Scrolli'den Haberler
Bora Kaykayoğlu: AI-Native olmak kendi kabiliyetlerinin farkına varmaktır
Yapay zeka araçları artık herkesin elinde. Aynı araçları kullanan iki profesyoneli birbirinden ayıran şey, aracı kullanan insanın nasıl düşündüğü. Bora Kaykayoğlu Scrolli'de Dijital Güç programına konuk oldu ve özgünlüğü, problemi tanımlamayı, şirket beynini ve agent'ları anlattı.
AI-Native profesyonel kimdir?
AI-Native olmak, profesyonelin kendi kabiliyetlerinin farkına vararak düşünme yapısını güçlendirmesi ve yapay zekadan daha güçlü çıktılar almasıdır. Odak insandır. Yapay zeka ana binanın yanındaki ek bina gibi ikincil bir destektir.
Her sabah daha güçlü problem çözmeyi, daha iyi karar vermeyi ve işinin kalitesini artırmayı soran biri için yapay zeka çok değerli bir araçtır. Bu alanlar zayıfsa sorgulanması gereken şey aracın değil, kabiliyetin özgünlüğüdür.
Öne çıkan kabiliyetler
Sektöre göre değişse de ortak alanlar belli. Karar vermek, doğru soruyu sormak, problemi tanımlamak, keşfetmek ve çözmek, yaratıcı ve insan odaklı düşünmek.
BCG'nin araştırması da beceri kaybı riskinin ve önemin en yüksek olduğu alanda çözüm üretme, değerlendirme, yaratıcı düşünme ve muhakemeyi gösteriyor. Yapay zekanın halüsinasyonlarını konuştuğumuz kadar insanın ön yargılarını da konuşmamız gerekiyor. Bu yüzden insan sürecin içinde kalmaya devam ediyor.
Deneyim mi, yapay zeka becerisi mi?
İşveren için belirleyici olan kıdem değil, kişinin kuruma kattığı değerdir. Bir yıllık ya da yirmi yıllık olmak tek başına fark yaratmaz. Katma değer, risk ve kayıp doğru bir formülle tanımlandığında kimin öne çıkacağı da netleşir.
Yapay zekayı ilk tercih olarak görmüyorum. Gün içinde en çok zaman harcadığım ve hızlanmam gereken alanları analiz edip aracı yalnız orada devreye alıyorum. Herkesin düşünme algoritması kendine özel. AI-Native olma yolu da kendini keşfetmekten geçiyor.
Kurumlar nasıl AI-Native olur?
AI-Native firma, aile şirketi ya da üniversite olmak güçlü bir vizyon. Bunun için cesaret, güçlü bir strateji ve ölçme gerekiyor. Düşünme yeterliliği teknik yeterlilik kadar sık ölçülmüyor. Dönem dönem ölçülmeli, süreçlere ve KPI'lara bağlanmalı.
Samsung, mühendislikte terfi için TRIZ eğitimini değil, TRIZ projesi yürütmeyi şart koşuyor. Kurumlar yangın tatbikatı yaptığı gibi kendi problemleri için de tatbikat yapmalı. Yöntemsiz zihnin tetiklenmesi kolay değil.
Belirti ile problem aynı şey değil
Tanımlayamadığımız bir şeyi çözemeyiz. Makinenin ışığının yanması problem değil, belirtidir. Baş ağrısını ilaçla bastırırız ama asıl neden uykusuzluk olabilir. Bu yüzden çalışmalarımızda problem tanımlama ile problem çözmeyi ayırıyoruz.
Elli altmış yöntem var ve yöntemler modellerden farklı. Design thinking ve double diamond birer model. Doğru sonuç için sektöre uygun yöntemi bilmek gerekiyor.
Şirket beyni ve agentlar
Bireysel bilginin üzerine firma, sektör ve ülke bilgisi eklenerek bir şirket beyni ya da problem çözme beyni kurulabilir. Kişisel bir yapay zeka işletim sistemi için üç soru yeterli. Nereye gidiyorum, nasıl gideceğim, bana ne lazım?
Agent'lar yapay zekanın geleceği. İnsanlar kendi ihtiyaçlarına özel araçlar arıyor ve agent mağazaları yaygınlaşacak. KEIP Works'te şirket problemlerinin daha etkin çözülmesini ve icada dönüşmesini hedefleyen bir agent geliştirdik. Herkes kendine şunu sormalı. Benim bir agent'ım olsa ne yapardı?
Uygulama adımları
Ekiplerin problem tanımlama ve çözme yetkinliğini görünür kılın.
Kendi problemleriniz için kısa problem çözme tatbikatları planlayın.
Firma ve sektör bilgisini bir şirket beyninde toplamaya başlayın.
Kaynaklar
Metin, ilgili kaynaklar incelenerek ve bu kaynaklardaki bulgulardan yararlanılarak hazırlanmıştır.