Yapay zeka 2025'te iş stratejinize nasıl güç katabilir?

Yapay zeka gelecek değil — gözlerimizin önünde gerçekleşiyor

Ve eğer henüz fark etmediyseniz, her şeyi dönüştürüyor.

Ücretsiz olarak ödünç alabildiğimiz hesaplama gücü, onun çözemeyeceği neredeyse hiçbir şey olmadığı anlamına geliyor. Ama gerçekten parladığı yer, devasa veri kümeleridir.

Yapay zeka, özünde, insanlığın zaman boyunca ortaya koyduğu en iyi şeylere anında erişim sağlayan devasa bir kütüphanedir. Sözleri, en iyi ve en parlak milyonların hayaletleri gibidir ve artık bunların hepsine erişimimiz olduğuna göre, olasılıklar neredeyse sonsuzdur

Muhtemelen bunların hepsini zaten biliyorsunuzdur, ama bunu iş stratejinizi yönetmeye yardımcı olmak için tam potansiyeliyle kullandınız mı?

Bunu, insanlar olarak yapabildiklerimize rakip olarak görmektense, dış kaynak olarak kullanabileceğimiz bir yardımcı olarak düşünmeyi tercih ediyorum. Onu çalışma biçimimize dahil ederek işletmelerimiz en yüksek faydayı elde eder.

İşletmenize yardımcı olması için yapay zekayı hâlihazırda kullanmıyorsanız, kullanmalısınız. Bu bir soru değil, bir gerçek — çünkü diğer herkes kullanıyor ve bu, geride kalmak isteyeceğiniz bir şey değil.

Öyleyse, yapay zekanın geleceğini iş planlamanıza dahil etmenin birkaç temel yolunu gözden geçirelim.

Müşteri hizmetleri için yapay zeka

Çoğumuz muhtemelen yapay zekayı ilk kez ‘konuşan robot’ olarak deneyimledik. H.G. Wells ya da Michael Crichton’ın sayfalarından fırlamış gibi görünen türden. Karmaşık sorular sorup yanıtlayan ve o noktaya kadar normal aramaların başarabildiğinden daha becerikli olduğunu kanıtlayan türden.

Bu yüzden, işletmeniz içinde onu önce bu konuşmaya dayalı rolde kullanma fikrini keşfetmek mantıklıdır. Müşteri hizmetlerini yürütmede, müşterinin kullandığı dile uyum sağlamada ve artık bazılarının onun ayırt edici empatisi olarak gördüğü şeyi kullanmada yetenekli olan bu teknoloji, “neredeyse insan” seviyesinde sezgiye ulaşabilir (ama aslında milyarlarca başka veri noktasındaki örüntülere dayalı tahminler yapar).

Yapay zeka concierge uygulaması

Böyle bir yapay zeka, gerçek bir müşteri hizmetleri ekibi istihdam edemeyen küçük işletmeler için ya da temel sorunları insan desteğine taşımadan çözerek mevcut bir ekipten daha fazla verim almak için mükemmel bir seçenek olabilir. SSS'lerinizi hayata geçiren, makineden gelen küçük bir yardım eli gibidir.

Üstelik bunun çok pahalı olması da gerekmez. Hazır birçok seçenek var ve bunların bazılarını ücretsiz deneyebilirsiniz.

Spaceship’in Alf aracı — bir vaka incelemesi

Alf ile henüz tanıştınız mı? Bizim dost canlısı (ve inanılmaz derecede yardımcı) yapay zekaasistanımız.

Alf’i farklı kılan şey, müşteri hizmetleri için yapay zekanın bu temel fikrini alıp onu çok daha fazlasına dönüştürmesidir. Alf, platformumuzla tamamen entegre olduğu için müşterilerimize yalnızca sorular konusunda değil, bunun çok ötesinde de yardımcı olur.

Alf, müşterilerin alan adı bulmasına yardımcı olmaktan, nameserver değiştirme veya DNS Records güncelleme gibi alan adı yönetimiyle ilişkili (eskiden) daha karmaşık görevlerin bazılarını yerine getirmeye kadar her şeyi yapabilir. Onu daha basit bir concierge sistemine göre öne çıkaran şey, işte bu bağlamsal yardımdır.

Elbette Alf, Spaceship için özel olarak tasarlandı, ancak tam entegre olduğunda bir yapay zeka asistanının neler yapabileceğine dair fikri zorlayan, ortaya çıkan birçok yeni sistemden sadece biri. Bunlardan daha sonra daha fazla bahsedeceğiz. Hazır bir çözüm istiyorsanız, müşteri concierge ile başlamak güçlü bir adımdır.

Ayrıca Alf’in, gerçek insan ekibimizle birlikte çalışan tamamlayıcı bir destek hizmeti olduğunu da belirtmekte fayda var. Yapay zekayı insan müşteri desteğiyle dengelemek, ‘iki dünyanın en iyisi’ senaryosu sunar.

Müşteriler Alf’ten hızlı, güvenilir yanıtlar ve akıllı öneriler alır, ancak daha karmaşık sorular için yönlendirilirler; bu da genel olarak daha iyi yanıt süreleri sağlar.

İçgörüler ve analizler için yapay zeka

Muazzam hesaplama gücü ve trilyonlarca veri noktası, yapay zekayı insanları taklit etmede iyi kılabilir, ancak aynı zamanda çoğumuzun ücretsiz erişim sağladığı en güçlü bilgisayardır.

Kısa süre önce Microsoft’s Copilot aracına basit bir soruyu yanıtlamak için ne kadar hesaplama gücü gerektiğini sordum. İronik bir şekilde bunun yanıtı pek de basit değil, ama özü şu: Yapay zeka modelleri yalnızca gerçekleri geri getirmez. Devasa veri kümeleri genelindeki örüntüleri analiz ederek yanıt üretirler. Basitçe söylemek gerekirse, “basit” bir soru bile çoğumuzun özel olarak sahip olmasının pek olası olmadığı kadar fazla işlem gücü gerektirebilir.

Benim tavsiyem, bu nimetten en iyi şekilde yararlanın (sürdüğü sürece). Daha sonra analiz etmek için topladığınız tüm o iş verileri… Neden bunu yapay zekaya yaptırmıyorsunuz? Başarı şansını artırmak için düzgün yapılandırılmış bir CSV dosyası yüklemek isteyeceksiniz (ne istediğinizi sözlü olarak anlatmak yerine), ancak veriden çıkarmak istediğiniz bir şey varsa, büyük ihtimalle bunu sizin için yapabilir.

Aşağıda gelenler, neredeyse sınırsız olasılıkların yalnızca birkaç örneğidir. Yapay zekanın aklınızdaki konuda yardımcı olup olamayacağından emin değil misiniz? Ona sorun!

Yapay zekanın veri işleme örnekleri

Temel çıkarımlar

Yukarıdaki örneklerde, sunulanların çoğunun etkileyici — hatta gerçek olamayacak kadar iyi — göründüğünü fark edeceksiniz. Gerçekten tedarikçilerle pazarlık yapmanıza yardımcı olabilir mi?

Aslında evet ve hayır. Verileri kolayca parmaklarınızın ucuna getirerek size neredeyse sonsuz şekilde yardımcı olabilir. Eski deyişin dediği gibi, bilgi güçtür; bu yüzden öneriler sunması her zaman iyi bir şeydir — tabii hangilerinin gerçekçi ve uygulanabilir olduğunu ayırt edebildiğiniz sürece! Bunu yapabilecek durumda hissetmiyorsanız, bu da kolay: Yapay zekadan daha derine inmesini isteyin. Onun çok iyi olduğu şeylerden biri, siz anlayana kadar konuları parçalara ayırmaktır.

Veri analizi tarihsel olarak nicel ya da nitel olmaya odaklanmış olabilir, ancak yapay zekanın çevik doğası, her ikisini de aynı anda kolayca sunabilmesi anlamına gelir ve verilerinize gerçek dünya anlamı kazandırır.

Örneğin, ikinci çeyrek kazançlarınızın neden düştüğünü sormak isteyebilirsiniz; o da verilerinizin dışına bakarak sizin gibi milyonlarca işletmenin bildirilen deneyimlerinden içgörü çıkaracaktır. Ekonomik faktörleri (hem yerel hem küresel) dahil edebilir ve verilerinizi gözlerinizin önünde canlandıran hikâyeyi anlatarak ona çevrenizdeki dünyayla daha geniş bir bağlam kazandırabilir. Kendi yankı odalarımıza fazla sıkışıp kaldığımızda bazen unutulabilen bir etken.

Yapay zekanın her zaman orada olduğunu hatırlamak da faydalıdır; bu yüzden en küçük bir değişiklik olduğunda ya da bazı sayılar için ek bağlam elde ettiğinizde, ondan tamamen ücretsiz şekilde yeniden değerlendirme yapmasını isteyebilirsiniz.

Özel veri analizi araçları

ChatGPT gibi araçlar verileri keşfetme ve özetleme konusunda yardımcı olabilirken, yoğun veri işleme ve canlı panolar söz konusu olduğunda özel analiz platformlarının tam bir yerine geçmez.

Daha ayrıntılı analitik derinlemesine incelemeler için Microsoft’s Power BI, Google’s Looker veya Apache’s Superset gibi sistemleri incelemek isteyebilirsiniz.

Bu üç aracın tamamı yapay zeka çağından önce doğdu, ancak artık hepsinde yapay zeka geliştirmeleri var (gerçi Superset için bunun adına ek eklentiler indirmeniz gerekiyor). Alf gibi yapay zekayı doğrudan entegre ederek, kendi alanında oldukça yetenekli hale geliyor.

Pazarlamada nitel analiz için yapay zeka

Bu, sayısal verileri büyük ölçüde kapsadı, peki ya tamamen nitel veriler?

Bu da çok ilginç, çünkü yapay zekadan önce insan yorumunun dışında nitel verileri gerçekten anlayabilecek herhangi bir araç düşünemiyorum.

İnceleme geri bildirimleri — Yapay zeka, müşterilerinizin söylediklerinde tekrar eden temaları tespit edebilir. Bu analizin bir parçası olarak aramayı kullandığı için, daha önce görmediğiniz geri bildirimleri bulabilir.

Duyguları sınıflandırma — Yapay zeka, nitel verilerdeki duyguları sınıflandırabilir. Ardından ondan bunu daha ikili hale getirmesini isteyebilirsiniz (örneğin bunu pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmak gibi); bu da ihtiyaç duyarsanız nitel verileri kolayca nicelleştirmenizi sağlayabilir.

Hedef kitle personası— Bu biraz “uçuk” gelebilir, ancak yapay zeka yukarıda bahsedilen türde verileri kullanarak en yaygın ya da en olası hedef kitlenizi ortaya çıkarabilir; hatta ortak özellikleri, ilgi alanlarını veya kişilik tiplerini bile tanımlayabilir.

Buradan hareketle, işletmenizi daha iyi tanımlamanıza veya algıyla ilgili yaşayabileceğiniz sorunları ele almanıza yardımcı olabilir. Ancak bu tür şeylere büyük bir şüphe payıyla yaklaşmayı unutmayın.

Lojistik çözümler ve iş otomasyonu için yapay zeka

Şimdi, günlük faaliyetlerde size yardımcı olabilecek daha genel iş çözümlerine geliyoruz.

İşletmenizin kendi organizasyonunu düşünün. Bu vardiya planlama, zamanlama, oda yönetimi veya sevkiyatlar olabilir. Hatta pazarlama faaliyetlerini otomatikleştirmeye bile yardımcı olabilir. Hedefleme ve kişiselleştirme konusunda çok başarılıdır. Demografik verilerinizi biliyorsanız, her birine en çok hitap etmesi muhtemel e-postaları ve sosyal medya gönderilerini hazırlamanıza yardımcı olabilir.

Peki ya vardiya planlama? Neden çalışanlarınızın listesini, uygunluk durumlarını ve doldurulması gereken saatleri ChatGPT gibi bir araca verip ne ortaya çıkaracağını görmüyorsunuz?

Ona benzer bir istem verdim:

“Benim için bir odayı yönetmeni istiyorum. Adı Test Suite. Pazartesiden cumaya, sabah 9'dan akşam 5'e kadar kullanılabilir ve en fazla bir saatliğine, şirket e-postası olan herkes tarafından (name@site.com) rezerve edilebilir.”

Hemen, gerekli mantığı çıkarmış bir çözümle geri döndü (çifte rezervasyon olmaması vb.) ve benim yalnızca isimleri ve saatleri girmeme izin verdi — gerisini o hallediyordu. Boş zaman dilimlerini bilmeniz mi gerekiyor? Sorun değil. Mevcut tüm rezervasyonların özetini mi istiyorsunuz? İşte burada. Kolay, sezgisel ve güvenilir.

Ancak daha derine indiğimde, bu aracın yalnızca mevcut konuşma içinde saklanacağı ve konuşma kapatıldıktan sonra potansiyel olarak erişilemez hale geleceği ortaya çıktı (gerçi onu konuşma geçmişinde buldum). O zaman belki de o kadar da harika bir çözüm değil.

Bu sorunu vurguladığımda GPT, aracını Google Sheets veya başka birkaç uygulamada yeniden oluşturmam için bana rehberlik edebileceğini söyledi. Bu kendi başına oldukça hoş, ama aynı zamanda bizi bir sonraki konuya da güzelce götürüyor. Yardımcı eklentiler olarak yapay zeka.

Yapay zeka entegrasyonları ve eklentileri

Buna Alf ile zaten değindik ve muhtemelen siz de her gün kullandığınız uygulamalar ve yazılımlar yapay zeka araçlarını entegre etmeye başladıkça bunu ilk elden deneyimlediniz.

Herkes araçlarını bu hızla gelişen ortamda güncel tutmaya ve pazarlarının en ileri noktasında kalmalarını sağlamaya çalıştıkça bunun çok daha fazlasını göreceğiz. Ancak yapay zekanın daha özel görevlerde faydalı olmaya başlayabileceği yer de burasıdır.

Entegrasyon avantajları

Yapay zekanın doğrudan araçlara entegre edilmesinin avantajları çoktur:

• Kolay erişilebilirlik — Yapay zekayla ayrı bir sekmede sohbet ederken ekranlar arasında geçiş yapmanıza gerek yok.

• Daha iyi kavrayış — Alf gibi, yapay zeka da aracın veya platformun ‘dilini konuşacak’ şekilde ince ayarlanır; bu da genel bir yapay zekadan öneri alsaydınız ortaya çıkabilecek kodlama aksaklıklarını veya uyumluluk sorunlarını sınırlar.

• Daha iyi tavsiye — Spacemail, Microsoft Office ve Xero’s JAX gibi araçlarda yapay zeka, kullanım senaryosuna özgü ayrıntılarla eğitilmiştir; bu da ona platformu hakkında derin ve spesifik bir bilgi kazandırır.

Yapay zeka entegrasyonlarının güncel örnekleri

Kendi hayatımda, kullandığım birçok uygulamada yapay zekanın belirdiğini fark ettim. Mailchimp’ten Xero’ya, Google aramalarından Meta ürünlerine kadar, küçük yapay zeka yardımcı çubuğu veya simgesi giderek daha yaygın hale geliyor.

Xero kullanım örneği

İyi bir örnek olduğunu düşündüğüm bir kullanım senaryosu, finansal yönetim yazılımı Xero’da. Kısa süre önce, ‘kullanıcıların finansal faaliyetleri anlamasına ve rutin muhasebe görevlerini otomatikleştirmesine yardımcı olan’ bir yapay zeka asistanı olan JAX’i piyasaya sürdü.

Eğer benim gibiseniz, muhtemelen muhasebenin yaklaşık %80'ini anlıyorsunuzdur ama geri kalanı için finans danışmanınıza güveniyorsunuzdur. Belki JAX, onlara sorularınızla yük olmanızı önleyebilir ve bu süreçte size zaman ve para da kazandırabilir.

Spaceship’in yapay zeka entegrasyonları

Burada, Spaceship’te, size her gün yardımcı olmak için yapay zeka araçlarını entegre etmeye başladık. Sadece Alf ile değil (ki bu daha çok hesap düzeyindedir), aynı zamanda ürün düzeyinde de yapay zekayı entegre ettik; böylece web sitenizi oluşturmak ve büyütmek için bunları kullandıkça işler her gün daha dinamik hale geliyor:

WordPress yapay zeka araçları

WordPress yapay zeka araçlarımız (Spaceship’s Shared Hosting ve EasyWP içinde yer alır) yapay zeka yazma asistanlarını (ürün açıklamaları gibi site metinleri için) ve görsel oluşturucuları (özel görseller oluşturmak için) içerir.

Ayrıca WordPress’in kendisini tamamlayarak eksiksiz bir web sitesi oluşturmanıza da yardımcı olabilir — ki WordPress aynı zamanda en popüler CMS’tir. Yapay zeka artık kodlama deneyimi gerektirmeden daha hızlı bir site oluşturabiliyor.

WordPress size göre değilse, yerleşik bir yapay zeka metin oluşturucusuna sahip olan ve söylemek istediğiniz her şey için doğru kelimeleri bulmanıza yardımcı olmak açısından mükemmel olan SiteJet Website Builder’ı da sunuyoruz.

AI Website Builder

Bir adım daha ileri giderek, Brizy tarafından desteklenen tam kapsamlı AI Website Builder ürünümüz, yalnızca basit bir istemle tüm bir web sitesi şablonu oluşturmanıza olanak tanır. Buna görseller, metin, düzen ve hatta simgeler dahildir.

İlk oluşturmanın ardından her şey tamamen düzenlenebilir. Bana göre yapay zeka entegrasyonunun büyük bir kısmı, kontrolü tamamen devretmemektir. Bunu yaptığınız anda işler vizyonunuzdan uzaklaşır ve sıradan hale gelme riski taşır. Sonuçta özünde, daha önce yapılmış olanların bir birleşimidir.

Spacemail’in AI Assistant aracı

E-posta platformumuz Spacemail, birkaç temel fikri özenle hazırlanmış, profesyonel e-postalara dönüştürmenizi sağlayan yeni bir yapay zeka asistanına sahip. İş veya gayriresmî bir ton seçebilirsiniz ve oluşturulduktan sonra AI Assistant’tan e-postayı yeniden yazmasını, kısaltmasını veya uzatmasını bile isteyebilirsiniz. Bu, zamanı kısıtlı olan ya da kelimelerine güveni olmayan herkes için harikadır.

Entegrasyonlardan yararlanın

Sürekli gelişen bu alanı takip etmek, kullanıma sunulduklarında bunları kuruluşunuzda kullanmaya hazır olmanızı sağlayacaktır.

Gerçekçi olmak gerekirse, bu tür yapay zeka asistanlarını rutininize dahil etmek, konuşmaya dayalı yapay zekayla birlikte, yapay zekayı işletmenize katmanın ve potansiyel olarak çalışanlardan daha fazla verim almanın belki de en kolay yoludur.

.ai alan adına ihtiyacım var mı?

Yapay zeka hakkındaki tüm bu konuşmalarla birlikte, onu işletme adınızın (alan adınızın) merkezine koymanın stratejik bir avantajı olup olmadığını merak ediyor olabilirsiniz. Bu konuda düşünüyorsanız, kendi istatistiklerimize içeriden bir bakış faydalı bir içgörü sağlayabilir.

Spaceship’te, .ai alan adı sahipliği, yapay zeka kullanımındaki küresel büyük artış nedeniyle 2023 ile 2025 arasında yıldan yıla iki katına çıktı.

Spaceship’te kayıtlı toplam alan adlarının yüzdesi olarak .ai artık yaklaşık %0,35 seviyesinde; bu da teknik olarak Anguilla’nın ülke TLD’si olduğu düşünülürse etkileyici. Şaşırtıcı olmayan şekilde, faaliyetteki büyük artış nedeniyle Google .ai’yi genel bir TLD olarak değerlendiriyor — bu da diğer ccTLD’lerin aksine, onu kullanmanın bir ‘cezası’ olmadığı anlamına geliyor (arama sonuçlarında genellikle kayıtlı oldukları ülkeye daha yoğun hedeflenirler).

.ai söz konusu olduğunda ABD açık ara önde; yeni TLD kayıtlarının şaşırtıcı %18'ini oluşturuyor.

Bu veriyi yorumlamak

Yalnızca verilere dayanarak, bir .ai alan adı satın almak belirgin bir trendi takip etmek olurdu. Ancak stratejik avantaj açısından, esas olarak yapay zeka sektöründe faaliyet gösteriyorsanız yardımcı olacaktır. Google ve diğer arama motorları bunu sektördeki alaka düzeyini gösteren bir sinyal olarak kullanır.

Bir de insan çağrışımı faktörü var. Birçok kişi .ai’yi heyecan verici startup’lar ve yapay zeka teknoloji şirketleriyle ilişkilendirecektir. Bu da bizi güzelce bir sonraki ikileme götürüyor:

Müşteriyle yüz yüze olan yapay zekayı işletmeme dahil etmeli miyim?

Konuştuğumuz gibi, müşteri hizmetleri için yapay zeka ya da araçları araç setinize eklemek faydalı olabilir. Mevcut bir yapay zeka hizmetini kendi botunuza göre ince ayarlayabilirsiniz de. Bu, müşteri hizmetleri fikrinden biraz farklıdır (ama çok da değil).

Bazı şirketler, kuruluşlar hatta influencer’lar bile mevcut yapay zeka platformlarını temel alarak kendi botlarını eğitmeye başladı; böylece kendi sektörlerine özgü sorularda üstün performans gösteriyorlar. Birleşik Krallık’ın NHS’i bunun harika bir örneği; hasta bakımına yapay zekayı entegre etmiş durumda ve bunu birçok düzeyde yapıyor. Bu arada sosyal medya alanında, popüler YouTuber Mentour Pilot tarafından yapılan bir AI Travel Assistant Bot, uçuş korkusu olan yolcuları rahatlatmak için geliştirildi.

Yani evet, yapay zekayı işletmenize entegre etmeyi düşünmeye değer, ancak yapay zekayı sahte bir peygamber haline getirmeyin. Temel faaliyetlerinizi önceliklendirmeye devam edin ve onu size perde arkasında yardımcı olan bir yardımcı olarak düşünün. Tabii buna ayıracak önemli ölçüde zamanınız, uzmanlığınız ve kaynağınız varsa, o zaman devam edin!

Peki, yapay zeka 2025'te iş stratejinize güç katabilir mi?

Evet ve hayır.

Çünkü yapay zeka hakkındaki tüm bu konuşmalar arasında belki de en önemli noktayı ihmal ettik: Direksiyon koltuğunda siz olmalısınız. En gelişmiş yapay zeka bile çoğunlukla tepkiseldir — proaktif önerileri yalnızca aktif girdiler ve taleplerin sonucu olarak ortaya çıkar.

Ama yardımcı olabilir mi? Kesinlikle. Konuştuğumuz tüm şekillerde ve çok daha fazlasında. ‘Olasılıklar sonsuzdur’ ifadesi fazla kullanılıyor. Ama konu yapay zeka uygulamaları olduğunda, belki de hiç olmadığı kadar yerinde hissettiriyor. Çünkü iş planlamasındaki potansiyel uygulamalarının yalnızca yüzeyini kazıyoruz.