Endüstri 4.0’ın ortaya çıkışı ve büyük veri hareketinin hız kazanmasıyla birlikte, endüstriyel alanda hem operasyonel hem de ekonomik seviyeler sürekli olarak yükselmektedir. Performans kalitesi ise giderek artmaktadır. Endüstri 4.0’ın oluşturduğu pazar alanında çevresel güvenlik perspektifinden performansı değerlendirdiğimizde, yapay zeka (AI) anahtar bir unsur olarak karşımıza çıkmaktadır. AI, iş dünyasında performans iyileştirmeleri sağlamak, üretim ve tüketim maliyetlerini minimize etmek ve yatırım getirisini maksimize etmek amacıyla veri analitiği stratejisinin önemli bir parçası olarak destekleyici bir rol oynamaktadır (Öztürk & Bilgiç 2022).
Yapay zeka, insan zekasına özgü bilişsel işlevleri yerine getiren bilgisayar sistemlerini ifade ederken, makine öğrenimi (MÖ) bu sistemlerin verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneklerini içerir. AI’nin kökenleri 1950’lere dayanır ve Alan Turing’in “Makineler Düşünebilir mi?” sorusunu ortaya atmasıyla başlamıştır. Daha sonra 1955 yılında John McCarthy tarafından tanımlanmış ve 1956 yılında Dartmouth Konferansı’nda resmileştirilmiştir.
1980’lerden itibaren veri odaklı ve öğrenme temelli yaklaşımlar daha fazla önem kazanmıştır (Özgür, 2021). Makine öğrenimi ise, 1959’da Arthur Samuel tarafından “bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandırma” olarak tanımlanmıştır ve büyük veri ile hesaplama gücündeki artışlar sayesinde hızlı bir gelişim göstermiştir (Özgür,2021). AI, öğrenme, anlama, problem çözme ve karar verme gibi insan zekasına özgü yetenekleri taklit eden bilgisayar sistemlerini ifade eder. Makine öğrenimi ise, verilerden öğrenme ve bu verilere dayanarak tahmin yapma yeteneğine sahip algoritmaların geliştirilmesidir.
AI uygulamalarının başarılı bir şekilde hayata geçirilmesi, belirli teknik gereksinimlerin ve entegrasyon süreçlerinin yerine getirilmesini gerektirir. Veri toplama, veri temizleme, model eğitimi, model değerlendirme ve dağıtım süreçleri, AI projelerinin temel bileşenlerindendir. Bu süreçlerin her biri, yüksek kaliteli veri ve güçlü hesaplama kaynakları gerektirir (Domingos, 2012). Diğer yandan, AI sistemlerinin mevcut iş süreçleri ve teknolojik altyapı ile entegrasyonu, kullanıcı eğitimi ve sürekli bakım gibi operasyonel gereksinimlerin de karşılanması gerekir.
Yapay zekanın iş dünyasında iki ana uygulama alanı bulunmaktadır; otomasyon ve artırma. Otomasyon, insan müdahalesi olmaksızın görevlerin AI ve robotlar tarafından yerine getirilmesini ifade ederken, artırma, insanların AI ile iş birliği yaparak daha üretken ve etkili olmalarını sağlamaktadır. Örneğin, artırma stratejileri sayesinde insanlar, makinelerle birlikte çalışarak daha karmaşık ve yaratıcı işlerde yer alabilmektedir.
AI, müşteri hizmetleri, tedarik zinciri yönetimi, finansal analiz ve daha birçok iş sürecinde kullanılmaktadır. Müşteri hizmetlerinde, chatbotlar ve sanal asistanlar, müşteri sorularını otomatik olarak yanıtlayarak hizmet kalitesini artırır ve maliyetleri düşürür. Tedarik zinciri yönetiminde, YZ, talep tahmini, envanter optimizasyonu ve lojistik süreçlerinin iyileştirilmesinde kullanılır. Finansal analizde, YZ algoritmaları, risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve yatırım stratejilerinin geliştirilmesi gibi kritik görevleri yerine getirir (Ford, 2023).
AI ve MÖ’nün temel teknik bileşenleri, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi çeşitli algoritmalar içerir. Denetimli öğrenme, etiketli veri kullanarak model eğitimi yapar ve sınıflandırma veya regresyon gibi görevleri yerine getirir. Destek vektör makineleri, karar ağaçları ve yapay sinir ağları, denetimli öğrenmenin yaygın algoritmalarındandır. Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri üzerinde yapı keşfetmeye odaklanır ve kümeleme, boyut azaltma gibi teknikleri içerir. K-Means ve Principal Component Analysis (PCA) bu alandaki yaygın yöntemlerdir. Pekiştirmeli öğrenme ise, ödül ve ceza mekanizmaları ile öğrenir ve özellikle oyun teorisi ve robotikte kullanılır (Özgür, 2021).
Yapay Zeka Uygulamalarının Teknik Gereksinimleri ve Entegrasyon Süreçleri
Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (MÖ), son yıllarda iş dünyasında büyük bir dönüşüm yaratan iki önemli teknoloji olarak öne çıkmaktadır. Bu teknolojiler, iş süreçlerini daha verimli hale getirme, maliyetleri düşürme ve müşteri deneyimini iyileştirme potansiyeline sahiptir. AI ve MÖ’nün iş dünyasındaki bu etkisi, teknolojik gelişmelerin ve veri analitiğinin iş süreçlerine entegrasyonu ile mümkün hale gelmiştir.
Yapay zeka, insan benzeri zeka gösteren bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesini hedefleyen bir bilim dalıdır. AI, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme ve doğal dil işleme gibi bilişsel işlevleri taklit etmeyi amaçlar (Barrat, 2020). Makine öğrenimi ise, AI’nin bir alt dalı olarak, bilgisayarların veri kullanarak kendilerini geliştirmelerine olanak tanıyan algoritmalar ve teknikler bütünüdür (Kelleher&Tierney, 2022).
Makine öğrenimi modelleri, iş süreçlerinde veri analitiği ile entegre edilerek önemli avantajlar sağlar. Bu modeller, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkararak iş kararlarını destekler. Örneğin, perakende sektöründe müşteri segmentasyonu ve öneri sistemleri, satışları artırmak için kullanılır. Sağlık sektöründe ise, hasta verilerinin analizi ile hastalıkların erken teşhisi ve tedavi planlaması yapılır. Veri analitiği, işletmelerin stratejik kararlar almasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olur (Rouhiainen,2020).
Örneğin, doğal dil işleme teknolojisi sayesinde makineler, yazılı metinleri okuyup anlamanın ötesinde, metnin başlıca öğelerini saptama ve iletilmek istenen mesaja ulaşma gibi olanaklar sağlamaktadır. Microsoft, haber özetleri çıkarmak için bu teknolojiyi kullanmaktadır. Ayrıca, Facebook’un Deep Text aracı, makinelerin yazılı metinleri okuyup yorumlayabilmesinin güzel bir örneğidir (Rouhiainen,2020).
YZ ve MÖ, iş dünyasında karar destek sistemlerinden müşteri ilişkileri yönetimine, operasyonel verimlilikten stratejik planlamaya kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Örneğin, YZ tabanlı müşteri ilişkileri yönetimi sistemleri, müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş hizmetler sunmakta ve müşteri memnuniyetini artırmaktadır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, iş süreçlerini optimize etmek, maliyetleri düşürmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için güçlü araçlar sunmaktadır. Enorm Teknoloji olarak, bu ileri teknolojileri kullanarak işletmelerin iş süreçlerini daha verimli hale getirmek için kapsamlı çözümler sunuyoruz. Veri analitiği, müşteri ilişkileri yönetimi ve stratejik planlama gibi alanlarda sunduğumuz yenilikçi çözümlerle işletmenizin rekabet avantajı elde etmesini sağlıyoruz. Bununla birlikte aynı zamanda Endüstri 4.0 dönüşümünüzü tamamlamanıza yardımcı olacak yapay zeka çözümleri sunarak, işletmenizin geleceğe hazırlanmasını destekliyoruz.
Kaynakça
Özgür, S. B. (2021). Algoritmalar, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Uygulamaları: Beşeri Fayda Üretiminin Yazılımlar Tarafından Karşılanması. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 1-24.Domingos, P. (2012). A few useful things to know about machine learning. Communications of the ACM, 55(10), 78-87.
ÖZTÜRK B, BİLGİÇ G. (2022) Yenilenebilir Enerji Tahmini İçin Derin Öğrenme Yaklaşımları. TEKNOBİLİM-2022: Enerji Krizi ve Yenilenebilir Enerji, 111, 2022
Kelleher, J. D., & Tierney, B. (2019). Veri bilimi. Tellekt.
Barrat, J. (2020). Son İcadımız: Yapay Zekâ ve İnsanlık Çağının Sonu. Translated by Levent Tayla. İstanbul: Pegasus Yayıncılık.
Griffiths, J. (2021). Yapay Zeka: Geleceğimizle İlgili Bugün Bilmeniz Gereken 101 Şey. Pegasus Yayınları
