AI’ye ilk kez 2000’li yılların başında ilgi duymaya başladım ve el yazısı OCR’ye (optik karakter tanıma) odaklanan bir projeyle bir gençler yarışmasını bile kazandım. İlginçtir ki, 2000 yılında bile bugün hâlâ kullanılan temel algoritmaların neredeyse tamamına sahiptik. Henüz sahip olmadığımız şey ise yeterli işlem gücüydü…
Zamanla ilgi alanlarım performans ölçümüne, ardından da strateji icrasının daha geniş alanına kaydı. Bugün, LLM’ler manşetlere hâkimken, temellere nadiren geri dönüyoruz.
Sinir ağlarında öğrenmeyi gerçekte mümkün kılan nedir?
Birkaç basit matematiksel ilke modern AI’nin özünde yer alır. Ve aynı ilkelerin, organizasyonların stratejilerini icra ederken nasıl kullanılabileceği ve kullanılmasının gerektiği konusunda açık paralellikler görüyorum.
AI’nin öğrenmesini mümkün kılan nedir
Sinir ağlarının matematiksel temellerinden biri, fonksiyon bileşimlerine uygulanan kalkülüsün zincir kuralıdır. Sinir ağları, birçok basit, türevlenebilir işlemden oluşan katmanlı sistemlerdir. Zincir kuralı, gradyanların tüm bileşim boyunca hesaplanmasına olanak tanır. Öğrenmeyi geniş ölçekte mümkün kılan da budur.
- Bir ileri geçiş sırasında, bir sinir ağı başlangıçta yanlış olan bir çıktı üretir.
- Etiketli veriler ve bir kayıp fonksiyonu kullanarak, sonucun istenen sonuçtan ne kadar saptığını ölçebiliriz.
- Tüm iç işlemler türevlenebilir olduğundan, her dönüşüm için yerel türevleri hesaplayabiliriz.
- Zincir kuralı uygulanarak, bu yerel türevler, kaybın modeldeki her bir parametreye göre gradyanları hâline getirilir.
Sistem yalnızca bir hata oluştuğunu tespit etmez. Her bir parametrenin bu hataya nasıl katkıda bulunduğunu ve onu değiştirmenin sonucu hangi yönde hareket ettireceğini belirler.
Organizasyonel öğrenme sistemi olarak stratejiyi uygulayın
Aynı sorun organizasyonlarda da mevcuttur…
İyi bir strateji uygulaması, hedefler, alt hedefler, girişimler ve performans göstergelerinden oluşan yapılandırılmış bir sistemdir.
Uygulama sırasında organizasyonların, amaçlanan yönlerinden sapmaları mümkün olan en erken aşamada tespit etmesi gerekir. Performans ölçümleri bu nedenle vardır. Gerçekliğin varsayımlardan uzaklaştığına dair ilk sinyali sağlarlar.
Ancak:
“Bir şeylerin yanlış gittiğini” bilmek, tek başına neredeyse işe yaramaz…
Uygulama, yalnızca organizasyon sistemin hangi unsurlarının ayarlama gerektirdiğini ve bu ayarlamaların sonuçları nasıl etkilemesinin muhtemel olduğunu görebildiğinde iyileşir.
Sinir ağlarında bu, zincir kuralı ile matematiksel olarak mümkün kılınır. Strateji uygulamasında ise bu, yalnızca strateji uygun şekilde ayrıştırıldığında, paydaş beklentileriyle uyumlandığında ve muğlak hedefler, nedensel olarak birbirine bağlı somut hedefler ve göstergelerin çoklu seviyelerine dönüştürüldüğünde mümkün olur.
Doğru Şekilde Uygulanmış Bir Stratejiyi Uygulayın
Bu anlamda, etkili strateji uygulaması iyi tasarlanmış bir sinir ağına benzemeye başlar.
Sapmalar meydana geldiğinde, organizasyon hızlıca öğrenebilir; yalnızca performansın beklenenin altında olduğunu değil, paydaş beklentilerine daha fazla yaklaşmak için hangi girişimlerin, süreçlerin, yetkinliklerin veya varsayımların ayarlanması gerektiğini de öğrenir.
Strateji zayıf biçimde ifade edildiğinde (soyut hedefler, neden-sonuç ilişkisi yok, anlamlı göstergeler yok) organizasyon, kullanılabilir gradyanları olmayan bir modelle aynı konumda kalır. Sonuçların kötü olduğunu görebilir, ancak neyi değiştireceğine karar vermek için güvenilir bir yolu yoktur.
Hem sinir ağlarında hem de organizasyonlarda öğrenme, yalnızca geri bildirimin yayılabildiği birbirine bağlı bileşenlerden oluşan bir sistem kurulduğunda mümkün hâle gelir.
Şunlar olduğunda:
- Yapı,
- Yerel hesap verebilirlik ve
- Ölçülebilir itici faktörler
… sürekli iyileştirme mümkün hâle gelir. Bunlar olmadan organizasyonların elinde, başarı/başarısızlık sinyallerinden ve nasıl iyileştirileceğini anlamaya yönelik bir mekanizmadan fazlası kalmaz.
Pazarlama Harcamalarının Nereye Gittiğini Sonunda Biliyor muyuz?
Kısa cevap: “hayır” (sinir ağları da bilmiyor).
AI’da tek bir nöronu işaret edip “sonucu buna sebep oldu” diyemeyiz. Sistem, geri bildirimin birbirine bağlı çok sayıda parçadan akacak ve zamanla onları kademeli olarak yeniden şekillendirecek şekilde kurulduğu için öğrenme yine de mümkündür.
“Pazarlama işe yarıyor” demek, “model iyileşti” demeye benzer. Yönü gösterir, ancak bir sonraki adımda neyi değiştirmeniz gerektiğini söylemez.
Kullanışlı hâle gelen şey, sistemin içinde kalıpları görmektir.
Örneğin: gelir sabit kalırken trafik artabilir, içerik etkileşimi iyileşebilir ve daha fazla potansiyel müşteri oluşturulabilir; ancak anlaşmaların kazanma oranları düşer ve anlaşmaların kapanması daha uzun sürer.
Analitik açıdan artık bu, basit bir başarı/başarısızlık değildir. Bu, sistemin bazı bölümlerinin iyileştiğini, diğerlerinin ise uyumsuz olduğunu gösteren bir sinyaller örüntüsüdür.
Sistem tek bir suçlu kampanyayı belirlemez. Ayarlamanın nerede gerekli olduğunu gösterir.
Öğrenme, işe yaradığında böyle görünür.
Her bir doların tam olarak nereye gittiğini söylemeyebilir; ancak çok daha değerli bir şeyi söyler: organizasyonun bundan sonra nereye yönelmesi gerektiğini.
Bilinen kusurlar: Yerel minimumu bulma
Sinir ağlarına benzer şekilde, küresel bir minimum yerine yerel bir minimumu bulma şeklindeki bilinen sınırlılık nedeniyle, organizasyonlar ölçüm çerçevelerine %100 güvenmemelidir.
Strateji uygulaması, hipotezleri pratikte doğrulamanın süregelen bir sürecidir. Bazen düşük düzeyli hipotezleri doğrularız ve her şey anlamlıdır. Bazen ise ayrıştırma ağacı boyunca yukarı doğru ilerler ve nihayetinde paydaşları ve onların ihtiyaçlarını anlama biçimimizi sorgularız.
Alexis Savkín, hedefleri, KPI’ları, girişimleri, riskleri ve performans verilerini birbirine bağlayan strateji uygulama ve performans yönetimi yazılımı BSC Designer’ın kurucusudur. 20 yılı aşkın deneyimiyle çalışmaları, kuruluşların stratejiyi, ölçümü, sahipliği, riskleri ve gözden geçirme süreçlerini tutarlı bir uygulama sisteminde nasıl bir araya getirdiğini ele alan Strateji Uygulama Mimarisi’ne odaklanır. Strateji Uygulama Tuvali’ni ve 10 Adımlı KPI Sistemi’ni oluşturmuş; strateji ve performans yönetimi üzerine iki kitap ile 100’den fazla makale kaleme almıştır. Alexis ile LinkedIn üzerinden bağlantı kurun.