Yapay zekâ soruları yanıtlayabiliyor. Sıradaki zorluk, insanların ilerlemesine yardımcı olmak.

Soruları yanıtlayabilen yapay zekâlar geliştirme konusunda son derece başarılı hâle geldik. Bir başvurunun ne zaman teslim edilmesi gerektiğini, hangi belgelerin istendiğini ya da bir sürecin nasıl işlediğini sorun; saniyeler içinde yararlı bir yanıt alabilirsiniz. Ancak söz konusu olan birinin eğitimi, mali geleceği ya da aidiyet duygusu olduğunda, yanıt yalnızca başlangıçtır. Önemli olan, o kişinin gerçekten ilerleyip ilerleyemediğidir.

Ajan tabanlı yapay zekâyı ilginç kılan da budur. Bir yapay zekâ ajanı, her etkileşimi tek başına ele alınan bir soru olarak görmek yerine, kişinin daha kapsamlı bir yolculuğun neresinde olduğunu anlayabilir, sırada ne yapılması gerektiğini belirleyebilir ve kişinin oraya ulaşmasına yardımcı olabilir. Ancak bunu güvenilir biçimde yapmak, yetkin bir dil modelinden fazlasını gerektirir. Sürecin en başından itibaren tasarlanmış, belirli amaçlara yönelik yolculuklara, birbirine bağlı sistemlere ve insan denetimine ihtiyaç vardır.

Yükseköğretimi ele alalım. Bir öğrenci başvuru yapar, mali yardım işlemlerini tamamlar, derslere kaydolur, bir danışmanla görüşür, akademik destek bulur, staj arar, mezuniyete hazırlanır, iş arar ve sonunda mezun olur. Kurumlar bu aşamaları ayrı bölümler ve teknoloji sistemleri arasında düzenler; ancak öğrenciler tek bir üniversite deneyimler. İhtiyaç duydukları yardımı alabilmek için kurumun organizasyon şemasını anlamak zorunda kalmamalılar.

İnsanlar Yeni Bir Arayüz İstemiyor. İşlerini Halletmek İstiyor.

Hâlen ABD’de üniversite öğrenimi gören 1.058 öğrenciyle yapılan yakın tarihli bir ankette, öğrencilerin %76’sı çoğu öğrenci hizmeti ihtiyacını bir ofisi aramadan ya da ziyaret etmeden karşılayabilmeyi beklediğini söyledi. Buna karşın her dört öğrenciden biri, kurumunun bu beklentiyi karşılamadığını belirtti. Modern bir dijital deneyimde en önemli unsurlar sorulduğunda, %64’ü hızlı yanıt ve çözümü, %54’ü 7/24 erişilebilirliği, %50’si ise işlemleri tek bir yerde tamamlayabilmeyi öne çıkardı. Öğrenciler daha hızlı yanıtlar, daha az yönlendirme ve birden fazla sistemde gezinmeden işlemlerini tamamlama olanağı istiyor.

Üniversite başvurusuna başlayıp tamamlamayan bir aday düşünün. Geleneksel bir sohbet robotu başvuru koşullarıyla ilgili soruları yanıtlayabilir; ancak eksik olanları ve nasıl ilerleyeceğini yine öğrencinin bulması gerekir. Ajan tabanlı bir sistem, başvurunun nerede takıldığını anlayabilir, sıradaki adımı belirleyebilir ve öğrencinin kaldığı yerden devam etmesine yardımcı olabilir. Öğrenci transkriptini zaten yüklediğini söylerse sistem başvuru kaydını kontrol edebilir, belgenin kayıtta olduğunu doğrulayabilir ve öğrenciden aynı işlemi yeniden yapmasını istemek yerine bu koşulu tamamlanmış sayarak sonraki aşamaya geçebilir.

En büyük teknik zorluklardan bazıları da burada varlığını sürdürüyor. Microsoft Research, üretkenlik ajanlarının karşı karşıya olduğu zorluklar arasında güvenilirliği, bağlamı korumayı ve gerçek dünyadaki iş akışlarını yürütmeyi sayıyor. Bir ajan, adımlar arasında bağlamı kaybediyorsa ya da sürece dâhil olan sistemlerde çalışamıyorsa birine süreç boyunca güvenilir biçimde rehberlik edemez.

Tepkisel Yanıtlardan Proaktif Yardıma

Fırsat, soruları yanıtlamanın ötesine geçerek birinin ne zaman desteğe ihtiyaç duyduğunu anlamayı ve kurumların sıradaki doğru adımı belirlemesine yardımcı olmayı kapsıyor. Örneğin bir kaynak geliştirme ekibi, bir mezunun yeniden iletişime geçmeye, gönüllü olmaya ya da ilk bağışını yapmaya hazır olduğuna işaret eden sinyalleri fark edebilir. Ancak sinyali fark etmek yalnızca başlangıçtır. Asıl değer, o kişiye o anda hangi iletişim girişiminin uygun olduğunu ve sonrasında ne yapılması gerektiğini anlamaktan gelir.

Belirli amaçlara yönelik yolculuklar, farklı kitleler ve hedefler için yerleşik uygulamaları içerebilir; böylece ekiplere genel amaçlı araçlardan ya da sıfırdan oluşturulmuş iş akışlarından daha sağlam bir başlangıç noktası sunar. Üstelik faydası, personelin zamanından tasarruf etmekle sınırlı değildir. Kurumların elinde zaten çok büyük miktarda veri var. İhtiyaç duydukları şey, bu sinyalleri yorumlamaya ve onları düşünülmüş, zamanında etkileşimlere dönüştürmeye yardımcı olmaktır.

İhtiyaç açık. Aynı öğrenci anketinde öğrencilerin yarısı, sürecin fazla zor gelmesi nedeniyle kurumlarıyla iletişime geçmekten kaçındığını söyledi. Öğrencilerin %40’ından ayrıca daha önce verdikleri bilgileri yeniden vermeleri istenmiş, %34’ü sorun çözülmeden başka bir yere yönlendirilmiş, %31’i ise aradığını bulamayınca aramaktan vazgeçmişti.

En yararlı yapay zekâ deneyimleri, bu sürtüşme noktalarını birinin kurumla ilişiğini kesmesine yol açmadan önce fark etmeye yardımcı olur.

Yanıtı Yararlı Bir Eyleme Dönüştüren Bağlamdır

Aynı bilgileri bir kuruma tekrar tekrar vermenin yarattığı hayal kırıklığını hepimiz yaşamışızdır. Şimdi bunu derslere kaydolmaya çalışırken, bir mali yardım sorununu çözerken ya da mezun olduğunuz üniversiteyle yeniden bağlantı kurarken yaptığınızı düşünün. Birbirinden kopuk her etkileşim, kurumun sizi tanıyan bir kuruluş olduğu hissini biraz daha azaltır.

Bilgileri ayrı bölümler etrafında değil, kişinin kendisi etrafında birleştirmek bu deneyimi değiştirir. Öğrenciler, mezunlar ve bağışçılar daha kesintisiz ve kişiselleştirilmiş bir iletişimden yararlanırken personel de daha etkili yanıt vermek için gereken bağlama sahip olur. Kurumlar iletişimi daha kolay ve kişisel hâle getirdiğinde daha güçlü ilişkilerin ve kalıcı bağlılığın oluşması için gerekli koşulları yaratır.

Öğrenciler, dijital deneyimlerin bu şekilde işlemesini istediklerini şimdiden belli ediyor. Aynı öğrenci araştırması, öğrencilerin %56’sının yönlendirmelerle başka sayfalara gitmeden veya aynı bilgileri tekrar tekrar girmek zorunda kalmadan sistemlerin birbiriyle bağlantılı çalışmasını beklediğini ortaya koydu. Yarısı, dijital araçların son tarihler, gereklilikler veya sorunlar probleme dönüşmeden önce bunları proaktif olarak bildirmesini bekliyor.

Bu deneyimi sunmak, tek tek araçları daha akıllı hâle getirmekten fazlasını gerektiriyor. Kurumların, bir kişinin yolculuğunun hangi aşamasında olduğunu anlamasını ve buna uygun şekilde yanıt vermesini sağlayan bilgi ve iş akışlarını birbirine bağlamak gerekiyor.

En İyi Yapay Zekâ Ne Zaman Harekete Geçeceğini, Ne Zaman Koruyacağını ve Ne Zaman Geri Çekileceğini Bilir

Ajan tabanlı yapay zekânın amacı, mümkün olan en yüksek özerklik olmamalı. Amaç; yardım, eylem ve insan muhakemesini doğru biçimde bir araya getirmek ve insan onayını en başından itibaren iş akışına dâhil etmek olmalı.

Yapay zekâ daha fazla eylem gerçekleştirebilir hâle geldikçe, neleri kendi başına yapması gerektiğine karar vermek de yapabileceklerini genişletmek kadar önem kazanıyor. Eksik formları belirlemek veya ilgili bilgileri öne çıkarmak gibi rutin görevler otomasyona oldukça uygun olabilir. Ancak bir yapay zekâ sistemi, öğrenciyle iletişime geçmeye hazırlanıyor veya öğrencinin deneyimini etkileyebilecek bir eylem öneriyorsa, öğrenciye herhangi bir şey ulaşmadan önce bir kişinin bunu onaylama fırsatı olmalı.

İnsan denetimi, yalnızca olağan dışı durumları üst kademelere taşımakla veya kararlar alındıktan sonra bunları incelemekle sınırlı olmamalı. Önemli sonuçlar doğurabilecek etkileşimlerde onay, eylemden önce alınmalı; sonra değil. Yapay zekâ işaretleri belirleyebilir, sonraki adımları önerebilir ve iletişim hazırlayabilir; ancak sonrasında ne olacağına karar verme yetkisi personelde kalır.

Bu yaklaşım, teknolojinin yerini alamayacağı muhakeme ve empatiye de alan açar. Olağan dışı bir mali durumla karşı karşıya olan veya akademik açıdan zorlanan bir öğrenci, otomatik bir öneriden daha fazlasına ihtiyaç duyabilir. Teknoloji, personeli sürecin dışına çıkarmak yerine bu tür durumları fark etmelerine ve ihtiyaç duydukları bağlamı göz önünde bulundurarak yanıt vermelerine yardımcı olmalı.

Sorumlu uygulama, bu deneyimlerin dayandığı hassas bilgilerin korunmasını da gerektirir. Sistemleri birbirine bağlamak ve yapay zekânın eyleme geçmesini sağlamak; verilere erişim, izinler, güvenlik ve hesap verebilirlik konusunda önemli soruları beraberinde getirir. Başvuru veya mali yardım sürecinde destek veren bir ajan, yalnızca söz konusu etkileşim için uygun olan bilgilere erişebilmeli ve eylemleri gerçekleştirebilmeli; neler yapabileceğine ilişkin sınırlar açıkça belirlenmelidir.

Microsoft Research’ün insanın sürece dâhil olduğu ajanlar üzerine çalışmaları, giderek daha özerk hâle gelen sistemlerde insan denetimi ve kontrolünü tasarım aşamasından itibaren sağlamanın önemini vurguluyor. Bu kapsamda, insanların bir ajanın çalışmalarına katılmasına ve çalışmaların yönünü değiştirmesine olanak tanıyan mekanizmalar da yer alıyor. Sorumlu yapay zekâ, bu deneyimleri sunmak için gereken güveni oluşturarak daha iyi deneyimleri mümkün kılar.

Yapay Zekânın Yeni Nesli, Elde Edilen Sonuçlarla Tanımlanacak

Kurumların değişmesi gereken bir konu daha var: Yapay zekânın gerçekten işe yarayıp yaramadığını ölçme biçimleri.

Günümüzde yapay zekâ performansı çoğunlukla etkinlik ölçütleriyle değerlendirilir: ele alınan görüşmeler, yanıtlanan sorular, yanıt süreleri veya personele yöneltilmeyen başvurular. Bu ölçütler, bir sistemin kullanılıp kullanılmadığını ya da iş yükünü azaltıp azaltmadığını gösterebilir; ancak bir kişinin yapmak için geldiği işi tamamlamasına yardımcı olup olmadığını mutlaka göstermez.

Bir başvurunun yarısında takılıp kalan bir öğrenci için başarı, bir yapay zekâ asistanından yalnızca yanıt almak değil, başvuruyu tamamlamaktır. Yeniden bağlantı kurmak isteyen bir mezun içinse başarı, bu ilişkiyi ilerletecek bir sonraki adımı atmaktır.

Bu dijital deneyimlerin etkisi, kullanım kolaylığının çok ötesine uzanıyor. Öğrenci araştırması, katılımcıların %38’inin dijital araçlarda gezinmek zor olduğu için kayıt, mali yardım veya akademik konulardaki önemli bir işi ertelediğini ortaya koydu. Her dört kişiden biri, bu zorlukların kayıtlı kalmanın zahmete değip değmediğini sorgulamasına yol açtığını söyledi. Teknoloji bu denli fazla engel yarattığında, teknolojiyle etkileşimi ölçmek asıl meseleyi gözden kaçırır. Kurumlar; insanların tamamlamayı amaçladıkları işleri tamamlayıp tamamlamadıklarını, nerelerde takıldıklarını ve deneyimin zaman içinde iyileşip iyileşmediğini sorgulamalı.

Yapay zekânın yeni neslini, insanların onun sayesinde başarabilecekleri belirleyecek; bu da heyecan verici bir değişim. İster üniversite yaşamında yolunu bulmaya, ister sağlık hizmetlerini yönetmeye, ister değer verdiği bir kuruluşla etkileşim kurmaya çalışsın, amaç karmaşık deneyimleri gerçekten destekleyici hâle getirmek. Bunun için gerçek insanların ihtiyaçlarına göre tasarlanmış yolculuklar, birbirine bağlı bilgiler, anlamlı insan denetimi ve etkinlikten ziyade sonuçları ölçme kararlılığı gerekiyor.

Amaç, sırf otomasyon uğruna daha fazla otomasyon yapmak değil. Amaç, insanların daha az engelle karşılaşarak, kendilerine daha fazla güvenerek ve karşılarındaki kuruluşun onları gerçekten anladığını daha güçlü biçimde hissederek yollarına devam etmelerine yardımcı olmak.