'Yapay Zeka Doğurur, İnsan İyileştirir': Üretkenlikte devrim yaratan formül

‍

Tek bir sabah, bir reklam kampanyası için 50 farklı yaratıcı teklif arasında seçim yapmak, açık bir pozisyon için 30 özgeçmişi değerlendirmek ve yeni bir proje için onlarca tedarikçi arasında karar vermek zorunda olan bir yönetici olduğunuzu düşünün. Günün sonunda, akşam yemeğinde ne yiyeceğinizi seçmek bile aşılmaz bir engel gibi görünebilir.

‍

Dünyasına hoş geldiniz karar yorgunluğu - Dijital çağda giderek yaygınlaşan, ancak sezgisel bir çözümün ortaya çıktığı bir fenomen.

‍

Karar Yorgunluğu Nedir?

Karar yorgunluğu ya da karar bitkinliği, uzun bir seçim seansından sonra karar kalitesinin bozulmasını tanımlayan ve iyi belgelenmiş bir psikolojik olgudur. Karar verme, tıpkı fiziksel çalışmanın vücudu yorması gibi beyni yorabilen bilişsel süreçleri içerir.

‍

Bu sadece karar vermekten 'yorulma' meselesi değil, bilişsel kaynakların gerçek anlamda tükenmesidir ve üç olası sonuca yol açar:

1. Karar verme felci: herhangi bir karar verememe
2. Dürtüsel kararlar: karar verme yükünden 'kurtulmak' için aceleci seçimler
3. Erteleme: kararların sürekli ertelenmesi

NB: Karar yorgunluğuna ilişkin araştırmaların şu anda tartışmalı olduğunu bilmek önemlidir. Son zamanlarda yapılan çalışmalar bu etkinin varlığını sorgulamış ve bunun'kendi kendini gerçekleştiren birkehanet' olabileceğini öne sürmüştür.

‍

‍

İş Dünyası Üzerindeki Gizli Etkisi

Karar yorgunluğu sadece bireysel bir sorun değildir - şirket performansı üzerinde derin sonuçları vardır. Araştırmanın da işaret ettiği gibi, "karar kalitesinin düşmesine, üretkenliğin azalmasına ve hata oranlarının artmasına yol açabilir ve bunların hepsi de şirketin kar hanesine zarar verebilir".

‍

İş Dünyasından Somut Örnekler

Oberato Yöneticisi: Hem müşteri ilişkilerini hem de envanter yönetimini yöneten bir yönetici, gün içinde müşteri taleplerinin önceliklendirilmesinden yeniden sipariş seviyelerine kadar sayısız mikro karar vermek zorundadır. Her karar, ne kadar küçük olursa olsun, bilişsel yükte birikir.

‍

Yorgun İçerik Yöneticisi: Her hafta yapay zeka tarafından üretilen yüzlerce yaratıcı seçenek arasından seçim yapmak zorunda kalan bir pazarlama ekibi, teknolojiden güç almak yerine seçim yapmaktan felç olabilir.

‍

Seçim Bolluğu Çağı ve Yapay Zeka Paradoksu

Sorun, üretken yapay zeka çağında daha da yoğunlaşmıştır. Gartner'ın 2023 raporuna göre, "YZ tarafından üretilen sanat eserlerinin ve yaratıcı parçaların sayısı 2020'den bu yana dört kat arttı ve YZ tarafından üretilen içeriğin 2025 yılına kadar tüm dijital içeriğin yüzde 30'unu oluşturması bekleniyor".

‍

Bir destek aracı olması gereken şey, çoğu zaman aşırı bilgi yüklemesinin kaynağı haline geldi. Bir Fortune 500 CMO'sunun itiraf ettiği gibi: "Eskiden yeterince yaratıcı yönüm olmadığından şikayet ederdim. Şimdi her kampanya için 50 uygun seçeneğim var ve seçim yapmak için yaratmaktan daha fazla zaman harcıyorum".

‍

Geleneksel Yanıt: Yapay Zeka Küratörü (Model 1.0)

Bu soruna verilen ilk yanıt, doğrudan insan müdahalesi olmadan mevcut içeriği filtrelemek ve seçmek için tasarlanmış sistemler olan otomatik yapay zeka küratörlerinin geliştirilmesiydi.

'Geleneksel' Model Örnekleri

Medya ve Gazetecilik: Washington Post, makaleleri düzenlemek ve önermek için yapay zeka sistemlerini kullanıyor ve içeriği okuyucuların bireysel tercihlerine göre özelleştiriyor.

‍

Müze Sektörü: Amsterdam'daki Rijksmuseum, geniş koleksiyonunu dijitalleştirmek ve düzenlemek için yapay zekayı uyguladı. 'Gece Nöbeti Operasyonu' projesi, Rembrandt'ın ikonik tablosunun restorasyonuna ve incelenmesine yardımcı olmak için yapay zekayı kullandı.

‍

Kültürel Yenilik: Duke Üniversitesi Nasher Sanat Müzesi, müze koleksiyonundan bir serginin küratörlüğünü yapmak için ChatGPT'yi denedi.

‍

Model 1.0'ın Sınırları

Bu örnekler ilginç olmakla birlikte sınırlı bir paradigmaya dayanmaktadır: YZ' nin çoğunlukla insanlar tarafından oluşturulan içeriği seçmesi. Bu, tarihi koleksiyonlar veya mevcut içerik için iyi çalışan reaktif bir modeldir, ancak yapay zeka içeriği seçebileceğinden çok daha hızlı üretebildiğinde verimsiz hale gelir.

‍

‍

Yeni Paradigma: 'Yapay Zeka Üretir, İnsan İyileştirir' (Model 2.0)

Çok daha verimli ve güçlü bir yaklaşım ortaya çıkıyor: bırakın yapay zeka en iyi yaptığı şeyi yapsın (hızlı üretme) ve insanlar da en iyi yaptıkları şeyi yapsın (niteliksel olarak değerlendirme).

‍

Bu Model Neden Üstündür?

‍

Optimal Uzmanlaşma: Bir yapay zeka binlerce kaynağı 7/24 analiz edebilir, içeriği ve kaynakları bir insanın yapabileceğinden daha hızlı keşfedebilir ve analiz edebilir', insanlar ise 'benzersiz insan unsurunu, duygusal bağı ve eleştirel düşünceyi sağlama' konusunda mükemmeldir.

‍

Hız ve Kontrol: Yapay zeka, insanlar için imkansız hızlarda içerik üretirken, insan küratörlüğü kalite kontrolünü ve stratejik yönü korur.

‍

Model 2.0'ın Gerçek Örnekleri

‍

Pazarlama Otomasyonu: Social Media Examiner'ın belgelediği gibi, en gelişmiş ekipler"tetikleyicileri yapay zeka asistanlarına ve çıktı hedeflerine bağlayan otomatik iş akışları" oluşturuyor.

‍

Kurumsal Uygulamalar: IBM, 'pazarlama ekiplerinin bu araçları beyin fırtınası yapmak, taslaklar üretmek ve verimli bir şekilde yüksek kaliteli içerik oluşturmak için kullanabileceğini' bildiriyor, ancak 'yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin özgünlük, yaratıcılık ve duygusal derinlikten yoksun olabileceği için yönergelerin uygulamaya konulması gerektiğini' vurguluyor.

‍

Bir Vaka Çalışması: Bu Makalenin Oluşturulması

'Yapay zeka doğurur, insan iyileştirir' dinamiği bu makalenin yaratılmasından ortaya çıkmıştır. Araştırma ve yazma sürecinde tam olarak bu iş akışı gerçekleşti:

‍

Üretim Aşaması (AI): Bir AI sistemi, düzinelerce kaynaktan hızlı bir şekilde araştırma hacimleri oluşturdu ve dakikalar içinde içerik, alıntılar ve analizler üretti.

‍

Küratöryel Aşama ('İnsan'): Küratör hemen belirlendi:

• Doğrulanmamış bilgi: İlk aramada var olmayan veya doğru olmayan bilgilerin tanınması.
• Niteliksel seçim: Akademik kaynakların ve doğrulanabilir vaka çalışmalarının önceliklendirilmesi
• Stratejik yön: 2.0 modelini üstün olarak önermek için anlatıyı tersine çevirme kararı
• Kalite kontrolü: Argümanın tutarlı olduğundan ve kanıtlarla desteklendiğinden emin olun

Sonuç: Yapay zekanın kendi başına üretebileceğinden çok daha doğru ve ilgi çekici içerik, elle arama yapmak için gereken sürenin çok altında bir sürede oluşturuldu.

‍

Model 2.0'ın Uygulanması için Stratejiler

1. Ekip Rollerinin Yeniden Tanımlanması

İçerik Pazarlama Enstitüsü'nün belirttiği gibi, şirketler stratejik olarak üretken yapay zekayı nerede uygulayacaklarına karar vermelidir: ekibin mevcut güçlü yönlerini geliştirmeli mi yoksa eksikliklerini mi telafi etmeli?

‍

2. Yapılandırılmış İş Akışları

'Yapay zekanın ağır işleri üstlendiği, insan içerik oluşturucuların ise hikaye anlatımına ve özgün bağlantılar kurmaya odaklandığı' süreçler uygulayın.

‍

3. Sürekli Kalite Kontrol

Kaliteyi ve güvenilirliği korumak, yapay zeka tarafından oluşturulan taslaklara anlam, nüans ve ton için iyileştirme katmanları eklemek anlamına gelir - yapay zekanın kendi başına sağlayamayacağı şeyler'.

‍

4. Yapay zekanın uzmanlaşması

'Yapay zekayı iş süreçlerini iyileştirmek için bir araç olarak kullanın, ancak kişisel bir dokunuş eklemek için her zaman insan yaratıcılığını dahil edin'.

‍

Gelecek: Yapıcılardan Stratejistlere

Yapay zeka içerik üretimini her zamankinden daha erişilebilir hale getirirken, öne çıkma becerisi de paradoksal olarak daha değerli hale geliyor. İçerik oluşturucular bir seçimle karşı karşıya: daha fazla içerik üretmek için yapay zekayı kullanarak hacim konusunda rekabet etmek ya da artan dijital gürültüde öne çıkmak için küratörlük ve özgünlüğe odaklanmak.

‍

Bununla birlikte, görüşler oybirliğinden uzak. Bazı içerik oluşturucular yapay zekayı strateji ve kavramsal yaratıcılık için zaman kazandıran, hikaye anlatımı ve topluluk oluşturmaya odaklanmalarını sağlayan bir müttefik olarak görüyor.

Diğerleri ise üretimin otomasyonunun yaptıkları işin değerini tamamen düşüreceğinden ve yılların teknik deneyimini önemsiz hale getireceğinden korkuyor.

Diğerleri ise gerçek değerin, yapay zekayı bir araç olarak düzenleyebilme becerisinde yatacağını ve yaratıcıları yalnızca içerik üreticilerinden ziyade 'dijital yönetmenlere' dönüştüreceğini savunuyor.

‍

Yeni Temel Yetkinlik

2.0 modelinde, en değerli beceri artık üretim hızı değil (AI daha hızlıdır), küratöryel yargının kalitesidir. Üretken yapay zeka kullanımından önce ve sonra insan denetimi olmadan, kimsenin okumak istemeyeceği genel, hazır, atlanabilir içerik riskiyle karşı karşıya kalırsınız.

‍

Sonuçlar: Akıllı Kürasyon Çağı

Karar yorgunluğu dijital çağın beklenmedik zorluklarından biridir, ancak çözümü inovasyonu sınırlamakta yatmamaktadır. Yapay zekanın mevcut içeriği seçtiği geleneksel yapay zeka küratörlüğü modeli (1.0) önemli ancak yetersiz bir ilk adımdı.

‍

Gelecek 2.0 modeline aittir: 'Yapay zeka doğurur, insan iyileştirir'. Bu yaklaşım şunu kabul eder:

• Yapay zeka hızlı üretim ve hacim konusunda üstündür
• İnsanlar niteliksel muhakeme ve stratejik yönlendirme konusunda mükemmeldir
• İkisinin kombinasyonu tek bir sistemden katlanarak daha güçlüdür

Meta Ders: Bu makalenin oluşturulması, tartışılan ilkeyi mükemmel bir şekilde göstermektedir. Yapay zeka başlangıçta doğru ve yanlış bilgilerin birbirine karıştığı bir bilgi seli oluşturdu. Okuyucuyu bu aşırı yükün arasında gezinmeye bırakmak (karar yorgunluğu yaratmak) yerine, 'insan' küratör yalnızca en alakalı ve güvenilir bilgileri seçti, doğruladı ve düzenledi.

‍

Bilginin bol olduğu bir dünyada, gerçek beceri artık seçenekler üretmekte değil, doğru olanları nasıl seçeceğini bilmekte yatıyor. Gelecek, ne yapay zekanın insanların yerini almasında ne de insanların yapay zeka ile rekabet etmesinde değil; herkesin en iyi yaptığı işi yaptığı işbirliğine dayalı uzmanlaşmada.

‍

Gelecek, sadece yaratabilenlere değil, düzenleyebilenlere de aittir.

Bu makale, yapay zeka alanında önde gelen akademik kurum ve kuruluşlar tarafından yayınlanan araştırmalara dayanmakta olup, özellikle yapay zeka-insan işbirliğine dayalı iş akışları ve iş karar alma süreçlerinde yapay zekanın uygulanmasına ilişkin çalışmalara atıfta bulunmaktadır.