İşletmelerin yapay zeka dönemi için bilmesi gerekenler

Janet George bir yapay zeka öncüsüdür. Onlarca yıldır Oracle, Intel, Apple, Yahoo! ve eBay gibi teknoloji devlerine insan beyni gibi çalışan bilgisayar sistemleri kurarak hizmet veriyor. Ve bunu yapay zeka, makine öğrenimi, LLM'ler ve derin sinir ağlarını uygulayarak yaptı.

"Yapay zeka konusundaki deneyimim bulut bilişim, derin öğrenme, geniş veri setleri ve gelişmiş GPU yeteneklerinin bir araya gelmeye başladığı döneme dayanıyor" diyor.

George, 2025'ten bu yana Mastercard'da Yapay Zeka Mükemmellik Merkezi'ni yönetiyor ve burada ödeme sistemlerini geliştirmek, korumak ve kişiselleştirmek için en son teknolojilerden yararlanmaya odaklanıyor. Ayrıca Mastercard'a yapay zeka öncelikli bir kuruluş olma yolculuğunda rehberlik ediyor - her büyüklükteki işletme için teşvik ettiği bir hedef.

Yapay zeka son iki yıl içinde büyük bir hızla gelişti ve şirketlerin operasyonlarını yürütme, yeni ürünler geliştirme ve müşterilerle etkileşim kurma biçimlerini kökten değiştireceğine dair beklentileri ateşledi. George, değişime açık olan ve yapay zekanın yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamak için çaba sarf eden işletmelerin başarılı olmak için en iyi konumda olacağına inanıyor.

Bu teknoloji öncüsüne, giderek yapay zeka destekli hale gelen dünyamızda iş dünyası liderlerinin bir adım önde olmak için neleri bilmesi gerektiğini sorduk. 

George: İlk olarak, abartıdan uzak durmayı ve ölçeklenebilir yatırım getirisine odaklanmayı öğrenin. Amaç, üretken yapay zekayı denemenin ötesine geçmek ve bunu kurum genelinde ölçeklendirmeye başlamak olmalıdır. Liderlerin sadece üretkenlik araçlarının peşinde koşmak yerine, müşteri değerini yatırım getirisi ile gerçekten artıran yüksek etkili ve gerçekçi kullanım durumlarını belirlemeleri gerekiyor, çünkü her gün yeni bir üretkenlik aracı ortaya çıkıyor.

Ayrıca yapay zekanın etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasının çok önemli olduğunu düşünüyorum. Bu, operasyonlarda veya operasyonel verilerde halihazırda var olabilecek önyargıları proaktif olarak ele almak, verilerimizin nasıl kullanıldığına dair şeffaflık sağlamak ve müşterilerle güveni korumak anlamına gelir.

Teknolojik akıcılık gerçekten çok önemli. Liderlerin kodu kendilerinin yazması gerektiğini düşünmüyorum, ancak risklerin nasıl azaltılacağı ve verilerdeki yanlışlıklara veya her türlü güvenlik açığına nasıl bakılacağı da dahil olmak üzere yapay zekanın karmaşıklıklarını, yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamaları gerekir.

Bununla birlikte, yapay zeka insan zekasının yerini alan değil, onu güçlendiren bir araç olarak görülmelidir. Liderler, yapay zekanın rutin görevlerin üstesinden geldiği modelleri teşvik ederek çalışanlarının yaratıcılık, empati ve stratejik düşünmeye odaklanmasını sağlayabilir.

Geçtiğimiz birkaç yıl içinde yapay zeka, birinci ve ikinci nesil makine öğrenimi ve gradyan artırma algoritmik modelleme ile özellik çıkarma yöntemlerinden uzaklaşarak, üçüncü ve dördüncü nesil dönüştürücü modelleme, dikkat mekanizmaları ve kendi kendine öğrenme ile sinir ağları ile derin öğrenmeyi benimseyerek kayda değer bir dönüşüm geçirdi. Bu değişim, yapay zekanın başarabileceklerini yeniden tanımlayan üretken önceden eğitilmiş dönüştürücüler veya GPT'ler gibi çok büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıyla belirginleşti.

Muazzam veri kaynakları ve GPU hızlandırması ile desteklenen bu yenilikler, yapay zekanın insan düzeyinde performansa ulaşmasını sağladı. Teknolojinin bilgi alma, bağlamı anlama ve özellikle doğal dil işleme ve muhakeme alanında zeka gösterme biçiminde üstel bir sıçrama olmuştur. Dolayısıyla modern otonom sistemler ve yapay zeka ajanları artık insan beynini taklit edecek şekilde tasarlanıyor ve epizodik hafıza ve gelişmiş bilişsel yetenekler gibi unsurları içeriyor. Tüm bilimsel ilerlemelerimizin biyolojik olarak ne kadar ilham verici olduğuna sürekli hayret ediyorum.

Yapay zeka, finans sektörlerini ve bankacılığı temelden yeniden şekillendiriyor. Basit otomasyon kullanımından, çok kararlı bir şekilde hareket eden ve modern yapay zeka teknolojilerini kullanan, üretken yapay zeka öncelikli kurumlar haline geliyorlar.

Ve tüm bunların onlara eski sistemlere ve manuel süreçlere dayananlara karşı çok önemli bir rekabet avantajı kazandırması bekleniyor. 2025 EY anketi, bankaların 71% 'inin gen-AI yeteneklerini uygulamaya koyduğunu veya yumuşak bir şekilde başlattığını, 61% 'in halihazırda güçlü etkiler gördüğünü ve 89% 'in önümüzdeki iki yıl içinde maliyet tasarrufu araçlarından üst düzey gelir artışına kadar güçlü etkiler gördüğünü gösterdi.

Risk yönetimi ve dolandırıcılık tespiti için yapay zekayı uzun süredir kullanıyoruz. Artık yapay zeka ajanları, hesaplar ve kanallar arasındaki işlemleri ve kalıpları izleyebilir, riskleri milisaniyeler içinde puanlayabilir ve eski tespit yöntemlerinin kolayca gözden kaçırabileceği konum ve harcama hızlarındaki anormallikleri işaretleyebilir. Üretken yapay zeka ajanları, operasyonel ağ trafiğindeki yanlış pozitiflerin sayısını önemli ölçüde azaltabilir. Otonom aracılar, kredi anlaşmazlıklarının ele alınması gibi karmaşık uçtan uca görevleri yönetmek için bankayı anlayabilir, muhakeme edebilir ve banka adına hareket edebilir. 

George: Tüketiciler artık alışveriş kararlarını yönlendirmek için öncelikle marka web sitelerine veya geleneksel arama motorlarına güvenmek yerine yapay zeka destekli Q&A araçlarını kullanıyor. Yakın tarihli bir rapor, tüketicilerin 60% 'ının alışveriş için yapay zekadan yararlandığını ve bu kişilerin 46% 'sının kıyafet konusunda tavsiye almak istediklerinde yapay zekaya arkadaşlarından daha fazla güvendiğini gösterdi - bu bilgilerden bazıları, aracılı ticarete sürekli yatırım yapmamızı ve Agent Pay ve Agent Suite gibi araç ve hizmetleri geliştirmemizi sağlıyor.

Ayrıca daha fazla yapay zeka destekli müşteri desteği görüyoruz. Tüketiciler artık günün her saati anında desteğe erişmek için perakende web sitelerinde geleneksel sohbet robotlarının aksine yapay zeka temsilcileriyle etkileşime geçiyor. Ancak inanılmaz olan, bu aracıların karmaşık konuşmaları anlayacak ve yönetecek, çeşitli konuşma kalıplarına, tonlara ve aksanlara uyum sağlayacak kadar sofistike olmalarıdır.  

Küçük işletmeler, idari işler, randevu planlama, envanter kontrolü ve veri girişi gibi çeşitli rutin iş süreçlerini otomatikleştirmek için üretken yapay zekayı benimseyerek bu görevlerin daha verimli ve doğru bir şekilde tamamlanmasını sağladı.

Ayrıca, finansal yönetim alanında, küçük işletmelerin nakit akışlarının gerçek zamanlı veri analizini almalarını, potansiyel olarak hileli faaliyetleri belirlemelerini ve işlemleri ve ağ trafiğini izleyerek siber güvenliği artırmalarını sağlayan yapay zeka destekli sanal CFO 'ların yükselişini görüyoruz.

Son olarak, küçük işletmeler için faydalarından birinin maliyet azaltma olduğunu söyleyebilirim. Rutin ve tekrar eden görevleri otomatikleştirerek, işçilik maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir ve daha önce manuel görevler için harcanan zamanı serbest bırakarak daha fazla verimlilik elde edebilirler. Artık işletme sahipleri stratejik büyüme ve rekabet avantajı sağlamaya odaklanabilir. Küçük işletmeler, daha üstün ve daha hızlı hizmet sunma becerisi kazanarak daha büyük kuruluşlarla etkin bir şekilde rekabet etmelerine olanak tanır.