Makine öğrenimi, önceki tüm yazılım geliştirme yöntemlerine dayalı olarak, kurumsal yazılımlarda çok daha fazla iş sürecini otomatikleştirme potansiyeline sahip.
Danimarka merkezli bir ERP yazılım tedarikçisi olan Unit4’ün baş teknoloji sorumlusu Claus Jepsen bu konuda önemli bilgiler paylaşıyor. Jepsen: “Deneyimlerime dayanarak, kurumsal yazılımlarda genellikle iş süreçlerinin yüzde 20’sinden daha azı otomatikleştirilir” diyor. Jepsen, iki ila üç yıl gibi kısa bir süre içinde rutin iş süreçlerinin yüzde 80’e kadarının makine öğrenimi tarafından otomatik hale getirilebileceğini söylüyor.
Yapay zeka algoritmaları aracılığıyla otomasyon oluşturma yeteneği olarak tanımladığı makine öğreniminin çoğu istatistiksel analiz, kalıpları tanımlama ve geçmiş sonuçlara dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek üzerine kurulu. Bütün bunlar standart mantıksal programlama ile yapılabilir.
Makine öğreniminin iş sonuçlarını iyileştirme derecesinin “şu anda marjinal” olduğunu, örneğin algoritmanın zaman içinde kendini ne kadar iyi iyileştirebileceğinden çok daha büyük faktörlere duyarlı finansal tahminlerin doğruluğuyla öne sürüyor. Jepsen, “Başlamak için uyumlu, doğru ve eksiksiz verileriniz yoksa, yalnızca makine öğrenimini uygulamak, kendi başına daha iyi iş kararlarıyla sonuçlanmayacaktır” dedi. İş problemini tanımlamak, yazılım geliştiricilerin her zaman karşılaştığı zorluklarla benzerdir. Gartner’ın hype döngüsünde, makine öğrenimi şu anda şişirilmiş beklentilerin zirvesinde bulunuyor. Bu neden makine öğrenimini büyük veriye atarak, sihirli bir şekilde mükemmel bir iş planı bulmasını bekleyemeyiz.
