Topraklarında dünyaya kalıcı izler bırakan birçok medeniyetin ev sahipliğini yapan Afrika kıtası, ‘Beyin’ kelimesinin de kanıtlanabilir ilk ev sahibidir aslında. M.Ö. 3000 yılında Mısır Uygarlığına ait bir papirüste ilk defa fiziki anlamıyla beyin kelimesinin kullanıldığı gözlemlenmiştir.
O tarihten bugüne kadar beynimiz sadece cerrahları ya da meraklı sıradan insanları değil mühendisleri de cezbetmiş ve kendisini araştırmaya itmiştir. Öyle ki bu merak mekanik alanlarda çalışmalar yapan makine mühendislerinden elektrik akımını inceleyen elektrik mühendislerine kadar yayılmıştır.
Zamanla beynin insan zekâsının kaynağı olduğu da bilim dünyasında netlik kazanmıştır. Bu berraklıkla beraber bilim insanlarının, insanların zekâ kullanarak gerçekleştirdiği eylemleri ya da düşünceleri bilgisayarların ya da makinelerin de hayata geçirmesini sağlamaya yönelik arzuları daha da pekişmiş ve beynimizi taklit etmeye çalışan ‘Yapay Zekâ’ kavramı ve modelleri geliştirilmeye başlanmıştır.
Bu modellerin ortak en önemli konu başlığı hiç şüphe yok ki ‘öğrenme’ kavramıdır. Beynimiz dur durak bilmeden yeni şeyler öğreniyor ve bunu bizi hiç yormayan metotlarla yapıyor. Üstelik öğrenme eylemini nasıl gerçekleştireceğine dair bu metotları da kendi kendine üretiyor ve aksiyon alıyor. Makine Öğrenimi kavramı tam da bu konu üzerine yoğunlaşıyor ve makinelerimizin öğrenen birer araç olması yönünde araştırmalara zemin hazırlıyor.
Makinelerin insan özelliklerini taklit etmesinin amaçlandığı dünyada çok iyi bilinen bir gerçek var ki o da endüstrilerin de insan kopyası birer sistem olduklarıdır. Yani sürekli öğrenen, tıpkı beynimizdeki nöronlar gibi ya da aynı zümredeki insanlar gibi sürekli iletişim kuran canlı birer sistemler bütünüdür işletmeler.
İnsanların hayatlarını idame ettirmeleri ve daha sağlıklı bir hayat sürmeleri için geçmişte sadece bedenî tıp ilmi yeterli gelirken, gelişen, bilgi alışverişinde bulunan ve birbirini etkileyen topluluklar meydana gelmesi ile beraber psikoloji, antropoloji ve sosyoloji vb. bilim dalları var olmuş ve önemleri en az ilki kadar artmıştır. Buradaki temel ihtiyaç insan hayatının sürdürülebilirliğini etkileyen faktörleri kontrol altında tutabilmek ve yaşamı müddetince her konuda daha verimli olabilmesini sağlayabilmektir.
Yaşayan ve sürekli öğrenen bir organizma olduğunu söylediğimiz işletmelerin de sürdürülebilir kalmak ve daha verimli olmak noktasındaki ihtiyaçlarını ‘denetim’ mekanizmaları kontrol altında tutmaktadır. Gerek küresel çaptaki, gerekse sistem içindeki entegrasyonun ve iletişimin arttığı günümüz konjonktüründe ise denetim mekanizmalarının en önemli aracı en az sistem kadar hızlı öğrenen sistem üstü donanımlardır.
Yerli ya da yabancı birçok işletme günümüzde risklerini doğru yönetmek, rekabette yük yaratan kısımları tespit etmek ve olası kaçakları kontrol altına alabilmek için firma içi denetim ekipleri oluşturmakta, var olanların ise kadrosunu genişletmektedir. Fakat bu ekipler ne kadar büyük olurlarsa olsunlar, işletmenin yürütme hızına bireysel kontrollerle yetişmeleri mümkün olamamaktadır.
Bu noktada ihtiyaç duyulan destek ise tıpkı denetim ekibi gibi işletmenin her kanalında, adeta damarlarında yer alan ve işletmeyi tanıyıp her koşul için tepkisini öğrenen ‘Yapay Zekâ’ uygulamaları olmaktadır. Günümüzde kendi kendine öğrenen bu sistemler özellikle üretim ve pazarlama alanında yerlerini sağlamlaştırsa da mali ve yönetim süreçleri alanında hâlâ emeklemektedir.
İşletmelerin bütçelerini ve mali kayıtlarını finans piyasalarındaki dalgalanmalar, satış stratejisindeki değişiklikler ya da bölüm içi hafızayla eş zamanlı olarak takip eden, öğrenen ve yorumlayan akıllı sistemleri geliştirmeli, yaşayan bir varlık olduğunu iddia ettiğimiz kurumumuzu her an kontrol altında tutmayı amaçlamalıyız. Benzer şekilde süreçlerin yönetiminde de kurumun tüm organları arasındaki aksaklıkları tespit edip hastalık hâsıl olmadan iyileştirme sağlamalıyız.
Kurumlarda kontrol altında tutulmasını istediğimiz ‘nokta’ sayısı, ortaya çıkardığı sonuçla bir sonraki süreci etkileyen her adımı temsil etmektedir. İşletmelerde bu tanıma uyan ne kadar adım varsa ( adım (adım-1) ) / 2 miktarınca da kontrol altında tutulması gereken ‘İlişki Ağı’ yapısı var diyebiliriz. Her çalışanın bir nokta (iş adımı) olduğunu varsayarsak dahi 100 çalışan arasında yaklaşık 5.000 ilişki ağı, yani denetim noktası söz konusu olabilmektedir. Elbette bu noktaları risk seviyesine göre sadeleştirmek mümkün ama bugün risk seviyesi düşük olanın yarın yüksek risk seviyesine sahip olmayacağının garantisi bulunmamaktadır.
Hemen her işletmede yukarıdaki tanımla paralel bir şekilde, eş zamanlı olarak kontrol altında tutulması gereken yüzlerce, binlerce ve hatta on binlerce iş adımı bulunabilmektedir. İşte tam olarak bu sebeple öğrenen ve yorumlayan yapay zekâlı sistemler kurmalı ve güvenilir bir ‘denetim aracı’ olarak ilgili yapıların desteğine sunmalıyız. Aksi takdirde işletmemizin yürütme hızına denk bir denetim mekanizmasına sahip olamayız.
Unutulmamalı ki; ‘denetim mekanizması’ gerçekleşmiş bir yanlışı değil gerçekleşmek üzere olan ya da gerçekleşme olasılığı bulunan yanlışları tespit etmek, gerekiyorsa işletmenin yaşam kurgusunu değiştirmek ve önleyici ilaçlar vermek üzere varlıklarını konumlandırmalıdır. Aksi durumda yazılacak ilaçlar kurumun kayıplarını minimize etme gayretinden öteye gidemeyecektir.