Gerçek zamanlı verilerle üretim süreci otomasyonunu, iş süreçlerini ve müşteri deneyimini giderek iyileştiren üretken yapay zeka, dünyayı Endüstri 5.0’a daha da yaklaştırıyor.
Üretken yapay zeka, mevcut verilerden yaratıcı bir şekilde yeni içerik, model veya tasarımlar üretmek amacıyla yapay zeka algoritmalarının uygulanmasını ifade ediyor. Bu teknoloji, IoT cihazlarıyla birleştirildiğinde, verilerden öğrenerek akıllı kararlar alabilme yeteneklerini daha da genişletiyor. Bu, zaman içinde performanslarını uyarlayabilen, optimize edebilen ve geliştirebilen akıllı IoT sistemlerini ortaya çıkarıyor. Bu yeni teknolojinin genel amacı, yeni ve özgün içerik oluşturabilme yeteneğine sahip bir modelin eğitilmesidir. Bu içerik, metin, resim, müzik, kod satırları veya endüstriyel tasarımlar gibi çeşitli formlarda olabilir.
IoT teknolojileriyle bir araya gelen üretken yapay zeka, çeşitli sektörlerde birçok yenilikçi çözüm ve fırsatın önünü açarak pazardaki yerini kuvvetlendiriyor. Daha gelişmiş cihazlar, sistemler ve hizmetler, daha akıllı çözümler sağlayan üretken yapay zeka teknolojilerini kullandıkça IoT pazar payında önemli artışlar yaşanıyor. IoT’de üretken yapay zeka pazar büyüklüğünün 2022’de 947,8 milyon dolardan 2032’ye kadar yaklaşık 8.952,6 milyon dolar değerinde olması ve 2022’den 2032’ye kadar olan tahmin döneminde %25,9’luk bir YBBO ile büyümesi bekleniyor.
Kuzey Amerika ve özellikle ABD, gelişmiş teknolojik altyapısı ve iyi gelişmiş araştırma ve geliştirme yeteneklerinin yanı sıra aktif bir start-up ekosistemi sayesinde şu anda IoT üretken yapay zeka alanında lider konumda bulunuyor. Sağlık, üretim, akıllı evler ve ulaşım gibi sektörlerde üretken yapay zekanın benimsenmesi yaygınlaşıyor.
Avrupa ise IoT uygulamalarında üretken yapay zeka pazarında önemli bir oyuncu ve Almanya, Birleşik Krallık ve Fransa gibi ülkeler de bu teknolojiyi benimsemede ön sıralarda yer alıyor. Orta Doğu ve Afrika bölgeleri, IoT pazarlarında üretken yapay zekanın istikrarlı bir şekilde genişlediğine tanık oluyor. Birleşik Arap Emirlikleri, Suudi Arabistan ve Güney Afrika gibi ülkelerin hepsi bu yapay zeka biçimini kullanan akıllı şehir girişimlerine, yenilenebilir enerji projelerine ve IoT altyapı çalışmalarına yatırım yapıyor.
Üretken yapay zeka ile birleştirilmiş endüstriyel IoT, üretim süreçlerini de dönüştürüyor. Üretken yapay zeka akıllı fabrikalar, bağlı makine ve ekipmanlardan gelen büyük miktardaki sensör verilerini analiz etmek için bu algoritmaları kullanıyor. Bu da genel olarak artan üretkenlik sağlıyor. Ayrıca gerçek zamanlı izleme, talep tahmini ve verimli envanter kontrolü yoluyla tedarik zinciri yönetiminin optimize edilmesinde önemli bir rol oynuyor.
IoT ve üretken yapay zekanın derin bir etki yarattığı alanlardan biri de akıllı ev otomasyonudur. Üretken yapay zeka algoritmalarıyla donatılmış bağlı cihazlar, kullanıcı tercihlerini öğrenebilir, ihtiyaçları tahmin edebilir ve ev ortamındaki çeşitli görevleri otomatikleştirebilir. Ayrıca üretken yapay zeka, sınıflandırıcı veya ayrımcı yapay zeka modellerinden farklı bir yaklaşımı benimsiyor. Sınıflandırıcılar, belirli bir veri örneğinin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin etmek için eğitilirken, üretken yapay zeka modelleri tamamen yeni içerikler oluşturabilmek için kullanılıyor.
Nasıl Çalışır?
Üretken yapay zekanın yaygın olarak kullanılan üç temel yöntemi bulunuyor: Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN’lar), Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler) ve Dönüştürücüler.
Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN’lar): Bir oluşturucu ve bir ayırıcı adı verilen iki sinir ağının birbirleriyle rekabet ettiği bir yapıya sahiptir. Oluşturucu, belirli parametreler kullanarak yeni içerikler üretirken ayırıcı, gerçek içerikleri ve üretilen içerikleri ayırt etmeye çalışır. Her eğitim turunda, oluşturucu ve ayırıcı birbirlerini geliştirmeye çalışarak rekabet ederler ve sonunda oluşturucu, gerçekçi ve kaliteli içerikler üretebilecek hale gelir.
Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler): Verilen bir veri kümesini temsil edebilen bir öğrenme modeli oluşturmak için kullanılır. Bu model, öğrenilen dağılımı kullanarak yeni veriler üretebilir. VAE’ler, öğrenilen veri dağılımını temsil etmek ve yeni örnekler oluşturmak için kullanılan bir encoder ve decoder yapısından oluşur.
Dönüştürücüler: Özellikle doğal dil işleme ve metin oluşturma alanlarında kullanılan bir üretken yapay zeka modelidir. Dilin yapısını anlamak ve ardından yeni metinler oluşturmak için dikkat mekanizmaları kullanır. Dönüştürücüler, büyük veri setleriyle eğitildiklerinde, akıcı ve anlamlı metinler üretebilme yeteneğine sahip olabilirler.
Endüstriyel Dönüşümde Üretken Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, endüstriyel işletmeler için dönüştürücü bir teknoloji olarak ilerliyor. İşletmeler, tasarım ve inovasyon süreçlerini iyileştirerek rekabet avantajı elde etmek ve müşteri beklentilerini karşılamak için bu yenilikçi yaklaşımdan yararlanıyor. Üretken yapay zeka, verilerden yeni içerik, model veya tasarımlar üretme kabiliyeti sayesinde işletmelere birçok önemli fayda sunuyor.
Bu teknoloji yaratıcılığı teşvik ederken, tasarım ve ürün geliştirme süreçlerini hızlandırma imkanı sağlıyor. İnsanların hayal gücünü harekete geçirerek, yenilikçi ve özgün fikirlerin ortaya çıkmasına katkıda bulunuyor. Ayrıca, hızlı prototipleme imkanı sunarak işletmelerin tasarım fikirlerini hızla test etmelerine ve değerlendirmelerine olanak tanıyor. Bu da zaman ve maliyet tasarrufu sağlayarak işletmelere rekabet avantajı kazandırıyor.
Üretken yapay zekanın endüstriyel işletmelere sağlayabileceği bazı faydalar:
Yaratıcılığı teşvik eder: Üretken yapay zeka, yenilikçi ve özgün fikirlerin ortaya çıkmasına yardımcı olabilir. İşletmeler, yapay zekaya belirli bir konu veya problemle ilgili bilgi sağlayarak, yeni tasarım veya ürün önerileri alabilirler. Bu, insan tasarımcıların ve mühendislerin hayal gücünü harekete geçirerek yaratıcı süreci hızlandırabilir.
Hızlı prototipleme: Endüstriyel tasarımların hızlı prototiplerini oluşturabilen üretken yapay zeka ile işletmeler, tasarım fikirlerini hızla test etmek ve değerlendirmek için yapay zeka modelini kullanabilirler. Bu, maliyetli ve zaman alıcı geleneksel prototip süreçlerinden tasarruf sağlayabilir.
Verimliliği artırır: Üretken yapay zeka, endüstriyel süreçlerde verimliliği artırmasıyla da tercih edilebilir. Örneğin, üretim hatlarında yapay zeka kullanarak kusurları tespit etmek veya ekipmandaki bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek mümkündür. Bu, işletmelerin üretim süreçlerini optimize ederek maliyetleri azaltmasına ve verimliliği artırmasına yardımcı olabilir.
Özelleştirilmiş çözümler sunar: Müşteriye özelleştirilmiş çözümler sunma yeteneğiyle de dikkat çeken üretken yapay zeka sayesinde işletmeler, müşteri tercihlerini ve ihtiyaçlarını analiz ederek, onlara özel tasarlanmış ürünler veya hizmetler sunabilirler. Bu, müşteri memnuniyetini artırabilir ve rekabet avantajı sağlayabilir.
İnovasyonu teşvik eder: Üretken yapay zeka, işletmelere yeni inovasyon fırsatları da sunuyor. Yapay zeka modelleri büyük veri setleri üzerinde eğitildiğinden, işletmelere pazardaki trendleri ve müşteri tercihlerini analiz etme imkanı sağlar. Bu da işletmelerin yenilikçi fikirler geliştirmelerine ve rekabetçi kalabilmelerine yardımcı olur.
Üretken yapay zeka kullanmanın elbette potansiyel zorlukları da bulunuyor:
Etiğe ilişkin sorunlar: Üretken yapay zeka, özgün içerik oluştururken etik konuları da gündeme getirebilir. Örneğin, yapay zeka modelinin telif hakkı veya fikri mülkiyet hakları ihlal eden içerikler üretmesi sorunlara yol açabilir. Ayrıca, yapay zeka tarafından üretilen içeriğin yanlış veya zararlı olması durumunda, etik sorunlar ortaya çıkabilir.
Kalite kontrolü: Üretken yapay zeka modellerinin ürettiği içeriğin kalitesi ve doğruluğu da bazı zorluklar oluşturabilir. Modelin istenmeyen veya hatalı içerikler üretmesi, işletmelerin bu içerikleri filtrelemek veya düzeltmek için ek çaba sarf etmesini gerektirebilir. Kalite kontrol süreçleri ve insan gözetimi, üretken yapay zeka kullanımında önemli bir rol oynar.
Veri hassasiyeti: Üretken yapay zeka modelleri, eğitildikleri veri setine dayanır. Bu veri setlerinin, önyargılar veya hatalar içermesi durumunda, yapay zeka tarafından üretilen içerikler de bu önyargıları veya hataları yansıtabilir. Bu da potansiyel ayrımcılık veya yanlış bilgilendirme sorunlarına yol açabilir.
Güvenlik riskleri: Üretken yapay zeka modelleri, kötü niyetli kişiler tarafından kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka tabanlı sahte belgeler veya manipüle edilmiş içerikler üretilebilir. Bu, siber güvenlik ve yanıltıcı içerikle mücadele konularında yeni riskler ortaya çıkarabilir.
Bu potansiyel sorunlara rağmen üretken yapay zeka, endüstriyel işletmelere birçok fayda sağlayabilir. Bu nedenle, bu teknolojinin gelişimiyle birlikte etik kurallara ve uygun önlemlere dikkat etmek gerekiyor. Yapay zekayı kullanacak olan işletmelerin, teknolojiyi sorumlu bir şekilde uygulamak ve olası riskleri yönetmek için uygun politika ve yönergeleri benimsemeleri gerekiyor.
Üretken AI’ın Endüstri 4.0’a Kazandırdığı Yenilikçi Potansiyel
Endüstri 4.0, üretim sektöründe dijital dönüşümün önemli bir aşamasını temsil ediyor. Akıllı fabrikalar, bağlantılı cihazlar ve büyük veri analitiği gibi teknolojiler, üretim süreçlerinde daha verimli, esnek ve otomatik bir yaklaşım sağlıyor. Endüstri 4.0’ın bu dönüşüm sürecinde, üretken yapay zeka teknolojilerinin önemi giderek artıyor. Endüstri 4.0’ın farklı alanlarında yenilikçi çözümler sunarak dönüşümü hızlandırıyor.
1. Akıllı Üretim Süreçleri
Üretken yapay zekanın en belirgin etkilerinden biri, akıllı üretim süreçlerini dönüştürmesidir. Geleneksel üretim hatları genellikle sabit bir şekilde çalışıyor ve belirli bir ürün veya parçayı üretmek için tasarlanıyor. Ancak üretken yapay zeka, üretim süreçlerini daha esnek ve dinamik hale getirerek, daha fazla çeşitlilik ve özelleştirme sunabilir.
2. Verimli Üretim Planlaması ve Envanter Kontrolü
Üretken yapay zeka, üretim planlaması ve envanter kontrolü gibi alanlarda da önemli bir rol oynayabilir. Büyük veri analitiği ve sensör verileriyle entegre olarak kullanıldığında, gerçek zamanlı izleme ve talep tahmini yapabilir. Bu da üretim süreçlerini optimize etmeye ve verimliliği artırmaya yardımcı olur.
3. İnsan-Makine İş Birliği
Bu teknoloji aynı zamanda Endüstri 4.0’ın en önemli unsurlarından biri olan insan-makine iş birliğini destekler. Üretken yapay zeka, insanların yaratıcılığını ve karar verme yeteneklerini güçlendirirken, makinelere benzersiz bir üretkenlik yeteneği kazandırır.
4. Sektörel Dönüşüm ve İnovasyon
Üretken yapay zeka, operasyonel verimliliği artırmak, müşteri deneyimlerini geliştirmek ve yeni gelir akışları geliştirmek için akıllı ve otonom sistemler kullanıyor. Ortaya çıkan bu yeni iş modelleri ise ürünler ve hizmetler yaratma fırsatları sayesinde sektörel dönüşüm ve inovasyon için muazzam bir potansiyel sunuyor.
5. Sürdürülebilir ve Akıllı Şehirler
Sürdürülebilir ve akıllı şehirler yaratmada da önemli bir rolü olan üretken yapay zeka; enerji kullanımını, ulaşım sistemlerini, atık yönetimi uygulamalarını ve kaynak tahsisi stratejilerini optimize ederek, aynı zamanda çevre dostu olan daha verimli kentsel ortamların yaratılmasına da katkıda bulunabilir.
İş Süreçlerinin Evrimi
Teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesiyle birlikte, yapay zeka ve IoT veya yapay zeka destekli Nesnelerin İnterneti (AIoT) gibi yenilikçi alanlar, iş süreçlerinin dönüşümünde kilit bir unsur haline geldi. Üretken yapay zeka ve IoT/AIoT’nin birleşimi ise veri toplama ve analizi, iş süreçlerinin otomatikleştirilmesi, müşteri deneyimi ve kişiselleştirme, inovasyon ve yaratıcılık, güvenlik ve veri gizliliği, veri analitiği ve ileriye dönük tahminler gibi alanlarda şirketlere büyük fırsatlar sunuyor. İşletmeler, bu teknolojileri benimseyerek rekabet avantajı elde ediyor.
Veri Toplama ve Analiz
IoT/AIoT, işletmelere çeşitli kaynaklardan sürekli olarak veri toplama imkanı sunuyor. Sensörler, cihazlar ve diğer fiziksel öğeler, IoT ağı aracılığıyla sürekli olarak veri üretebiliyor. Bu veriler, işletmelerin iş süreçlerini analiz etmek, sorunları tespit etmek ve daha iyi kararlar almak için kullanılabilir hale getiriliyor. Üretken yapay zeka, bu büyük veri havuzundan örüntüleri ve ilişkileri analiz ederek anlamlı bilgiler elde edebilir. Örneğin, bir AIoT sistemine bağlı olan bir üretim hattı, sensörler aracılığıyla toplanan verileri üretken yapay zeka modeline aktarabilir ve model, üretim sürecindeki hataları veya verimlilik problemlerini tespit edebilir. Bu analiz sonuçları, iş süreçlerinin iyileştirilmesi ve daha etkin bir üretim sağlanması için kullanılabilir.
İş Süreçlerinin Otomatikleştirilmesi
Üretken yapay zeka modelleri, önceden belirlenmiş kurallar ve modellerle çalışmak yerine, verilere dayalı olarak öğrenme ve sonuçlar üretebilme yeteneğine sahiptir. Bu yetenek, iş süreçlerindeki tekrarlayan ve rutin görevlerin otomatik hale getirilmesini sağlar. Örneğin, bir AIoT sistemine entegre edilmiş bir üretken yapay zeka modeli, veri analizi yaparak üretim sürecindeki hataları tespit edebilir ve hatalı ürünleri otomatik olarak ayırabilir. Böylece, çalışanların zamanını ve enerjisini diğer önemli görevlere odaklamaları sağlanır. Bu otomatikleştirme süreci, iş süreçlerinin daha hızlı, daha doğru ve daha verimli olmasını sağlar.
Müşteri Deneyimi ve Kişiselleştirme
IoT/AIoT, müşterilerin davranışları, tercihleri ve ihtiyaçları hakkında zengin veri sağlıyor. Bu veriler, üretken AI modeline aktarılabilir ve müşterilere özelleştirilmiş hizmetler, ürün önerileri ve deneyimler sunmak için kullanılabilir. Örneğin, bir AIoT cihazı üzerinden toplanan veriler, üretken AI modeli tarafından analiz edilerek, müşterinin ihtiyaçlarına ve tercihlerine en uygun ürün veya hizmetlerin önerilmesi sağlanabilir. Bu, müşteri memnuniyetini artırır ve işletmelerin rekabet avantajı elde etmesini sağlar.
Veri Tabanlı Karar Verme
IoT/AIoT cihazları, sensörler ve bağlantılı cihazlar aracılığıyla büyük miktarda veri toplar. Bu veriler, gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir ve işletmelere değerli içgörüler sunar. Üretken AI, bu verilere dayanarak tahminler yapabilir ve optimize edilmiş kararlar alabilir. Örneğin bir lojistik şirketi, IoT sensörleri ile filolarındaki taşıtların konumunu ve durumunu izleyebilir. Bu verileri üretken AI algoritmalarıyla birleştirerek, rotaları optimize edebilir ve trafik koşullarına göre en etkili teslimat planlarını oluşturabilir. Bu sayede işletmeler, lojistik operasyonlarını iyileştirerek zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir.
IoT’de Üretken AI Senaryoları
1. IoT İçin Kod Oluşturma
Büyük dil modelleri, kod parçacıklarına veya doğal dil açıklamalarına dayalı olarak yazılım kodu oluşturmak, tamamlamak veya birleştirmek için kullanılıyor ve çok çeşitli alanlara, görevlere ve programlama dillerine uygulanabiliyor. Bu tür yeteneklere sahip olan bu modeller, hem profesyonel hem de deneyimsiz geliştiricilerin yenilikçi uygulamalar oluşturmasına yardımcı olabilir. Birçok IDE zaten üretken yapay zekayı destekliyor. Yazılım geliştiriciler tarafından halihazırda kullanılıyor olsa da birçok kişi üretken yapay zekanın yakın zamanda geliştiricilerin yerini almayacağına inanıyor.
2. Robot Kontrolü
Üretken yapay zeka, robotlar gibi otonom cihazların nasıl kontrol edileceği üzerinde bir etkiye sahip olabilir. Hayvanlardan veya insanlardan hareket verilerini yakalayarak robotlar için kontrol mantığı ve komutları üretebilir. Ayrıca, üretici AI modelleri robotların çevrelerini anlamalarına ve ufuk hedefleri olarak adlandırılan hedeflere ulaşmak için daha ara adımlarla bağlantı kurmalarına yardımcı olabilir.
3. Sosyal IoT Cihazları
Günümüzün IoT bağlantılı cihazları, kullanıcıların bir API aracılığıyla verilere erişmesine olanak tanıyor. Bunlar genellikle kullanım, batarya ve varlık sağlığı gibi önceden tanımlanmış bilgi kümeleri sağlıyor. Ancak üretken yapay zeka, cihaz iletişimini üç şekilde “daha sosyal” hale getirme potansiyeline sahiptir. Üretken yapay zeka kullanarak cihazların yanıtlar üretmesi sağlanıyor. Ayrıca görüntü, müzik ve metin gibi yeni içerikler üretmek için yapay zeka algoritmalarının kullanılmasını içeriyor. Öte yandan IoT, veri bağlantısı ve alışverişi için sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle gömülü fiziksel cihazlar, araçlar ve binalardan oluşan bir ağı ifade ediyor.
Üretken AI ve IoT’nin bir başka potansiyel uygulaması da kullanıcılar için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmaktır. Giyilebilir cihazlar, akıllı ev sistemleri ve bağlı araçlar gibi IoT cihazlarından toplanan kullanıcı verilerini analiz ederek, üretken AI algoritmaları özelleştirilmiş öneriler, uyarılar ve bildirimler oluşturabilir.
Bununla birlikte, özellikle güvenlik ve gizlilik alanlarında, üretken yapay zeka ve IoT kombinasyonuyla ilişkili önemli zorluklar da bulunuyor. Daha fazla cihaz bağlandıkça ve veri ürettikçe, veri ihlalleri ve siber saldırı riski de artıyor. Verilerin toplanması, depolanması ve analizinin her aşamasında korunmasını ve kullanıcıların kişisel bilgileri üzerinde kontrol sahibi olmasını sağlamak gerekiyor.
Genel olarak, üretken yapay zeka ve IoT kombinasyonu çeşitli sektörleri dönüştürmek için muazzam bir potansiyele sahiptir, ancak güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için bu teknolojiyle ilgili zorlukları ele almak çok önemlidir.
ChatGPT vs. Bard
ChatGPT’ye sorduk;
1- Bir teknoloji lideri için en önemli 5 kariyer unsuru nedir?
Teknik Yetkinlik: Teknoloji liderleri, teknolojik konulara hakim olmalı ve alana özgü bilgi ve becerilere sahip olmalıdır. Teknik bilgi, liderin ekipleri yönlendirmesi ve teknoloji stratejileri geliştirmesi açısından kritik öneme sahiptir.
Liderlik Becerileri: İyi bir teknoloji lideri, etkili liderlik becerilerine sahip olmalıdır. Ekip yönetimi, iletişim, motive etme, karar verme ve problem çözme gibi liderlik yetkinlikleri, liderin başarısını belirleyen temel faktörlerdir.
Stratejik Planlama ve Vizyon: Teknoloji liderleri, stratejik düşünme yeteneğine sahip olmalı ve şirketin geleceğini belirlemek için uzun vadeli vizyonlar geliştirmelidir. Stratejik planlama, şirketin başarısı ve sürdürülebilirliği için kritik bir unsur olarak öne çıkar.
İş ve Pazar Bilgisi: Teknoloji liderleri, iş dünyasını ve pazar koşullarını anlamalıdır. Müşteri ihtiyaçlarını, pazar trendlerini ve rekabetçi konumlarını analiz ederek, doğru teknoloji stratejileri ve ürünler geliştirmek için önemli bir temel oluşturur.
Değişime Uyum Sağlama ve İnovasyon: Teknoloji dünyası hızla değişmektedir ve teknoloji liderleri, değişime uyum sağlayabilme ve inovasyona odaklanabilme yeteneğine sahip olmalıdır. Değişime açık olmak, yeni teknolojilere ve fırsatlara hızla adapte olmak, liderin şirket için rekabet avantajı elde etmesini sağlar.
2- Bir teknoloji liderinin okuması gereken 5 kitap sence nedir?
“Geleceğin Tanrıları” (Homo Deus) – Yuval Noah Harari
Bu kitap, insanlığın tarihini ve gelecekte nasıl bir dönüşüm geçireceğini, teknolojinin ilerleyişi, yapay zeka, veri analitiği gibi konuları derinlemesine tartışırken, etik ve toplumsal sonuçları da ele alır.
“Yaratıcılık, Inc.” (Creativity, Inc.) – Ed Catmull ve Amy Wallace
Pixar Animation Studios’un kurucusu olan Ed Catmull, bu kitapta teknoloji liderleri için yenilikçilik ve yaratıcılık hakkında dersler veriyor. Şirket kültürü, ekip çalışması ve sürekli gelişim üzerine ilham verici bir kaynaktır.
“The Innovator’s Dilemma” – Clayton Christensen
Clayton Christensen, bu kitapta başarılı şirketlerin neden başarısız olduğunu ve neden bazı yenilikçi şirketlerin diğerlerinin yerini aldığını inceliyor. Teknoloji liderlerine, değişen pazarlarda nasıl rekabet edeceklerine dair stratejik perspektif sunuyor.
“Kanatlarını Kırınca” (When Breath Becomes Air) – Paul Kalanithi
Paul Kalanithi’nin kendi gerçek yaşam hikayesini anlattığı bu kitap, ilham verici bir anlayış ve insanlığa dair derin düşünceler sunuyor. Teknoloji liderleri için teknolojinin insan yaşamına olan etkilerini ve önemini düşünmeye yöneltici bir eserdir.
“Sapiens: İnsan Türünün Kısa Bir Tarihi” (Sapiens: A Brief History of Humankind) – Yuval Noah Harari
Yuval Noah Harari’nin başka bir önemli kitabı olan “Sapiens,” insanlığın tarihini ele alırken toplumların, ekonomilerin ve teknolojinin nasıl şekillendiğini inceliyor. Teknoloji liderleri, geleceği inşa ederken insan türünün geçmişini anlamak için bu kitaptan önemli dersler çıkarabilirler.
3- Bir teknoloji lideri hangi 5 filmi izlemelidir?
“The Social Network” (Sosyal Ağ) – Yönetmen: David Fincher
Bu film, Facebook’un kurucu ortağı Mark Zuckerberg’in hikayesini anlatır. Girişimcilik, liderlik, rekabet ve sosyal medyanın yükselişi gibi önemli konuları ele alırken, teknoloji dünyasında başarı ve başarısızlığın arkasındaki zorlukları gösterir.
“Moneyball” – Yönetmen: Bennett Miller
Bu film, Oakland Athletics beyzbol takımının genel müdürü Billy Beane’in gerçek hikayesine dayanır. Veri analitiği ve istatistiksel bilgi kullanarak düşük bütçeli bir takımın nasıl başarıya ulaşabileceğini gösterir. Teknoloji liderleri için veri odaklı karar vermenin önemini vurgular.
“The Imitation Game” (Kod Adı: Enigma) – Yönetmen: Morten Tyldum
Alan Turing’in hayatını konu alan bu film, İkinci Dünya Savaşı sırasında Alman Enigma şifresini çözmek için yaptığı çalışmaları anlatır. Teknolojinin gücünü ve çığır açıcı keşiflerin toplumsal etkisini gözler önüne serer.
“Her” – Yönetmen: Spike Jonze
Bu bilim kurgu filmi, insanlar ile yapay zeka arasındaki duygusal bağları ve teknolojinin insan yaşamına etkisini konu alır. Teknoloji liderleri için gelecekteki insan-makine etkileşimi ve yapay zekanın etik yönleri üzerine düşünme fırsatı sunar.
“The Intern” (Stajyer) – Yönetmen: Nancy Meyers
Bu filmde, yaşlı bir adamın bir moda şirketinde stajyer olarak çalışması ve teknoloji dünyasındaki değişime uyum sağlama süreci anlatılır. Liderlik, yaş farkı, inovasyon ve iş dünyasındaki dengeler gibi konuları ele alarak teknoloji liderleri için değerli dersler sunar.
Bard’a sorduk;
1- Bir teknoloji lideri için en önemli 5 kariyer unsuru nedir?
Teknoloji bilgisi: Bir teknoloji lideri, teknolojinin temellerini ve nasıl kullanılacağını anlamalıdır. Bu, yazılım geliştirme, ağlar, depolama ve güvenlik gibi konuları içerir.
Liderlik becerileri: Bir teknoloji lideri, ekibini ve diğer paydaşları motive edebilmeli ve onlara ilham verebilmelidir. Bu, güçlü iletişim ve problem çözme becerilerini gerektirir.
İş bilgisi: Bir teknoloji lideri, iş dünyasının temellerini anlamalıdır. Bu, finans, pazarlama ve satış gibi konuları içerir.
Strateji geliştirme becerileri: Bir teknoloji lideri, teknolojiyi nasıl kullanacağını bilmelidir. Bu, uzun vadeli hedefler belirlemeyi ve bunları gerçekleştirmek için bir plan geliştirmeyi gerektirir.
Adaptasyon becerileri: Teknoloji sürekli değişiyor, bu nedenle bir teknoloji lideri değişime uyum sağlayabilmeli ve yenilikleri benimsemelidir.
2- Bir teknoloji liderinin okuması gereken 5 kitap sence nedir?
The Innovator’s Dilemma by Clayton M. Christensen: Bu kitap, teknolojinin iş dünyasını nasıl dönüştürdüğünü ve şirketlerin bu değişime nasıl ayak uydurabileceğini anlatıyor.
Good to Great by Jim Collins: Bu kitap, başarılı şirketlerin ortak özelliklerini anlatıyor ve şirketleri daha iyi hale getirmek için neler yapılabileceğini gösteriyor.
The Lean Startup by Eric Ries: Bu kitap, yeni ürünler ve hizmetler geliştirmek ve piyasaya sürmek için bir çerçeve sunuyor.
The Phoenix Project by Gene Kim, Kevin Behr, and George Spafford: Bu kitap, bir bilişim hizmetleri şirketinin nasıl bir krizden kurtulduğunu anlatıyor.
The DevOps Handbook by Gene Kim, Patrick Debois, Jez Humble, and John Willis: Bu kitap, DevOps kavramlarını ve uygulamalarını anlatıyor.
3- Bir teknoloji lideri hangi 5 filmi izlemelidir?
The Social Network (2010): Bu film, Facebook’un kuruluşunu ve Mark Zuckerberg’in hikayesini anlatıyor. Film, teknolojinin iş dünyasını nasıl dönüştürdüğünü ve şirketlerin nasıl yenilikler yapabileceğini gösteriyor.
Steve Jobs (2015): Bu film, Steve Jobs’un hayatını ve Apple’ı nasıl kurduğunu anlatıyor. Film, liderlik, inovasyon ve iş dünyasında başarının önemini gösteriyor.
The Imitation Game (2014): Bu film, Alan Turing’in hikayesini anlatıyor. Turing, Enigma kod çözücüsünü geliştiren İngiliz matematikçi ve bilgisayar bilimcisidir. Film, teknolojinin savaşta nasıl kullanılabileceğini ve problem çözme becerisinin önemini gösteriyor.
The Martian (2015): Bu film, Mars’ta mahsur kalan bir astronotun hikayesini anlatıyor. Film, mühendislik, bilim ve problem çözme becerisinin önemini gösteriyor.
Arrival (2016): Bu film, Dünya’ya gelen bir uzaylı ırkıyla iletişim kurmaya çalışan bir dilbilimcinin hikayesini anlatıyor. Film, dilbilim, kültürel farklılıklar ve iletişimin önemini gösteriyor.
