Algoritma: İyi tanımlanmış kuralların ve işlemlerin adım adım uygulanmasıyla bir sorunun giderilmesi veya sonuca en hızlı biçimde ulaşılması işlemi. TDK

Algoritmalar sanırım en fazla finans sektöründe meşhur. Tüm dünyada yatırım fonları ve kurumsal yatırımcılar algoritmik yazılımlarla piyasada işlem yapıyor. Bireysel yatırımcılar arasında da bu yolu tercih eden az değil. Yatırım kriterleri, kuralları ve parametreleri önceden belirlenmiş algoritmik robotlar piyasa gelişmelerine bir insandan daha erken reaksiyon gösterip otomatik olarak kısa zamanda daha fazla işlem yapabiliyor.

Geçen ay seyrettiğim ‘Para Tuzağı’ (Money Monster) filminin bir sahnesinde televizyonda borsa tüyoları veren Lee (George Clooney) bağımsız bireysel yatırımcıları hep beraber belirli bir hisse senedinden küçük miktarlarda satın alarak algoritmaları şaşırtıp piyasayı manipüle etmeye teşvik ediyordu. Yani, Lee’nin hesabına göre algoritmalar farklı yerlerden çok sayıda bireysel yatırımcıdan gelen talep artışını gerçek zannedip otomatik alıma geçecek ve hissede zincirleme bir fiyat artışı dalgası görülecekti. Belirli bir seviyeden sonra da bireysel yatırımcılar hisseden çıkacaktı. Tabi Lee halkı peşinden sürükleyemediği için operasyon başlamadan bitti! Dolayısıyla algoritmaların ne derece tuzağa düşürülebileceğini öğrenemedik 🙂 Ama aynı stratejinin tam tersi yönde pek çok kez kullanıldığını, yani algoritmalarla yapay fiyat hareketleri oluşturarak piyasalardaki arz-talep dengesi üzerine spekülasyon yapıldığını ve bireysel yatırımcıların bu tür oyunlara aldandığını biliyoruz…

Algoritmalar ve insanlar

Henüz filmin etkisi üzerimden geçmemişti ki Youtube’da algoritmalar konusunda güncel ve hoş bir sohbete denk geldim. Yazdığı kitaplar 2 milyondan fazla satan sosyal bilimci Daniel Pink Nobel ödüllü psikolog Daniel Kahneman ile sahnedeydi. Etkinlik People Analytics Conference 2016, ev sahibi Wharton Business School.

Sohbetin daha ilk dakikalarında Kahneman’ın son kitabı (Thinking, Fast and Slow) Hızlı ve Yavaş Düşünme‘nin faydası sorulduğunda “kimseyi daha iyi düşünen ve muhakeme eden bir insana dönüştüremeyeceği” vurgusunu yapması ilginçti. “Gerçekten umutsuz muyuz?” diye sorulunca açıkça “evet” diye ekledi!

Esasen sağlıklı değerlendirme yapmak ve karar almak konusunda bireysel olarak yapılabilecek neredeyse hiçbir şey yok ama organizasyonların üstüne çok iş düşüyor.

Muhakeme yapmak ve karar almak neden zor?

Her kurumda mutlaka bazı başvuru değerlendirmeleri karara bağlanıyor. Örneğin, kredi, hibe, okul, sigorta, ihale veya iş başvuruları değerlendiriliyor. Mahkeme komisyonları, doktor heyetleri ve finans kurullarının karar alma süreçleri ise daha önemli. Şirketler için pazar, müşteri, fiyat, büyüme stratejisi gibi tercihler de hayati kararlar almak anlamına geliyor.

Aynı konuda uzman olan kişiler tarafından aynı konuda yapılan değerlendirmeler arasında insanların tahmin ettiğinden çok daha fazla fark meydana geliyor. Bu beklenmedik fark aynı kişinin aynı konuda farklı zamanlarda yaptığı değerlendirmeler için de geçerli.  

Yatırım, kredi veya hibe arayan girişimcilerin nasıl değerlendirildiğine bakalım. Örneğin, 2 uzmandan (kıdemli yatırımcı, yönetici veya mentor da diyebiliriz) aynı girişimi 100 üzerinden değerlendirmeleri isteniyor olsun. Kahneman’ın araştırmalarına göre çoğu organizasyonda 2 uzmanın değerlendirmesi arasında %5-10 fark olabileceği tahmin ediliyor ve karar süreci buna göre tasarlanıyor. Ancak gerçekte oluşan fark %40-60 düzeyinde. Maalesef pek çok organizasyon bu değişkenliği önlemeyi bırakın, bunun varlığını fark edecek durumda bile değil. Bu rehavet melek yatırımların neden %90’ının başarısız olduğu konusuna da bir bakıma açıklık getiriyor. Ya da bazı banka kredilerinin neden geri ödenemediğine, bazı hibe kazanan projelerin neden başarıya ulaşamadığına…

Yani, 2-3 uzman seçip “siz bu işin ehlisiniz, deneyiminiz var, karar size ait” dendiğinde sonuç pek parlak olmuyor. Bu bana diğer bir Nobel ödüllü bilim insanı Richard Feynman‘ın bir sözünü hatırlattı: “Bilim, uzmanlardan bihaber olmaktır.” Yani, uzmanların güdümünde ve tekelinde ilerlemek yerine uygun yöntemler (araştırma, deneme, uygulama, çalışma prosedürleri) geliştirip bunları işletmek tercih edilmeli.

Güvenilir kararlar ancak sağlam algoritmalarla mümkün

Genelde algoritma denince akla hemen karmaşık yazılımlar ve matematiksel karar modelleri geliyor. Ayrıca işe yaramaları için büyük veri setlerine ihtiyaç olduğu düşünülüyor. Kahneman bunun insanları algoritmalardan soğutan yanlış bir önyargı olduğunu söylüyor. Çok basit ama hafife alınan noktalara vurgu yapıyor.

Önemli olan düşünme sürecine disiplin ve standardizasyon getirmek. Değerlendirme yöntem ve ilkeleri belirlemek, karar alma prosedürleri oluşturmak.

1. İlk yapılması gereken şey değerlendirmede dikkate alınacak verilerin neler olacağını ve nasıl elde edileceklerini belirlemek.

2. Ardından konunun temel boyutları ve değerlendirme kriterleri tespit edilmeli. 5-6 kriter ile sınırlı kalmak en uygunu.

3. Seçilen kriterlerin ölçme-değerlendirmesi ayrı ayrı birbirinden bağımsız yapılmalı.

Yazılımcıların popüler bir düsturu vardır: Önce problemi çöz sonra kodu yaz 🙂 Nihayetinde bir yazılım veya matematiksel model hız ve hesap hassasiyeti kazandırabilir ama yanlış adrese hızlı gitmenin bir anlamı da yok. Önemli olan önce işe yarayan bir algoritma sahibi olmak. Kahneman konuşmasında bazı hatırlatmalar da yaptı:

– Tecrübeli ve genç uzmanlar/yöneticiler arasında muhakeme veya karar alma hatasına düşme oranı açısından bir fark yok. Öte yandan, tecrübelilerin kendilerine olan aşırı güveni veya başkalarının onlara aşırı bel bağlaması onları daha kırılgan hale getiriyor.

– İnsanların içgüdülerine ve görgülerine dayanarak yaptıkları değerlendirmeler hiçbir zaman kuralları belirlenmiş karar alma formülleri ya da algoritmalardan daha başarılı olamıyor.

– Önemli kararların daha sağlıklı değerlendirmeler sonunda güvenilir şekilde alındığını varsaymak yanlış. Hatta sıra dışı durumlar standart düşünme yöntemleri geliştirmeyi, kullanmayı zorlaştırdığı için daha zayıf süreçlerin işletildiği söylenebilir.

Geleceğe dair öngörüler ve riskli kararlar

Kahneman insanlardan geleceğe dair tahminlerde bulunmanın sınırlarının farkında olmalarını istedi. Şöyle bir örnekten bahsetti: “İşe alım sürecinde çalışanın gelecekteki performans düzeyini tahmin etmek kolay değil. İş görüşmelerinde yapılan kişilik ve zekâ gibi unsurlara odaklı testlerin performansı öngörmedeki başarısı 100 sene önce de %30’du elli sene önce de… Bugün belki %40’a ulaşmıştır ama daha fazla değil. Çünkü bir çalışanın performansını belirleyen ve zaman içinde gelişen o kadar çok değişken var ki ölçmesi zor bir kaotik ortam oluşuyor. Yani, bazen de biz öngörmekte başarısız değilizdir ama olaylar öngörülemezdir. Ayrıca şans faktörünü azımsamamak lazım.” Hoş bir sohbetti ve başladığı havada bitti:

-Yaptığınız araştırmaların kişisel hayatınızda size hiç faydası oldu mu? Edindiğiniz bilgileri kendi hayatınızda uyguluyor musunuz?

-Hayır 🙂 Çalışmalarımın kişisel hayatımda gerçekten önemli olan konularda hiçbir faydası olmadı… Ancak çok basit kararlarda işe yaradılar. Örneğin, bir ev kurulacağı zaman asıl parayı evi satın almaya, cüzi bir bütçeyi de mobilya ve tadilata ayırmanın bir hata olduğunu keşfettim. Ben ev bütçesini bir bütün olarak yönetmeyi tercih ettim. Böyle davranmış olmaktan hâlâ memnunum.

İlgilenenler değerlendirme ve kararların kalite kontrolü amacıyla Kahneman’ın önerdiği 12 soruyu içeren Before you make that big decision başlıklı HBR makalesini okuyabilir.

Aynı konferans programı kapsamında Profesör Adam Grant‘ın Zappos.com CEO’su Tony Hsieh ile yaptığı sohbet de çok eğlenceli ve ilginçti. Videoyu izlemenizi öneririm.