2020’de Yapay Zekânın Kökten Dönüştüreceği 4 Endüstri

Geçtiğimiz yıllarda yapay zekâ teknolojisi ile ilgili korkularımızı,  “İşlerimizi elimizden alacak”, “meslekler yok olacak”, “İnsanlığın sonu geliyor”  gibi dile getirip bir hayli tartıştık. Ama tüm yeni teknolojilerin ilk dönemlerinin endişelerinin yavaş yavaş azaldığı ve “biz bundan nasıl faydalanırız?” sorularının daha çok konuşulduğu bir döneme giriyoruz.

Gündelik hayatımızın içinde artık farkına bile varmadan bu teknolojiyi kullanıyoruz. Navigasyon uygulamalarındaki yönlendirmeler, e-ticaret veya ürün tanıtım sitelerindeki chatbot’lar (sohbot), Facebook, Tiktok gibi sosyal medya mecralarında kullanıcılara izletilen reklamlar, akıllı telefonlardaki Siri, Google asistant gibi yardımcılar, Netflix, Spotify gibi ortamlardaki önermeler artık sıradan hale geldiler.

Yapay zekâ, 2020 yılında Andrew Ng’nin dillendirdiği gibi artık elektrik gibi her alanda dönüştürücü bir rolü olacak. Bu yazıda en radikal dönüşümlerin yaşanacağı 4 alandan bahsetmek istiyoruz.

Yatırımlar ve Sigortacılık

Yatırım analizi yaparken makinaların verileri insanlara göre 2000 kat daha hızlı işleyebildikleri görülmüş. Tipik bir analistin verileri inceleyerek analiz raporu hazırlaması zamana karşı hızla sonuçlandırması gereken bir iş. Makinalar analistlere bu anlamda da ön çalışmayı yapıp hazırlayarak daha hızlı ve hatasız karar almasını destekleyebilir. Veri çeşitliliği arttıkça insanlar için bu sürecin oldukça karmaşık bir hal alacağını, makinalar için ise sıradan bir iş olacağını da söylemeye gerek yok sanırım.

Günde 1 milyon veriyi işleyerek, içinde Google (Alphabet), Facebook, Amazon gibi 6000’den fazla Amerikan şirketinin verilerini analiz eden ve yatırım önerileri sunan algoritmalarla çalışan finans firmaları bu teknolojiye güveniyorlar.  Her geçen gün verilerden öğrenerek kendini geliştiren bu algoritmalar daha da doğru kararlar veriyorlar.

Man vs. machine: This ETF is beating the market using artificial intelligence

Sigorta şirketleri ellerindeki büyük veriyi çeşitli şekillerde kullanıyorlar:

• Daha doğru bir şekilde fiyat garantisi vermek ve riski azaltmak.
• Servis sorunlarını hızla çözerek müşteri deneyimini zenginleştirmek
• Ürünleri bireysel tercihlere göre uyarlayarak pazarlama verimliliğini artırmak
• Uygulama sürecini kolaylaştırarak işletme verimliliğini artırmak
• Talep Yönetim sürecini kolaylaştırmak
• Sahtekârlığı azaltmak.
• Riski daha doğru bir şekilde değerlendirerek ödeme kabiliyetini artırmak

Tüm bu süreçlerde büyük veriden yararlanmak ve yapay zekâ kullanarak çeşitli algoritmalar ile bu hedeflere ulaşmak mümkün oluyor. SNS Telecom & IT’ye göre, sigorta şirketleri büyük veri teknolojilerine 2,4 milyar dolar yatırım yapmışlar ve bu değerin 2021 yılına kadar 3,6 milyar dolara yükselmesi bekleniyor.

How A.I. Is Transforming the Insurance Industry

 İşe Alım ve Çalışan Gelişim Süreçleri

Cinsiyet, ırk veya etnik köken, din veya inanç,  yaş ve cinsel yönelim, engellilik gibi konularda ayrımcılık yapmadan doğru kişinin doğru işe yerleştirilmesi amacıyla oluşturulan algoritmalar her geçen gün daha doğru kararlar verebiliyorlar. Bu konudaki en önemli engel geçmişte yapılan ayrımcılık uygulamalarının verileri ile beslenen algoritmaların aynı hatalı temeli kullanmaları ilk hatalı örnekler olarak gözlemlenmişti. Örneğin algoritmalar ilk hatalı örneklerini eski verilere bakarak kadın adayları eleyip, ırk ayrımcılığı yaparak gösterdiler. Ama bu kriterler yine insanlar tarafından düzeltilerek makinaların yanlış kararlar vermelerinin önüne geçildi.

When algorithms discriminate: Robotics, AI and ethics – Talk to Al Jazeera

Çalışanların gelişim alanlarını ya da yetenekli oldukları alanları tespit etmekte de veri analizi yapılarak algoritmalardan faydalanılabiliyor. Şimdiye kadar çok da fazla değerlendirilmemiş olan bu veriler artık yapay zekâ ile değer üretebiliyorlar. Böylece çalışanların doğru ve tarafsız değerlendirilerek gelişim alanlarını veya kariyer yollarını belirlemek mümkün oluyor. Günümüzde birçok kurumun çalışanlarında aradığı,  takım çalışması, zaman yönetimi, çözüm odaklılık, yenilikçilik, adaptasyon kabiliyeti gibi yetkinlikleri ölçebilmek için çeşitli testleri oyunlar yoluyla toplanan veriler analiz edilerek algoritmalar yardımıyla tarafsız kararlar vermek mümkün oluyor.

This Talent Management Firm is Using Artificial Intelligence For Automated Hiring Process

Akıllı Evler

Akıllı cihaz pazarının 2019’da 17 milyar dolara yaklaştığı biliniyor, 2023 ‘te ise %20 büyümesi bekleniyor. Nesnelerin interneti yoluyla evdeki akıllı cihazların internet üzerinden haberleşmeleri ile devasa bir veri işlenmek üzere bulutta toplanacak ve bu veri üzerinde analizler yaparak algoritmalar bulmak ve evdeki yaşamı kolaylaştıracak uygulamalar yapmak mümkün olacak. Evde eksilen malzemeleri bulan, bunları önceden sipariş eden, ürünlerin son tüketim tarihlerini takip eden uygulamalar evlere girecekler. Evdeki mevcut malzemeler ile yapılabilecek yemek önerileri getiren ve yol gösteren akıllı makinelere alışacağız.

Evde sözlü komutları alabilen akıllı asistanlar (Siri gibi)  çeşitli ev işlerinin yapılmasına yardımcı olacaklar. Akıllı aydınlatma sistemleri tercihlerimizi öğrenip küçük el hareketlerini algılayıp lambaları açıp, kapatacak ya da ışığı ayarlayacaklar. Evin ısısını ayarlamak, yemek sipariş vermek, alarmı kurmak, müzik açmak yine akıllı asistanların görevleri arasında olacak.

5 Smart Home Tech (for Amazon Echo, Google Home & Siri!)

Sağlık

Sağlık alanında en önemli büyük veri kaynaklarından biri hasta kayıtları. Hasta kayıtları üzerinde yapılacak analizlerde birçok algoritma bulunabilir ve bu algoritmalar sürekli gelişerek hem önleyici tıp hem de tedavide kullanılabilir. Sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi, kolaylaştırılması, hastaya daha iyi bir hastane deneyimi kazandırılabilmesi için süreçlerin iyileştirmesinde yardımcı olabilirler.

Hastaların kullanacağı giyilebilir cihazlar da hastalarla ilgili sürekli bilgi tutulmasını ve bunlar üzerinde analizler yapılabilmesini dolayısıyla olası problemlere erken müdahale edilmesini da sağlayacaktır.

Hasta kayıtları üzerinde analizler yapılarak profilleme çalışmaları da yapılabilir. Uygulanan tedavilerin sonuçlarını toplu halde değerlendirmek ve tedavi sürecinde iyileştirmeler sağlanabilir.

Yapay zekânın sağlıkta en önemli kullanım alanlarından biri de medikal görsellerin analiz edilmesi. İnsan gözünden çok daha detaylı ve hatasız görüntü işleyen makinalar radyolojik görüntülerde teşhis koymaktaki başarılarını şimdiden kanıtladılar.

How AI could change the future of our health care

Yapay zekânın etkisinin sadece bu 4 alanda değil elektrik benzeri yaygınlıkta her alanda olacağını da söylemeliyiz. Doğru kullanır ve yönetirsek hayatımıza değer katacağı ve yaşamı kolaylaştıracağı bir gerçek.