loader
banner

Makine öğrenimi ve yapay zekâ, her türden işletme için oyunun kurallarını değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu potansiyeli kullanarak işletmelerin dönüşümünü gerçekleştirebilmek, hem şirket öz kaynaklarının verimliliğini artırabilecek hem de sürdürülebilir büyüme olanakları sunacaktır.  Bu amaçla, bu makalede makine öğrenimi ve yapay zekânın neden ve ne zaman kullanılması gerektiğine dair iki önemli noktaya odaklanmaktadır.

 

Neden Makine Öğrenmesi?

Bir şirketin makine öğrenimini kullanması için üç sebep sıralanabilir;

1- Ekonomik değer yaratmak için: Makine öğrenimi ve yapay zekâ tabanlı henüz piyasada bulunmayan yeni ürünler geliştirilebilir veya mevcut olanlar büyük ölçüde dönüştürülüp potansiyelleri artırılabilir. Yeni, akıllı veya kendi kendini takip eden kameralar ve tarayıcılar ile perakende şirketler için öneri sistemleri, değer yaratan makine öğrenimi uygulamalarının sadece birkaç örneğidir. Güncel hayatta makine öğrenimi, en eğitimli insan gözünün bile fark etmediği gizli kalıpların bulgularını sağlayabilir. Makine öğrenme algoritmalarının özellikle son yıllarda sıkça uygulanmaya başladığı alanlardan bir tanesi de medikal projelerdir. Yapılan bir çalışmada bir kanser hastasının kan grupları, test sonuçları, taramaları gibi pek çok sağlık özelliğine dayanarak hangi ilaçları alması gerektiğini öneren ML modelleri önerilmiş ve test edilmeye başlanmıştır. Bir diğer çalışmada, en son tekniklerle yol işaretlerini okumada insanlardan daha iyi performans gösterebilen modeller akademik çevrelerde geliştirilmiş ve büyük teknoloji şirketleri tarafından kullanılmaya başlanmıştır.

2- Makine öğrenimi süreçlerin optimize edilmesiyle birlikte maliyetleri düşürmek için kullanılabilir. Buna süreç otomasyonları adı verilebilir. Pek çok iş süreci gereksiz veya sıkıcıdır ve bilgisayarlar kullanılarak basitleştirilebilir; formları doldurmak, müşterinin taleplerini karşılamak, bilgileri filtrelemek, bilgi aktarımını iyileştirmek, ürünlerin kalitesini otomatik olarak kontrol etmek ve çok daha fazlası.

Dahası, birçok endüstride, talebi daha doğru tahmin eden ve üretim ve envanter seviyelerini buna göre uyarlayan makine öğrenimi modelleri sayesinde hem atık üretiminin azaltılması hem de verimliliğin artırıldığı projeler hayata geçmeye başlamıştır.

3- Makine öğrenimi tüm pazar anlayışını daha iyi hale getirerek gelirleri artırabilir. Bu uygulamaların ağırlıklı olarak pazarlama ve finans alanında uygulandığını görüyoruz. Müşteri segmentasyonu, fiyatlandırma veya portföy optimizasyonu bu tür uygulamalara bazı örneklerdir.

 

Ne zaman Makine Öğrenmesi?

Makine öğrenimini kullanımının nedenlerini incelediğimizde, son teknikleri kullanmanın ve süreçlere entegre etmek için en doğru zamanın üç koşulun gerçekleşmesine bağlı olduğunu söyleyebiliriz. Birincisi ve en önemlisi, yatırım yapılacak doğru makine öğrenimi uygulamaları fikrine sahip olmak bir zorunluluktur. İkincisi ister şirket içi verilerden ister kamuya açık kaynaklardan gelsin, doğru verilerin mevcut olması gerekmektedir. Üçüncüsü, herhangi bir yatırım için olduğu gibi, projenin şirket için olumlu olacağından emin olmak gerekmektedir. Bu üç adımın gerçekleşmesi için ise son gelişmeleri sürekli takip eden ve her yeni teknolojiye uyum sağlama yeteneğine sahip makine öğrenmesi ve yapay zekâ konusunda yetkin tecrübeye sahip bir ekibe ihtiyaç duyulmaktadır.

Son olarak çeşitli araştırma gruplarının geleceğin endüstriyel dönüşümüne ilişkin tahminlerini paylaşabiliriz. McKinsey & Co adli danışmanlık şirketinin son çalışmasında mevcut mesleklerin yaklaşık %60’ında, faaliyetlerin ise en az %30’unda süreç optimizasyonları ile otomatikleştirmenin gelecek 10 yılda gerçekleşmesinin tahmin edildiği belirtilmiştir. Benzer bir çalışmada, ABD İşgücü İstatistikleri bürosu yapay zekâ sayesinde bugünün hangi mesleklerinin hangi oranda otomatikleştirileceğine ilişkin tahminlerini görebilirsiniz.

Berat Denizdurduran – AI/ML Consultant