Yaratıcılık Artık Üretmek mi, Seçmek mi?

1915 yılında Marcel Duchamp bir kar küreği satın aldı, stüdyosuna astı ve ona In Advance of the Broken Arm adını verdi.

Küreği kendisi üretmemişti. Yeni bir malzeme geliştirmemiş, aylarca üzerinde çalışmamıştı. Yaptığı şey çok daha basitti: Onu seçmişti.

Duchamp'ın "readymade" işleri, sanatçının rolüyle ilgili alışılmış fikri değiştirdi. MoMA'nın eserle ilgili açıklamasında da vurgulandığı gibi Duchamp, sanatçının yaratıcı eyleminin yalnızca el becerisinden değil, seçim yapmaktan da doğabileceğini ortaya koyuyordu. MoMA'da eseri inceleyin

Bir asır sonra aynı soru farklı bir biçimde yeniden karşımızda.

GenAI bize saniyeler içinde onlarca başlık, kampanya fikri, görsel konsept, müşteri diyaloğu veya ürün senaryosu sunabiliyor.

Artık mesele yalnızca "Bunu üretebilir miyiz?" değil.

Bunların arasından hangisini seçmeliyiz?

Boş sayfa problemi yerini dolu masa problemine bırakıyor

Yaratıcı iş uzun süre kıtlıkla başladı.

Bir reklam kampanyası için fikir gerekiyordu. Bir ürün için isim bulunmalıydı. Yeni bir müşteri deneyimi tasarlanmalıydı. Önünüzde boş bir sayfa vardı ve onu doldurmak zaman alıyordu.

GenAI bu denklemi değiştirdi.

Bugün pazarlama ekibi on değil yüz başlık görebiliyor. Bir tasarımcı tek bir görsel yön yerine onlarca alternatif deneyebiliyor. Bir ürün ekibi farklı kullanıcı senaryolarını çok daha hızlı oluşturabiliyor.

Bu önemli bir verimlilik artışı. Ancak daha fazla alternatif, otomatik olarak daha fazla yaratıcılık anlamına gelmiyor.

2024 yılında Science Advances'ta yayımlanan bir araştırmada, üretken yapay zekâdan fikir alan kişilerin hikâyeleri daha yaratıcı ve daha iyi yazılmış olarak değerlendirildi. Ancak aynı çalışmaların birbirlerine daha fazla benzediği de görüldü. Başka bir ifadeyle AI, bireyin ortaya çıkardığı işi geliştirebilirken toplam çeşitliliği azaltabiliyor. Science Advances araştırmasını inceleyin

Bu bulgu bize önemli bir şeyi hatırlatıyor:

Üretim kapasitesi arttıkça yaratıcılığın değeri üretmekten seçmeye doğru kayıyor.

Çünkü herkes yüz seçenek üretebildiğinde, yüz seçenek üretmek artık başlı başına bir avantaj değil.

Avantaj, yüz seçeneğin içinde diğerlerinden farklı olanı görebilmek.

Yapay zekâ üretirken insanın işi bitmiyor

Burada sık karşılaştığımız bir yanılgı var. Yapay zekâ üretimi üstlendikçe insanın yaratıcı süreçten çekileceği düşünülüyor.

CBOT olarak bizim gördüğümüz tablo farklı.

GenAI üretim kapasitesini büyüttükçe insan kararının önemi de büyüyor. Çünkü her çıktının arkasından yeni sorular geliyor:

Bu fikir markaya uygun mu? Daha önce yaptıklarımızı mı tekrar ediyor? Gerçek bir müşteri içgörüsüne dayanıyor mu? Bugün dikkat çekerken altı ay sonra markaya zarar verebilir mi? Yaratıcı görünüyor ama gerçekten işe yarıyor mu?

Bunlar yalnızca modelin çözmesi gereken sorular değil. Kurumun deneyimi, stratejisi, kültürü ve hedefleriyle ilgili sorular.

Text-to-image AI kullanımını inceleyen geniş ölçekli bir PNAS Nexus araştırması da bu ikili etkiyi gösteriyor. Dört milyondan fazla çalışmanın incelendiği araştırmada AI kullanımı yaratıcı üretkenliği yüzde 25 artırırken, ortalama içerik yeniliğinde düşüş gözlendi. PNAS Nexus araştırmasını inceleyin

Yani daha fazla üretiyoruz.

Ama daha fazla üretmek, her zaman daha farklı düşündüğümüz anlamına gelmiyor.

Yeni yaratıcı yetkinlik: İyi editörlük

Bir film yönetmeni çekilen her sahneyi kullanmaz.

Bir fotoğrafçı çektiği her kareyi sergilemez.

Bir yazar yazdığı her cümleyi kitapta bırakmaz.

Yaratıcı işin önemli bir kısmı zaten yıllardır üretmek kadar silmek, elemek, sıralamak ve vazgeçmekten oluşuyor.

GenAI yalnızca bu gerçeği daha görünür hale getiriyor.

Bugüne kadar yaratıcı yeteneği çoğunlukla "iyi fikir bulmak" üzerinden tanımladık. Önümüzdeki dönemde buna başka bir yetkinlik daha eklememiz gerekecek: İyi fikri tanımak.

Bu ikisi aynı şey değil.

Bir model yüz slogan üretebilir. Ancak hangisinin markanın yıllardır kurduğu dili bozacağını, hangisinin rakiplerin iletişimine fazla benzediğini ya da hangisinin müşteride gerçekten karşılık bulacağını anlamak başka bir beceri.

Prompt yazmak bu yüzden sürecin başlangıcı. Sonu değil.

Asıl değer, modelin ürettiği seçeneklerin önünde başladığımız seçim sürecinde ortaya çıkıyor.

Şirketlerin yeni darboğazı fikir olmayabilir

Bu değişim yaratıcı ekiplerle sınırlı değil.

GenAI kullanan büyük kurumlarda benzer bir dönüşümü ürün geliştirmede, müşteri deneyiminde, inovasyonda ve operasyon tasarımında da görüyoruz.

Sorun giderek daha az "alternatif üretemiyoruz" oluyor.

Asıl sorun şu:

Bu kadar alternatif arasından hangisine yatırım yapacağız?

Bu noktada kurumların GenAI kullanımında dört yetkinliği birlikte geliştirmesi gerektiğini düşünüyoruz:

1. Seçim kriterlerini tanımlamak. "Beğendik" yerine marka, müşteri, performans ve iş hedefi gibi ölçütlerle karar vermek.
2. Eleme mekanizması kurmak. Tekrar eden, ortalama veya kurumun yaklaşımıyla uyuşmayan çıktıları hızlı biçimde ayırmak.
3. İnsan kararını doğru noktaya yerleştirmek. İnsanları her çıktıyı kontrol eden bir onay mekanizmasına değil, yüksek değerli kararların sahibi olacak şekilde konumlandırmak.
4. İyi seçimleri sisteme geri beslemek. Kurumun zaman içinde geliştirdiği seçiciliği prompt'lara, bilgi kaynaklarına, agent davranışlarına ve değerlendirme sistemlerine aktarmak.

Dördüncü madde özellikle önemli.

Çünkü bir kurumun gerçek rekabet avantajı kullandığı temel model olmayabilir. Aynı modellere birçok şirket erişebilir.

Fark, kurumun neyi iyi bulduğunu AI'a ne kadar iyi öğretebildiğinde oluşabilir.

Zevk ölçeklenebilir mi?

Sanatta bunun adı bazen zevk, bazen kürasyon, bazen editörlük.

İş dünyasında ise daha çok karar kalitesi diyoruz.

GenAI bu iki dünyanın birbirine yaklaştığı ilginç bir dönem yaratıyor.

Çünkü üretimin maliyeti düştükçe seçim kalitesinin değeri yükseliyor. Bir CMO için hangi kreatifin yayınlanmayacağını bilmek, hangi kreatifin üretileceğini bilmek kadar önemli hale geliyor. Bir ürün yöneticisi için hangi özelliğin geliştirilmemesi gerektiğini görmek değer kazanıyor. Bir müşteri deneyimi ekibi için AI'ın ürettiği onlarca konuşma biçiminden markaya uygun olanı seçmek yeni bir tasarım alanına dönüşüyor.

CBOT olarak GenAI sistemlerini bu nedenle yalnızca "üreten sistemler" olarak görmüyoruz.

Asıl potansiyeli, kurumun karar kalitesini de geliştiren sistemlerde görüyoruz.

AI alternatifleri genişletebilir, benzerlikleri fark edebilir, geçmiş performansı gösterebilir, farklı senaryoları karşılaştırabilir.

Ama bir noktada hâlâ birinin masaya bakıp şunu söylemesi gerekiyor:

"Bunun peşinden gidelim."

Sonuç: Yaratıcılığın yeni sembolü

Yaratıcılığın sembolü uzun yıllar boş sayfaydı.

Hiçbir şey yoktu. Bir şey yaratmanız gerekiyordu.

GenAI ile bu görüntü değişiyor.

Şimdi önümüzde boş bir sayfa değil, seçeneklerle dolu bir masa var. Metinler, görseller, fikirler, senaryolar, alternatifler…

Bu yeni dünyada yaratıcılık ortadan kalkmıyor. Yer değiştiriyor.

Üretmek hâlâ önemli. Ancak üretmenin ucuzladığı ve hızlandığı bir dönemde bakmak, ayırt etmek, elemek, birleştirmek ve seçmek daha değerli hale geliyor.

Belki de GenAI çağının yaratıcı insanı, en fazla fikri üreten kişi olmayacak.

Hangi fikrin diğerlerinden farklı olduğunu görebilen kişi olacak.

Duchamp'ın yüz yılı aşkın süre önce sorduğu soru bu nedenle bugün şaşırtıcı biçimde güncel:

Yaratmak için her zaman üretmek gerekir mi?

GenAI bize yeni bir cevap veriyor olabilir.

Bazen yaratıcılık, "bunu yap" demekten çok "işte bu" diyebilmektir.