İş dünyasında yapılan üç yeni araştırma, liderlerin yapay zekâ yatırımlarının geri dönüşünü nasıl değerlendirdiğine dair birbirini tamamlayan, zaman zaman da farklılaşan sonuçlar ortaya koyuyor.Araştırmalar, birçok yöneticinin bu yeni teknolojiyi ilk kez kullanmaya başladıklarında hayal kırıklığı yaşadığını ve sisteme karşı belirli bir güvensizlik geliştirdiğini gösteriyor. Ancak veriler aynı zamanda başka bir tabloya da işaret ediyor: Şirketler yapay zekâyı dikkatle planlanmış stratejilerle devreye aldıkça, uygulamalara duyulan memnuniyet ve güven de hızla artıyor.Birbirinden bağımsız üç yeni araştırma, yapay zekâ kullanımının şirketler üzerindeki etkisini farklı açılardan inceledi. Bu çalışmalar birlikte değerlendirildiğinde, işletmelerin bu teknolojiyi benimseyip uygulamaya başladıklarında karşılaşabilecekleri sürece dair bir tür yol haritası sunuyor.Bulgulara göre şirketlerin yapay zekâ yatırımlarından ilk aşamada üretkenlik açısından sınırlı, hatta kimi zaman hiç geri dönüş alamaması oldukça olası. Bunun temel nedeni çalışanların bu araçları etkin biçimde kullanmayı zamanla öğrenmesi. Ayrıca çalışanların yapay zekânın ürettiği hatalı ya da işe yaramayan içerikleri kontrol edip düzeltmesi de şirketler için ek zaman ve maliyet anlamına geliyor. Araştırmalar bu tür sorunlu çıktıları “AI slop” olarak adlandırıyor.Bununla birlikte, bu ilk öğrenme sürecinin getirdiği zorlukların uzun vadede önemli kazanımlar sağlayabileceği belirtiliyor. Zaman içinde şirketlerin uygulamalara duyduğu güven ve sistemlerin üretim kalitesi artıyor. Hatta bazı veriler, yapay zekânın iş kaybından çok yeni iş alanları yaratabileceğine de işaret ediyor.Bu araştırmalardan biri, dijital iş gücü gelişimi ve koçluğu alanında faaliyet gösteren BetterUp tarafından, Stanford Üniversitesi Sosyal Medya Laboratuvarı işbirliğiyle gerçekleştirildi. Çalışmada ABD’de tam zamanlı çalışan 1.150 bilgi çalışanının görüşleri incelendi. Araştırma, şirketlerin “AI slop” nedeniyle katlandığı maliyetleri de ölçmeye çalıştı. Bu kapsamda, “gösterişli ama içi zayıf sunumlar, gereğinden uzun raporlar, aşırı sıkıştırılmış özetler ya da bağlamdan kopuk kod parçaları” gibi örnekler değerlendirildi.Araştırmaya katılanların yanıtları, çalışanların yüzde 40’ının yalnızca son bir ay içinde bu tür işe yaramayan ya da hatalı içeriklerle karşılaştığını ortaya koydu. Katılımcılar, her bir örneği düzeltmek için haftada ortalama iki saat harcadıklarını belirtti. Bu tür “temizleme” çalışmaları, şirketlere ayda ortalama 186 dolar zaman ve verimlilik kaybına mal oluyor. 10 bin çalışanı olan bir şirket için bu rakam yıllık yaklaşık 9 milyon dolarlık kayıp anlamına geliyor.AI slop’un yarattığı sorunlar yalnızca maliyetle sınırlı değil. Rapora göre bu içerikleri düzeltmek zorunda kalan çalışanlar kendilerini “hayal kırıklığına uğramış, kafası karışmış ve işten kopmuş” hissedebiliyor. Ekipler ise gereksiz tekrarlar yapıyor, aynı iş üzerinde yeniden çalışmak zorunda kalıyor ve zamanla sistemlere olan güvenlerini kaybediyor. Şirketler açısından bakıldığında ise değerli çalışma saatleri kaybediliyor ve bazı yöneticiler yanıltıcı bir verimlilik algısı nedeniyle yapay zekâ projelerinde ilerlemenin durduğunu hissedebiliyor.Üretkenlik artışıyla birlikte gelen “AI slop”10 Mart’ta veri bulutu platformu Snowflake tarafından yayımlanan başka bir araştırma da AI slop konusunda benzer geri bildirimler ortaya koydu. Ancak genel sonuçlar yapay zekânın etkisi konusunda daha olumlu bir tabloya işaret ediyor.Araştırmaya göre yapay zekâ kullanan şirketlerin yüzde 96’sı hâlâ bazı zorluklarla karşı karşıya. Bunlar arasında veri kalitesi ve miktarı, çalışanların gerekli becerilere sahip olmaması, eski sistemlerle entegrasyon sorunları gibi başlıklar öne çıkıyor. Bu da ölçülebilir yatırım getirisi elde edilse bile operasyonel ve veri kaynaklı engellerin ortadan kalkmadığını gösteriyor.Buna rağmen ankete katılan şirketler, yapay zekâya yatırdıkları her $1 için ortalama $1,49 verimlilik artışı elde ettiklerini bildirdi.Aynı araştırmada katılımcıların yüzde 77’si yapay zekânın yeni iş alanları yarattığını söylerken, yüzde 46’sı teknolojinin bazı pozisyonların azaltılmasına yol açtığını belirtti.Snowflake’in baş veri ve analiz yöneticisi Anahita Tafvizi’ye göre bu olumlu sonuçlara ulaşmanın anahtarı, şirketlerin yapay zekâ araçlarının en hızlı ve en büyük etkiyi yaratacağı alanları doğru belirlemesi ve bu araçları o görevlerde etkin biçimde kullanması.Tafvizi bunu şöyle ifade ediyor:“En güçlü yatırım getirisi yalnızca denemelerden gelmiyor. Asıl fark, yapay zekâyı temel operasyonlara entegre ederken veri hazırlığını ve yönetişim politikalarını güçlendiren şirketlerde ortaya çıkıyor. İş dünyasının geleceğini, yapay zekâ hedeflerini güvenilir bir altyapı ve doğru becerilerle birleştirebilen şirketler şekillendirecek.”Bu değerlendirme, otonom analiz platformu ThoughtSpot’un veri ve iş dünyası liderleriyle yaptığı başka bir araştırmanın sonuçlarıyla da büyük ölçüde örtüşüyor.10 Mart’ta yayımlanan ve 1.200 veri ve iş liderinin katıldığı bu araştırmanın temel sonucu ise oldukça açık: Şirketlerin yapay zekâ araçlarına duyduğu güven, bu araçları kullandıkça ve deneyim kazandıkça artıyor.İlk bakışta oldukça sezgisel görünen bu sonuç, aslında yapay zekâyı yeni kullanmaya başlayan şirketler için önemli bir hatırlatma niteliği taşıyor: Teknolojiye uyum sürecinde sabırlı olmak çoğu zaman karşılığını veriyor.Sağlam bir yapay zekâ planı oluşturun ve hızla uygulayınAraştırmaya göre bu olumlu sonuçların ortaya çıkmasında belirleyici unsurlardan biri, şirketlerin yapay zekâyı devreye almadan önce benimseme, uygulama ve ölçekleme süreçlerini kapsayan net bir plan hazırlaması. Başarılı şirketler bu stratejileri yalnızca tasarlamakla kalmıyor; aynı zamanda hızlı ve kararlı bir şekilde hayata geçiriyor. Böylece birçok kurumun takılı kaldığı uzun ve belirsiz deneme aşamasında zaman kaybetmiyorlar.Araştırma bulgularına göre şirketlerin yaklaşık yüzde 40’ı hâlâ tek bir veri içgörüsü elde etmek için 24 saatten fazla beklemek zorunda kalıyor. Hatta katılımcıların dörtte biri, yani yüzde 24’ü, bazı analiz sonuçlarına ulaşmak için bir haftadan daha uzun süre beklediklerini söylüyor.Buna karşılık, “üç yıl içinde üretken yapay zekâ olgunluğuna hızla ulaşmayı hedefleyen” şirketlerde farklı bir tablo ortaya çıkıyor. Bu şirketler yapay zekâ çıktılarının doğruluğuna yüzde 90’ın üzerinde güven duyduklarını bildiriyor. Çalışanların sistemleri daha iyi kullanmaya başlamasıyla birlikte AI slop olarak tanımlanan sorunlu içeriklerin de azaldığı görülüyor. Bu nedenle bu grubun yüzde 93’ü yapay zekâ yatırımlarını daha da artırmayı planlıyor.ThoughtSpot’un veri ve yapay zekâ stratejisinden sorumlu yöneticisi Cindi Howson’a göre veriler, hâlâ prototip aşamasında kalan şirketlerle yapay zekâyı gerçek üretim süreçlerine entegre etmiş şirketler arasındaki performans farkının giderek açıldığını gösteriyor. Ancak Howson, hızlı benimsemenin tek başına yeterli olmadığını da vurguluyor.“Şirketler yapay zekâyı hızla uygulamaya koymaya çalışırken çoğu zaman iş değerini doğru tanımlamak ya da kurum genelinde yapay zekâ okuryazarlığını geliştirmek gibi kritik adımları gözden kaçırabiliyor” diyen Howson, sözlerini şöyle sürdürüyor:“Bu rapor, yapay zekâ olgunluğuna ulaşmak için iş stratejisiyle uyum ve kurum içi değişim yönetiminin ne kadar belirleyici olduğunu açıkça gösteriyor.”Orijinal Yayın Tarihi: 10 Mart Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.