ENDÜSTRİYEL İNTERNET ya da Endüstri 4.0, otomasyonun bir ileri aşaması olarak mavi yakalıların işlerini tehdit ediyor. Benzer bir tehdidin yapay zeka tarafından karar verici pozisyondaki beyaz yakalılar için yaratıldığı tartışması da sürüyor. Teknolojinin günümüzün iş hayatını değiştirme hızı ve şiddetinin etkileri, insanların en bariz korkusu olan hayatını devam ettirmeyi tehdit boyutu ile tartışıladursun; ortaya çıkmaya başlayan örnekler uygulama tarafında daha ciddi sıkıntılara işaret ediyor.
Adı kutunun dışında düşünme ile özdeşleşen yazar Malcolm Gladwell, Orlando’daki Citrix Synergy 2017 toplantısında büyük veri analizi ve yapay zeka uygulamalarının yanlış kullanılmasının yarattığı yanlış örneklere işaret etti. Gladwell, bu şekilde adlandırmasa da yapay zeka yapay aptallık örneklerini ortaya çıkarmış durumda. Bu, dijital dönüşümün özelliklerine uyum sağlayamayanlar için iş hayatında yaprak dökümü riski anlamına geliyor. Gladwell ise, bu denklemi tersinden ele alıp yapay zekanın insanın muhakeme gücünü daha önemli hale getireceğine dikkat çekiyor. Her iki durumda da yolculuk aynı yerde son bulacak: iş sonuçları itibariyle bakıldığında yapay zeka ve insan muhakemesinin doğru bileşimi cennete, yanlış bileşimi ise cehenneme götürecek.
Gladwell’in olumlu bakış açısı, yapay zeka ofislerdeki yerini daha fazla alırken, büyük verinin oluşturduğu veri okyanusları içindeki gizemleri çözmek için insana ihtiyaç olacağına odaklanıyor. Bunun nedeni, makinelerin bu gizemlerin içinden çıkmakta yetersiz kalacak olması çünkü insanların duygusal ve analitik muhakeme gücü makinelerde bulunmuyor. Günümüzün iş modelleri içinde insanların bu yeteneklerinin ileri mi yoksa geri mi gittiği ayrı bir tartışma konusu olarak ele alınmayı bekliyor. Ancak Gladwell’in, kurumlarda insanların muhakeme etmesi gereken sorunlar için yaptığı gizem (mystery) tanımlamasının daha önceki sorunlar için kullandığı bulmacadan (puzzle) farkı önceliği hak ediyor. İkisinin birbirinden farkı, ikinciyi çözerken daha fazla bilgi edinmek gerekirken gizem çözmede, halihazırda bulunan veriden daha iyi anlam çıkarılmasına ya da bu verinin daha zekice çözümlenmesine ihtiyaç duyulması. Büyük veri dünyasında problemlerin gizeme doğru evrildiğini görmek zor değil.
NBA ve eğitim alanlarından örnekler, Gladwell’in sözlerinin çok net bir biçimde anlaşılmasını sağlıyor. NBA örneğinde NBA’e aynı dönemde katılan Paul George, Demarcus Cousins, Eric Bledsoe ve Gordon Hayward’ın performanslarını inceleyen Gladwell, Hayward’ın 48 dakikalık maçta kazanma performansına etkisini ayrıştırıyor. NBA oyuncularının dört senelik performanslarının ardından yüksek tutarlı sözleşme imzalamalarının ve bunun ardından düşüşe geçmelerinin standart akış olduğunu tespit eden Gladwell, Hayward’ın yedinci senesi olan 2016-2017 sezonunda 0,199’luk skoru yakalamasını sağlayan bir yükselişi yakaladığına dikkat çekiyor. Karşılaştırma yapmak açısından bu skorda tanrılar katında yer alan LeBron James’in skoru, 0,230 civarında. Analitik sistemler Hayward ile ilgili sonucu anomali olarak nitelerken, Gladwell buradan insanın makineye üstünlüğünün bir örneğini çıkarıyor. Hayward’ın koçu ile yapılan kısa bir konuşma, Hayward’ın düşüşü engellemek için özel bir ek antrenman programı hazırlattığını ve yaz aylarında çılgın bir antrenman süreci deneyimi yaşamak üzere Kobe Bryant’ın yanına gittiğini öğrenerek gizemi çözmeyi sağlıyor. Bu sonucu, insanın konuşma gibi temel bir özelliğini kullanarak elde etmek mümkün.
Diğer örnek, ABD’deki okullarda kullanılan skorlama sistemi ve öğretmenlerin performansının otomatik olarak ölçülmesi ile ilgili. Genel skorlama sisteminde başarısız görünen bir öğretmenin özel bir öğrenci grubunda çok başarılı olabileceğine işaret eden Gladwell, genel skorlamanın bu öğretmen karmasını ortadan kaldıran bir standartlaştırmaya götürdüğünü söylüyor. Bu durum, farklı öğrenci tipleri için yüksek performansla eğitim sistemi kurabilecek bir değerleme altyapısını dijital çağa hiç de uygun olmayan dar bir kalıba çevirebiliyor. Bu makus kaderi değiştirmenin yolu, büyük veriden küçük veriye gidebilmek. Bunun için yapılması gereken, okul müdürünün bu analiz sonuçlarını takip eden kişi olmaktan çıkarılıp gerçekten öğretmenleri tanıyan kişiye dönüştürülmesi. Doğal olarak bunu sağlamanın yolu da diyalog kurmaktan ve konuşmaktan geçiyor. Yüksek performansın formülü ise, okul müdürünün bu uzmanlığı ile öğretmenlerin özelliklerine uygun sınıfların oluşturulması şeklinde. İnsanın karar verici olması, akışın çok daha sağlıklı olmasını sağlıyor. Gelecek modellerinde, büyük veri, makine öğrenmesi ve yapay zekanın bilgi toplama işindeki rolünün artması, gizem çözmeye geçişi çok daha karmaşık hale getirecek ancak bunu çözme yeteneğini geliştirebilenler geleceğe hükmedecek.
Yapay zekanın insanların yerini almak yerine insanların yerini netleştireceğini ifade eden Gladwell’e göre, insanın en önemli rollerinden biri, karar alma zincirindeki yapısal eksiklikleri tespit edip aşmak olacak. Geleceğin uzmanlık tanımında bu ifade önemli bir yer tutacak. Gladwell’in bu tanımlaması, herkesten çok bugünlerde üniversite tercihlerini yapan gençlere ışık tutacağa benziyor.
