Çok uluslu danışmanlık şirketi Ernst & Young (EY), üretken yapay zekanın (genAI) çalışma biçimini “kökten yeniden şekillendirdiğini” ve şirketin, çalışanlar tarafından bu teknolojinin %96 benimsenme oranına sahip olduğunu söyledi.
Özelleştirilmiş üretken yapay zeka platformuna 1,4 milyar dolar harcadıktan sonra EY.aiŞirket, teknolojinin yeni verimlilikler yarattığını ve çalışanlarının daha üst düzey görevlere odaklanmasına olanak sağladığını söyledi. 2023 yılında 4.200 EY teknoloji odaklı ekip üyesiyle yapılan ilk pilot uygulamanın ardından küresel kuruluş, geniş dil modelini (LLM) yaklaşık 400.000 çalışanına sundu.
Öyle olsa bile şirketin üst yönetimi, tüm iş fonksiyonlarını ve operasyonlarını yapay zekaya devretmemekte ve insanların yenilik ve gelişimin merkezinde kalması konusunda ısrar ediyor. Geleceğe baktığımızda EY bir sonraki evrimi şu şekilde görüyor: yapay genel zeka (AGI) — kendi adına düşünebilen ve bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel görevi yerine getirebilen bir sinir ağı, o noktada “odak noktasını görev otomasyonundan insanlar ve makineler arasındaki gerçek işbirliğine kaydıran stratejik bir ortak” haline gelecektir. EY küresel danışmanlık verileri ve yapay zeka lideri Beatriz Sanz Saiz’e göre.
Computerworld, genAI’nin şirketin çalışma şeklini ve çalışanlarının işlerini nasıl yerine getirdiğini nasıl değiştirdiği hakkında Saiz ile röportaj yaptı.
Bir yıl önce EY.ai’yi piyasaya sürdünüz. Bu, kuruluşunuzu nasıl dönüştürdü? Ne tür verimlilik ve/veya üretkenlik kazanımları gördünüz? “Geçtiğimiz yıl, hem şirket içinde hem de müşterilerimize hizmet verirken çalışma şeklimizi kökten yeniden şekillendirmek için yapay zekadan yararlandık. Yapay zekayı, müşteri hizmetleri sunumunu geliştirmekten iç verimliliğimizi artırmaya kadar operasyonlarımızın birçok yönüne entegre ettik. Ekipler artık inovasyonu ve iş büyümesini gerçekten destekleyen yüksek değerli faaliyetlere daha fazla odaklanabiliyor; yapay zeka ise karmaşık veri analizine ve operasyonel görevlere yardımcı oluyor.
“Büyüleyici olan, benimseme düzeyidir: EY çalışanlarının %96,4’ü, kolektif zekamızı zenginleştiren platformun kullanıcısıdır. EY.ai, çalışma şeklimizi değiştirmek ve EY çalışanlarına hızla yeniden beceri kazandırmak için bir katalizördür.
“Bu yolculuğa, müşterilerimize dönüşümsel yardım sağlayabileceğimiz birçok yol için kendimizi mükemmel bir test örneği olarak kullanarak yaklaştık. Bu, çözümleri geliştirdiğimiz ve gerçek dünya ortamlarında bunların etkililiğini gösterdiğimiz Müşteri Sıfır stratejimizin merkezinde yer alıyor; daha sonra bu süreçten edinilen önemli öğrenmeleri uyarlayıp bunları müşteriler için inovasyon ve büyümeyi teşvik etmek için uyguluyoruz.”
EY.ai geçen yıl nasıl değişti? “EY.ai, teknolojik ilerlemenin hızlı temposuna paralel olarak gelişti. Başlangıçta test etmeye ve öğrenmeye odaklandık, ancak şimdi yapay zekayı işimizin her fonksiyonuna derinlemesine yerleştiriyoruz. Denemeden tam ölçekli uygulamaya geçiş, daha çevik, verimli olmamızı ve müşterilerimizin ihtiyaçlarına daha duyarlı olmamızı sağlıyor. Bu yolculukta, yapay zekanın potansiyelinin yalnızca izole kullanım durumlarıyla ilgili olmadığını, gerçek gücünün, geniş ölçekte dönüşümü nasıl sağladığında yattığını öğrendik.
“Platformun entegrasyonu, özellikle yapay zekanın organizasyon içindeki amaca uygun hale getirilmesi konusunda temel stratejimizle uyumlu olmasını sağlayacak şekilde geliştirildi. Bir EY temel veri platformu olan Fabric’ten, güçlü bir bilgi katmanı ve yapay zeka teknolojisi ekosistemini birleştiren EY.ai’ye dönüştü. Bu anlamda, yapay zekanın her işletmeye, fonksiyona ve sektöre en iyi şekilde nasıl hizmet edebileceğine dair incelikleri anlamak için çok çaba harcadık. Geleneksel değer zincirlerinin statükosuna meydan okuyan sektör dikeylerini hızla inşa ediyoruz. Yapay zekanın sorumlu kullanımını sağlamak için etik çerçevesini sürekli olarak geliştiriyoruz ve insanları her zaman karar alma sürecinin merkezinde tutuyoruz.”
EY.ai’yi arkasındaki model, boyutu ve sahip olduğunuz bulut sunucusu sayısı (örn. her uygulama için bir bulut sunucusu veya tüm uygulamalar için bir model) açısından tanımlayabilir misiniz? “EY.ai herkese uyan tek bir çözüm değil; kuruluşumuzdaki farklı fonksiyonların benzersiz ihtiyaçlarına göre tasarlanmış esnek bir ekosistem olarak faaliyet göstermektedir. Aşağıdaki modellerin bir kombinasyonunu kullanıyoruz: [LLMs] belirli görevler için tasarlanmış daha küçük, daha özel modellere. Bu çok modelli yaklaşım, hem açık kaynak hem de özel teknolojilerden en uygun oldukları yerde yararlanmamıza olanak tanıyarak yapay zeka çözümlerimizin farklı uygulamalarda ölçeklenebilir, verimli ve çevik olmasını sağlıyor.”
Kendi yapay zeka örneklerini uygulamayı düşünen diğer kuruluşlara ne gibi tavsiyeleriniz var? Yüksek Lisans’larla büyük ilerlemek mi istiyorsunuz yoksa hem açık kaynaklı hem de tescilli (Llama-3 tipi gibi) modellere dayalı küçük dil modellerini mi seçmek istiyorsunuz? Her birinin avantajları nelerdir? “Tavsiyem iş hedeflerinizi net bir şekilde anlayarak başlamanızdır. Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak yoğun kaynak gerektirirler ve bazen neşter gerektiren görevler için bir balyoz gibi hissedebilirler. Daha küçük modeller daha fazla hassasiyet sunar ve özel ihtiyaçlara göre ince ayar yapılarak daha fazla verimlilik ve kontrol sağlanır. Önemli olan hırs ve pratiklik arasındaki doğru dengeyi bulmaktır.”
Bilgi mühendisliği nedir ve bu rolden kim sorumludur? “Bilgi mühendisliği, yapay zeka sistemlerini besleyen bilginin yapılandırılmasını, düzenlenmesini ve yönetilmesini, böylece bunların doğru, güvenilir ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunabilmelerini sağlamayı içerir. Veri manipülasyonuna odaklanan geleneksel veri biliminin aksine, bilgi mühendisliği, verilerin var olduğu bağlamı ve bunların nasıl faydalı bilgiye dönüştürülebileceğini anlamakla ilgilidir.
“Bu rolün sorumluluğu genellikle Baş Bilgi Sorumlularına veya organizasyonlardaki benzer rollere düşüyor. Bu kişiler, yapay zekanın yalnızca yüksek kaliteli verileri almasını değil, aynı zamanda bunları kuruluşun hedefleri ve etik standartlarına uygun şekilde anlamlandırmasını da sağlıyor.”
Baş Bilgi Sorumlularının sayısında ne tür bir büyüme görüyorsunuz ve sayıları neden artıyor? “Bilgi Sorumlusu’nun (CKO) yükselişi, günümüzün yapay zeka odaklı dünyasında bilgi mühendisliğinin artan önemiyle doğrudan bağlantılı. Verinin tek başına yeterli olmadığı köklü bir değişime tanık oluyoruz. İşletmelerin yapay zekanın potansiyelinden gerçek anlamda yararlanmak için yapılandırılmış, eyleme dönüştürülebilir bilgiye ihtiyacı var.
“CKO’lar vazgeçilmez hale geliyor çünkü kuruluştaki aracı tabanlı iş akışları senaryosunda, aracıların bir sonuca ulaşmak için kullanacağı şey yalnızca veriler değil, bilgidir: örneğin müşteri hizmetleri, arka ofis operasyonları, vb. CKO’nun rolü Yapay zekanın yeteneklerini iş stratejisiyle uyumlu hale getirmede çok önemlidir ve yapay zekadan elde edilen içgörülerin hem doğru hem de eyleme dönüştürülebilir olmasını sağlar. Bu sadece bilgiyi yönetmekle ilgili değil, bilgi aracılığıyla stratejik değer yaratmakla da ilgili.”
Veri bilimi rollerinde ne tür bir düşüş görüyorsunuz ve neden? “Bu işlevler yapay zeka tarafından giderek daha fazla otomatikleştirildiğinden, yalnızca veri düzenlemeye veya temel analize odaklanan rollerde bir düşüş görüyoruz. Ancak bu değişim, veri biliminin geçerliliğini yitirdiği anlamına gelmiyor; geliştiği anlamına geliyor.
“Bugün odak noktası veri mimarları, bilgi mühendisliği, aracı geliştirme ve yapay zeka yönetişimi; yani yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde konuşlandırılmasını ve iş hedefleriyle uyumlu hale getirilmesini sağlayan roller. Yeni AB Yapay Zeka Yasası yükümlülükleri yürürlüğe girdikçe, yapay zekanın etik boyutlarının yönetilmesi, kullanımında şeffaflık ve hesap verebilirliğin sağlanması ve uyumluluk gibi hayati bir görevi yerine getiren rollere de daha fazla vurgu yapıldığını görüyoruz.”
Pek çok şirket, yapay zeka yanıtları oluşturmak için kullanılabilecek şekilde yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veri göllerini temizlemeye kaynak yatırımı yaptı. O halde neden veri bilimcilere daha az yatırım yapıldığını ve daha fazla yatırım yapılmadığını görüyorsunuz? “Şirketler, veri hazırlama ve iyileştirme sürecinin çoğunu otomatikleştirebilecek yapay zeka araçlarına öncelik veriyor. Veri bilimcinin rolü zamanla, verileri manuel olarak analiz etmek veya temizlemek yerine, bu otomatik süreçleri denetlemek ve verilerden üretilen bilginin bütünlüğünü sağlamakla ilgili bir role dönüşecek. Bu değişim aynı zamanda bilgi mühendisliğinin geleneksel veri bilimi rollerine göre artan önemini de vurguluyor.
“Odak noktası, manuel veri analizinden, verileri uygun ölçekte otomatik olarak temizleyebilen, yönetebilen ve analiz edebilen sistemlere doğru kayıyor. Yapay zeka bu görevlerin çoğunu üstlendikçe geleneksel veri bilimi rollerine olan ihtiyaç azalıyor. Bunun yerine, veri mimarları ve bilgi mühendisliği üzerinde duruluyor; bilginin yapay zekanın performansını artıracak ve yapay zeka aracısı geliştiricilerini bilgilendirecek şekilde nasıl yapılandırılacağını, yönetileceğini ve kullanılacağını anlamak.”
Teknoloji benimsenmeye devam ettikçe ortaya çıkan en iyi yapay zeka rolleri olarak ne görüyorsunuz? “Yönetim, etik ve stratejik uyum konularına güçlü bir şekilde odaklanan yeni bir yapay zeka rolleri dalgasının ortaya çıktığını görüyoruz. Baş Yapay Zeka Yetkilileri, Yapay Zeka Yönetişim Liderleri, Bilgi Mühendisleri ve Yapay Zeka Aracısı Geliştiricileri, Yapay Zeka sistemlerinin güvenilir, şeffaf ve hem iş hedefleri hem de insan ihtiyaçları ile uyumlu olmasını sağlama konusunda kritik hale geliyor.
“Ek olarak, özellikle hükümetler yapay zekayı daha sıkı düzenlemeye başladıkça, yapay zeka etik uzmanları ve uyumluluk uzmanları gibi roller de artıyor. Bu roller teknik becerilerin ötesine geçer; politika, etik ve organizasyonel strateji konusunda derin bir anlayış gerektirir. Yapay zekanın benimsenmesi arttıkça, teknoloji ile insan merkezli sonuçlara odaklanma arasındaki boşluğu doldurabilecek bireylere olan ihtiyaç da artacak.”
Yapay genel zeka (AGI) işletmeyi uzun vadede nasıl dönüştürecek? “AGI, işletmemizde bugün hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde devrim yaratacak. Belirli görevler için tasarlanan mevcut yapay zekanın aksine, AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel görevi yerine getirebilecek ve bu da işletmelerin çalışma şeklini temelden değiştirecek. AGI, odağı görev otomasyonundan insanlar ve makineler arasındaki gerçek işbirliğine kaydırarak karar verme, inovasyon ve hatta müşteri katılımı konularında stratejik bir ortak olma potansiyeline sahiptir. Uzun vadeli etki derin olacaktır, ancak YGZ’nin daha geniş bir iyiliğe hizmet etmesini sağlayacak güçlü etik çerçevelerle birlikte geliştirilmesi ve sorumlu bir şekilde yönetilmesi çok önemlidir.”
Birçoğu AGI’nin daha korkutucu bir yapay zeka evrimi olduğuna inanıyor. AGI’nin kuruluşta bir yeri olduğuna ve ona güvenilebileceğine veya kontrol edilebileceğine inanıyor musunuz? “YGZ ile ilgili endişeleri anlıyorum ancak doğru güvenlik kontrolleri ile sorumlu bir şekilde geliştirildiği takdirde olumlu değişim getirme konusunda muazzam bir potansiyele sahip olduğuna inanıyorum. AGI’nin işletmede mutlaka bir yeri olacak. Şirketlerin sonuçlara ulaşma şeklini temelden değiştirecek. Bu teknoloji süreçlerle değil, hedeflerle ve sonuçlarla yönlendiriliyor. Bu, işletmedeki sürecin temelini bozacak ve bu da oyunun kurallarını değiştirecek.
“Bu nedenle güven ve kontrol çok önemli olacak. YGZ sistemlerinin güvenli, etik ve insani değerlerle uyumlu olmasını sağlamak için şeffaflık, hesap verebilirlik ve sıkı yönetim esas olacaktır. EY olarak yapay zekaya insan merkezli bir yaklaşımı güçlü bir şekilde savunuyoruz ve bu, AGI için daha da kritik olacak. Konunun sadece teknolojiyle ilgili olmadığından, bu teknolojinin toplumun, işletmelerin ve bireylerin gerçek çıkarlarına nasıl hizmet ettiğiyle de ilgili olduğundan emin olmalıyız.”
Özellikle bir gün YGZ ile uğraşırken, herhangi bir yapay zeka uygulamasının “merkezinde bir insanın olmasını” nasıl sağlayacaksınız? “Özellikle YGZ’ye yaklaşırken insanı merkezde tutmak yalnızca yol gösterici bir ilke değil, aynı zamanda mutlak bir gerekliliktir. AB Yapay Zeka Yasası, bu teknolojinin potansiyel etkilerini geniş ölçekte kontrol etmek için korkuluklar oluşturma konusunda şimdiye kadarki en gelişmiş çabadır. EY olarak, öncelikle uyumlu olmak ve aynı zamanda müşterilerimize sorumlu yapay zekanın yolunu gösterme konusunda öncülük etmek için kurumsal politikalarımızı ve etik çerçevelerimizi hızla uyarlıyoruz.
“EY’de yapay zeka uygulamasının her zaman etik, insan gözetimi ve uzun vadeli toplumsal etkiler çerçevesinde şekillendirilmesi gerektiğine inanıyoruz. Dağıttığımız her yapay zeka sistemine güven ve şeffaflık kazandırmak için aktif olarak çalışıyoruz, insan sağlığının ve etik hususların her zaman en üst düzeyde kalmasını sağlıyoruz. AGI da farklı olmayacak: başarısı onu insani değerlerle ne kadar uyumlu hale getirebildiğimize, bireysel hakları koruyabildiğimize ve kolektif geleceğimizi olumsuz etkilemek yerine iyileştirmesini sağladığımıza bağlı olacak.”