2024 Üretken Yapay Zekânın Yayılım Yılı Oluyor
COVID-19 pandemisi, dijitalleşmenin hem iş hayatında ve hem de toplumsal hayatta önemli bir yol katetmesini sağladı. Sosyal mesafe gerekliliği; çalışma koşullarını, üretim biçimlerini ve mal/hizmet tedarikini dönüşmeye zorlarken, dijitalleşme kötümser ekonomik tabloda organizasyonların hayatta kalması için zorunluluk haline geldi. Doğal olarak son yıllarda TSKB Blog sayfamızı ziyaret eden okuyucularımız, yapay zekâya dair birçok köşe yazısını okudular. Bu yazılar sanattan, sürdürülebilir su yönetimine kadar uzanan birçok konuda yapay zekânın artan kabiliyetlerini ele alırken, ben biraz üretken yapay zekânın (generative AI) gelişiminden bahsetmek istiyorum.
Yüksek kalitede metin, görsel ve işitsel içerik üretebilme becerisine sahip derin öğrenme modellerini içeren üretken yapay zekâ, ilk ürünlerini 2010’ların ortasında sunmaya başladı. Ancak özellikle geçtiğimiz yıldan itibaren sohbet botu ChatGPT ve metinsel tanımlardan görsel oluşturabilen DALL-E gibi programların geniş kitlelerce kullanılmaya başlaması yeni bir dönemin başlangıcına işaret etti. Danışmanlık şirketi McKinsey & Company’nin (McKinsey) Mayıs ayında yayımladığı rapor bu teknolojinin iş dünyasındaki hızlı yayılımına dair ipuçları sunuyor1. Rapor kapsamında dünyanın farklı coğrafyalarından çeşitli sektörleri temsil eden 1.363 katılımcının %65’i çalıştıkları kurumların en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zekâdan faydalandığını belirtiyor. Şirketin 2023’te gerçekleştirdiği benzer ankette bu oranın yalnızca %33 olması, sıçramanın hızı açısından çarpıcı nitelikte. 2024 anketinde şirketlerin üretken yapay zekâyı en çok iki alanda kullandığı görülüyor: pazarlama ve satış ile ürün ve hizmet geliştirme. Nitekim bu alanlar, McKinsey tarafından üretken yapay zekânın en yüksek değer yaratılabileceği alanlar arasında sıralanıyorlar. Katılımcıların %67’si önümüzdeki 3 yılda şirketlerinin yapay zekaya daha fazla yatırım yapacağını belirtirken, bilişim teknolojileri, insan kaynakları, risk ve kurumsal finansman gibi alanlarda da kullanımın yaygınlaşacağı görülüyor.
McKinsey, üretken yapay zekânın yıllık 2,6 ila 4,4 trilyon dolar arasında ekonomik değer yaratabileceğini hesaplıyor ki, bu dünyanın en büyük 5. ekonomisi olan Hindistan kadar bir ekonomik değerin ortaya çıkması anlamına geliyor2. Üretken yapay zekânın kullanımda olan mevcut yazılımlara eklemlenmesi halinde bu katkının 2’ye katlanabileceği tahmin ediliyor. Ancak elbette yapay zekâ çevresinde oluşan iyimserliğe mesafeli yaklaşanların olduğu da belirtilmeli. Örneğin, Prof. Dr. Daron Acemoğlu Mayıs ayında yayımladığı makalesinde ulaştırma ve madencilik gibi büyük sektörlerde icra edilen görevlerin dünyayla çok yönlü bir etkileşimi gerekli kıldığını belirtirken, yapay zekânın bunlar gibi birçok alanda insanın rolünü henüz üstlenmeye hazır olmadığını vurguluyor3. Acemoğlu, çalışmasında üretken yapay zekâ ve diğer yapay zeka teknolojileri ile işlerin yalnızca %4,6’sının maliyet etkin biçimde otomasyona dayalı yapılabileceğini belirtiyor ve bu teknolojiler ile artan toplam faktör verimliliğinin önümüzdeki 10 yılda küresel gayrisafi yurtiçi hasılada yaratacağı büyümenin %0,9 ile sınırlı olacağını hesaplıyor.
Yakın gelecekteki potansiyeli üzerinden yürüyen tartışmaları bir kenara bırakırsak, üretken yapay zekânın küresel büyümeye katkısının, aynı zamanda bu teknolojinin etkilediği bireylerin çalışma hayatında kalabilmesine bağlı olduğunu görüyoruz. Otomasyonun önceki aşamalarının aksine, üretken yapay zekâ yüksek ücretli bilgi işçilerinin görevlerini de dönüştürme potansiyeli taşıyor. Bu nedenle hızla yaşlanan dünya nüfusu göz önünde bulundurulduğunda, dijital dönüşümün verimlilik artışına dönüşmesi için işgücü eğitim programlarının teknolojik ilerlemelere uyumlulaştırılması ve istihdam piyasasında ileri yaşta iş değiştirmeyi kolaylaştırıcı adımların atılması önemli tamamlayıcı basamaklar olarak daha da ön plana çıkıyor.
(1) McKinsey (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value
(2) McKinsey (2023). The economic potential of generative AI
(3) Acemoğlu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI
