Acaba blokta kaç kişi çalışıyor? Yapay zeka devrimi kontrolü ele geçiriyor

Dubai, BAE 28 Mart 2023

Yapay zeka (AI), çalışma şeklimizde devrim yaratma ve şu anda insan iş gücü gerektiren birçok görevi otomatikleştirme potansiyeline sahiptir. Bazı uzmanlar, yapay zekanın önümüzdeki on yıllarda çoğu işin yerini alacağına inanırken, diğerleri bunun yeni iş fırsatları yaratacağını ve üretkenliği artıracağını düşünmektedir.

Kulağa inandırıcı geliyor, değil mi? O paragrafı bir insanın yazmadığını öğrendiğinizde buna daha çok inanacaksınız. O yazıyı bir yapay zeka yazdı. Veya detay vermek gerekirse, ChatGPT bunu yaptı.

OpenAI’nin beklenenden önce geliştirilen sohbet robotu Kasım 2022’de alkışlar eşliğinde duyuruldu ve doğal dil işlemeden (NLP) yararlanan büyük bir dil modeli kullanıyor. Bu, yapay zekanın analiz etmeyi, anlamayı ve dille iletişim kurmayı amaçlayan bir koludur.

GPT-3 (Önceden Eğitimli Üretici Transformatör 3) AI, insanlar gibi görünmek üzere çok büyük miktarda veri ve kullanıcı geri bildirimi konusunda eğitilmiştir ve yemek tariflerinden talep üzerine hazırlanan özgeçmişlere kadar her şeyi üretebilir (eğer istenirse Shakespeare tarzında bile[1]). Çeviri, duygu analizi, yapay zeka ile ilgili makalelere giriş… ChatGPT, basit metin komutlarından bile kod oluşturabilir. 175 milyar parametre ile bugüne kadarki en büyük ve en güçlü yapay zeka ile dil işleme modellerinden biridir.[2]

Görünüşe göre bilgisayarlar, bir zamanlar sadece insanlara özgü olduğu düşünülen karmaşık görevlerde giderek daha fazla ihlalde bulunuyorlar (Diplomacy isimli oyunda profesyonel iftiracıları aldatma dahil^[3]).

Bu arada Microsoft, ChatGPT’nin arkasındaki şirket olan OpenAI’ye 10 milyar ABD dolarına ulaşan yatırım yapmıştır[4]. Profesyonel yazarlar henüz alternatif bir iş arayışında değiller, ancak kesinlikle daha hızlı yazıyorlar!

Yazılı basından bilgisayara ve okuyan, yazan ve güzel sanatlar üreten makinelere kadar insan tarihi teknolojik yenilik ve otomasyon üzerine inşa ediliyor. Geleceğimiz yapay zekada mı?

İş dünyası kesinlikle öyle düşünüyor.

Yapay zeka akıllıca bir harekettir

McKinsey’in Yapay Zeka Durumu 2022 anketine[5] göre yapay zekanın benimsenmesi 2017 ve 2022 yılları arasında iki kattan fazla arttı ve katılımcıların %50’si en az bir iş alanında yapay zekayı benimsedi. 2018’de 1,9 olan kuruluş başına ortalama yapay zeka kapasitesi oranı 2022’de 3,8’e yükseldi. Robot proses otomasyonu ve bilgisayarla görme teknolojileri listenin başında kalırken, 2018 yılında NLP listenin ortasından üçüncü sıraya sıçradı.

Yapay zekaya olan ilgi neden hızla artıyor?

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz edebilir, süreçleri otomatikleştirebilir ve işletmelerin doğruluğu, verimliliği ve üretkenliği artırmasına, karar alma süreçlerini iyileştirmesine, daha fazla kişiselleştirme ve özelleştirme imkanına sahip olmasına ve insan yönetimini kolaylaştırmasına olanak tanıyan içgörüler ve öneriler sağlayabilir. Liste böyle devam eder.

Yapay zeka, birden fazla alanda gelir, verimlilik ve maliyet tasarrufu sağlayabilir. 2018 yılında, üretim ve risk, en iştah açan hedeflerdi. Şimdi tedarik zinciri yönetiminde gerçekleşen en derin maliyet azaltma imkanları ile satış ve pazarlama, ürün ve hizmet geliştirme ve strateji ve kurumsal finans en yüksek kazançları sağlıyor.

Bir PwC raporuna göre, yapay zeka 2030 yılına kadar küresel GSYİH’ye 15,7 trilyon ABD dolarına kadar katkıda bulunabilir[6]. Bu büyüklükteki bir inovasyon, azalan işgücü üretkenliğini tersine çevirebilir ve COVID-19 pandemisinin ve 2007-2009 mali krizinin izlerini hâlâ taşıyan küresel ekonomiyi canlandırabilir.

Endüstri kullanım alanları şunları içerir:

Sağlık Hizmetleri: Tıbbi görüntüleri analiz etmek, hasta sonuçlarını tahmin etmek ve tanıların doğruluğunu artırmak (ör. X ışınlarını analiz etmek ve belirli bir durumu gösterebilecek anomalileri tanımlamak). Moderna gibi ilaç şirketleri, COVID-19 aşılarını geliştirmek için yapay zekayı kullandı[7] ve 2020 yılında MIT’deki Jameel Clinic, makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri aracılığıyla Halicin’i belirledi.
Finans: Finansal verileri analiz etme, yatırım önerilerinde bulunma, şüpheli işlem modellerini tespit etme ve hileli faaliyetleri önleme. Business Insider, bankaların ve kurumsal kuruluşların yapay zeka sayesinde 2023 yılına kadar 447 milyar ABD doları tasarruf edebileceğini tahmin ediyor[8].
Üretim: Kalite kontrolü iyileştirme, üretimi optimize etme ve bakım ihtiyaçlarını tahmin etme (ör. üretim ekipmanını izleme ve potansiyel arızaları gösterebilecek modelleri belirleme). Tesla’nın Gigafactory teknolojisi, yapay zeka odaklı otomasyonun harikalarından biridir.
Perakende Satış: Müşteri deneyimlerini kişiselleştirme, fiyatlandırma ve envanter yönetimini optimize etme ve pazarlamayı iyileştirme (ör. müşteri satın alma verilerini analiz etme ve geçmiş satın almalarına dayalı olarak bireysel müşterilere ürün tavsiye etme). Amazon Go’nun beyaz etiketli “Just Walk Out” teknolojisi, birden fazla perakendecinin kasiyersiz mağaza deneyimi yaşamasını sağlıyor.
Nakliye ve lojistik: Tedarik zincirlerini yönetme, talep öngörme, depo robotlarına talimat verme, rotaları optimize etme, güvenliği artırma ve yakıt tüketimini azaltma (ör. gerçek zamanlı trafik verilerini analiz etme ve teslimat kamyonları için en verimli rotaları önerme). Walmart, Ian Kasırgası’nın Florida’daki büyük bir dağıtım merkezinin kapanmasını zorunlu kılmasının ardından teslimatları hızla yeniden yönlendirmek ve talep değişikliklerini tahmin etmek için yapay zeka tedarik zinciri simülasyonlarını kullandı[9].
Satış ve pazarlama. İçerik oluşturma, potansiyel müşteriler oluşturma, müşteri deneyimlerini iyileştirme ve müşteri ilişkilerini yönetme (ör. hedeflemeyi iyileştirmek için verileri analiz etme ve sohbet robotları aracılığıyla daha fazla kişiselleştirme sağlama). Salesforce’un Einstein Analytics uygulaması, müşteri davranışlarını öngörmek ve önerilerde bulunmak için yapay zeka kullanır.

Abdul Latif Jameel, dünya genelinde hizmet verdiği topluluklarda ve pazarlarda yapay zekanın avantajlarından nasıl yararlanılacağını araştırıyor. Yapay zeka, Abdul Latif Jameel Health’in yatırım yaptığı bir dizi sağlık hizmeti teknolojisinin merkezinde yer alıyor. Bunlar arasında, Butterfly iQ+^TM tarafından geliştirilen el tipi ultrason cihazı ve Holoeyes tarafından geliştirilen genişletilmiş gerçeklik (XR) 3B sanal ortam cerrahi teknolojisi bulunuyor.

Bir diğer Abdul Latif Jameel işletmesi olan Abdul Latif Jameel Energy bünyesinde faaliyet gösteren Fotowatio Renewable Ventures (FRV), inovasyon kolu FRV-X aracılığıyla, Birleşik Krallık’ta (Holes Bay, Dorset; Contego, West Sussex; Clay Tye, Essex) ve Avustralya’daki Terang, Victoria ve Dalby, Queensland’de bulunan hibrit tesislerinin akü depolama sistemlerinde (BESS) Tesla otomatik ihale yazılımını kullanarak yapay zekanın gücünden yararlanıyor.

Ayrıca Abdul Latif Jameel Energy’nin bir parçası olan Almar Water Solutions ise kısa süre önce su, enerji ve ulaşım sektörlerinde dijital dönüşüm için yapay zeka ile yönetilen nesnelerin interneti (IoT) ürünleri ve hizmetleri sağlayan bir teknoloji şirketine yatırım yaptı: Datakorum. Datakorum daha sonra BAE’nin Abu Dabi şehrinde su ve enerji yönetim sistemlerinin dijital dönüşümünü kolaylaştıran önde gelen iletişim operatörü e& Enterprise (önceki adıyla Etisalat Digital) ile beş yıllık bir projeye imza attı.

Yapay zeka taktik tahtası

Yapay zeka alanında lider olanlar farkı açıyor ve geride kalanların onları yakalaması giderek zorlaşacak. Neden? McKinsey’e göre, ilk hareket avantajına sahipler, uzun vadeli bir görüşe sahipler, daha akıllıca yatırımlar yapıyorlar, en iyi yetenekleri çekiyorlar ve yapay zekayı yerleştirmek ve ölçeklendirmek için yeni ortaya çıkan bir dizi ilkeyi izliyorlar. Bu ‘temel pratikler’ arasında yapay zeka stratejisinin iş sonuçlarıyla ilişkilendirilmesi, yapay zekanın iş süreçlerine ve karar verme süreçlerine nasıl entegre edileceğinin anlaşılması, yetenek kazanımı ve eğitime öncelik verilmesi ve yapay zeka ve insanların daha fazla değer yaratmak için birlikte çalışmasının sağlanması yer alır.

Ayrıca, “yapay zekanın sanayileştirilmesi” olarak adlandırılan yapay zekanın büyük ölçekte geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını mümkün kılan bir dizi “öncü uygulama” da vardır. Bunlar:

Yeni uygulamaları esnek bir şekilde barındırabilen ve veriyle ilgili süreçleri otomatikleştirebilen yüksek kaliteli veri, modüler veri mimarisi.
Teknik işlevi olmayan çalışanları düşük kodlu veya kodsuz programlarda görevlendirmek.
Standartlaştırılmış araçlar ve şirket içi uçtan uca platformlarla ölçeklendirme.
Farklı uygulamalarda yeniden kullanım için kodun varlığa dönüştürülmesi.
Örneğin gizlilik ve adalet için politikalar geliştirerek riski azaltmak.

Yapay zekaya geç katılanlar en azından kitabı baştan yazmak zorunda kalmayacak.

Daha iyi yöneticiler, daha iyi iş?

Yapay zeka, daha güvenli çalışma ortamları oluşturmak (veya insanları tehlikeli alanlardan tamamen çıkarmak) için tehlikeli koşulları izleyebilir ve önleyici bakımı iyileştirebilir. Eğitim ve gelişimi güçlendirmek için de kullanılabilir. Örneğin, teknoloji devi Honeywell, yeni işe alınanlar için sanal gerçeklik eğitim kursları oluşturmak üzere yapay zeka tabanlı görüntü tanıma teknolojisini kullanır[10].

Yapay zeka ayrıca yapay zekaya özgü görevlerden yapay zekanın sağladığı büyümenin ortaya çıkardığı yeni görevlere kadar pek çok iş yaratır. Yapay zeka, çok çeşitli görevleri otomatikleştirerek geleneksel karbon bazlı yaşam formlarının (yani insanlar!) henüz mevcut olmayan meslekler de dahil olmak üzere daha karmaşık ve yaratıcı işlere odaklanmasına olanak tanır. Hatta işe alım ve istihdam, performans değerlendirmesi ve çalışan katılımını bazı açılardan otomatikleştirebilir. Örneğin, adaylarla mülakat yapmak için sohbet robotlarını kullanılabilir ve performansın daha objektif değerlendirmesini sağlamak için katılım, üretkenlik ve müşteri memnuniyeti hakkındaki veriler analiz edilebilir. ‘Algoritma yönetimi’ adı verilen bu sistemin, yönetimi kolaylaştırma ve önyargılara karşı koruma potansiyeli vardır. Ancak, ayrımcılığı artırabilir ve işçilerin haklarını ihlal edebilir.

Yeni bir dünya ancak aynı eski endişeler

Bazı felaket tellallarının inanmamıza neden olduğu robotların uyanışı ve insan ırkını yok oluşundan önce, işletmelerin endişelenmeleri gereken daha acil güçlükler var ve çoğu hâlâ bunların üzerinde çalışıyor.

İlk olarak, yapay zeka kolay değildir. Algoritmalar çok büyük eğitim verileri gerektirir ve tüm kullanım alanları arasında genelleştirilmesi zor olabilir. Ve bunu yapabilecek yetenekli insan sayısı sınırlıdır. İşletmeler, teknik olmayan kullanıcıların algoritmalarla etkileşime girmesi için sezgisel ön uçlar geliştirebilen yazılım mühendisleri de dahil olmak üzere yapay zekaya özgü ve genel dijital teknik bilgi ile birlikte deneyim sahibi yöneticilere ve strateji uzmanlarına ihtiyaç duyar.

Diğer işlere gelecek olursak…

Bazıları değişecek. Bazıları kaybolacak. Öngörülebilir işlerin yapıldığı ortamlarda beden gücüyle çalışan işçiler ilk olarak işten çıkarılacak olanlardır, ancak bilgiye dayalı işlerde çalışanlar bile risk altındadır. Örneğin, yapay zeka radyologların görüntüleri analiz etmesine zaten yardımcı oluyor ve gün geçtikçe daha iyiye gidiyor. Sürekli daha güvenilir analizler sunarsa ne olur? Geniş dilli modeller, yaşamını yazı yazarak geçiren herkesi biraz rahatsız etmelidir.

“Artık radyolog eğitimini durdurmalıyız. Bir radyolog olarak çalışıyorsanız, Roadrunner çizgi filmindeki Wile E. Coyote gibisiniz; zaten uçurumun ucundasınız, ancak henüz aşağıya bakmadınız,” diyor Toronto Üniversitesi’nde bilişsel psikolog ve bilgisayar bilimcisi ve Google’ın ana şirketi olan Alphabet’in danışmanı Dr. Geoffrey Hinton[11].

Birçok işçinin kuruluşlar ve sektörler ile farklı coğrafyalardaki mesleklerini değiştirmesi gerekecek. Yüksek düzeyde yapılandırılmış ortamlardaki fiziksel aktivite ve veri toplama ve işleme azalacak. Bu arada, öngörülemeyen fiziksel ortamlardaki karmaşık faaliyetler ve işler, insanlar tarafından gerçekleştirilmeye devam edecektir (yöneticiler ve masaj terapistleri için de iyi haber).

Yapay Zekayı savunanlar, Amazon’un forklift sürücülerinin robot operatörleri haline gelmesi gibi, insanların tipik olarak işi yapan bir pozisyondan işi yöneten bir pozisyona geçiş yapmasıyla AI ve insanların zaten şu an olduğu gibi birlikte çalışacağını savunuyor[12]. Ne de olsa, mesleklerin yalnızca %5’i mevcut teknolojiler tarafından tam olarak otomatikleştirilebilir.

Diğerleri bunun gerçeklikten ziyade temenniye dayandığını söylüyor. Teknoloji çok hızlı gelişiyor ve yapay zeka, otomasyonun mümkün olduğu yerlerde kaçınılmaz şekilde insanların yerini alacak. Bazı tahminlere göre, yapay zeka ve otomasyon 2016 ve 2030 yılları arasında yaklaşık 400 milyon işçinin yerini alabilir.

Her iki durumda da beceri geliştirme ve yeniden beceri kazanma çok önemlidir. Doğal olarak, dijital ve yapay zeka tabanlı uzmanlıklar yüksek talep görüyor. Ancak yapay zeka daha fazla faaliyeti devraldıkça ve otomatikleştirdikçe diğer beceriler önem kazanacaktır. Bunlar, yaratıcılık ve eleştirel düşünme gibi sosyal, duygusal ve daha yüksek bilişsel becerileri içerir.

Rakipten ziyade iş arkadaşı mı?

Bu dünyanın sonu değil. Bir Boston Consulting Group (BCG)[13] anketi, yapay zekanın bireyler ve kuruluşlar için genel olarak olumlu olduğunu ve katılımcıların %60’ının yapay zeka araçlarını bir iş arkadaşı olarak gördüklerini söylediğini öne sürmektedir. Aslında, yapay zeka, iş ve tüketici ürünleri ile o kadar bütünleşmiştir ki genellikle fark edilmez. Ayrıca, yapay zekadan kişisel olarak değer elde eden çalışanlara sahip kuruluşların, çalışanları yapay zekadan değer elde etmeyen kuruluşlara kıyasla yapay zekadan önemli finansal faydalar elde etme olasılığı 5,9 kat daha fazladır. Yapay zeka yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak isteyen yöneticiler, çalışanlar arasında güven, anlayış, aracılık ve farkındalık oluşturmalıdır. Rapor, “Yapay zeka daha fazla yetkinlik, daha fazla özerklik ve daha güçlü ilişkiler yoluyla bireyin kendi kaderini tayinini iyileştirebilir” diyor.

Peki ya ücretler?

Yapay zeka ve otomasyon görevleri daha hızlı, daha ucuz, daha güvenli ve daha güvenilir bir şekilde yerine getirirse, insan çalışanlara talep ve bu nedenle maaşlar da düşebilir. Yüksek ücretli işler artabilir, ancak hemşirelik gibi otomatikleştirilemeyen birçok ‘güvenli’ iş daha düşük ücretlendirilir. Bu, gelir eşitsizliğini ve siyasi ve sosyal huzursuzluğu artırabilir.

Otomasyonun etkisini dengelemek için eski ABD başkan adayı Andrew Yang’ın desteklediği, tüm vatandaşlar için bir ödenek olan Evrensel Temel Gelir gibi mali destek ve güvenlik ağlarına olan ihtiyaç artacaktır. Ve Hükümetler, altyapı ve iklim değişikliğine uyum yatırımı gibi yöntemlerle daha önemli, sürdürülebilir işler yaratmalıdır.

Etik ve algoritmalar

Yapay zekanın kullanılması, ele alınması gereken birkaç etik soru ve endişeyi gündeme getirir. İnsanların aşağıdaki hususların hepsine özen göstermesi gerektirir:

Eşitlik ve adalet. Yanlı verilerle eğitilmiş yapay zeka sistemleri, belirli insan gruplarına adil olmayan şekilde muamele edilmesine yol açabilir. Bu, çeşitlilikleri barındıran ve temsil kapasitesine sahip eğitim verileri, sağlam testler ve sorumluluk önlemleriyle önlenebilir.
Şeffaflık ve açıklanabilirlik. Temel modeller gibi birçok makine öğrenimi algoritması, kararlarını neden aldıklarını açıklayamayan kara kutulardır. “Bilgisayar hayır diyor” yeterince açıklayıcı değil. ABD savunma ajansı DARPA, “gerekçelerini açıklayan, güçlü ve zayıf yönlerini karakterize eden ve gelecekte nasıl davranacağına dair bir anlayış ifade eden” algoritmalar geliştiriyor.[14]
Yapay zeka sistemleri, kararlarından ve eylemlerinden sorumlu tutulmalıdır. İşletmeler, yapay zeka sistemlerinin kapsamını ve sınırlarını tanımlamalı ve bunların sorumlu ve kurallara uygun şekilde kullanılmasını sağlamak amacıyla olumsuz sonuçları ele almak için insan gözetimini ve mekanizmalarını dahil eden açık politikalar ve prosedürler oluşturmalıdır.
Yapay zeka, yazılı, sözlü ve hatta yüz ifadelerini analiz etme becerisiyle çalışanların ruh hallerini ve üretkenliğini değerlendirerek iş yeri gözetimini derinleştirecektir. İşletmeler, kişisel verilerin sorumlu şekilde ve ilgili gizlilik yasalarına uygun olarak işlenmesini sağlamak için veri yönetişim politikalarını ve prosedürlerini güncellemelidir.
Güvenlik. Yapay zeka ve otomasyon genellikle çalışanları tehlikeli alanlardan uzaklaştırarak güvenliği artırır. Ancak kuruluşlar, özellikle otonom araçlar ve yardımcı robotlar (cobot’lar) konusunda herhangi bir riske girmemelidir. Düzenli sağlık ve güvenlik denetimleri çok önemlidir.
Güvenlik ve dayanıklılık. Yapay zeka sistemleri ve kullandıkları ve oluşturdukları veriler, suçlular, istihbarat hizmetleri ve hoşnutsuz çalışanlar için yüksek değerli hedeflerdir. Ve doğal afetler altyapıyı tehlikeye atabilir veya yok edebilir. Siber güvenlik ve dayanıklılık, hem işletmeler hem de hükümetler için en önemli önceliklerdir.

Risklerin ele alınması

Yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesine rağmen, son birkaç yılda riskleri azaltmaya yönelik çalışmalarda önemli bir artış olmamıştır. Hükümetlerin ve politika yapıcıların öne çıkma zamanı geldi mi?

OECD’nin yapay zekanın güvenilir kalmasının nasıl sağlanacağına dair bir tanıtım yazısında belirttiği gibi[15] bu endişelerin çoğu; ayrımcılıkla mücadele, veri koruma (ör. GDPR), aldatıcı uygulamalar ve uygun hukuki süreçler gibi mevcut politika ve düzenlemeler uygulanarak ve bunların çalışanları korumak için yeni politikalar geliştirmede temel olarak kullanılmasıyla ele alınabilir.

AB Yapay Zeka Yasası[16], istihdamda kullanılan yapay zeka sistemlerini sınıflandırmayı ve derecelendirmeyi, bazılarını yasaklamayı ve diğerlerini veri koruma, şeffaflık, insan gözetimi ve sağlamlık konusunda yasal gerekliliklere tabi tutmayı amaçlamaktadır. ABD’de, bazı eyaletlerde işe alım sürecinde yüz tanıma araçlarının kullanımı için başvuru sahibinin onayı gerekir ve New York Şehir Konseyi, “otomatik istihdam karar araçları” için algoritmik yanlılık denetimlerini zorunlu kılar.

Robotlar dünyaya hükmettiğinde

Yapay zeka küresel bir olgudur. Tüm ülkeler ve sektörler, özellikle de nispeten yüksek maaşlı olanlar bundan fayda sağlar. Otomasyon, 2030 yılına kadar Fransa, Japonya ve Amerika Birleşik Devletleri gibi ülkelerdeki iş gücünün %20 ila %25’inin yerini alacaktır; bu oran Hindistan’dakinin iki katından fazladır.[17]

Yapay zekanın stratejik ve ekonomik önemi sayesinde Çin, Amerika ve dünyanın geri kalanındaki hükümetler yapay zekanın benimsenmesini sağlamak üzere çeşitli stratejiler kullanıyor. Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planının[18] bir parçası olarak Çin, yapay zeka alanında bir dünya lideri olmak için vergi indirimleri ve sübvansiyonlar oluşturuyor ve AR-GE harcamalarını her yıl %7’den fazla artırıyor. Hükümet ayrıca, yapay zeka gelişimini desteklemek amacıyla şirketler arasında veri paylaşımını teşvik etmek üzere düzenlemeler yaptı. Amerika Birleşik Devletleri’nde hükümet, akademik kurumlara ve araştırma merkezlerine fon sağlıyor ve otonom araçlarda olduğu gibi endüstrilerde yapay zekanın kullanımına ilişkin düzenlemeleri gevşetiyor. Benzer şekilde, Avrupa Yapay Zeka Stratejisi, AB’yi birinci sınıf bir Yapay Zeka merkezi haline getirmeyi ve Yapay Zekanın insan merkezli ve güvenilir olmasını sağlamayı amaçlamaktadır.[19]

Ayrıca, yapay zekanın etik, toplumsal ve ekonomik etkilerini ele almak, araştırmaları finanse etmek ve yapay zekanın sorumlu şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını teşvik etmek için farklı düzeylerde hükümet temsilcileri, STK’lar ve özel sektör paydaşlarıyla çalışan çok sayıda uluslararası kuruluş bulunmaktadır. Bunlar arasında Avrupa Birliği’nin Horizon 2020 programı, Yapay Zekada Küresel Ortaklık (GPAI), Yapay Zekada İşbirliği Forumu (FCAI) ve Yapay Zekada Ortaklık programları yer almaktadır. OECD’nin Yapay Zeka Politikası Gözlemevi, birçoğu OECD’nin yapay zekanın sorumlu kullanımına ilişkin yönergelerini benimsemiş olan üye ülkelerin yapay zeka politikalarını izler ve analiz eder. Ve BM Genel Kurulu, Aralık 2020’de Kalkınma için Yapay Zeka Kullanımının Teşvik Edilmesine ilişkin bir karar aldı.

İşletmeler yapay zekaya nasıl hazırlanmalı?

Tabii ki, yapay zeka ile başarıya giden tek bir yol yok. Her işletmenin, eski modelleri yok etmekle kalmayıp yapay zekanın potansiyelinden yararlanarak yeni faydalar elde etmesi için kendi yolunu bulması gerekecek.

Belki de yapay zekanın kendisi bir çözüm sağlayabilir? ChatGPT, işletmelerin yapay zeka devrimine nasıl en iyi şekilde hazırlanabileceği sorulduğunda şunu söylemişti:

Bunların tamamı iyi tavsiyelerdir. Ancak hiçbir süper bilgisayar geleceği öngöremez (henüz).

Neyse ki, yapay zekanın iş dünyasını sonsuza kadar değiştirdiğini fark etmek için sadece eskiden olduğu gibi sezgilerimiz yeterli olacaktır. Bu değişikliklerin işleri daha kötü değil daha iyi hale getirmesini sağlamak bizim elimizde.

[1] https://www.economist.com/business/2022/12/08/how-good-is-chatgpt

[2] https://www.sciencefocus.com/future-technology/gpt-3/

[3] https://www.economist.com/science-and-technology/2022/11/23/another-game-falls-to-an-ai-player

[4] https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-01-23/microsoft-makes-multibillion-dollar-investment-in-openai

[5] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review

[6] https://www.pwc.co.uk/services/economics/insights/the-impact-of-artificial-intelligence-on-the-uk-economy.html

[7] https://sloanreview.mit.edu/audio/ai-and-the-covid-19-vaccine-modernas-dave-johnson/

[8] https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report?r=US&IR=T

[9] https://www.supplychaindive.com/news/walmart-grocery-AI-demand-operations/585424/

[10] https://www.forbes.com/sites/sharongoldman/2020/12/08/how-honeywells-latest-vr-based-simulator-borrows-from-gaming-to-transform-industrial-training/

[11] https://www.emjreviews.com/radiology/article/artificial-intelligence-in-radiology-an-exciting-future-but-ethically-complex-j140121/

[12] https://www.nytimes.com/2017/09/10/technology/amazon-robots-workers.html