root 
Çoğu insan, veriye dayalı karar vermeyi duymuştur – veriler aracılığıyla daha iyi kararlar almanın takdire şayan arzusu. Geleneksel gerekçe, dünyanın karmaşıklığı göz önüne alındığında, kuruluşların karar vermek için verilere ihtiyaç duymasıdır.
Bu tür fikirler, hükümetlerden şirketlere ve hastanelere kadar kuruluşlar arasında mevcuttur. Aslında, prensipte yanlış ve pratikte yanıltıcıdırlar.
Veriye dayalı karar verme, vurguyu yanlış yere koyar ve kuruluşların yanlış şeye odaklanması anlamına gelir. Nedenine bakalım.
Verilerde boğulma
2010’da küresel olarak 2ZB (zettabayt) veri oluşturduk. Bu yıl, 100ZB’den fazla oluşturulacak. Bu, yaklaşık 50 kat daha fazla ve her insanın her yıl Kongre Kütüphanesi’nin tam bir kopyasını oluşturmasına kabaca eşdeğer.
Veriye dayalı karar verme doğruysa, bu büyüme büyük ölçüde iyileştirilmiş kurumsal performansa yol açmalıdır.
İdeal olarak, 2010’dan bu yana performansta 50 kat artış umabilirsiniz. Bu oldu mu? Açıkçası hayır. Aslında, 2010’dan bu yana herhangi bir gelişme oldu mu? Varsa, açık değildir.
İşletmelerle yaptığım yüzlerce görüşmede kimse bana şöyle demedi: “Veriler hayatımı kolaylaştırdı. Aniden, tüm cevaplar bende.” Gerçekte, konuşmalar daha çok şuna benzer: “Veriler çok büyük. Hepsi silolarda. İnsanlar amaçlarına yardımcı olmak için kiraz topluyorlar.”
Peki ne yanlış gidiyor?
Karar verme tarihi
Nedenini anlamak için zamanda geriye gidelim. Binlerce yıl boyunca anlayışın ve dolayısıyla kararların ilahi emirden geldiği düşünüldü. Yaklaşık 400 yıl önce filozoflar, anlayış yaratmak için veri toplamanın iyi bir şey olduğunu fark ettiler.
Bununla birlikte, dünyanın nasıl olduğunu belirlemek ve bundan sonra ne olacağını tahmin etmek için tek başına verinin yeterli olduğunu düşündüler – tümevarım adı verilen bir süreç. Neler olup bittiğine dair daha geniş bir anlayışın önemli olmadığını düşündüler.
Bunun, veriye dayalı karar verme için yapılan iddianın aynısı olduğuna dikkat edin – ancak daha geniş bir anlayışın önemli olduğunu biliyoruz.
Yıldızlar dün olduğu için mi gökyüzünde görünecek? Evet, bir süreliğine. Ama bir noktada yanacaklar. Bariz bir ekstrapolasyon olan şey, birdenbire artık doğru değil.
Bu görüş, verilerden tümevarımsal olarak çıkarım yapmadığımızı söyleyen filozof Karl Popper ile değişti, çünkü bu imkansız. Aslında, neler olduğunu tahmin ediyoruz, sonra bu teoriyi yanlışlayacak verileri buluyoruz.
Bu çok önemli bir değişiklik. Birdenbire odak teoridir – veri değil. Bu, teorinin verilerden bir ekstrapolasyondan çok farklı olabileceği anlamına gelir.
Yani karar vermenin ilk aşaması ilahi hakikat her şeydir, ikinci aşama veri her şeydir ve üçüncü aşama ise teorilerin veriler üzerinden önerilip çürütülmesiydi.
İşletmeler son birkaç on yılda birinci aşamadan ikinci aşamaya geçti. CEO görevlerinden verilere bakmaya geçiş yapmak yeterince basit – ancak hala verilerden teorilere geçiş yapmadık.
Bu neden önemli
Şimdiye kadar ilk kez, makine öğrenimi bize insanların daha karmaşık açıklayıcı teoriler oluşturmasına, neler olabileceğini görmek için bunları test etmesine ve bu konuda neler yapabileceğimizi görmesine yardımcı olma şansı sunuyor. Bu bir örnek olmadan soyut geliyor, öyleyse pandemiyi ele alalım.
Covid vakalarının ne zaman artacağını ve düşeceğini anlamak, trilyonlarca lirayı ve milyarlarca hayatı etkileyen kararları yönlendirdi.
Mart 2020’de NHS’nin, eğrilerin yukarı mı yoksa aşağı mı eğilim gösterdiğini anlayarak ölüm kalım kararları vermesi gerekiyordu. İlk kez, tüm sistemden veri akışlarını birbirine bağladılar.
Bu, potansiyel olarak ezici bir veri miktarıdır – ama en önemlisi, bu ani sel tarafından felç edilmediler. Verilere dayalı karar verme sürecine boyun eğmediler. Bir salgında, bu felaket olurdu. Nedendi?
NHS ile birlikte çalışarak, karar zekası adı verilen yeni ortaya çıkan bir alandan yaklaşımlar uyguladık. Bu verileri, NHS’nin hangi hastane koğuşlarının açılacağı veya kapatılacağı ve hangi kaynakların nereye gönderileceği konusunda kendinden emin kararlar vermesi için ihtiyaç duyduğu anlayışı oluşturmak için kullandık.
Yalnızca mevcut hasta talebi seviyelerine ilişkin verileri göstermek yerine, yarın veya gelecek ay için talebi, talebin neden değiştiğini, bunun yataklar veya ventilatörler gibi kaynakları nasıl etkilediğini ve hangi eylemleri gerçekleştirebileceklerini de gösterebiliriz.
NHS, yalnızca verilerle ilgili kararlar almak yerine, kararlarını olayların nasıl ve neden geliştiğini anlamaya verdi. Toplu sonuçlar, binlerce hayat kurtardığı için geniş çapta kredilendirildi.
Karar zekası gelecek
Karar zekası, yapay zekanın (AI) en önemli çağdaş uygulamalarından biridir. Bu yeni nesil teknolojinin, kuruluşların karar verme şekillerinde geniş kapsamlı sonuçları olacak ve çok ihtiyaç duyulan bir zamanda geliyor.
Veri odaklı kararların elektronik tablo cehenneminin ötesine geçmemiz gerekiyor. Liderlerimizin karar verme yaklaşımında bir devrime ihtiyacımız var.
Ve Popper’ın bize öğrettiği gibi, anlamaya dayalı kararlara geçmemiz gerekiyor – bu da gerçek karar zekası anlamına geliyor.
Marc Warner, AI’nın faydalarının herkese yayılması gerektiği inancıyla birlikte kurduğu Fakülte’nin CEO’sudur. O zamandan beri Fakülte’nin Avrupa’nın önde gelen AI şirketlerinden birine büyümesini denetledi. easyJet ve Siemens gibi çok uluslu şirketlerden Birleşik Krallık hükümeti ve NHS’ye kadar çeşitli müşterileriyle birçok veri bilimi projesini yönetmiştir. Fakülte dışında, Warner hükümete AI Konseyi aracılığıyla tavsiyelerde bulunur.