2023'ün hızlı tempolu ortamında kuruluşlar yapay zekayı (AI) ve ilgili teknolojileri benimseyerek çeşitli yapay zeka uygulamalarında bir artış yaşadı. Gelen verilere göre McKinsey, küresel endüstrilerde çalışanlar tarafından yapay zekanın benimsenme oranı %55 gibi önemli bir orandaydı. Ancak 2024'e adım attığımız şu günlerde kuruluşlar, yapay zekanın rekabet gücü ve operasyonel verimlilik açısından kritik öneme sahip olduğunu ancak pratik, günlük entegrasyonunun incelikli değerlendirmeler gerektirdiğini fark ediyor. Önümüzdeki yıl, yapay zeka teknolojilerinin yeni bir ilerleme ve genişleme aşamasına girdiğine tanık olacağız, ancak odak noktası, yapay zekanın günlük iş operasyonlarına kusursuz bir şekilde dahil edilmesi için hayati önem taşıyan belirli bileşenlere ve pratik uygulamalara doğru kayacak.

Yapay zekanın ilerlemeye ve kuruluşların günlük operasyonlarında yaygınlık kazanmaya devam ettiği bir dönemde yeni yıl için üç tahmin:

Daha küçük, özelleştirilmiş büyük multimodal modeller (LMM'ler) daha popüler hale gelecek

2024 yılında LMM ve metin tabanlı arayüzler neredeyse her yazılım ürününün ayrılmaz bileşenleri haline gelecektir. Bu LMM'ler tarafından yönlendirilen etkileşimli metin, ses ve görüntü tabanlı arayüzler, çeşitli uygulamalar arasında temel bir entegrasyondan geçecektir. Bu arayüzler, uygulamaları kontrol etmekten, sohbet robotları aracılığıyla uygulamanın kendisiyle ilgili kullanıcı sorularına yanıt vermeye kadar her şey için kullanılacak. Yakında LMM'ler, kullanıcıların dijital ortamla nasıl etkileşime geçeceğini ve dijital ortamdan nasıl değer elde edeceğini yeniden tanımlayacak. Veri kontrolü ve konuşma yeteneklerinin bu birleşimi, kullanıcı deneyimini temelden değiştirecek ve arayüzleri, farklı kullanıcı ihtiyaçlarını sorunsuz ve akıllı bir şekilde karşılayan sezgisel, etkileşimli platformlara dönüştürecek. 

Gelecek yıl özellikle organizasyonlar değişecek büyük dil modelleri (LLM'ler), yalnızca metnin ötesinde, birden fazla türdeki kullanıcı girişinin bir kombinasyonunu mümkün kılan çok modlu modellere doğru. Bu modeller, daha fazla iş kullanım senaryosunda üretken yapay zekanın kullanımını genişleten ve basitleştiren yeni etkileşim türlerine olanak tanıyacak. Ancak bu, yüksek lisansların inovasyonda hâlâ büyük bir rol oynamayacağı anlamına gelmiyor. Kısa bir süre önce Apple, yüksek lisans diplomalarının yerel olarak uygulanmasını başlattı; Sınırlı bellek kapasitesine sahip ortamlarda büyük dil modellerini yürütmek için flash belleği verimli bir şekilde kullanmaya yönelik yenilikçi bir yaklaşım. Verilerin daha verimli bir şekilde pencerelenmesi ve paketlenmesine yönelik yaklaşımları, LLM'lerin mobil cihazlarda yerel olarak çalıştırılmasına olanak sağlar. Daha fazla cihaz, LLM'leri ve sonunda LMM'leri yerel olarak çalıştırma konusunda daha yetenekli hale geldikçe, bunun gibi tekniklerin kullanılması, inovasyonun ve geniş kullanımın hızla artmasına olanak tanır.

Ek olarak, daha küçük, daha amaca yönelik üretken modeller daha fazla iş odağına sahip olacak. Bu geçiş, model eğitimi için büyük veri gereksinimlerini düzene sokacak ve gizliliğin, güvenliğin ve özelleştirmenin artmasını sağlayacak. Açık kaynak teknolojisi gibi bulut tabanlı işbirliğine yönelik genel baskıyla, bu özel LMM'lerin oluşturulmasının yürütülmesi daha kolay hale geliyor ve ekiplerin teknolojinin tüm avantajlarından yararlanmasına olanak tanıyor. Sağlık, eğitim veya sürdürülebilirlik gibi belirli amaçlar için tasarlanan LMM'ler, özelleştirilmiş, alana özgü uzmanlık ve yetenekler sağlayarak bu ilgili alanlara hizmet etmeyi amaçlamaktadır. Açık kaynak çözümleri ise şeffaflığı, erişilebilirliği ve yazılım geliştirmeye toplu katkıyı savunur. Bu iki kavramın kesişmesi, açık kaynağın işbirlikçi ruhundan yararlanarak amaç odaklı girişimleri güçlendirmekle ilgilidir.

Amaca yönelik LMM'leri açık kaynak çerçevelere entegre etmek veya kendilerini açık kaynak haline getirmek, uzmanlaşmış araçlara ve bilgilere daha geniş erişim sağlar. Bu kombinasyon, alan uzmanlığı gerektiren alanlarda yenilikçiliği ve topluluk odaklı gelişimi teşvik ederek daha erişilebilir, uyarlanabilir ve etik açıdan uyumlu çözümlerin oluşturulmasını sağlar. Bunu sergileyen ve iyi belgelenmiş bir bilgi kaynağı kökenine sahip olan modeller en popüler modeller olacaktır. Kaynak bulmaya yapılan bu vurgu, yapay zeka odaklı çözümler alanında şeffaflık ve hesap verebilirlik kültürünü teşvik ederek yüksek düzeyde güven ve güvenilirlik sağlayacaktır.

Gizlilik düzenlemeleri işletmelerin ilk aklına gelecek 

Hem ABD'de hem de uluslararası alanda veri gizliliği ortamı giderek daha karmaşık ve yönetilmesi zor hale geliyor. Gizlilik düzenlemeleri dikte edilirken Devlet düzeyinde Florida, Delaware ve Teksas'ta ve Başkan Biden'ın yeni icra emri Yapay zeka güvenliğini ve gizliliğini denetlemek, veri gizliliği kurallarında gezinmek çoğu kuruluş için büyük bir başarı olacaktır. Uluslararası alanda ise bu daha da karmaşık olacak. Aralık ayında AB'nin geçici anlaşması Yapay Zeka Yasası dünya çapındaki ülkeler tarafından kopyalanması muhtemel olan çok ayrıntılı bir çerçeve sağladı.

Başkan Biden'ın idari emri ve AB Yapay Zeka Yasası dışında bile, eyaletlere özgü yasalar ve çeşitli ülkeler tarafından uygulanan çeşitli veri sahibi hakları düzenlemelerinin birleşimi, yapay zekayı operasyonlarına entegre etmeyi planlayan şirketlerin dikkate alması gereken çok şey olduğu anlamına geliyor. Birçoğu, birden fazla sisteme dağılmış bol miktarda veri ve içerikle boğuşuyor. GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uyma konusunda kendilerini ne kadar zor durumda buluyorlar. Yeni yılda bu kuruluşlar, veri zenginliğini yönetmekte zorlanırken bu gizlilik düzenlemelerini tam olarak benimseme konusunda daha yavaş olacaklar; bu, daha fazla işletmenin geride kalması ve uyumsuzluğun sonuçlarıyla uğraşması nedeniyle riskli bir gerçektir.

Yapay zeka, yapılandırılmamış verilerden değer dönüştürecek

Bu yıl yapay zekanın gerçek değeri, insanların çeşitli dahili kullanım durumlarında yapılandırılmamış bilgilerden daha fazla değer elde etmelerine yardımcı olma kapasitesinde yatacak - geniş hacimli belgeleri ayrıştırma, daha kısa ve bilgilendirici özetler oluşturma ve bu belgelerle Soru-Cevap etkileşimlerini kolaylaştırma. Yapay zeka, değerli içgörüler elde etmek ve görünüşte kaotik bilgileri anlamlandırmak için çeşitli tekniklerden ve algoritmalardan yararlanarak yapılandırılmamış verilerle baş etmede çok önemli bir rol oynuyor. Bu yapay zeka araçlarının dönüştürücü gücü, bilgiyi derinlemesine anlama ve özetleme, kullanıcıya kısa ama kapsamlı genel bakış sunma yeteneklerinde ortaya çıkıyor. Sonuç olarak sözleşmeler, İK politikası belgeleri, ürün şemaları ve fiziksel tedarik zinciri belgeleri gibi önemli içeriklerin, İK, Hukuk ve Uyumluluk departmanındaki bilgi uzmanlarının bunları tercüme etmesine gerek kalmadan sıradan çalışanlar tarafından kolayca sorgulanıp anlaşılabileceği ortaya çıkacak.

Yüksek Lisanslar yapay zekanın yönetim becerisinin merkezinde yer alıyor yapılandırılmamış veri, insan dilinin nüanslarının ve bağlamının deşifre edilmesini sağlar. Yüksek Lisans'lar yapılandırılmamış metinleri inceleyerek önemli fikirleri, verileri ve temaları çıkarabilir. Bu, ham metin verilerini yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürerek kategorizasyonu, duygu analizini ve özetlemeyi kolaylaştırır. Ek olarak, yapay zekanın belgeleri anlama yeteneği, bilgilerin daha fazla incelenmesine, kalıpların belirlenmesine ve önemli veri noktalarının çıkarılmasına yardımcı olarak hızlı bilgi alımına olanak sağlayabilir. Yapay zeka, bu yeteneklerden yararlanarak, yapılandırılmamış verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilir, bilinçli karar almayı teşvik edebilir, süreçleri otomatikleştirebilir, müşteri deneyimlerini geliştirebilir ve endüstriler arasında yeniliği teşvik edebilir.

Yapay zeka kasırgası devam ederken, sahne önümüzdeki daha da dönüştürücü bir yıl için hazırlanıyor. 2024'ü tanımlamaya hazır yaklaşan ilerleme dalgası, yalnızca yapay zekanın devam eden evrimini ve kullanımını belirtmekle kalmıyor, aynı zamanda teknolojik manzarayı henüz hayal edilmemiş şekillerde yeniden tanımlamaya hazır, sorumlu entegrasyon, dönüştürücü yetenekler ve etik değerlendirmeler çağını da müjdeliyor.

• 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/three-ways-ai-will-change-in-the-new-year/