Generative AI veya Gen AI, yeni ortaya çıkan bir kavram değildir, dünya çapında hızla benimsenen ve ses getiren bir teknolojidir.
OpenAI, Kasım 2022’de popüler NLP tabanlı sohbet robotunun 3.5 sürümünü halka açık kullanım için yayınladığından bu yana, üretken yapay zekaya duyulan heyecan, tüketici uygulamalarının ötesine geçerek kurumsal ortamda da büyük ilgi görmeye başladı. Yakın zamanda yapılan bir Gartner anketine göre, işletmelerin yarısından fazlası, CEO’ların ve yönetim kurullarının gündemine çoktan girmiş olan üretken yapay zeka teknolojisine oldukça sıcak bakmaktadır.
İşletme perspektifinden bakıldığında, üretken yapay zekayı yapay zekanın disiplinleri arasında farklı kılan şey, hızlı, büyük ölçekli benimseme kapsamı ve yeni hizmetler ve iş modelleri gibi daha üst düzey fırsatlar için sahip olduğu potansiyeldir.
Generative AI Nedir?
Generative AI yani üretken yapay zeka, makinenin üzerinde eğitildiği veri kümesine benzeyen yeni içerik oluşturma yeteneğine odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Temel Modeller (FM’ler) olarak bilinen üretken modeller, belirli bir veri kümesindeki kalıp ve yapıları tanımlamak için karmaşık sinir ağlarından yararlanır ve ardından bu öğrenilen bilgiyi otonom olarak benzer ancak yeni içerikler (metin, kod, ses, görüntüler, süreçler) üretmek için kullanır.
Geleneksel yapay zeka türlerinin çoğu ayırt edicidir, yani mevcut verileri sınıflandırmak veya kategorize etmek için eğitilebilir. Üretken yapay zeka modellerinin amacı, üzerinde eğitildikleri veri kümesine benzerdir, ancak aynı olmayan tamamen orijinal eserler üretmektir. Ayrıca, üretken modeller ham, genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş verilerle denetimsiz eğitimi de destekler. Bu da onları özellikle yapılandırılmış veri kümelerinin elde edilmesinin zor olduğu senaryolarda değerli kılar. Üretken modellerin eğitimi, onlara üretmeleri beklenen veri türünün kapsamlı bir örneğini sağlamayı içerir. Modeller, içeriği yöneten ilkeleri anlamak için kalıp ve bağlantıları inceler. Yeni veriler üretmek için modeller, öğrendikleri bir olasılık dağılımından örnekleme yapar ve doğru çıktı üretme olasılığını en üst düzeye çıkarmak için parametrelerini sürekli olarak iyileştirir.
Üretken yapay zeka çağının başlarında olduğumuz için birçok uygulama henüz keşfedilmeyi beklemektedir. Bununla birlikte, bir dizi sektörde kullanım alanları hızla ortaya çıkmaktadır. Örneğin, GPT-3 gibi Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) sanal müşteri hizmetleri temsilcilerini eğitmek ve tüketici davranışlarına ilişkin içgörüler oluşturmak için kullanılmaktadır. Yazılım geliştiricileri, doğal dil istemlerini kodlama önerilerine dönüştürmek ve kodu daha verimli bir şekilde gözden geçirmek için üretken yapay zeka kodlama araçlarını kullanmaktadır. Generative Adversarial Networks (GAN’lar) sadece sahte haberlerin tespit edilmesi ve bunlarla mücadele edilmesinde değil, aynı zamanda tıbbi görüntülemede süper çözünürlük sağlayarak sağlık sektöründe de potansiyel göstermektedir ve böylece teşhis doğruluğunu artırmaktadır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Üretken Yapay Zekanın Mekaniği
Üretken yapay zeka, sinir ağları tarafından desteklenmektedir. Kalıpları keşfetmek ve yeni içerik oluşturmak için mevcut verileri analiz eder. Bu teknoloji, eğitim sırasında farklı öğrenme yöntemleri kullanır. Bunlar denetimsiz veya yarı denetimli öğrenmeyi içerir. İki üretken yapay zeka modeli, üretken karşıt ağlar (GAN’lar) ve dönüştürücü tabanlı modellerdir. GAN’lar görsel ve multimedya verileri oluşturmada mükemmeldir. GPT gibi dönüştürücü tabanlı modeller, metin oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. İnternet verilerinden bağlamı anlayabilirler. Makine öğrenimi algoritmalarına dayanır. Makine öğrenimi, genellikle internetten toplanan büyük hacimli verilerin işlenmesine olanak tanır. Çok sayıda eğitim verisinden öğrenerek, öğrendiği kalıplara uyan içerikler oluşturur.
Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
ChatGPT gibi çözümler büyük dil modelleri (LLM’ler) kullanılarak oluşturulur. Bu modeller, ister kod, ister metin veya multimedya olsun, “girdinizi” anlamak ve çıktıları “üretmek” için doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını kullanır ve adım adım ilerleyen bir süreci takip eder.
İlk olarak, üretken yapay zeka modelleri eğitilir. Geniş veri kümelerini analiz eder ve eğitim verilerindeki ilişki ve kalıpları ayırt etmeye başlarlar. Tüm bu bilgiler, bir insan beyni gibi hareket eden yapay zeka modelinin sinir ağında saklanır. Eğitim tamamlandığında, üretici yapay zeka modeli içerik üretmeye başlayabilir. Bir başlangıç noktası veya girdi verilir ve daha sonra ne olacağını tahmin etmek için öğrendiği kalıpları kullanır. Bunu, kendi hikayelerini oluşturmasına yardımcı olan inanılmaz bir hafızaya ve kitaplara ve resimlere hiç bitmeyen bir erişime sahip bir kişi olarak düşünebilirsiniz.
Üretken bir yapay zeka modelini yönetmek, içeriğin yararlı, doğru ve çeşitli olmasını sağlamak için sürekli geliştirme gerektirir. İnce ayar ve örnekleme süreçleri sayesinde, üretken yapay zeka içerik oluşturmayı otomatikleştirebilir ve çeşitli pazarlama uygulamaları için kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici deneyimler sunabilir.
Üretken Yapay Zekayı Kimler Kullanır?
Yeni başlayanlar, küçük işletmeler, orta ölçekli işletmeler ve büyük ölçekli işletmeler gibi her büyüklükteki işletme, üretken yapay zekadan yararlanır. İşletmeler bunu müşteri desteği, satış, pazarlama, BT, geliştirme, İK ve eğitim ekiplerini kolaylaştırmak ve geliştirmek için kullanabilir.
Üretken yapay zeka kullanım örneklerinden bazıları aşağıdakileri içerir:
- Müşteri destek temsilcilerinin mevcut yeteneklerini yapay zeka destekli yardımla geliştirmek
- Satış ekipleri için daha doğru müşteri adayı puanlaması ve satış tahmini için büyük miktarda verinin analiz edilmesi
- Pazarlama iletişimini kişiselleştirme
- BT departmanları için veri merkezi operasyonlarını optimize etme
- Yazılım geliştiriciler için kod üretme
- İnsan ilişkileri (İK) departmanları için dahili içerik ve belgelerin oluşturulması ve güncellenmesi
- İşe alım ve temsilci eğitimini kolaylaştırma
Bu üretken yapay zeka örnekleri buzdağının sadece görünen kısmıdır. Üretken yapay zeka daha yaygın hale geldikçe, işletmeler teknolojiyi uygulamak için daha fazla ve daha iyi yollar bulacaktır.
Üretken Yapay Zekayı İşletmelere Entegre Etmenin Yolları
Üretken yapay zeka modelleri, basit müşteri hizmetleri desteği ve karmaşık görevlere kadar çeşitli sektöre özgü kurumsal kullanım durumları için kullanılır. Bununla birlikte, üretken yapay zeka, sektör veya büyüklükten bağımsız olarak işletmelerle ilgili genel iş görevlerini yerine getirmek üzere eğitilebilir. Yöneticilerin üretken yapay zekayı operasyonlarına dahil edebilecekleri bazı yollar aşağıdaki şekildedir:
1. Problem Çözmeye Odaklanın
İşletmeler, müşteri ihtiyaçlarını karşılamaya yardımcı olan ürün ve çözümler tasarlayarak başarıya ulaşır. Müşteriler bir sorunu çözmek için hangi teknolojinin kullanıldığını önemsemezler. Bu nedenle, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını çözmek için işlerinde üretken yapay zeka kullanımına odaklanmaları gerekir. Bu yüzden teknoloji odaklı olmak yerine kendileri ve müşterileri için işe yarayabilecek kullanım durumlarını belirlerken çözüm odaklı bir yaklaşım benimsemelidirler.
2. Ölçeklendirmek için Küçükten Başlayın
İşletmeler kullanım durumlarını belirledikten sonra düşük riskli ve yüksek etkili bir kullanım durumu seçebilir. Bu, önerdikleri jeneratif yapay zeka çözümünün fizibilitesini ve etkinliğini doğrulamaya yardımcı olacaktır. Sonuçları ölçerek ve analiz ederek, teknolojinin değerini ve ölçeklenebilirliğini değerlendirebilirler. Bu aynı zamanda kurumsal veri ihtiyaçlarının ve gerekli yatırımın anlaşılmasına da yardımcı olacaktır. Üretken yapay zeka verilere dayanır, bu nedenle yüksek kaliteli ve çeşitli veri setlerinin korunması da önemlidir. Küçük adımlarla başlamak, işletmelerin sağlam veri altyapısı ve veri yönetişimi çerçeveleri oluşturmak için gereken yatırımlar hakkında fikir edinmelerini sağlayacaktır.
3. Operasyonel Süreçleri Yeniden Tanımlayın
Üretken yapay zeka, tekrar eden iş süreçlerini otomatikleştirmek için önemlidir. İşletmeler, üretken yapay zekayı benimseyerek iş süreçlerini yeniden değerlendirebilir, yeniden çerçeveleyebilir ve otomasyon teknolojisini etkili bir şekilde entegre edebilir.
4. Çalışanları Yetiştirmek
Artık işletmelerin yalnızca mühendislik ve geliştirme ekiplerini üretken yapay zeka çözümlerini uygulamak ve sürdürmek için gerekli beceriler konusunda geliştirmeye odaklanmaları yeterli değildir. Teknolojinin kapsamı göz önüne alındığında, işletmelerin üretken yapay zeka öğrenme çözümlerinden yararlanarak tüm iş gücünü donatması gerekir. Ayrıca, üretken yapay zekanın güvenlik, gizlilik ve etik yönlerini de anlamaları gerekir.
Üretken yapay zeka, işletmelerin çalışma şeklini değiştirir. Sonuç olarak, birçok iş sorumluluğu geçerliliğini yitirmekte ve iş rolleri değişmektedir. Şirketteki rollerin nasıl evrileceğini belirleyerek, işletmelerin işgücünü bu evrilen rollere hazırlaması gerekir.
5. Sorumlu Yapay Zeka Çözümlerini Benimseyin
Sorumlu yapay zeka, geliştirme, dağıtım ve kullanım için etik ve adil yapay zeka çözümlerinin entegre edilmesini ifade eder. Bu, yapay zeka teknoloji ve uygulamalarının işletmelerin hesap verebilirlik, şeffaflık, gizlilik ve güvenliğe öncelik vermesine yardımcı olacak şekilde kullanılmasını sağlamayı içerir. Üretken yapay zekadan yararlanmak için, işletmeleri önyargı, şeffaflık ve yapay zekanın diğer potansiyel sonuçlarını ele almak için kullanılabilecek sorumlu bir yapay zeka çerçevesi oluşturmak üzere çeşitli profesyonellerden oluşan bir ekip oluşturması gerekir.
İş Dünyasında Generative AI’dan Yararlanmanın Faydaları
İşletmeler, operasyonlarında generative AI’ın yeteneklerinden yararlanabilir ve aşağıdaki faydaları bekleyebilir:
1. Projeler için daha hızlı teslimat süreleri
Üretken yapay zeka modelleri hızlı yanıtlar, faydalı veriler ve işletme için diğer değerlerin üretilmesine yardımcı olur. Bu da daha verimli üretim yapılmasını sağlayarak ekiplerin projeleri daha dar zaman çizelgelerinde tamamlamasına ve daha uygun maliyetli hale getirmesine olanak tanır.
2. Daha az uygulamalı gereksinim
Bir işletme belirli bir görevi tamamlamak için kurum içi personel uzmanlığından yoksunsa, üretken yapay zeka araçları tutarlı, doğru ve tekrarlanabilir sonuçlar sunmaya yardımcı olabilir.
3. Çalışan güdümlü görevler için QA
Üretken yapay zeka araçları, ürün geliştirme görevleri ve veri analitiği için kalite güvence analistleri olarak hareket eder. Çalışanların işlerini hatalara karşı kontrol etmeye ve bu hataları insan müdahalesi olmadan düzeltmeye yardımcı olurlar.
4. Geliştirilmiş kullanıcı deneyimleri
Üretken yapay zeka araçları, çalışanların kullandığı yazılımlara gömülüdür. Üretken yapay zeka, proje yönetim platformları, arama motorları ve kullanıcıya yönelik diğer araçların yardımıyla işletmeler, daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmak için doğal dil girdilerini optimize edebilir.
5. Sektöre özel çözümler
Üretken yapay zeka modelleri, farklı sektörlerdeki sektöre özgü gereksinimleri karşılamak için detaylıca ayarlanmıştır. Sıkı uyumluluk gereksinimleriyle, üretken yapay zeka modellerinin gereksinimleri karşılamaya ve iş akışını basitleştirmeye yardımcı olması muhtemeldir.
6. Otomatik içerik üretimi
Generative AI, verimli bir şekilde içerik oluşturmak isteyen işletmeler için güçlü bir araçtır. Hem zamandan hem de kaynaklardan tasarruf ederek makaleler, pazarlama materyalleri ve hatta kod üretebilir. Örneğin, pazarlamacılar (%76) ve satış (%82) uzmanları için en yaygın kullanım alanı temel metin parçaları oluşturma ve metin yazarlığıdır.
Ayrıca, yöneticilerin %50’sinden fazlası bu yeni teknolojiyi özellikle içerik pazarlaması için benimsemiştir. Şirketler bilgi üretimini otomatikleştirerek tutarlı bir marka sesi ve tarzını koruyabilir. İnsan kaynakları ise daha stratejik çabalara odaklanabilir.
7. Kişiselleştirme
Üretken yapay zeka, işletmelerin müşterilerine son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasını sağlar. Bireysel tercihlere göre ürünler öneren öneri motorlarına güç verir. Bu da daha yüksek satış ve müşteri memnuniyeti sağlar. Ayrıca, kullanıcı katılımını artıran sesli asistanların geliştirilmesini sağlar.
İstatistikler, tüketicilerin %73’ünün gelişmiş kişiselleştirme beklediğini gösterir. Ayrıca, %75’inden fazlası üretken yapay zeka tabanlı uygulamaların şirketlerle etkileşimlerini artıracağına inanmaktadır. Buna ek olarak, bu uygulamayı kullananların yaklaşık %70’i bu uygulamayı benimseyen şirketlerden alışveriş yapmaya daha meyillidir.
8. Rutin görev otomasyonu
Üretken yapay zekanın otomasyon yetenekleri rutin görevlere kadar uzanarak çalışanları bu sorumluluklardan kurtarır. Modern yapay zeka, şu anda çalışanların zamanının %60 ila 70’ini alan görevleri otomatikleştirebilir. Bu da genel üretkenliği artırır ve personelin daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlar. Sonuç olarak, işletmeler daha dinamik ve yenilikçi bir işletmeye sahip olurlar.
9. Veri analizi ve içgörüler
Üretken yapay zeka, veri analizinde mükemmeldir. Bu nedenle özellikle büyük veri kümeleri ile çalışan işletmeler için değerlidir. Trendleri, kalıpları ve anomalileri belirleyebilir. Bu tür veriler, veriye dayalı karar verme ve operasyonların, müşteri davranışlarının ve pazar dinamiklerinin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
10. Özelleştirme
Yapay zeka, modelleri bir şirketin tescilli verileri üzerinde eğitme esnekliği sunar. Bu, işletmelere yönelik LLM çözümlerinin işletmelerin özel ihtiyaçları ve hedefleriyle mükemmel bir uyum içinde olmasını sağlar. Bu nedenle, çeşitli sektörlerde ve uygulamalarda kullanılabilir.
Yaygın Üretken Yapay Zeka Araçları
Generative Artificial Intelligence kapsamında, farklı amaçlarla çeşitli güçlü araçlar ortaya çıkmıştır. Yaygın olarak kullanılan bazıları aşağıdaki şekildedir:
- ChatGPT: 7/24 müşteri hizmetleri ve pazarlama içeriği üretimi için geniş bir dil modelli sohbet robotudur.
- Google Bard: Deneysel bir yapay zeka chatbotudur. Araştırma, rapor oluşturma, eğitim mesajları oluşturma ve kodlama görevleri için tasarlanmıştır.
- Bing Chat: Konuşmaya dayalı bir yapay zeka dil modelidir. Bilgi alma, görev otomasyonu ve içerik oluşturmaya odaklanır.
- Midjourney: Büyüleyici görseller oluşturan yapay zeka destekli bir metinden görüntüye modeldir. Ürün tasarımı ve sanatsal mesajlarda yardımcı olabilir.
- GitHub Copilot: Kod yazma verimliliğini artıran bir yapay zeka kod asistanıdır. Ayrıca hataları azaltabilir ve yeni programlama dillerinin öğrenilmesine yardımcı olabilir.
- Dall-E 2: Metin açıklamalarından gerçekçi görüntüler ve sanat üreten bir yapay zeka modelidir. Logolar, prototipler ve görsel öğeler için idealdir.
Bu çeşitli araçlar operasyonları ve tüketici etkileşimlerini yeniden şekillendirebilir. Yapay zeka kullanım alanları geliştikçe, sektörler genelinde inovasyonu ve üretkenliği daha fazla etkilemeyi vaat eder.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
İş Dünyasında Üretken Yapay Zekanın Geleceği
Özetlemek gerekirse, üretken yapay zekanın faydaları ekonomik manzarayı dönüştürebilir ve heyecan verici bir geleceğin önünü açabilir:
- Accenture, tüm çalışma saatlerinin %40’ının dil tabanlı yapay zeka tarafından destekleneceğini tahmin ediyor.
- 2030 ve 2060 yılları arasında, günümüzdeki iş faaliyetlerinin %50’si üretken yapay zeka tarafından otomatikleştirilebilir; yapay zekanın iş yükünü %60 ila %70 oranında azaltması beklenmektedir.
- Ayrıca, 2040 yılına kadar yıllık yüzde 0,1 ila 0,6 oranında işgücü verimliliği artışı sağlayabilir.
- 2022’de %2’den az olan büyük kuruluşların giden pazarlama mesajlarının %30’unun 2025’e kadar yapay zeka tarafından oluşturulacağı öngörülmektedir.
- Üretken yapay zeka, önümüzdeki yıllarda bireylerin kendi kişiselleştirilmiş yapay zeka sesli asistanlarına sahip olmalarını sağlayacaktır.
- Üretken yapay zeka destekli chatbot’ların 2030 yılına kadar insan seviyesinde performansa ulaşması beklenmektedir.
Üretken yapay zekanın potansiyel faydaları arasında gelişmiş karar verme, artan üretkenlik ve bilgi işinin dönüşümü yer almaktadır.
