2019'da, usta Go oyuncusu Lee Se-dol, 'yenilmesi mümkün olmayan' bir yapay zekâ programının hâkimiyeti nedeniyle (satrançta benzer, son derece karmaşık bir strateji oyunu olan) oyunu bıraktı.
Zavallı Se-dol! Peki profesyonel oyun dünyasının dışında, yapay zekânın yerini alması beklenen diğer işler hangileri?
Kısa cevap: Sonunda potansiyel olarak hepsi! Ancak bu makalenin amacı doğrultusunda, yakın vadeye, yani 10-20 yıllık döneme odaklanacağız.
Ama öncelikle…
Yapay zekâ nedir?
Yapay zekâ, bilgisayar biliminin öncü alanında yer alır. Temel olarak, sorunları çözmeyi ve görevleri tamamlamayı öğrenmek için insan benzeri zekâ sergileyen insan yapımı makinelerden oluşur.
Keyifsiz Go oyuncumuz Bay Se-dol, Alphabet'in Deepmind adlı bir yan kuruluşu tarafından geliştirilen gelişmiş bir yapay zekâ programı olan AlphaGo adlı program tarafından yenildi.
Çok fazla ayrıntıya girmeden söylemek gerekirse AlphaGo, sinir ağlarından yararlanan gelişmiş bir makine öğrenimi yöntemi kullanır. Adından da anlaşılacağı üzere bu sinir ağları, insan beyninin çalışma biçimini taklit eder—bu fikir nörobilimden alınmıştır.
AlphaGo, o dönemde dünyanın 1 numarası olan Se-dol'u yendiğinde, makinelerde daha önce hiç görülmemiş bir yaratıcılık düzeyi sergiledi. Görünüşe göre bu çarpıcı zafer, yenilen ustanın “AlphaGo'nun olasılık hesaplamasına dayandığını ve yalnızca bir makine olduğunu düşünmüştüm. Ancak bu hamleyi gördüğümde fikrimi değiştirdim. AlphaGo kesinlikle yaratıcı.” itirafında bulunmasına yol açtı.
AlphaGo, Go dünyasına yeni bilgiler kazandırdı. Yaratıcıları sonunda bu teknolojiyi rekabetçi oyun dünyasının dışında uygulamayı umuyor; örneğin araştırma ekiplerinin hastalıklar için yeni tedaviler bulmasına veya malzeme bilimcilerin yeni malzemeler icat etmesine yardımcı olmak istiyorlar.
Günümüzde yapay zekâ, dünya genelinde insanlar tarafından sağlık hizmetlerinden müşteri hizmetlerine, bira üretiminden robot arılar üretmeye kadar her konuda destek sağlamak için kullanılıyor. Bu yapay zekâ öncüleri, çalışma biçimimizi ve hangi insan becerilerinin en değerli olduğunu yeniden şekillendiriyor.
Dolayısıyla yapay zekâ, işlerin yerini almaktan ziyade, insan ekiplerle birlikte çalışarak işlerini daha etkili bir şekilde yapmalarına yardımcı oluyor.
Şimdilik.
Girişte ima edildiği gibi, geleceğin bir noktasında ve bazı gelecek bilimciler bunun 2045 kadar yakın bir zamanda gerçekleşebileceğini düşünüyor (ancak çoğu 100 yıl sonrasını öngörüyor), genel amaçlı bir yapay zekâ (genel zekâ bakımından bir insana eşit veya muhtemelen ondan daha gelişmiş olan yapay zekâ) geliştirilirse, işler ve çalışma muhtemelen insanlık için geçmişte kalacak (yaşasın!).
Ancak bu atılımın etrafında pek çok çekince var (tüh!), bu yüzden konuyu daraltıp yapay zekânın olağanüstü bir hızla ilerlediği ve etki yarattığı rollere ve sektörlere odaklanalım.
Yapay zekâ yakın gelecekte hangi işlerin yerini alabilir?
Dünya genelindeki kuruluşlar, hizmetlerini iyileştirmek ve daha verimli çalışmak için yapay zekâdan zaten yararlanıyor. Zippia'nın araştırmasına göre ABD'deki şirketlerin yarısı yapay zekâyı bir şekilde kullanıyor.
Bunun bizim için iyi tarafı, yapay zekânın şu anda hiç kimsenin yapmaktan hoşlanmadığı ve insan hatasına açık veri girişi gibi sıkıcı, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmede çok başarılı olmasıdır.
Ancak yapay zekâ, bilgisayar teknolojisi ve robotik giderek daha gelişmiş hâle geldikçe, otomasyon daha nitelikli işlerde de büyük ölçekte aksamalara yol açmaya başlayacak. Zippia araştırması, yapay zekânın önümüzdeki 10 yıl içinde 375 milyon işi geçersiz kılabileceğini öngörüyor.
Benzer şekilde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ uzmanı Kai-Fu Lee, Yapay Zekâ Süper Güçleri: Çin, Silikon Vadisi ve Yeni Dünya Düzeni adlı kitabında, yapay zekânın önümüzdeki on beş yıl içinde dünya genelindeki işlerin %40'ının yerini alabileceğini öngörüyor.
Teknoloji uzmanları, Lee gibi, otomasyonun önümüzdeki 15-20 yıl içinde potansiyel olarak insanların yerini alabileceğine inanıyor.
Have an account? Log In
Fabrika ve Depo Çalışanları
Muhtemelen farkında olduğunuz gibi, fabrika işlerinin büyük bir bölümü insanların yardımıyla makineler tarafından yürütülüyor. Ancak robotlar daha akıllı hâle geldikçe, insan unsuru hızla azalıyor.
Örneğin Tesla, ürün gamına uygun fiyatlı, seri üretim bir seçenek ekleyebilmek için Model 3'ün tüm üretim sürecini otomatikleştirmeye koyuldu ve bazı “üretim cehenneminin” ardından bunu büyük ölçüde başardı.
Makinelerin bakımını yapıp yükseltmek ve anormalliklerle ilgilenmek için hâlâ insanlara ihtiyaç duyulsa da üretim sürecinin kendisinde hiç insan yok. Bir bakıma Model 3'ün yapay zekâ destekli otopilot yetenekleri sayesinde bu, robotların robotlar üretmesi demek!
Tesla'nın “Uzaylı Dehşet Gemisi”ni (elbette Musk'ın sözleriyle) örnek alırsak, yapay zekâdaki ılımlı ilerlemelerin birkaç teknoloji meraklısı mühendisin hazırda beklemesi dışında insanları fabrikalardan ve depolardan tamamen nasıl çıkarabileceğini görmek zor değil.
Gerçekten de Amazon, sipariş karşılama merkezlerini tamamen otomatikleştirmesine yaklaşık 10 yıl kaldığına inanıyor.
Müşteri Desteği
Yapay zekâ sohbet robotları, giderek artan sayıda müşteri hizmetleri görevini yerine getirebiliyor. Şimdiye kadar bir ürün veya hizmet hakkında sahip olduğunuz bir soruya yanıt almak için muhtemelen bir sohbet robotuyla iletişim kurmuşsunuzdur.
Sohbet robotları, müşterilerle konuşmak ve sorunlarını çözmek için doğal dil işleme (NLP) adı verilen bir yapay zekâ dalını kullanır.
Şu anda bunlar, müşteri hizmetleri temsilcilerini rahatsız eden tekrarlayan soruları ele alma konusunda oldukça başarılı; böylece daha zeki ve duygusal açıdan daha yetkin insanlar, ilgilenmeyi tercih ettikleri daha karmaşık vakalarla ilgilenebiliyor.
Bu sohbet robotlarından bazıları şimdiden oldukça gelişmiş durumda (Google'ın Dialogflow'u birkaç yıl önce beni gerçekten etkilemişti) ve bir insanla mı yoksa bir sohbet robotuyla mı konuştuğunuzu anlamak zor olabiliyor.
Bu nedenle, özellikle insanlar bu fikre daha fazla alıştıkça, yakın gelecekte en karmaşık vakalar dışındaki tüm vakaları ele alabileceklerini hayal etmek zor değil.
Dolayısıyla, örneğin sohbet robotlarının eğitilmesine yardımcı olmak için insanların hâlâ bir ölçüde gerekli olması muhtemel olsa da yapay zekânın yakın gelecekte müşteri hizmetleri temsilcilerinin yerini alması için gerçek bir ihtimal var.
Kamyon Şoförleri
Henüz tam anlamıyla hayatımıza girmemiş olsa da kendi kendine giden araçlar gerçeğe dönüşmeye giderek yaklaşıyor. Bu araçlar şimdiden dünya genelinde testleri geçiyor ve bazıları tamamen otonom kamyonların 2026 gibi kısa bir süre içinde yollarda teslimat yapabileceğini düşünüyor.
Otonom kamyon taşımacılığının, her aşamada daha az insan denetimine ihtiyaç duyulacak şekilde aşamalar hâlinde gerçekleşeceği öngörülüyor.
İnsanların kısa bir süre daha denklemden tamamen çıkarılmayacağına bahse girerim, ancak nakliye şirketlerinin ihtiyaç duyduğu kamyon şoförlerinin sayısı önümüzdeki 10-15 yıl içinde önemli ölçüde azalacak.
Muhasebe
Bazı muhasebe ve defter tutma programları, banka mutabakatları ve risk değerlendirmeleri gibi temel muhasebe görevlerini yerine getirmek için yapay zekâdan yararlanıyor.
Bu durum bazı kişilerin yapay zekânın muhasebecilerin peşine düştüğünü haykırmasına neden oldu! Ancak bu görevler, büyük ölçüde veri girişi ve sayısal hesaplamalardan oluşan oldukça tekrarlı işler; muhasebeciler de bunları yapmaktan hoşlanmıyor.
Muhasebecinizin zamanı; veri analiz etmek ve müşterilerine danışmanlık yapmak için deneyim ve bilgilerini kullanmak gibi keyif aldıkları görevlere ayrılıyor. Bunlar, yapay zekânın şu anda taklit etmeye yaklaşamadığı, zor ve yumuşak beceriler ile sezgilerin bir karışımıdır.
Radyologlar
Yapay zekânın sağlık hizmetlerinde, örneğin hastaların tarama görüntülerini geçmiş vakalardan oluşan büyük veri kümeleriyle karşılaştırarak teşhis koymaya yardımcı olmak gibi birçok yararlı uygulaması bulunuyor.
Yapay zekâ için bir başka yakın tarihli, bir bakıma zafer sayılabilecek gelişmede, yeni bir model gerçekçi hastalıklara ilişkin yazılı test vakalarını teşhis etmekle görevlendirildiğinde pratisyen hekimlerin %72'sinden daha yüksek puan almayı başardı. Muhtemelen bu nedenle bazıları, radyologluk mesleğinin yakın gelecekte geçerliliğini yitireceğini öngörüyor.
Ama radyologlar korkmuyor.
Yapay zekâ tıbbi sürecin önemli bir bölümünde—teşhis koymada—yardımcı olabilse de radyologların gerçekleştirdiği ve yapay zekânın yerine getirebilmekten hâlâ çok uzak olduğu pek çok başka görev var (örneğin ultrason yapmak).
Ayrıca, hiçbir nitelikli insanın dâhil olmadığı bir tıbbi teşhis aldığınızı hayal edebiliyor musunuz? Burada noktalayayım.
Hukuk Asistanları
Hukuk asistanları çalışma hayatlarının büyük bölümünü davaları araştırarak ve sözleşmeleri inceleyerek geçirir. Bu süreç, çoğu zaman sıkı zaman kısıtlamaları altında büyük miktarda veriyi taramayı ve bu verileri avukatlara sunmayı gerektirir.
Çok miktarda veriyi hızla analiz etmeniz mi gerekiyor? Yapay zekâ devreye giriyor! JP Morgan tarafından kullanılan bir teknoloji parçası, daha önce insanların 360.000 saatini alan bir incelemeyi saniyeler içinde gerçekleştiriyor.
Öyleyse, hukuk yardımcılarının işe alınma nedenlerinin büyük bir kısmı makineler tarafından üstleniliyorsa, hukuk yardımcılarının devri kapanacak mı?
Hukuk yardımcıları ve hukuk akademisyenleri böyle düşünmüyor. Muhasebecilerde olduğu gibi yapay zekâ teknolojisi, hukuk yardımcılarının daha fazla katma değer sağlayan, daha üst düzey konular üzerinde çalışabilmesi için zaman kazandırıyor; örneğin süreçleri iyileştirmek ve tasarruf etmek için kalıpları bulmak gibi. Yine de soru şu: Kaç kişiye hâlâ ihtiyaç duyulacak?
Orta kademe yöneticiler
Orta kademe yöneticiler bölücü bir konudur. Bazıları onları etkisiz, zayıf ve beceriksiz görürken, diğerleri kuruluşlarda oynadıkları önemli role saygı duyar. Gerçekten de bu, sahip olduğunuz yöneticinin türüne bağlıdır!
Bu konudaki görüşünüze bağlı olarak, bazı kişilerin yapay zekânın orta kademe yöneticilerin yerini alabileceğini iddia etmesi sizi şaşırtabilir de şaşırtmayabilir de. Bunun arkasındaki mantık, orta kademe yöneticilerin rolünün büyük bir bölümünün—iş dağıtmak ve hedeflere ulaşıldığından emin olmak—bir yapay zekâ tarafından öğrenilebileceğidir.
Peki zaman çerçevesi? 8 yıl.
Ama biz şüpheliyiz.
İnsanları doğru şekilde yönetmek; genel amaçlı yapay zekâ alanında bulunan sosyal ve duygusal zekâ gerektirir; örneğin ilgi, empati, motivasyon, ekip oluşturma, koçluk ve dinleme. Testler, ChatGPT gibi mevcut yapay zekâ modellerinin henüz bu konuda pek iyi olmadığını ortaya koydu.
Yine de yapay zekâ, işlerin idari tarafında (çoğu yöneticinin bundan kurtulmaktan memnuniyet duyacağı kesin) ve tahmin yapmada yardımcı olabilir. Bu da onların zamanını işin insan yönetimi tarafına ayırmasını sağlar.
Yazarlar
Küçük bir sır: Bu makale aslında bir yapay zekâ tarafından yazıldı. Tamam, yazılmadı ama yazılabilir miydi?
OpenAI’ın yeni ChatGPT modelinin soruları kısa makale biçiminde yanıtlayabilme yeteneği hakkında çok şey söylendi; öğretmenler gibi birçok profesyonel, yapay zekâ tarafından oluşturulan çalışmaları özgün yazılardan nasıl ayırt edebileceklerini merak ediyor (şirket filigran ve benzeri teknikleri kullanıma sunuyor).
Doğal olarak ChatGPT’yi denedik ve bize yönelttiğiniz çoğu soruya makul bir yanıt verme konusunda şüphesiz etkileyici, ayrıca etkileyici bir belagat ve mizahla cevap veriyor olsa da size bir hikâye anlatamıyor (sorduk, hayır dedi). Ayrıca, veri kümesi ne kadar etkileyici olursa olsun bununla sınırlı ve konu gerçekten nişleştiğinde yetersiz kalıyor.
Hikâye anlatımı ve yaşanmış deneyimler iyi ve faydalı yazımın, hatta tüm iletişimin temel unsurları olduğundan, ChatGPT ve benzeri araçları yalnızca fikir üretmemize ve kavramları açıklamamıza yardımcı olan faydalı araçlar olarak görüyoruz.
Yapay zekânın hikâyeler anlatan ve insan deneyimlerini paylaşan insan yazarların yerini alabilmesi için genel amaçlı düzeye ulaşması gerekir; bunun gerçekleşmesine ise hâlâ biraz zaman var.
More Articles
Yapay zekâ iş yaratıcısı mı?
Yapay zekâya ve iş kayıplarına çok fazla odaklanılıyor; peki yapay zekâ iş yaratıcısı olarak ne durumda? PwC’nin bir araştırması, yapay zekâ otomasyonu sonucunda ortaya çıkacak iş kayıplarının ekonomik büyüme ve bunun sonucunda yaratılacak yeni işlerle telafi edileceğini öngörüyor.
Yapay zekânın yaratılmasına yardımcı olacağı yeni işler arasında yapay zekâ ve makine öğrenimi mühendisleri (şaşırtıcı değil), veri bilimcileri, yazılım geliştiricileri ve iş dönüşümü uzmanları yer alıyor. Oldukça uzmanlık gerektiren işler, katılacağınızdan eminim.
Yukarıdaki listeden açıkça görülen şu ki, modern iş yerinin gerekliliklerine ayak uydurabilmek için insanların eğitime, beceri geliştirmeye ve yeniden beceri kazanmaya ihtiyacı olacak!
öğrenme ve gelişime yatırım yapmak için bundan daha iyi bir zaman olamaz.
Robotları Yöneten İnsanlar
İnsanlar nesillerdir makinelerin işlerini ellerinden almasından korkuyor. Hatta robotların işlerini aldığına dair makaleleri okumak, özellikle medyada sansasyonel habercilik yaygın olduğundan, bu korkuyu artırıyor.
Tüm bunlar içinde işinizin nerede durduğunu merak ediyorsanız, willrobotstakemyjob adlı bir web sitesi var. Bu site, tahmin edebileceğiniz gibi, bir işin otomatikleştirilme olasılığını öngörmek için makine öğrenimi algoritması kullanıyor.
Elbette bu aşamada her şey varsayımdan ibaret, ancak gelişmekte olan teknolojilerin çalışma biçimimizi etkilemeye devam edeceğine şüphe yok.
20. yüzyılın başlarında bazıları, şimdiye kadar makinelerin bizim için her şeyi yapıyor olacağını ve insanların haftada yalnızca 15 saat çalışacağını öngörmüştü (keşke öyle olsaydı!). Oysa bugün her zamankinden daha fazla insan çalışıyor!
İş gücü piyasası daha önce de uyum sağladı ve belki de kamyon şoförü ya da fabrika işçisi olması beklenen kişiler, öğretmenlik veya bakım hizmetleri gibi insanlarla doğrudan iletişim gerektiren işlere ya da yeni nesil yapay zekâ araçlarını programlamaya yönelecek.
Çalışmanın geleceği ve yeni teknolojilerin insanları yönetmede oynayabileceği rol sizi büyülüyorsa People Managing People bültenine abone olun.
