Yapay zekâ, günümüzde hemen her alanda sorunların çözümü için başvurulan güçlü bir araç olmakta. Kurumlar işlerini hızlandırmak, maliyetleri azaltmak, hataları önlemek ve daha doğru kararlar almak amacıyla yapay zekâdan yararlanmak istiyor. Ancak bu noktada çoğunlukla önemli bir aşama atlanıyor: Çözülmek istenen problem gerçekten doğru tanımlanıyor mu?
Bir teknolojiye sahip olmak ile o teknolojiyi doğru amaçla kullanmak aynı şey değil. Yapay zekâ ne kadar gelişmiş olursa olsun, yanlış tanımlanmış bir problemi çözemez. Yanlış probleme göre kurulan bir sistem, mevcut sorunları daha karıştırabilir. Bu nedenle yapay zekâ uygulamalarına başlarken “Yapay zekâyı nerede kullanabiliriz?” sorusunu değil, “Hangi problemi çözmemiz gerekiyor?” sorusunu sormalıyız.
Gördüğümüz sorun, gerçek problem olmayabilir
Bir kurumda işlerin yavaş ilerlemesi, hata oranlarının yüksek olması veya kullanıcıların sürekli şikâyet etmesi kolayca fark edilebilir. Ancak bunlar her zaman problemin kendisi değil, problemin görünen belirtileridir.
Örneğin bir tıbbi laboratuvarda test sonuçlarının geç çıktığını düşünelim. İlk çözüm olarak yapay zekâ destekli bir sistem satın alınması gündeme gelebilir. Oysa gecikmenin nedeni cihaz kapasitesinin yetersizliği, hasta materyallerinin laboratuvara geç ulaştırılması, işlerin uygun biçimde dağıtılmaması, bilgi sistemleri arasındaki iletişim sorunları veya sonuç onay sürecindeki gereksiz aşamalar olabilir.
Sorunun kaynağı belirlenmeden geliştirilen bir yapay zekâ uygulaması, gecikmeyi ortadan kaldırmak yerine kötü işleyen bir süreci sadece dijitalleştirebilir. Bu nedenle önce süreç incelenmeli, darboğazlar belirlenmeli ve problemin insan, süreç, veri ya da teknoloji kaynaklı olup olmadığı ortaya konulmalıdır. Ben de kurumların dijital dönüşüme teknolojiyle değil, süreçlerini anlayarak başlamaları gerektiği düşüncesinden hareketle “Süreç Temelli Yönetim: Dijital Dönüşüme Hazır mısınız? – Kamu Kurumları, Özel Kuruluşlar ve Sivil Toplum Kuruluşları İçin” adlı kitabı kaleme aldım.
Veri varsa yapay zekâ gerekli midir?
Kurumların elinde çok miktarda veri bulunması, yapay zekâ kullanmak için yeterli bir gerekçe değildir. Bazı problemler süreçlerin yeniden düzenlenmesi, çalışanların eğitilmesi veya basit bir yazılım düzenlemesiyle çözülebilir. Ayrıca yapay zekânın başarısı veri miktarından çok, verinin kalitesine ve problemi temsil etme gücüne bağlıdır. Eksik, hatalı veya temsil gücü düşük verilerle yapay zekâdan beklenen yarar sağlanamaz.
Doğru problemi nasıl bulabiliriz?
Bir yapay zekâ uygulamasına karar vermeden önce şu soruların yanıtlanması gerekir:
- Çözmek istediğimiz asıl problem nedir?
- Bu problem kimleri ve hangi süreçleri etkiliyor?
- Problemin temel nedenleri nelerdir?
- Sorun yapay zekâ kullanılmadan çözülebilir mi?
- Yapay zekâ kullanımı mevcut çözüme nasıl bir değer katacak?
- Gerekli veriler yeterli, doğru ve güvenilir mi?
- Başarıyı hangi ölçütlerle değerlendireceğiz?
- Yanlış veya beklenmeyen bir sonuç ortaya çıkarsa insan gözetimi nasıl sağlanacak?
Bu sorulara açık yanıtlar verilemiyorsa yapay zekâ uygulamasına geçmek için henüz erken olabilir.
Teknolojiden değil, ihtiyaçtan başlamak
Yapay zekâ bir amaç değil, belirli bir problemi çözmek için kullanılan araçtır. Bu nedenle “Yapay zekâyı nerede kullanalım?” yerine “Hangi problemi, neden ve nasıl çözmeliyiz?” diye sorulmalıdır. Özellikle sağlık hizmetlerinde yanlış tanımlanan bir problem; kaynak kaybına, çalışanların iş yükünün artmasına ve hasta güvenliğinin riske girmesine yol açabilir.
Yapay zekâdan yararlanmanın ilk adımı teknoloji seçmek değil; ihtiyacı anlamak, süreci incelemek ve gerçek problemi doğru tanımlamaktır.
Yapay zekâ bize güçlü yanıtlar verebilir. Ancak bunun için önce doğru soruyu bizim sormamız gerekiyor.