Yapay Zeka Stratejiyi Nasıl Değiştirecek : Bir Düşünce Deneyi

Yapay Zeka stratejiyi nasıl değiştirecek? Bu, kurumsal yöneticiler tarafından bize çok sık sorulan ve cevaplanması çok da kolay olmayan bir soru. Yapay Zeka, temel olarak, bir öngörü teknolojisi. İktisat teorisi gereğince, Yapay Zeka alanındaki gelişmeler öngörüyü daha ucuz bir hale getirdikçe, biz öngörüyü daha sık ve yaygın bir şekilde kullanacağız ve insan muhakemesi gibi öngörüyü tamamlayan faktörlerin değeri artacak. Peki tüm bunlar, strateji için ne anlama geliyor?

Burada, bu soruyu cevaplamak için kullanmakta olduğumuz bir düşünce deneyi var. Çoğu insan, Amazon’dan alışveriş yapmaya aşinadır. Online perakendecilerin çoğunda olduğu gibi, internet sitelerini ziyaret edersiniz, ürünleri araştırırsınız, onları ödemek üzere sepetinize yerleştirirsiniz ve daha sonra Amazon onları size kargolar. Şu anda Amazon’un iş modeli, önce alışveriş sonra kargolamadır.

Alışveriş yapanların çoğu, alışveriş yaparken, Amazon’un tavsiye motorunu fark etmiştir. Bu tavsiye motoru, Yapay Zeka’nın sizin almak isteyeceğinizi öngördüğü ürün önerilerini teklif eder. Şu anda, Amazon’un Yapay Zekası, teklif için milyonlarca ürünü hesaba katarak çok da fena olmayan bir iş yapıyor. Ancak mükemmelden çok uzaklar. Bizim örneğimizde, Yapay Zeka, almak istediklerimizi yüzde 5 oranında kesin olarak tahmin ediyor. Diğer bir deyişle, tavsiye edilen 20 üründen birini gerçekten satın alıyoruz. Hiç fena değil!

Şimdi düşünce deneyine geçelim. Amazon’un Yapay Zekasının, bizim hakkımızda daha çok bilgi topladığını düşünün: Internet sitelerindeki araştırma ve satın alma davranışlarımıza ek olarak, sosyal medyayı da içerecek şekilde çevrimiçi ve Whole Foods’taki satın alma davranışlarımızı içerecek çevrimdışı verileri de toplayacak. Sadece ne alacağımızı değil, mağazaya ne zaman gideceğimizi, hangi bölgede alışveriş yapacağımızı, nasıl ödeyeceğimizi ve daha fazlasını bilecek.

Yapay Zekanın bu verileri öngörülerini geliştirmek için kullandığını düşünün. Bu tarz bir gelişmeyi bir hoparlörün ses kadranını çevirmeye benzetebiliriz. Ama ses yerine Yapay Zekanın öngörü doğruluğunu yukarıya çeviriyorsunuz. Veri bilimcileri, mühendisler ve motor öğrenme uzmanları, öngörü motorunun doğruluğunu çevirmek için bıkmadan yorulmadan çalışmaya devam ettikçe Amazon’un stratejilerinde ne gibi değişiklikler olacak?

Bir noktada, kadranı çevirdikçe, Yapay Zekanın öngörü doğruluğu öyle bir eşiği geçiyor ki Amazon’un iş modelinde değişiklik yapması Amazon’un yararına oluyor. Öngörü o kadar yeterli bir şekilde doğru oluyor ki, Yapay Zekanın alacağınızı öngördüğü ürünleri daha siz sipariş etmeden kargolaması Amazon için daha kârlı bir hale geliyor. Amazon, almak isteyeceğinizi öngördüğü kutularca ürünü her hafta size gönderecek ve daha sonra siz kendi evinizin rahatlık ve uygunluğunda, teslim aldığınız kutulardan kalmasını istediğiniz ürünleri seçerek alışverişinizi yapacaksınız.

Bu yaklaşım Amazon’a iki fayda sağlıyor. İlk olarak, siz ürünleri başka bir yerden almadan ürünler uygun bir şekilde evinize geldiği için rakip perakendecilerden bu ürünleri satın alma olasılığınız daha da düşüyor. İkincisi, öngörüsel kargolama, satın almayı düşündüğünüz ancak etrafınızda bulamadığınız ürünleri satın almanız için sizi dürtüyor. İki durumda da Amazon’un cüzdanına yüksek bir pay girecek. Öngörü kadranını yeteri kadar çevirmek, Amazon’un “önce alışveriş sonra kargolama” olan iş modelini “önce kargolama sonra alışveriş” modeline dönüştürecek.

Elbette, alışveriş yapanlar istemedikleri ürünleri geri çevirmenin güçlüğüyle uğraşmak istemeyebilir. Bu yüzden, ürün geri dönüşleri için gerekli olacak, müşterinin istemediği ürünleri uygun bir şekilde toplayacak teslimat tipi bir kamyon filosu kurmak gibi altyapı işlerine yatırım yapılabilir.

Peki şayet bu daha iyi bir iş modeliyse, neden Amazon bunu çoktan gerçekleştirmedi? Belki de üzerinde çalışılıyor olabilir. Ancak bugün uygulansaydı, döndürülen ürünleri toplamanın ve dağıtmanın maliyeti, büyüyen cüzdan payından gelen gelir artışına ağır basabilirdi. Örneğin, bugün, bize gelen ürünlerin yüzde 95’ini geri gönderebilirdik. Bu bizim için rahatsızlık verici, Amazon için ise çok maliyetli. Öngörü seviyesi, Amazon’un yeni modelleri benimseyebileceği kadar iyi değil.

Bununla beraber, öngörü doğruluğu yeterince iyi olmadan önce bile Amazon’un yeni bir strateji benimsediği bir senaryo tahmin edilebiliyor çünkü şirket bir noktada bu durumun kârlı olacağı beklentisine sahip. Amazon’un Yapay Zekası, daha yakın zamanda başlayarak, daha fazla veriyi daha çabuk elde edecek ve bu verileri daha hızlı geliştirecek. Amazon, ne kadar yakın zamanda başlarsa, rakiplerin yetişmesinin o kadar zor olacağını fark etti. Daha iyi öngörüler daha çok müşteri çekecek, daha fazla müşteri Yapay Zekayı eğitebilmek için daha fazla veri üretecek, daha fazla veri daha iyi öngörülere sebep olacak ve bunlar gibi verimli döngüler üretecek. 

Buradaki anahtar içgörü, öngörü motoru kadranını çevirmenin strateji üzerinde önemli bir etkiye sahip olması. Bu örnekte, Amazon’un “önce alışveriş sonra kargolama” iş modelini “önce kargolama sonra alışveriş” olarak değiştirdi, kamyon filolarını içeren bir ürün geri döndürme servisi işleterek dikey olarak entegre olması için teşvik üretti ve artan dönüşlerden kaynaklanan ilk hamle avantajı, yatırımın zamanlamasını ivmelendirdi. Tüm bunlar, öngörü motorundaki tek bir kadran çevirme hareketinden dolayıydı.

Stratejistler, tüm bunların ışığında iki soru ile yüzleşti. İlk olarak, kendi alanlarında ve uygulamalarında, öngörü motorlarındaki kadranın ne kadar ve ne hızda döneceğini daha iyi anlamak için yatırım yapmalıydılar. İkinci olarak, kadranın dönmesi ile alan ekonomisindeki değişimler tarafından oluşturulacak strateji seçenekleri hakkında, Amazon için düşündüğümüz düşünce deneyine benzer bir tez geliştirerek, yatırım yapmalılar.