Veri: Yeni endüstriyel devrimin yakıtı

Veri: Yeni endüstriyel devrimin yakıtı

Dr. H. Sait Ölmez
SABANCI Üniversitesi

Dijital dönüşüm, inovasyon, optimizasyon, endüstri 4.0, nesnelerin interneti, yapay zeka ve öngörü odaklı organizasyonlar. Bunlar sıkça işittiğimiz, hakkında yazılar okuduğumuz, birçok kurumda üzerinde henüz kayda değer bir mesafe kat edilmiş olmasa bile sürekli konuşulan konuların bazıları. Veri ise tüm bunları mümkün kılan teknolojilerin, yöntemlerin ve faaliyetlerin girdisi olan ortak ham madde. Endüstri 4.0 ile verimli iş modelleri geliştirmek için veriyi kullanıyoruz. Yapay zeka veriyle öğrenen, yaptığı işi daha iyi yapmak için farklı kaynaklardan daha fazla veriye ihtiyaç duyan bugünün en kritik teknolojisi. Öngörü odaklı organizasyonlar, veriye dayalı karar vermeyi kurumsal refleks haline getirmiş olan yarının işletmeleri. Bir bardak suda fırtına koparıldığını düşünen işletmelerin büyük bir risk aldığını tahmin etmek zor değil.

Pazar dinamiklerinin hızlı değiştiği, artan rekabetle birlikte kar marjlarının daraldığı alanlarda işletmeler için hızlı karar alabilme esnekliği ve inovasyon, kazanmak ile kaybetmek arasındaki sınırı belirler hale geldi. Veriye dayalı karar verebilme özelliği işletmelere değişen koşullara hızlı uyum kabiliyeti sağlıyor. Diğer yandan veri, işletmelerde katma değer yaratacak hamleleri mümkün kılacak inovasyonun en önemli kaldıraçlarından biri olarak değerlendiriliyor Daha iyi bir hizmet ve ürün portföyü sunabilmek amacıyla firmalar verimlilik, karlılık ve sürdürülebilir üretim süreçleri gibi kritik alanlarda rekabet avantajı yakalayabilmek için veri analitiği üzerine daha fazla yatırım yapmaya başladılar.

Teknolojideki ilerlemeler sürekli daha az kaynak ve çaba ile işimizi daha etkin ve verimli yapmayı sağlamak üzere ortaya çıkmıştır. Yapay zeka da bugün teknolojinin bu kapsamda sağlayabileceği en büyük gelişme olarak görünüyor. Çünkü daha önce hiç görmediğimiz ölçekte bir dönüşüm yaratması, yıkıcı ve kalıcı etkiler ortaya çıkarması bekleniyor. Bunun örneklerini görmeye başladık. Yapay zeka yaşama ve iş yapma şeklimizi çoktan değiştirmeye başladı. Bilim tarihine bakıldığında geçmişteki gelişmelerin çoğunun üniversite kaynaklı olduğunu biliyoruz. Ancak bugün yapay zeka alanında bilimsel çalışmalara liderlik edenler arasında artık Google, Amazon ve Microsoft gibi şirketler bulunuyor ve bunlara sürekli yenileri ekleniyor. Sadece yapay zekaya dayalı teknolojilerin küresel gayri safi milli hasılayı 2030 yılında yüzde 14 artırması bekleniyor. Artış miktarı şu anda Çin ve Hindistan’ın ekonomik büyüklüğünü aşan bir katkı anlamına geliyor. Yapay zekanın, ekonomileri için büyük ticari fırsat oluşturabileceğine inanan Çin, ABD, Japonya, Hindistan, Güney Kore, İsrail ve Kanada bu alanda ulusal stratejiler oluşturarak milyar dolarlık yatırımlar yapıyorlar. Bu ülkelerden bazıları sağlık alanına ve insansız araçlara yoğunlaşırken, bazıları da otomasyon ve üretim gibi konulardaki çalışmaları destekliyor. Güney Kore’de yapay zeka girişimlerine direkt devlet teşviki sağlanıyor ve 2020 yılına kadar 1 milyar dolar civarında bir kaynak yaratılması planlanmış. Japonya sanayi odaklı bir yapay zeka stratejisi için ulusal yol haritasını çoktan belirlemiş durumda. Aralarında İngiltere, Fransa ve Almanya’nın da bulunduğu 24 Avrupa ülkesi geçen Nisan ayında “Yapay Zekaya Avrupa Yaklaşımı” adı altında bir deklarasyonla yapay zeka araştırma ve geliştirme çalışmalarında hedefe ulaşabilmek için takip edecekleri yol haritasını yayınladılar. Yapay zeka alanında dünyada bir süper güç haline gelmeyi planlayan Çin, geçen yıl bu zamanlar ülkede bir yapay zeka parkı kurmak üzere 2 milyar dolarlık bir yatırım kararı aldı. 2017 yılında yalnızca yapay zeka üzerine kurulan girişimci şirketler ABD’de 4.5, Çin’de 5 milyar dolar yatırım topladılar. Dünyanın önde gelen üniversitelerinden MIT, kısa bir süre önce başlattıkları 1 milyar dolarlık bir inisiyatif ile yapay zekayı odağına alan disiplinler arası bir hesaplama bölümü kurmak üzere çalışmalara başladı. Burada amaç, biyoloji, dil bilimleri, kimya, politika ve tarih birimleri de dahil olmak üzere tüm öğrencilerin makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi kavramları eğitim aldıkları disiplinlere uyarlayabilmelerini sağlamak. Bu da konunun disiplinler üzeri konumu ve çok yakın zamanda her sektöre sızacağı yönünde bize oldukça net bir mesaj veriyor.

Bu dalga kuşkusuz istihdam tarafında da büyük değişiklikler yaratacak. Önceki sanayi devrimlerinde makinalar kas gücüne dayalı işleri devraldı. Bugün yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarıyla bilişsel birikim gerektiren işlerin de tehlike altında olduğunu görüyoruz. Blok zinciri ve kripto para gibi uygulamalara ek olarak yapay zekanın da finansal operasyonlarda yaygınlaşması sonucu Gartner 2030 yılına kadar banka ve finans kuruluşlarının %80’inin ortadan kalkacağını tahmin ediyor. Çok yakın bir zamanda radyolojinin tıp biliminde bir ihtisas alanı olmaktan çıkarılacağı konuşuluyor. Hatta kısa bir süre içinde bir yazılım uzmanı tarafından kodlanan standart modüllerin bir yapay zeka sistemi tarafından yazılması öngörülüyor. Örnekleri başka sektörlere de taşımak mümkün. Kısacası, bankacılıktan tarıma, üretime, ulaşıma, ev otomasyonundan eğlenceye ve eğitime kadar tüm sektörler üzerinde yıkıcı ve kalıcı etkiler bırakması beklenen bu yeni değişim beraberinde çözülmesi gereken çetin problemleri de getirecek gibi görünüyor. Bu yeni devrim daha öncekilerde olduğu gibi ortadan kaldırdığı iş ve meslekler yerine yenilerini koyabilecek mi? Bunu bilmiyoruz. Ancak bu hızlı ve yıkıcı değişime hazır bir nesil yetiştirmenin çok önemli olduğunu biliyoruz. Yeni dünyanın teknik gereksinimlerine hakim bir yetenek havuzu oluşturmanın yanında özellikle araştırmacı ve değişikliklere kolay uyum sağlayabilen bireyler yaratmak üzere kritik düşünme, hayal gücü ve yaratıcılık gibi becerileri de kazanmalarına olanak sağlayacak bir eğitim sisteminin ülkemizde vakit kaybetmeden oluşturulması ve uygulamaya geçilmesi gerekiyor.

Türkiye’de özellikle bankacılık ve telekom gibi veri ile yakın çalışan sektörlerde yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında daha erken yerleşmiş olan farkındalığın diğer sektörlere de sıçramaya başladığını görüyoruz. Ancak farklı endüstriyel faaliyetlerde bulunan tüm KOBİ’lerin ve büyük işletmelerin farkındalığını artıracak türde programların kurgulanması ve girişimci ekosistemi için teşviklerin oluşturulması gerekiyor. Türkiye’de yakın zamanda girişimci ekosistemi tutarlı bir büyüme göstermiştir. Ancak ülkemizdeki 5000 civarındaki girişimci şirket sayısının ülke nüfusuyla karşılaştırıldığında yetersiz olduğunu söylemek gerekiyor. Bu şirketlerin çoğu emlak, sağlık, servis olarak yazılım, e-ticaret, enerji ve fintech gibi alanlarda faaliyet gösteriyorlar. 2017 yılında Türkiye’de girişimci şirketlere yapılan yatırım artış göstermiş olmasına rağmen ülke nüfusu dikkate alındığında rakamlar iyi görünmüyor. Kişi başına düşen yatırım miktarı ile Avrupa’da 35 ülke arasında 31. sırada bulunuyoruz. Toplam nüfusu 150 milyon olan İngiltere ve Almanya’da 800,000 üzerinde yazılım uzmanı bulunuyor. Türkiye’de bu rakam 120,000’in biraz üzerinde. Kişi başına düşen yatırımcı sayısında 23. Sırada bulunan Polonya’daki yazılım uzmanı sayısı Türkiye’dekinin iki katı civarında. Girişimci ekosisteminin genelindeki yetersiz rakamlara ek olarak özellikle makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi veri analitiği odaklı alanlardaki girişimci sayısı maalesef yeterli değil. Türkiye’de genel olarak veri analitiği şemsiyesi altında düşünebileceğiniz görüntü işleme, chatbot, doğal dil işleme, öngörü sunma, güvenlik, tarım, fintech, perakende sektörüne yönelik servisler, otonom araçlar ve diğer alanlarda turrkiye.ai rakamlarına göre 70-80 civarında girişimci şirket bulunuyor. Bu konunun acil olarak kalkınma planımız içinde yer alması gerekiyor. Türkiye’nin bu alanda teknoloji geliştiren, üreten ve satan bir ülke olmak üzere mevcut stratejisini ve buna uygun yol haritasını oluşturması gerekir. Üniversitelerle birlikte sanayi, devlet ve sivil toplum kuruluşlarını da içine alan bir yapıyla ülkemizde yapılması gerekenleri konuşmalı ve en kısa süre içinde eyleme geçmeliyiz.

Veriden, sosyal ya da ekonomik, bir değer yaratmanın birinci koşulu veriye erişimin olmasıdır. Bu konuda atılabilecek en önemli ve faydalı adımlardan birisi de açık veri uygulamasını ülke çapında genişletmek olabilir. Türkiye’de bu alanda örnek teşkil edebilecek bir çalışma henüz yapılmamışken gelişmiş ülkelerin birçoğunda, hatta gelişmekte olan ülkelerin de önemli sayılabilecek bir kısmında bu tür inisiyatiflerin yaygınlaştığını görüyoruz. Açık veri, bir kritik kütle yaratması ve veri ekosistemi içindeki yeri bakımından önemli bir potansiyel sağlamaktadır. Bu konuda yol almış ülkelerde açık veri politikaları KOBİ’lerin ürün ve servis portföylerini genişletecek araştırmalar yapmalarına, ülke ekonomisine katkıda bulunacak ve istihdam sağlayacak yeni girişimlerin yaratılmasına olanak sağlıyor. Tamamen veriden beslenerek değer yaratan girişimci firmalar belki kısa vadede değil ama orta ve uzun vadede kritik bir değer zinciri oluşturarak çoğalan bir etki yaratıyor ve ekonomik büyümeye katkıda bulunuyorlar. Öncü firmaları takip edenler, sürekli büyüyen veri havuzundan ve sağlanmış olan mevcut iş potansiyelinden faydalanarak yeni ürün ve servisler geliştiriyor ve istihdamı da artırıyorlar. Açık veri ile ölçülebilir bir ekonomik fayda yaratan tüm ülkelerde lokomotif gücün devlet olduğu görülmektedir. Bu gerekçeyle ülkemizde de bu konuda bir inisiyatifin devlet eliyle bir an önce başlatılması gerektiğine işaret etmek gerekiyor.

Hepimizin bildiği gibi 2. endüstriyel devrime geçiş elektriğin kullanılmaya başlanmasıyla gerçekleşti. Ancak Erik Brynjolfsson’un bir konuşmasında söylediği gibi çoğumuzun bilmediği husus, 2. endüstriyel devrime geçişle birlikte imalatta buhar gücü yerine elektrik kullanılmasına rağmen 30 yıl boyunca üretkenlikte hiç bir ilerleme kaydedilmemiş olmasıdır. Neredeyse bir nesil süresince kalıcı olan bu durağanlığın nedenleri araştırıldığında, 2. endüstriyel devrim sürecinde hala bir öncekinden miras kalan imalat teknikleri ve süreçlerinin, benzer iş modellerinin kullanıldığı anlaşılmıştır. Elektriğin sağladığı avantajların iş modeline entegrasyonuyla birlikte üretkenlikte ciddi artışlar elde edilmeye başlanmıştır. Andrew Ng’in söylediği gibi verinin 4. endüstriyel devrimin elektriği olduğu düşünülürse, verinin iş modellerine ve karar süreçlerine entegre edilmediği bir dünyada bizi bugün de benzer bir tehlike beklemiyor mu? Üstelik pazarın bir işletmeyi ticari yarıştan koparması için artık 30 yıla da ihtiyacı bulunmuyor.

Leave a Reply