Tahmin Tuzağı: Geleceği Tahmin Etmek Neden Yeterli Değil

Giriş

Birçok şirket, bizim "tahmin tuzağı" dediğimiz şeye düştü: Tahmine dayalı yapay zeka teknolojilerine büyük yatırımlar yapıyorlar ama bu yeteneklerin, yapay zekanın iş karar alma süreçlerine sağlayabileceği değerin yalnızca küçük bir kısmını temsil ettiğini fark etmiyorlar.

‍

ACM'nin son İletişim makalesinde belirtildiği gibi, "Yapay zekanın tahmin etme yeteneği, yeni durumlarda muhakeme ve karar almaya mutlaka dönüşmez" [1]. Bu makale, bu tuzağa düşmemek için zorlukları, sınırlamaları ve olası çözümleri araştırmaktadır.

‍

Tahmin tuzağı nedir?

Tahmin tuzağı, kuruluşlar şu durumlarda ortaya çıkar:

Tahmini nihai hedefle karıştırıyorlar : Birçok şirket, öngörüleri somut eylemlere dönüştürmek için gerekli organizasyonel altyapıyı oluşturmadıkları için kullanılmayan öngörüler üreten karmaşık yapay zeka modellerine sahip [2].
"Ne olabileceği" ile "Ne yapmamız gerektiği" arasındaki boşluğu kapatmayı başaramıyorlar : "Tahminin Ötesinde" adlı makalede vurgulandığı gibi, en etkili yapay zeka uygulamaları yalnızca sonuçları tahmin etmekle kalmıyor, aynı zamanda kararların çerçevelenmesine, seçeneklerin değerlendirilmesine ve farklı seçimlerin potansiyel sonuçlarının simüle edilmesine yardımcı oluyor [2].
Karar almada öngörücü modeller kullanırlar : George Stathakopolous'un Ad Age'de belirttiği gibi, "Pazarlamacıların karar almak için öngörücü modeller kullanmaya çalıştığını sık sık görüyorum. Bu tam olarak bir hata değil, ancak daha eski ve daha zahmetli bir iş yapma yöntemidir" [3].

‍

Tahmini yapay zekanın temel sınırlamaları

Öngörücü yapay zekanın karar alma değerini etkileyebilecek bazı doğal sınırlamaları vardır:

Tarihsel verilere bağımlılık : "AI tahmininin temel sınırlaması, AI'nın tahminler yapmak için kullandığı ham maddenin geçmiş veriler olmasından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle AI zorunlu olarak her zaman geçmişe yöneliktir" [1]. Bu, onu benzeri görülmemiş veya hızla değişen senaryolar için daha az güvenilir hale getirir.
Nedensellik Sorunları : Birçok AI sistemi korelasyonları tanımlar ancak nedensel ilişkileri tanımlamaz. Bazı uzmanların "nedensellik tuzağı" dediği şey budur - makine öğrenimi sistemleri "milyonlarca küçük korelasyondan" içgörüler elde eder ancak genellikle bize hangi belirli özelliklerin belirli bir sonucu yönlendirdiğini söyleyemez [4].
Yorumlanabilirlik Zorlukları : Karmaşık makine öğrenimi modelleri genellikle "kara kutular" gibi davranarak, belirli tahminlere nasıl ulaştıklarını anlamayı zorlaştırır. Qymatix'in belirttiği gibi, "dezavantajı, belirli bir müşteri hakkında size en fazla bilgiyi veren özelliklerin hangileri olduğunu hızlı bir şekilde ilişkilendirememenizdir" [4].
Onaylama ve hizalama önyargısı : Araştırmalar, yapay zekanın, "kullanıcının sorusunun çerçevesini, öncüllerini sorgulamaktan ziyade güçlendirme" eğilimi de dahil olmak üzere karar önyargılarından muzdarip olabileceğini göstermiştir [5]. Bu "uyum önyargısı", makul görünen ancak aslında zayıf desteklenen bağlantılara dayanan cevaplara yol açabilir.

‍

Tahminin Ötesinde: Gerçek Karar Yetkilendirmesine Doğru

Tahmin tuzağını aşmak için şirketlerin şunları yapması gerekir:

Verilerle değil, kararlarla başlayın : En önemli, sık ve zor kararları belirleyin, ardından bunları hangi yapay zeka yeteneklerinin iyileştirebileceğini belirlemek için geriye doğru çalışın [2].
Otomasyon için değil, artırma için tasarım yapın : İnsanları karar alma döngüsünden çıkarmaya çalışmak yerine, yapay zeka içgörülerini insan yargısıyla birleştiren arayüzler ve iş akışları yaratın [2].
Karar geri bildirim döngüleri oluşturun : Karar sonuçlarını sistematik olarak takip edin ve bu bilgileri hem yapay zekayı iyileştirmek hem de karar alma süreçlerini iyileştirmek için raporlayın [2].
Karar okuryazarlığını geliştirin : Ekipleri yalnızca yapay zeka okuryazarlığı konusunda değil, aynı zamanda karar önyargılarını anlama, olasılıksal düşünme ve karar kalitesini değerlendirme konusunda eğitin [2].
Karar Zekasını Benimsemek : Daha olgun yapay zeka uygulamaları, insan yargısını artırmak için veri bilimi, karar teorisi ve davranış biliminin birleştirilmesi olan karar zekasını benimsiyor [2].

‍

Gelecek: İnsan-AI Ortaklığı

Yapay zekanın gerçek değeri, insanlar ve makineler arasındaki ortaklıkta yatmaktadır. Bu iş birliğinde:

Yapay zeka, büyük miktardaki bilgilerin işlenmesi, kalıpların belirlenmesi, belirsizliğin ölçülmesi ve tutarlılığın sağlanması gibi görevleri üstlenir .
İnsanlar bağlamsal anlayış, etik yargı, yaratıcı problem çözme ve kişilerarası iletişim gibi becerilere katkıda bulunurlar .

Yakın zamanda yayınlanan bir MIT PMC makalesinde belirtildiği gibi, "Yapay zeka destekli karar almanın tamamlayıcı performansa yol açtığı koşulları anlamak için, tamamlayıcılığı elde etmedeki potansiyel başarısızlığın iki farklı nedenini ayırt etmek faydalıdır" [6]. Araştırma, insan ve yapay zeka tahminleri yeterince bağımsız olduğunda, bunların birleşiminin tek başına her iki yaklaşımdan daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.

‍

Sonuç

2025'e doğru ilerlerken, AI'nın rekabet avantajı giderek daha iyi algoritmalara veya daha fazla veriye sahip olmaktan değil, AI'yı kuruluş genelinde karar alma süreçlerine daha etkili bir şekilde entegre etmekten geliyor. Bu entegrasyonu başaran şirketler yalnızca operasyonel ölçümlerde değil, aynı zamanda karar hızı, karar kalitesi ve karar tutarlılığında da ölçülebilir iyileştirmeler görüyor.

‍

Tahmin tuzağından kaçınmak, bakış açısında bir değişiklik gerektirir: AI'yı öncelikli olarak bir tahmin teknolojisi olarak değil, karar geliştirme teknolojisi olarak görmek. MIT Sloan'dan Susan Athey'in dediği gibi, "Yöneticilerin, bugün sahip olduğumuz AI türü göz önüne alındığında, bir sorunu AI perspektifinden neyin kolay veya zor hale getirdiğini anlamalarına yardımcı olmaya çalışıyorum" [7].

‍

Bu karmaşıklığın üstesinden gelebilen kuruluşlar, önümüzdeki yıllarda yapay zekadan en fazla değeri elde edecekler.

‍

Kaynaklar

ACM Bildirileri (Nisan 2025) - “Yapay Zeka Tahmini Karar Alma Sürecine Ölçeklenebilir mi?” - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
"Tahmin Ötesinde" (Nisan 2025) Makalesi - "Yapay Zekanın Gerçek Değerinin Karar Alma Artırmasında Olmasının Nedeni"
Ad Age (Kasım 2024) - "Yapay zeka tahminlerinden gerçek yapay zeka karar alma sürecine nasıl geçilir" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
Qymatix (Ağustos 2021) - "Kara Kutu Makine Öğrenmesinin Nedensellik Tuzağından Nasıl Kaçınılır" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
Güçlendirmeyi Etkinleştirme (Şubat 2025) - "Yapay Zeka Karar Alma Tuzağının En Büyük Tehlikesi: Memnun Etme Arzusu" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
PMC (2024) - "Yapay Zeka Destekli Karar Alma İçin Üç Zorluk" - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
MIT Sloan Management Review - "Karmaşık Kararlara Yapay Zeka Tahmini Uygulamasının Tehlikeleri" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/