Yapay zekanın kurumsal kullanımı veri analizi ve otomasyondan karar süreçlerine doğru genişlerken, PreDeciders şirketlerin kritik hamleleri hayata geçirilmeden önce değerlendirmesine odaklanan “Karar Zekası” (Decision Intelligence – DI) modelini tanıttı. Şirket, insan uzmanlığı ile yapay zeka aracılarını bir araya getiren yaklaşımıyla karar öncesindeki varsayımları, riskleri ve farklı seçenekler arasındaki dengeleri daha görünür hale getirmeyi hedefliyor.
PreDeciders’ın yaklaşımının temelinde, kritik bir kurumsal kararın yalnızca mevcut veriler veya tek bir uzmanlık alanı üzerinden değerlendirilemeyeceği düşüncesi bulunuyor. Teknik uygulanabilirlikten kurumun organizasyonel hazırlığına, zamanlamadan itibar ve paydaş etkilerine kadar farklı değişkenlerin karar verilmeden önce birlikte ele alınması öngörülüyor.
Bu modelde nihai karar yine şirket yönetimine ait. PreDeciders ise karar alma yetkisini üstlenmek yerine, süreçteki varsayımları ve olası çelişkileri ortaya çıkarmayı, eksik koşulları belirlemeyi ve alternatifleri değerlendirmeyi amaçlıyor. Henüz yönü belirlenmemiş konularda farklı seçeneklerin oluşturulması, kararın büyük ölçüde verildiği durumlarda ise uygulama öncesinde sınanması modelin iki farklı kullanım biçimini oluşturuyor.
Karar sürecini üç aşamada ele alıyor
PreDeciders, modelini PreDucation, Pressure Test ve Decision Positioning adını verdiği üç katman üzerine kuruyor.
Bunlardan ilki olan PreDucation, çalışanların uzmanlıklarını yalnızca alınmış kararların uygulanması sırasında değil, karar henüz şekillenirken sürece dahil edebilmesine odaklanıyor. Geleneksel bir kurumsal eğitim programından farklı konumlandırılan bu aşamada ekiplerin varsayımları daha erken fark etmesi ve karar üzerinde etkili olabilecek soruları sürecin başında gündeme getirmesi hedefleniyor.
Pressure Test aşamasında ise şirketlerin pazar girişi, teknoloji yatırımı, ürün lansmanı, ortaklık veya konumlandırma gibi önemli hamleleri uygulama öncesinde farklı açılardan sınanıyor. Teknik olarak uygulanabilir görünen bir projenin organizasyonel hazırlık, zamanlama veya kurumun verdiği vaatleri yerine getirebilme kapasitesi açısından aynı ölçüde hazır olmayabileceği varsayımından hareket ediliyor. Bu aşamanın çıktısı, kararın uygulanabilmesi için gerekli koşulların ve risklerin belirlenmesi oluyor.
Decision Positioning ise önceki değerlendirmeleri yönetimin kullanabileceği somut bir pozisyona dönüştürmeyi amaçlıyor. Buna göre bir proje doğrudan uygulanabilir, belirli koşullara bağlanabilir, öncesinde bazı değişiklikler gerektirebilir veya ertelenebilir. Böylece süreç yalnızca risk ve soru listesi üretmek yerine, yönetimin hangi şartlarda nasıl hareket edebileceğine ilişkin bir çerçeveyle tamamlanıyor.
Yapay zeka katmanında PreD Agents yer alıyor
Modelin teknoloji tarafını, şirketlere özel geliştirilen PreD Agents adlı yapay zeka aracıları oluşturuyor. PreDeciders, bu sistemleri kararları otonom biçimde alan araçlar yerine, kurum içindeki bilgi ve uzmanlığın karar süreçlerinde daha sistematik kullanılmasını sağlayan bir altyapı olarak konumlandırıyor.
PreD Agents; şirket stratejileri, kurum politikaları, geçmiş kararlar, sektör bilgisi ve şirket içi terminolojinin yanı sıra uzmanların kullandığı soru setleri, risk göstergeleri ve kritik eşiklerle yapılandırılabiliyor. Şirketin aktardığına göre sistem, değerlendirme sırasında eksik bilgileri ve sorgulanmamış varsayımları işaretleyebiliyor, alternatifler arasındaki ödünleşimleri ortaya çıkarabiliyor ve gerekli durumlarda konunun ilgili insan uzmana aktarılmasını sağlayabiliyor.
Bu yaklaşım, üretken yapay zekanın doğrudan yanıt üretmesinden farklı bir kullanım alanına işaret ediyor. PreDeciders, yapay zekayı karar verici olarak kullanmak yerine, kurum içinde çoğunlukla çalışanların deneyimine veya belirli toplantılara bağlı kalan uzmanlık bilgisini karar süreçlerine daha erken taşıyan bir katman oluşturmayı hedefliyor.
PreDeciders Stratejiden Sorumlu Kurucu Ortağı K. Gönenç Atakan, şirketlerin benzer veri kaynaklarına ve yapay zeka araçlarına erişiminin artmasıyla rekabetin de farklılaşacağını düşünüyor. Atakan, “Asıl fark, kurumların hangi anda hangi soruyu sorduğunda, hangi varsayımdan şüphelendiğinde ve kendi uzmanlığını karar şekillenirken ne kadar erken devreye sokabildiğinde ortaya çıkacak” diyor.
Teknolojiden Sorumlu Kurucu Ortak Ulaş Can Cengiz de yapay zeka aracılarının karar vericinin yerine konmasının şirketin hedeflediği model olmadığını vurguluyor. Cengiz’e göre sistem açısından önemli olan her soruya yanıt üretebilmekten çok, “hangi sorunun henüz sorulmadığını, hangi bilginin eksik olduğunu, hangi varsayımın sınanması gerektiğini ve hangi noktada insan uzmanlığının devreye girmesi gerektiğini” belirleyebilmek.
PreDeciders’ın modeli, yapay zekayı şirketlerin kararlarını doğrudan otomatikleştiren bir teknoloji olarak ele almak yerine insan muhakemesini destekleyen bir katman olarak kullanmayı öngörüyor. Bu yaklaşımın pratikte ne ölçüde değer üreteceğini ise PreD Agents’ın farklı kurumsal veri ve uzmanlık yapılarına nasıl entegre edildiği ve karar süreçlerindeki çıktılarının nasıl ölçüldüğü belirleyecek.
The post PreDeciders, yapay zekâ destekli “Karar Zekâsı” modeliyle şirketlerin karar süreçlerine odaklanıyor first appeared on .
