AI for People and Business – Kitap Sohbetleri #4
YAZAR:
MüşteriMetre
TARİH:
Gelişmiş Analitik, özerk veya yarı özerk verilerin veya içeriğin karmaşık teknikler ve araçlar kullanılarak genellikle geleneksel iş zekasının (BI) ötesinde daha derin içgörüler keşfetmek, tahminlerde bulunmak veya öneri oluşturmak için incelenmesi sürecidir. Bu süreçlerin verim ve hızları makina öğrenmesi (ML) ve yapay zeka (AI) gibi teknikler ile çok artmaktadır. Yıkıcı teknolojiler, inovasyon ve dijital dönüşüm gibi terimler çok geniş anlamda kullanılmakta ve hem vizyon hem de strateji olarak ciddi bir muallaklık içermektedir. Firmalar AI stratejileri ile halihazırda olan AI teknolojileri ve yeni geliştirilen AI teknolojilerin doğru kullanımı ile gerçek-dünya çözümleri üreterek işleri ve insanların hayatlarını dönüştürmesini amaçlamalıdır.
Doğru AI dönüşümü için liderliğin, verinin, organizasyon yapısının, yeteneğin bulunması dışında ortaya çıkarılmak istenilen müşteri, çalışan, ürün, ve kullancı faydaları hakkında da bir netlik gerekmektedir. Böyle bir netlik şunları yapabilmelidir:
- Yapay zeka fırsatlarını belirleyin ve önceliklendirin.
- Yapay zekaya şirket çapında yatırıma öncelik verdirin.
- Yapay zekanın benimsenmesini ve uyumunu geliştirin.
- Yapay zeka girişimlerine ilişkin beklentileri doğru belirleyin.
- Yapay zeka etrafında ortak bir vizyon ve strateji oluşturun.
- Silo kurguların yıkılmasına yardımcı olun.
- Verileri ve analitiği demokratikleştirin.
- Kuruluşun veri ve analiz yeterliliğinin sürekli olarak geliştirilmesine yardımcı olun.
- İçgüdüsel, tarihsel emsallere dayalı bir kültür ve basit analitik tabanlı organizasyondan veri odaklı ve veri bilgisine sahip bir organizasyona kültürel geçişi teşvik edin.
- Başarılı yapay zeka çözümleri oluşturun, sunun ve bunları optimize edin.
Yapay Zekanın (AI) daha iyi müşteri ve kullanıcı deneyimi için kullanımı yeni değil. Muhtemelen UX, UI, kullanıcı merkezli, insan merkezli ve müşteri odaklı gibi terimleri pek çok kez duymuşsunuzdur. Genellikle bu terimler dijital ürülerin tasarım veya müşteri hizmetleri bağlamında kullanılır. Bu kavramlar aynı zamanda yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) için de geçerlidir. Sonuçta bunlar da uygulamadır ve bu deneyim hassasiyeti herhangi bir AI vizyonunun ve stratejisinin de ön saflarında yer almalıdır.
AI gibi yeni gelişen teknolojiler boşlukta asılı şekilde var olmaz ve bu nedenle uygun tasarım hususları ve buradaki iyileştirmeler çok önemlidir. AI’ın kullanıcı deneyimi kavramı bu saydığımız sebeplerle giderek öne plana çıkıyor.
Sizlerle bu kitaptan daha iyi bir deneyim için AI kullanımında üç kavramı öncelikle değerlendirelim:
Bunlar UX kullanıcı deneyimi arayüzleri; deneyim ekonomisi; ve tasarım odaklı düşünce olarak bilinen tasarım metodolojisi. Bu değerlendirmeler AI vizyonu ve stratejisini oluşturmada çok faydalı olacaktır.
Deneyimi genelden özele tanımlayacak olursak :
- Deneyim, birinin hayatını veya karakterini oluşturan geçmiş olayların, bilgilerin ve duyguların bütününe atıfta bulunmadır.
- Deneyim, özellikle yaptığınız veya başınıza gelen bir olgudur, sizi gerçekten etkileyen önemli bir olgudur.
- Belirli bir durumla karşılaşırsanız, o durumdasınızdır veya o durum başınıza gelmiştir.
İnsanlar bağlamında değerlendirildiğinde, temel çıkarım deneyim kavramının belirli bir ürün veya nesnenin bağlamı dışında var olduğu gerçeğidir. İnsan etkileşimini ve ürün kullanımını bir deneyim olarak tanımlayabiliriz ve tüm UX tasarım alanı tam da bunun üzerine inşa edilmiştir.
UX – Daha iyi kullanıcı deneyimi, rahatlık ve keyif
AI, teknolojiyle etkileşime girdiklerinde insanlar için daha iyi kullanıcı deneyimleri, kolaylık ve keyif yaratabilir. Kişisel asistanlar, tavsiye tabanlı destek ile arama zamanlarının düşürülmesi, ürün veya servis yorumlarının derlenmesi, el hareketi veya mimik tanıma, gıda çiçek gibi siparişlerin verilebilmesi, ve dil çevirisi gibi kullanımlar bunlara örnek verilebilir. Bu tip AI tabanlı tavsiye motoru eklemeleriyle Amazon gelirini %35 artırdı. Netflix’in izlenme içeriğin %75’i bu tavsiye motorları tarafından oluşturuluyor. Nedenine gelirsek bir şeylere göz atmak ve aramak birçok kişi tarafından angarya olarak görülüyor ve çok zaman alıyor. Öğelerin miktarı önemli ölçüde arttıkça analiz felci yaşamak kaçınılmaz oluyor. Bu da bazen ilgili servis veya ürünün büsbütün terkedilmesine sebep olabiliyor. AI ise burada kullanıcıyı yormadan aradıklarını bulmasına yardımcı olduğu gibi benzer ilgileri de önüne getirerek tamamlayıcı bir deneyim sunmaktalar.
UX iyileştikçe ve aynı zamanda maksimum değer sağlandıkça daha fazla kullanıcı etkileşimde kalır ve etkinlikleri de kolaylaşır. İş açısından bakıldığında bu sonuç daha az müşteri/kullanıcı kaybı ve daha iyi elde tutma oranı ile yüzleri güldürecektir.
İnsanlar iyi tasarlanmış ürünleri sevmekte ve kullanmakta; ve tersi durumlarda ise, insanlar kötü tasarlanmış ürünleri sevmemekte ve tamamen terk etmektedirler.
Deneyim Ekonomisi
Deneyim ekonomisi günümüzde insanların zamanlarını ve paralarını mal yerine ürün ve deneyimlere harcamayı tercih etmesine verilen bir terim. Bu trend öncelikle Y kuşağı ve genç Z kuşağı tarafından yönlendiriliyor. Z kuşağı ve Y kuşağının %49’unun seyahat edebilmek için bazı mobilya ve kıyafetleri satmayı bile göze aldığı düşünüldüğünde onların deneyime ne kadar önem verdikleri bir kez daha anlaşılır. Deneyime dayalı teklifler de önemli bir farklılaştırıcı ve rekabet avantajı oluşturucu olabilir. Bu sebeple firmalar deneyim tasarımına ve bunun reklamına çok daha fazla ehemmiyet veriyorlar. Deneyim ekonomisi insanların hayalinde olan ama hiç bir zaman öncelik almamış konulara yardımcı olur ve aynı zamanda deneyimlerin planlanmasını kolaylaştırır. Deneyim odaklı AI ürünleri için de büyük bir fırsat ortaya çıkmaktadır.
İnsanlar giderek AI zekanın üstün olduğu bir alan olan kişiselleştirilmiş deneyimleri tercih etmekteler. Öneriler gibi kişiselleştirmeler satışın ve gelirin artışlarının en büyük etkenlerinden biridir. Benzer şekilde, genel olarak kişiselleştirilmiş deneyimlerin potansiyeli de oldukça büyüktür. AI halihazırda kişiselleştirilmiş dijital deneyimleri desteklemek için kullanılıyor ancak AI aynı zamanda dijital olmayan deneyimleri kişiye özel hale getirebilir.
Tasarım Odaklı Düşünce
Tasarım odaklı düşünme, insan merkezli ve ihtiyaç odaklı, özellikle eksik tanımlı veya bilinmeyen süreçlere sahip karmaşık özellikle inovasyonla ilişkili sorunları çözmek için yararlı bir metodoloji ve bir dizi yaklaşımdır. Ürün tasarımcıları ve kullanıcılar arasında oldukça sıkı bir işbirliği süreci öngörür. Tasarım odaklı düşünmenin nihai hedefi, gerçek kullanıcıların ne düşündüğü, ne hissettiği ve nasıl davrandığına dayalı ürünler oluşturmaktır.
Tasarım odaklı düşünme, AI vizyon ve stratejinizi geliştirirken kullanabileceğiniz çok yararlı bir yaklaşımdır. Tasarım odaklı düşünme, teknolojiyle ilgili sorunların çözülmesine yardımcı olabilir, ancak bunu teknolojinin ve ürünlerin ötesindeki sorunları çözmeye de genişletebilirsiniz. Burada tasarım odaklı düşünme sürecinin beş aşamaya dayalı olarak metodolojisine Interaction Design Foundation tarafından sunulan bir özetini bulabilirsiniz (https://www.interaction-design.org/literature/article/5-stages-in-the-design-thinking-process).
Tasarım odaklı düşünmenin beş aşaması; empati kurma, (problemi) tanımlama, fikir geliştirme, prototip oluşturma ve test etmedir. Burada Lean (Yalın) ve Agile (Çevik) metodolojilere benzetebilirsiniz. Elbette benzemektedir yalnız tasarım odaklı düşünce diğer iki ürün geliştirme sürecinin önünde yer alır.
AI’ın öncelikli odak noktası ve hedefi mümkün olduğunca çok insana AI tabanlı teknolojik gelişmelerle birlikte, şu veya bu şekilde daha iyi insan deneyimleri yaratmaya devam edecek şekilde yardımcı olmaktır. AI için doğru vizyon ve stratejiyi benimsemiş olan firmalar hem bireysel hem de organizasyonel ilerlemeleri beraber sağlayarak ve AI’ı firma kültürüyle benimseyerek başarabilir.