Bir akıllı telefonu ilk kez elinize aldığınızda ne kadar havalı hissettiğinizi hatırlıyor musunuz? Kompakt tasarım ve dokunmaya dayalı etkileşim geleceğe doğru bir sıçrama gibi görünüyordu. Akıllı telefonlar, iş üretkenliği ve iletişim açısından sundukları birçok şey nedeniyle çok geçmeden dünya çapındaki kuruluşlar için bir yaşam biçimi haline geldi. üretken yapay zeka (yapay zeka) üretkenlikte benzer bir sıçrama ve yeni çalışma ve yaratma tarzlarının ortaya çıkmasını vaat ediyor.

Midjourney ve ChatGPT gibi araçlar, yapay zekanın yaratıcı potansiyelinin sınırlarını genişleterek gerçekçi görüntüler, videolar ve karmaşık, insan benzeri metinler oluşturma yetenekleriyle dikkat çekiyor. Üretken yapay zeka, önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor derin öğrenme ve yapay zeka gelişimi, bazıları bunun gelişmeye yönelik bir hareket olduğunu öne sürüyor "güçlü yapay zeka.” Bu evrim, bilgisayarların salt sayı hesaplayan cihazların ötesine geçtiğini gösteriyor. Artık doğal dil işleme yeteneğine sahipler (NLP), bağlamı kavramak ve yaratıcılığın unsurlarını sergilemek.

Örneğin kuruluşlar üretken yapay zekayı şu amaçlarla kullanabilir: 

• Dağlarca yapılandırılmamış metni hızlı bir şekilde spesifik ve kullanışlı belge özetlerine dönüştürerek daha bilinçli karar almanın yolunu açın.
• Sıkıcı, tekrarlanan görevleri otomatikleştirin.
• Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma, özel ürün açıklamaları ve pazara hazır kopya ile iş akışlarını kolaylaştırın.
• Daha iyi müşteri deneyimleri yaratan içerik, reklam kampanyaları ve yenilikçi ürünler tasarlayın.

Üretken yapay zekanın gizemini aydınlatıyor

Üretken yapay zekanın kalbinde metinler, resimler, kodlar ve diğer veri türlerinden oluşan devasa veritabanları yatıyor. Bu veriler nesil modellerine beslenir ve aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç model vardır ve her biri belirli bir görevde başarılı olmak için geliştirilmiştir. Üretken çekişmeli ağlar (GAN'ler) veya değişken otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) görüntüler, videolar, 3D modeller ve müzik için kullanılır. Metin ve dil için otoregresif modeller veya büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanılır.

Çalışkan öğrenciler gibi, bu üretken modeller bilgiyi emer ve kalıpları, yapıları ve veri noktaları arasındaki ilişkileri belirler; bu şekilde şiirin gramerini, sanatsal fırça darbelerini ve müzikal melodileri öğrenirler.

Üretken yapay zeka gelişmiş teknolojiler kullanır makine öğrenme kalıpları analiz etmek ve istatistiksel modeller oluşturmak için algoritmalar ve teknikler. Her veri noktasını geniş, çok boyutlu bir manzaraya yerleştirilmiş parlayan bir küre olarak hayal edin. Model, bir sonraki kürenin (yani oluşturulan içeriğin) büyük olasılıkla nereye inmesi gerektiğini tahmin etmek için bir rehber olan bir olasılık haritası oluşturmak üzere göreceli yükseklikleri, vadileri, pürüzsüz eğimleri ve pürüzlü uçurumları hesaplayarak bu küreleri titizlikle haritalandırır.

Artık kullanıcı bir istem (bir kelime, bir taslak, bir müzik parçası veya bir kod satırı) sağladığında, istem bir işaret ışığı gibi davranarak modeli o olasılık haritasındaki belirli bir bölgeye doğru çeker; model daha sonra bu manzarada gezinir ve öğrendiği kalıplar ve kullanıcıların isteminin dürtüsüyle yönlendirilerek sonraki öğeyi, sonraki ve sonraki öğeyi olasılıksal olarak seçer.

Her çıktı benzersizdir ancak istatistiksel olarak modelin öğrendiği verilere bağlıdır. Bu sadece kopyalayıp yapıştırmak değil; olasılık ve yol gösterici istemle beslenen bir bilgi temeli üzerine yaratıcı bir şekilde inşa ediyor. Gelişmiş modeller çeşitli veri türlerini işleyebilirken bazıları metin oluşturma, bilgi özeti veya görüntü oluşturma gibi belirli görevlerde mükemmeldir.

Çıktıların kalitesi büyük ölçüde eğitim verilerine, modelin parametrelerinin ayarlanmasına ve hızlı mühendisliğe bağlıdır; bu nedenle sorumlu veri kaynağı ve önyargıların azaltılması çok önemlidir. Üretken bir yapay zeka modelini yalnızca romantik romanlardan oluşan bir veri kümesi üzerinde eğittiğinizi hayal edin. Kullanıcı modelden gerçeklere dayalı bir haber makalesi yazmasını isterse sonuç kullanılamaz olacaktır.

Üretken yapay zekanın değerinden faydalanma

Üretken yapay zeka güçlü bir araçtır ancak kuruluşlar bu gücü nasıl kullanabilir? Üretken yapay zekanın değerini anlamak için çoğu işletmenin izlediği iki yol vardır:

Başlatmaya hazır araçlar:

"Herkes için yapay zeka" seçeneği: ChatGPT ve Synthesia.io gibi platformlar, geniş veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş olarak gelir ve kullanıcıların, modelleri sıfırdan oluşturup eğitmeden üretken yeteneklerinden yararlanmalarına olanak tanır. Kuruluşlar bu modellere belirli verilerle ince ayar yaparak onları belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış çıktılara yönlendirebilir. Kullanıcı dostu arayüzler ve entegrasyon araçları, bunları teknik bilgisi olmayan kişilerin bile erişebilmesini sağlar.

Bu halka açık seçenekler sınırlı kontrol, model davranışı ve çıktılarının daha az özelleştirilmesi ve önceden eğitilmiş modellerden devralınan önyargı potansiyeli sunar.

Özel eğitimli modeller:

Çoğu kuruluş, güçlü bir ortaklık olmadan yapay zekayı üretemez veya destekleyemez. Özel bir yapay zeka isteyen yenilikçiler, OpenAI'nin GPT-3 veya BERT'i gibi bir "temel modeli" seçip verilerini ona besleyebilirler. Bu kişiselleştirilmiş eğitim, modeli iş hedefleriyle mükemmel şekilde uyumlu, özel üretim yapay zekaya dönüştürüyor. Süreç, üst düzey beceriler ve kaynaklar gerektirir, ancak sonuçların uyumlu, kişiye özel ve işletmeye özgü olma olasılığı daha yüksektir.

Bir kurumsal organizasyon için en iyi seçenek, onun özel ihtiyaçlarına, kaynaklarına ve teknik yeteneklerine bağlıdır. Hız, uygun fiyat ve kullanım kolaylığı öncelikliyse, kullanıma hazır araçlar en iyi seçim olabilir. Özelleştirme, kontrol ve önyargı azaltma kritik öneme sahipse, özel olarak eğitilmiş modeller gelişebilir.

Üretken yapay zekaya kullanım senaryosu odaklı bir yaklaşım benimseyin

Başarının anahtarı, şirketinizin sorunlarına ve üretken yapay zekanın bunları nasıl çözebileceğine odaklanarak kullanım senaryosuna dayalı bir yaklaşımı benimsemekte yatmaktadır.

Kilit hususlar:

• Teknoloji yığını: Mevcut teknoloji altyapınızın yapay zeka modellerinin ve veri işlemenin taleplerini karşılayabileceğinden emin olun.
• Model eşleştirme: Özel ihtiyaçlarınıza uygun bir üretken yapay zeka modeli seçin.
• Ekip Çalışması: Yapay zeka, veri bilimi ve sektörünüzde uzmanlığa sahip bir ekip oluşturun. Bu disiplinlerarası ekip, üretken yapay zekanızın başarılı olmasını sağlamaya yardımcı olacaktır.
• Veri: Yüksek kaliteli, ilgili veriler, üretken yapay zeka başarısını destekleyen yakıttır. Motorunuzun sorunsuz çalışmasını sağlamak için veri hijyeni ve toplama stratejilerine yatırım yapın. Çöp içeri çöp dışarı.

Üretken yapay zeka kullanım örnekleri

Bu yeni teknolojiye ilişkin heyecan, çeşitli sektörlere ve departmanlara hızla yayıldı. Birçok pazarlama ve satış lideri hızla harekete geçti ve üretken yapay zekayı şimdiden iş akışlarına aşılıyor. Üretken yapay zekanın yeni içerik ve faydalı varlıklar yaratma yeteneğinin hızı ve ölçeğinin, yüksek hacimli yazılı veya tasarlanmış içerik üretmeye dayanan herhangi bir disiplin için kaçırılması zordur. Sağlık, sigorta ve eğitim, uymaları gereken yasal ve uyumluluk çabaları ve üretken yapay zeka konusunda içgörü, şeffaflık ve düzenleme eksikliği nedeniyle daha tereddütlü.

• Kod oluşturma: Yazılım geliştiricileri ve programcılar kod yazmak için üretken yapay zekayı kullanır. Deneyimli geliştiriciler, karmaşık kodlama görevlerini daha verimli bir şekilde ilerletmek için üretken yapay zekaya güveniyor. Üretken yapay zeka, kodu farklı platformlarda otomatik olarak güncellemek ve sürdürmek için kullanılıyor. Ayrıca koddaki hataların belirlenmesinde ve düzeltilmesinde ve kodun test edilmesinin otomatikleştirilmesinde de önemli bir rol oynar; Kodun amaçlandığı gibi çalışmasını ve kapsamlı manuel testler gerektirmeden kalite standartlarını karşılamasını sağlamaya yardımcı olur. Üretken yapay zeka, kodlayıcıların ihtiyaç duyduğu çeşitli belge türlerinin hızla oluşturulmasında son derece yararlı olduğunu kanıtlıyor. Buna teknik belgeler, kullanım kılavuzları ve yazılım geliştirmeye eşlik eden diğer ilgili materyaller dahildir.

• Ürün geliştirme: Üretken yapay zeka, tasarım konseptlerini büyük ölçekte optimize etmek için ürün tasarımcıları tarafından giderek daha fazla kullanılıyor. Bu teknoloji, hızlı değerlendirme ve otomatik ayarlamalara olanak tanıyarak tasarım sürecini önemli ölçüde kolaylaştırır. Ürünlerin güçlü, dayanıklı olmasını ve minimum malzeme kullanılmasını sağlayan yapısal optimizasyona yardımcı olarak önemli maliyet düşüşlerine yol açar. En büyük etkiye sahip olmak için üretken tasarımın, ilk konseptten imalat ve tedarik aşamasına kadar ürün geliştirme döngüsü boyunca entegre edilmesi gerekir. Ek olarak ürün yöneticileri, kullanıcı geri bildirimlerini sentezlemek için üretken yapay zekadan yararlanıyor ve böylece kullanıcı ihtiyaçları ve tercihlerinden doğrudan etkilenen ürün iyileştirmelerine olanak tanıyor.

• Satış ve Pazarlama: Üretken yapay zeka, e-posta, sosyal medya ve SMS dahil olmak üzere çeşitli kanallar üzerinden hem potansiyel hem de mevcut müşterilerle son derece kişiselleştirilmiş iletişim sağlayarak pazarlama kampanyalarına yardımcı oluyor. Bu teknoloji yalnızca kampanya yürütmeyi kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda kaliteden ödün vermeden içerik oluşturmanın ölçeğini artırma yeteneğini de geliştiriyor. Satış alanında üretken yapay zeka, müşteri davranışlarına ilişkin derin analizler ve öngörüler sağlayarak ekip performansını artırır. Pazarlama departmanları, verileri incelemek, tüketici davranış kalıplarını anlamak ve hedef kitleleriyle gerçekten bağlantı kuran içerikler oluşturmak için bu teknolojiden yararlanıyor; bu genellikle hedef kitlenin ilgi alanlarına uygun haber hikayeleri veya en iyi uygulamalar önermeyi içeriyor. Üretken yapay zeka, hedef kitleleri dinamik olarak hedefleme ve segmentlere ayırmada ve yüksek kaliteli potansiyel müşterileri belirlemede önemli bir rol oynayarak pazarlama stratejilerinin ve sosyal yardım çabalarının etkinliğini önemli ölçüde artırır. Buna ek olarak, iyi geliştirilmiş istemler ve girdiler, üretken modelleri e-postalar, bloglar, sosyal medya gönderileri ve web siteleri için yaratıcı içerik çıktısı almaya yönlendirir. Mevcut içerik yapay zeka araçları kullanılarak yeniden tasarlanabilir ve düzenlenebilir. Kuruluşlar ayrıca önceki marka içeriklerini daha doğru bir şekilde eşleştirmek için markalarının tonu ve sesine göre eğitilmiş özel üretken yapay zeka dil oluşturucuları da oluşturabilir. 

• Proje yönetimi ve operasyonlar: Üretken yapay zeka araçları, proje yöneticilerini platformlarında otomasyon konusunda destekleyebilir. Faydaları arasında otomatik görev ve alt görev oluşturma, zaman çizelgelerini ve gereksinimleri tahmin etmek için geçmiş proje verilerinden yararlanma, not alma ve risk tahmini yer alır. Üretken yapay zeka, proje yöneticilerinin temel iş belgelerini aramasına ve bunların anında özetlerini oluşturmasına olanak tanır. Bu kullanım durumu zamandan tasarruf sağlar ve kullanıcıların günlük iş yönetimi yerine daha üst düzey stratejiye odaklanmasını sağlar.

• Grafik tasarım ve video: Gerçekçi görüntüler oluşturma ve animasyonu kolaylaştırma becerisiyle üretken yapay zeka, oyunculara, video ekipmanına veya düzenleme uzmanlığına ihtiyaç duymadan videolar oluşturmak için başvurulacak araç olacak. Yapay zeka video oluşturucuları, her bölgeye hizmet vermek için ihtiyaç duydukları dillerde anında videolar oluşturabilir. Üretken yapay zeka tarafından oluşturulan videoların, insan aktörlerin ve yönetmenlerin yerini etkili bir şekilde alması biraz zaman alacak, ancak kuruluşlar halihazırda bu teknolojiyle denemeler yapıyor. Kullanıcılar ayrıca Slack veya LinkedIn'de iş amaçlı kullanıma yönelik profesyonel görünümlü iş fotoğrafları oluşturmak amacıyla kişisel fotoğraflarını düzenlemek için görüntü oluşturucuları kullanıyor.

• İşletme ve çalışan yönetimi: Müşteri hizmetlerinde, üretken yapay zeka çağrı merkezi genelinde kullanılabilir. Gerekli belgelere erişimi ve aramayı kolaylaştırarak vaka çözümleme bilgilerini destek temsilcilerinin parmaklarının ucuna getirebilir. Üretken yapay zeka destekli araçlar, çalışan-yönetici etkileşimlerini önemli ölçüde iyileştirebilir. Performans değerlendirmelerini yapılandırarak yöneticilere ve çalışanlara geri bildirim ve büyüme için daha şeffaf bir çerçeve sunabilirler. Ek olarak, üretken konuşma yapay zekası Portallar çalışanlara geri bildirim sağlayabilir ve yönetimi dahil etmeden iyileştirilecek alanları belirleyebilir.

• Müşteri desteği ve müşteri hizmetleri: Chatbotlar hâlâ yaygın olarak kullanılıyor olsa da kuruluşlar, chatbotların çalışma şeklini değiştirmek için teknolojileri birleştirmeye başladı. Üretken yapay zeka gelişmeleri, doğal olarak akan konuşmalara katılabilen daha yenilikçi sohbet robotlarının oluşturulmasına yardımcı olarak, bir insan temsilcinin anlayacağı şekilde bağlamı ve nüansı anlamalarını sağlıyor. Üretken yapay zeka destekli sohbet robotları, müşteri ve temsilci sorgularını doğru bir şekilde yanıtlamak için büyük miktarda bilgiye erişebilir ve bunları işleyebilir; Yapay zeka sohbet robotları, insan temsilcilerinin aksine, gece veya gündüz kesintisiz bir kullanıcı deneyimi sağlamak için müşteri sorgularını günün her saatinde karşılayabilir. Geleneksel sohbet robotlarından üretken yapay zeka destekli arkadaşlara geçiş henüz başlangıç ​​aşamasında, ancak potansiyel inkar edilemez. Teknoloji geliştikçe, sanal ve insani yardım arasındaki çizgiyi bulanıklaştıracak şekilde daha karmaşık ve ilgi çekici yapay zeka etkileşimleri bekleyebiliriz.

• Dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi: Üretken yapay zeka, kalıpları veya anormallikleri tanımlamak için büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde tarayabilir ve özetleyebilir. Sigortacılar ve tazminat eksperleri, müşteri sonuçlarını optimize etmek amacıyla politikaları ve talepleri incelemek için üretken yapay zeka araçlarını kullanabilir. Üretken yapay zeka, belirli ihtiyaçlara göre uyarlanmış özel raporlar ve özetler oluşturabilir ve ilgili bilgileri doğrudan sigortacılara, eksperlere ve risk yöneticilerine sağlayarak zamandan tasarruf edebilir ve karar almayı basitleştirebilir. Ancak nihai kararların alınması ve adil sonuçların sağlanması için insan muhakemesi ve gözetimi hâlâ gereklidir.

• Eğitim ve test için sentetik veri oluşturma: Kuruluşlar, yapay zeka modellerini eğitmek, yeni ürünleri test etmek ve gerçek dünya senaryolarını simüle etmek amacıyla sentetik veriler oluşturmak için yapay zekadan yararlanabilir. Bu, hassas olabilecek ve özel kalması veya pahalı bir dış veri kaynağından gelmesi gereken gerçek verilere olan bağımlılığı azaltabilir. Artık gerçek dünya verilerini toplama ve hazırlama sınırlamalarına bağlı olmayan geliştirme döngüleri hızlandırılabilir. Şirketler, kolayca bulunabilen sentetik veri kümeleri sayesinde yapay zeka modellerini hızla yineleyebilir, yeni özellikleri test edebilir ve çözümleri pazara daha hızlı sunabilir.

Kuruluşunuzun üretken yapay zeka kullanım senaryolarının etik açıdan uygulanmasına yönelik temel çıkarımlar şunlardır:

• Hassas verileri koruyun: Savunmasız bilgilerin açığa çıkmasını önlemek ve düzenlemelere uymak için yalnızca kişisel olmayan ve hassas olmayan verileri kullanın.
• Haberdar olun: Güvenilir araçları belirlemek ve etik olmayan yapay zeka uygulamalarından kaçınmak için sektör haberlerini takip edin.
• Bir yapay zeka politikası geliştirin: Mevcut şablonlardan yararlanarak dahili yapay zeka kullanımı ve üçüncü taraf araçlara yapılan yatırımlar için yönergeler oluşturun.
• Beceri geliştirmeye yatırım yapın: Yeniden beceri kazandırma ve beceri geliştirme programlarına yatırım yapmak, çalışanların otomasyona dirençli beceriler geliştirmesini sağlamak açısından çok önemlidir.

En iyi uygulamalar hızla gelişiyor. Üretken yapay zekanın potansiyeli birçok kuruluş için heyecan verici olsa da, bu ortamda ilerlemek, ilerleme ile sağduyu arasında denge kurmayı gerektiriyor.

Üretken yapay zekanın geleceği

McKinsey'e göre,¹ Üretken yapay zekanın bu on yılda insanlardan daha iyi performans göstermesi pek olası değil. Ancak 2040 yılına kadar üretken yapay zeka yeteneklerinde önemli bir sıçrama görebiliriz. McKinsey, yapay zekanın geniş bir görev yelpazesinde en iyi performans sergileyen %25'lik insan grubuyla rekabet edebilecek bir seviyeye ulaşmasını bekliyor. Yani yapay zeka, yüksek kaliteli yaratıcı içerik yazacak, karmaşık bilimsel sorunları çözecek veya yetenekli profesyonellerle aynı düzeyde anlayışlı iş kararları verecek. Geçmişte otomasyona dayanıklı olan işler, üretken yapay zekadan daha da etkilenecek. Eğitim, hukuk, teknoloji ve sanat alanındaki profesyoneller, üretken yapay zekanın mesleklerine dokunduğunu muhtemelen daha erken görecekler. 

MIT sempozyumunda panelistler² Yapay Zeka araçları üzerine, üretken yapay zekada gelecekteki çeşitli araştırma yollarını araştırdı. Önemli bir ilgi alanı algısal sistemlerin yapay zekaya entegrasyonudur. Bu yaklaşım, yapay zekanın dokunma ve koku gibi insan duyularını taklit etmesini sağlayarak dil ve görüntüye yönelik geleneksel odaklanmanın ötesine geçmesini sağlayacak. Üretken yapay zeka modellerinin insan yeteneklerini aşma potansiyeli de özellikle duygusal tanıma bağlamında tartışıldı. Bu gelişmiş modeller, kişinin nefes alma ve kalp atış hızındaki değişiklikleri yorumlamak için elektromanyetik sinyaller kullanabilir ve duygusal durumlarına ilişkin daha derin bir anlayış sunabilir.

Uzmanlar, önyargının çoğu üretken yapay zeka modelinin kalıcı bir yönü olarak kalacağını öngörüyor. Bu zorluğun etik veri kümeleri etrafında şekillenen yeni pazaryerlerinin ortaya çıkmasına yol açması bekleniyor. Dahası, şirketler ve üretken araçları kullanan içerik oluşturucular arasında süregelen rekabetle karakterize edilen dinamik bir senaryonun ortaya çıkması muhtemeldir.

Bu araçlar işyerinde yaygınlaştıkça kaçınılmaz olarak iş rollerinde değişikliklere yol açacak ve yeni beceriler gerektirecektir. Bu gelişmelerin yanı sıra, her zaman üretken yeteneklerin kötüye kullanılmasının artması da beraberinde geliyor. Kullanıcılar resim, ses, metin ve video da dahil olmak üzere çeşitli içerik biçimleri oluşturma gücü kazandıkça, kötü niyetli suiistimal olasılığının da artması bekleniyor. Bu senaryo, bu tür riskleri azaltmak için sağlam mekanizmalar geliştirmenin ve üretken yapay zeka teknolojilerinin sorumlu kullanımını sağlamanın önemini vurguluyor.

Üretken yapay zeka, tıpkı akıllı telefonların iş iletişimini ve üretkenliği dönüştürmesi gibi, çeşitli sektörlerdeki kurumsal operasyonları dönüştürmeye devam edecek. Sıradan görevlerin otomatikleştirilmesinden içerik oluşturma ve ötesinde yaratıcılığın desteklenmesine kadar üretken yapay zekanın potansiyeli çok geniş ve çeşitlidir.

Ancak etik hususları dikkate almak, veri güvenliğini en üst düzeye çıkarmak ve gelişen en iyi uygulamalara uyum sağlamak çok önemlidir. Üretken yapay zekanın sunduğu tüm olasılıkları keşfetmeye hazır kuruluşlar için rehberlik ve içgörüler yalnızca bir tık uzağınızda. İşletmeniz için üretken yapay zekanın gücünden yararlanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için şunları keşfedebilirsiniz: IBM Watsonx, iş için oluşturulmuş yapay zeka ve veri platformu.

IBM watsonx'u bugün keşfedin

Dipnotlar:

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129