Köln’de düzenlenen DMEXCO‘nun gündeminde yapay zeka bu yıl da ilk sırada yer aldı. Yaklaşık 30 yıldır yapay zeka alanında çalışan Daniel Hulme, konuşmasına bilinçli olarak provokatif bir cümleyle başladı: “Otomasyon tanımı gereği aptaldır.” Hulme’un gerekçesi açık. Plansız uygulanan otomasyon her seferinde aynı kararı veriyor ve hatalarından ders çıkarmıyor.
Hulme’a göre şirketler son 10-15 yıl boyunca otomasyona ve veriye yoğun yatırım yaptı. Bu yatırımın arkasında daha fazla içgörünün kendiliğinden daha iyi kararlar getireceği varsayımı vardı. Hulme bu varsayımın yanlış olduğunu söyledi. Şirketlerin gerçek sorunu karar alma süreçlerinde yatıyor. İçgörü eksikliği bu tabloda ikincil bir mesele olarak kalıyor.
Hulme’un tanımında gerçek zeka, sistemler daha önce alınan kararlardan öğrenip kendini uyarladığında ortaya çıkıyor. Bugün kullanılan yapay zeka uygulamalarının büyük bölümünde bu öğrenme döngüsü eksik. Hulme bu açığı kapatmak için pazarlamacıların sürekli gözetmesi gereken yedi kaldıraç tanımladı.
1. Hedef kitle segmentleri: Yapay zeka ajanları da hesaba katılmalı
Geleneksel kümeler statik bir yapıya sahip. Gerçek dünyada ise bu kümeler sürekli değişiyor. Yapay zeka segmentleri dinamik biçimde belirleyebiliyor. Hulme’a göre yakın gelecekte satın alma kararlarını giderek daha fazla üstlenen yapay zeka ajanlarını da tanımlayabilecek. Hulme, markaların odağına insan tüketicilerin yanında milyarlarca yapay zeka ajanını da alması gerektiğini söyledi.
2. Kitle: Algıyı ruh hali ve gündem belirliyor
Hulme’a göre insanların içeriği nasıl algıladığını önceden tahmin etmek ilk kez mümkün hale geldi. Markaların demografik verileri kesinlik taşımayan araştırmalara bel bağlaması gerekmiyor. Günün saati, ruh hali ve güncel olaylar içeriğin algılanma biçiminde belirleyici rol oynuyor.
3. İçerik: Marka yönergeleri modellerin eğitimine girmeli
Hulme, genel geçer içeriğin artık bir değer taşımadığını belirtti. Rekabet avantajı markanın ve hedef kitlesinin ihtiyaçlarına göre üretilen içerikte yatıyor. Bu içeriği üretmek için daha iyi komutlar yazmak yetersiz kalıyor. Marka yönergelerinin modellerin eğitimine dahil edilmesi ve farklı uzmanlıklara sahip yapay zeka sistemlerinin koordineli çalıştığı bir yapı kurulması gerekiyor.
4. Yaratıcılık: Beş yerine elli fikir
Hulme, yaratıcılığın yalnızca insanlara ait olduğu görüşüne karşı çıktı. Yaratıcı düşünme süreçleriyle eğitilen modeller, kör testlerde ödüle layık görülen fikirler üretebiliyor. Hulme bu gelişmeyi yaratıcılığın genişlemesi olarak yorumluyor. Ona göre gelecekte kreatif ekipler beş fikir yerine elli farklı fikir arasından seçim yapabilecek.
5. Performans: Tahminin değeri yorumlanabilirlikte
Bu kaldıraç reklam etkinliğinin öngörülmesini kapsıyor. Hulme’a göre tahminin değeri, bir reklamdaki hangi değişikliğin daha fazla tıklama getireceğini açıklayabilmesinden geliyor. Hulme bu yaklaşımın bir sınırına da dikkat çekti. Bir model insan davranışını etkilemeye başladığı anda o davranış değişiyor ve tahminin dayandığı zemin geçerliliğini yitiriyor.
6. Kanal: 15 içerik, trilyonu aşan kombinasyon
Hulme, içeriğin farklı kanallara dağıtımını dev ölçekli bir optimizasyon problemi olarak tanımlıyor. Yalnızca 15 içeriğin 15 kanala dağıtılması bile matematiksel olarak bir trilyondan fazla kombinasyon ortaya çıkarıyor. WPP her gün binlerce içeriği binlerce kanala dağıtıyor. Hulme’a göre bu iş yapay zeka desteği olmadan insanların tek başına üstlenebileceği ölçeği çoktan aştı.
7. Anlar: Kaçırılan fırsatlar her gün milyonları buluyor
Kampanyaları mikro ve makro ölçekli sosyal anlarla uyumlu hale getirmek büyük bir değer taşıyor. Buna rağmen markalar bu anları tespit etmeye zaman ayırmadığı için her gün milyonlarca fırsat heba oluyor.
Projeleri uzmanlık açığı ve kusursuz veri arayışı zorluyor
Hulme, bazı yapay zeka projelerinin başarısızlıkla sonuçlanmasını karmaşık yazılımların uygulanmasındaki uzmanlık eksikliğine bağladı. Bu eksiklik, gerçek yapay zeka uzmanlarını işe almadaki zorlukla doğrudan bağlantılı. Kurumların “doğru” veriyi bulma çabası da projeleri sekteye uğratıyor. Hulme’a göre böyle bir veri hiçbir zaman bulunmuyor.
Gölge yapay zekaya karşı güvenli deney alanı
Kurumlardaki bir diğer risk “Shadow AI”, yani çalışanların işverenin haberi olmadan yapay zeka araçları kullanması. Hulme’un önerisi, çalışanlara uzman bir ekibin desteğiyle güvenli bir deney alanı tanınması. Bu süreçte öne çıkan çözümler kurum içinde yeniden geliştirilmeye gerek kalmadan benimsenebilir.
Hulme konuşmasını Steve Jobs’a ait bir sözle kapattı: “İnovasyon, hayata geçirilen yaratıcılıktır.” Hulme’a göre fikirleri gerçeğe dönüştürmek uzun ve zorlu bir süreç. Bu süreçte en kritik girdi veri. Yapay zekayı akıllı kılan unsur, eğitildiği ve üzerinde çalıştığı verinin kendisi. Araç seçiminden önce karar süreçlerini ve veri altyapısını düzene sokan markalar yapay zekadan gerçek verim alacak.