Belediyeler Yapay Zeka Çağına Nasıl Ayak Uyduracak?

Teknolojik gelişmeler, süregelmiş sorunlarımızı ortadan kaldırabilmek için oluşturduğumuz sistemleri tekrar kurgulayabilme imkânları sunuyor. Bugün geçmişe kıyasla iyi işleyen ve faydalı yapılar kurma fırsatımız var. Bu, diğer pek çok alanda olduğu gibi daha etkili bir belediyecilik için de fazlasıyla potansiyel taşıyor. Bu yazımda yerel seçimlerin hemen ardından belediyelerde dijital dönüşüm ve yapay zeka (AI) entegre sistemlerinin oluşturulması için yapılması gerekenlerden bahsetmek istiyorum. Değiştirerek farklı alanlara da uygulanabilir bir yaklaşım üzerine tartışacağım ancak ana eksenim yerel yönetimler olacak.  

Yapay zeka sistemleri dev veri bankalarından bilgileri işleyip anlamlı sonuçlara ulaşabilir. Farklı alanların verileri arasında ilişkiler kurabilir ve bunları istenen kesitlerde analiz edip çıktılar üretebilir. Bu açıdan, karar alınmasında, alınan kararlar öncesi veri üretimi, sonrası çıktı takibinde ve kurumun dışarı ile kurduğu iletişimde kullanılabilirler. Ayrıca halihazırda işleyen sistemleri analiz edip darboğazları ortaya çıkarabilir, gitgide daha verimli çalışacak sistemler hâline getirebilirler. Bu sayede kurumlar, sınırlı olan kaynaklarını daha verimli kullanabilir, aynı girdiyle daha fazla çıktı elde edebilirler. 

Bu bakış açısıyla neler yapılması gerektiği, zorluklar ve fırsatlar üzerinde durmaya çalışacağım:

DİJİTALLEŞME

Kurumlar veri kaynaklarına, verilerin çeşitliliğine ve sayısına, kendilerini geliştirebilmelerini sağlayacak değerli hazineleri olarak bakmak durumundalar. Doğru kararlar vererek memnuniyeti, hesap verebilir olarak da güveni artırabilmek eldeki veriyi iyi kullanabilmekten geçiyor. Bugün dijitalleşme / yapay zeka entegrasyonunu tamamlayamamış belediyeler ve kurumlar, edindiği verileri işlemiyor. İşlese dahi birbiri ile konuşmayan sistemler içinde kaybediyor. İşlenen ve raporlanan nihai verinin ise çok küçük bir kısmı akıllandırma faaliyetleri için kullanılabiliyor. 

Dijitalleşmeyle veri toplama, toplu taşımada nereden kaç kişinin bindiğinin bilgisini tutmaktan, çeşitli sensörlerle şehrin belli bölgelerinde hava kirliliği izlenmesine veya kamu mallarının enerji kullanımını takip etmeye kadar farklı başlıklarda ele alınabilir. Burada temel mesele öncelikli alanları doğru belirlemek ve oralara yönelik kararların kalitesini artıracak içeriği tespit etmektir. Çünkü yapay zekayla bile işlense, veri ile istenen çıktı arasında mantıksal bir ilişki yoksa, sonuç alınamayacaktır. 

İkinci mesele ise verinin kalitesiyle ilgilidir. Beslendiği kaynağın içeriği önyargılı olursa onunla eğitilen yapay zeka sistemi de öyle olacaktır. Verinin kalitesini kullanılacak olan teknolojinin ihtiyacına uygun ve istenen çıktıyı üretecek hâle getirmek elbette alanın uzmanının işidir. Ancak kurum, bilgi niteliğini ve niceliğini atırdıkça yapay zeka sistemleri kullanmasa bile raporlayabilme, doğru karar verebilme potansiyeli artacaktır. Dolayısıyla kısa zamanda AI entegre belediyecilik programına sahip olmasa bile elde edilen verinin artırılması, kurumun lehinedir. 

Bugün, toplanabilen bilginin sayısını artırıp içeriğini geliştirmek belki de kurumlarımızın en önemli sorumluluğudur. Bu konuda atılacak olan her adım, orta vadede meyvesini vermeye başlayacak, teknolojinin gelişmesiyle birlikte kurumun potansiyelini katlayacaktır.  

VERİDEN BİLGİ, DOLAYISIYLA KARAR OLUŞTURMAK

Toplanan veri ile bilgi oluşturma, yapay zeka sistemleriyle de istatistik bilimiyle de olsa doğru modelleri, modeller için doğru parametreleri seçmeyi gerektiren uzman bilgisidir. Veriler, hedefler doğrultusunda düzenlenip onları işleyebilecek model ile bilgiye dönüştürüldüğünde kamu yöneticilerinin karar alma süreçlerine önemli içgörüler sağlayacaktır. Örneğin, yapay zeka sayesinde toplu taşıma verilerini analiz ederek darboğazların nerelerde oluştuğu ve nerelere müdahale edilmesi gerektiği konusunda bilgi edinilebilir. Burada yapay zekanın faydası, çok katmanlı bu istatistik bilgisini normalde yapılabilenden çok daha hızlı bir şekilde işleyebilmesi olacaktır. Üstelik her işlemede kendini geliştirerek gitgide yüksek doğruluk oranları elde edecektir. Ayrıca bu kontrol bir kere eğitildikten sonra istendiği müddetçe tekrarlanabileceği ve geliştirilebileceği için sürekli güncel tutulabilecektir. Böylece ihtiyaçlar henüz talebe dönüşmeden tespit edilip çözülebilecek ve karar verme sistemlerinin verimliliği arttırılacaktır. 

İZLEME VE DENETLEME

Yapay zeka sistemlerinin güçlü yönlerinden biri, geçmişte olanları değerlendirip bunlar üzerinden geleceğe yönelik tahminlerde bulunmaktır. Geçmişte alınmış olan kararlar ve bu kararlar sonrasında ortaya çıkan sonuçlar da AI için veri kaynağıdır. Zaman serisi analizi ile tüm bunlar analiz edilerek geleceğe yönelik öngörüler ve projeksiyonlar ortaya konulabilir. Böylece geçmiş kararların sonuçları hakkında şu ana göre daha geniş bilgiler edinip bu bilgileri gelecekte daha iyi kararlar için kullanabilir veya raporlayabiliriz.

Örnek olarak sıcaklık, nem sensörleri benzeri cihazlardan veri alan bir sistem, kendisine bağlı enerji tüketen kamu mallarının (havalandırma, klima, ışık vb.) kontrolünü sağlayabilir. Gelen veriler ile geleceğe yönelik enerji harcaması tahminleri yapar. Bu tahminleri gerçek zamanlı verilerle karşılaştırarak içinde bulunduğu sistemde aynı işi gitgide daha düşük enerji tüketimi ve maliyetle gerçekleştirir. Bu, hem kaynak tasarrufu sağlayacaktır hem de kendi kararlarından ders çıkaran, sürekli öğrenen bir sistem olacaktır. 

DEĞERLENDİRME, RAPORLAMA VE İLETİŞİM

Sistem dijitalleştikçe hangi kararların, hangi verilerle kimler tarafından alındığının kaydı daha iyi tutulmuş olacaktır. Böylece hesap verilebilirlik dolayısıyla vatandaşın kuruma olan güveni artacaktır. Düzenlenebilecek bir sistem hem iç denetim fırsatı sunabilir hem de raporlamayı kolaylaştıracaktır. Veri işlenebilir hâle geldikçe karar alma, raporlama, izleme, değerlendirme gibi her işin verimliliği artacaktır. 

Çeşitli yöntemlerle ve AI yardımıyla eldeki veri, istenen kesitlerde ve ölçütte anlık olarak analiz edilecek hâle getirilebilir. Her sene raporlanan sayfalarca bilgi arasından, merak edildiğinde herhangi bir alt konu başlığına, onunla alakasız bilgileri es geçerek erişilebilir. Böylece ilgili veriden ders çıkarmak ve konuyu iyileştirmek kolaylaşacaktır. 

Öte yandan, hazırlanabilecek bir portal ile vatandaşlara belediyelerle iletişim kurma fırsatı tanınabilir. Görüşme, belediyenin bu raporundan beslenen AI asistanlar tarafından gerçekleştirilebilir. AI asistanlar karşısındaki kişinin sorularına göre belediyenin merak edilen konudaki kararlarını ve hizmetlerini kısa öz veya ayrıntılı olarak yanıtlayabilir. AI botları hassas bilgileri paylaşmayacak şekilde bilgi edinmeyi kolaylaştırıcı görev üstlenerek katılımcılığı artıracaktır. 

Sonuç olarak;

Böyle bir sistemin, çeşitli yasal çerçevelere, toplumsal kabule ihtiyaç duyduğu ve henüz yolun başında olduğumuz açık. Olumlu sonuç doğurabilecek bir sistemin kaliteli verilerle beslenmesi, denetlenebilmesi şarttır. Kişisel ve hassas verilerin işlenmesi katı bir şekilde korunabildiğinde, bununla beraber toplumsal güvenin sağlanabilmesi durumunda ise AI yönetim sistemleri aşağıdan yukarıya doğru yaptırım, izleme aracı hâline gelip demokrasinin önemli bir ayağı olabilir. 

Elimizde geleceğimizi şekillendirme konusunda eşsiz fırsatlar ve sorumluluklar var. Teknolojinin getirdiği yenilikleri akılcı bir vizyon ile uygulayabilirsek, veri ile karar veren, hatalarından ders çıkaran ve sürekli öğrenen kurumlar oluşturabiliriz.