Yapay Zekâ Satıcıları Veri İşinin En Eski Kuralını Yeniden Öğreniyor

Yazılım satıcıları, hizmetlerini diğer hesaplar için iyileştirebilen yapay zekâ özellikleri ekliyor. Bu durum rıza, adalet ve katkıda bulunanların karşılığında ne aldığı konusunda sorular doğuruyor. TechRadar’dan Andy Frawley, satıcıların bu alışverişler için sürekli olarak açık kurallar belirlemeden veri şirketlerine dönüştüğünü savunuyor.

Frawley, bu meseleyi 1990’larda katalog perakendecilerinin kurduğu veri kooperatifleriyle karşılaştırıyor. Üyeler, potansiyel alıcıları bulmak için işlem geçmişlerini bir havuzda birleştiriyordu. Anlaşma basitti: Veri sağlayan modellenmiş potansiyel müşteriler alıyor, katkıyı kesen bunları almayı bırakıyordu. Kart dolandırıcılığı konsorsiyumları da benzer karşılıklı katkı düzenlemeleriyle çalışıyor.

HubSpot, hesaplar arasında iş iletişim bilgileri, işveren bilgileri ve e-posta teslim edilebilirliği sinyalleri dahil zenginleştirme verilerini bir havuzda toplama planını duyurunca müşterilerin tepkisiyle karşılaştı. Verilerin platform genelindeki potansiyel müşteri kayıtlarını iyileştirmesi amaçlanıyordu ve katılım başlangıçta varsayılan olarak açıktı. HubSpot birkaç gün içinde planı rafa kaldırdı ve müşteri verilerine dayalı gelecekteki zenginleştirme özelliklerinin isteğe bağlı katılıma dayanacağını söyledi. Frawley, satış ve gelir operasyonları ekiplerinin, yaptıkları işin rakiplerin de kullanabildiği araçları açık bir karşılık olmadan iyileştirebileceği için itiraz ettiğini belirtiyor.

Frawley, McKinsey’nin 2026 anketine göre kuruluşların yaklaşık %30’unun yapay zekâ stratejisi, yönetişim ve kontrollerinde olgun bir düzeye ulaştığını aktarıyor. Alıcıların verilerinin başka müşteriler için modelleri eğitip zenginleştirip zenginleştirmediğini, katılımı kapatıp kapatamayacaklarını ve katkıda bulunanların ne aldığını sormaya başladığını söylüyor. Ayrıca, bir müşterinin üretim modelindeki etkisini kaldırmanın çoğu satıcı için hâlâ çözülememiş bir sorun olduğuna dikkat çekiyor.

Frawley, yapay zekâ sözleşmelerinin hangi verilerin paylaşılan modelleri beslediğini, bu modellerin ne ürettiğini, katkıda bulunanların ne aldığını ve müşteri ayrıldıktan sonra model üzerindeki etkisinin ne olacağını açıklaması gerektiğini savunuyor.