Geleceğin Meslekleri – Dijital Dönüşüm, Veri Bilimi, Yapay Zeka (Dr. Şebnem Özdemir, Doç. Dr. Deniz Kılınç)

Geleceğin Meslekleri, hammadde olarak veriyi merkeze alıp, ürün olarak da onlarca olası meslek grubunun ortaya çıkışını, bunların hangi gereksinimde çalışacaklarını ve nasıl fayda sağlayacaklarını açıklayan bir eser.

Dr. Şebnem Özdemir ve Doç. Dr. Deniz Kılınç üzerine çok düşünülmüş ve araştırılmış bir kitap ortaya koymuş. Teknoloji ile ilgili her kişinin okuması bakış açısını genişletecektir.

Can sıkıcı olan nokta ülkemizde hala yapay zeka konusunda net bir politika ortaya konmadı. Ya da benim dikkatimden kaçtı. Yapay zeka oldukça önemli çünkü gelişmişlik düzeyine erişildiğinde diğer teknolojilere nazaran refah seviyesini çok daha hızlı arttırabilir.

Gelecekteki olası birçok meslekten bahsediliyor. Veri bilimci dışında sırasız olarak önemli bulduğum birkaç meslek:

• Dikey Çiftçilik Danışmanı: Öldürdüğümüz tarım alanlarını mı söylesem, çiftçiliğun saygınlığını nasıl yitirdiğini mi söylesem bilemedim. Hem ölmez bir meslek grubu olacak hem de verimlilik ve lojistik gibi başlıca avantajları bulunacak.
• İnsan Robot Ekip Yöneticisi: Robot yerine yapay zeka ve çeşitli algoritmalar da gelebilir. Kulağa yeni nesil insan kaynaklarını çağrıştırdı bana.
• Siber Şehir Analisti: Şehir, fabrika ya da diğer tüm üç boyutlu yapılar açısından Siber Mimar gelecekte olmazsa olmaz gibi.
• Yapay Zeka Bias Tespit Uzmanı: YZ ile ilgili çok çatallanma olacak ancak Bias’ı ayrı bir yere koymak gerekli sanırım. Yapaz zekadaki bu yanlılık/önyargı yapay zekanın içinde kendisinin daha zeki olmasını engelleyen bir durum. Eğer bu yapay zekanın üreteceği çıktılar insanları etkileyecek ise böyle tespit uzmanlarına da mutlaka ihtiyacımız olacaktır.

Geleceğin Meslekleri kitabında çok fazla not aldım. Ama bu notların kitabın içeriği yanında kısır kaldığını söyleyebilirim.

Geleceğin Meslekleri kitabından altını çizdiklerim:

Yeni Sanayi Devriminin Mesleklere Etkisi

• Endüstri 4.0 olarak adlandırılan bu yeni sanayi devrimi; bilgi, mekanik ve elektrikfikasyon üçlüsünün etkili ve verimli bir biçimde kullanımı olarak tanımlanmıştır.
• Alman hükümetinin stratejisine göre değişim, 6 alanda öncelikli olarak gerçekleşecektir. Bu alanlar, dijital ekonomi ve toplum, sürdürülebilir ekonomi ve enerji, inovatif çalışma ortamları, sağlıklı yaşam, akıllı hareketlilik ve sivil güvenlik olarak belirtilmiştir.
• Toplum 5.0 Felsefesi: Bu felsefeye göre bilgisayarın keşfi, internetin yaygınlaşması ile bilgi toplumu olarak adlandırılan insan toplumu, makineler ve yapay zekanın desteği ile yeni bir dönüşüm daha geçirerek, Toplum 5.0 adını alacaktır.
• Erik Weik “Bu yeni sanayi devrimi, kısa vadede alt kademe işlerin, uzun vadede ise orta kademe işlerin tamamını ortadan kaldıracaktır.”
• Çeşitli raporlarda yapay zekanın 7 farklı endüstriyi baskın bir biçimde etkileyeceği ifade edilmektedir. Bu endüstriler; taşımacılık, üretim, paketleme ve teslim, müşteri hizmetleri, finans, sağlık ve tarım olarak sıralanmıştır.
• İşe alınacak adaylarda aranacak en temel nokta analitik düşünerek yeni ürünler ortaya koyma yeteneği olacaktır.

Verinin Mesleklere Etkisi

• Farklı ve güncel bir tanıma göre “veri yeni çağın petrolüdür” ya da diğer bir deyişle “ham petrolüdür” çünkü veri işlenmezse (ya da rafine edilmezse) sahip olduğu değere karşın kullanılabilir değildir.
• Veri, iyi ya da kötü değildir. Nötrdür. Ona hükmetmek için toplayanın ve işleyenin amacı doğrultusunda hizmet eden sadık bir hizmetkardır.
• Alan Turing “makine karşısında ancak makinenin başarı gösterebileceği” fikrinden yola çıkarak, Enigma kırıcıyı icat etti. Böylece insan, üretilen veri miktarı karşısındaki acizliğini, makineler yardımıyla giderebileceğini ilk kez fark etti.
• İngilizce data (veri), information (enformasyon), knowledge (bilgi), wisdom (bilgelik) kavramlarının baş harfleri olan DIKW terimi bir veri ilerleme/dönüşüm piramidi … s.23
• 2025 yılı tahminlerine göre, üretilen verinin en az %20’si anlık olarak üretilecek ve bunun %95’i günümüzün popüler kavramlarından biri olan “nesnelerin interneti” aracılığıyla gerçekleşecektir.
• Bu okul 2000 öğrenciye sahip olduğunuzda kafamızda belli bir miktar veri yığını canlanmaktadır (çok veri). Peki üniversite 2 milyon öğrenciye sahip olursa? Aslında halen aynı verileri saklıyorsak, elimizde “oldukça büyük bir boyutta veri var” diyebiliriz ancak bu veriye “büyük veri diyemeyiz”. Çünkü büyük veri, veri miktarının çok ötesinde bir kavramdır.
• Veri sektörün devlerine kendi kristal kürelerini yapma imkanı tanımıştır. Bu kristal küreye bakan, yani büyük veriyi yönetebilen şirketler, insan davranışlarını tahmin edebilir, neyi aradıklarını/istediklerini daha kişiler farkında olmadan onlara sunabilir.
• Netflix’in sektörlerdeki rakiplerinden en büyük farkı, en iyi iş yapacak TV içeriğini hazırlamak üzerine kurulu olmayıp, veriden en başarılı enformasyonu üreten algıritmayı tasarlamak üzerine odaklanmış olmasıdır.

Yapay Zekanın Mesleklere Etkisi

• Yapay zeka ise, insan zekasına özgü olan, düşünme, problem çözme, fikir yürütme, iletişim kurma, algılama, öğrenme, çıkarım yapma ve karar verme gibi üst seviye bilişsel fonksiyonları (kimi tanıma göre akıllı davranışları) veya otonom davranışları sergilemesi beklenen akıllı yazılımlar (+donanımlar) oluşturmak üzere yapılan tüm araştırmaların/çalışmaların toplandığı geniş bir (çatı) alandır.
• Makine Öğrenmesi Türleri s.52 **
• Yapay sinir ağları beynimizin temel işleyiş mekanizmasını baz alıp, bu işleyişi taklit etmeye çalışarak; öğrenme, genelleme ve çıkarım yapma yöntemleri ile yeni bilgiler üretmeyi (daha zeki olmayı) hedefler.
• Yetişkin bir insan beyninde yaklaşık olarak 100 milyar sinir hücresinin yer aldığı ve bu hücrelerin birbirleriyle yaptığı bağlantı sayısının (sinapsların) 60 trilyon olduğu tahmin edilmektedir.
• Turing 1943 yılında, Mind isimli felsefe dergisinin Ağıstos sayısında, “Computing Machinery and Intelligence” adlı bir makale yayınlayarak “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu sormuş ve makinelerin düşünebileceği iddiasını ortaya atmıştır.
• 1990 yılında WWW, CERN araştırmacılarından Tim Berners Lee tarafından icat edilmiştir.
• 1991 yılında Guido Van Rossum tarafından nesne yönelimli, fonksiyonel ve yorumlanabilir bir dil olan Python programlama dili geliştirilmiş ve yine aynı sene Linus Torvalds tarafından GNU (Genel Kamu Lisansı) ile Linux piyasaya sürülmüştür.
• Fabrikalarda Kestirimci Bakım
• Yapay Zeka ve Bias (Önyargı, Sapma, Yanılgı)
  • Bias kelimesinin Türkçe karşılığı cümlenin içinde bulunduğu kavramsal kategoriye göre önyargı, sapma ya da yanılgı olabilmektedir. Bu nedenle, kitabın özellikle bu bölümünde, kelimenin orijinal hali aynen korunmuştur.
  • Sapma tarafıyla, bir hedef ve bu hedefe ne kadar yaklaşıldığı ya da hedeften ne kadar uzaklaşıldığı ifade edilmektedir.
  • Yanlılık tarafıyla, geliştiricinin bir problemin çözümünde tarafsız olması beklenirken, çoğunluğa ya da belli bir zümreye hizmet edecek şekilde süreci manipüle etmesi anlatılmaktadır.
  • Önyargı tarafıyla da bireyin kültürünün ve geçmiş deneyimlerinin katı, dar, yanlış bir bakış açısı oluşturması ve bunun yapay zeka geliştirme sürecine bütünüyle yansıması tanımlanmaktadır.
• Evren gerçek dünyayı temsil ederken, örneklem “evreni temsil etmesi amacıyla kurgulanan çok daha küçük bir kümedir.” Çünkü cevabı aranan problemin çeşidine göre evrenin tamamına erişmek mümkün olmayabilir (Mümkündür ancak çok maliyetlidir ya da gereğinden fazla zaman almaktadır).
• Bandwagon Etkisi: Psikoloji kapsamında tanımlanmış olgulardan birisidir. Bu olgu; bir insanın mevcut kanıtları ya da kişisel prensiplerini görmezden gelerek “diğerleri yaptığı için bir şeyi yapması” olarak tanımlanmaktadır. Bandwagon etkisi genellikle politika, tüketici alışkanlıkları ve spor gibi kitlelerin sürüklenebilme potansiyelinin yüksek olduğu konularda baskın bir biçimde gözlenmektedir.
• Bias; yapay zeka algoritmalarından değil, insandan kaynaklanmaktadır. (?)
• Dr. Rumman Chodhury, “Mükemmel bir veri kümeniz ve mükemmel bir modeliniz olmasına karşın, sosyal önyargılarınızla elde edebileceğiniz tek şey, mükemmellikten uzak bir dünya olacaktır.” demiştir.
• Bir çocuk ebeveynlerinden topladığı verilere (yaptığı gözlemlere) göre öğrenir ve bir davranışı kanıksar. Bu davranışı öğrendikten sonra, anne-babanın davranışı kanıksar. Bu davranışı öğrendikten sonra, anne-babanın davranışın aksi yönde kural koyması çoğu zaman bir çözüm değildir. Çünkü çocuğun öğrendiği küme, bu davranışı destekler veriler barındırmaktadır, koyulan kuralı değil.
• Yüz tanıma sistemlerinin şu anda kullanıldığı alanları ve gelecekte hayatımızda ne kadar yer bulacakları düşünüldüğünde, “sistem için görünmez” olmanın oluşturabileceği sorunların ne kadar hayati olabileceği açıktır.
• İnsan hayatına kastedilen bir olayda, olaya karışan insanı suçlu bulmak en kolay çıkış yoludur, “Çünkü algoritmayı hapse atamazsınız.”
• Putin “Yapay zeka sadece ülkemiz için değil tüm insanlık için geleceği temsil etmektedir. Bu alan önemli fırsatları barındırdığı gibi tahmini zor olan tehditleri de içermektedir.”
• Brian Schatz “Yüzümüz kimliğimizdir, kişiseldir. Bu noktada yüz işleme tekniklerini kullanan şirketlerin, insanları kaydetmeye ve yüzlerini analiz etmeye başlamadan önce izin alması temel sorumlulukları olmalıdır.”
• 2017 Ocak ayında, Kaliforniya’da yapay zeka araştırmacıları, ekonomistler, hukukçular, etik alanda çalışanlar ve felsefe ile uğraşanlardan oluşan kalabalık bir ekibin işbirliği ile 23 maddeden oluşan ASIMOLAR AI PRENSİPLERİ ortaya konmuştur.

Değişim ve Meslekler

Veri Analisti

• Verinin toplanmasından, ön işlemesine, analiz edilmesinden model kurulması ve modelin seçilmesine daha sonra da modelin çalıştırılmasına kadar her adıma hakim olmak zorundadır. Yani analist, analiz için topladığı veriyi anlamlandırabilmeli, verinin içinde gizlenmiş örüntüleri keşfedebilmeli ve farklı departmanlarla iş birliği yaparak derinlemesine bir çalışma gerçekleştirebilmelidir.

Veri Bilimci

• Veri analisti için söylediklerimizin tamamı veri bilimci için de harfiyen geçerlidir. Bir veri bilimcinin teknik anlamda güçlü olmasının yanı sıra, veriden enformasyona, enformasyondan bilgiye geçişte gerekirse kendi yöntemini sentezleyebilmesi beklenmektedir.
• Veri biliminin sürekli gelişen bir alan olması, bireyi bu mesleği icra etmeye karar verdiği andan, emekli olana kadar sürekli bir araştırma ve öğrenme döngüsü içinde tutmaktadır.
• Veri analistinden mevcut araçları ve yöntemleri kullanması beklenirken, veri bilimci bunlara ek olarak “yeni yöntemler, matematiksel modeller geliştirebilmeli, mevcut olan bir algoritmada/yöntemde değişiklikler yapabilmelidir. Bu tarafıyla veri bilimci için güçlü matematik ve istatistik bilgisi olmazsa olmazlar arasındadır.

Akıllı Ev Tasarım Yöneticisi

• Akıllı ev fikrindeki uygulanabilirlik sorunları, önce akıllı telefonların icadı, sonrasında da nesnelerin interneti kavramının güçlenmesi ile önemli ölçüde giderilmiştir. Bu maliyet sorunlarına karşın, verinin etkin kullanımı ve yapay zekanın Ar-Ge sürecinin önemli bir parçası haline gelmesi, akıllı ev tasarımının kişiye özgü oluşturulması konusunda önemli bir mesleğe ihtiyaç olacağını işaret etmektedir.
• Akıllı ev tasarım yöneticisi mesleği, akıllı ev ekosisteminin gerçek anlamda bir kültüre dönüşmesiyle ortaya çıkacaktır.
• Akıllı ev tasarımı yöneticileri sayesinde, farklı bir anlam kazanan konfor tanımı, müşteriye doğru ve etkin bir biçimde ulaşılması ve beklentilerini karşılayan bir yaşam standardı sunulmasını anlatmaktadır. Çünkü bu meslek; geleneksel iç mekan tasarımcısının bir nevi evrimleşmesi, teknolojinin estetik ve konforun önemli bir sağlaycısı haline dönüşmesi demektir.

Atık Veri Mühendisi

• Verinin önemi arttıkça, toplumdaki rolü daha kritik hale gelecek bir “atık veri mühendisinin” temel çalışma alanları aşağıdaki gibi olacaktır:
  • Belli bir amaç doğrultusunda toplanmış veriden oluşan amaç dışı verinin ( atık verinin) yeniden değerlendirilmesi
  • Verilerin imha edilme sürecinin doğru ve sağlıklı bir biçimde gerçekleştirilmesi
  • Verilerin analiz esnasında anonimleştirilmesi, yani verinin toplandığı kişiyi işaret eden yapısının ortadan kaldırılması

Dijital Terzi

• Dijital terzilik, çevrimiçi alışveriş siteleri aracılığıyla kıyafet ihtiyaçlarını karşılayan ancak uyumsuz beden ölçüleri nedeniyle mutsuz olan müşterilerin ve yüksek miktarlardaki iadelerden artan maliyetlere katlanmakta zorlanan şirketlerin kapısını çalacağı bir meslek grubu olacaktır.

Dijital Terapist

• Bireyin akıllı telefonu ile yaşadığı, bağımlılık seviyesine ulaşan bu durum bir nevi mental bozukluğu da beraberinde getirmektedir. “Nomophobia” olarak adlandırılan bu rahatsızlık, telefon olmayınca hissedilen korku ve yoksunluğu ifade etmektedir.
• Dijital terapistler bireyin sosyal varlığı ile teknoloji arasında dengeli bir ilişki kurmasında önemli bir rol oynayacaktır.
• Dijital terapist, aşırı bilgi artışı sendromu olarak adlandırılan bu rahatsızlıkla bireyin baş edebilmesini sağlayacak, iyileşme sürecinde yapması gerekenleri belirleyecektir. Bilginin dünyadaki dolaşım hızı, sürekli artış halinde olması ve gündemi takip etme endişesine sahip milyonlarca insan bu mesleğin icracılarına muhtaç önemli bir kesimdir.

Dikey Çiftçilik Danışmanı

• Dikey çiftçilik sayesinde giderek artan gıda talebinin karşılanması, daha az su kullanımı ile daha verimli üretim yapılması ve hava koşullarındaki değişkenliğin ekinlerin üzerindeki olumsuz etkisinin ortadan kaldırılması mümkün olabilecektir.
• Dikey çiftçilik danışmanları; alanda uzmanlık rolünü üstlenen, bitkilerden iyi anlayan, teknik bilgi birikimini toplumdaki bireylere kolayca aktarabilen, insanlarla iyi ilişkiler kurabilen ve fikir birliğine varmak için sosyal zekasından faydalanan kişilerdir.

Etkileyici Reklam Denetçi:

• Etkileyici (influencer); bir ya da birden fazla sosyal medya ortamında, hesaplarında pek çok takipçisi bulunan, sahip olduğu bilgi/deneyim ile bu takipçilerin satın alma alışkanlıkları üzerinde etkili olan kişidir.
• Mikro seviyeli bir etkileyici, 5.000-25.000, küçük seviyeli bir etkileyici 25.000-100.000, büyük seviyeli bir etkileyici 100.000-1.000.000, makro seviyeli bir etkileyici ise 1 milyon-7 milyon arasında takipçisi bulunan kişidir.
• İş dünyası kazandığı her 6,5 dolardan 1 dolarını etkileyiciler sayesinde elde etmektedir. Çünkü etkileyiciler marka ile takipçileri arasında doğal bir güven bağı oluşturmaktadırlar.
• İngiltere etkileyicilere yönelik ilk adımını atmış, belli bir sayının üstünde takipçisi olan bireyleri vergiye bağlamıştır.
• Bir etkileyici reklam denetçi; takipçisinin gücünü etik dışı, uygunsuz bir biçimde kullanan etkileyici tespit ederek, oluşan durumun hassasiyeti ve kanunlardaki karşılığı ölçüsünde yetkili mercileri harekete geçirecektir.

İnsan-Robot Ekip Yöneticisi

• Güven, insanlar arasındaki duygusal bağın, kan bağının ya da ortak paylaşımların bir ürünü olarak doğarken, söz konusu robotlar olduğunda kavram, “insanın robotun kapasitesini, belli bir görevdeki sınırlılıklarını bilerek, o doğrultuda beklentisini kurgulaması” şeklinde betimlenmelidir.
• İnsan-Robot ekip yöneticisi; insan ile robottan oluşan ekibin hem insan hem de robot tarafını doğru koordine etmek zorundadır. Bu koordinasyondan kasıt; robotların / yapay zeka yazılımlarının (doğruluk, dayanıklılık, hesaplama, hız v.b.) güçlü yanlarını, insanların (sezgisellik, yargı, empati, çok yönlülük, vb.) güçlü yönleriyle birleştirebilmektir.

Karbon Mühendisliği

• Kendi ürettiğimiz karbondioksit sorunun kendi çocuklarımız ve torunlarımıza miras bırakmamız ne derece doğru? Kim miras olarak ödenmemiş kredi borcu almak ister?
• Karbon mühendislerinin tek görevi atmosferden karbondioksit yakalamak ve onu çeşitli şekillerde sentezleyerek yeni ürünlere dönüştürmek değildir. Çünkü plansızca yapılan bu sentezleme işlemi de gaz dengesinin bozulmasına neden olabilecek kapasitededir. Bu noktada karbon mühendisinin hizmet vereceği bölgedeki karbon ayak izini dikkatli ve doğru bir biçimde hesaplayarak, sentezlenecek karbondioksit miktarı konusunda aylık ve yıllık tesis planlaması yapması beklenmektedir.

Kuantum Makine Öğrenme Analisti

• Kuantum makine öğrenme analisti, kuantum hesaplamanın gücünü, makine öğrenmesi teknikleri ile birleştirerek veriden daha detaylı, ince sonuçlar elde edebilen, yapay zeka çalışmalarına daha fazla derinliğe ulaştıracak kişidir.
• Bir kuantum makine öğrenme analistinin büyük miktarda deneysel veriyi işlemek için makine öğrenme teknikleri uygulaması beklenmektedir.

Robo-Psikolog ve Robo-Sosyopsikolog

• Robo-sosypsikolog; sosyal hayatın içine entegre edilecek, robotun, hizmet vereceği insanı ve onun mensubu olduğu toplumu daha iyi kavrayabilmesi için “Nasıl bir tasarıma sahip olmalıdır?” “Gerekli davranış ve eylem kümeleri nasıl tanımlanmalıdır?” sorularına cevap üretecek kişidir.
• Kuszewski; bir robo-psikoloğun temel sorumlulukları olarak şunları sıralamıştır.
  • Robotta bilişsel mimarinin tasarlanmasına yardımcı olmak,
  • Yapay zekalı becerilerin kazanılmasında uygun öğrenme planları geliştirmek,
  • Uyumsuz kabul edilebilecek makine davranışlarını belirlemek,
  • Etik konuların araştırılması ve bunların robota nasıl kazandırılabileceği ve pekiştirilebileceğinin keşfedilmesi

Siber Felaket Tahmincisi

• Siber felaket tahmincinin görevleri; siber tehditleri izlemek, tehditler arasındaki gizli örüntülere bakarak, eylemin asıl hedefini barındıran büyük resmi keşfetmek, politikalardaki ve teknolojideki (hatta borsadaki) değişimleri izleyerek, sonraki saldırı senaryolarını kurgulamak, senaryoların gerçekleşmesi durumundaki zararın boyutlarını tespit edebilmek şeklindedir.

Siber Şehir Analisti

• Günümüzde büyük şirketler, kendi makinelerinin / fabrikalarının siber dünyada ikizlerini oluşturmaktadırlar. Siber fiziksel sistemler olarak nitelenen bu varlıklar, fabrikadaki her bir makinenin çalışmasını, makinenin bozulma sürecini ve hızını kontrol edebilme imkanı sunmaktadır.
• Bir siber şehir analisti, sürekli büyüyen modern kentleri ayakta tutan dijital sistemlerin ve uygulamaların işlevselliğini ve güvenliğini sağlamakla yükümlüdür. Analistler, özellikle veri akışını sistematik bir şekilde sağlamak için kritik bir role sahiptirler. Ayrıca, veri akışlarının (veri toplama, iletme ve işleme) sorunsuz bir şekilde gerçekleşmesini sağlamak amacıyla; şehre ait tüm dijital verilerin dış ataklardan ve kötü amaçlı saldırılardan korunması için gerekli tedbirleri de planlamalıdırlar.

Trol Yuvası Tespit Uzmanı

• Trollemek kelimesi, kişinin kötücül amaçları doğrultusunda yaptığı tüm eylemleri kapsamaktadır. Trol olarak nitelenen kişi çoğunlukla bireysel hareket etmektedir.
• Trol yuvası ile belli bir amaç doğrultusunda, internet teknolojilerini kullanarak toplumda etki oluşturmak için planlı şekilde hareket eden bir gruptan bahsedilmektedir.
• Özel bir üniversiteyi tercih etmeye karar verdiniz. Bu üniversite ile ilgili 200 yorum kararınızı etkiler miydi? Ya da yurtdışı tatiliniz için seçeceğiniz otel ile ilgili kaç olumsuz yorum fikriniz üzerinde etkili olurdu?
• Şehrin, isimlerin ve olayın değiştirilmesi yoluyla toplumda infial yaratmak isteyen bir trol yuvası başarılı olmuş, gerçeği arama zahmetine girmeyen binlerce insan da bu başarıya katkı sağlamıştır.
• Bir trol yuvası tespit uzmanı; hükümetlere, şirketlere, toplumlara ve hatta bireylere yönelik kasıtlı sosyal medya hareketlerini tespit eden, kaynağın belirlenmesinde ve gerekli tedbirlerin alınmasında destek olan kişidir.
• Bir zamanlar galeyana gelerek sokaklara dökülen kalabalık, internet üzerinde tüm dünyaya yayılacak şekilde hareket edebilme gücüne sahiptir.

Yapay Zeka Bias Tespit Uzmanı

• Bias kavramı: Türkçe’de yanlılık, sapma, önyargı gibi kelimelere karşılık gelmektedir. Özellikle tahmin edebilme çalışmalarında “tahminleyici tarafından ortaya konulan değer ile beklenen değer arasındaki fark” şeklinde kabul edilmektedir.
• Temel sorun; biasın yazılım geliştirmedeki bug gibi davranabilmesi ve bazen çok geç tespit edilmesidir. 
• Nasıl günümüzde kalite kontrol sürecinden geçmeyen ürünlerin piyasaya sürülmesi mümkün olmuyorsa, geleceğin dünyasında da bias denetiminden geçmeyen, açıklığı ve adilliği onaylanmamış yapay zeka uygulamalarının piyasaya sürülmesi mümkün olmayacaktır.

Yapay Zeka Tabanlı Dijital Stratejist

• Dijital stratejist, departmanlar bazında ya da şirketin tamamına yansıyacak şekilde yönlendirmelerde bulunarak mesleğini icra edecektir. Yani yetkisi çerçevesinde yönetsel planlar hazırlayacaktır.

Yapay Zeka İş Geliştirme Yöneticisi

• Paydaşlar ile yaptığı görüşmelerden toplanan verileri sentezleyerek bilgi çıkarımı yapacak, stratejik bulgular elde edecek ve kazandığı tüm perspektifleri üst yönetim dahil olmak üzere ürün ve satış ekiplerine ikna edici bir şekilde iletecektir.

Yapay Zeka Tabanlı Tedarik Zinciri Tasarımcısı

• Hedeflenen; hata ayıklamak, belge kontrol etmek, standart e-postalara cevap vermek ile kaybedilen sürenin geri kazandırılmasıdır. Çok uzak bir geleceğe aitmiş gibi düşünülen bu mesleğin ilk adımları büyük ölçüde firmalarda atılmaya başlanmıştır.

Sorularla Gelecek

Yapay zeka tehlikeli midir?

• Yapay zekanın tehlikeli olup olmadığı şu etapta tamamıyla insanoğluna bağlıdır.
• İki önemli sorun ortaya çıkmaktadır: İlki problemin tanımlanma biçimidir. Çünkü problemi tanımlayan kişinin bakış açısındaki sınırlılıklar, önyargılar veri toplama biçimini etkileyecektir.
• Problemin tanımlanma biçimi dışında, bu problemin çözümü için toplanan veri de önemlidir. Sağlıklı bir biçimde toplanmamış, eksik, doğru olmayan her veri, yapay zekanın yanlı öğrenmesine neden olabilecek güçtedir.

Yapay zeka insanlık seviyesinde bir zekaya kavuştuğunda insanlığı yok eder mi? Dünyayı ele geçirir mi?

• İnsan gibi düşünebilen, çevresini insan gibi algılayan yapay zeka; yapay genel zeka olarak tanımlanmaktadır. Alanın uzmanlarına göre insanlık 2029 yılına kadar bu seviyede bir yapay zeka geliştirebilecektir. Bu seviyede bir yapay zekanın insanlığa zarar vermesi için önce çevresini nasıl algılayacağı sorusunu sormak gereklidir.
• Arıların yok olması durumunda tüm canlıların (insan da dahil) birkaç yıl içinde yeryüzünden silineceği tahmin edilmektedir. Benzer çalışmalar “insanlık yok olursa” diğer tüm canlıların, doğanın birkaç on yıl içinde kendini yenileyeceğini ortaya koymaktadır.

Geleceğin mesleklerine hazır olmak için ne yapılmalı?

• Yapay zeka dünyasının önemli isimlerinden Bernard Marr 2019 yılının son çeyreğinde şirketlerle yaptığı görüşmeler ve çalışmalar sonucunda geleceğin kritik becerilerini şöyle sıralamıştır:
  • Veri okuryazarlığı
  • Kritik düşünme
  • Teknoloji becerisi
  • Adaptasyon / esneklik
  • Yaratıcılık
  • Duygusal zeka
  • Kültürel zeka ve çeşitlilik
  • Liderlik
  • Değerlendirme / analiz etme ve karar verme
  • İş birliği

Veri bilimi ve yapay zeka arasındaki ilişki nasıl tarif edilebilir?

• Geçmişleri eski olan veri bilimi ve yapay zeka kavramlarının yolunun kesiştiğinin keşfedilmesi ve bu denli vurgulanması yenidir. İnsanlık son 5 yılda veri kümesindeki düzensizliklerin / istatistiki hataların yapay zekada ne denli kötü sonuçlar / istenmeyen çıktılar ürettiğini fark etmektedir.

Yapay zeka alanında ülke politikaları nasıl şekillenmektedir?

• Çin’in yeni nesil yapay zeka kalkınma planındaki üç adım şöyledir:
  • 2020 yılına kadar yapay zeka teknolojisi üreten rakiplerle aynı seviyeyi yakalamak,
  • 2025 yılına kadar yapay zeka alanında dünya lideri olmak,
  • 2030 yılına kadar dünya genelindeki yapay zeka inovasyonları bakımından ana / tek merkez haline gelmek.
• Türkiye: Ülkemizde bu alana yönelik ulusal stratejinin 2020 yılının ilk çeyreğinde açıklanması beklenmektedir.
• Almanya: 2018 yılının Kasım ayında Almanya Hükümeti yapay zeka stratejisine ilişkin açıklamalar yapmıştır. Bu strateji üç ana çıktıyı üretmeye odaklanmıştır.
  • Almanya’nın geleceğin dünyasındaki rekabet avantajını koruması ve ülke olarak dünya lideri haline gelmesi (özellikle Avrupa’nın yapay zeka alanındaki lokomotifi olabilmek),
  • Sosyal faydanın sağlanmasında hesap verebilen (sorumlu) yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi ve kullanılması,
  • Geniş sosyal diyaloğu ve aktif bir politika anlayışının yayacak şekilde, Almanya’nın etik, kültürel unsurlar ve ARGE yaklaşımı / anlayışı bakımından toplumla bütünleşebilen yapay zeka kurgusunun oluşturulması.