Neden yapay zeka içeriklerinin anlamını yönetmek için insanlara ihtiyacınız var?

Yaratıcı yapay zeka, içerik ve veri arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor.

Makalelerinizi, podcastlerinizi ve videolarınızı düşündüğünüzde, bunları “veri” olarak görmezsiniz. Ancak yapay zeka (AI) sağlayıcıları böyle görür.

AI sağlayıcıları, modellerinin “ilgi çekici içerik” ya da “özenle hazırlanmış hikayelerden” öğrenmesinden bahsetmez. Bunun yerine, “veri”ye (metin, görseller, ses ve video) erişim sağlama ve bu verileri işleme sürecinden bahsederler. AI sağlayıcıları, modellerinin geliştirilmesi ve öğrenmesi için kullandıkları veri setlerini genellikle “eğitim verisi” olarak adlandırır.

Bu bakış açısı yanlış değil; arama motorlarının tarihine dayalıdır. Bu sistemlerde, örüntüler ve sıklıklar, alaka düzeyini belirlerdi. Arama motorlarının “indeksleri,” yapılandırılmamış dosyalar ve metinlerden (yani verilerden) oluşan büyük birer havuzdu.

Hiç kimse arama motorlarının bu devasa içerik havuzundaki anlamı anladığını iddia etmedi. Her şeyi “veri” olarak indirgemek mantıklıydı.

Ancak günümüzde AI şirketleri, bu verilere anlam ve sezgi atfediyor. Ellerinde tüm bu bilgilere sahip olduklarını ve bunları yeniden düzenleyip en iyi yanıtı sezgisel olarak üretebildiklerini iddia ediyorlar.

Ancak şu konuda net olalım: AI anlamaz. Tahmin eder.

Yapay zeka, bir sonraki en olası kelimeyi veya görseli üretir —niyet ya da anlamdan yoksun yapılandırılmış bilgi. Anlam, iletişimdeki niyetten kaynaklanan, tamamen insana özgü bir kavramdır.

Anlam için mücadele

Bu fark, içerik oluşturucular ve AI sağlayıcıları arasındaki gerilimin temelini oluşturur.

AI sağlayıcıları, internetin insanlar kadar makineler için de erişilebilir devasa bir veri havuzu olduğunu savunuyor. Araçlarının daha derin anlamlar ortaya çıkarmaya yardımcı olduğunu iddia ediyorlar.

İçerik oluşturucular ise insanların, niyetle harmanlanmış içeriklerden öğrendiğini; AI’nin ise bu ürünleri çalarak yalnızca yeniden düzenlediğini ve orijinal anlamı önemsemediğini savunuyor.

İlginç bir şekilde, bu çatışma ortak bir noktadan kaynaklanıyor: Makinenin anlamı belirlediği inancı.

Ama durum böyle değil.

İnternet, AI’ye veri (içerik) sağlasa da, yalnızca insanlar bu verilerden anlam çıkarabilir.

Bu da içerik ve veri arasındaki ayrımı her zamankinden daha kritik hale getiriyor.

Fark nedir?

Son zamanlarda yapılan bir çalışma, duygusal içeriğin AI tarafından oluşturulduğuna inanan tüketicilerin, bu içerikle ilgili olumlu geri bildirim verme ve marka bağlılığı oluşturma olasılığının daha düşük olduğunu ortaya koydu.

Bu çalışma, katılımcıların AI tarafından oluşturulan içeriği tespit edip edemediğini test etmedi. Aynı içerik, iki gruba sunuldu: Bir gruba bunun bir insan tarafından (kontrol grubu) yaratıldığı, diğerine ise AI tarafından oluşturulduğu söylendi.

Çalışmanın sonucu şu oldu: “Şirketler, AI tarafından yazılmış içerikleri açıklayıp açıklamama konusunda dikkatli düşünmelidir.”

Bir başka çalışmada ise, insanların AI tarafından oluşturulan içerik ile insan yapımı içerik arasındaki farkı ayırt edip edemediği test edildi. Katılımcılar, AI tarafından oluşturulan metni doğru bir şekilde yalnızca %53 oranında tespit etti — yani rastgele tahminden (%50) sadece biraz daha iyi.

Yanıltılmaya programlandık

2008 yılında bilim tarihçisi Michael Shermer, “patternicity” (örüntücülük) terimini ortaya attı. The Believing Brain adlı kitabında, bu terimi “anlamlı ve anlamsız gürültüde anlamlı örüntüler bulma eğilimi” olarak tanımlıyor.

Shermer, insanların bu örüntülere anlam, niyet ve irade yükleme eğiliminde olduğunu ve bu fenomene “agenticity” (ajanlık)” adını verdiğini belirtiyor.

Bu yüzden insanlar olarak, iki tür hata yapmaya yatkınız:

• Tip 1 hatalar: Var olmayan bir örüntü görüyoruz (yanlış pozitif).
• Tip 2 hatalar: Var olan bir örüntüyü göremiyoruz (yanlış negatif).

Generative AI (üretken yapay zeka) söz konusu olduğunda, insanlar her iki hata türüne de düşme riski taşıyor.

AI sağlayıcıları ve teknolojiyi insanlaştırma eğilimimiz, insanları Tip 1 hatalara daha yatkın hale getiriyor. Bu yüzden çözümler, “yardımcı pilot,” “asistan,” “araştırmacı” veya “yaratıcı ortak” gibi terimlerle pazarlanıyor.

Veriye dayalı içerik yaklaşımı, pazarlamacıları, varlığı kanıtlanmamış başarı kalıplarının peşine düşmeye yönlendirebilir. Bu durum, hızlı bir şekilde oluşturulan ilk taslakları “çevik içerik” ile karıştırma riskini doğurur ve bu taslakların gerçekten bir değer ya da farklılık sunup sunmadığını sorgulamadan ilerlemelerine yol açabilir.

Yapay zeka tarafından üretilen “stratejiler” ve “araştırmalar” çoğu zaman yalnızca açık bir şekilde yazıldıkları için güvenilir görünür. Bunun yanı sıra, yapay zeka satıcıları da bu teknolojinin, insanların sahip olduğundan daha derin bilgilere erişebildiğini iddia ederek bu algıyı pekiştirir.

Ancak birçok kişi, yapay zekanın yalnızca aldığı verileri tekrar ettiğini, bu verilerin doğru olup olmadığını göz ardı ederek, hızlı yanıtları doğrulukla eşitleme hatasına düşer.

İşin ironik yanı, bu risklere olan farkındalığımız bizi başka bir hataya sürükleyebilir: Üretken yapay zeka araçlarının faydalarını görmezden gelmek. Gerçekten mevcut olan kalıpları fark edemeyebiliriz. Örneğin, yapay zekanın her zaman “ortalama” veya “tam olarak doğru olmayan” içerik ürettiğine dair bir önyargı geliştirdiğimizde, yapay zekanın karmaşık işlemleri çözmedeki gerçek becerisini kaçırabiliriz.

Teknoloji geliştikçe, “yeterince iyi” olan çözümlere razı gelme riski, hem bireysel çabalarımızda hem de kullandığımız araçların potansiyelinde kendini gösterebilir.

CMI’nin son araştırması bu eğilimi gözler önüne seriyor. 2025 içerik ve pazarlama için kariyer görünümü çalışmasında, yapay zekanın pazarlamacılar arasında en yaygın kullanım alanı, “yeni fikirler için beyin fırtınası” olarak belirlendi. Ancak katılımcıların %30’dan fazlası, içerik özetleme, taslak oluşturma, gönderi optimizasyonu, e-posta metni yazma ve sosyal medya içeriği hazırlama gibi daha rutin görevlerde yapay zekadan faydalandıklarını belirtti.

Diğer yandan, CMI’nin B2B içerik pazarlama kıyaslamaları, bütçeleri ve trendler araştırması, yapay zeka kullanımına yönelik artan bir tereddütü ortaya koyuyor. Pazarlamacıların %35’i, üretken yapay zekanın en büyük sorununu doğruluk olarak değerlendiriyor.

Katılımcıların çoğu teknolojiye yalnızca “orta” düzeyde güven duyduklarını ifade ederken, %61’i yapay zeka tarafından üretilen içeriğin kalitesini şu şekilde değerlendirdi:

• %3 mükemmel,
• %14 çok iyi,
• %44 iyi.

Bununla birlikte, %35’i içeriği “orta” düzeyde bulurken, %4’ü “zayıf” olarak nitelendirdi.

Bu sonuçlar, pazarlamacıların yapay zekayı daha çok işlem odaklı içerikler üretmek için kullandığını ve “yaratıcılığı ortaya çıkarma” vaadinin tam anlamıyla yerine gelmediğini gösteriyor. Tam aksine, bu yaklaşım, pazarlamacıların yaratıcı potansiyellerini kilitleme riskini beraberinde getiriyor.

Daha iyi sorular, daha hızlı yanıtlar değil

Modern pazarlamanın özü; bir kısmı veri, bir kısmı içerik ve büyük bir kısmı müşterilerimize anlam vermekle ilgilidir. Bu, müşterilerimizin hayalleri, korkuları, arzuları ve istekleri gibi görünmez ipuçlarını keşfetmekle ilgilidir.

Philip Kotler’den ilhamla ifade edecek olursak, modern pazarlama sadece zihin ya da kalp payıyla ilgili değildir. Ruh payıyla ilgilidir; dar kişisel çıkarların ötesine geçen bir şeydir.

Yaratıcı yapay zeka, yalnızca kelimeler, görseller, sesler ve videoların hızını ya da ölçeğini artırmak için kullanılmamalıdır. Bunun yerine, anlamlı içgörüler elde etme ve müşterilerimizle daha derin ilişkiler kurma sürecini geliştiren bir araç olarak benimsenmelidir.

AI’nin zamanla daha etkili hale gelmesi için yalnızca teknolojik bir gelişime değil, insanların da gelişmesine ihtiyaç vardır. Daha yaratıcı, empatik ve bilge olmamız, hem teknolojiyi hem de onu kullanan insanları anlamsız bir düzeye gerilemekten alıkoyacaktır.

AI tarafından oluşturulan içerikten değerli içgörüler çıkarmak ve bunları anlamlı fikirler haline getirmek için daha fazla role ihtiyaç duyacağız.

Bu roller, gazeteciler veya tasarımcılar olmak zorunda değil. Ancak derin sorular sormayı, müşteriler ve etkileyicilerle etkileşim kurmayı ve ham bilgileri dinleme, sohbet etme ve sentez yoluyla anlamlı içgörülere dönüştürmeyi başarabilen kişiler olmalı.

Eğer  AI, yalnızca dikkat dağıtıcı bir yenilik olmaktan öteye geçecekse, işletmelerin AI kaynaklı fikirlerin gerçek bir değere dönüştürülmesini yönlendirecek bir role — anlam yöneticisi — ihtiyacı olacak.

Kaynak: contentmarketinginstitute.com/articles/team-manage-ai-content/

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle