MakalelerYapay zeka iş analistleri için ne anlam ifade ediyor?

Yapay zeka artık sadece bir tür popüler sözcük veya kavram değil, uzmanlıkları hangi alanda olursa olsun analistlerin kendilerini üzerinde çalışıyor buldukları bir gerçeklik.
17 Eylül 201952

Yapay zeka, iş analistleri ve sektörün diğer kolları için günden güne önem kazanan bir konu. Kuruluşlar için yanında birçok problem ve yeni fırsat ile gelen yapay zeka, öğrenilmesi için ciddi analitik yetenekler gerektiriyor. Eskiden uygulanmış ve başarılı teknikler hala işe yarıyor fakat iş analistlerinin kuruluşlara hizmet vermeye devam etmesi için konjonktüre adapte olmaları gerekir.

Robot istilasına hazır mısınız? Yoksa sadece işinizi kaybetmek mi canınızı sıkıyor?

Yapay zeka çağı henüz tam anlamıyla gelmedi fakat yapay zeka hayatımızda çok da kısa olmayan bir süredir yer etmiş durumda. Piyasa trendlerini tahmin etmekten evde azalan erzağı sipariş edip drone’lar tarafından taşınmasına kadar yapay zeka, hayatımızın ve işimizin içinde yer edinmeye başladı.

Yapay zekanın yaptığımız her şeyde daha fazla verim sağlamanın bir yolu olarak görmek gerekiyor çünkü iş süreçlerini hızlandırıp müşterilere daha kolay ve hızlı ulaşmamızı sağlıyor. Peki bu durum iş analistleri için ne anlam ifade ediyor?

Yapay zeka iş analistleri için güzel fırsatlar getiriyor. Daha önce uyguladığımız ve başarılı olan yöntemlerimizi yeni durum ve şartlara hatta gelişmekte olan endüstrilerde bile fırsatları ortaya çıkarmak için kullanıyoruz. Gelişme durmaksızın devam ediyor ama büyük başarılar bazı kritik problemlere işaret ediyor. Çözülmesi gereken problemin hangisi olduğunu nasıl bilebiliriz? Temel neden analizi, süreç modelleme ve analizi, iş kuralları analizi ve veri modelleme teknikleri, kuruluşların temel problemlerini bulmada en çok kullanılan ve hala yardımcı olan teknikler ama yine de gelişen teknolojiye adapte olmak gerekiyor.

Yeni teknolojilerin şirket tarafından nasıl iyi bir şekilde kullanılabileceği hakkındaki bilgilerimizi, yaklaşım ve bakışımızı genişletmek, iş analistlerini çok büyük bir kaynak haline getirir. Bu sebeple yeni teknolojilerin kapasitelerini öğrenerek bunların şirketlere nasıl yarar sağlayabileceği üzerine beyin fırtınaları yapıyoruz.

Bu perspektifle analistlerin zamanlarına dikkat etmeleri ve her zaman olduğu gibi hangi kilit işlerin en fazla değeri sağladığına odaklanmaları gerekiyor. Hangi günlük aktiviteleri otomatikleştirebilir, böylece işbirliğini kolaylaştırmak ve ihtiyaçları anlamak için daha fazla zaman harcarız? Bu, analistler olarak bizlerin şirketlere sunduğumuz değere odaklanmamızı sağlıyor. İşlerin otomasyonu, işin düşünülmeyen yönlerini kaldırmaya yoğunlaştı. Yapay zeka ve robotik gibi inovatif teknolojinin yaptığı bir sürü muazzam şey var fakat en önemlisi günlük aktivitelere ve tekrarlayan işlere odaklı bir bilgi işlem yeteneğidir.

Lüzumsuz ve monoton olay her şey otomasyon için harikadır. Peki lüzumsuz ve monoton şeyler nelerdir? İş analizi işte burada devreye giriyor. Karar modelleme tekniği bu işi anlamak için kullandığımız en önemli tekniklerden bir tanesi. Analistlerin tekniği kullanırken karşılaştıkları en büyük zorluk, karar veren kişilerin her zaman aynı şekilde karar almadıklarını öğrendikleri zaman yaşanıyor. Davranışlara ve eylemlere sebep olan nedenleri tanımlayabildiğiniz takdirde yapay zeka teknolojisini kullanabilirsiniz. Fakat bu işin hala başlamak ve büyümek için bir temele ihtiyacı var.

Analiz faaliyetlerinize bakmaya başlayın: Hangi işler tekrar ediyor? Hangi kararlar günlük alınıyor? Basit başlayın. Proje yönetimi yazılımlarınız hakkında düşünün. Neleri değiştirmek işi daha kolay ve hızlı hale getiriyor? Bundan sonra paydaşlarınız ile raporlarınızda daha fazla zaman harcamaya başlayabilirsiniz.

Yapay zeka “kolay” işleri hallederken biz iş analistleri olarak daha zor işleri halledebiliriz fakat bu gelişmemiz ve becerilerimizi iyileştirmemiz gerektiği anlamına da gelir.

İş analistleri olarak odak noktamız her zaman fikir birliği ve doğrulama faaliyetleri ile o dönemde şirket için doğru cevapların ne olduğunu anlamak için doğru soruları sormaktır.

Şimdi görüşümüzü tüketici deneyimine odaklamanın tam zamanı. Tüketicilerin ve paydaşların ne istediğine dair tahminler yapmak için hangi soruları sormalıyız?

Bundan daha önemlisi kendimize gerçekten önem arz eden soruları da sormalıyız. İşimin modasının geçmemesi için ne yapmalıyım? Bugün kendinize sordunuz mu, işinizin bir makine tarafından otomatikleştirmesini nasıl önleyebilirsiniz? Belki de işiniz ve günlük rutinleriniz programlanabilir ve tekrarlanabilir şeylerdir.

Örneğin bir uçuş rezervasyonu, zamanlamanızı, koltuk tercihinizi ve favori havayollarınızı seçtiğinizde kişisel bir aktivite gibi hissedilebilir. Ancak tüm yaptığınız tercihler bir karar modellemesini besleyebilir. Bu model ile birlikte yaptığınız eylemler daha sonra otomatikleştirilip ileride tahmin edilebilir.

Teknoloji, yardımcı olsun veya olmasın iş analizi hala değerlidir fakat artık bu işi yeni bir perspektif ile yorumlayıp işimizi gelişen bir bağlamda yapmalıyız. Eski tekniklere takıntılı kalmayıp yeni gelişen konjonktüre kendimize adapte etmeliyiz.

Analiz yeteneğimizin değerli olduğunu biliyoruz. Bunun dışında değişen ortamda ne anlama geldikleri hakkında düşünmemiz gerekiyor. Enerjimizi ve yeteneklerimizi bu doğrultuda geliştirmemiz gerekiyor. Yapay zekayı bir kuruluşa değerini anlatabilecek kadar iyi anlıyor muyuz? Yapay zeka neden önemlidir? Kuruluşlar için ne yapabilir?

Genellikle en değerli yenilikler, yeni şeyler icat etmek yerine mevcut ve eski problemler hakkında iyi sorular sormaktır. Hangi zorluklar verimsizlikler ve eski bileşenler organizasyonunuzu alıkoyuyor? İyi bir analiz çalışması yürütmeliyiz.

Kısacası, becerilerinizi hazırda tutun, mümkün olduğu kadar çok şey öğrenmeye devam edin ve insanları bugün ihtiyaçlarının karşılanmadığını açıkça ifade etmeye zorlayın. Bu ihtiyaçlar sizin başarınızın anahtarıdır.

İlgili Haberler