Üretken yapay zeka (GenAI), makine öğrenimi (ML) ve büyük dil modelleri (LLM'ler) modern işletmeler için giderek daha önemli hale geliyor, ancak yapay zekadan ölçülebilir değer elde etmek hala bir zorluk. Sorunun bir kısmı, iyi eğitilmiş bir yapay zeka modelinin büyük miktarda veriye dayanmasıdır ve birçok şirket için tüm verileri organize etmek ve kullanmak, onları her gün yavaşlatır. Yapay zekadan elde edilen değeri en üst düzeye çıkarmak için şirketlerin veri yığınlarının iyi organize edildiğinden emin olmaları gerekir. Bir şirket veri kaynaklarını birleştirebiliyorsa üretken yapay zeka için değerli kullanım senaryoları oluşturmak çok daha kolay olur. İşte bugün halihazırda değer katan birkaç örnek.

Yazılım Geliştirme ve Veri Biliminde Yapay Zeka

Yüksek Lisans dereceleri söz konusu olduğunda GPT-4, dünya tarihinden bilgisayar programlamaya, orta doğu mutfağına ve ötesine kadar uzanan konularda geniş kapsamlı bilgi birikimine sahip, etkileyici bir genel uzmandır. Büyük ölçüde internetten alınan web sayfaları üzerinde eğitildiğinden bu şaşırtıcı değil. Ancak çoğu şirketin ihtiyaç duyduğu şey, internete değil, kendi iç verilerine göre eğitilen, kendi dikey pazarlarına odaklanan özel modellerdir. a16z yazısı İnşaatçılar Yapay Zeka Hakkında Konuşurken Nelerden Bahsediyor? işletmelerin gerçekte daha fazla sohbet robotuna ihtiyaç duymadığını açıkladı. Şirketler, yüksek doğruluk ve hassasiyetle verimli bir şekilde içgörü sağlayabilecek GPT'lere ihtiyaç duyuyor. Yapay zekanın Shakespeare'i özetleyebilmesi önemli değil; önemli olan potansiyel bir müşterinin yaşam boyu değerinin ne olabileceğini doğru bir şekilde tahmin edip edememesi.

Databricks'ten Ali Ghodsi, müşterilerinin "daha ucuz, daha küçük ve gerçekten yüksek doğruluk ve performansa sahip özel modellere sahip olmak istediğini" belirtti. Üretim gibi aşırı doğruluk gerektiren bir şey için, daha küçük bir modeli özelleştirilmiş, alana özgü bir veri kümesi üzerinde eğitmek daha iyi olur. Sonuç olarak ortaya çıkan model daha hızlı, daha ucuz ve daha doğru olacaktır. 

Daha kapsamlı bir veri kümesiyle şirketlerin yeni yazılımları nasıl prototipleyebileceğini ve hızlı bir şekilde yineleyebileceğini görüyoruz. Kullanırız üretken yapay zeka Şirketimde, tümü bir veri ambarına veya veri gölüne akan bulut uygulamalarından, veritabanlarından, akış verilerinden ve kurumsal uygulamalardan veri hareketini kolaylaştıran prototip bağlayıcılar oluşturmaya yardımcı olmak için şirketimde. Platformlar ve şemalar bu kadar hızlı değiştiğinde, yeni SaaS uygulamaları için bağlayıcılar oluşturmak zorlayıcı olabilir. GPT-4'ü kullanarak, tam özellikli, sağlam konektörler oluşturmak için uzun vadeli çalışmalar yaparken bir yandan da bir müşteriyi çalışır hale getirmeyi başardık. 

Anında Zeka

Büyüleyici bulduğum kullanım örneklerinden biri de GenAI'nin arama ve özetleme için nasıl kullanıldığıdır. Her büyük şirketin Atlassian'dan Slack'e, Sharepoint'ten Teams'e veya Google Drive ve Gmail'e kadar birden fazla veri deposu vardır. Veya yukarıdakilerin hepsinin bir karışımı. Ve çoğunlukla, bu devasa organizasyonel bilgi kaynakları hala büyük ölçüde kullanılmamış durumda. Şirketler bu verilerden faydalanmanın ve yapay zeka kullanarak bundan yararlanmanın rekabet avantajını fark ettikçe bu durum yakında değişecek. LLM'lerin dahili belgeler veya internet gibi dış kaynaklardan gerçekleri almasını sağlayan erişimle artırılmış nesil (RAG), henüz tam anlamıyla yararlanamadığımız heyecan verici bir gelişmedir.

Bu kurumsal uygulamaların yanı sıra, bir finans şirketindeki ticaret geçmişi veya perakende siparişler ve müşteri profilleri gibi, eğitim veri kümesine entegre edilmesi gereken alana özgü depolar da vardır. Bir Yüksek Lisans eğitimi almak, bir kuruluşun tüm veri yığınındaki bilgileri ortaya çıkarabilecek sade İngilizce sorular sormayı çok kolaylaştırabilir. Ancak eğitimin her şeyi anlamlı hale getirebilmesi için öncelikle bu verilerin düzenlenmesi ve kategorize edilmesi gerekir; ne kadar çok veri mevcutsa, eğitimden elde edilen sonuçlar da o kadar iyi olur. 

Bu sorun, özellikle finansal veya işlem verilerinin günün her saati gelip sürekli güncellendiği, değişiklik verisi yakalama ortamında zorlayıcıdır. Veri şemaları değiştiğinde veriler yanlış kategorize edilebilir ve hatta kaybolabilir. Yüksek Lisans işleri otomatikleştirmeye, yeni ürün fikirleri oluşturmaya veya yeni konseptler için beyin fırtınası yapmaya yardımcı olacaksa güncel olması gerekir. Ne yazık ki birçok şirket ilk etapta verileri tek bir yere sığdırmakta zorlanıyor.

Yapay Zeka Rolleri Yükseltiyor ve İşbirliğini Kolaylaştırıyor 

Uzun bir süredir, veri mimarisi ve tasarım modellerinin büyük resmine odaklanmadan, diğer platformlarla entegrasyona veya maksimum performans için bir sistem tasarlamaya odaklanmadan temel kod yazabilen giriş seviyesi yazılım mühendislerine ihtiyaç vardı.

Figma'dan Dylan Field'ın belirttiği gibi, "En iyi tasarımcılar kod hakkında daha fazla düşünmeye başlıyor, en iyi geliştiriciler ise tasarım hakkında çok daha fazla düşünüyor." GenAI, bu insanların birbirlerinin geleneksel alanlarına geçmelerine ve değer katmalarına olanak tanıyor; bu, gelişimi çok daha hızlı hale getirecek. Bu arada akıllı geliştiriciler de kendilerini değer zincirinde daha yukarılara taşımak amacıyla sistem tasarım kalıpları üzerinde çalışıyorlar.

Sonuçta üretken yapay zeka, büyük dil modelleri ve makine öğreniminin birleşimi kurumsal operasyonları dönüştürecek. Üretken yapay zeka, yazılım geliştirmeden pazarlama stratejisine kadar, özel verileri vermeden yeni kodlar oluşturarak, fikirlerin prototiplerini oluşturarak ve tasarımcılar ile kodlayıcılar arasındaki siloları ortadan kaldırarak dramatik bir etkiye sahip olacak. Anahtar, yapay zekanın çok yönlülüğünü veri yönetiminin temel temeli ile dengelemek olacaktır. Temeldeki verileri merkezi ve entegre tutabilirsek, insanları daha üretken ve işletmeleri daha etkili hale getirecek bir sonraki teknoloji çağını başlatabiliriz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/generative-ai-challenges-and-opportunities-for-modern-enterprises/