2024'te Üretken Yapay Zeka için En İyi Kullanım Alanları
Bir yıl içinde, üretken yapay zeka önce dar bir konuda yoğunlaşmışken, şimdi evrensel bir konsepte dönüşerek gerçek anlamda ilgi çeken ve özellikle sosyal medya fenomenleri, öğrenciler, ve Pazar sabahları kolay bir havuçlu kek tarifi arayan kişiler tarafından kullanılan ilk tüketici odaklı artificial intelligence sistemine evrilmiştir.
Yaygın kabul görmesine ve iş dünyasında devrim yaratma vaatlerine rağmen, yapay zekanın iş uygulamaları hala tartışmalıdır. Bazı sektörlerde müşteri operasyonlarından pazarlamaya ve tasarıma kadar etkisi olsa da, genel olarak benimsenmesi beklenenden daha yavaş gerçekleşmiştir. Bu durum, eleştirmenlerin üretken modellerin abartıldığını ve halkın ilgisini kaybedebileceğini iddia etmelerine neden olmuştur.
Ancak, bu endişelerin temelsiz olduğu söylenebilir. Şu anda üretken yapay zekanın azalacağını gösteren herhangi bir veri destekli argüman bulunmamaktadır. Aksine, bu teknoloji evrensel olarak uyarlanabilir değildir ve bazı endüstriler diğerlerinden daha fazla fayda sağlayacaktır. Şimdi, en somut yatırım getirisini sunan üretken yapay zeka uygulamalarına daha yakından bakalım.
EN İYİ YATIRIM GETİRİSİNE SAHİP 3 YAPAY ZEKA UYGULAMASI:
1. Pazarlama optimizasyonu.
2. İçerik hunisi optimizasyonu.
3. Müşteri destek otomasyonu.
En Hızlı Yatırım Getirisi Sağlayan İş Uygulamaları
Üretken yapay zeka araçlarına yönelik temel kullanım senaryoları şunlardır: konuşma amaçlı metin oluşturma, tasarım oluşturma ve veri analizi. Bu alanlarda en büyük yatırım getirisi şu üç alanda sağlanabilir:
1. Pazarlama Optimizasyonu: Geliştirilmiş A/B testleri, SEO araştırmaları ve pazar analitiği ile pazarlama stratejilerinin iyileştirilmesi.
2. İçerik Hunisi Optimizasyonu: Satış ve pazarlama içeriğinin ölçeklendirilmesi ve kişiselleştirilmesi, kişiselleştirilmiş destek dahil.
3. Müşteri Desteği Otomasyonu: Sanal asistanların sohbet robotlarına entegre edilmesi, chatbot’lar aracılığıyla müşteri yaratma, uzun satış çağrılarını özetleme ve pazarlama videolarını paylaşma gibi işlemlerin otomatikleştirilmesi.
Bazı şirketler, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarını, günlük operasyonlarında chatbot’lar aracılığıyla kullanmaktadır. Gelecekte, bu tekniklerin yeni web uygulamaları ve mobil uygulamaların geliştirilmesinde daha yaygın olarak kullanılması beklenmektedir.
Üretken yapay zeka için umut vadeden bir başka kullanım örneği de kod oluşturmaktır. Ancak, kod dokümantasyonu gibi daha az zorlu görevler dışında, yapay zekanın hassasiyet ve karmaşık sorunları çözme yeteneği şu an için sınırlıdır. Muhafazakar endüstriler, özellikle bankacılık gibi, eski kod dönüşümleri gibi daha basit görevlerde yapay zekadan faydalanabilir. Yazılım geliştirme ve bankacılık operasyonları, üretken yapay zekanın getirdiği avantajlardan en çok faydalanabilecek sektörlerden biridir.
Üretim, perakende ve lojistik sektörleri de üretken yapay zeka gelişmelerini takip etmelidir. Bu endüstriler, zaten robotik otomasyon konusunda deneyime sahip oldukları için, yapay zeka uygulamalarını daha etkin bir şekilde kullanabilirler. Perakendede, üretken araçlar gerçek zamanlı ürün durumunu izlemek, talebi tahmin etmek ve tüketici tercihlerini anlamak için kullanılabilir. Üretimde ise, yapay zeka gerçek zamanlı makine verileriyle eğitilerek tahmine dayalı bakımı iyileştirebilir. Lojistikte ise, tedarik zinciri yönetimi için rota optimizasyonu gibi uygulamalarda kullanılabilir.
Üretken Yapay Zeka Güven Tuzağını Aşmak
Üretken yapay zeka, işletmeler için bir dizi kullanım örneği ve vaat sunsa da, şirketler hala bu potansiyelinin tamamını kullanmaktan uzak duruyorlar. SalesForce’un raporuna göre, BT liderlerinin yüzde 86’sı yakın gelecekte kuruluşlarında üretken yapay zekanın önemli bir rol oynayacağına inanıyor; ancak bugün bu teknolojiyi aktif olarak kullananların oranı yüzde 60’ı geçmiyor.
Bu belirsizlik durumu, bir güven boşluğundan kaynaklanıyor gibi görünüyor. Salesforce müşterilerinin yalnızca yüzde 37’si yapay zeka çıktılarının insanlarınki kadar doğru olduğuna güven duyarken, yüzde 20’si yapay zekanın kararlarını insanlar tarafından doğrulanmasını istiyor. Ayrıca, yapay zeka çıktılarına duyulan güven düzeyi zaman içinde düşmüş durumda. Bu durum, yapay zeka araştırma laboratuvarlarının yeni bir mücadele alanı haline gelmiş gibi görünen bir dizi kısıtlamayla birlikte ele alınmalıdır.
Güvensizlik, yapay zekanın hızla benimsenmesini sınırlayan faktörlerden biridir. Birçok endüstri, doğruluk ve kesinlik konularında yüksek standartlara ihtiyaç duyar (örneğin, hukuk, ilaç ve imalat). Yapay zeka araçlarının sadece tekrarlanan ve sıradan görevler için uygun olduğu düşünülen bir yanılgı mevcuttur. Ancak yapay zekanın gerçek değeri, insan hızını ve bilgisini artırma yeteneğinde yatar, tamamen onun yerini almada değil.
Bir yapay zeka sisteminin nihai hedefi mükemmel hassasiyet değil, süreçleri ve kararları daha verimli hale getirerek değer katmaktır. Özellikle geniş ölçekte yaratıcı çıktılara ihtiyaç duyulan durumlarda, yapay zeka insanların yaratıcı görevlerini güçlendirebilir ve karmaşık görevlerin rutin kısımlarını yaparak insan bilgisini ve sezgisini daha iyi bir şekilde destekleyebilir.
Ancak, üretken yapay zeka uygulamalarının çoğu, önyargı, telif hakkı ihlali veya halüsinasyon gibi riskleri azaltmak için insanın sürecin bir parçası olarak kalması gerekecek. OpenAI, insan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenme gibi teknikleri kullanarak yapay zekanın daha az önyargılı hale getirilebileceğini göstermiş olsa da, bu henüz yeterli değildir.
İş dünyasındaki ve kamu kuruluşlarındaki yapay zeka benimseme süreci büyük ölçüde devam eden hukuki davalara bağlı olacaktır. Gelecek yıl, sektörün kurumsal yapay zeka düzenlemelerinde ve içtihat hukukunda ilerleme kaydetmesi muhtemeldir. Veri gizliliği, önyargı ve yapay zekanın suç faaliyetleri için kötüye kullanılması gibi konularda en azından genel bir anlaşma sağlanması gerekmektedir.
Ancak, 2024’ün hukuki açıdan bağlayıcı normlar getirmesi muhtemel değildir. Mahkemelerin devam eden davaları çözmesi uzun zaman alabilir. Bu durumda, yapay zeka araçları ekonomilerimizde ve toplumlarımızda derin bir şekilde kök salabilir ve geri dönüşü olmayan bir noktaya ulaşabilir.
2024'te Üretken Yapay Zekadan Neler Beklenmeli?
IDC’nin tahminlerine göre, kurumsal yapay zeka hizmetleri, yazılım ve altyapıya yönelik harcamaların 2023’ten 2027’ye kadar 16 milyar dolardan 143 milyar dolara çıkması bekleniyor.
Bu rakamlar, yakın gelecekte eğitim hizmetleri ve bilgi işlem kaynakları sağlayan yeni büyük aktörlerin ortaya çıkacağını göstermektedir. Yapay bilişin sınırlarını zorlayabilecek en umut verici teknolojilerden biri ise kuantum hesaplamadır. Henüz uygulamada tam olarak kullanıma geçmemiş olmasına rağmen, çoğu geliştirici, önümüzdeki 10 yıl içinde bu teknolojiyi etkili bir şekilde kullanabileceğimize inanmaktadır.
Ancak, üretken yapay zekanın sağladığı verimlilik artışlarından tam anlamıyla yararlanmak için işletmelerin ciddi iç çalışmalar yapması gerekecek. Bu süreç, çalışanların eğitiminden başlayarak veri analizi, hızlı mühendislik, yapay zeka etiği ve veri modelleme gibi becerilerin yaygınlaştırılmasını içermelidir. Bu becerilerin daha geniş bir kadro tarafından benimsenmesi, şirketlerin yapay zeka avantajlarından tam olarak faydalanabilmesi için kritik öneme sahiptir.
Son olarak, yapay zeka geliştiricilerinin çıkarlarını korumak için, ekonomik fayda ve mahremiyet ile diğer temel insan hakları arasındaki süregelen çatışmayı dengelemek için, sorumlu yapay zeka politikalarının kabul edilmesi gerekmektedir. Bu politikalar, adalet, şeffaflık ve açıklanabilirlik ilkelerini vurgulayarak, risk değerlendirmesi yapılmasını sağlamalıdır.
Bu zorlukların ele alınması, üretken yapay zeka araçlarının iş yatırım getirisini artırmak için kritik bir öneme sahiptir. Yapay zeka’nın geleceği, sadece teknolojideki yeniliklerde değil, aynı zamanda ortak ilkeler üzerinde anlaşma ve yeni dijital çağ için gerekli olan alışkanlıkları benimseme yeteneğinde yatmaktadır.
English 
Turkish