Yapay zeka ile ortaya çıkan bazı garip işler...
Teknolojinin, otomasyonun, yapay zekânın bir sürü işi ortadan kaldıracağından artık hepimiz eminiz ve bu yüzden tedirginiz. Hangimizin işi daha önce yok olacak, hangimiz işsiz kalacağız? Hangi şirketler, iş kolları, ürünler, hizmetler ve markalar tarihe karışacak? Yok olmamak için kurumsal ve bireysel ölçekte neler yapmak gerekiyor? Bu konularda tüm dünyada, her kesimde stres, kaygı ve merak seviyesi oldukça yüksek…
Ve en çok odaklanılan soru da AI yani Artificial Intelligence / Yapay Zeka nedeniyle henüz ne olduklarını bilemediğimiz bir çok yeni işin de ortaya çıkacağı ve onların hangileri olacağı?..
Accenture PLC’nin 1.000 büyük şirketin katılımıyla yaptığı Global bir araştırmadan, çıkan sonuca göre firmalar hali hazırda yapay zekâyı ya kullanmaya başlamış ya da test ediyor.
Çalışmadan anlaşılan bir diğer önemli şey de bu çalışmaların ‘henüz’ mevcut kadroları yerinden etmediği, yeni açılan rollere yeni insanların atandığı oldu. Şirketler, yeni işlerin, teknolojinin öncekilere benzemeyen yetkinlik, beceri ve eğitimdeki insanları gerektirmesinden dolayı yeni açılan pozisyonlara yeni insanların alınmasını tercih etmek zorunda kaldıklarını belirtiyorlar.
Araştırma sonuçları yapay zekâya odaklanan şirketlerin üç yeni kategori altında toplanabilecek yetkinlikte insanlara ihtiyacı olduğunu belirtiyor ve onları da şu şekilde sıralıyor;
Empathy Trainers – Empati Eğiticileri:
Bunlar yapay zekâ konusunda uzman olan, bu alanda çalışacak ekiplere yapay zekânın algoritmasını, haberleşme protokollerini, insan davranışlarının nasıl kopyalanması gerektiğini, müşteri ilişkileri chatbot’larını oluşturmayı vb. son derece karmaşık bilgileri öğretenlerden oluşuyor. Görevleri yapay zekânın tasarım ve kodlaması yapılabilsin diye insanların etkileşimlerinin yapay zekâya aktarılabilecek hale gelmesini sağlamak. Örnekler:
Müşterinin Üslubunu Ve Tonunu Anlama Eğiticisi: Yapay zekaya iletişimin tam, kelime kelime anlamından öteye bakmayı, örneğin sarkastik ifade olup olmadığını öğretir.
Akıllı Cihaz Etkileşim Modellemecisi: İnsanların yaptığı işleri yapay zekaya öğretilecek şekilde modeller. Örneğin bir muhasebecinin faturalarla ödemeleri eşleştirmesi gibi...
Dünya Görüşü Öğreticisi: Yapay zekaya küresel, multi-kültürel bakmayı öğretir. Algoritmaların farklı toplumlar açısından da adil, şeffaf olmasını gözetir.
Explainers – Açıklamacılar:
Teknolojistlerle iş liderleri arasındaki kopukluğu gidermek, anlayış, algı, bilgi açığını kapatmak ve yapay zekânın karmaşıklığını basitleştirip, netleştirerek anlatmaktan sorumlu olan açıklamacılar özellikle etik kuralların kurgulanmasında çok önemli rol oynayacaklar. Yapay zekânın algoritmasındaki bir hata nedeniyle ortaya çıkabilecek olumsuz sonuçları açıklamak da bir anlamda adli otopsi uzmanlarına benzeyen açıklamacıların alanına girecek. Örnekler:
İçerik Tasarımcısı: İş alanlarına, süreçlere, bireysel, mesleki ve kültürel faktörlere dayalı akıllı kararları tasarlar.
Şeffaflık Analisti: Kullanılan yapay zeka algoritmalarındaki farklı ve şeffaf olmayan alanları, etkilerini sınıflandırır ve bu bilgilerin envanterini tutar.
Fayda Stratejisti: Belirli uygulamalar için yapay zekanın geleneksel kuralların, komutların yerine kullanılamayacağını belirler.
Sustainers – Sürdürücüler:
Bu kategoride çalışacak insanlar, sürekli olarak yapay zekâdan kaynaklanan sorunları minimize etmekten ve zaman içinde oluşabilecek yeni sorunların en çabuk şekilde aşılmasını gözetmekten sorumlu olacaklar. Yapay zekâ yaygınlaştıkça ve kullanımı arttıkça kuşkusuz yepyeni komplikasyonlar, aksaklıklar da gelişecektir. İşte sürdürücüler hem etik hem teknik açılardan en uygun, en adil, en şeffaf çözümlerin oluşması için bir anlamda bekçi, denetçi, ombudsman gibi görev yapacak kategoriye giriyorlar. Örnekler:
Otomasyon Etikçisi: Akıllı makinelerin ekonomik olmayan, olumlu ve olumsuz etkilerini saptar ve değerlendirir. Otomasyon Etik Uzmanı da diyebiliriz.
Otomasyon Ekonomisti: Zayıf, yetersiz makine performansının maliyetini değerlendirir.
Makina İlişkileri Yöneticisi: Daha iyi performans sergileyen makinelerin gelişmesini, yetersiz algoritmaların devreden çıkarılmasını gözetir.
Kaynak: MIT.EDU