Dr. Adil ÜNAL – aunal@istanbul.edu.tr

Yapay Zekâ Stratejisi Nedir?

Yapay Zekâ stratejisi, bir organizasyonun iş hedeflerine ulaşmak için yapay zekâyı (AI) nasıl kullanacağını belirleyen kapsamlı bir plandır. Bu strateji, yapay zekâ teknolojilerinin organizasyonel yapı içerisinde benimsenmesini ve yönetilmesini yönlendiren bir yol haritası olarak hizmet etmektedir.

Etkili bir yapay zekâ stratejisi aşağıdaki bileşenleri içermektedir:

• Yapay Zekâ Yönetişimi 
• Veri Yönetimi 
• Yetenek Kazanımı 
• Teknoloji Altyapısı 
• Etik Hususlar

Yapay zekâ stratejisi, yapay zekanın yeniliği teşvik etmek, verimliliği artırmak ve değer yaratmak için nasıl kullanılacağını ortaya koyar. Bu süreç, mevcut yapay zekâ yeteneklerinin değerlendirilmesini, net hedeflerin belirlenmesini ve yapay zekanın organizasyonun operasyonlarına ve kültürüne entegre edilmesi için gerekli adımların tanımlanmasını içerir.

Bu stratejik yaklaşım, yapay zekâ girişimlerinin genel iş stratejisiyle uyumlu olmasını ve etkisinin en üst düzeye çıkarılmasını sağlar.

Yapay Zekâ Stratejisi Geliştirme

Yapay zekâ stratejisi geliştirmek, yapay zekâ girişimlerinin bir organizasyonun genel iş hedefleriyle etkili bir şekilde uyumlu olmasını sağlamak için önemli adımlar bulunmaktadır. Aşağıda bu adımlara sırasıyla değinilmektedir.

1. Organizasyonun Yapay Zekâya Hazırlık Durumunun Değerlendirilmesi

Yapay zekâ çalışmalarına başlamadan önce, organizasyonun hazırlık durumunun değerlendirilmesi kritik öneme sahiptir. Bu süreç; mevcut teknoloji durumu, veri altyapısı ve çalışanların becerilerinin değerlendirilmesini içermektedir. “Şirket olarak yapay zekâya hazır mıyız?” sorusunun cevabının araştırıldığı aşamadır. (Bu konuda özel olarak hazırlanmış kontrol listesini e-posta olarak almak için egitim@satinalmadergisi.com adresine şirket e-posta adresinizi kullanarak eposta göndermeniz yeterlidir.)

Hazırlık değerlendirmesi, mevcut yetenekleri ve yapay zekâ projelerini desteklemek için ele alınması gereken boşlukları yani mevcut durumumuz ile ihtiyaçlarımız arasındaki farkları belirlemeye yardımcı olur ve şunları içerir:

• Teknoloji Denetimi: Mevcut teknoloji altyapısını gözden geçirerek, yapay zekâ uygulamalarını destekleyip desteklemediğini belirleme aşamasıdır. Buna donanım yetenekleri, yazılım araçları ve mevcut yapay zekâ çözümleri dahildir.
• Veri Altyapısı: Verilerin kalitesini, erişilebilirliğini ve güvenliğini değerlendirme sürecidir. Etkili yapay zeka, iyi organize edilmiş ve kolayca erişilebilir yüksek kaliteli verilere dayanır.
• Beceri Değerlendirmesi: Mevcut iş gücünün becerilerini ve uzmanlıklarını değerlendirme faaliyetidir. Yapay Zekâ girişimlerini desteklemek için ek eğitimler veya yeni işe alımların gerekli olduğu alanları belirleme.
• Kültürel Hazırlık: Organizasyonun kültürünü ve değişime açıklığını değerlendirme. Başarılı bir yapay zekâ uygulaması, inovasyonu ve sürekli öğrenmeyi benimseyen bir kültür gerektirir. Burada yönetimin vizyonu kritiktir. Yönetim kurulunun veya girişimcilerin yapay zekâ çalışmalarına liderlik ederek organizasyonda farkındalık oluşturması gerekmektedir.

2. Net Hedefler Belirleme

Net ve ölçülebilir hedefler, bir yapay zekâ stratejisinin başarısı için hayati öneme sahiptir. Organizasyonlar, yapay zekanın ele alabileceği belirli iş problemlerini tanımlamalı ve ulaşılabilir hedefler koymalıdır.

Hedefler, genel iş stratejisiyle uyumlu olmalı ve yapay zekanın en büyük etkiyi sağlayabileceği alanlara odaklanmalıdır. Yapay zekâ girişimlerinin hedeflerini tanımlamak şunları içerir:

• İş İhtiyaçlarının Belirlenmesi: Yapay zekânın ele alabileceği belirli iş problemlerini veya fırsatları belirleme. Her bir süreç, fonksiyon veya departman bazında yapay zekanın çözüm üretebileceği iş problemlerinin listelendiği aşamadır. Satınalmadan tedarik zincirine, lojistikten üretime, satış ve pazarlamadan insan kaynakları ve finansa kadar birçok süreçte yapay zeka uygulamaları ile çözüm üretilebilecek problemler belirlenmektedir.
• Ölçülebilir Hedefler Koyma: Yapay zekâ girişimlerinin başarısını tanımlayan açık ve ölçülebilir hedefler belirleme.
• İş Stratejisiyle Uyum Sağlama: Yapay zekâ hedeflerinin genel iş stratejisini desteklediğinden ve uzun vadeli hedeflere katkı sağladığından emin olma.
• Girişimlerin Önceliklendirilmesi: Yapay zekâ projelerini, potansiyel etkilerine ve uygulanabilirliklerine göre önceliklendirme.

3. Yapay Zekâ Fırsatlarını Belirleme

Yapay zekâ fırsatlarını belirlemek, iş süreçlerinin analiz edilerek yapay zekanın en büyük etkiyi sağlayabileceği yerlerin tespit edilmesini içerir. Bu süreç; rutin işlerin otomasyonu, müşteri etkileşimlerinin iyileştirilmesi veya karar verme süreçlerinin geliştirilmesi gibi konuları kapsamaktadır.

Fırsatları belirleme süreci aşağıdaki başlıkları içermektedir:

• İş Süreclerinin Analizi: Mevcut iş süreçlerinin detaylı bir analizini yaparak verimsizlikleri ve iyileştirilebilecek alanları belirleme.
• Kıyaslama (Benchmarking): Sektör standartlarını ve rakiplerin stratejilerini inceleyerek potansiyel yapay Zekâ uygulamalarını belirleme.
• Paydaş Katılımı: Organizasyon genelindeki paydaşlarla etkileşimde bulunarak yapay zekanın ele alabileceği sorunları ve iyileştirme fırsatlarını belirleme.
• Fizibilite Çalışmaları: Yapay Zekâ girişimlerinin uygulanabilirliğini ve potansiyel yatırım getirisini değerlendirmek için fizibilite çalışmaları yapma.

Etkili Bir Yapay Zekâ Stratejisinin Bileşenleri

Etkili bir yapay zekâ stratejisi geliştirmek, her biri yapay zekâ girişiminin başarılı bir şekilde uygulanması ve yönetilmesinde kritik rol oynayan çeşitli bileşenleri içeren kapsamlı bir yaklaşım gerektirir.

Yapay Zekâ Yönetişimi 

Yapay zekâ yönetişimi, diğer tüm unsurları yönlendiren temel katmandır. Bu, yapay zekanın etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için politikalar, çerçeveler ve düzenlemeler oluşturmayı içerir.

• Adaletin Sağlanması: Yapay zekâ sistemlerinin ayrımcılık yapmayacak şekilde tasarlanmasını ve kullanılmasını sağlama.
• Şeffaflık: Kararların nasıl alındığını anlamalarını sağlamak için paydaşların yapay zekâ sistemleri hakkında bilgi sahibi olmasını sağlama.
• Hesap Verebilirlik: Yapay zekânın benimsenmesi sonucunda ortaya çıkan sonuçlardan sorumlu olan bireyleri ve ekipleri belirlemek. Yapay zekâ uygulamasının sürekli izlenmesini sağlamak ve olumsuz etkilerin hızlı bir şekilde ele alınmasını sağlamak.

Veri Yönetimi 

Yapay Zekâ girişimlerini desteklemek için organizasyonlar, veri kalitesini, erişilebilirliğini ve güvenliğini sağlamak zorundadır.

• Veri Temizleme: Hataları ve tutarsızlıkları ortadan kaldırmak için verilerin düzenli olarak temizlenmesi.
• Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek bütünleşik bir veri seti oluşturma.
• Veri Yönetişimi: Sağlam veri yönetimi çerçevelerinin oluşturulması.

Veri erişilebilirliği, yapay zekâ geliştirme için kolay erişimi mümkün kılan iyi yapılandırılmış bir veri altyapısı ile artırılırken, veri güvenliği şifreleme ve sıkı erişim kontrolleri ile sağlanır.

Yetenek Kazanımı ve Gelişimi 

Yapay Zekâ girişimleri, veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zekâ etiği konularında uzmanlığa sahip bir iş gücü gerektirir.

• Uzman Çekimi: Rekabetçi maaşlar ve yan haklar sunarak en iyi yetenekleri çekmek.
• Sürekli Öğrenme: Yapay zekâ ve ilgili alanlarda sürekli öğrenme ve gelişim fırsatları sağlama.
• Mevcut Çalışanların Yetiştirilmesi: Eğitim programları, atölye çalışmaları ve seminerler aracılığıyla iş gücünün en son yapay zekâ trendleri ve uygulamaları hakkında güncel kalmasını sağlama.
• İnovasyon Kültürü Oluşturma: Çalışanların yapay zekâ teknolojilerini deneyebileceği ve yeni çözümler geliştirebileceği inovasyon laboratuvarları gibi girişimleri teşvik etme.

Teknoloji ve Altyapı (Technology and Infrastructure)

Doğru teknoloji ve altyapıyı seçmek, yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve yönetimi için uygun yapay zekâ platformlarını belirlemeyi içerir.

• Hibrit Çoklu Bulut Ortamları: Yapay zekâ uygulamalarının artan taleplerini karşılamak için ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlayan çözümler.
• Yüksek Performanslı Bilgi İşlem Kaynakları: Karmaşık yapay zekâ hesaplamalarını yönetmek için gerekli olan güçlü bilgi işlem kaynakları.
• Veri Depolama Çözümleri: Büyük miktarda veriyi yönetmek için verimli depolama çözümleri.