Yapay zeka, pek çok avantajı beraberinde getiriyor ve özellikle verimlilik konusunda neredeyse mucizevi sonuçlar vaat ediyor. Ancak iş ortamlarında yapay zeka kullanımı, çalışanlar ve şirketler için otomatik olarak katma değere dönüşmüyor. Dahası, çok sayıda yapay zeka aracının eş zamanlı kullanımı, beklenen verimliliği belirgin biçimde sekteye uğratıyor.
Yapay zekanın şirketler içindeki kullanımının ne denli çelişkili bir tablo ortaya koyduğunu gösteren pek çok örnek mevcut. Yapay zeka ile üretilen içerikler üretim maliyetlerini büyük ölçüde düşürüyor ama aynı zamanda daha jenerik bir içerik anlayışını besliyor. Yapay zeka destekli toplantı özetleri zaman kazandırıyor ancak çoğunlukla değerli nüansları gözden kaçırıyor. Yapay zeka yardımıyla yazılan e-postalar işlevsel görünüyor fakat gerçek anlamda etkili olabilmek için gereken kişisel dokunuştan yoksun kalıyor.
Deloitte ve BCG’nin son araştırmaları bu paradoksların altını çiziyor. Deloitte araştırması, yapay zekanın düşük yatırım getirisine dikkat çekerken BCG’nin California Üniversitesi iş birliğiyle yürüttüğü çalışma, yapay zekanın büyük vaatleriyle çalışanların fiili deneyimleri arasındaki gerilimi gözler önüne seriyor.
Yatırım büyük, getiri ağır geliyor
Deloitte araştırması, Avrupa ve Orta Doğu’dan 1.854 yöneticiyle görüşmeye dayanıyor. Bulgular, şirketlerin yapay zekaya büyük kaynak aktardığını ortaya koyuyor: Şirketlerin yüzde 85’i son on iki ayda yapay zeka yatırımını artırdı, yüzde 91’i ise önümüzdeki on iki ayda da bunu yapmayı planlıyor.
Öte yandan yatırım getirisinin ortaya çıkması, beklentilerin çok gerisinde kalıyor. Yapay zekadan elde edilen ROI, genellikle iki ila dört yıl arasında bir süre gerektiriyor. Bu tablo, şirketlerin yeni bir teknolojiye yatırdıkları sermaye için beklediği yedi ila on iki aylık geri dönüş süreleriyle kıyaslandığında büyük bir uçuruma işaret ediyor.
Bir yıldan kısa sürede somut sonuç elde eden şirketlerin oranı yalnızca yüzde 6. En başarılı projelere odaklanıldığında bile bu oran yüzde 13’te kalıyor. Sonuçların bu denli gecikmesinin temel nedenlerinden biri, yapay zekanın büyük ölçüde bireysel verimlilik aracı olarak kullanılması; iş süreçlerinin yeniden tasarlanması ya da iş modellerinin köklü biçimde dönüştürülmesi için değil. Yapay zeka aracılarını bu ikinci amaç doğrultusunda kullanan şirkelerin payı yalnızca yüzde 7.
Daha fazla araç, daha fazla verimlilik anlamına gelmiyor
BCG ve California Üniversitesi’nin ortaklaşa hazırladığı ve Harvard Business Review’da “Yapay Zeka Kullanımı Beyin Yorgunluğuna Neden Olduğunda” başlığıyla yayımlanan araştırma, “AI Brain Fry” kavramını gündemine taşıyor. Farklı sektörlerdeki büyük ABD şirketlerinde tam zamanlı çalışan yaklaşık 1.500 kişiyle gerçekleştirilen görüşmelere dayanan çalışma, yapay zekanın iş yükü ve çalışan refahı üzerindeki etkilerini inceliyor.
Araştırmaya göre çalışanlar iki ya da üç yapay zeka aracını eş zamanlı kullandığında verimlilik başlangıçta artıyor. Ancak araç sayısı arttıkça durum tersine dönüyor. Dördüncü araçla birlikte zihinsel aşırı yük devreye giriyor; araştırmacılar bu durumu “AI Brain Fry” olarak tanımlıyor.
Sürekli bilgi akışı, yapay zekanın ürettiği sonuçların aralıksız takibi ve bir araçtan diğerine geçişler çalışanlarda ciddi zihinsel yorgunluğa yol açıyor. Bu yoğun bilişsel baskının şirketlere maliyeti son derece ağır: çok sayıda araç kullanan çalışanlar hem daha fazla hata yapıyor hem de işten ayrılma eğilimi gösteriyor.
Şirketlerin yapay zekaya daha seçici bir yaklaşım benimsemesi gerekiyor. Çalışanları verimliliği aşındıran araç yığınları altında ezmek yerine, gerçekten değer katan teknolojileri bilinçli biçimde seçmek çok daha sağlıklı sonuçlar veriyor.