Yapay Zeka Profil Optimizasyonu Burada. Ama Doğru Sorunu mu Çözüyoruz?

Bugünlerde LinkedIn'de yeterince zaman geçirirseniz, muhtemelen yeni bir tavsiye türüyle karşılaşırsınız: profilinizi yapay zeka için optimize edin.

Profesyoneller başlıklarını yeniden yazmaya, Hakkında bölümlerini yeniden yapılandırmaya ve deneyimlerini yapay zeka sistemlerinin daha kolay anlayabileceği şekillerde tanımlamaya teşvik ediliyor. "Yapay zeka profil optimizasyonu" giderek kendi başına bir kategori haline geliyor; danışmanlar ve hizmetler profesyonelleri yapay zeka destekli aramada daha görünür kılmayı vaat ediyor.

Bunun bir nedeni var. Yapay zeka, insanların bilgiyi, şirketleri ve profesyonelleri keşfetme şeklini değiştiriyor. LinkedIn yakın zamanda, B2B kategorileri genelinde 9,5 milyon yapay zeka alıntısını analiz eden Meltwater araştırmasını öne çıkardı. LinkedIn, incelenen yapay zeka modelleri arasında en çok atıfta bulunulan ikinci kaynak olarak sıralandı; LinkedIn alıntılarının yüzde 75'i şirket sayfalarından değil bireysel üyelerden geldi.

Bu değişim gerçek. Ama doğru sorunu mu çözüyoruz?

Yapay Zeka Profil Optimizasyonu Neden Var

Profesyonel keşif her zaman anlaşılır olmaya bağlı oldu. Unvanınız, becerileriniz, sektörünüz ve deneyiminiz, insanların ihtiyaç duydukları şeyle ilgili olup olmadığınızı belirlemesine yardımcı olur.

Geleneksel arama genellikle arama yapan kişinin ne aradığına dair bir fikri olmasını gerektirir. Bir ürün tasarımcısına ihtiyacınız varsa, ürün tasarımcıları ararsınız. Belirli bir teknolojide deneyimli birine ihtiyacınız varsa, o teknolojiyi ararsınız.

Yapay zeka bu ilişkiyi değiştiriyor.

Biri, ihtiyaç duyduğu kişiyle ilişkili tam unvanı ya da anahtar kelimeleri bilmeden çok daha karmaşık bir ihtiyacı doğal dilde tanımlayabilir. Sorunu tanımlayabilir ve sistemin bağlamı yorumlamasına izin verebilir.

Bu, profesyonel bilgiyi yapay zeka sistemleri için giderek daha değerli hale getiriyor. O halde profesyonellerin profillerinin bu sistemler tarafından yorumlanması daha kolay olmasını istemesi anlaşılır.

Ve bunda yanlış bir şey yok. Net bir profil, belirsiz bir profilden daha iyidir. Deneyiminizin kesin bir tanımı, genel bir tanımdan daha iyidir. Yetkinliklerinizi anlaşılması daha kolay hale getirmek, okuyucu ister bir insan ister bir makine olsun faydalıdır.

Sorun şu noktada başlar: yapay zeka görünürlüğü amaç haline geldiğinde.

Netlik Optimizasyona Dönüştüğünde

Şu anda yapay zeka profil optimizasyonu olarak adlandırılan şeyin çoğu, basitçe iyi bir profil yazımıdır. Net bir başlık, kim okursa okusun faydalıdır. İyi yapılandırılmış bir deneyim bölümü daha iyi bağlam sağlar. Uzmanlığınızın spesifik bir tanımı, belirsiz profesyonel ifadelerin bir koleksiyonundan daha faydalıdır.

Sorun, odağın netlikten algoritmanın kendisine kaydığında ne olduğudur.

Yapay zeka hangi anahtar kelimeleri tercih ediyor? Hangi ifadeler görünürlüğü artırıyor? Bir yapay zeka sisteminin sizi önerme olasılığı artsın diye başlığınız nasıl yapılandırılmalı?

Bu noktada, artık sadece profesyonel kimlikleri daha net hale getirmiyoruz. Onları başka bir algoritma için nasıl optimize edeceğimizi öğreniyoruz.

Bu kalıbı daha önce gördük. Web siteleri arama motorları için optimize edildi. İçerik sıralamalar için optimize edildi. Sosyal medya etkileşim için optimize edildi. Bir algoritma dağıtımı kontrol ettiğinde, insanlar sonunda kendilerini ona uyarlamaya başlar.

Profesyonel kimlik şimdi aynı döngüye giriyor.

Binlerce profesyonel aynı tavsiyeyi izlerse, profiller giderek benzer hale gelir. Beceriler aranabilir oldukları için eklenir. Deneyim, belirli tanımlar daha keşfedilebilir sayıldığı için yeniden yazılır. Başlıklar giderek daha kalıplaşmış hale gelir.

İşin ironik yanı, yapay zekanın basit anahtar kelime eşleştirmesinden çok bağlamı anlamada daha iyi olması gerekiyor. Yine de herkes yapay zekanın görmek istediğini düşündüğü şey için yazmaya başlarsa, daha sofistike bir sistem için daha standartlaştırılmış profesyonel kimlikler üretmiş olabiliriz.

Makine bizi okumakta daha iyi hale gelirken, profillerimiz bizi gerçekten farklı kılan şeyi göstermekte daha kötü hale geliyor.

Gerçek Sorun İlgililiktir

Yapay zekanın kendisi sorun değil. Aslında yapay zeka, profesyonel keşifte çok daha büyük bir sorunu çözmeye yardımcı olabilir.

Bir şirketin, kimde olduğunu bilmeden belirli bir yetkinliğe ihtiyacı olabilir. Bir profesyonel, hangi şirketin ihtiyacı olduğunu bilmeden sunacak değerli bir şeye sahip olabilir. İki şirket, bir ortaklığın mantıklı olduğunu fark etmeden birbirini tamamlayan yetkinliklere sahip olabilir.

Bunlar basitçe anahtar kelime sorunları değildir.

Bunlar ilgililik sorunlarıdır.

Bir oyun yaptığınızı ve canlı hizmet operasyonlarında, uluslararası yayıncılıkta ve ekip büyütmede deneyimli birine ihtiyacınız olduğunu hayal edin. Kişinin adını, mevcut şirketini ya da kesin unvanını bilmeden tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu bilebilirsiniz.

Her gereksinimi ayrı ayrı aramak yine de doğru kişiyi ortaya çıkarmayabilir.

Aynı sorun tersinden de var. Biri tam olarak ihtiyacınız olan deneyime sahip olabilir ama sizi aramak için hiçbir nedeni olmayabilir. Yeni bir iş, ortaklık ya da müşteri aramıyor olabilir. Hiçbir taraf aktif olarak aramıyor olsa bile ilgililiği var olur.

Teknolojinin gerçekten faydalı hale gelebileceği nokta tam olarak burası. Sadece profilleri bulmayı kolaylaştırarak değil, sistemlerin şunu anlamasına yardımcı olarak: iki şeyin birbiriyle neden ilgili olabileceği.

Anlaşılır Olmak Keşfedilebilir Olmak Değildir

Mükemmel şekilde optimize edilmiş bir profil bir sisteme ne yaptığınızı söyleyebilir. Ne yaptığınıza kimin ihtiyaç duyduğunu size mutlaka söyleyemez.

Daha iyi bir başlık rolünüzü açıklayabilir. Daha güçlü bir Hakkında bölümü uzmanlığınızı netleştirebilir. İyi yazılmış bir deneyim bölümü faydalı bağlam sağlayabilir.

Ama bunların hiçbiri daha önemli soruyu yanıtlamaz: Sizi kim keşfetmeli ve neden?

Bu soru bağlama bağlıdır.

Biri, yetkinlikleri başkasının ihtiyaçlarıyla kesiştiği için ilgili hale gelir. Bir şirket, yetkinlikleri başka bir şirketin hedefleriyle uyumlu olduğu için ilgili hale gelir. Birinin deneyimi, belirli bir anda belirli bir fırsata uyduğu için değerli hale gelir.

Bu yüzden ilgililik sadece bir profilin özelliği değildir. İnsanlar, şirketler, yetkinlikler, ihtiyaçlar ve niyet arasındaki ilişkide var olur.

Bu yüzden profesyonel keşif, profil optimizasyonundan daha büyük bir sorundur.

Kendimizi Sonsuza Kadar Optimize Etmeye İhtiyacımız Olmamalı

Geleneksel profesyonel ağlar, sorumluluğun çoğunu bireyin üzerine yükler. Profilinizi oluşturun, ağınızı büyütün, görünür kalın ve fırsatları arayın.

Bir şey istiyorsanız, genellikle onu aramaya gitmeniz beklenir.

Ama profesyonel hayat, aramayı bilmediğimiz şeylerle doludur.

Başka bir ülkedeki bir şirketin tam olarak sahip olduğunuz yetkinliğe ihtiyacı olduğunu bilmeyebilirsiniz. Birinin son on yılda biriktirdiğiniz deneyimi aradığını bilmeyebilirsiniz. Birbirini tamamlayan yetkinliklere sahip iki şirketin birlikte çalışabileceğini bilmeyebilirsiniz.

Hiçbir miktarda profil optimizasyonu, hiçbir tarafın diğerinin var olduğunu bilmediği gerçeğini çözmez.

Daha iyi bir keşif sistemi, buna başka bir optimizasyon görevi eklemek yerine bu yükü azaltmalı.

Profesyonel Keşif Hakkında Düşünmenin Farklı Bir Yolu

UmayNow'un soruna farklı yaklaştığı nokta tam olarak burası.

UmayNow, bir İş Keşfi Platformu'dur; profesyonel keşfin, insanların ne arayacaklarını bilmelerine ya da sürekli görünürlüklerini korumalarına tamamen bağlı olmaması gerektiği fikri etrafında inşa edilmiştir.

Birinin ne sunduğu önemlidir. Neye ihtiyaç duyduğu önemlidir. Ne keşfetmek istediği önemlidir. Sektörü, yetkinlikleri ve deneyimi önemlidir. Ancak bu sinyalleri değerli kılan şey, birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarıdır.

Bir kişi bir unvandan daha fazlasıdır. Bir şirket bir sektörden daha fazlasıdır. Bir yetkinlik bir anahtar kelimeden daha fazlasıdır. İlgililikleri, bu şeylerin kesiştiği bağlama bağlıdır.

Bu farklı bir model yaratır:

Niyet → İlgililik → Keşif → Fırsat

Keşfin her zaman birinin tam olarak ne arayacağını bilmesiyle başlaması gerekmez. Bir kişinin sunduğu şey başka birinin ihtiyaç duyduğu şeyle kesiştiği için ilgili bir şey ortaya çıkabilir. Bir şirket, yetkinlikleri başka bir şirketin hedefleriyle uyumlu olduğu için ilgi çekici hale gelebilir. Bir profesyonel, deneyimi hiç aktif olarak aramadığı bir fırsatla ilgili olduğu için keşfedilebilir hale gelebilir.

Bu, profesyonel ağ kurmadan profesyonel keşfe geçiştir.

Peki, LinkedIn Profilinizi Yapay Zeka İçin Optimize Etmeli misiniz?

Optimizasyon, profesyonel kimliğinizi net, spesifik ve doğru hale getirmek anlamına geliyorsa, evet.

Profilinizi öncelikle bir algoritmayı memnun etmek için tasarlanmış bir anahtar kelime koleksiyonuna dönüştürmek anlamına geliyorsa, muhtemelen hayır.

Yapay zeka, profesyonel bilginin nasıl keşfedildiğinin giderek daha fazla bir parçası haline geliyor ve LinkedIn açıkça bu ekosistem içinde önemli bir kaynak haline geliyor. Bu değişimi görmezden gelmek pek mantıklı olmaz.

Ama yapay zeka için anlaşılır olmak şu olmalı: net bir profesyonel kimliğe sahip olmanın bir sonucu, onu oluşturmanın nedeni değil.

Daha büyük soru, sistem sizi anladıktan sonra ne olacağıdır.

Sizi kim keşfetmeli? Deneyiminiz ne zaman başkasının ihtiyacıyla ilgili hale gelir? Aksi takdirde asla birbirini bulamayacak insanlar ya da şirketler arasında hangi fırsatlar var?

Bunlar profil soruları değil, keşif sorularıdır.

Belki de profesyonel keşfin geleceği, bizi bulabilecek sistemler için kendimizi optimize etmede daha iyi hale gelmekle ilgili değildir.

Belki de şunu anlamada daha iyi hale gelen sistemler inşa etmekle ilgilidir: birbirimizle neden ilgili olduğumuz.

Ve bu, çözülmesi çok daha ilginç bir sorun.