Büro İşlerinde Üretken Yapay Zekâ (YZ) Kullanımı

Yapay zekâ (YZ) kavramı 1950 yılında Alan Turing’in “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu
ortaya atmasıyla başlayan süreçte; en karmaşık ve komplex yapı olarak kabul edilen insan beynini
taklit etme amacıyla yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkmıştır.

YZ’nin başlangıcı başlangıcı için dönüm noktası olan 1959’daki Dartmouth Konferansı’nın
yapılmasını sağlayan ekip; John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude
Shannon’dur. “Yapay Zekânın babası” olarak anılan McCarthy, “Yapay Zekâ” teriminin türetilmesinde ve etkili Lisp programlama dilinin geliştirilmesinde etkili olmuştur.

1960’lar ve 1970’lerde ise belli bir konuda uzmanlaşmış, çoklu olasılıklar içinden karar vermeye yardımcı olan bilgisayar programları olan “uzman sistemler” geliştirilmiştir. 80’li yıllara gelindiğinde ise yapay zekâ için bir kriz dönemi yaşanmıştır denilebilir; başlangıçta büyük umutlarla girişilen projelerin beklenen başarıyı elde edememesi, YZ’ye olan ilginin azalmasına neden olmuştur. Bu dönem için YZ’nin kışı da denilmektedir (Say, 2018). Beklentilerin yüksek olması ve teknolojik sınırlamalar nedeniyle, YZ araştırmalarına olan ilgi azalmıştır. Ancak 1990’larda yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi gibi alanlarda yaşanan gelişmeler, YZ’ye olan ilgiyi yeniden canlandırmıştır. Bu dönemde YZ’ye oyun oynama, veri madenciliği ve doğal dil işleme gibi alanlarda başarılı uygulamalar geliştirilmiştir.

2000’li yıllardan itibaren ise YZ büyük bir ivme kazanmış; büyük veri, artan işlem gücü ve gelişmiş
algoritmalar sayesinde YZ sistemleri daha karmaşık problemleri çözme ve daha doğru tahminler yapma yeteneğine sahip olmuştur, öyle ki özellikle derin öğrenme alanındaki gelişmeler, YZ’nin birçok alanda çığır açmasını sağlamıştır. Derin öğrenme, YZ alanında büyük bir devrim yaratmış, büyük veri setleri ile eğitilen derin sinir ağları, karmaşık desenleri tanımak, görüntü ve ses işlemek, doğal dil anlamak gibi birçok alanda etkili hâle gelmiştir (Öztürk ve Şahin, 2018).

Günümüze gelindiğinde ise artık YZ günlük hayatın birçok alanında yer almakta; akıllı telefonlardaki sanal asistanlar, otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri, tıbbi teşhisler, tasarım süreçleri gibi birçok uygulamada YZ kullanılmaktadır. YZ alanındaki ilerlemeler, güçlü donanım gelişmeleriyle de desteklenmektedir. Özellikle grafik işlem birimleri (GPU’lar) ve özel YZ işlemcileri (ASIC’ler), derin
öğrenme modellerini hızlandırmak için kullanılmaktadır (Doğan ve Türkoğlu, 2019). YZ ‘nin geleceği ise, hem heyecan verici hem de belirsiz. Hatta YZ’nin insan zekâsını aşabileceği ve hatta insanlığı
tehdit edebileceği yönünde görüşler de bulunmaktadır (Uğur, 2023). Bu endişelerin doğruluğu ya da yanlışlığını zaman gösterecek ancak bugünün YZ teknolojilerine hakim olmak gerekliliği her hâlükârda bir zorunluluk olarak görülmektedir.

YZ, insan düşünce sistematiğini, beynin çalışma modelini veya doğanın biyolojik evrimini
modellemeye yönelik çalışmalarla gelişmiştir. Bu teknolojinin gelişimiyle süreçlerin ve YZ formlarının farklı yönde geliştirilmesi beklenmektedir. Bu süreçler arasında;
• YZ teknolojisi ile ilgili daha iyi algoritma ve modelleme yöntemleri geliştirilmesi,
• insan beyninin çalışma sisteminin benzeri sistemlerin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi,
• doğanın evrimi ve örgütlendirilmesiyle ilgili yeni yaklaşımların geliştirilmesi yer alabilir.

Yapay zekâ insan zekâsını taklit ederek insanın yapabildiklerini insana gerek görmeden yapabilecek düzeye geldiğinde yapay genel zekâ formuna ulaşmış olacaktır. Yapay genel zekâ, insanlarla birlikte iş yapabilecek “yapay bilim makineleri”ni de beraberinde getirecektir (Good, 1966).

Yapay süper zekâ, insan zekâsıyla aynı işlemleri gerçekleştirebilen bir yapı olarak tanımlanabilir ve insanı da aşan düzeydeki yapay zekâyı tanımlamaktadır (Yampolskiy, 2015).
“Yapay süper zekâ” kavramı, yapay zekâ veya makine/bilgisayar zekâların sürekli gelişmesiyle insanların işleyişine ve karar verme yeteneklerine ulaşan yapay zekâyı ifade etmektedir (Antonov, 2011; Uğur ve Kurubacak, 2021). Bu gelişmeler, iş dünyasındaki işleyiş ve karar verme süreçlerinde insanların yerini alabilecek YZ varlıklarının kullanımını kolaylaştıracaktır. Bu durum, günümüzde de dile getirilmekte olan ve bazı mesleklerin insanlardan yapay zekâlı robotlara geçeceğine yönelik tartışmaların artmasına sebep olmaktadır. Özellikle bazı mesleklerin ortadan kalkacağı ve yeni mesleklerin ortaya çıkacağına yönelik görüşler öne sürülmeye başlanmıştır.

YZ alanındaki gelişmelerin yeni iş alanları ve istihdam olanakları getireceği görülmektedir. Yeni meslek alanları şu şekilde örneklendirilebilir:

• YZ Mimarları ve Geliştiricileri
• Veri Etik Uzmanları
• YZ Eğitmenleri
• Robot Etiği Danışmanları
• YZ İş Stratejistleri
• YZ Psikologları

Chief Executive Officer anlamına gelen CEO, Şirketin önemli pozisyonlarından birini üstlenen
CEO, en üst düzey yönetici olarak görev alır. Yönetim Ofisleri Şefi, İcra Kurulu Başkanı ve Yürütme
Kurulu Başkanı olarak Türkçe karşılıkları bulunmaktadır. CEO, bir şirket içerisinde bulunan tüm
ekiplere liderlik eden kişidir. CEO; pazarlama, insan kaynakları, satış, finans, bilgi teknolojileri ve hukuk gibi şirkette bulunan tüm departmanlardaki değişiklikleri yönetir.

Chief Financial Officer yani Mali İşler Direktörü anlamına gelen CFO’lar ekonomi, finans, muhasebe, işletme veya mühendislik gibi bölümlerde eğitim alan kişilerdir. Bir şirketteki finans süreci ile ilgili en üst düzey yöneticidirler. Şirketin finansal konularındaki riskleri hesaplar, ortaya çıkan krizleri yönetiyor ve kısa ya da uzun vadede yeni ekonomik stratejiler geliştirirler. Finans departmanında çalışan personellerin yönetimi ve önderlik edilmesi CFO’nun görevidir.

COO ise Chief Operating Officer, Türkçe karşılığı ile Baş İşletme Görevlisi/Operasyon Direktörü anlamlarına gelmektedir. COO’lar şirket içerisindeki tüm operasyonların verimli bir şekilde yerine getirilmesinden sorumludurlar. CEO’dan sonra en yetkili kişilerdir. Çalışanlar ile ilgili alınan kararları denetleme, çalışma ortamlarının iş güvenliğini ve sağlık kurallarına uygunluğunu sağlama, operasyonları daha verimli bir hâle getirme görevlerini yerine getirirler. Özellikle üretim yapan şirketlerdeki tedarik zinciri ve lojistik departmanları COO’nun sorumluluğundadır.

Bilişim Kurulu Başkanı anlamına gelen CIO Chief Information Officer, şirketlerin bilgi teknolojileri departmanının en üst düzey yöneticisidir. Teknolojinin gelişmesi ve dijitalleşmenin yaygınlaşmasıyla birlikte şirketin dijital ihtiyaçlarını karşılayabilmek amacıyla yeni stratejiler geliştirir, elektronik, yazılım, sistem, destek, altyapı, ağ, siber güvenlik, veri analizi ve iş zekâsı gibi pek çok alt
dala ayrılan bilgi teknolojilerinin sorumluluğunu üstlenirler.

Chief Marketing Officer yani CMO, Pazarlama Kurulu Başkanı anlamına gelmektedir, satış ve
pazarlama süreçlerinin yönetilmesinden sorumludur. CMO; pazarlama ve reklamcılık stratejilerini denetler, pazar araştırmaları ve marka bilinirliği üzerinde çalışır. Bunun yanı sıra hedef müşteri kitlesinin genişletilmesi ve özel kampanyaların yürütülmesi süreçlerinde de ilgili ekiplere liderlik yaparak projelerini denetler.

Chief Technology Officer yani Teknolojiden Sorumlu Başkan anlamına gelen CTO’lar teknoloji
projelerinin geliştirilmesinden ve operasyonların verimli bir şekilde yürütülmesinden sorumludurlar. Teknolojik gelişmeleri yakından takip eder, ilgili ekiplerin gereksinimlerini karşılar ve dijital çağdaki rekabete yönelik inovatif çözümler sunarlar.

Üretim ve Planlama
Üretim ve planlama yönetimi süreçlerinde kurumun ürün veya hizmetlerinin üretim süreçlerini
planlama, koordine etme görevleri yerine getirilirken, Satış ve pazarlama süreçlerinde bu ürün veya
hizmetlerin müşterilere ulaştırılması, reklam ve satış yönetimi görevleri gerçekleştirilir. Tedarik zinciri yönetimi ise ürün ve hizmetlerin hammadde teminlerinden son kullanıcıya ulaştırılmasına kadar geçen tüm aşamaların organize edilmesi, lojistik süreçleri ise ürünlerin depolanması, taşınması, dağıtımının yönetimi gibi görevleri kapsamaktadır. Bazı kurumlarda ayrı departmanlarda yürütülen araştırma geliştirme faaliyetleri, proje geliştirme ve yönetimi, kalite kontrol işlemleri de bu süreçler kapsamında gerçekleştirilebilmektedir.

Dijital dönüşümün kurumlara sağlayacakları bazı avantajlar şunlardır (Tutkunca, 2020; Klein, 2020b; Kökhan, 2021):
• Verimlilik artar.
• Maliyetten tasarruf sağlayabilir.

• Karar verme süreçlerini hızlandırır.
• Müşteri deneyimini iyileştirmede yardımcıolur.
• İşletmelerin yenilikçi çözümler geliştirmesini teşvik eder.
• Zamandan tasarruf sağlanabilir.
• Kurumlar paydaşları ve müşterileriyle doğrudan temasa geçebilirler.
• İşletmelerin sürdürülebilir iş uygulamalarına geçiş yapmasını kolaylaştırır.
• Mevcut müşterilerle birlikte potansiyel kullanıcılarla da anlık ve şeffaf iletişim kurulabilir.
• Daha hızlı ve kişiselleştirilmiş hizmet sunarak müşteri memnuniyetini artırır.
• Veri kaydı oluşturma, verilerin analizi, veri sorgulama gibi işlemler çok daha hızlı bir
biçimde gerçekleştirilir.
• Veri aktarımı, ürün stok durumu gibi süreçler daha hızlı gerçekleştirilir.
• Veriler koruma altına alınabilir, en üst düzeyde güvenlik sağlanabilir.
• Verilere daha kolay erişim ve analiz imkânı sağlayarak daha bilinçli kararlar almaya yardımcı olur.
• Dijital kayıt alınması kâğıt kullanımını azaltır, bu sayede çevre dostu bir yapı benimsenir.
• Manuel işlemlerden kaynaklanan hataları en aza indirir.
• Çalışanların herhangi bir yerden ve herhangi bir cihazdan çalışabilmelerini sağlar.

Dijitalleşme sürecinin 3. aşaması teknoloji seçimidir.
Bu aşamada, hangi teknolojilerin ve çözümlerin kullanılacağı belirlenmekte, ihtiyaçlara uygun
yazılım, platform ve donanımları seçme işlemleri gerçekleştirilmektedir. Kullanılacak teknolojiler,
depolama sistemleri, hızlı işlemcili iş istasyonu bilgisayarlar ve çevre aygıtlar, veri analitiği, bulut bilişim, yapay zekâ, otomasyon yazılımları gibi çeşitli alanlardan teknolojilerdir. Bu teknolojilerin kullanımına yönelik personele eğitimler verilmelidir. Bu noktada bulut bilişim, büyük veri analitiği, yapay zekâ, nesnelerin interneti gibi teknolojiler ön plana çıkmaktadır. Veri analizi araçlarını kullanarak daha bilinçli kararlar almak, performansı izlemek ve sürekli iyileştirme sağlamak doğru teknolojilerin seçimiyle gerçekleşebilir.

Dijital dönüşüm
sürecinin etkili ve verimli bir şekilde sürdürülebilirliğini sağlamak için sürekli iyileştirme ve ölçümleme yapmak doğru bir strateji olacaktır. Bunun için aşağıdaki adımlar gerçekleştirilebilir:

• Performans Göstergelerini İzleme: Dijital dönüşümün etkisini ölçmek için KPI’lar (anahtar performans göstergeleri) belirlemek ve düzenli olarak izlemek
• Geri Bildirim Toplama: Çalışanlardan, müşterilerden ve diğer paydaşlardan geri bildirim toplamak ve süreçleri sürekli olarak iyileştirmek

• Esneklik ve Adaptasyon: Teknolojinin hızla değiştiği bir dünyada, kurumlarda esneklik sağlamak ve yeni trendlere uyum sağlamak

Başarılı bir dijital dönüşüm için kurumların stratejik bir vizyon belirlemesi, doğru teknolojileri seçmesi, organizasyonel değişimi yönetmesi ve sürekli iyileştirmeyi benimsemesi gerekmektedir.

İnsan kaynakları iş süreçlerinde YZ farklı aşamalarda işe koşulabilir. İşe alım süreçlerinde adayların
özgeçmişlerini tarayarak adayları değerlendirebilir ve en uygun adayları belirleyerek işe alım süreçlerini hızlandırabilir. YZ destekli chatbot’lar, çalışanların sorularını yanıtlayabilir, izin taleplerini işleyebilir ve çalışan memnuniyetini artırmada kullanılabilir. Çalışanların zamanını, görevlerini ve projelerini optimize etmek için kullanılabilir. Çalışan performansını objektif olarak değerlendirmek, güçlü ve zayıf yönleri belirlemek ve kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlamak için kullanılabilir. Çalışanların motivasyonunu ve bağlılığını ölçmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılabilir. Çalışanların ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş eğitim programları oluşturmak ve sunmak için kullanılabilir.

Gemini son sürümü ile özetleme, sohbet uygulamaları, resim ve video altyazıları, uzun belge ve tablolardan veri çıkarma özelliklerini daha güçlü bir şekilde kullanıcılara sunmaktadır. Gemini karmaşık belgeleri inceleyerek örneğin bir kira sözleşmesindeki evcil hayvan politikasının ayrıntılarını öğrenmek ya da çoklu uzun araştırma makalelerinin temel argümanlarını karşılaştırmak gibi görevleri yerine getirebilmektedir. Sesli komut da alabilen Gemini kamera aracılığıyla algıladığı her nesneyi tanımlayabilen, ekran okuyarak ekrandaki içerikle ilgili bilgi verebilen, konumu anlık algılayabilen yapısıyla öne çıkmaktadır. Gemini aynı zamanda metinden video işleme konusunda da son derece başarılı işler üretmektedir. Gemini ile konuşmayı daha sezgisel hâle getirmek için yeni bir mobil konuşma deneyimi olan Live’ın yakında kullanıma sunulacağı açıklanmıştır. Gemini, spor salonu arkadaşı, aşçı yardımcısı, kodlama ortağı veya yaratıcı yazma rehberi vb bir asistan gibi çalışabilecektir.

Grammarly: Yazılan metinlerin dil bilgisi bağlamında kontrollerini yapabilen, intihâl tespiti yapabilen, noktalama işaretleri, netlik ve yazma stiline ilişkin kapsamlı geri bildirimler sunan Grammarly,
güvenle yazmaya, en iyi kelimeleri bulmaya ve fikirleri kolaylıkla iletmeye yardımcı olan bir araçtır.

AI Summarizer: AI Summarizer kendisine verilen metnin içerdiği tüm ana noktaları korurken metni kısaltabilmekte, metni özetlerken doğruluğu garanti eder ve orijinal bağlamı korumaktadır. Her
tür içeriğin özetini oluşturabilen uygulama, birden fazla dil desteği de sunmaktadır.

DeepL: Ağustos 2017 yılında kullanıma açılan uygulama, hem resmi yazışmalarda hem de akademik makalelerde mükemmel çeviriler gerçekleştirmektedir. Çevrilen ve çevrilecek dilin kurallarına hakimdir. Deep;, web site, uygulama vb. birçok alana entegre edilebiliyor. Bunun içinde API entegrasyonundan yararlanmaktadır.

TalkPal: Talkpal, etkileşimli, eğlenceli ve ilgi çekici bir dil öğrenme deneyimi yaratmak için en
gelişmiş YZ’yi kullanmaktadır. YZ, aktif öğrenme yaklaşımı ile kullanıcıların akıcılık kazanması nı sağlar. Talkpal, kullanıcılarla etkileşime girerek öğrendikleri gerçek hayat senaryolarını taklit edebilmektedir. Anlık geri bildirim ve öneriler sunan uygulama, uyarlanabilir aktif dinleme özelliğine de sahiptir. 

Büro iş süreçlerini optimize etmek için kullanılabilecek YZ uygulamalarından pazarlama araçları olarak iş temelli süreçler aşağıdaki gibi sıralanabilir:

Yönetim ve Liderlik süreçlerinde
İdari ve Operasyonel iş süreçlerinde
Bilişim ve Teknoloji işlemleri için
Üretim ve Planlama için
Pazarlama ve Satış süreçleri için
Finans ve Muhasebe süreçlerinde
İnsan Kaynakları için

Pazarlama ve Satış süreçleri için; HubSpot, Marketo gibi pazarlama otomasyon platformları,
YZ kullanarak e-posta pazarlama, sosyal medya yönetimi ve potansiyel müşteri oluşturma gibi görevleri otomatikleştirir. Grammarly, Jasper gibi yazma araçları ise YZ kullanarak dil bilgisi ve üslup hatalarını düzeltir ve daha etkili içerikler oluşturulmasına yardımcı olur. Phrasee, Persado gibi uygulamalar ise pazarlama mesajları için en etkili dili ve tonu belirlemek için YZ kullanmaktadır.

İnsan Kaynakları için; Workday, SAP SuccessFactors gibi insan kaynakları yönetim sistemleri, YZ
desteğiyle işe alım, bordrolama, performans yönetimi gibi süreçlerin yönetimini yapabilmektedir. HireVue, Pymetrics platformları ise YZ kullanarak adayları değerlendirebilme ve işe alım süreçlerini hızlandırma özelliklerine sahiptir. LinkedIn, SeekOut gibi platformlar, YZ desteğiyle potansiyel adayları bulma ve işe alım süreçlerini koordine edebilme özelliğine sahiptir.