Singapur’da yapay zekâ kullanımı neden hâlâ sınırlı?

MOM’un şirket büyüklüğüne göre sunduğu ayrı dağılımda, 200’den az çalışanı olan firmaların yüzde 27,2’sinin, 200 ila 500 çalışanı olan orta ölçekli firmaların yüzde 54,8’inin ve 500’den fazla çalışanı olan büyük firmaların yüzde 76,4’ünün yapay zekâ kullandığı görülüyor. Genel eğilim açık: Şirket büyüdükçe yapay zekâya yatırım yapma ve bu teknolojiyi operasyonlara yerleştirme olasılığı artıyor.

Büyük şirketler uygulama maliyetini daha fazla ekip ve operasyon arasında dağıtabilir, uzman istihdam edebilir veya mevcut çalışanlarını geliştirebilir. Ayrıca veri yönetimi, güvenlik ve yönetişim gibi konuları daha geniş kaynaklarla ele alabilirler. Küçük firmalar aynı fırsatları görse bile deneme yapacak bütçeye ve geçiş sürecini yönetecek iç kapasiteye daha sınırlı ölçüde sahip olabilir.

Dijital ve bilgi yoğun sektörler önde

Yapay zekâ kullanımı; yazılım geliştirme, sistem analizi ve veri analitiği gibi görevlerin yaygın olduğu, iş süreçleri zaten büyük ölçüde dijitalleşmiş sektörlerde daha yüksek. En yüksek oranlar şu alanlarda kaydedildi:

• Bilgi ve iletişim: yüzde 74,1
• Profesyonel hizmetler: yüzde 57,5
• Finans ve sigorta hizmetleri: yüzde 56,4

Bu sonuçlar, sektörlerin yapay zekâya hazırlığının yalnızca dijital altyapıya erişimle belirlenmediğini gösteriyor. Uygun kullanım alanlarının bulunması, çalışanların dijital becerileri ve şirket süreçlerinin yeni teknolojiyi desteklemesi de önemli. Bu nedenle öncü sektörlerdeki yüksek oranlar, küçük firmaların ve dijital yoğunluğu daha düşük alanların genel durumunu temsil etmiyor.

Yapay zekâ kullanan firmalar verimlilik artışı bildiriyor

Yapay zekâ kullanmaya başlayan firmaların yüzde 70,7’si çalışan verimliliğinde artış gördüğünü bildirdi. Firmaların yüzde 13,3’ü daha iyi karar alma, yüzde 11,9’u ise inovasyonda artış sağlandığını belirtti.

Bu veriler, yapay zekâ kullanan işletmelerin pratik faydalar gördüğünü ortaya koyuyor. Ancak sonuçları doğru yorumlamak gerekiyor: Bunlar yapay zekâ kullanan firmaların kendi bildirdiği sonuçlar; Singapur ekonomisinin tamamında teknolojinin verimlilik üzerindeki nedensel etkisini ölçen kontrollü bir çalışma değil. Başka bir deyişle, veriler hangi firmaların değer elde ettiğini gösteriyor ancak her uygulamanın aynı sonucu vereceğini kanıtlamıyor.

Maliyet ve uzman eksikliği en büyük engeller

Firmaların yapay zekâya geçişte karşılaştığı başlıca sorunlar, yüzde 44,9 oranında bildirilen uygulama maliyeti ve yüzde 42,4 oranında bildirilen şirket içi uzmanlık eksikliği oldu. Küçük firmalar ayrıca yapay zekâ stratejisinin bulunmamasını ve teknolojiye duyulan güvenin düşük olmasını önemli engeller arasında gösterdi.

Engeller şirket büyüklüğüne göre de değişiyor. Büyük firmalar, mevcut sistemlerle entegrasyonun karmaşıklığını ve veri güvenliği sorunlarını daha sık dile getirdi. Bu durum, yapay zekâ araçlarını büyük ve köklü kurumsal sistemlere bağlamanın ve bunları geniş organizasyonlarda güvenli biçimde yönetmenin zorluğunu yansıtıyor.

Bu tablo, dijital hazırlığın neden otomatik olarak yaygın operasyonel kullanıma dönüşmediğini açıklıyor. Mesele yalnızca şirketlerin yapay zekâ araçlarına erişebilmesi değil. Uygun kullanım alanlarını seçmek, uygulama maliyetini karşılamak, kurum içi yetkinlik oluşturmak, riskleri yönetmek ve teknolojiyi mevcut iş akışlarına yerleştirmek de gerekiyor.

Yapay zekâ şimdilik işleri yok etmekten çok değiştiriyor

Araştırmanın istihdama ilişkin ilk bulguları, ağırlıklı olarak görev ve rol değişikliklerine işaret ediyor. Yapay zekâ kullanan firmaların yüzde 18,9’u işlevleri yeniden tasarladığını, yüzde 13,9’u ise yapay zekâyla bağlantılı yeni pozisyonlar oluşturduğunu bildirdi. Buna karşılık yüzde 6,2’si yapay zekâ nedeniyle çalışan sayısında veya işe alım faaliyetlerinde azalma olduğunu belirtti.

MOM, bu aşamada yapay zekâ kaynaklı önemli veya yaygın bir iş kaybına dair işaret bulunmadığını açıkladı. Bulgular, yapay zekânın çalışanları desteklediği ve işlerin nasıl yapıldığını değiştirdiği bir tabloyla, istihdamı geniş ölçekte azaltan bir tablodan daha fazla örtüşüyor.

Bu durum yapay zekânın uzun vadede iş gücü üzerindeki etkisinin kesin olarak böyle kalacağı anlamına gelmiyor. Ancak kısa vadede önceliğin, çalışanların değişen görevlere uyum sağlamasına, gerekli becerileri edinmesine ve yeniden tasarlanan ya da yeni oluşturulan rollere geçmesine yardımcı olmak olduğunu gösteriyor.

Singapur bazı dijital liderlerin gerisinde, ancak karşılaştırmalar dikkat istiyor

Singapur’un dijital rekabet gücüyle öne çıkan bir ülke olmasına rağmen şirket düzeyindeki yapay zekâ kullanımının yüzde 28,5’te kalması dikkat çekici. Danimarka, Finlandiya ve İsveç gibi ülkelerle yapılan karşılaştırma yön gösterici olabilir; ancak bu oranlar bütünüyle aynı ölçütler olarak ele alınmamalı. Ülkelerin araştırmaları yapay zekâyı farklı tanımlayabilir, farklı şirket büyüklüklerini kapsayabilir ve farklı dönemleri referans alabilir.

Yine de daha geniş ders açık: Güçlü dijital altyapı ve ulusal teknoloji hazırlığı, şirketlerin yapay zekâyı günlük operasyonlarına mutlaka entegre edeceği anlamına gelmiyor. Kurumsal kapasite, çalışan becerileri, maliyet, güven, veri yönetişimi ve uygulanabilir kullanım alanlarının varlığı, benimsemenin hızını birlikte belirliyor.

Asıl mesele yapay zekânın yaygınlaşması

MOM araştırması, iki farklı hızda ilerleyen bir yapay zekâ ekonomisi portresi çiziyor. Büyük şirketlerin ve dijital yoğun sektörlerin bir bölümü şimdiden verimlilik kazanımları bildirirken işletmelerin çoğu planlama, pilot uygulama veya benimseme öncesi aşamada.

Singapur için bir sonraki aşama, yapay zekânın işe yarayabildiğini kanıtlamaktan çok, sorumlu kullanımı çok daha geniş bir firma grubunun erişebileceği hâle getirmek olacak. Bunun için uygulama maliyetlerinin azaltılması, şirket içi uzmanlığın geliştirilmesi, güven ve yönetişim mekanizmalarının güçlendirilmesi ve çalışanların yeniden tasarlanan rollere hazırlanması gerekiyor.

Araştırmanın en net sonucu şu: Singapur’da yapay zekâ dönüşümü başladı, ancak henüz şirketlerin çoğuna ulaşmadı. Teknolojinin çalışma hayatındaki ilk görünür etkisi ise yaygın işten çıkarma değil, işlerin ve görevlerin dönüşümü.