Yapay Zekâ Niyetli Olduğunda Toplumsal Etki Daha Güçlü Olur.

Ekonominin bir sektörü olarak sosyal etki, pek de önemli görünmeyebilir. Ancak büyüklüğü ve etkisi tam tersini işaret ediyor: Yıllık neredeyse 13 milyon iş yeri, geçen yıl 600 milyar dolarlık bağışçılık ve yıllık 1 trilyon doları aşan ekonomik katkıdan sorumlu. Hatta ekonominin ötesinde, sosyal etki alanı muazzak bir ahlaki, felsefi ve etik ağırlık taşıyor. Toplumun istikrarlı bir katmanı.

Oysa sosyal etki, yapay zekânın çağında neredeyse her sektörün karşılaştığı kısıtlamalar altında uzun süredir işliyor: sınırlı kaynaklarla artan beklentilerin bir araya gelmesi ve güveni zedelemmeden, hızlı kararlar verme ihtiyacı.

Sosyal etki teknoloji sağlayıcısı Blackbaud ile ortaklaşa düzenlenen son Fast Company Innovation Festivali’nde yapılan bir panel tartışması, yapay zekânın sosyal etkisi üzerindeki güncel durumu inceledi. Bu sektörün önde gelen birkaç temsilcisi, son trendler ve gelişmeler hakkında görüşlerini paylaştı—ayrıca diğer işletmelerin başarısı için benimseyebileceği bazı değerli dersler verdi. İşte görüşmeden alınan üç çıkarım. (Bazı alıntılar uzunluk ve açıklık için düzenlenmiştir; panel tartışmasının tamamını izlemek için aşağı kaydırın.)

1. Yapay zekâ kapasiteyi çarpabilir, ancak yalnızca misyona hizmet ettiğinde.
Birçok panelist, yapay zekâ araçlarını sınırlı personelin (sınırlı çalışma saatleriyle) önemli misyonlarına ulaşmasını sağlayan bir tür güç çarpıcı olarak övdü. Ancak misyon kısmının kaybolması çok kolay, çünkü yapay zekâ heyecan verici, yenilikçi ve her şey için kullanılmaya oldukça cazip olabiliyor.

“Yapay zekâ, ‘Çözmeye çalıştığımız sorun nedir?’ diye düşünen vakıflar için bir kapasite çarpıcıdır; ‘Bu flaş yeni teknolojiyi nasıl yerleştirebiliriz?’ diye düşünenler için değil,” dedi Chief Executives for Corporate Purpose (CECP)’nin iletişimden sorumlu başkanı Sara Adams. CECP, işletmelere sosyal etki konusunda danışmanlık yapan bir koalisyon. “Bu, herkes için büyük bir ders: ayırt etme yeteneği,” diye ekledi. “Yapay zekâ çözümüne koşmayın. Bazen eski model işe yarar. Eğer spreadsheet çalışıyorsa, onu bozmayalım.”

Bu çarpıcı çerçeve, aynı zamanda Carrie Cobb’un Blackbaud’daki veri ve yapay zekâdan sorumlu başkan rolündeki stratejisini biçimlendirdiği biçim. Blackbaud, vakıflar ve eğitimciler için yapay zekâ destekli yazılımlarda önde gelen bir isim. “Bağışçılarımızla, heyecan duydukları konulara dair etkileşim kapasitemizi artırabilirsek, topluluklarımıza etki etme ve önümüzdeki zorlukları çözme kapasitemizi artırırız,” dedi Cobb.

Bğışçı etkileşimi, Susan G. Komen’in yapay zekâya yöneldiği başlıca yollarından biri. meme kanseri vakıfı, bağışçı verilerini analiz etmek ve insanları kendileri için önemli olan konularla daha iyi bağlamak için tahmini modeller kullanıyor. Yapay zekâ destekli “sosyal dinleme, kendi başımıza yapamayacağımız büyük miktarda veriyi sentezlememize yardımcı oluyor,” dedi Komen’in stratejik bağışçılıktan sorumlu başkan yardımcısı Trish Davis. “İşin insan yönü için—insanlarla yüz yüze buluşmak gibi—daha fazla zaman kazanıyoruz. Gerçekten daha azla daha fazlasını yapmamıza yardımcı oluyor.”

2. Güven altyapıdır.
Bazı sektörlerde güven bir marka varlığı olarak görülürken, sosyal etkide bu zorunlu bir altyapıdır. “Güven ön plandadır,” dedi Cobb. “Sizinle bağışçınız arasındaki para birimi.”

Yapay zekâ için de durum böyledir. Teknoloji işe alımı, müşteri hizmetleri, sağlık ve daha fazlasını şekillendirmeye devam ederken, insanların bu yeni araçları kabul edip etmeyeceğini belirleyecek olan güvendir. IBM’in küresel eğitim ve iş gücü gelişiminden sorumlu başkan yardımcısı Lydia Logan, titiz bir risk çerçevesinin bu güveni kurmak ve sürdürmek için gerekli olduğunu söyledi. “Risk önemlidir ve yapay zekâyı nasıl, ne zaman ve neden kullandığınıza dair kararları buna göre yönlendirmelisiniz,” dedi. “Tek yönlü kapılar ve iki yönlü kapılar hakkında düşünün: Bu, geri dönebileceğiniz bir şey mi? Eğer dönemiyorsanız, yüksek bir risk seviyesine sahipsiniz ve daha yüksek bir standart seviyesine ihtiyacınız var.”

Mesela dahili bir yazışma, kredi veya hibe kararlarını etkileyen bir yazışma kadar risk taşımaz. Logan, çalışanların yapay zekâ yetkinliğinin ve okuryazarlığının bu risk çerçevesini bilgilendirmeye yardımcı olduğunu söyledi; diğerleri ise yönetim, şeffaflık ve insan gözetimi gibi faktörlerin de aynı derecede değerli olduğunu ekledi.

3. Dayanıklılık inşa edin, yalnızca verimlilik değil.
Panelistler, toplulukları afetler, hastalıklar, iş gücü kesintileri ve sayısız başka ihtiyaç anlarıyla başa çıkaran topluluklara destek olan sosyal etki kavramını toplumun “kararlılık katmanı” olarak değerlendirdi. Adams, sosyal iyiliği “dayanıklılık altyapısı” ve “topluluklarımızın şok emici katmanı” olarak nitelendirdi.

Tüm sektörlerde, AI’nın aynı zamanda bir dayanıklılık artırıcı olarak da hizmet etmesi gerektiğini söylediler. Odak genellikle verimlilik kazanımlarına ve operasyonel optimizasyona koyulsa da, AI’nın kuruluşların ihtiyaçları öngörmesine, kaynakları yönlendirmesine ve değişim sırasında insanları korumasına yardımcı olmak için kullanılması da en az onun kadar değerlidir.

Panelistler kendi kuruluşlarından örnekler paylaştı. IBM’de Logan, bunun “zaman, yetenek ve teknoloji” kullanarak yardım kuruluşlarını gönüllüler, ücretsiz kaynaklar, planlama yardımı ve araçlarla desteklemek anlamına geldiğini söyledi. Komen için Davis’e göre dayanıklılık, bilimin daha hızlı ilerlemesine ve daha fazla canın daha erken kurtarılmasına yardımcı olmanın kritik bir bileşenidir.

CEPC’nin Adams’a göre, “AI uygulamasında işçi sesi” odaklı bir grup dahil olmak üzere birden fazla girişimi önderlik ettiği ve şirketleri hibe çalışmaları, karşılıksız hizmet (pro bono) çalışmaları ve beceri paylaşımı yoluyla AI iş gücü gelişimine yatırım yapmaya teşvik ettiği belirtildi.

Baş diğer kuruluşlar için Cobb, AI aracılığıyla dayanıklılık inşa etmenin üç alanda yatırıma ihtiyaç duyduğunu söyledi: verinin sağlığının korunması (çünkü, dediği gibi, “AI ancak içine koyduğumuz veri kadar zektir”); topluluklarla ve diğer paydaşlarla güven inşa edilmesi; ve çalışanların diyalog, okuryazarlık ve iş gücü katılımıyla geliştirilmesi.

Kapanışta, tüm panelistler tek bir son noktada uzlaştı: Verimlilik başlangıç noktası olabilir, ancak olumlu insan etkisi her zaman amaç olmalıdır.

Tam paneli izleyin: