VERİ YETMEZ, ÖĞRENME DÖNGÜSÜ GEREKİR

Araştırma şirketlerinin büyük veri setlerine ve gelişmiş AI modellerine sahip olması neden sürdürülebilir rekabet avantajı için yeterli değil? Gerçek öğrenme döngülerinin nasıl oluştuğunu ve araştırma sektörünün geleceğini analiz ediyoruz.

Yapay zekâ çağında hemen her teknoloji şirketinin sunumunda aynı kelimeler dolaşıyor: özel veri, yapay zekâ, öğrenen sistem, ölçeklenebilir platform ve elbette “flywheel”.

Sorun şu ki bir çarkın slaytta dönüyor görünmesi, gerçekte döndüğü anlamına gelmiyor.

Araştırma ve içgörü sektöründe bugün çok sayıda şirket büyük veri setlerine, panellere, araştırma arşivlerine ve yapay zekâ destekli analiz araçlarına sahip. Fakat bunların çok azı gerçekten kendi kendini güçlendiren bir öğrenme döngüsü yaratıyor.

Çünkü asıl rekabet avantajı veriye sahip olmakta değil, her yeni kullanımın sistemi bir öncekinden daha iyi hale getirmesinde yatıyor.

Flywheel dediğimiz şey aslında ne?

Basitçe düşünelim.

Bir sistem kullanılıyor.

Bu kullanım yeni veri ve geri bildirim yaratıyor.

Bu veri sistemin karar verme veya tahmin yeteneğini geliştiriyor.

Daha iyi sonuçlar daha fazla kullanım yaratıyor.

Yeni kullanım tekrar yeni veri üretiyor.

Ve döngü yeniden başlıyor.

Gerçek bir flywheel tam olarak burada oluşuyor.

Ancak zincirin herhangi bir halkası koparsa elimizde hâlâ iyi bir ürün, değerli bir veri seti veya başarılı bir danışmanlık hizmeti olabilir. Ama kendi kendini güçlendiren bir sistemimiz olmaz.

Araştırma sektörünün bugün yaptığı en büyük kavramsal hata da burada başlıyor.

Bir panelinizin olması flywheel değildir.

Her ay milyonlarca yeni veri toplamanız da değildir.

Bir dashboard'a yapay zekâ eklemek hiç değildir.

Veri birikmesiyle öğrenmenin birikmesi aynı şey değildir.

Üç farklı çarkı birbirine karıştırıyoruz

Araştırma dünyasında aslında üç ayrı döngü var.

İlki veri döngüsü.

Daha fazla araştırma, daha fazla katılımcı ve daha fazla etkileşim yeni veri üretir. Bu değerlidir. Ancak yeni veri bir sonraki analizi veya kararı daha doğru hale getirmiyorsa sistem yalnızca büyüyordur, öğrenmiyordur.

İkincisi ürün ve iş akışı döngüsü.

Kullanıcılar sistemi kullandıkça hangi sorguların yapıldığı, hangi sonuçların düzeltildiği ve hangi özelliklerin işe yaradığı öğrenilir. Ürün bu bilgilerle gelişir ve daha iyi ürün daha fazla kullanım yaratır.

Üçüncüsü ve en değerlisi ise karar-sonuç döngüsüdür.

Araştırma sonucunda bir öneri verilir.

Müşteri bu öneriyi uygular veya uygulamaz.

Sonuç ölçülür.

Sistem hangi önerinin hangi koşullarda gerçekten işe yaradığını öğrenir.

Bir sonraki öneri artık yalnızca geçmiş araştırmalara değil, geçmiş kararların gerçek sonuçlarına da dayanır.

İşte araştırma sektörünün en zor eriştiği veri tam olarak budur.

En değerli veri ankette değil, kararın sonrasında olabilir

Araştırma şirketleri yıllardır müşterilerine şunu söylüyor:

“Veriye dayanarak önerimiz budur.”

Ancak çoğu zaman hikâye sunumun teslim edilmesiyle sona eriyor.

Müşteri öneriyi uyguladı mı?

Uygulamadıysa ne yaptı?

Uyguladıysa ne oldu?

Satış arttı mı?

Marka algısı değişti mi?

Yeni ürün başarılı oldu mu?

Ve daha önemlisi, ortaya çıkan sonuç gerçekten araştırmanın önerdiği karar nedeniyle mi gerçekleşti?

Bu soruların cevapları sistematik biçimde geri dönmüyorsa sektör aslında yaptığı işin en değerli öğrenme katmanını kaybediyor.

Bu nedenle geleceğin en değerli araştırma varlığı yalnızca “proprietary data”, yani şirkete özel veri olmayabilir.

Asıl değer, hangi kararın hangi koşullarda ne sonuç verdiğini gösteren doğrulanmış karar-sonuç verisi olabilir.

Yapay zekâ modeli rekabet avantajı değildir

Bugün şirketler kullandıkları büyük dil modeliyle farklılaşmaya çalışıyor.

Ama modeller hızla metalaşıyor.

Bugünün en gelişmiş modeli birkaç ay sonra herkesin erişebildiği standart bir servis haline gelebiliyor.

Dolayısıyla “bizde daha iyi AI var” üzerine kurulan avantaj son derece kırılgan.

Kalıcı avantaj başka yerde oluşuyor:

Şirkete özel veri.

Verinin kullanım hakları.

İş akışlarına entegrasyon.

Sonuçların izlenmesi.

Sürekli geri bildirim.

Kaynakların izlenebilirliği.

Ve bütün bunların zaman içinde oluşturduğu öğrenme geçmişi.

Model değişebilir.

Bugün bir model, yarın başka bir model kullanılabilir.

Ama öğrenme mekanizması şirketin içinde kalır.

Verinin sahibi olmak da yetmiyor

Burada başka bir sorun ortaya çıkıyor.

Bir şirket çok değerli bir veri havuzuna sahip olabilir. Ancak bu veriyi yapay zekâ eğitimi için kullanma hakkı yoksa teknik avantaj hızla hukuki riske dönüşebilir.

Araştırma sektörünün AI çağında yalnızca şunu bilmesi yetmeyecek:

“Bu veri bizim.”

Şunları da bilmesi gerekecek:

Bu veri hangi izinle toplandı?

Hangi amaçlarla yeniden kullanılabilir?

Bir modelin eğitilmesinde kullanılabilir mi?

Üçüncü taraflarla paylaşılabilir mi?

Silme talebi geldiğinde sistemden gerçekten çıkarılabilir mi?

Geleceğin rekabet avantajı yalnızca veri sahipliğinden değil, veri üzerindeki hakların ne kadar açık ve yönetilebilir olduğundan da oluşacak.

Gerçek rekabet avantajı kopyalanması zor olandır

Bir rakibiniz yarın sizin kullandığınız yapay zekâ modeline erişebilir.

Aynı bulut altyapısını satın alabilir.

Benzer bir dashboard geliştirebilir.

Hatta benzer uzmanları işe alabilir.

Asıl soru şu:

Bütün bunları yaptıktan sonra yine de sizde kalacak ne var?

Eğer cevap “pek bir şey yok” ise ortada güçlü bir rekabet avantajından çok, geçici bir ürün özelliği vardır.

Ama yıllar boyunca müşterilerden gelen geri bildirimleri, gerçek kararları ve sonuçlarını sistematik biçimde birbirine bağlamışsanız durum değişir.

Çünkü rakibiniz teknolojiyi satın alabilir.

Geçmişinizi satın alamaz.

Araştırma sektörünün yeni sermayesi

Geçmişte araştırma şirketlerinin sermayesi büyük ölçüde panel büyüklüğü, metodoloji, sektör uzmanlığı ve müşteri ilişkileriydi.

Bunların hiçbiri ortadan kalkmıyor.

Fakat yanlarına yeni bir varlık ekleniyor:

Kurumsal öğrenme döngüsü.

Her proje yalnızca gelir yaratmamalı.

Bir sonraki projeyi daha iyi hale getiren veri de üretmeli.

Her öneri yalnızca sunulmamalı.

Sonucu mümkün olduğunca izlenmeli.

Her hata yalnızca düzeltilmemeli.

Sistemin tekrar aynı hatayı yapmasını engelleyecek bir öğrenmeye dönüşmeli.

Yapay zekâ çağında gerçek farkı büyük ihtimalle en fazla veriye sahip olan değil, kendi deneyiminden en sistematik biçimde öğrenebilen şirketler yaratacak.

Çünkü veri birikir.

Ama doğru mekanizma kurulursa öğrenme de birikir.

Ve asıl çark o zaman dönmeye başlar.