Bazı şirketlerin perde arkasında kullandığı yazılımı geliştiren ABD şirketi Pegasystems’in baş teknoloji sorumlusu Don Schuerman’a göre, beş yıl içinde ChatGPT gibi üretken yapay zeka (GenAI) araçlarını kullanmak çalışma hayatının normal bir parçası olacak. Dünyanın en büyük kuruluşlarının iş süreçlerini yönetmesi ve otomatikleştirmesi.
“Bunun bir Excel formülünün nasıl yazılacağını bilmenin eşdeğeri olacağını düşünüyorum” diyor.
Schuerman, GenAI’nin şirketlerin yalnızca iş süreçlerini otomatikleştirmekle kalmayıp aynı zamanda iş hedeflerine ulaşmalarına da olanak sağlamanın eşiğinde olduğuna inanıyor.
Özerk Kuruluş Markası olarak adlandırılan fikir, şirketlerin iş hedeflerini belirleyebilmeleri ve yapay zeka destekli iş süreçlerinin bu hedeflere nasıl ulaşacaklarını öğrenmesidir.
Şimdilik şirketler GenAI’yi dağıtmaya zaman ayırıyor. Bu, özellikle bankacılık, sağlık ve sigorta gibi düzenlemeye tabi sektörlerde geçerlidir; burada öncelikli olarak potansiyel iş risklerini anladıklarından emin olmak isterler. Schuerman, “Heyecanlılar ama aynı zamanda uyumluluk modelleri, risk analizleri ve düzenleyici ekipleri aracılığıyla bunu gerçekleştirmek istiyorlar” diyor.
Yapay zekanın nasıl düzenleneceği henüz belli değil, bu da bazı şirketlerin geri adım atmasının bir başka nedeni. ABD geride kalıyor ve GenAI’nin düzenlenmesinde Avrupa’nın başı çekmesi muhtemel.
Özel şirket verilerinin ChatGPT gibi büyük dil modelleri aracılığıyla kamuya açık hale getirilmesi riski, şirketlerin şimdilik temkinli olmasının bir nedeni olabilir. Bir diğeri ise GenAI modellerinin bilgi oluşturma veya “halüsinasyon” kapasitesidir.
RAG zamanı
Schuerman, bu sorunların her ikisinin de çözülebilir veya en azından kontrol altına alınabileceğini söylüyor. Potansiyel bir çözüm, Alma Artırılmış Üretim (RAG) olarak bilinir.
Basitçe söylemek gerekirse bu, hem soruyu hem de soruyu yanıtlamak için gereken tüm veri kümesini içeren geniş dil modeli istemlerini beslemek anlamına gelir.
Dolayısıyla, bir çalışan veya müşteri bir soru sorduğunda, RAG yazılımı bir sorguyla ilgili veri tabanından bilgi yığınları alabilecek ve bunu, soruyu yanıtlamak için gereken bilgileri içeren bir yapay zeka istemi oluşturmak için kullanabilecek.
Yapay zeka sistemi cevabı bulamazsa, halüsinasyon riskini azaltmak için bilmediğini söylemesi talimatı veriliyor.
Pega bunu kendi ürün veritabanıyla yapmaya çalıştı. Müşterilerin her belgeyi ayrı ayrı okumasını gerektirmek yerine, farklı belgelerde tutulan bilgilerden yanıtlar sentezleyebilen bir yapay zeka arayüzü oluşturuldu.
Schuerman, web sayfasının uygun bir uyarı bildirimi ve sorumluluk reddi beyanlarıyla birlikte geldiğini ve halüsinasyonun etkilerini ortadan kaldıramamış olsa da “büyük ölçüde en aza indirdiğini” söylüyor.
Bir dizi Pegasystems müşterisi, şirketlerinin verilerini ve bilgilerini daha erişilebilir hale getirmek için RAG yaklaşımını kullanmakla ilgileniyor. Örneğin sigortacılar, sigorta talepleri ile ilgili sorunları çözmek için hasar yöneticilerine en iyi uygulama bilgilerine erişim izni vermek istiyor. “Bunu yalnızca şirket içinde oluşturdukları bilgi ve belgelere dayandırmak istiyorlar” diyor.
Daha hızlı çalışma
GenAI’nin işletmelerdeki ilk dağıtımları, derin iş bilgisine ve becerilerine sahip insanlara olan ihtiyacın yerini almayacak, ancak onların daha hızlı çalışmalarına yardımcı olacak.
Uygulamalardan biri, test verilerini otomatik olarak oluşturmak için GenAI’yi kullanmaktır; bu da yazılım geliştirme süresini önemli ölçüde kısaltır.
Schuerman, yazılımın her bir test verisinden beklenen yanıtı üretip üretmediğini kontrol etmek ve halüsinasyona karşı korunmak için yine de “döngüde bir insanın” olması gerektiğini kabul ediyor.
Yapay zeka sohbet robotlarının programlanması, yapay zekanın manuel çalışmayı hızlandırma potansiyeline sahip olduğu başka bir örnektir. Örneğin bir banka, bir müşterinin banka bakiyesini isteyebileceği 50 farklı yol oluşturmak için bir yapay zeka modelini kullanabilir. Bu veriler daha sonra bir sohbet robotunu eğitmek için kullanılabilir.
Yanıtların anlamlı olup olmadığını kontrol etmek ve bunları düzenlemek için yine de bir insana ihtiyaç duyulacaktır; ancak bu, geliştirme süresini önemli ölçüde hızlandırabilir.
Bletchley Parkı
Pek çok BT şirketi gibi Pega da Birleşik Krallık hükümetinin Kasım ayında Bletchley Park’ta düzenlediği özel uluslararası yapay zeka güvenlik zirvesinin konuk listesinde yer almıyor.
Başbakan Rishi Sunak’ın zirveyi, yapay zeka risklerini değerlendirmek üzere Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Paneli doğrultusunda faaliyet gösteren yapay zeka konusunda uluslararası bir danışma grubunun oluşturulduğunu duyurmak için kullanması bekleniyor.
Schuerman, davet edilen politikacıların ve yapay zeka uzmanlarının, düzenleyici kararların yapay zeka kullanan tüketiciler, çalışanlar ve işletmeler üzerinde ne gibi etkileri olacağını anlamalarının önemli olduğunu savunuyor.
“Benim endişem, bu düzenleyici tartışmalarda, yapay zekanın gerçek kullanım durumlarını ve bu teknolojinin bazılarının kullanımının ardındaki iş etkenlerini yansıtacak yeterli bilginin sahada olmasını sağlamaktır” diyor.
Özerk kuruluş
Cep telefonu şirketleri ve kredi kartı şirketleri, müşterilere özel önerilerde bulunmak için Pega’nın makine öğrenimi yazılımını kullanıyor. Yazılım, gelecekte daha iyi kararlar alabilmek ve önerilerde bulunabilmek için müşterilerin yanıt verme şeklinden öğrenir.
Schuerman, Pega’nın Otonom İşletme vizyonundaki bir sonraki aşamanın, kuruluşların bu gibi iş süreçlerinin nasıl tepki vereceğini yönlendirecek iş hedefleri belirlemesine olanak sağlamak olduğunu söylüyor.
Örneğin bir banka, kredi kartı ihtilaflarına harcanan süreyi azaltırken aynı zamanda gereksiz tazminat ödememesini sağlama hedefini belirleyebilir.
Yazılım, bankanın gereksiz yere ödeme yapmasına veya anlaşmazlıkların çözümünde gecikmelere yol açması muhtemel durumları tespit etmek ve bunları tırmandırmak için geçmiş eğilimleri analiz edebilecek. “Temel olarak işletmelere hedeflerini belirlemeleri, hedeflerini belirtmeleri ve süreçlerinin sürekli olarak optimize edilmesini ve iş için bu hedeflere daha iyi ulaşmalarına yardımcı olacak iyileştirmeler bulmalarını sağlayacak araçlar veriyorsunuz” diyor.
Şirketler iş hedeflerini değişen koşullara uyacak şekilde değiştirmekte özgür olacak. Örneğin bir çağrı merkezi, yılın sakin dönemlerinde onlara daha fazla ürün satmak için müşterilerini telefonda daha uzun süre tutmak isteyebilir. Ancak yılın yoğun zamanlarında önceliği, kuyruk oluşumunu önlemek için müşterilerle mümkün olduğunca çabuk ilgilenmek olabilir.
“Amaç, işletmeye bunu çevirme ve geri çevirme yeteneği vermek ve süreçlerinin dinamik olarak ayarlanmasını sağlamak” diyor.
Süreçlerin bu şekilde otomatikleştirilmesi zaman alır. Manuel görevlerin alınması ve çalışanların takip edebileceği yapılandırılmış bir süreç oluşturulmasıyla başlar. Bir sonraki adım görevi otomatikleştirmektir.
İşlem geçmişi
Görevler otomatikleştirildikten sonra işletmeler, işlemlerinin geçmişine ilişkin verileri toplayabilir. Bu, iş tahminleri yapmak ve olası sorunları gerçekleşmeden önce belirlemek için yapay zeka ve makine öğrenimi yazılımı tarafından çıkarılabilecek bir veri havuzu oluşturur.
Schuerman, “İşte bu noktada, bu süreci alıp iş hedeflerini karşılamak için kendi kendini optimize eden bir aşamaya yükseltme potansiyeline sahibiz” diyor.
Her adım yatırımın geri dönüşünü sağlayabilir. “Manuel bir sürece baktığımızda ve otomasyon fırsatlarını bulduğumuzda maliyet avantajı oldukça iyi tanımlanmış oluyor” diye ekliyor.
Şirketler, örneğin yasal sürelerin son tarihlerini kaçırma tehlikesiyle karşı karşıya kaldıklarını tahmin edebildi ve ceza maliyetlerini azaltmak için harekete geçebildi. “Sürecinizin maliyeti hakkında oldukça temel bilgiler verirseniz, [the software] Aslında size, örneğin bir darboğazın iş değerini ve üretim, kaçırılan gelir veya müşteri memnuniyetindeki azalma açısından bunun size bir yılda ne kadara mal olduğunu söyleyebilir,” diyor Schuerman.
Pegasystems, kendisini özerk bir kuruluşa dönüştürme yolculuğunun yaklaşık %20’sini tamamladı.
Hacmin otomasyonu haklı çıkaracak kadar yüksek olmaması veya sürecin karmaşıklığının, onu otomatikleştirmenin potansiyel etkisinden daha büyük olması nedeniyle hiçbir zaman manuel çalışma aşamasının ötesine geçemeyecek bazı iş süreçleri vardır.
“Bu iyi,” diyor. “İşinizde her şey aslında kendi kendini optimize etme noktasına gelmeyebilir, ancak bu, işletmenin yaptığı bilinçli bir seçim olmalıdır.”