Papa kabarık Balenciaga ceketiyle sokaklara çıkıyor. Saniyeler içinde yazılan 2,000 kelimelik bir makale. Hiç düşünmeden hazırlanmış zekice bilmeceler. Buzdolabınızdaki bir fotoğrafa dayalı tarif fikirleri. 

üretken yapay zeka bazen sihir gibi gelebilir. Neden hızla yeni “o” teknolojisi haline geldiğini anlamak zor değil. Üretken yapay zeka, pazarlamadan satışa ve hukuka kadar çeşitli ticari operasyonlara yardımcı olacak yazılı, sözlü ve görsel içerik oluşturan erişilebilir ve çok yönlü bir teknolojidir. 

Ancak yapay zeka yeni bir şey değil. AI, Siri'ye ses veren şeydir; e-posta sistemlerinin cümlelerinizin sonunu nasıl tahmin edebileceğini ve Spotify'ın bir sonraki adımda hangi şarkıyı duymak isteyebileceğinizi nasıl bildiğini sağlar. Yapay zeka son on yılda sessizce hayatımızın dokusuna yerleşti.

Her ne kadar ChatGPT gibi Yüksek Lisans'ların erişilebilirliği sayesinde Üretken Yapay Zeka tek yapay zeka türü gibi görünse de, geniş bir alanın yalnızca bir bölümüdür. Üretken yapay zeka ile bilgisayarlı görmeyi karşılaştırdığımızda, üretken yapay zeka birçok görev için son derece faydalıdır ancak gerçek zamanlı, mevcut süreçlerle ilgili görsel verilere ihtiyaç duyan işletmeler için bilgisayarlı görme çok önemlidir. 

İşletmeniz için hangi tür yapay zekanın en yüksek yatırım getirisine sahip olacağını anlamak için yapay zekanın temellerini anlamak ve farklı yeteneklerini keşfetmek önemlidir.

Yapay Zeka Türleri

Makinelere insanlar gibi düşünmeyi ve tepki vermeyi öğretmek karmaşık olduğundan yapay zeka üç ana türe ayrılır: Yapay Dar Zeka (ANI), Yapay Genel Zeka (AGI) ve Yapay Süper Zeka (ASI).

• ANI dar anlamda tanımlanmış görevlere odaklanır.
• AGI insanlar gibi düşünür ve genel görevleri yerine getirebilir.
• YSZ insan yeteneklerinin ötesinde görevleri gerçekleştirebilir.

Bununla birlikte, bu kategoriler daha da dört alt türe ayrılabilir:

• Reaktif Makineler: IBM'in Deep Blue'sunun örneklediği bu tür yapay zeka, önceden tanımlanmış kurallara ve stratejilere göre çalışır ancak öğrenemez veya gelişemez.
• Sınırlı Bellek Yapay Zekası: Bu tür yapay zeka, sürücüsüz arabalar gibi daha fazla veri aldıkça daha akıllı hale gelir.
• Zihin Teorisi AI: Bu, insan davranışının duygusal yönlerini anlamayı amaçlayan yeni ortaya çıkan bir alt türdür.
• Kendini tanıyan yapay zeka: Bu henüz mevcut değil ancak makinelere bir benlik duygusu verecektir.

Üretken Yapay Zeka Nereye Uyuyor?

Üretken yapay zeka; işitsel, görsel veya metin olsun içerik oluşturan yapay zeka sistemlerini içerir. ChatGPT gibi büyük dil modellerini (LLM'ler) içeren bu sistemler, tahminlerde bulunmak için mevcut verileri analiz eder ve ardından eğitimlerine dayalı olarak yeni veriler üretir.

Yüksek Lisans'lar gelişmiş algoritmalar kullanarak sanki dili gerçekten anlıyormuş gibi iletişim kurabilirler. Ancak üretken yapay zekanın metin oluşturmak için yalnızca kalıplara ve tahminlere dayandığını unutmamak önemlidir. Türetilmiş çıktıyı anlamaz. 

Üretken AI, sosyal medya gönderilerinden makalelere, resimlere, ses kayıtlarına ve hatta web sitesi geliştirme koduna kadar çeşitli içerik türleri oluşturmak için güçlü bir araçtır. Zamandan tasarruf sağlar, yaratıcılığı teşvik eder ve personeli rutin görevlerden kurtarır.

Ancak bu bir sihir değil. Üzerinde eğitim aldığı verilerle sınırlı olduğundan bazen yanlış veya tutarsız yanıtlar üretebilir. 

Büyük dil modellerinin popülaritesi artmaya devam ettikçe, bu teknolojinin özellikle gizlilik kaygıları konusundaki incelemeleri de artıyor. Bazı kuruluşlar veri gizliliğini korumak için yüksek lisanslarını geliştirirken, diğerleri üretken yapay zekanın nasıl kullanıldığına ilişkin korkuluklar ve politikalarla boğuşuyor.

Son zamanlarda, bu veriye aç modelleri çalıştırmanın maliyeti de yapay zekanın gücünden yararlanmaya çalışan birçok kuruluş için engelleyici hale geldi. 

Bilgisayarla Görme Pratik Bir Yapay Zekadır

Herhangi bir işletme, pazarlama varlıkları veya satış materyalleri oluşturmaya yardımcı olmak için LLM'leri kullanabilirken, işletmelerin üretim hatlarında, mağazalarda veya iş yaptıkları her yerde neler olduğunu görmelerine yardımcı olamaz. Üretken yapay zeka, şu anda olanlara değil, yalnızca geçmiş verilere dayalı olarak metin veya görseller oluşturabilir. 

Operasyonlara ilişkin gerçek zamanlı görsel bilgiler için bilgisayar görüşü mevcuttur. Bilgisayarlı görme, makinelerin görsel bilgileri insanlar gibi yorumlamasını ve anlamasını sağlayan farklı bir yapay zeka türüdür. Mevcut kameraları kullanarak insanları, nesneleri ve olayları gerçek zamanlı olarak tespit ederek üretkenliği ve güvenliği artırmak için proaktif önlemleri kolaylaştırır. 

Bu tür pratik yapay zeka, gerçekten dramatik operasyonel iyileştirmeler sağladığından, işlerinde olup bitenler hakkında benzeri görülmemiş veriler sağlar. Bilgisayar görüşü yeni veriler oluşturmaz ancak endüstriler genelinde daha verimli ve çevik olma fırsatlarını vurgular.

Gerçek zamanlı görsel içgörülerin kullanım durumları neredeyse sonsuzdur. İşletmenin fazladan bir çift göze ihtiyaç duyduğu her yerde, bilgisayarlı görme yardımcı olabilir.

Güvenlik görüntüleri ve geleneksel video gözetimi yalnızca bir olay meydana geldikten sonra kullanılırken, bilgisayarlı görüntü, yöneticileri ve personeli sorunlar meydana geldiği anda uyarabilir. Bu, güvenliği artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve çalışanlar ve hizmet verdikleri müşteriler için daha iyi bir deneyim sağlayabilir. 

Bilgisayarlı Görmenin Pratik Uygulamaları

Bilgisayarla görme uygulamaları çeşitli sektörleri kapsamakta olup süreçleri, karar vermeyi ve verimliliği iyileştirmek için gerçek zamanlı veri yorumlama olanağı sunmaktadır. İşte endüstrileri nasıl dönüştürdüğüne bir bakış ve üretken yapay zeka ile bilgisayarlı görme karşılaştırmasına bir bakış:

Perakende

Perakende mağazanızda neler olup bittiğini anlamak, mükemmel bir müşteri deneyimi sağlamak için çok önemlidir ve daha mutlu müşteriler, daha yüksek kâra eşittir. 

Bilgisayar görüşü gerçek zamanlı görsel veriler sağladığından mağaza yöneticileri mağazalarda olup biten her şeyin tam bir görünümünü elde edebilir. Bu, aşağıdaki gibi kullanım durumlarını içerir: 

• Personel ayarlamalarını hızlı bir şekilde yapmak ve alışveriş yapanlarla anında ilgilenmek için gerçek zamanlı otomatik doluluk sayımı.
• Hatların belirli bir eşiği aşması durumunda hattın terk edilmesini ve satış kayıplarını en aza indirmeye yardımcı olmak için bekleme süresi izleme ve uyarılar.
• Ürün yerleştirmeye, personel kararlarına ve müşteri memnuniyetine yardımcı olacak yaya trafiği analizi.

Öte yandan, Üretken Yapay Zeka geçmiş verilere dayanır ve mevcut bilgilere dayanarak yeni içerik oluşturmak için yönlendirmeyi gerektirir. Bu, aşağıdaki gibi kullanım durumlarını içerir: 

• Mağaza içi teşhir tasarımları da dahil olmak üzere pazarlama materyalleri oluşturmak.
• Sosyal medya içeriği oluşturmak.
• Müşteri soru ve incelemelerine yanıt vermek.
• Tarihsel eğilimleri analiz etmek.

Bilgisayar görüşü benzersiz bir şekilde pratiktir çünkü perakende operasyonlarını gerçek zamanlı olarak etkileyebilecek görsel veriler sağlar.

Gelecekteki kararları vermek için geçmiş bilgilere dayanan üretken yapay zekanın aksine, bilgisayar görüşünden gelen gerçek zamanlı uyarılar ve bilgiler, perakendecilerin mağazadaki sorunları olduğu gibi çözebileceği anlamına geliyor. İnanılmaz değer sunmak için perakende alanında ekstra bir çift göz gibi davranabilen tek yapay zekadır. 

Üretim ve Depolama

Perakende mağazalarında olduğu gibi, üretim veya depolama tesisinizde neler olup bittiğini görmek operasyonların iyileştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Gerçek zamanlı görsel veriler, sorunları ortaya çıktıkça ele alarak gecikmelerin ve kesinti sürelerinin azaltılmasına yardımcı olabilir. 

Sonuç olarak bilgisayarlı görme şu amaçlarla kullanılabilir:

• Daha fazla doğruluk için anormallik ve kusur tespitini otomatikleştirin.
• Maliyetli yanlış toplama ve gecikmeleri azaltmak için paket ve etiket algılamayı otomatikleştirin. 
• Gerçek zamanlı güvenlik izlemesi sağlayın (robot ve tehlikeli alan izleme dahil).

Üretken yapay zeka, üretim ve depolamada da kullanılabilir ancak farklı görevler için de kullanılabilir. Kullanım durumları şunları içerir:

• Sezgisel yönlendirmelerle sahadaki bir sorun belirlendiğinde çözümler için beyin fırtınası yapmak.
• Müşteri hizmetleri sorularını ve yanıtlarını otomatikleştirme.
• Kullanım kılavuzları veya ürün katalogları gibi uzun belgeleri arama ve analiz etme.

Özellikle üreticiler için fabrikanızda veya üretim hattınızda neler olup bittiğini tam olarak görebilmek gerçekten oyunun kurallarını değiştiriyor. Bilgisayar görüşü bunu mümkün kılan tek yapay zekadır.

Bu benzeri görülmemiş verilerle üreticiler, sohbet robotu etkileşimlerini ve pazarlama materyallerini iyileştirmenin ötesine geçebilir ve operasyonel verimliliği doğrudan etkileyen gerçek zamanlı kararlar alabilir.  

Restoranlar

Restoran sektörü, yapay zeka çözümlerine yönelik heyecanın doruğa ulaştığı bir diğer sektör. Tekrar ediyorum, daha çok içerik oluşturmaya veya analiz etmeye yönelik çözümler arıyorsanız üretken yapay zeka harika bir seçimdir. Gerçek zamanlı, görsel veriler arıyorsanız cevap bilgisayarlı görüdür. 

Bilgisayarla görme, restoranlara yönelik vakaları kullanır: 

• Süreçleri kolaylaştırmak ve verimliliği artırmak için tezgah arkası operasyonları izleyin ve takip edin.
• Personelin daha iyi tahsis edilmesi ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesi için gerçek zamanlı doluluk sayımı.
• Eşi görülmemiş arabaya servis analizleri için gerçek zamanlı araç kimliği ve izleme.

Restoranlar için üretken yapay zeka kullanım örnekleri:

• En son gıda trendleriyle güncel kalmak için menü ve tarif oluşturma
•  Marka bilinirliğini artırmak için pazarlama ve sosyal medyaya yönelik içerik oluşturma
•  Müşterilerle etkileşim kurmak için daha iyi müşteri kişiselleştirmeleri oluşturun 

QSR ve FCR restoranları, çok kanallı siparişlerin, daha fazla kişiselleştirme ve teslimat seçeneklerinin artmasıyla inanılmaz derecede karmaşık hale geldi. Üretken yapay zeka, sipariş sırasında ve teslimattan sonra müşteri deneyimini yönetmeye ve iyileştirmeye yardımcı olabilir, ancak siparişlerin tam olarak nasıl yerine getirildiğini gerçekten anlamak için bilgisayar görüşünün pratikliği çok değerlidir. 

Üretken Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görme

İşletmeniz için doğru yapay zeka çözümünü seçmek, çözülmesi gereken en kritik sorunları tanımlamaya ve neyi başarmayı hedeflediğinizi anlamaya bağlıdır. Üretken yapay zeka ile bilgisayarlı görme arasında zor bir seçim olabilir. Yaratıcı içerik üretimi arıyorsanız üretken yapay zeka ihtiyaçlarınıza daha uygundur.

Ancak, üst ve alt satırlarınızı doğrudan etkilemek ve işinizi önemli ölçüde dönüştürmek için gerçek zamanlı görsel içgörülere ihtiyacınız varsa, bilgisayarla görmenin pratik yetenekleri benzersizdir. 

Oxford Sözlüğü “pratik”i “gerçek koşullarda başarılı olması veya etkili olması muhtemel bir fikir, plan veya yöntem” olarak tanımlıyor. Gerçek koşullarda bilgisayar görüşü kadar etkili başka bir yapay zeka yoktur. Bilgisayar görüşü, gerçekten güçlü, dönüştürücü gerçek zamanlı veriler sunmak için işletmeniz için en önemli şeyleri yakalar. 

• 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.iotforall.com/generative-ai-or-computer-vision-driving-the-most-value-for-your-enterprise