İş Dünyası

Karar vermek için çok mu yorgunsunuz? Yapay zeka üretir, siz seçersiniz

Her kampanya için 50 yaratıcı seçenek: Yapay zekanın hayatımızı kolaylaştırması gerekiyordu, bunun yerine bizi seçeneklere boğdu. Çözüm ne mi? Paradigmayı tersine çevirmek. 'Yapay zeka üretir, insan küratörlük yapar' şeklindeki 2.0 modelinde, insanlar niteliksel muhakeme ve stratejik yönlendirme uygularken yapay zeka imkansız hızlarda üretim yapıyor. En değerli becerinin neden artık üretim hızı değil de küratöryel muhakeme kalitesi olduğunu ve yaratıcılardan dijital orkestratörlere nasıl geçileceğini öğrenin.

'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.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

9 Kasım 2025

Tüketici Uygulamaları için Yapay Zeka Yönetmeliği: Yeni 2025 Yönetmeliğine Nasıl Hazırlanılır?

2025, YZ'nin 'Vahşi Batı' döneminin sonunu işaret ediyor: YZ Yasası AB, 2 Şubat 2025'ten itibaren YZ okuryazarlığı yükümlülükleri, 2 Ağustos'tan itibaren yönetişim ve GPAI ile Ağustos 2024'ten itibaren faaliyete geçti. Kaliforniya, SB 243 (Sewell Setzer'in intiharından sonra doğdu, 14 yaşında chatbot ile duygusal ilişki geliştirdi) ile zorlayıcı ödül sistemlerinin yasaklanması, intihar düşüncesinin tespiti, her 3 saatte bir 'ben insan değilim' hatırlatması, bağımsız kamu denetimleri, 1.000 $/ihlal cezaları ile öncülük ediyor. SB 420, 'yüksek riskli otomatik kararlar' için insan incelemesi itiraz haklarıyla birlikte etki değerlendirmeleri gerektirmektedir. Gerçek Uygulama: Noom 2022'de insan koçlar gibi gösterilen botlar için 56 milyon dolar tazminat ödemiştir. Ulusal eğilim: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts yapay zeka chatbot'larını bilgilendirmemeyi UDAP ihlali olarak sınıflandırıyor. Üç kademeli risk-kritik sistemler yaklaşımı (sağlık/ulaşım/enerji) dağıtım öncesi sertifikasyon, tüketiciye yönelik şeffaf açıklama, genel amaçlı kayıt+güvenlik testi. Federal ön muafiyet olmaksızın düzenleyici yamalı bohça: birden fazla eyalette faaliyet gösteren şirketler değişken gereklilikler arasında gezinmek zorundadır. Ağustos 2026'dan itibaren AB: Açık olmadığı sürece kullanıcıları YZ etkileşimi hakkında bilgilendirin, YZ tarafından oluşturulan içerik makine tarafından okunabilir olarak etiketlenir.
9 Kasım 2025

Yaratılmamış olanı düzenlemek: Avrupa teknolojik ilgisizlik riskiyle karşı karşıya mı?

Avrupa, yapay zeka alanındaki küresel yatırımların yalnızca onda birini çekiyor ancak küresel kuralları dikte ettiğini iddia ediyor. Bu 'Brüksel Etkisi'dir - inovasyonu teşvik etmeden pazar gücü yoluyla gezegen ölçeğinde kurallar dayatmak. Yapay Zeka Yasası 2027 yılına kadar kademeli bir takvimle yürürlüğe giriyor, ancak çok uluslu teknoloji şirketleri yaratıcı kaçınma stratejileriyle yanıt veriyor: eğitim verilerini ifşa etmekten kaçınmak için ticari sırlara başvurmak, teknik olarak uyumlu ancak anlaşılmaz özetler üretmek, sistemleri 'yüksek risk'ten 'minimum risk'e düşürmek için öz değerlendirmeyi kullanmak, daha az sıkı kontrollere sahip üye ülkeleri seçerek forum alışverişi yapmak. Ülke dışı telif hakkı paradoksu: AB, OpenAI'nin Avrupa dışındaki eğitimler için bile Avrupa yasalarına uymasını talep ediyor - uluslararası hukukta daha önce hiç görülmemiş bir ilke. 'İkili model' ortaya çıkıyor: aynı YZ ürünlerinin sınırlı Avrupa versiyonlarına karşı gelişmiş küresel versiyonları. Gerçek risk: Avrupa, küresel inovasyondan izole edilmiş bir 'dijital kale' haline gelir ve Avrupa vatandaşları daha düşük teknolojilere erişir. Kredi skorlama davasında Adalet Divanı 'ticari sır' savunmasını çoktan reddetti, ancak yorumsal belirsizlik çok büyük olmaya devam ediyor - 'yeterince ayrıntılı özet' tam olarak ne anlama geliyor? Kimse bilmiyor. Cevaplanmamış son soru: AB, ABD kapitalizmi ile Çin devlet kontrolü arasında etik bir üçüncü yol mu yaratıyor, yoksa sadece bürokrasiyi rekabet etmediği bir alana mı ihraç ediyor? Şimdilik: YZ düzenlemelerinde dünya lideri, gelişiminde marjinal. Geniş bir program.
9 Kasım 2025

Outliers: Veri Biliminin Başarı Hikayeleriyle Buluştuğu Yer

Veri bilimi paradigmayı tersine çevirdi: aykırı değerler artık 'ortadan kaldırılması gereken hatalar' değil, anlaşılması gereken değerli bilgilerdir. Tek bir aykırı değer doğrusal bir regresyon modelini tamamen bozabilir - eğimi 2'den 10'a değiştirebilir - ancak bunu ortadan kaldırmak veri kümesindeki en önemli sinyali kaybetmek anlamına gelebilir. Makine öğrenimi sofistike araçlar sunar: İzolasyon Ormanı rastgele karar ağaçları oluşturarak aykırı değerleri izole eder, Yerel Aykırı Değer Faktörü yerel yoğunluğu analiz eder, Otomatik kodlayıcılar normal verileri yeniden yapılandırır ve yeniden üretemediklerini rapor eder. Küresel aykırı değerler (tropik bölgelerde -10°C sıcaklık), bağlamsal aykırı değerler (yoksul bir mahallede 1.000 € harcama), kolektif aykırı değerler (saldırıya işaret eden senkronize ani trafik ağı) vardır. Gladwell ile paralel: '10.000 saat kuralı' tartışmalı - Paul McCartney'in 'birçok grup Hamburg'da 10.000 saat çalışıp başarılı olamadı, teori yanılmaz değil' sözü. Asya'nın matematiksel başarısı genetik değil kültüreldir: Çin'in sayısal sistemi daha sezgiseldir, pirinç ekimi Batı tarımının toprak genişlemesine karşı sürekli gelişme gerektirir. Gerçek uygulamalar: Birleşik Krallık bankaları gerçek zamanlı anormallik tespiti yoluyla %18 potansiyel kayıplarını geri kazanıyor, üretim insan denetiminin gözden kaçıracağı mikroskobik kusurları tespit ediyor, sağlık hizmetleri klinik deney verilerini %85+ anormallik tespiti hassasiyetiyle doğruluyor. Son ders: Veri bilimi aykırı değerleri ortadan kaldırmaktan onları anlamaya doğru ilerledikçe, alışılmadık kariyerleri düzeltilmesi gereken anormallikler olarak değil, üzerinde çalışılması gereken değerli yörüngeler olarak görmeliyiz.