MIT raporu yanlış anlaşıldı: Gölge yapay zeka ekonomisi patlarken manşetler başarısızlıktan bahsediyor

MIT'nin yeni raporundan en çok alıntılanan istatistik, büyük ölçüde yanlış anlaşıldı. Manşetler " Şirketlerdeki üretken yapay zeka pilotlarının %95'inin başarısız olduğunu " duyururken, rapor aslında çok daha dikkat çekici bir şeyi ortaya koyuyor: Kurumsal teknolojilerin kurumsal tarihteki en hızlı ve en başarılı benimsenmesi, yöneticilerin gözlerinin önünde gerçekleşiyor.

MIT'nin Project NANDA projesi tarafından bu hafta yayınlanan çalışma, sosyal medya ve iş çevrelerinde endişeye yol açtı ve birçok kişi bunu yapay zekanın vaatlerini yerine getiremediğinin kanıtı olarak yorumladı. Ancak 26 sayfalık rapora daha yakından bakıldığında, bambaşka bir hikaye ortaya çıkıyor: Kurumsal girişimler tökezlerken, iş dünyasında sessizce devrim yaratan, benzeri görülmemiş bir tabandan teknoloji benimsemesi.

Araştırmacılar, şirketlerinin yalnızca %40'ının resmi yapay zeka abonelikleri olmasına rağmen, çalışanların %90'ının iş için düzenli olarak kişisel yapay zeka araçlarını kullandığını tespit etti. Çalışmada, "Şirketlerin yalnızca %40'ı resmi bir LLM aboneliği satın aldığını belirtirken, ankete katılan şirketlerin %90'ından fazlasındaki çalışanlar, iş görevleri için düzenli olarak kişisel yapay zeka araçları kullandıklarını bildirdi," diye açıklıyor. "Aslında, neredeyse her kişi işleri için bir şekilde LLM kullandı."

MIT araştırmacıları, çalışanların işlerinin önemli bir kısmını halletmek için kişisel ChatGPT hesapları, Claude abonelikleri ve diğer tüketici araçlarını kullandıkları " gölge yapay zeka ekonomisi " adını verdikleri bir şey keşfettiler. Çalışma, bu çalışanların sadece deneme yapmakla kalmayıp, "haftalık iş yüklerinin her günü, günde birkaç kez" yapay zeka kullandıklarını ortaya koydu.

Bu yeraltı benimsemesi, kurumsal ortamlarda e-posta, akıllı telefonlar ve bulut bilişimin erken yaygınlaşmasını geride bıraktı. MIT raporunda alıntılanan bir şirket avukatı bu örüntüyü şöyle örnekledi: Kurumu, özel bir yapay zeka sözleşme analiz aracına 50.000 dolar yatırım yapmış, ancak taslak çalışmaları için sürekli olarak ChatGPT kullanmış çünkü "temel kalite farkı belirgin. Tedarikçimiz aynı temel teknolojiyi kullandığını iddia etse de, ChatGPT sürekli olarak daha iyi çıktılar üretiyor."

Bu model sektörler arasında tekrarlanıyor. Kurumsal sistemler "kırılgan, aşırı mühendislik gerektiren veya gerçek iş akışlarıyla uyumsuz" olarak tanımlanırken, tüketici yapay zeka araçları "esneklik, aşinalık ve anında kullanılabilirlik" nedeniyle övgü topluyor. Bir bilgi işlem sorumlusunun araştırmacılara söylediği gibi: "Bu yıl düzinelerce demo gördük. Belki bir veya ikisi gerçekten faydalı. Gerisi ambalajlar veya bilim projeleri."

Manşetlere hakim olan %95'lik başarısızlık oranı, özellikle şirketlerin tedarikçilerden sipariş ettiği veya şirket içinde oluşturduğu pahalı, özel sistemler olan özel kurumsal yapay zeka çözümleri için geçerlidir. Bu araçlar, MIT araştırmacılarının "öğrenme yeteneği" olarak adlandırdığı şeyden yoksun oldukları için başarısız oluyorlar.

Çalışma, kurumsal yapay zeka sistemlerinin çoğunun "geri bildirimleri tutmadığını, bağlama uyum sağlamadığını veya zaman içinde gelişmediğini" ortaya koydu. Kullanıcılar, kurumsal araçların "geri bildirimlerimizden ders çıkarmadığından" ve "her seferinde çok fazla manuel bağlam gerektirdiğinden" şikayet etti.

ChatGPT gibi tüketici araçları, her görüşmede sıfırlansalar bile, duyarlı ve esnek hissettirdikleri için başarılıdırlar. Kurumsal araçlar ise katı ve statiktir ve her kullanım için kapsamlı bir kurulum gerektirir.

Öğrenme açığı, kullanıcı tercihlerinde tuhaf bir hiyerarşi yaratıyor. E-postalar ve temel analizler gibi hızlı görevler için çalışanların %70'i insan meslektaşları yerine yapay zekayı tercih ediyor. Ancak karmaşık ve yüksek riskli işler için %90'ı hâlâ insan istiyor. Aradaki sınır zeka değil, hafıza ve uyum yeteneği.

Yapay zekanın başarısızlığını göstermekten çok uzak olan gölge ekonomi, kurumsal ölçümlerde görünmeyen muazzam üretkenlik kazanımlarını ortaya koyuyor. Çalışanlar, resmi girişimleri engelleyen entegrasyon sorunlarını çözerek, yapay zekanın doğru uygulandığında işe yaradığını kanıtladılar.

Raporda, "Bu gölge ekonomi, esnek ve duyarlı araçlara erişim sağlandığında bireylerin GenAI Uçurumunu başarıyla aşabileceğini gösteriyor," deniyor. Bazı şirketler buna dikkat etmeye başladı: "İleri görüşlü kuruluşlar, gölge kullanımdan ders çıkararak ve kurumsal alternatifler satın almadan önce hangi kişisel araçların değer sağladığını analiz ederek bu boşluğu kapatmaya başlıyor."

Üretkenlik artışları gerçek ve ölçülebilir, ancak geleneksel şirket muhasebesinden gizleniyor. Çalışanlar rutin görevleri otomatikleştiriyor, araştırmaları hızlandırıyor ve iletişimi kolaylaştırıyor; tüm bunlar olurken, şirketlerinin resmi yapay zeka bütçeleri çok az getiri sağlıyor.

Bir başka bulgu, geleneksel teknoloji anlayışına meydan okuyor: Şirketler yapay zekayı şirket içinde geliştirmeye çalışmaktan vazgeçmeli. Yapay zeka tedarikçileriyle yapılan dış ortaklıklar %67 oranında uygulamaya ulaşırken, şirket içinde geliştirilen araçlarda bu oran %33.

En başarılı uygulamalar, "yapay zeka girişimlerini yazılım satıcılarından ziyade iş hizmeti sağlayıcıları gibi gören" ve onları teknik kıstaslar yerine operasyonel sonuçlara bağlayan kuruluşlardan geldi. Bu şirketler, gösterişli demolar yerine derinlemesine özelleştirme ve sürekli iyileştirme talep ediyordu.

Araştırmacılar, "Kurumların yapay zeka sistemlerini eğitmeye karşı çıktığı yönündeki yaygın kanıya rağmen, görüşmelerimizdeki ekiplerin çoğu, faydaları açık ve gerekli güvenlik önlemleri alınmış olduğu sürece bunu yapmaya istekli olduklarını belirtti," sonucuna vardı. Anahtar nokta, sadece satın alma değil, ortaklıktı.

MIT raporunda, yapay zekanın yalnızca teknoloji ve medya sektörlerinde anlamlı yapısal değişim gösterdiği, sağlık, finans ve imalat gibi yedi büyük sektörde ise "önemli pilot faaliyet ancak çok az veya hiç yapısal değişim" olmadığı tespit edildi.

Bu ölçülü yaklaşım bir başarısızlık değil, bilgeliktir. Kesintilerden kaçınan sektörler, kaotik bir değişime acele etmek yerine, uygulama konusunda dikkatli davranıyor. Sağlık ve enerji sektörlerinde, "çoğu yönetici önümüzdeki beş yıl içinde mevcut veya öngörülen herhangi bir işe alım azaltımı bildirmiyor."

Teknoloji ve medya daha hızlı hareket ediyor çünkü daha fazla risk alabiliyor. Bu sektörlerdeki yöneticilerin %80'inden fazlası, 24 ay içinde işe alımların azalacağını öngörüyor. Diğer sektörler ise yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesinin köklü bir değişim gerektirmediğini kanıtlıyor.

Kurumsal ilgi, yapay zeka bütçelerinin yaklaşık %50'sini oluşturan satış ve pazarlama uygulamalarına yoğun bir şekilde yöneliyor. Ancak en yüksek getiri, çok az ilgi gören gösterişsiz arka ofis otomasyonlarından geliyor.

Araştırmacılar, "Belgelediğimiz en büyük maliyet tasarruflarından bazıları arka ofis otomasyonundan geldi," sonucuna vardı. Şirketler, iş süreçleri dış kaynak kullanımı sözleşmelerini ortadan kaldırarak müşteri hizmetleri ve belge işlemede yılda 2-10 milyon dolar tasarruf sağladı ve harici yaratıcı maliyetleri %30 oranında azalttı.

Çalışma, bu kazanımların "önemli bir iş gücü azaltımı olmadan" elde edildiğini belirtiyor. "Araçlar işi hızlandırdı, ancak ekip yapılarını veya bütçeleri değiştirmedi. Bunun yerine, yatırım getirisi, dış harcamaların azaltılması, BPO sözleşmelerinin ortadan kaldırılması, acente ücretlerinin düşürülmesi ve pahalı danışmanların yapay zeka destekli dahili yeteneklerle değiştirilmesiyle sağlandı."

MIT bulguları yapay zekanın başarısız olduğunu göstermiyor. Aksine, yapay zekanın o kadar başarılı olduğunu gösteriyor ki, çalışanlar işverenlerinin önüne geçiyor. Teknoloji işe yarıyor; kurumsal tedarik ise yaramıyor.

Araştırmacılar, zaman içinde derinlemesine entegre olurken aynı zamanda uyum sağlayan araçlara odaklanarak "Gen AI Uçurumunu aşan" kuruluşları belirlediler. "İnşa etmekten satın almaya geçiş, tüketici benimsemesinin artışı ve aracılık yeteneklerinin ortaya çıkışıyla birleştiğinde, öğrenmeye elverişli, derinlemesine entegre yapay zeka sistemleri sunabilen tedarikçiler için benzeri görülmemiş fırsatlar yaratıyor."

Başarısız olan kurumsal yapay zeka pilotlarının %95'i bir çözüme işaret ediyor: Yapay zekayı nasıl çalıştıracağını çoktan çözmüş çalışanların %90'ından ders almak. Bir üretim yöneticisinin araştırmacılara söylediği gibi: "Bazı sözleşmeleri daha hızlı işliyoruz, ancak değişen tek şey bu."

O yönetici büyük resmi gözden kaçırmış. Sözleşmelerin daha hızlı işlenmesi - milyonlarca çalışan ve binlerce günlük görevle çarpılarak - tam da başarılı teknoloji benimsemesini tanımlayan türden kademeli ve sürdürülebilir bir üretkenlik artışıdır. Yapay zeka devrimi başarısız olmuyor. Her seferinde bir ChatGPT görüşmesiyle sessizce başarıya ulaşıyor.

VB Daily ile iş kullanım örneklerine ilişkin günlük içgörüler

Patronunuzu etkilemek istiyorsanız, VB Daily size yardımcı olabilir. Şirketlerin üretken yapay zeka ile ilgili neler yaptığına dair, mevzuat değişikliklerinden pratik uygulamalara kadar her şeyi size aktarıyoruz, böylece maksimum yatırım getirisi için fikirlerinizi paylaşabilirsiniz.

Gizlilik Politikamızı okuyun

Abone olduğunuz için teşekkür ederiz. Daha fazla VB bültenine buradan ulaşabilirsiniz.

Bir hata oluştu.