Önümüzdeki beş yıl içinde yapay zekânın iş gücü üzerindeki en büyük olumlu ve olumsuz etkilerinin ne olacağı şu dönemde en çok konuştuğumuz konular arasında yer alıyor.
Birçoğumuz mevcut iş rollerinde büyük bir üretkenlik artışı olacağını ve bunun birçok yeni iş rolü yaratacağını düşünürken, bazılarımız da bir miktar iş kaybı yaşanacağını ama insanların şu anda endişelendiği kadar kötü olmayacağı görüşündeyiz.
Yapay zekânın işler üzerindeki etkisi konusunda önemli bir toplumsal tartışma yaşadığımız bu dönemde, çalışma hayatı açısından bakıldığında görevleri otomatikleştirdiğini görüyoruz. Gelecekte muhtemelen yapay zekâ insanların yerini değil, yapay zekâyı kullananlar kullanmayanların yerini alacak.
Topluluk öğrenimi, birden fazla temel modeli aynı çerçevede birleştirerek onlardan daha iyi performans gösteren daha güçlü bir model elde eden yöntemleri ifade eder. Bir topluluk yönteminin başarısı, temel modellerin nasıl eğitildiği ve nasıl birleştirildiği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Literatürde, çeşitli alanlarda başarıyla uygulanan bir topluluk modeli oluşturmaya yönelik ortak yaklaşımlar vardır.
Derin öğrenmeye dayalı modeller, çok çeşitli alanlarda makine öğreniminin tahmin doğruluğunu artıran mimarilerinin çeşitliliğine, karmaşık problemlerle başa çıkma yeteneklerine ve özellikleri otomatik olarak çıkarma yeteneklerine sahiptir. Ancak derin öğrenmedeki asıl zorluk, optimal hiper parametreleri ayarlamanın çok fazla uzmanlık ve deneyim gerektirmesidir.
Dijital çağda, internet devrimi, perakende ve promosyonun ardından günlük veri üretimi, pazarlamacıların geniş veri hacminin yeni taleplerini geleneksel istatistiksel yöntemlerle daha fazla işleyemeyeceği bir noktaya getirirken, büyük veri analitiğinin kullanımı ve yapay zekânın yükselişi, makine öğrenimi, veri işleme çözümleri de dahil olmak üzere tahmine dayalı analitiği beraberinde getirdi.
Yapay zekâ pazarlamanın uygulanma şeklini etkilerken, verileri analiz etmenin ve işlemenin yanı sıra karar vermenin de adımı olduğu artık kabul ediliyor.
Yapay zekâyı bir araç olarak düşünen ve büyük miktarda veri işleme ve tahmin doğruluğu sağlayan pazarlama ekipleri tüketici davranışlarını tahmin ederek bu teknolojinin faydalarına tanık oluyorlar.
Markalar tüketici davranışları farklılık gösterdiğinden müşteri memnuniyeti için çaba harcarken, ürün veya hizmet potansiyellerini öne çıkarmak, pazar paylarını daha iyi tanımlamak ve müşterilerin ihtiyaçlarını sınıflandırmak için zaman ve yatırım yapıyor. Çevirim içi ölçümlerini okumak ve erişim ile dönüşüm stratejilerini optimize etmek için yapay zekâ araçlarını kullanarak müşteri memnuniyetini sağlıyorlar.
İş hedefleri, satışları artırmaya, karar verme riskini azaltmaya odaklanırken ve müşteri memnuniyetini, müşteri sadakatini, satış tahminlerini artırmaya olanak tanıyan yapay zekâ, bunları kişiselleştirip tahmin etme imkanı sağlıyor. Aynı zamanda yeni müşteri kazanmak ve tüketici davranışını tahmin edip, yapay zekânın tüketici davranışına katkısının aşamalarını haritalandırmaya çalışmak önümüzdeki dönemin en önemli konusu olacak.
Tahmine dayalı pazarlamada, projelerin başarısını sağlamak için pazarlama ekiplerinin gelecekteki eğilimleri tahmin etmek amacıyla geçmiş verileri analiz etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zekâyı kullandığı bir döneme geçiliyor.
Tüketici internette her gezindiğinde yapay zekâ, çevrim içi davranışıyla ilgili bilgileri toplar, analiz eder, halihazırda analiz ettiği verilerle tüketicinin ihtiyaç ve tercihlerini anlama yeteneğine sahiptir. Yapay zekâ, şirketlerin hedef kitleyi segmentlere ayırarak müşterilerinin ne istediğini anlamalarına ve hedef müşterilerinin satın alma davranışını tahmin etmelerine yardımcı olur.
Tahmine dayalı analitik, şirketlerin üretim planlarını yönetmelerine yardım edecek. Talep ve arz tahminlerinin yanı sıra pazarlama ekiplerinin mevcutta yüzde 44’ü yapay zekânın en önemli faydasının karar verme olduğuna inanırken bu oran önümüzdeki dönemde daha da artacak.