İş Dünyasında Verimlilik İçin Yapay Zekâyı Akıllı Kullanmanın Yöntemleri

Her gün yapay zekâ ile ilgili bir yeni gelişmeyi takip etmekte zorlandığımız bir dönemden geçiyoruz. İş dünyasında birçok alanda yapay zekâ kullanımlarının sayısını arttığını takip ederken bunların kullanım şekilleri açısından uygulamaları takip etmekte zorlanıyoruz.

Bu yazımda farklı bir yaklaşımla gündelik hayatta en çok kullandığımız yapay zekâ uygulaması olan ChatGPT ve Gemini gibi uygulamaları daha etkin kullanabilmek için okuduğum makalelerden ipuçlarını paylaşmayı istedim. Bu promptlama yöntemleri ile çok daha verimli olacaktır.

Yapay zekâdan değerli sonuçlar elde etmek, kullanılan aracın yetenekleri kadar, verdiğiniz komutların (prompt'ların) kalitesiyle de ilgilidir. Net, belirli ve bağlama dayalı sorgular oluşturma becerinizi geliştirerek “döngüdeki insan” rolünüzü daha etkili hâle getirebilir, daha faydalı çözümler ve uygulanabilir içgörüler elde edebilirsiniz.

Keyifli okumalar ve uygulamalar...

Eylem Adımları

İşte iş dünyasında daha etkili yapay zekâ komutları oluşturmanıza yardımcı olacak, Wharton araştırmalarına dayanan altı temel taktik:

1. İstenen sonucu belirtin.
Yapay zekâdan ne üretmesini istediğinizi açıkça tanımlayın. “Sektörümdeki trendler nelerdir?” gibi belirsiz bir sorgu yerine, “Sağlık sektöründe ortaya çıkan üç trendi listele ve her birinin küçük sağlık hizmeti sağlayıcılarını nasıl etkileyebileceğini açıkla” gibi net ifadeler kullanın. Daha karmaşık görevlerde adım adım talimatlar verin.
Neden: Ethan Mollick'in araştırmaları, özgüllüğün, ilgili ve uygulanabilir sonuçlar alma olasılığını artırdığını vurgular. Yapılandırılmış talimatlar, yapay zekânın mantık zincirini daha etkili kurmasını sağlar.

2. Bağlam ve kısıtlamalar sağlayın.
Yapay zekâya geçmiş bilgiler ve sınırlar verin. Örneğin, “Bir pazarlama planı oluştur” yerine, “50.000 $ bütçeyle, çevre bilincine sahip tüketicileri hedefleyen orta ölçekli bir e-ticaret markası için dijital bir pazarlama stratejisi geliştir” deyin. Hedef persona'lar, stil tercihleri, tonlama ya da önceki çıktılar gibi referansları da ekleyin. Unutmayın, çoğu araçta yapay zekânın “hatırlayabildiği” bağlam penceresi yaklaşık 8.000 kelime ile sınırlıdır.
Neden: Kartik Hosanagar'ın algoritmik karar verme üzerine çalışmaları, girdilerin iş hedeflerini ve etik sınırları yansıtacak şekilde tasarlanmasının önemine işaret eder. Bağlam ve kısıtlamalar, yapay zekânın daha alakalı ve sorumlu sonuçlar üretmesini sağlar.

3. Yineleyin ve iyileştirin.
Temel bir komutla başlayın, ardından çıktıya göre düzenleme yapın. Örneğin, yapay zekâ hazırladığı iş planında rekabet analizini eksik bıraktıysa, “Bölgesel rakiplere odaklanarak rekabet analizini genişlet” şeklinde devam edin. Sorguları yeniden ifade edin, daha küçük parçalara ayırın ya da kritik detayları vurgulayarak sorunları çözün.
Neden: Yapay zekâ yanıtları etkileşimle gelişir. Mollick ve diğerlerinin çalışmaları, yinelemenin zamanla daha derinlikli ve doğru yanıtlar alınmasını sağladığını gösterir.

4. Farklı yaklaşımlar isteyin.
Yapay zekâdan birden fazla strateji ya da bakış açısı geliştirmesini talep edin. Örneğin: “Güneydoğu Asya pazarına girmenin üç farklı yolunu öner — düşük maliyetli, orta yatırımlı ve yüksek yatırımlı seçenekler.”
Neden: Stefano Puntoni'nin insan-yapay zekâ iş birliği konusundaki araştırmaları, çeşitli çıktılarla karşılaşmanın yaratıcılığı artırdığını ve kullanıcıların normalde düşünmeyeceği alternatiflerle karar kalitesini yükselttiğini ortaya koyar.

5. Rol yapma kullanarak özelleştirilmiş içgörüler elde edin.
Yapay zekâya belli bir rol vererek yanıtın çerçevesini belirleyin. Örneğin: “Bir CFO gibi davran ve CEO'ya danış — bu projenin finansal riskleri ve getirileri nelerdir?”
Neden: Role dayalı komutlar, çıktıları paydaş öncelikleriyle hizalar. Bu yaklaşım, Hosanagar'ın yapay zekâ davranışını organizasyondaki farklı rollerin ihtiyaç ve beklentileriyle uyumlu hâle getirme bulgularını yansıtır.

6. Başarılı komutları belgeleyin ve tekrar kullanın.
Sürekli işe yarayan komutları kaydettiğiniz bir komut kütüphanesi oluşturun. Bunları işlevlerine göre (örneğin: pazarlama, finansal planlama, işe alım) etiketleyerek kolay erişim sağlayın.
Neden: Prasanna Tambe'nin iş yerinde yapay zekâ kullanımı üzerine araştırmaları, verimlilik artışının genellikle başarılı uygulamaların standartlaştırılmasından — komut şablonları dâhil — kaynaklandığını gösterir.