Maaş düzeyleri, her meslekten ve her yaştaki insanı en çok ilgilendiren konudur. Tabi patronları da. Maaşlar çalışan için hep az, patronlar için hep çoktur. Bu nedenle orta noktayı gösteren bir çalışma yani sektörelre göre maaşların analizi önemli bir araç olacaktır. geçtiğimiz günlerde Bilişim sektörü için böyle bir analizin hem de “Yapay Zeka” kullanılarak yapıldığını gördük.
Bu araştırmanın nasıl yapıldığını ve amacını, Niyazi Saral’a sorduk. Yapay zeka ile kanser araştırmasına kadar giden bir yol gördük. Çok ilginç. Saral şunları söyledi;
turk-internet.com : Bu çalışma nedir? Sizin bir zamanlar yapmış olduğunuz (ve bizim geçenlerde yayınladığımız [1]) Mesleki Yeterlilik çalışmaları çerçevesinde bir çalışma mıdır?
Niyazi Saral :Öncelikle sistemin, bilişim alanında gerek Meslek Yeterlilik Kurumu gerekse Tübider Bilişim Sektörü Derneği çerçevesinde topladığımız ve güncellediğimiz veriler sayesinde çalıştığını söylemeliyim. 2013 yılından beri anket ve yüz yüze soru cevap tekniği ile bilgi topluyoruz ve benzer ücret araştırmalarını defalarca yaptık.
Bilişim Teknolojileri alanında donanım teknisyeni, network elemanı, sistem yöneticisi, web tasarlayıcı, yazılım geliştirici, satış elemanı / yöneticisi, eğitmen veya danışman gibi alt meslekleri Mesleki Yeterlilik Kurumu çerçevesinde yaptığımız çalışmada belirlemiştir.
turk-internet.com : Nasıl çalışıyor?
Niyazi Saral : Alt mesleklere ilişkin geçmiş yıl belirlediğimiz ortalama ücretleri ve ücretlere etki eden temel argümanları sistem sorguluyor. Sorgularken başlangıç değerlerini geçmiş yıllardan alınan katsayılar ve enflasyon etkisini göz önüne alıyor. Daha sonra size ilk yaptığı tahmin çerçevesinde bir ücret gösteriyor. Sizden aldığı gerçek ücret bilgisini kaydediyor.
En son aşamada ise her alt meslek için 500+ kişinin bilgilerini yapay zeka “back propagation” tekniği ile değerlendirmek için sinir ağlarında katmanlardaki katsayıları tekrar belirleyerek daha iyi bir tahmin yapılmasını sağlıyor.
turk-internet.com : Biz de inceledik ve bazı rakamlara ulaştık. “Olması gereken” ve “Piyasadaki” diye 2 farklı değer gözüyor. Sorumuz şu; bunlar piyasa ile uyumlu mu?
Niyazi Saral : “Gerçekten piyasaya uyumlu mu?” veya “Ne kadar gerçekçi?” sorularınıza gelince. Yapay zekaya bu bilgileri vermeden önce ayıklamak gerekiyor. Ücretini söylemek istemeyenler olabiliyor veya anlamsız verileri ayıklamak gerekiyor. Bunların ayıklanması aşamasındayız doğrusu. Yapay zekayı şu anda sadece deneysel olarak kullanıyoruz ancak şunu söylemeliyim; eğer kendinizi aldatmıyorsanız veya gerçeğin farkında değilseniz yapılan kestirimler %10 hata payı ile doğru çıkıyor.
turk-internet.com : Arkada “tensorflow – neural network” dediğiniz bir çalışma gözüküyor. Bu nasıl çalışıyor? Biraz bunu açıklar mısınız?
Niyazi Saral : TensorFlow, Google’ın açık kaynak kodlu makina öğrenmesi kütüphanesi ve özellikle derin öğrenme için kullanılan bir araç. Veri bilimcilerin görüntü sınıflandırma, video analizi, konuşma tanıma ve doğal dil öğrenme süreci gibi çok daha zor makine öğrenmelerinde kullanılıyorlar. Bizim çalışma aslında basit bir süreç tek boyutlu bir vektör analizine dayanıyor. Bir sonraki aşamada ise gençlerin temel niteliklerine ve isteklerine paralel yapay zeka ile meslek belirlemesi gelecek. Bu çalışmaları aslında İK şirketleri çok rahatlıkla kullanabilirler. Bilişim STK’larına da yararlı olacağını düşünüyorum.
Bu çalışmaları aslında biz daha büyük bir projenin ön çalışması şeklinde düşünüyoruz. Eğer yeterli desteği bulabilirsek örneğin kanser teşhisinde yapay zekanın kullanılması projesi gerçekten çok ilgimizi çekiyor. Bu amaç için çeşitli hastane grupları ile görüşmelerimiz sürüyor.
Kaynak : 