Makine öğrenimi, karar alma süreçlerimizi ve kurumlarımızı dönüştürme gücüne sahip; ancak gerçek potansiyele ulaşabilmek için ilk önce düşünme şeklimizi ve kültürümüzü değiştirmemiz gerekiyor.

Bir zamanlar sinema yapımcıları ve bilim kurgu yazarlarının oyun alanı olan yapay zeka, bugün çok daha popüler bir konu haline geldi. Elli yılı aşkın süredir, üzerine yoğun araştırmalar yapılan yapay zeka, son 5 yılda kaydettiği hızlı ilerleme ile eşi benzeri görülmemiş bir ilgi topladı ve kamuoyunun dikkatini çekti. Günümüzde iş dünyasından, politikacılara, herkes yapay zekanın dünyayı ve hayatlarımızı nasıl değiştireceğini anlamaya çalışıyor.

Dürüst olmak gerekirse, yapay zekanın gelecekteki konumu hakkında yapılan tahminler bana halen kurgu gibi gelse de bu kez tahminleri hafife almamamız gerektiğine inanıyorum. 1980’lerde “Akıllı Ev” fikri bizlere hayal ürünüymüş gibi geliyordu ancak şu an günlük yaşantımızın bir parçası oldu. Bilimsel bir disiplin olarak yapay zeka, trend olmanın ötesine geçti ve iş yapma biçimimizde devrim yapacak gerçek bir potansiyel taşıyor. Bu yazımda, neden makine öğrenimini yapay zekanın en aktif ve en heyecan verici alanı olarak gördüğümü ve kurumlarımızı dönüştürecek gücün neden makine öğreniminden geçtiğini anlatmaya çalışacağım.

Makine öğrenimi, algoritmaların tasarımıyla ilgilenen ve deneysel verileri kullanarak algoritmaların performanslarını geliştiren bir yapay zeka dalı. Peki bu gerçekte ne anlama geliyor? Basit dille ifade etmek gerekirse, iyileştirme sağlamak adına daha önceden tanımlı veya açık olarak belirtilmiş yönergelerle programlanmaya gerek kalmadan, bilgisayarlar sadece verileri kullanarak performanslarını en üst seviyeye çıkarabilecek. Analiz ettikleri verilerden ve keşfettikleri kalıplardan öğrenerek çoklu amaçlara hizmet edebilen tahminler yapabilecekler. Bugün kalıp tanıma, robotik, biyoenformatik ve bilgisayar dil bilimine kadar geniş bir yelpazede makine öğrenimi uygulamaları mevcut.

Yapay zeka ve dolayısıyla da makine öğrenimi günümüzde ciddi anlamda yatırım çeken bir alan. McKinsey Global Institute’ün (MGI) raporuna göre, sadece 2016 yılında özel sermaye ve girişim sermayesi firmaları, yapay zeka sektörüne 8 ila 12 milyar dolar arası yatırım yaptı ve makine öğrenimine yapılan yatırım bu rakamın % 60'ını oluşturdu.

Makine öğrenimi, bizlere daha iyi karar alma süreçleri için iç görüler sunarken, genişletilmiş bir veri grubunu birleştirip öğrenerek kurumlarımızı dönüştürmemize yardımcı olma fırsatı sunuyor. Profesyonel yatırımcıların bu konu başlığına yoğun ilgi göstermesine şaşırmamak lazım. Ancak bu nasıl gerçekleşecek?

Hazineyi ortaya çıkarmak

Değerli operasyonel veriler, yaptığımız işlemlerden, pazar hareketlerimizden veya çoğun zaman dikkatimizi vermediğimiz kaynaklardan toplanabilir. Çoğu kurum halihazırda şirket arşivlerinde kullanılmadan duran büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriye sahip. Bu kadar geniş veri içerisinden anlamlı verileri saptamak kolay olmadığı için genellikle işletmeler bu gayreti göstermekten kaçınıyor. Makine öğrenimi ise bu çıkmazı değiştirme yeteneğine sahip. Daha önceden keşfedilemeyen ve işlenmemiş değerli bir kaynak olan verileri ortaya çıkarmak, karar verme süreçlerine ışık tutacak.

Makine öğrenimi, kurumlardaki verileri ortaya çıkarıp işlemenin yanı sıra birçok farklı kaynaktan da kullanışlı veri akışı sağlayabilecek. Sosyal, coğrafi konum, trafik ve benzer kamu hizmetlerinden elde edilen verileri, elimizdeki verilerle sentezleyerek oyunun kurallarını değiştiren bir etki yaratabileceğimize inanıyorum.

Makine öğreniminin gerçek potansiyeli, yalnızca veri işleme veya bir bağlam oluşturma kısmında değil aynı zamanda standart kararların otomasyonunu sağlayacak sonuçlar üretebilmesinde. Bu da, verimlilik artışı elde etmek için büyük bir fırsat sunuyor.

Düşünce yapınızı değiştirin, gerisi gelecektir

Makine öğreniminin işimize daha istikrarlı ve verimli bir dönüşüm getireceğini düşünüyorum. Makine öğrenimini işimizde uygulamadan önce düşünce yapımızın ve şirket kültürümüzün değişmesi önemli bir gereksinim. Bu nedenle makine öğreniminin benimsendiği bir değişim en üstten aşağıya doğru olmalı.

Böyle bir değişimi birçok kurum benimsemeye başlasa da süreç düşündüğümüzden daha yavaş ilerliyor. MGI’nin, 10 farklı ülkeden, 14 farklı sektörü temsil eden 3.000 C-seviyesinde yöneticiyle düzenlediği anket önemli sonuçları ortaya koyuyor. Yöneticilerin çoğu yapay zeka hakkında bilgiye sahip ancak sadece işletmelerin %20’sinde yapay zeka ile ilişkilendirilmiş teknolojiler kullanılıyor. Bu sonuç bizlere yapay zeka ve makine öğreniminin ticari kullanımının hala çok sınırlı kaldığını gösterse de büyüme ve dönüşüm için muazzam bir potansiyelin olduğuna da işaret ediyor.

Bu potansiyeli doğru kullanabilmek için makine öğrenimini bir bilgi teknolojisi aracı olarak görmenin ötesine geçmeliyiz. Makine öğreniminin operasyonel karar verme sürecinin bir parçası olabilmesi, verileri anlama ve kullanma şeklimizi derinden değiştirmemizi gerektiriyor: Veri ve makine öğrenimini iş stratejimizin temeline koymamız şart. Statik ve reaktif yöntemleri bir kenara bırakarak, gerçek zamanlı verileri işimize nasıl entegre edebileceğimizi öğrenmemiz gerekiyor. Standard operasyonel kararları, otomasyonla birleştirecek yollar arayarak potansiyel verimliliği ortaya çıkarabiliriz.

Bu yolculuğa başlamanın en iyi yolu, dönüşüme yön veren doğru insan kaynağını kullanmak ve doğru ekibi kurmaktan geçiyor. Sağlam bir dijital dönüşüm süreci, şirketleri veri odaklı karar verme süreçlerine hazırlayabilir. Bu da kurumların yeniden yapılanması demek, ki bu sayede zaman içinde büyük çaplı bir değişimi gerçekleştirilebilsinler. Makine öğrenimi ve veri odaklı stratejileri, işimizin merkezine koyduktan sonra, bu yetkinlikleri kurumumuzun her alanına yaymanın yollarını aramalıyız. Ayrıca, stratejik iş ortaklıklarımız ve müşterilerimizle de paylaşarak bir referans kaynağı olmalıyız.

Makine öğreniminin iş karar süreçlerine entegrasyonunda, tek seferlik planlanan, yürütülen ve sonrasında unuttuğumuz bir yaklaşım göstermemeliyiz. Aksine, sürekli dikkat gerektiren ve teknolojinin kendisi kadar hızla dönüşen bu sayede süreklilik taşıyan bir vizyon benimsemeliyiz.

Yazan

Hakan Bulgurlu, CEO