Deloitte’de ABD Yapay Zekâ Başkanı Jim Rowan – Söyleşi Dizisi

Jim Rowan, Deloitte’de ABD Yapay Zekâ Başkanı ve Deloitte Consulting LLP’de principal olarak görev yapıyor; kuruluşların yapay zekâ hedeflerini iş sonuçlarına dönüştürmelerine yardımcı oluyor. Kariyeri kurumsal teknoloji, analitik, veri ve dijital dönüşüm alanlarını kapsıyor; yaşam bilimleri, sağlık ve telekomünikasyon sektörlerinde deneyimi bulunuyor. Deloitte’un Strateji & Analitik ve Yapay Zekâ & Veri birimlerinde liderlik görevleri üstlendi. Çalışmaları, kuruluşların yapay zekâyı benimsemek için ihtiyaç duyduğu yetkinliklerin ve insan kaynağının geliştirilmesini de kapsıyor.

Deloitte; danışmanlık, denetim ve güvence, vergi ve danışmanlık hizmetleri sunan bir profesyonel hizmetler kuruluşudur. Yapay zekâ çalışmaları; işletmelerin yapay zekâyı faaliyetlerinin genelinde benimseyip ölçeklendirmelerine yardımcı olmak için stratejiyi, veriyi, teknolojiyi, yetenekleri ve yönetişimi bir araya getiriyor. Dijital ticaret alanındaki çalışmalar arasında ürün bilgilerini ve kurumsal sistemleri yapay zekâ ajanlarına hazırlamak, farklı kanallardaki müşteri deneyimlerini birbirine bağlamak ve otomatik etkileşimler ile işlemler için gereken kimlik doğrulama, yetkilendirme ve güven kontrollerini oluşturmak yer alıyor.

Deloitte’de kurumsal teknoloji, analitik ve veri alanlarında, şimdi de yapay zekâ üzerine yirmi yılı aşkın süredir çalışıyorsunuz. Bu deneyiminiz ışığında, yapay zekâ ajanlarının yalnızca şirketlerin kendi iç işleyişini dönüştürmekle kalmayıp işletmeler ile müşterileri arasında aracılık edeceği de sizin için ne zaman netleşti?

Geçtiğimiz birkaç yılda, bir zamanlar hayal bile edilemeyecek iş hedeflerini ölçülebilir sonuçlara dönüştürmeleri için kuruluşlara destek olurken yapay zekânın ilerleyişine yakından tanık oldum. Veri, süreç ve teknoloji alanlarındaki geçmişim, yapay zekâyı anlamamın temelini oluşturdu. Yapay zekâ alanında başarı için gereken yeteneklere odaklanarak Deloitte’un yetkinliklerini geliştirmeye başladım. Hem çalışanlarımız hem de müşterilerimiz için müfredat hazırlayan AI Academy de bu çalışmalardan biri.

Günümüzde kuruluşlar, dijital ticaret stratejilerini farklı biçimlerde dönüştürmek için yapay zekâ ajanlarından yararlanıyor: marka görünürlüğünü artırıyor, etkileşimi geliştirmek için kişiselleştirme motorları kullanıyor ve fiziksel, dijital ve sosyal temas noktalarında tutarlı çok kanallı deneyimler oluşturuyorlar. Bu dönüm noktası, markaların dalgalı bir pazarda yol almaya çalıştığı bir döneme denk geliyor. Ajan destekli ticaret, markalara müşterilerine daha hızlı, daha ilgili ve daha tutarlı biçimde yanıt verme fırsatı sunuyor.

Şirketlerin “Ajan Tabanlı Arama Optimizasyonu” için hazırlık yapması gerektiğinden söz ettiniz. Bu kavramı nasıl tanımlıyorsunuz ve bir yapay zekâ ajanı için optimizasyon yapmak, geleneksel SEO’dan veya içeriği yapay zekâ yanıt motorlarına göre optimize etmeye yönelik daha yeni yaklaşımlardan temelde nasıl farklı?

Geleneksel olarak, çevrimiçi ortamda tüketicilerin ilgisini çekme rekabetini Search Engine Optimization (SEO) belirliyor ve bir aramanın diğer ucunda arama sonuçlarını okuyup değerlendiren ve ne satın alacağına karar veren bir insan olduğu varsayılıyor. Tüketiciler araştırma yapmak için yapay zekâ destekli araçlara yöneldikçe Generative Engine Optimization (GEO) yaklaşımı ortaya çıktı. Ajan Tabanlı Arama Optimizasyonu, yapay zekânın artık yalnızca ürün veya hizmet önermekle kalmayıp satın alma kararları doğrultusunda da harekete geçtiğini dikkate alan, GEO’nun gelişmiş bir devamı niteliğinde. Bu değişim, markaların yalnızca son kullanıcıya ağırlıklı olarak öneriler sunan üretken yapay zekâ için değil, uygulamaya yönelik tasarlanan, sistemleri koordine edebilen, iş akışlarını yürütebilen ve işlemleri başlatabilen ajan tabanlı yapay zekâ için de optimizasyon yapması gerektiği anlamına geliyor.

Bir yapay zekâ ajanından ürün veya hizmetleri araştırması, karşılaştırması ve kısa bir listeye indirmesi istendiğinde, sizce en çok hangi sinyallere değer verecek? Yapılandırılmış ürün verileri, fiyatlandırma, değerlendirmeler, üçüncü tarafların içerikleri, marka otoritesi veya bütünüyle yeni bir sinyal grubu mu daha önemli hâle gelecek?

Bir yapay zekâ ajanının değerlendirmeye aldığı seçenekler, görünürlük ve ilgi düzeyine göre belirlenir; ürünleri, hizmetleri, fiyatları ve verileri erişilebilir, makine tarafından okunabilir ve anında doğrulanabilir olan markaları öne çıkarır. Platformlar arasındaki tutarlılık, puanlar ve değerlendirmeler ile marka otoritesi önemini koruyor; ancak bu sinyallerin, ajanın işleyebileceği verilere de dönüşmesi gerekiyor. Ajanlar müşteriler adına hareket edeceğinden, en ilgili önerileri sunabilmek için ilgili kişinin tercih ve izinlerine, ayrıca önceki etkileşimlerine güvenilir biçimde erişmeleri gerekecek; dolayısıyla kişisel bağlam da önem taşıyacak. Sinyallerin kendisi bir yana, kuruluşların verilerini okunabilir, anlaşılır, güvenilir ve ajanın karşılaştırma yapabileceği ölçütlerle nicelendirilebilir hâle getirmek için ne kadar hızlı harekete geçebildiği, markaya rekabet avantajı sağlayacak.

Karşılaşılan zorluklardan biri, farklı modeller üzerine kurulu ve farklı veri kaynaklarına bağlanan binlerce tüketici ve kurumsal ajanın zamanla ortaya çıkabilecek olması. Şirketler, her bir ajan için ayrı ayrı optimizasyon yapmaya çalışmadan, bu parçalı ekosistemin tamamında doğru biçimde temsil edilmeyi ve bulunabilir olmayı nasıl sürdürebilir?

Kuruluşlar, tek tek ajanlar için optimizasyon yapmak yerine, her ajanın erişip yorumlayabileceği güvenilir ve makine tarafından okunabilir bir temel oluşturmaya odaklanmalıdır. Bunun için ürünler, fiyatlandırma ve politikalar hakkında doğrulanabilir, güvenilir ve güncel bilgileri yetkili kaynaklar aracılığıyla yayımlamak gerekir. Ajanlar tüketiciler adına hareket etmeye başlayacağından, yalnızca keşfedilebilir olmak muhtemelen yeterli olmayacaktır; bu durum kimlik doğrulamaya, uygunluğun teyit edilmesine ve güvenli işlemlere olanak tanıyan sistemlere duyulan ihtiyacı artıracaktır. Artık parçalı bir yapıya dönüşen ajan ekosisteminde, bilgilerini en kolay anlaşılır ve erişilebilir hâle getiren marka arama sonuçlarında öne çıkacaktır. Ancak şirketler tek bir protokol üzerine yapı kurmaktan kaçınmalıdır; çünkü bu protokoller henüz gelişme aşamasındadır ve hangisinin baskın hâle geleceği henüz belli değildir. Bu nedenle, ekosistem geliştikçe birlikte çalışabilirliği ve protokolleri hızla benimseme ya da değiştirme olanağını sağlayacak şekilde tasarım yapmak önemlidir.

Ticaret işletmeden tüketiciye modelinden işletmeden ajana ve ajandan işletmeye modeline doğru evrilirse, teknik düzeyde neler değişir? Ajanların şirketlerle doğrudan etkileşim kurabilmesi için şirketlerin web sitelerini, API’lerini, ürün kataloglarını, kimlik sistemlerini veya diğer altyapılarını yeniden düşünmeleri gerekir mi?

Evet, kuruluşların B2B ajan tabanlı ticareti mümkün kılacak doğru teknik mimariyi oluşturmak için mevcut sistemlerini yeniden gözden geçirmeleri ve tasarlamaları gerekecek. Bu bir gecede gerçekleşmeyecek; gereken işin kapsamı ve değişimin boyutu nedeniyle zaman alacak. Bugün keşif ve ödeme yetenekleri, işletmelerin ajanların belirlenmiş sınırlar içinde karar vermesine izin verme konusunda hâlâ güven kazanmaya çalıştığı karar aşamasından daha hızlı ilerliyor. Her CIO, CTO veya CISO’nun odağı; güçlü teknoloji ve entegratör iş ortaklıklarıyla desteklenen, ölçeklenebilir ve düşük gecikmeli entegrasyon platformları sunmak olmalıdır. Liderler, sistemleri tümüyle yenilemek yerine hangi sistemlerin ajanlara bağlanabileceğini belirlemeye, erişimi engellenen sistemleri tespit etmeye ve kontrollü ortamlarda basit görevleri test etmeye zaman ayırmalıdır. İşlemin insanlar tarafından yönetilmesini korumak da önemlidir. Bu nedenle şirketler, otomasyon uğruna insan deneyimini zayıflatmak yerine müşterinin ajanların yönettiği ve insanların yönettiği etkileşimler arasında kolayca geçiş yapabileceği esnek yollar oluşturmalıdır. Zaman içinde kuruluşlar birden fazla ajanı yöneten bir platform kurmaya, eski sistemleri ajanların erişimine açmak için yükseltmeye veya birbirine bağlamaya ve gerçek zamanlı izlemeyle gelişmiş güvenlik çözümleri devreye almaya geçebilir.

Geleneksel dijital pazarlama; sıralamalar, gösterimler, tıklamalar ve web sitesi trafiği için yoğun biçimde optimize edildi. Ajanlar, bir kişi web sitesini ziyaret etmeden önce araştırmayı giderek daha fazla üstlenirse şirketler, ajan tabanlı satın alma yolculuğunda gerçekten görünür ve rekabetçi olup olmadıklarını anlamak için hangi yeni ölçütleri kullanmalı?

Tarihsel olarak başarı ölçümü, tüketicilerin dikkatini ve nihayetinde güvenini kazanmaya odaklanıyordu. Ajanlar satın alma yolculuğunun daha büyük bir bölümünü üstlendikçe kuruluşların markalarının görünür, ilgili ve nihayetinde tercih edilir olup olmadığını ölçmek için yeni yöntemlere ihtiyacı olacak. Bu kapsamda, markaya özel ajan geliştirme çalışmalarını performans ölçümüyle ilişkilendirmek; bir ajanın markayı öne çıkarıp çıkarmadığını, uygun teklifleri tanıyıp tanımadığını ve işlemi başarıyla tamamlayıp tamamlamadığını puanlamak yer alıyor. Markalar, yatırım veya deneyim değişikliklerine karar vermek için rakiplerinden ziyade kendi alıcılarına odaklanmalı; müşterilerin ürünleri nasıl keşfettiğini, nerede ayrıldığını veya nerede kaldığını izlemelidir. Bu ölçütler, markaların değer önerilerini farklılaştırmasına yardımcı olmanın yanı sıra müşteri sadakatini ve operasyonel mükemmelliği güçlendiren, ölçülebilir sonuçlarla yatırım getirisini kanıtlamalarını da sağlayabilir.

Yapay zekâ ajanları bir şirketi özetleyebilir, rakipleriyle karşılaştırabilir ve şirket, nasıl temsil edildiği üzerinde doğrudan kontrole sahip olmadan önerilerde bulunabilir. Markalar yanlış veya güncelliğini yitirmiş bilgileri nasıl izlemeli ve ajanların güvenilir biçimde kullanabileceği yetkili bir doğruluk kaynağını nasıl oluşturmalı?

Diğer tüm sektörlerde olduğu gibi, ürün verilerinin denetlenmesi de kanallar genelinde ajan tabanlı keşfedilebilirliği korumak açısından kritik önem taşır. Markalar ayrıca, harici alışveriş ajanları ve platformlarıyla verilerin, araçların ve bağlamın güvenli biçimde paylaşıldığı kontrollü bir ortam oluşturan önemli bir kolaylaştırıcı olarak Model Context Protocol (MCP) kullanımını değerlendirmelidir. Yapılandırılmış verilerle MCP’nin bir arada kullanılması, ajanlar arası etkileşimleri mümkün kılabilir, birlikte çalışabilirliği artırabilir, marka bilgilerinin doğru biçimde temsil edilmesine ve uygun önceliği almasına yardımcı olabilir. Protokoller hâlâ gelişme aşamasında olduğundan ve hangisinin en yaygın hâle geleceği henüz belli olmadığından, şirketler ekosistem geliştikçe yeni standartlara hızla bağlanabilmek, standartlar arasında geçiş yapabilmek ve yenilerini benimseyebilmek için esnek çözümler geliştirmelidir.

Ajanlar ürün önermekten çıkıp fiyat teklifi istemek, koşulları müzakere etmek veya satın alma yapmak gibi eylemlerde bulunmaya başladıkça kimlik, yetkilendirme ve güven altyapısı ne kadar önemli hâle gelecek? Bir işletme, meşru bir müşteri ajanını güvenmemesi gereken otomatik bir sistemden nasıl ayırt edebilir?

Ajanlar arası ticaret yeni riskler doğurur; işlemler insan müdahalesi olmadan hızla gerçekleşebilir. Bu nedenle, süreç boyunca insan müdahalesine ve geçiş olanağına sahip olmak kritik önem taşır. Ajan tabanlı ticaret işlemleri, özellikle makineler tarafından başlatılan faaliyetler için tasarlanmış yeni tür dolandırıcılık önleme tedbirleri, stratejik finansal kontroller ve hedefe yönelik raporlama çerçeveleri gerektirir.

Yakın vadede kuruluşlar, yapay zekâ ajanlarını görev ve sorumlulukları belirlenmiş, erişimleri yönetilen ve hesap verebilirlikleri açıkça tanımlanmış çalışanlar gibi ele almalıdır. Ayrıca meşru ajanları doğrulamak, ödemelere yetki vermek ve işlem eşiklerini, API izinlerini ve diğer operasyonel güvenlik önlemlerini uygulamak için protokollere ihtiyaç duyacaklardır.

Reklamların ve ücretli yerleştirmelerin tüketicileri ajan tabanlı ekosistemde de takip etmesi ihtimali var. Bir yapay zekâ ajanı birinin adına ürün önerdiğinde ticari teşviklerin nasıl değişeceğini ve insanların bu önerilere güvenmesi için ne tür bir şeffaflığın gerekli olacağını düşünüyorsunuz?

Sermayenin ajan tabanlı ticarete yöneldiğini şimdiden görüyoruz; ABD’li reklamverenlerin 2029’a kadar yapay zekâ destekli arama reklamlarına yaklaşık 26 milyar dolar harcaması bekleniyor. Kuruluşlar, kendi kanalları üzerinden sunulan promosyonların ve fiyatların ajan tabanlı ortamlarda geçerli olup olmayacağına karar verdikçe ticari teşviklerin de kaçınılmaz olarak değişmesi gerekecek. Bu değişimin bir parçası da ajanların fiyatlar ve promosyonlarla nasıl etkileşime gireceğine ilişkin açık kurallar belirlemeyi gerektiriyor. Gerekli güvenlik önlemleri alınmadığında ajanlar, işlem anında geçerli olan fiyatlara göre satın alma işlemlerini gerçekleştirebilir; bu da istenmeyen promosyon ve fiyatlandırma kademelerini devreye sokarak marj kaybına yol açabilir. Kuruluşlar, küresel gizlilik ve veri standartlarıyla uyumlu politikalar uygulamalı; her müşteri için insan denetiminde önceden onaylanmış parametreleri de bu politikalara dahil etmelidir.

Otomasyon giderek artsa da satın alma kararlarında insan yargısının merkezi önemini koruyacağını vurguladınız. Tüketicilerin ajanlara rahatlıkla devredeceği kararlarla insanların hâlâ araştırmak, karşılaştırmak ve son kararı kendileri vermek isteyeceği kararlar arasındaki sınırın nerede oluşacağını düşünüyorsunuz?

Bu sınır, kararın önemine ve tüketicinin ajana duyduğu güvene bağlı olacaktır. Tercihleri net olduğunda ve yanlış bir seçimin sonuçları önemsiz kaldığında insanlar rutin, düşük maliyetli satın alma işlemlerini devretmekte rahat olabilir. Önemli harcamalar, hassas bilgiler veya sözleşmeye dayalı taahhütler içeren kararlarda ise muhtemelen daha fazla görünürlük bekleyecek ve son onayı kendileri vereceklerdir. İşlem sürecindeki engeller azaldıkça tüketiciler bir markayla daha rahat etkileşim kuracaktır; bu nedenle neler olup bittiğini anlamalarını, işlemin amaçlandığı şekilde ve güvenli biçimde tamamlanacağına güvenmelerini kolaylaştırmak önemlidir. Bu yüzden markalar, bir ajanın bağımsız olarak neler yapabileceği, ne zaman izin istemesi gerektiği ve gerçekleştirdiği işlemlerin ne kadar kolay incelenebileceği veya geri alınabileceği konusunda tüketicilere açık bir kontrol olanağı sunmalıdır.

Harika bir röportaj için teşekkürler. Ajan tabanlı ticareti, yapay zekâ odaklı keşfedilebilirliği ve otomatik satın almanın ardındaki güven altyapısını daha yakından incelemek isteyen okurlar Deloitte’u ziyaret edebilir.