4.1.4. Yapay Zekâ Ne Zaman Kullanılmalı Ne Zaman Kullanılmamalı?
“Elinde çekiç olan birine her şey çivi gibi görünür.” – Charlie Munger
Bu güçlü teknolojiyi her alanda kullanmak ilk başlarda hepimize çok cazip geliyordu. Zamanla yapay zekânın tüm alanlar için elverişli olmadığını; bazı iş vakalarında harika çözümler üretirken, bazı alanlarda gereksiz zorluklar ve maliyetler çıkardığına şahit oldum. O yüzden bu bölümde yapay zekâyı ne zaman kullanmamız, ne zaman kullanmamamız gerektiğini açıklamaya çalışacağım.
Yapay Zekâ Hangi Tür Problemler İçin Uygun Değildir?
Yapay zekâ, karmaşık, büyük ölçekli ve veri yoğun problemlerde; desenlerin açık olmadığı ve sonuçların gerçek zamanlı karar verme gerektirdiği durumlar için en uygun teknolojidir.
Ancak küçük ölçekli, iyi tanımlanmış, deterministik veya minimum veri ve basit çözümler gerektiren problemler için genellikle uygun değildir.
Şekil 4.10. Veri Odaklı Karar Alma Rehberi.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Şekil 4.11. Küçük Ölçekli veya Minimum Veri Gerektiren İş Problemleri.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Şekil 4.12. Deterministik / Karar Alma Gerektirmeyen İş Problemleri.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Şekil 4.13. İstatistiksel Çıkarım Gereken İş Problemleri.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Yapay Zekânın Gerçekten Gerekli Olduğu İş Problemleri
Yapay zekâ, aşağıdaki gibi karmaşıklık, hız ve hacim gerektiren durumlarda vazgeçilmez hâle gelir:
- Karmaşık desenlerin belirlenmesi gerektiğinde
Yapay zekâ, büyük veri setlerindeki doğrusal olmayan ilişkileri keşfetmede üstündür.
Örnek: Çok uluslu bir telekom şirketinde müşteri kaybını (churn) tahmin etmek. - Gerçek zamanlı kararlar kritik olduğunda
Yapay zekâ, anlık ve uyarlanabilir yanıtlar üretebilir.
Örnek: Yoğun trafikli satış etkinlikleri sırasında bir e-ticaret platformunda dinamik fiyatlandırma. - Manuel işlem için veri hacmi çok büyük olduğunda
Yapay zekâ, büyük veri setlerini hızla analiz edip içgörüye dönüştürebilir.
Örnek: Bir finansal kurumda milyonlarca işlemde dolandırıcılık tespiti.
Sonuç
Yapay zekâ her iş problemi için uygun değildir. Teknolojiyi akıllıca uygulamak; hangi iş vakalarında gerçekten fark yaratabileceğini, hangi durumlarda ise daha basit ve ekonomik çözümlerin tercih edilmesi gerektiğini anlamaktan geçer.
Bu bilinçli yaklaşım, kaynakları verimli kullanmanıza, gereksiz maliyetleri önlemenize ve yapay zekâdan en yüksek değeri elde etmenize yardımcı olur.
