Şimdi yapay zekâ istiyoruz. Ama bunun ne için olduğunu biliyor muyuz? 

Birkaç hafta önce viral olan ve dikkatimi çeken bir çizgi roman vardı. Küçük bir oyuncak bebek "Biz kimiz?" diye soruyor ve birçok başka oyuncak bebek "CEO'lar" diye yanıtlıyor. "Peki ne istiyoruz?" diye soruyor. Ve onlar "Yapay Zeka!" diye yanıtlıyorlar. "Yapay zekayı ne için kullanacağız?" diye soruyor. Ve onlar "Bilmiyoruz!" diye yanıtlıyorlar. "Ama ne zaman istiyoruz?" diye soruyor. Ve onlar "Şimdi!" diye yanıtlıyorlar.

Şaka, günlük yaşamımızda gördüklerimizden değil, aynı zamanda ABD'deki MIT'nin Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, kısaca merkeziyetsiz mimaride ağ tabanlı AI ajanları) girişimi tarafından yayınlanan "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" raporunda yer alanlardan da gerçekliğin tam bir yansımasını içeriyor.

Çalışma, yapay zekânın (YZ) şirket dünyası için çeviklik, sorun çözme ve hatta karlılık vaat etmesine rağmen, çoğu girişimin henüz büyük başarı düzeylerine ulaşmadığını ortaya koyuyor. 

Raporda, yalnızca yaklaşık 'lik bir kısmının, yapay zekâ (YZ) pilot programlarının, gelirlerde dikkate değer bir hızlanma sağladığını söylüyor. Çoğu girişim durgun kaldı ve bu da kâr veya zararlarda ölçülebilir çok az veya hiç etki yaratmadı. 

Fortune dergisine verdiği röportajda, MIT'nin NANDA projesinin baş yazarı ve işbirlikçisi Aditya Challapally, son yıllarda büyük şirketler ve daha genç start-up'ların jeneratif yapay zekâ ile nasıl öne çıktığını açıkladı. "Bir sorun noktası belirlerler, iyi çalışırlar ve araçlarını kullanan şirketlerle zekice işbirlikleri kurarlar," diye ekledi. 

95% raporunda yer alan şirketler için, yalnızca bir jeneratif IA çözümü uygulamak yeterli olmadı. Merkezi konu, modellerin ve araçların kalitesi değil, "öğrenme boşluğu" idi. 

Fortune dergisinin metnine göre, yöneticiler düzenlemeleri veya modelin performansını suçlasalar da, MIT'nin araştırması işletme entegrasyonundaki eksikliklere işaret ediyor. 

Yani, yapay zeka çözümü mevcut ancak bu sürecin diğer parçalarında, yani insanlarda, iş akışında sorunlar tespit edildi. 

Genel amaçlı araçlar, örneğin ChatGPT, esneklikleri nedeniyle bireyler için mükemmeldir, ancak iş uygulamalarında mucize yaratmazlar çünkü iş akışlarını öğrenmez veya uyarlamazlar, diye açıkladı Challapally.

Bu konuda birkaç sunuşumda ve konuşmamda tam olarak bundan bahsettim. Yapay zekâ araçları mükemmel bir destek, ama bir kısayol değil. Yapay zekâ, testleri hızlandırmak, fikirleri inceliklendirmek, verileri kontrol etmek veya özel bir yazılım veya uygulamaya hakimmiş gibi karmaşık bir görevi yerine getirmek için mükemmeldir.

IA ajanı seçiminde doğru kararı veren şirketler, raporun belirttiği gibi, sorunlu bir konu ya da sürtüşme noktası belirlemiş ve bunu çözebilmiş veya en azından bu süreci hızlandırabilmiş, doğal olarak verimliliği ve kârlılığı artırmıştır.

"“Şimdi her şeye yapay zekâ istiyoruz” korosuna katılmadan önce sorulması gereken iyi bir soru şu: şirketin ihtiyaçlarını karşılamaya yardımcı olabilecek mevcut araçlar ve çözümler nelerdir?" 

Büyük sorunlar için henüz hazır ürün ve uygulamalar olmayabilir. Ancak, eğer bir süreci hızlandırabilir veya çalışanlarınızın daha iyi kararlar alması için daha sağlam bir temel oluşturabilirseniz, bu şu anda şirketiniz için en iyi yapay zekâ desteği olacaktır. 

Sonuçta karar her zaman insana aittir, hatta yapay zekânın ne kadar yardımcı olacağına dair karar da dahil. Ve her teknoloji gibi, gelişme ve iyileşme dönemindeyiz. Bu nedenle, kararınız altı ay içinde de değişebilir.

Henrique Calandra WallJobs şirketinin kurucusu, Brezilya'daki staj sözleşmeleri için otomatikleştirilmiş çözümler sunan bir teknoloji şirketi; "İleriye Dönük Yapay Zeka İçin Başlangıç Rehberi" kitabının yazarı; ABStartups'ta köşe yazarı ve InovaBRA ve Distrito gibi büyük ekosistemlerde konuşmacı.