Yapay Zekâda Başarı İçin Kurumsal CPO Rehberi (Omada Health Baş Ürün Sorumlusu Randhir Vieira ile)

Deşifreyi okuyun:

Podcast yayınlarımızı bir yazılım programı kullanarak deşifre etmeyi deniyoruz. Bot her zaman yüzde 100 doğru olmadığı için lütfen olası yazım hatalarını mazur görün.

Hannah Clark: Bir teknenin kaptanı olduğunuzu hayal edin. Seyir hâlindeyken ileride, yön değiştirmenizin zamanının geldiğini gösteren bazı koşullar görüyorsunuz. Şimdi doğru olanın kuzeydoğuya doğru 90 derecelik bir dönüş yapmak olduğuna karar verdiğinizi varsayalım; bunu ne kadar hızlı yapabilirsiniz? Bunun pek de adil bir soru olmadığını düşündüyseniz, Hannah,

kesinlikle haklısınız, çünkü bazı kritik bilgileri gözden kaçırıyoruz. Örneğin bu tekne ne kadar büyük? Yapay zekâ gibi büyük dönüşümlerin karşısında yerleşik işletmeleri girişimlerle karşılaştırırken düşündüğüm benzetme bu. Bir geminin iş dünyasındaki karşılığı olan yolcu gemisinin çok fazla kaynağı olabilir, ancak rotasını değiştirmesi, dört kişiyi ve bir kasa enerji içeceğini taşıyan sürat teknesine kıyasla çok daha fazla zaman ve denizcilik deneyimi gerektirir.

Bugünkü konuğum, Omada Health Baş Ürün Sorumlusu Randhir Vieira. Omada 2011’den beri faaliyet gösteriyor ve yerleşik ürünlere sahip olgun bir şirket olarak, yapay zekâyı DNA’sında taşıyan yeni girişimlere kıyasla tamamen farklı zorluklar ve avantajlarla karşı karşıya. Randhir, kurumsal liderlerin yapay zekâyı hem ürünlerine hem de kurum içi kültürlerine uygularken benimseyebilecekleri farklı yaklaşımları ve bu kararların yerleşik şirketlerin yeni ufuklara yönelmesine nasıl yardımcı olabileceğini anlattı. Hemen başlayalım.

Bu arada, her hafta böyle sohbetler gerçekleştiriyoruz. Bu size ilginç geliyorsa neden abone olmuyorsunuz? Tamam, şimdi başlayalım.

Ürün Yöneticisi podcastine tekrar hoş geldiniz. Bugün Omada Health’in CPO’su Randhir Vieira ile birlikteyim.

Randhir, gelip bize katıldığın için çok teşekkürler.

Randhir Vieira: Benim için bir zevk.

Hannah Clark: Programa her zaman başladığımız şekilde başlayalım. Bize geçmişinden ve bugün bulunduğun noktaya nasıl geldiğinden biraz bahseder misin?

Randhir Vieira: Sondan başlayayım. Omada Health’te Baş Ürün Sorumlusuyum. Yaklaşık beş buçuk yıldır buradayım. Bundan önce Headspace’teydim ama şimdi biraz geriye saralım.

Yahoo’da işe başladım. Orada yaklaşık dört yılda sıfırdan 300 milyon büyüyen küçük bir ekibe katıldım ve Yahoo’da yaklaşık altı buçuk yıl çalıştım. Ancak Silikon Vadisi’nde yaşadığım için en azından girişim hayatını denemek istediğime karar verdim. Tutkumun peşinden gittim; bu tutku fotoğrafçılıktı. Fotoğrafçılıkla ilgili ifi adlı bir girişime katıldım.

O zamanlar 20’den az çalışanı vardı. Donanım ve yazılımı bir araya getiren ilk ya da erken dönem nesnelerin interneti şirketlerinden biriydi. Orada ve girişim sermayesi ağı aracılığıyla Mind Flash adlı, işletmelere yönelik bir öğrenme yönetimi yazılımında çalışan biriyle tanıştım. Orada birkaç yıl boyunca farklı dönemlerde ürün, pazarlama, satış ve mühendislik ekiplerine liderlik ettim.

Ardından meditasyona büyük bir ilgim vardı ve Headspace’e katılarak şirketin işletmelere yönelik işini başlatma fırsatı buldum. Sonunda Headspace’in tüm ürünlerinden sorumlu oldum. Bu, sağlık ve iyi yaşam alanındaki ilk deneyimimdi. Oradan da Omada’ya geçtim.

Hannah Clark: Gerçekten uzun bir yolculuk olmuş.

Bugün Omada gibi yerleşik şirketlerin yapay zekâyı ürünlerine ve kültürlerine entegre etmeye başlaması için yaklaşımlara odaklanacağız. Bu oldukça kapsamlı bir konu. Yapay zekânın benimsenmesi söz konusu olduğunda birinci ve ikinci ufuk hakkındaki düşüncelerinle başlayalım.

Bu ufukları nasıl düşündüğünden ve şirketlerin ikinci ufukta nelerin mümkün olduğunu ve sırada ne bulunduğunu düşünmek yerine neden mevcut iş akışlarını optimize etmeye takılıp kaldığına inandığından biraz bahsedebilir misin?

Randhir Vieira: Birinci ufuk, insanların her yeni teknolojiyle gerçekleştirebileceği artımlı iyileştirmeler ya da inovasyonlar olarak tanımladığım şey. Bu durumda hepimizi heyecanlandıran yeni ve popüler teknoloji yapay zekâ. Bu nedenle hepimizin genellikle yöneldiği soru şu: Şu anda yaptığımız ve yapmaktan nefret ettiğimiz ya da yapay zekânın daha hızlı, daha iyi ve daha ucuza yapabileceğine inandığımız şeyler neler?

Yapay zekâyı bunlar için kullanacağız. Örneğin özetleme harika bir başlangıç noktasıdır; içerik özetlemek, toplantıları özetlemek ve benzeri işler. Bunlar kolay kazanımlardır ve elbette bunlardan kesinlikle yararlanmalıyız. Ancak daha büyük fırsatlar ikinci ufuk alanlarında bulunuyor.

Peki, bu yeni aracın ya da yeteneğin açığa çıkarabileceği ve daha önce yapamadığımız şeyler neler? Bizi geride tutan şeyin atalet olduğunu düşünüyorum. Düşüncelerimizin, mevcut süreçlerimizin, iş modelimizin ve özellikle büyük ve başarılı şirketlerin ikinci ufka, yani devrim niteliğindeki güncellemelere geçmesini genellikle engelleyen pek çok farklı şeyin ataleti.

Bence bunun standart örnekleri var. Son büyük teknoloji dönüşümüne, yani mobil cihazlar ve akıllı telefonlar dönemine bakarsak, çevrim içi bir varlığı olan birçok şirketin, örneğin internet üzerinden rezervasyon yapan şirketlerin, bu içeriği veya yeteneği daha kullanışlı olduğu için telefona taşıdığını görürüz.

Ancak gerçekten öne çıkan şirketler, daha önce mümkün olmayan bir şeyi mümkün kılmak için bu yeteneği kullananlardı. Örneğin Uber ve Lyft gibi yolculuk paylaşımı şirketleri muhtemelen akıllı telefon olmadan var olamazdı. Başarılı büyük şirketlerin, mevcut başarılı iş modelleri ve süreçleri nedeniyle neredeyse kendi başarılarının kurbanı olmak yerine kendilerini yeniden tasarlamaları bu yüzden daha zor.

Hannah Clark: Evet, bu gerçekten çok özlü bir örnek.

Örneklerden söz etmişken, ikinci ufuk alanına giren, yapay zekânın dönüştürücü biçimde uygulandığını gördüğün bazı yolları keşfetmek istiyorum. Şu anda bu alanın nerelerinde bulunduğuna ve bunun nerede gerçekleştiğine dair bir karşılaştırma yapabilelim.

Randhir Vieira: Şirketlerin mevcut temel kısıtların bazılarını ortadan kaldırmaya ya da açığa çıkan yeni yeteneklerden yararlanmaya yöneldiği yerlerde gerçekten heyecan verici şeyler görüyorsunuz. Özellikle ikinci ufuk senaryoları için yapay zekâ dönüşümünün hâlâ çok ama çok erken aşamalarındayız.

Beni etkileyen birkaç örnek vereyim. Bunlardan biri, şu anda çok sayıda insanın iş başvurusu yapması ve başvuruları taramaya yardımcı olan bir tür algoritmaya her zaman sahip olmamızla ilgili. Çok sayıda başvuru alan birçok şirkette bu böyleydi. Fark ettiğim yeni nesil araçların bazıları, adaylarla yalnızca sesli değil, görüntülü olarak da tamamen eş zamanlı görüşmeler yapıyor.

Peki anahtar kelime tabanlı tarama yerine, bir pozisyona başvuran herkese anında bir yapay zekâ aracısıyla görüşme fırsatı sunulsa ne olur? Sadece insanların başvuruda belirttiklerine kıyasla daha nesnel, çok daha iyi bir seçim kriterine sahip olur muyduk? Özellikle ilk veya ikinci aşama görüşmelerinde tamamen yapay zekâ tabanlı yapılandırılmış bir görüşme süreci yürütebilirdiniz.

Böylece sizi, insan görüşmecinin karşısına çıkarılacak küçük bir grup insan seçmeye zorlayan kısıt ortadan kalkar. Bu kısıt ortadan kalktığı için nelerin mümkün olduğunu yeniden hayal eden bu tür şirketler beni büyülüyor. Çünkü daha küçük bir insan grubuna indirgeyerek filtreleme yapmak zorunda kalmıyorlar.

Bir başka örnek, isteğe bağlı bir doktora ya da en azından her zaman soru sorabileceğiniz birine sahip olmak olabilir. Birçok şirket bunu güvenli bir şekilde ve düzenleyici kurallara uygun olarak yapmaya çalışıyor. Ancak maliyet, kaynak ihtiyacı ve benzeri nedenlerle bu daha önce mümkün değildi.

Ruh sağlığı ve pek çok alanda gerçekten büyüleyici gelişmeler var. Bunlar elbette bazı riskleri beraberinde getiriyor ve dikkatli olmak gerekiyor; ancak beş yıl önce mümkün olmayan bir şekilde erişimi, karşılanabilirliği ve benzeri unsurları kesinlikle artırıyor.

Hannah Clark: Ürün ve mühendislik ekiplerinde bile yapay zekâ kullanımının, az önce konuştuğumuz faydalara rağmen yüzde 100’e ulaşmadığını gözlemledin. Sence bu neden böyle? Bu tür bir teknolojinin tamamen benimsenmesini engelleyen hangi bariyerleri düşünüyorsun ve liderlik açısından buna nasıl çözüm bulabiliriz?

Randhir Vieira: Bu gözlem, parçası olduğum birçok ürün ve mühendislik liderliği grubunda gündeme geliyor. Hepimiz, böylesine heyecan verici bir teknolojinin benimsenmesinin nasıl yüzde 100’den düşük olabileceğine bazı açılardan şaşırıyoruz.

Ancak bir adım geri çekilip teknoloji benimseme eğrisine baktığınızda bunun standart olduğunu görüyorsunuz. Bu durumda da farklı değil: bazı erken benimseyenler, ardından erken çoğunluk, geç çoğunluk ve geride kalanlar olacak. Liderler olarak değişim yönetimi sürecimizi yürütmemiz gerekiyor.

Bunu teşvik edebilecek şeylerden bazıları deney yapmak, erken benimseyenleri keşif öncüleri olmaya ve kuruluşun geri kalanına ya da ekibin geri kalanına nelerin mümkün olduğunu göstermeye teşvik etmek, şüphecileri sürece davet etmek ve onları bu çözümlerden bazılarını değerlendiren ekibin bir parçası hâline getirmek.

Bu araçların hiçbiri mükemmel değil; ancak gördüğümüz değişim ve gelişim hızı daha önce karşılaştığımız hiçbir şeye benzemiyor. Bu nedenle bugün sahip olduğumuz her eleştiri ya da endişe, birkaç ay veya birkaç çeyrek içinde hızla önemli ölçüde azalıyor, hatta ortadan kalkıyor. Hepimizin denemeye devam etmesi gerekiyor. Henüz kullanıma hazır olmayabilir ama en azından onunla oynamaya, mevcut yeteneklerin neler olduğunu görmeye ve hem artılarının hem de eksilerinin farkında olmaya devam etmeliyiz.

Bu teknolojiyi zorla kullanıma sokacak çözümler aramamalı; hangi sorunların ya da fırsatların bu muhteşem teknolojiden yararlanabileceğini gerçekten görmeliyiz. Sonuçta bu bir araçtır. Bir sorun arayan bir çözüm değildir. Doğru sorunlara veya fırsatlara uygulanması gereken güçlü bir araçtır.

Gördüğüm bazı şirketler sopayı da kullanıyor. Örneğin, ekibiniz sağladığımız yapay zekâ araçlarını yüzde 100 oranında benimsemiyorsa ekibiniz için ek personel talebini değerlendirmeyeceğiz diyebilirler. Bu kesinlikle ilginç bir teknik.

Çok sayıda şirketin bunu benimsediğini görmedim ama benimsemeyi gerçekten zorlamak için sopanın bir örneği olduğu kesin. Çünkü istediğimiz benimseme düzeyini göremiyoruz.

Hannah Clark: Evet. Bence çoğu insan, özellikle de zaten “Bunu yapmak istemiyorum” diye kendi yöntemlerine saplanmışlarsa, sopaya pek iyi tepki vermiyor.

Yakında programa konuk olacak biriyle konuşmuştum. Yapay zekâya yönelik merakı iş kültürünün atmosferine gerçekten yerleştiren bir girişimde çalışıyor. Bence bu, konuya yaklaşmak için çok özel bir yol. Bu heyecanı beslemek doğru yaklaşım gibi görünüyor.

İnsanların diğer yöne gittiğini duymak ilginç.

Randhir Vieira: Katılıyorum. Bence kesinlikle havuçla, merakla ve heyecanla liderlik etmek istiyorsunuz; sopa ise geride kalanları sürece dâhil etmek için son çare olabilir.

Hannah Clark: Evet, kesinlikle. Merakı gerçekten zorla yaratamıyorsanız sopayı çıkarabilirsiniz.

Şimdi yapay zekâ girişimlerini değerlendirirken kullandığınız risk-etki matrisini ele alalım. Birinci ufuktan söz ederken bahsettiğimiz düşük riskli, düşük etkili çeyreğin ötesine geçmelerine ekiplerin nasıl yardımcı olabileceğinizi düşündüğünüzde, bir lider olarak bu aşamayı nasıl geride bırakıyorsunuz?

Randhir Vieira: Herhangi bir klasik beyin fırtınasında olduğu gibi, insanların yapay zekânın gerçekten etki yaratabileceğini düşündüğü tüm fikirleri teşvik etmek isteriz. Ürün ekiplerinin genellikle kullandığı farklı çerçeveler vardır; kapsam, etki ve benzeri konularda ICE veya başka çerçeveleri kullanabilirler.

Yararlı bulduğumuz ve özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde başka birçok şirketin de kullandığını gördüğüm çerçevelerden biri etki ve risktir. Bu çerçeve, beyin fırtınalarında ortaya çıkan farklı fikirleri bu matris üzerinde listelemenize olanak tanır. Etki kısmı için yatırım getirisini ve benzeri ölçütleri kullanabilirsiniz. Ardından ortaya çıkan risk unsurları bulunur.

Bu nedenle, risk ne olursa olsun düşük etkili işlere çok fazla zaman ayırmak istemeyiz. Düşük etkili, düşük riskli işler yine de etkili değildir; bunları göz ardı ederiz. Düşük etkili, yüksek riskli işlerden ise kesinlikle uzak durmak isteriz. Başlamak için en kolay yer yüksek etkili ve düşük riskli işlerdir.

Bunlar genellikle özetleme, kurum içi araçlar ve benzeri konularla ilgilidir. Şirketlerin bu tür çalışmaların son derece etkili ve daha düşük riskli olabileceği birçok proje bulduğunu görürsünüz. Bu, topu hareket ettirmek, insanların bu tür teknolojiyle oynamasını sağlamak ve kurum içindeki gerçek ticari etkisini görmek için harika bir yoldur.

Ancak ikinci ufuk türündeki işler genellikle yüksek etkili ama belki de daha yüksek riskli alandadır. Riski azaltmanın yolları vardır. Varsayım testleri yapabilir, adım adım ilerleyebilirsiniz; ancak asıl ödülün gerçekten orada olduğunu kabul etmek ve oraya ilerlemek için gerekli şeyleri hazırlamak önemlidir.

İkinci ufkun ne olabileceğini, yani yüksek etkili ve daha yüksek riskli unsurların neler olabileceğini keşfetmeye yardımcı olabilecek sorulardan biri şu: Şirketimizi bugün kurmaya başlasaydık ne olurdu? Geçmişin mirasına sahip olmasaydık ve şirketimizi bugün mevcut olan tüm araçlarla, yapay zekâ araçlarıyla ve yapay zekâ dışı araçlarla kursaydık ne yapardık ve bunu nasıl yapardık?

Şirket nasıl görünürdü? Teklif nasıl görünürdü? Fiyatlandırma nasıl olurdu? Bu, insanlara nelerin mümkün olabileceği hakkında düşünmeleri için alan açar. Çünkü bugün tam olarak bu zihniyetle başlayan ve bunu bir düşünce egzersizi olarak yapmak zorunda bile olmayan, geçmişin yükünü taşımayan yeni şirketler olduğundan emin olabilirsiniz. Bu onların gerçeği.

Hannah Clark: Bu konu beni bu kadar çok ilgilendiriyor çünkü bir girişim konumunda olmakla yerleşik bir şirket konumunda olmak arasında gerçekten çok belirgin avantajlar ve dezavantajlar var. Çok fazla fırsatın ve boş alanın bulunduğu bu tür bir teknolojiyle uğraşırken durum daha da belirginleşiyor. Yapay zekâyı mevcut ürünlere sahip yerleşik şirketlere sonradan uyarlamayı düşündüğümüzde, henüz çizilmemiş ve haritası çıkarılmamış bir olasılık alanı var.

Kuruluşların yapay zekâ öncelikli girişimlere göre hangi avantajları var ve bunun karşılığında hangi benzersiz zorluklarla karşılaşıyorlar?

Randhir Vieira: Her büyük şirketin sahip olduğu avantajlar, büyük ve başarılı bir şirket olmanın avantajlarıdır. Buna kaynaklar da dâhil. Gelirleri, çalışanları ve kaynakları vardır.

Genellikle güçlü dağıtım kanallarına sahip olurlar; dolayısıyla çok sayıda faydaları bulunur. Madalyonun diğer yüzü ise geçmişte yaptıkları şeylerde ve bunu nasıl yaptıklarında başarılı oldukları için formülü değiştirmekten, düzeni bozmakta riskten kaçınabilirler.

Ayrıca “Biz bunu yaptık, böyle yaptık. Müşteriler bunlar, sevdikleri şeyler bunlar” şeklinde bir atalet de olabilir. Dolayısıyla onları başarılı kılan aynı nedenler ve sahip oldukları pek çok avantaj, onları geride de tutabilir. Elbette bu engelleri ya da en azından sürtüşme noktalarını aşmanın yollarını araştırıyoruz.

Hannah Clark: Tamam, biraz yön değiştirelim ve kurum içi değişim yönetimi hakkında biraz daha konuşalım. Havuç ve sopa konusunu biraz ele aldık ama mesele yalnızca teşviklerden ve diyelim ki sonuçlardan ibaret değil. Daha önce yapay zekâyı uygularken değişim yönetiminin öneminden söz etmiştin. Peki yapay zekâ yetenekleri etrafında kültürel kabulü ve heyecanı artırmak için hangi özel stratejileri etkili buldun?

Gerçekten havuca odaklanırsanız, uygulayabileceğiniz gerçek liderlik taktikleri neler?

Randhir Vieira: Bir şirkette ve ekipte erken benimseyenleri bulmak ve onları geliştirmek gerçekten önemli. Genellikle yeni teknolojilere karşı çok meraklı olan ve onlara doğal olarak yönelen birkaç kişi vardır.

Onları bulabilmek ve bu heyecanı ve ilgiyi etkili bir şeye yönlendirmek önemli. Yüksek etkili ve düşük riskli ızgara, bu kişileri ve projeleri yönlendirmeye yardımcı olabilir. Özellikle etkiliyse, bu erken kazanımlardan bazılarını bulup kutlayabilmek, abartılan her şeye yönelik olağan temkinli şüpheciliğe karşı kurum içinde ivme ve heyecan yaratmaya yardımcı olabilir.

Geçmişte bunu gördük: “Bu heyecan döngüsünü daha önce de gördük ve ortada gerçek bir şey yok, o yüzden döngünün geçmesini bekleyelim.” Bunun yerine, evet, çok fazla abartı olduğunu ama bizim için yararlı ve etkili olabilecek bir şeyin de bulunabileceğini görüp bundan ne elde edebileceğimizi anlamaya çalışabiliriz.

Dolayısıyla bu erken kazanımları kutlayabilmek faydalı olabilir. Üçüncü unsur ortak geliştirmedir. Bence bu son derece önemli, çünkü nadiren yalnızca kendimiz için bir şeyler yaparız. Kurum içi ekipler için bir şeyler geliştiriyor olabiliriz. Üyeler için bir şeyler geliştiriyor olabiliriz. Ancak özellikle çok yeni oldukları için bu çözümleri müşterimizle, müşterinin kurum içinden veya dışından olmasına bakmaksızın, ortaklaşa geliştirdiğimizden emin olmalıyız.

Bu, yalnızca geliştirilen özelliğin başarısını değil, daha da önemlisi o özelliğin benimsenmesini, etkisini ve değerini de artırır. Ortak geliştirmenin değeri küçümsenemez. Evet, geliştirme sürecinde işlerin biraz daha yavaş ilerlediği hissini yaratabilir.

Ancak genellikle sonuç ve benimsenme buna fazlasıyla değer.

Hannah Clark: Evet, kesinlikle. Daha önce bahsettiğin bazı riskleri azaltmak için gerçekten somut bir yol gibi görünüyor.

Randhir Vieira: Kesinlikle. Konu uzmanlarının, hukuk ekibinizden, düzenleyici ekiplerden, güvenlik ekiplerinden ve benzeri birimlerden insanların ortaklaşa çözüm geliştirme sürecine erkenden dâhil edilmesi bu risklerin büyük bölümünü azaltmaya yardımcı olur.

Hannah Clark: Yapay zekâya ve özellikle sağlık hizmetlerine biraz daha yakından bakmak istiyorum. Bu gerçekten ilginç bir alan. Sektörün de farkında olduğundan emin olduğum üzere, burada çok büyük fırsatlar var; ancak bu çözümlerin bazılarında içkin olarak çok büyük riskler de bulunuyor.

Başka sektörlerden farklı olabilecek şekilde etik, gizlilik ve doğrulukla ilgili karşılaştığın bazı benzersiz hususlar neler?

Randhir Vieira: İnsanların çözümlere ne kadar dikkatli yaklaşması gerektiğine yön vermeye çalışırken yüksek riskli, yüksek etkili alanı kullanan benzer bir matrisin kullanıldığını kesinlikle gördüm.

Bu alan yoğun biçimde düzenleniyor ve FinTech gibi diğer düzenlemeye tabi sektörlerde de durum aynı. Şirketler bu yeni teknolojiye uyum sağlamak için düzenlemeleri şekillendirmeye çalışıyor olsa bile, geliştirdiğiniz çözümlerin düzenlemelerin sınırları içinde olduğundan emin olmanız gerekiyor. Uyguladığımız çözümlerin mevcut düzenlemelerle tamamen uyumlu olmasını sağlamalıyız.

Sağlık hizmetlerinde açıkça “zarar verme” ilkesi var ve buna gerçekten bağlı kaldığımızdan emin olmalıyız. Bu, beraberinde gelebilecek bazı riskleri azaltmak için pek çok farklı yol anlamına gelebilir. Dolayısıyla bunun en başta ve merkezde açıkça belirtilmesini sağlamak gerekir. Birçok şirket çözüm oluşturmaya başlamadan önce bir dizi yapay zekâ ilkesi oluşturur.

Çözümler geliştirdiğimizden nasıl emin olmak istiyoruz? Örneğin müşterilere ve üyelere bir insan temsilciyle mi yoksa sanal bir temsilciyle mi iletişim kurduklarını çok açık ve şeffaf bir şekilde belirtmek. Başka bir örnek olarak, bir yapay zekâ aracısı herhangi bir konuda emin değilse durumu bir insana yönlendirebilir.

Bunu azaltmanın pek çok yolu var. Ancak bence şirketiniz için bu ilkelerle başlamak, belirli alanlara yönelmeden önce son derece önemli ve yararlı. Bazı temel modellerde bulunabilecek önyargıların farkında olmak ve bu boşlukları kapatmak, toplumunuz için mümkün olduğunca tarafsız olmasını sağlamak adına adımlar atmak da faydalı olabilir.

Sonuç olarak ne yaparsak yapalım çok fazla test gerçekleştirmeliyiz. Bu yalnızca kullanıma sunmadan önce test etmek anlamına gelmez; kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak sürekli izleme ve rotayı düzeltme de gerekir. Üretim sonrasında devam eden kendi kalite kontrol süreciniz önemlidir. Bu nedenle belirlediğiniz koruyucu sınırların amaçladığınız şekilde çalıştığından ve üretim sonrasında bile model kayması ya da başka sorunların yaşanmadığından emin olmalısınız.

Bence bunların tümü yardımcı olabilir. Ancak bu zorlukların farkında olmak, onları en baştan adlandırmak ve ardından ön otopsi gibi teknikleri kullanarak ya da başka yöntemlerle azaltmaya çalışmak; tüm riskleri ve endişeleri, bunların gerçekleşme olasılıklarını ve özellikle yüksek etkili olanlar için hangi azaltma yöntemlerinin kullanılacağını belirlemek açısından yararlı olabilir.

Olasılıkları düşük olsa bile, bunları nasıl azaltacağımızı bilmek yine de yeterince önemli olabilir.

Hannah Clark: Kesinlikle. Evet, evet. Sağlık hizmetleri dışındaki sektörlerde ya da ajans ortamlarında, “Hayat kurtarmıyoruz ya da burada kalp ameliyatı yapmıyoruz” şeklinde kullanılan bir ifade duydum. Ancak bu durumda gerçekten hayat kurtarıyor ya da kalp ameliyatı yapıyor olabilirsiniz. Bu nedenle bu riskin sıkı biçimde düzenlenmesini ve azaltılmasını sağlamak için çok güçlü süreçlere sahip olmanız gerektiğinden eminim.

Peki, yalnızca CPO şapkamızı çıkarıp kristal küremize baktığımızı varsayalım. Açıkçası, nelerin mümkün olduğu ve şu anda nerede bulunduğumuz konusunda çok düşündün. Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde neler olacağını düşünüyorsun? Yapay zekâdaki hangi gelişmeler seni heyecanlandırıyor? Profesyonel deneyimine dayanarak mevcut şirketlerin ikinci ufuktan yararlanmak için şimdiden ne yapması gerektiğini düşünüyorsun?

Randhir Vieira: Üç ila beş yıl içinde neler olacağını öngörmeye hiç de uygun olduğumu düşünmüyorum.

Değişimin hızı o kadar yüksek ki, teknoloji açısından bile üç ila beş yıl sonsuzluk gibi görünüyor. Ancak bildiğimiz bir şey var: Her şey çok hızlı değişiyor ve yeni yetenekler daha önce hiç görmediğimiz kadar iyi ve hızlı ortaya çıkıyor. Yalnızca geçtiğimiz hafta sahip olduğumuz sesli arayüzlerin kalitesi beni şaşırttı.

Sadece sesin kalitesi değil, tonlamalar, sesin niteliği ve kapsamı da öyle. Gerçekten inanılmaz şeyler oluyor ve bu gelişimi görmeye devam edeceğiz. Ancak mesele yalnızca ses değil, bu tür teknolojiler de aynı şekilde gelişiyor. Bu nedenle benim için bundan yararlanmayı düşünmenin yolu, hangi sorunları çözdüğümüzü ve hangi fırsatlara çözüm bulmaya çalıştığımızı sürekli takip etmeye devam etmek.

İnsanlara ve eğitime yatırım yapmak, bu prototipler ve kavram kanıtları için alan yaratmak, mevcut teknolojinin ilgilendiğimiz sorunlar ya da fırsatlar açısından nelerin kilidini açabileceğini görmemizi sağlamak faydalı olabilir.

Bu teknolojinin hangi kısıtı ortadan kaldırabileceğini sorun. Yeni bir yetenek ya da teknoloji ortaya çıktığında şu soruları sorun: Maliyet mi? Zaman mı? Kaynaklar mı? Yapay zekâ ile yapılan görüşmeleri yalnızca bir örnek olarak konuştuk. Yaratıcı düşünmenin, yani seçenekleri genişlettiğimiz aşamanın parçası olarak bu tür sorular sormak yardımcı olur: Bu yetenekle ne yapabiliriz? Bu kısıt olmasaydı ne yapardık?

Bu sorular bazı fırsatların kilidini açabilir. Böylece üç ya da beş yıl içinde hangi özel yeteneğin mevcut olacağından bağımsız olarak, bu yeteneği alıp çözüme entegre etmeye hazır, istekli ve heyecanlı insanlara sahip oluruz.

Hannah Clark: Bunların hepsi gerçekten harika noktalar. Bu ölçütleri sürekli düşünmek çok iyi bir fikir. Ayrıca merakın savunucularını dinlemekten hoşlanıyorum. Sanırım sen daha çok havuç tarafına yakınsın.

Randhir Vieira: Kesinlikle. Büyük havuçlar, hem de çok sayıda.

Hannah Clark: Evet, ikimiz de havuçtan yanayız gibi görünüyor.

Randhir, bize katıldığın için çok teşekkürler. İnsanlar seninle çevrim içi olarak nereden bağlantı kurabilir?

Randhir Vieira: En iyi yer LinkedIn. Beni LinkedIn’de takip edebilir ve neler üzerinde çalıştığımızı takip edebilirsiniz.

Hannah Clark: Harika. Burada olduğun için çok teşekkürler.

Randhir Vieira: Teşekkür ederim.

Hannah Clark: Dinlediğiniz için teşekkürler. Daha fazla harika içgörü, nasıl yapılır rehberi ve araç incelemesi için theproductmanager.com/subscribe adresinden bültenimize abone olun. Ürün Yöneticisi podcastine abone olduğunuz her yerde bunun gibi daha fazla sohbeti dinleyebilirsiniz.