Çoğu Yapay Zekâ Uygulamasının Neden Tıkandığı ve CMO’ların Bunu Nasıl Düzeltebileceği

Çoğu CMO, şirketinin yapay zekâ stratejisti olmak için bu görevi kabul etmedi. Elbette markalar oluşturmayı, satış fırsatları yaratmayı ve ekipleri yönetmeyi üstlendiniz. 2022 ile bugün arasındaki bir noktada, görev tanımınız sessizce genişledi.

Artık liderlerden her yeni yapay zekâ aracını değerlendirmeleri, bir benimseme stratejisi geliştirmeleri, organizasyonu eğitmeleri ve nelerin değiştiğini takip etmeleri bekleniyor.

Üstelik tüm bunları herhangi bir yol haritası, özel bir bütçe veya ilk sorumluluklarınızda herhangi bir azalma olmadan yapmanız bekleniyor. Bunun makul olup olmadığını kimse sormadı; bu, basitçe beklenti hâline geldi.

Yapay Zekâ Danışmanı Nicole Leffer, Seri A girişimlerinden Fortune 50 şirketlerine kadar yüzlerce pazarlama lideri arasında bunun nasıl yaşandığını gözlemledi. Aranan bir CMO Danışmanı olmayı planlamamış olsa da, 2023'te bir CMO topluluğunda bildiklerini paylaştığında yolu netleşti ve yüzden fazla pazarlama lideri onu dinlemek için kaydoldu.

O zamandan beri Leffer, B2B pazarlama ekiplerine yapay zekâyı pratikte, iş akışlarında ve geniş ölçekte nasıl kullanacaklarını öğretiyor.

Benimseme Neden Başarısız Olur?

Leffer'ın müşterilerinin çoğu aynı senaryoyla geliyor: ChatGPT, Gemini, Copilot veya Claude gibi bir yapay zekâ aracını kullanıma sunmuşlar, ancak hiçbir şey etkili biçimde değişmemiş.

Sorunun araç olmadığını söylüyor. Sorun, erişimin benimsemeye eşit olduğu varsayımı. Oysa ekiplerin aboneliğe sahip olmaktan gerçekten kalıcı iş akışları oluşturmaya geçiş yapmasını sağlayacak bir köprüye ihtiyacı var.

Yayına alma sürecinizin bir parçası olarak rehberliğin ve "insanlara yalnızca bir araç verip bunu kendi başlarına çözmelerini bekleyemeyeceğinizi" anlamanın önemli olduğunu vurguluyor.

Benimseme düşük olduğunda sonuçlar belirsizleşir ve liderlik ekibinin hayal kırıklığı artar. Suçlu neredeyse her zaman erişimin benimsemeye eşit olduğu varsayımıdır.

Ancak ekiplerin aboneliğe sahip olmaktan iş akışları oluşturmaya geçiş yapmasını sağlayacak bir köprüye ihtiyacı vardır. Yapay zekâ yatırımınızın işe yarayıp yaramadığına karar vermeden önce, işe yaradığında bunun ne anlama geldiğini tanımlamanız gerekir. 

Ekibinizin aracı nasıl kullanacağı konusunda daha fazla eğitime ihtiyaç duyup duymadığını değerlendirerek başlayın. Lisans bir strateji değildir ve insanlara bu köprü olmadan bir araç vermek, yatırımı sessizce başarısız olmaya mahkûm etmektir.

Filtre Sorunu

Pazarlama liderleri, organizasyonlar genelinde sürekli olarak kendini gösteren belirli türde bir baskı altında. Artık tüm şirket için yapay zekâ uzmanı olmanız bekleniyor. Üstelik yapay zekâ stratejisi konusunda hiçbir geçmişiniz ve yavaşlamamış bir günlük işiniz yok. Leffer'ın açıkladığı gibi, yapay zekâ uygulamalarının neden sekteye uğradığının bir nedeni var.

Değişimin hızı durumu daha da kötüleştiriyor. Bir CMO bir gelişmeyi özümsediğinde, ortam yeniden değişmiş oluyor. Leffer'a göre liderlerin gerçekten ihtiyaç duyduğu şey daha fazla bilgi değil, bir filtre.

Birlikte çalıştığı kişilerin nasıl rehberlik aradığını paylaşıyor. "İnsanların yalnızca nereye odaklanmaları ve neleri göz ardı edebilecekleri konusunda kendilerine yol gösterecek birine ihtiyacı var. Çok fazla gürültü ve ne hakkında konuştuklarını biliyormuş gibi yapan çok fazla insan var."

Değişimin hızı durumu daha da kötüleştiriyor.

Bir CMO bir gelişmeyi sindirdiğinde, ortam yeniden değişmiş olur.

Leffer, kendi bilgi kaynaklarının müşterilerine önereceği kaynaklarla aynı olmadığını açıkça ifade ediyor. Rolü, aynı anda birbirinden çok farklı üç zaman ufkunu takip etmesini gerektiriyor; kendi stratejik kilometre taşlarınızı belirlemeye çalışıyorsanız bu, eş zamanlı olarak yapılabilecek bir hamle.

Leffer'in bakış açısına göre müşterileri geçmişteki, mevcut ve gelecekteki durumlarında karşılaması gerekiyor. Bunu yapmak için şu soruyu soruyor: 'Ekipleri bugün nerede? Ve ekipleri neye hazır?'

Teknolojinin şu anda nerede olduğunu bilmenin önemini vurguluyor ve "teknoloji nereye gidiyor, böylece becerilerimizi altı ay, diyelim ki bir yıl sonrası için hazırlayabiliyoruz" konusuna odaklanıyor. En güncel içgörüler için Leffer, yapay zekâ geliştirmesinin ön saflarında yer alan kişileri takip ediyor.

Yapay zekâ mühendislerine, teknolojiyi geliştiren, araştırma makalelerini okuyan ve yapay zekâ şirketlerinde perde arkasında gerçekleşen konuşmaları anlayan kişilere dikkat ediyorum.

Şimdi, çoğu liderin yaptığı hata her şeyi takip etmeye çalışmak. Şu anda neyin önemli olduğunu, nelerin güvenle ertelenebileceğini ve bu kararları vermenize kimin yardımcı olacağına güvenebileceğinizi değerlendirmek için gerçekten bir filtreye ihtiyacınız var. 

İstediğiniz sonuç, çabalarınızı kontrol edebileceğiniz şeylere odakladığınızda ortaya çıkacaktır. Şu anda neyin önemli olduğunu, neleri güvenle erteleyebileceğinizi ve aradaki farkı anlamanıza yardımcı olması için kime güvenebileceğinizi bildiğinizden emin olun. 

Bir Araç Seçin ve Derinlemesine Öğrenin

Bu, Leffer'in tavsiyeleri arasında en çok itirazla karşılaşan ve en sıkı şekilde arkasında durduğu bölüm. Pazarlama ekiplerinin yaptığı en büyük operasyonel hatanın aynı anda çok fazla yapay zekâ aracı benimsemek olduğunu görüyor.

Çok fazla farklı aracınız varsa, hangi aracı ne için kullandığınızı bilmiyorsunuz ve aslında hiçbirini nasıl kullanacağınızı da bilmiyorsunuz, çünkü hepsi arayüzlerini her 15 dakikada bir değiştiriyor.

Platform değiştirme döngüsü zarar verici. Ekipler, rakip bir aracın belirli bir kullanım alanı için daha iyi olduğunu duyuyor. Bunun üzerine iş akışlarını taşıyor, istemlerini yeniden oluşturuyor ve ardından ilk araç arayı kapatıyor; bazen bu birkaç gün içinde gerçekleşiyor. 

Üstelik platformlar arasında geçiş yapmanın maliyeti de birikiyor. Daha yüksek bir yapay zekâ faturası, daha fazla zihinsel yük ve ironik biçimde daha düşük benimseme oranı bir araya geldiğinde, araç değiştirmek marjinal performans farkının sağlayacağı her türlü avantajı ortadan kaldırıyor.

Bir ay önce yapılmış herhangi bir kıyaslama karşılaştırması muhtemelen artık geçerliliğini yitirmiştir. Önde gelen platformlar arasındaki performans farkları neredeyse her zaman geçiş maliyetinden daha küçüktür.

Bunun yerine pratik bir hamle, dört temel araçtan birini seçmek gibi görünüyor. ChatGPT, Gemini, Copilot veya Claude'dan birini seçmek, bunun için şirket düzeyinde ödeme yapmak ve iş akışlarını yeniden tasarlamak tan söz ediyor.

Leffer, "diyelim ki bir ay önce ChatGPT ile Claude arasında bu testi yapmış olsanız bile, bu bugün yüzde 100 güncelliğini yitirmiş bir görüş olurdu. Yüzde 100 ilgisiz hâle gelir. Sabah sahip olunan görüşün öğleden sonra geçerliliğini yitirdiği günler gördüm" diyor.

Tek bir araca bağlanmadan önce elbette alternatifleri değerlendirin. Ancak gördüğünüz fark önemli ve kalıcı olmadıkça, ayrıca ekibinizin aracı kullanma biçimiyle de örtüşmedikçe geçiş yapmayın. 

Tavsiyesi yeni değil, ancak başka bir sekme açıp kendinizi bir anda hızla ilerlerken bulmanın fazlasıyla kolay olduğu bir dönemde hâlâ geçerli. Kademeli ilerleme kaydetmeye kararlı olun ve işe araçlarınızı akıllıca seçerek başlayın. 

Sıralamayı Atlamayın

Leffer, yapay zekânın kullanıma sunulmasını bir dizi farklı aşama olarak haritalandırıyor. Temel sohbet etkileşimi, istem şablonları, özel GPT'ler ve Gems, iş akışı otomasyonu ve son olarak bağımsız şekilde çalışabilen aracılı sistemler bu aşamaları oluşturuyor. Bu, yapay zekâ benimsemesinin nasıl görünebileceğine dair oldukça üst düzey bir bakış.

Rakipleri tarafından geride bırakılma korkusuyla daha fazla kuruluşun kestirme yollara başvurduğunu anlatıyor.

Her şirketin geçtiği aşamalar var ve adımlardan birini atlarsanız bir sonraki adıma hazır olmazsınız. Pek çok kişi geride kalmaktan korktuğu için adımları atlamaya çalışıyor.

Sıralama önemli. Aşamaları atlayan ekipler, yapay zekâya doğru düzeyde talimat vermeyi öğrenememiş oluyor. Daha da önemlisi, bir şeyler ters gittiğinde bunu nasıl fark edeceklerini öğrenememiş oluyorlar. Leffer, güvenlik önlemleri oluşturulmadan çalışılması konusunda uyarıyor.

Yarım yamalak süreçlere körü körüne güvenmenin riskine dikkat çekmeye devam ediyor. "Sorun ciddi olabilir. Örneğin yapay zekânız tüm HubSpot veritabanınızı alıp internette yayımlamış olabilir."

Kendi uzmanlığının nerede sona erdiği konusunda da net. Siber güvenlik ve teknik riskle ilgili sorularda sorunu işaret ediyor ve müşterileri teknoloji ekiplerine yönlendiriyor. Ayrıca, ön saflarda yer almak için büyük çaba gösteren şirketlerde endişe verici davranışlar gözlemliyor.

Neyi bilmediklerini anlamıyorlar ve çok sayıda güvenlik riski alıyorlar. Açıkçası bunların büyük bir kısmının pazarlama üzerinden ortaya çıkacağını düşünüyorum; çünkü insanlar büyük riskler ve ciddi sorunlar yaratabilecek şekillerde araçları pervasızca birbirine bağlıyor.

Eğitim, iş akışı oluşturmadan önce gelir; iş akışı oluşturma da otomasyondan önce gelir. Ardından özerk sistemler devreye girer. Pek çok kuruluş geride kalmaktan korktuğu için adımları atlamaya çalışıyor. Onları savunmasız hâle getiren şey de tam olarak bu korku.

Özerk sistemlerin bulunduğu uçtaki riskler teorik değil. Canlı bir ortamda yeterince eğitilmemiş bir ekibin otonom yapay zekâ iş akışlarını çalıştırması, rekabet avantajı değil, gerçek bir sorumluluk ve risk kaynağıdır. 

Gelecekte Bizi Neler Bekliyor? 

Leffer'a şu anda yapay zekâ konusunda kendisini en çok neyin heyecanlandırdığı sorulduğunda gözleri parlıyor. Yapay zekâ, pazarlamacıların anlamlı beceriler geliştirmesine, nelerin mümkün olduğunu öğrenmesine ve bir zamanlar erişilemez görünen işleri yapmanın yollarını bulmasına destek olabilir. 

Ayrıca müşteri görüşmelerinde gelişen ve kendisini manşetlere çıkan riskler kadar endişelendiren daha sessiz bir eğilimi de fark ediyor. 

Bazı CMO'lar, yapay zekânın operasyonel işlerin yeterli bir bölümünü üstleneceği ve böylece artık insanları yönetmelerine hiç gerek kalmayacağı bir geleceği açıkça bekliyor.

Pazarlama liderleriyle yaptığı görüşmelerde, "Özerk sistemlere geçip yapay zekâlar işi yapabildiğinde ve ben de insanları yönetmekle uğraşmak zorunda kalmadığımda sabırsızlanıyorum" gibi şeyler duyduğunu paylaşıyor. Ayrıca, "bu insanlar üç yıl önce böyle konuşmuyordu" diyor.

Yapay zekânın sonunda insan yaratıcılığının ve zevkinin yerini alıp almayacağı sorusunun yanıtı henüz belli değil. Şu anda yapabileceğiniz en önemli şey, ekibinizin becerilerini geliştirmek. Bunun bir nedeni onların güncelliğini korumasını sağlamaksa da bir diğer nedeni sizin güncelliğinizi korumanızdır. 

Müşterinizi derinlemesine anlamaya yatırım yapmaya devam edin. Kime hizmet ettiğinizi, ne sunduğunuzu ve neden en iyi seçenek olduğunuzu açıkça ortaya koyacak şekilde marka mesajlarınızı ve konumlandırmanızı incelikle geliştirin. Bunu yaparak, taktikleri ne olursa olsun, en hızlı hareket eden kişilerden çok daha güçlü bir konumda olacaksınız. 

Gelecek belirsiz olsa da liderliğinizin ekipleri yapay zekânın benimsenmesi sürecinde ve sonrasında olacaklara doğru yönlendirmesi gerekiyor. Yapay zekâ dönüşümü planları başarısız oluyor; çünkü ekipler işlerin nasıl yapıldığını hiçbir zaman değiştirmiyor. Bugün sonuç alan CMO'lar, gerçek operasyonel yetkinlik oluşturma çabasıyla deneme aşamasını geride bırakanlardır.

Sırada Ne Var? 

Uzmanlardan daha fazla görüş mü arıyorsunuz? The CMO Club'a katılın. Pazarlama liderlerinden öğrenin ve en güncel kaynakları gelen kutunuzdan alın.