınladığım “Orman yangınlarını önlemek için teknolojiden nasıl yararlanılır?” başlıklı yazımda orman yangınlarını önlemede erken tespit sistemlerinin önemine değinmiş ve bu alanda ülkemizde öne çıkan girişimlerden olan, benim de fikrin ilk aşamalarından itibaren inanıp, destek olmaya çalıştığım EyeCU Vision’a da yer vermiştim: “…Aslında, yangınlar erken tespit edilebildiği ve hızlı müdahale edilebildiği noktada, ortaya çıkabilecek hasarı ciddi oranda azaltma imkanımız bulunuyor. Yangınların tespiti ve erken müdahale konusunda, ülkemizde de gençler harekete geçmiş durumda. Son teknoloji yapay zeka modellerini kullanarak kameralar üzerinden canlı orman yangını tespiti yapan EyeCU ekibi, açık alanda yangın başladığı an alarm veren bir teknoloji. Bu sayede de orman yangını başladığı anda tespit edip acil çağrı merkezlerini uyararak, yangın büyümeden gerekli aksiyonlar alınabiliyor. İnsan erişiminin zor ya da mümkün olmadığı dağlık bölgelerde de kameralar ile insansız tespit yapabilen direkler kurularak ya da droneların desteğiyle erken yangın tespitine katkı vermeyi amaçlıyorlar. Erken yangın tespiti sisteminde, sistem bir yangın teşhisi koyduğu zaman, itfaiye görevlilerine yangın alarmı da anında iletilebilecek…”
Bu araştırmadaki amacım paylaştığım çözümlerden bir kısmının bile bundan sonraki süreçte yangınları önlemek için kullanılmasına destek olmak ve bu alanda farkındalık sağlamaktı. Bu yaz, bu amaca hizmet eden son derece sevindirici bir haber aldım. EyeCU Vision’ın pilot çözümü Denizli’de bir yangını başlangıç aşamasında tespit ederek, büyümesini engelledi, umarım çözüm yaygınlaşarak daha geniş alanlarda yangın tespit sistemi olarak kullanılır.
Gördüğünüz üzere, son dönemlerin en önde gelen teknoloji trendlerin-den olan AI’ın artık uygulanma zamanı geldi. Her işletmenin, çözüm odaklı olarak süreçlerine AI’ı doğru entegre etmek için önce bu teknolojiyi özümsemesi ve bir an önce çalışmalara başlaması gerekli…
Paylaş