Dijital dönüşüm stratejilerini şirketler artık çok önemsiyor ve en büyük işletmeden; en küçük işletmeye kadar tüm bu şirketlerin yöneticileri dijital dönüşüm süreçlerini tamamlayıp, şirketlerini verimli hale getirmek istiyor. Endüstriler arasında işletmeler artık teknoloji ve veri şirketleridir. Bunu ne kadar erken kavrar ve yaşarlarsa, müşteri ihtiyaç ve beklentilerini o kadar çabuk karşılar, daha fazla iş değeri yaratır ve büyürler. Günümüzde, işi yeniden tasarlamak ve yeni iş süreçleri, kültürler, müşteri deneyimleri ve fırsatlar yaratmak için dijital teknolojileri kullanmak giderek daha önemli hale geliyor.
Dijital dönüşüm günümüzde biraz farklı anlaşılıyor. Dijital dönüşümle ilgili efsanelerden biri, her şeyin teknolojiden yararlanmak olduğudur. Değil. Başarılı olmak için dijital dönüşüm, doğası gereği çeşitlilik gerektirir ve buna dayanır. Yapay zeka (AI), geniş yetenekleri tarafından sağlanan ve aynı zamanda sınırlamalarına duyarlı olan insan zekasının bir sonucudur. Bu nedenle, organizasyonların ve ekiplerin çeşitliliği bir öncelik haline getirmesi ve bunu geleneksel anlayışın ötesinde düşünmesi zorunludur. Bu aslında insan gücü ve kültürel çeşiklilikle ilgilidir. Bizim için çeşitlilik üç temel sütun etrafında toplanıyor. İnsanlar veya çalışanlar; Yapay zekanın veya dijital dönüşüm süreçlerinin en önemli parçası insandır; gerçek şu ki insanlar yapay zeka yaratıyor. İnsanların çeşitliliği – AI algoritmalarının oluşturulmasında karar vericilerden oluşan ekip – genel nüfusun çeşitliliğini yansıtmalıdır.
Bu, kadınlara yapay zeka ve teknoloji rollerinde fırsatlar sağlamanın ötesine geçiyor. Ayrıca cinsiyet, ırk, etnik köken, beceri seti, deneyim, coğrafya, eğitim, bakış açıları, ilgi alanları ve daha fazlasının tüm boyutlarını içerir. Niye ya? Karar vermek için verileri gözden geçiren ve analiz eden çeşitli ekipleriniz olduğunda, kendi bireysel ve benzersiz insan deneyimlerinin, ayrıcalıklarının ve sınırlamalarının onları başkalarının deneyimlerine karşı kör etme şanslarını azaltırsınız. Dijital dönüşümle ilgili efsanelerden biri, her şeyin teknolojiden yararlanmak olduğudur. Değil. Toplu olarak, geleceği ilerletmek ve iyilik yapmak için yapay zeka ve makine öğrenimini uygulama fırsatımız var. Bu, dünyamızın tam çeşitliliğini ve zengin bakış açılarını yansıtan çeşitli ekiplerle başlar.
Becerilerin, bakış açılarının, deneyimlerin ve coğrafyaların çeşitliliği dijital dönüşümde kilit rol oynar. Verimaker olarak dijital stratejiler ve yapay zeka alanlarında gelişime önem veriyoruz. Ekibimiz yalnızca dijital strateji değil; veri ve makine öğrenimi gibi alanlarda da uzmanlığa sahip. Dünyanın dört bir yanından tüm dijital üreticilerle iletişim halindeyiz ve tüm dünyadaki tüm yapay zeka çalışanlardan yararlanıyoruz ve daha önce kodlama veya istatistik deneyimi olmayan kişileri eğitmek için bilinçli olarak yola çıktık. İnsanları e-ticaret stratejileri, dijital pazarlama ve kodlama ve istatistiklerle güçlendirerek dijital dönüşüme hazırladık. Dijital dönüşümün doğası gereği analitik olan ve işle ilgili konulara yaklaşmanın çeşitli yollarını aramaya devam eden insanları aradık. Mevcut uzman perakende becerileri ve eklenen makine öğrenimi bilgisinin birleşimi, programdan mezun olan çalışanların artık iş değerlerinin yanı sıra anlamlı yeni bakış açılarına sahip olmaları anlamına geliyordu.
Veri günümüzde dijital dönüşüm için oldukça önemli. Günümüzde birçok firmanın hala yeterli veri altyapısı yok ve veri üretemiyor. Bizim tavsiyemiz, şirketlerin mutlaka kendi verilerini üretmesi ve bu verileri anlamlandırması. Yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri, yalnızca sisteme girilen veriler kadar iyidir. Genellikle kendimizi verileri yapılandırılmış tablolar açısından düşünmekle sınırlarız, ancak veriler sayısallaştırılabilen her şeydir. Verilere bakarak, müşterilerinizi ve satışlarınızı iyi bir şekilde anlamlandırabilirsiniz. Firmamızın Müşteri hizmetleri görüşmeleri verilerdir. İnsanların e-ticaret mağazalarınızda nasıl hareket ettiğini gösteren ısı haritaları veriye önemli bir örnektir. Tüketicilerimizden gelen yorumlar veridir. Günümüzde dijitalleştirilebilen her şey veriye dönüşüyor. Verileri nasıl düşündüğümüzü genişletmemiz ve tüm verileri sürekli olarak yapay zeka çalışmasına aktardığımızdan emin olmamız gerekiyor.
Çoğu tahmine dayalı model, geleceği tahmin etmek için geçmişten gelen verileri kullanır. Örnek olarak giyim sektörü hala dijital, veri ve yapay zekanın benimsenmesinin yeni aşamalarında olduğundan, referans alınacak geçmiş verilere sahip olmak genellikle yaygın bir sorundur. Modada veya tekstilde, satış geçmişi olmayan tamamen yeni ürünler için eğilimleri ve talebi tahmin etmek için ileriye bakmak gereliyor. Bunu nasıl yaparsınız? Her zamankinden daha fazla veri kullanabilirsiniz, örneğin hem yeni ürünlerin görüntüleri hem de geçmiş sezonlara ait ürünlerinize ait bir veritabanı oluşturup bu verileri biriktirdikten sonra analiz edebilirsiniz. Daha sonra, eski ve yeni moda ürünleri arasındaki benzerliği tespit etmek için bilgisayarlı görme algoritmaları uygulayabilirsiniz ve bu da bu yeni ürünlere olan talebi tahmin etmemize yardımcı olabilir. Bu uygulamalar, önceki uygulamaları veri ve yapay zeka destekli tahminlerle tamamlayarak, deneyim veya sezgiden çok daha doğru tahminler sağlar. Bu stratejiyi, e-ticaret firmanıza da uygulayabilirsiniz. Örnek olarak, bir e-ticaret sitenizde sattığınız ürünleri analiz edebilir ve bu analizleri ürün, fiyat, renk, kategori ve müşteri gibi alanlarla bağlayarak tüm verileri doğru bir şekilde analiz edebilirsiniz.
Ayrıca kıyafetlerin nasıl hissettirdiğini simüle etmek ve hatta yeni moda yaratmak için dijital görüntüler ve 3D varlıklar kullanabilirsiniz. Günümüzde AR/VR teknolojileri çok önemli hale geldi. TikTok ve Instagram gibi video araçlarıyla bu ürünlerin görüntülerini ve satışlarını analiz edebilirsiniz. Ürün koleksiyonlarınızı değişen tüketici ihtiyaç ve isteklerini karşılayacak şekilde özelleştirebileceğiniz ve markanızın demografik özellikler genelinde verileri düzenleyebilirsiniz. Ayrıca, birinci sınıf tasarımcılarımızın yaratıcılığını ve yenilikçiliğini her zaman korurken yeni giyim tarzları yaratmak için yapay zekayı kullanabilirsiniz.
Araçlar ve teknikler tarafında ise; algoritmaların oluşturulmasında ve üretilmesinde insan ve verilerin yanı sıra kullandığınız araç ve tekniklerde çeşitliliği sağlamanız gerekiyor. Bazı yapay zeka sistemleri ve ürünleri, cinsiyet veya ırk önyargısını sürdürebilen sınıflandırma tekniklerini kullanır. Örneğin, sınıflandırma teknikleri cinsiyetin ikili olduğunu varsayar ve genellikle fiziksel görünüm ve klişe varsayımlara dayalı olarak insanları “erkek” veya “kadın” olarak atar, yani diğer tüm cinsiyet kimliği biçimleri silinir. Bu bir sorun ve insanların yaşamlarındaki tüm nüansları ve aralıkları yakalamak için önyargıları önlemek ve teknikleri geliştirmek için herhangi bir şirkette veya endüstride bu alanda çalışan hepimize düşüyor. Örneğin, önyargıya karşı sürekli koruma sağlarken bir algoritmayı yarış-körü yapmaya çalışmak için verilerden yarışı çıkarabiliriz.
Yapay zeka ürünlerinizde ve sistemlerimizde çeşitliliğe bağlı olmalısınız ve bunun için çabalarken açık kaynaklı araçlar kullanabilirsiniz. Açık kaynaklı araçlar ve kütüphaneler, doğaları gereği daha çeşitlidir, çünkü bunlar dünyanın her yerindeki herkesin kullanımına açıktır ve tüm geçmişlerden ve alanlardan insanlar bunları geliştirmek ve ilerletmek, deneyimleriyle zenginleştirmek ve böylece önyargıyı sınırlamak için çalışırlar. İnsanların, verilerin, tekniklerin ve araçların çeşitliliği ve tüm endüstrimizde devrim yaratmasına, manueli otomatik, analogdan dijitale ve sezgiselden tahmine dönüştürmesine yardımcı oluyor. Ayrıca, insana yapılan yatırım en büyük ve en önemli yatırımdır. Süreçleri sadece dijital ve yazılım olarak görmemek lazım ve önemli olan köklü bir dijital kültür yaratmaktır. Adapte olmaya çalışmak ve etik olmak da güçlü kültür için önemlidir. Verimaker Digital olarak tüm bu kültürü yaratmada size destek oluyoruz.
Picture Credit: Pixabay
