Her yeni teknoloji gibi, birçok insan işlerinde kendilerine yardımcı olması için üretken yapay zekayı kullanmaya hevesli. Accenture araştırma İşletmelerin %89'unun, hizmetleri daha insani hissettirmek için üretken yapay zekayı kullanmanın kendilerine daha fazla fırsat açacağını düşündüğünü buldu. Bu, değişimi zorlayacaktır – Accenture ayrıca şirketlerin %86'sının BT ve teknoloji altyapılarını modernleştirmeleri gerektiğini düşündüğünü de tespit etti.

Buradaki zorluk, kurumsal üretken yapay zeka projelerinin tasarlanması, test edilmesi, oluşturulması ve ölçeklendirilmesinin zaman almasıdır. Yeni üretken yapay zeka yığınlarının sunduğu üretime giden hızlı yolda bile insanların işleri kendi ellerine alma riski var. Bu, kayıt dışı ve BT alanı dışında, gölge yapay zeka olarak adlandırılan üretken yapay zeka dağıtımlarına yol açacaktır. Bu yetkisiz gölge yapay zeka dağıtımları, şirketlerin üretken yapay zeka konusunda erkenden konuşmaya başlamaması ve ekiplere başarılı olmak için ihtiyaç duydukları düşük sürtünmeli araçları sağlamaması durumunda gerçekleşecek. 

Örnek olarak, bir satış ekibinin e-posta potansiyel mektuplarını yazma konusunda yardım istediğini ve potansiyel müşteri faaliyetlerinde üretken yapay zekayı kullanmak istediğini varsayalım. Verileri halka açık hale getirmek büyük dil modeli (LLM), ekibin daha üretken olmasına, daha fazla anlaşma kazanmasına ve ardından işin büyümesine katkıda bulunmasına yardımcı olabilir. Tartışma şu olacak: Neden durup diğer şirketlerin ilerlemesini riske atmalılar?

Üretken Yapay Zeka Talebinin Önüne Geçin

İşletmeler, üretken yapay zeka hakkında nasıl düşündükleri ve neleri geliştirmek istedikleri konusunda departmanlarıyla etkileşime geçmelidir. Bu, etkileşim kurma, iş ekiplerinin ne istediğini dinleme ve ardından daha kapsamlı bir strateji sağlamayı planlama fırsatları sağlayabilir. Bu aynı zamanda ekiplere nelerin mümkün olduğu konusunda tavsiyelerde bulunmak, avantajlara değinmek ve her türlü yanıltıcı veya yanlış anlamaları çürütmek için de bir fırsat olabilir. 

Bu konuşmalar, ekip üyelerine meslektaşlarının karşılaştığı iş sorunları hakkında daha fazla bilgi edinme ve ardından bu ihtiyaçlara uyacak üretken yapay zeka hizmetlerinin nasıl tasarlanıp oluşturulacağına bakma fırsatı sağlayabilir. Bunun önemli bir kısmı, işletmelerin ekiplerinin halihazırda sahip olduğu verileri nasıl alıp üretken yapay zeka ile birleştirerek bunu kendileri için daha da faydalı hale getirebileceği olacak.

Bir satış ekibi örneğinde, üretken bir yapay zeka sisteminin sağladığı yanıtlarda terminolojinizi ve kesin satış noktalarını kullanabilmesi için ürünleriniz hakkındaki bilgileri nasıl hazır hale getirebilirsiniz? Yalnızca Yüksek Lisans'ın eğitim aldığı verileri kullanmak yerine, verilerinizi karışıma eklemek üretkenlikte bu iyileşmeyi sağlayabilir, olası yapay zeka halüsinasyonlarını azaltabilir ve etkili kişiselleştirme sağlayabilir. Aynı zamanda hassas materyallerinizi üçüncü kişilere teslim etmek yerine kontrolünüz altında tutabilirsiniz.

Veri ve Üretken Yapay Zeka ile Farklılaşma

Üretken yapay zeka, şirketinizin yaptıklarını farklılaştırmanıza yardımcı olacaktır. Ancak halka açık yüksek lisans programlarını tek başına kullanmak bunu sağlamayacak ve herkes gibi görüneceksiniz. Şirketler, alma artırılmış üretim veya RAG'ı kullanarak kendi verilerini masaya getirerek üretken yapay zeka stratejilerini daha etkili hale getirebilir ve kendileri ve çalışanlar için özel hale getirebilirler. 

RAG kendi verilerinizi alır, üretken yapay zeka ile kullanıma hazır hale getirir ve ardından çalışanınız bir yanıt istediğinde bu verileri bağlam olarak Yüksek Lisans'a aktarır. RAG, halüsinasyonlar gibi sorunları çözmenin bir parçasıdır ve aynı tür soruları soran diğer şirketlerinkine benzer sonuçlar elde etmek yerine sonuçları kuruluşunuz ve müşterileriniz için daha alakalı hale getirir. Bu, kuruluşunuz ve müşterileriniz için yapmanız gereken bir şeydir, çünkü başka hiçbir şirket sizin sağlayabileceğiniz aynı derinliğe veya veri kombinasyonuna sahip olmayacaktır.

Bunu uygulamak için, başlamayı daha kolay ve daha hızlı hale getiren bir RAG yığını oluşturmak amacıyla vektör veri depolarından ve yapay zeka entegrasyonlarından çeşitli araçları birleştirmeniz gerekecektir. Bunu hızlı bir şekilde sunmak, ekiplerin merkezi BT'yi beklerken kendileri için yapmaya çalışabilecekleri "kayıt dışı" dağıtımlardan bazılarını önlemenize yardımcı olacaktır. RAG gibi teknikler aynı zamanda şirket verilerinden LLM'de eğitim almadan daha iyi bir bağlam için yararlanmanıza olanak tanıyarak veri sızıntısı riskini de azaltır.

Zamanla, hizmet oluşturma konusunda az kodlu ve kodsuz yaklaşımları benimseyerek, üretken yapay zeka hizmetlerini kuruluşunuz içinde daha fazla kullanıcının kullanımına sunmak isteyebilirsiniz. Uygulamaların tamamını yürütmek yerine rehberlik ve destek sunabileceğiniz bir "mükemmellik merkezi" yaklaşımını benimsemek, bu teknolojileri merkezi BT tarafından yavaşlatılmadan herkes için erişilebilir hale getirme şansını artırırken aynı zamanda nasıl uygulanacağı konusunda doğru korkulukları da yerinde tutar. bu hizmetler pratikte kullanılmaktadır.

Zaman İçinde Üretken Yapay Zekaya Olgun Bir Yaklaşım Oluşturmak

Daha geniş açıdan bakıldığında şirketlerin, aşağıdaki gibi konuların yanı sıra teknoloji unsurlarına da baktıkları kendi üretken yapay zeka olgunluk modellerini oluşturmaları gerekecek. veri gizliliği ve uyumluluğu, sosyal etki ve ekip kültürü. Bu unsurlar bir boşlukta meydana gelmez; dolayısıyla bunları erken düşünmek, zaman içinde doğru yaklaşımı benimsemeniz için size daha iyi bir şans verir ve geliştirilen ilgili kural ve düzenlemelere uymayı kolaylaştırır.

Bunun yanı sıra, beklentileri yumuşatmalı ve üretken yapay zekanın ne olduğu ve gerçekte ne sunabileceği konusunda seviye belirlemelisiniz. Örneğin, üretken yapay zeka, personel gruplarını yapay zeka ile değiştirmenize izin vermeyecektir. Bunun yerine, üretken yapay zeka, üretken yapay zekaya sahip olmayan veya ellerinde vanilya LLM araçları bulunan diğer şirketlerle rekabet etmek için çalışma hayatlarındaki araçları kullanabilen daha iyi ve daha üretken personel sunabilir. Yapay zeka destekli personel, daha yüksek kalitede daha fazla iş yapabilir ve daha önce bant genişliğine sahip olmadığınız iş yığınınızdaki öğeleri ele almaya başlayabilir. Bu araçların potansiyeli çok fazla olduğundan, gölge yapay zeka da dahil olmak üzere potansiyel tuzakların önüne geçmeliyiz.

"Örümcek Adam"da Peter Parker'a her zaman söylendiği gibi, büyük güç, büyük sorumluluk getirir. Üretken yapay zeka söz konusu olduğunda, bu gücün kullanılması tüm kuruluşlar için önemli olacaktır. Üretken yapay zekayı hızla bu güçten gerçekten yararlanabilecek kişilerin ellerine teslim etme sorumluluğunu üstlenmek, kuruluşların kendilerini farklılaştırabileceği ve gölge yapay zekanın tuzaklarından kaçınabileceği yer olacaktır.

• 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/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/