Yapay zekâ performansı artsa da piyasa benimsemesi garanti değil: Deutsche Bank uyardı

Yapay zekânın (AI) teknik performansının yükselmesi, teknolojinin şirket işlerine hemen uygulanacağı veya piyasada yaygın biçimde kullanılacağı anlamına gelmiyor. Teknik olarak mümkün olanla piyasa tarafından benimsenen arasında fark bulunuyor.

Deutsche Bank araştırmacıları, 'AI’nin Sonu: Kötü Teknoloji Tahminlerinin Kısa Tarihi' başlıklı raporda, yapay zekânın geleceğinin yalnızca iyimserlik ya da kıyamet senaryolarıyla değerlendirilmemesi gerektiğini belirtti. Teknolojinin ne kadar gelişeceğinin yanı sıra gerçek kullanım zamanı, toplumsal kabul biçimi ve ekonomik etkilerinin de öngörülmesinin zor olduğu ifade edildi.

Raporda geçmişteki teknoloji tahminlerinin başarısız örneklerine yer verildi. Bir teknolojinin performansını veya potansiyelini tahmin etmekle, teknolojinin topluma ve sanayiye ne zaman yerleşeceğini öngörmenin farklı konular olduğu vurgulandı.

Albert Einstein, 1934’te nükleer enerjinin pratikte kullanılmasının zor olduğunu düşünüyordu. Ancak 10 yıl geçmeden insanlık sürdürülebilir nükleer fisyon zincirleme tepkimesini gerçekleştirdi.

İnternetle ilgili tahminler de yanıldı. Ethernet’in ortak mucidi Bob Metcalfe, 1995’te internetin ertesi yıl 'görkemli biçimde çökeceğini' öngördü. Tahmini gerçekleşmeyince, bu görüşünü içeren yazıyı kendisi öğüttü.

AI alanında da benzer bir örnek yaşandı. Derin öğrenmenin öncülerinden Geoffrey Hinton, 2016’da derin öğrenmenin 5 ila 10 yıl içinde radyologları geride bırakabileceğini ve sağlık sistemlerinin radyolog yetiştirmeyi durdurması gerektiğini savundu.

Ancak Deutsche Bank, son 10 yılda radyologların sayısının aksine yaklaşık %10 arttığını açıkladı. AI görüntü analizinin bazı görevlerini otomatikleştirse de sonuçların yorumlanması, klinik değerlendirme, hasta ve sağlık çalışanları arasındaki iletişim ile duruma göre karar verme süreçlerinin yerini almasının ayrı bir konu olduğu belirtildi.

Rapora göre bir işin içerdiği bazı görevlerin otomatikleştirilmesiyle mesleğin tamamının ortadan kalkması birbirinden ayrılmalı. Belirli bir işlevin otomatikleştirilmesinin doğrudan istihdam yapısının tamamını değiştireceğini söylemek zor.

Otonom sürüş de aynı çerçevede değerlendirildi. Teknolojik performansı artırmak, gerçek kullanım için yalnızca ilk adım. Ticarileşme için uç durumlara müdahale, düzenleyici gereklilikler, kaza sorumluluğu ve tüketici kabulü gibi konuların da çözülmesi gerekiyor.

AI alanında da şirketlerin geniş çaplı kullanım kararı yalnızca model performansına bağlı değil. Teknolojinin mevcut iş akışlarına entegre edilip edilemeyeceği ve kullanıcılarla şirketlerin ilgili işlev için ödeme yapmaya istekli olup olmadığı, gerçek benimsemeyi etkileyebilir.

Kurumsal AI, modelin kendisinin yanı sıra verilerle iş sistemlerini birbirine bağlama sürecini de gerektiriyor. Salesforce’un şirket verilerini ve iş akışlarını AI ajanlarına bağlama planı, teknolojik performansı gerçek iş süreçlerine entegre etme girişimine örnek olarak değerlendirilebilir.

Deutsche Bank, AI hakkında aşırı uçtaki tahminlerin ilgi görmesinde paydaşların teşviklerine de dikkat çekti. AI şirketlerinin kurucuları teknoloji vizyonlarını kabul ettirmek, yatırımcılar büyüme anlatılarını desteklemek, danışmanlık şirketleri ise dönüşümün aciliyetini vurgulamak isteyebilir.

Politika yapıcılar düzenleyici müdahale ihtiyacını açıklamak zorunda kalabilirken medya ve sosyal platformlar olumsuz ya da duygusal tahminleri büyütmeye daha yatkın olabilir. Rapora göre bu nedenle iyimserlik ve kıyamet senaryoları, ölçülü ve belirsizliği içeren değerlendirmelerden daha fazla ilgi görebilir.

Rapor, AI’ın yol açabileceği riskleri reddetmedi. Ancak teknolojik ilerlemeyle birlikte şirketlerin iş süreçlerine entegrasyonun, ticarileşme biçiminin, düzenlemelerin ve toplumsal kabulün de birlikte değerlendirilmesi gerektiğini vurguladı.

Türkiye’de AI altyapısı ve kurumsal kullanım alanları genişlerken, teknolojinin yalnızca performansına değil, gerçek iş akışlarına yerleşme sürecine de odaklanılması gerekiyor. Deutsche Bank’ın raporu, AI’ın gelişim hızının piyasa tarafından benimsenme zamanıyla aynı kabul edilmemesi gerektiğini ortaya koydu.