Her Şirketin Göz önünde bulundurması gereken Üretken Yapay Zeka Kullanım Durumları

“Üretken AI” (Gen AI) terimi, insanlarla karşılaştırılabilir düzeyde içerik oluşturabilen bir tür yapay zekayı ifade eder.

Bunu başarmak için Nesil Yapay Zeka çözümleri, üzerinde eğitim aldıkları büyük miktardaki verideki kalıpları, yapıları ve özellikleri tanımlamayı öğrenir. Algoritmalar daha sonra bu bilgiyi yeni oluşturulan içerikte aynı parametreleri yeniden üretmek için kullanır.

OpenAI'nin ChatGPT'si gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) birincil üretken yapay zeka örneklerinden biridir. Ancak teknolojinin büyüsü metin oluşturmanın çok ötesine uzanıyor.

Synthesia.io, Runway ve Wondershare Filmora gibi platformlar video içeriğinin oluşturulmasına ve geliştirilmesine yardımcı olur. DALL·E 2 ve Canva'nın Yapay Zeka Görüntü Oluşturucusu gibi gelişmiş grafik tasarım araçları halihazırda insan tasarımcılarla rekabet ediyor. Ayrıca artık Ecrett Music, Soundraw ve MusicLM gibi araçları kullanarak telifsiz müzik oluşturmak da mümkün. Bu tür araçlar, metin istemlerine veya belirli temalara ve ruh hallerine göre müzik bestelemenize olanak tanır.

İçerik oluşturma alanının dışında, potansiyel üretken yapay zeka kullanım örnekleri; müşteri hizmetlerinin ve destek görevlerinin otomatikleştirilmesini, müşteri deneyiminin kişiselleştirilmesini, şirketlerin analitik yeteneklerinin geliştirilmesini, karmaşık senaryoların modellenmesini ve daha fazlasını kapsar.

Bu Nesil Yapay Zeka kullanım örneklerinden birini veya birkaçını denemek için üretken bir Yapay Zeka geliştirme şirketiyle ortaklık kurmayı düşünüyorsanız, teknolojinin dönüştürücü potansiyelini biraz daha iyi anlamanıza yardımcı olacağız.

Kuruluşlarda üretken yapay zeka kullanım örnekleri

Geçtiğimiz birkaç ayda ITRex inovasyon analistleri, müşterilerimizi üretken yapay zeka ve iş dünyasındaki kullanım örnekleri konusunda eğitmek için birkaç blog yazısı yazdı.

Şu anda Gen AI makale serimiz aşağıdaki konuları kapsamaktadır:

• Geleneksel ve üretken yapay zekanın karşılaştırılması
• Sağlık hizmetleri, perakende ve tedarik zinciri yönetiminde üretken yapay zeka uygulamalarının özeti

Bu nedenle bu makalede üretken yapay zekanın sektöre özel kullanım durumlarına girmeyeceğiz. Bunun yerine, bu ileri teknolojinin hangi süreçleri ve görevleri artırabileceğini veya tamamen otomatikleştirebileceğini size anlatacağız.

Bir başka önemli açıklama.

İşletmeniz için üretken yapay zeka kullanım örneklerini keşfederken genellikle iki temel yolunuz vardır:

• Bunlardan ilki, ChatGPT, Synthesia.io veya diğerleri gibi ticari olarak temin edilebilen, benzersiz iş gereksinimlerinizi karşılamak üzere özel veri kümeleriniz kullanılarak ince ayar yapılabilecek ürünlerden yararlanmaktır. Bu platformlar, kullanıcı dostu arayüzler ve entegrasyon araçları sağlayarak, yapay zeka konusunda kapsamlı bir geçmişi olmayanlar için bile adaptasyon sürecini nispeten basit hale getiriyor.
• İkinci seçenek, GPT-3, BERT veya onların halefleri gibi uygun bir yapay zeka temel modelinin seçilmesini ve verilerinizle eğitilmesini içerir. Bu yaklaşım, yapay zekanın davranışı ve çıktıları üzerinde daha yüksek düzeyde özelleştirme ve kontrol sunar ancak teknik uzmanlık, kaynaklar ve zaman açısından daha önemli bir yatırım gerektirir.

Üçüncü bir seçenek de var; yani sıfırdan üretken yapay zeka modelleri oluşturmak. Microsoft, Google ve Tesla tarafından desteklenen tek boynuzlu bir girişim olmadığınız ve sisteminize 300 milyar kelime besleyecek bilgi işlem kaynaklarına ve teknik uzmanlığa sahip olmadığınız sürece bu rotaya gitmenizi önermiyoruz (bu, sistemin çalışması için gereken metin verisinin miktarıdır). ChatGPT'yi eğitin). Tamamen özel yapay zeka çözümleri geliştirmenin maliyeti de çok yüksek olabilir.

Lafı daha fazla uzatmadan iş dünyasındaki üretken yapay zeka uygulamalarını inceleyelim.

En iyi 5 üretken yapay zeka kullanım örneği

1. İnsani dokunuşu koruyan otomatik müşteri desteği

Anında üretken yapay zeka kullanım örneklerinden biri, canlı sohbet, telefon görüşmeleri ve e-postalar yoluyla alınan müşteri sorularına anında yanıt verme etrafında dönüyor.

İşletmeler, müşteri hizmetlerini tamamen otomatikleştirmenin yanı sıra, insan uzmanların çalışmalarını artırmak için üretken yapay zekadan da yararlanabilir. Akıllı asistanlar bilgi arama, çağrı özetleme ve çağrı metni analizi gibi görevleri güvenle üstlenir. Bu, müşteri destek yöneticilerine, müşterilerinin karşılaştığı ortak sorunları belirleme, müşteri hizmetlerinin eksik olduğu sorunlu alanları vurgulama ve geri bildirimleri ürün ve hizmetlerinde ince ayar yapmak için kullanma yetkisi verir.

Müşteri hizmetlerindeki üretken yapay zeka uygulamaları aynı zamanda hiper kişiselleştirmeyi de içerir. Gen AI, arama kayıtlarındaki kelime seçimleri, konuşma hızı ve ses tonu gibi ince kalıpları analiz ederek kuruluşların iletişimleri ayarlamasına ve müşteri katılımını ve sadakatini artırmak için kişiselleştirilmiş teklifler sunmasına yardımcı olabilir.

Peki müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekanın örneği nedir?

Hotels.com ve Vrbo.com gibi dünyanın önde gelen tatil ve uçuş rezervasyon platformlarından bazılarının arkasındaki seyahat teknolojisi şirketi Expedia Group, ChatGPT'yi Expedia uygulamasına entegre etti.

Kullanıcılar artık Expedia'nın web sitesinde uçuş ve konaklama aramak yerine, bir seyahat acentesine danıştıkları gibi yapay zeka destekli kişisel asistandan seyahat tavsiyesi isteyebiliyor. ChatGPT seyahat noktaları, oteller ve ulaşım konusunda önerilerde bulunabilir. Kullanıcılar daha sonra uygulamada önerilen konumlara yer işareti koyabilir ve seçilen tarihlerdeki müsaitlik durumunu kontrol edebilir.

Expedia, Nesil Yapay Zeka odaklı müşteri hizmetleri otomasyonundan yararlanmak için OpenAI teknolojisini tarih aralıkları, otel konumu, oda türü ve fiyat gereksinimleri dahil olmak üzere 1,26 katrilyonluk şaşırtıcı değişkenleri tanımlayacak ve anlayacak şekilde eğitti. Akıllı asistan ayrıca belirli bir tarihteki fiyatları geçmiş fiyat eğilimleriyle karşılaştırmak ve dalgalanmaları izlemek için Expedia'nın uçuş verilerini kullanıyor. Bu bilgi, gezginlerin rezervasyon yapmak ve ödül kazanmak için en uygun zamanı belirlemesine olanak tanır.

Müşteri desteği için üretken yapay zeka çözümlerinin kullanılması şirketinizin bekleme sürelerini kısaltmasına, memnuniyeti artırmasına ve müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltmasına yardımcı olabilir. Accenture'un Herkes için Üretken Yapay Zekanın Yeni Çağı raporuna göre, teknolojinin görev otomasyonu ve artırma potansiyeli özellikle bankacılık, sigorta, sermaye piyasaları ile enerji ve kamu hizmetlerinde yüksektir. Genel olarak, müşteri hizmetleri için konuşmaya dayalı ve üretken yapay zekanın benimsenmesi, şirketlerin ilgili giderleri %30'a kadar azaltmasına olanak tanıyacak.

2. Somut sonuçlar veren içerik pazarlaması

Pazarlama departmanları şu ana kadar üretken yapay zekanın en önemli faydalanıcıları oldu. Öneri motorlarının tahmin gücünü artırmaktan akıllı reklam yerleştirmeye kadar, Nesil Yapay Zekanın geliştiremeyeceği hiçbir dijital pazarlama görevi yoktur.

Ancak üretken yapay zeka uygulamalarında aslan payı içerik oluşturma etrafında dönüyor.

Gen AI, herhangi bir konuyla ilgili bağlamsal olarak alakalı ve tutarlı içeriği yalnızca saniyeler içinde oluşturur. Buna karşılık, deneyimli yazarlar 1000 kelimelik bir blog gönderisini geliştirmek için 2-6 saat harcıyorlar.

Tüm dijital içeriğin %25'inin halihazırda Yapay Zeka Kuşağı tarafından üretilmiş olması sürpriz değil.

İleriyi düşünen markalar, sosyal medya duyuruları, blog gönderileri, ürün açıklamaları, bağlantı oluşturmaya yönelik makaleler, satış e-postaları ve sunumlar için metinler yazmak ve düzenlemek için üretken yapay zeka araçlarını kullanıyor. Bazı durumlarda içerik pazarlama maliyetlerini azaltmak için şirket içi yazarları bile kovuyorlar.

Ancak bir aksaklık var (ya da daha doğrusu birkaç aksaklık).

Büyük dil modelleri, kullanıcı sorularına yanıt olarak yanlış veya uydurma bilgiler sunarak halüsinasyon eğilimi gösterir. Bu dezavantaj, LLM'lerin eksik veya hatalı olabilecek hızlı miktardaki veriler üzerinde eğitilmesinden kaynaklanmaktadır.

Ek olarak, ChatGPT gibi üretken yapay zeka çözümleri henüz internete erişemiyor, bu da onların daha yüksek değerli içerik için istatistikler, alıntılar ve diğer bilgileri bulmasını engelliyor.

Gerçek zamanlı bağlantının olmaması, SEO Core AI ve Bramework gibi özel ChatGPT SEO eklentilerinin mevcut olmasına rağmen, arama motoru optimizasyonundaki (SEO) üretken yapay zeka uygulamalarını yalnızca anahtar kelime fikirleri ve içerik konuları önermekle sınırlandırıyor.

Peki içerik pazarlamasında başarılı üretken yapay zeka örnekleri var mı?

ITRex'te neredeyse bir yıldır içerik oluşturmak için Yapay Zeka Nesil araçları kullanıyoruz. İK ekibi için açık pozisyon açıklamalarını düzenlemekten teknoloji makaleleri yazmaya kadar çeşitli görevlerde teknolojiyi test ettik.

İçerik pazarlamasında üretken yapay zeka kullanım örneklerini keşfederek yazarlarımızı en az %30 daha üretken hale getirdik; bu da artık rakip ve müşteri araştırmalarına ve konunun uzmanlarıyla etkileşimlere daha fazla zaman ayırabilecekleri anlamına geliyor.

İyileştirmeler aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli görevlerde fark edilir:

• İlk araştırma . Nesil yapay zeka araçları, yazarların otomatik veri toplama veya biyoenformatikte makine öğrenimini kullanma gibi karmaşık teknoloji konularına odaklanmalarına yardımcı olur ve daha fazla araştırmaya rehberlik eder.
• İçerik taslağı hazırlama . Gen AI tarafından üretilen kopya, makaleler ve bunların bölümleri için erken bir taslak görevi görebilir. İçerik ekibimiz bu tür taslakları istatistiksel verilerle, saygın araştırma makalelerine yapılan referanslarla, teknik uzmanlardan alınan girdilerle ve ilgili vaka çalışmalarıyla zenginleştirir.
• İçerik düzenleme . En önemli üretken yapay zeka uygulamalarından biri, dilbilgisi hatalarını ve stil tutarsızlıklarını tespit etmek, aşırı uzun cümleleri daha küçük cümlelere bölmek ve hatta makaleleri popüler çevrimiçi yayınların stilinde düzenlemek için insanlar tarafından yazılan içeriği akıllı algoritmalar aracılığıyla çalıştırmayı içerir.

Şirketiniz deneyi bir adım daha ileriye taşıyabilir.

Ticari olarak mevcut araçları eğiterek veya temel LLM'leri verileriniz üzerinde yeniden eğiterek, arama motorlarında iyi sıralanan, web sitenize alakalı trafiği çeken ve web sitesi ziyaretçilerini potansiyel müşterilere dönüştüren son derece kişiselleştirilmiş ve etkili içerik oluşturabilirsiniz.

3. Değer getiren iş süreci otomasyonu

İş süreci otomasyonu (BPA) ortamı uzun süredir robotik süreç (RPA) ve akıllı süreç otomasyonu (IPA) çözümlerinin hakimiyetindedir. Bu teknolojilerin birbirleriyle nasıl karşılaştırıldığını öğrenmek için BPA ve RPA ve IPA makalemize göz atın.

Kural tabanlı ve hatta yapay zeka destekli BPA araçlarıyla karşılaştırıldığında, üretken yapay zeka uygulamaları daha geniş ve daha karmaşıktır. Dönüşümsel güçleri Yapay Zeka Kuşağının doğal dili anlama kapasitesinden geliyor.

Dile dayalı görevlerin tüm iş etkinliklerinin %25'ini oluşturduğu göz önüne alındığında, iş dünyasındaki üretken yapay zeka kullanım örnekleri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli süreçleri ve iş akışlarını kapsar:

• Proje yönetimi uygulamalarında görevlerin önceliklendirilmesi, toplantıların planlanması ve e-postaların organize edilmesi gibi yönetimsel faaliyetlerin gerçekleştirilmesi
• BT altyapınız genelinde doğru bilgileri arama ve etkileşimli bir arayüz aracılığıyla içeriği özetleme
• Otomatik olarak standart veya özel belge ve raporlar oluşturma
• Bilgilerin teknoloji sistemlerine girilmesi

Nesil yapay zekanın temel avantajı, sürekli olarak yeni verilerden öğrenme ve yeteneklerini geliştirme yeteneğidir. Derin öğrenmeye dayalı IPA çözümleri de bunu yaparken, başlangıçtan itibaren daha az eğitim verisine maruz kalırlar ve dolayısıyla daha az karar verme potansiyeline sahiptirler.

McKinsey'e göre üretken yapay zeka ve diğer teknolojilerin stratejik olarak kullanılması, çalışanlarınızın zamanını alan görevlerin %70'e kadar otomatikleştirilmesini sağlayabilir. Bu, yıllık %3,3'lük bir iyileşme oranıyla üretkenlikte kayda değer bir artışa yol açabilir.

4. Herkesin erişebileceği veri analitiği

ITRex ekibi uzun süredir verilerin demokratikleşmesini, yani bilgi ve veri analitiği içgörülerinin, teknik uzmanlıkları ne olursa olsun kuruluşlardaki tüm bireyler için erişilebilir hale getirilmesini savunuyor.

Dünyanın en büyük perakende, sağlık, medya ve eğlence şirketleri için self servis iş zekası (BI) çözümleri ve yapay zeka tabanlı artırılmış analiz araçları yaratıyoruz.

Düzgün bir şekilde gerçekleştirilen kurumsal uygulama entegrasyonu (EAI), uzman veri yönetimi, yapay zeka analitiği ve etkili kullanıcı arayüzü tasarımı sayesinde müşterilerimizin varlık yönetimi ve bakım operasyonlarını iyileştirmesine, maliyet azaltımı için alanları belirlemesine ve üretkenliği artırmasına yardımcı olduk.

Müşterilerimiz, üretken yapay zeka kullanım örneklerinden yararlanarak konsepti daha da ileri götürebilir ve self servis BI ve yapay zeka destekli analitik sistemlerini çeşitli şekillerde geliştirebilir:

• Stratejik karar verme . BI araçları karmaşık iş verilerinin anlaşılmasına yardımcı olurken veri analitiğindeki üretken yapay zeka uygulamaları, potansiyel stratejilerin geliştirilmesini, trend tahminini ve otomatik rapor oluşturmayı içerir.
• Daha yüksek düzeyde otomasyon . Self servis BI, son kullanıcılar için veri analizini basitleştirip otomatikleştirirken, üretken yapay zeka, operasyonel verilerinize dayalı olarak öngörülerin, tahminlerin ve içeriğin oluşturulmasını otomatikleştirebilir. Bu içgörülere daha sonra konuşma arayüzleri aracılığıyla erişilebilir veya uygun istemler kullanılarak grafiklere dönüştürülebilir.
• Proaktif analitik . Self servis BI genellikle reaktiftir; bu, çalışanlarınızın içgörü elde etmek için verileri sorgulaması gerektiği anlamına gelir. Üretken yapay zeka proaktif olabilir ve gerçek dünya sorunlarına açık sorgulamalar olmadan çözümler sunabilir.
• Senaryo modelleme . Üretken yapay zeka, olası sonuçları simüle ederek veya veriye dayalı teklifler üreterek kullanıcıların karmaşık kararlar almasına yardımcı olabilir.

Son araştırmalar, kuruluşların %32'sinin halihazırda analitikle ilgili üretken yapay zeka kullanım örneklerinden faydalandığını gösteriyor. Ankete katılanların %34'ü, artan rekabet gücü (%52) ve ürünlerinin gelişmiş işlevselliği veya performansı (%45) dahil olmak üzere önemli faydalar elde etti.

Şirketinizin bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmesine gerek kalmayacağından, Gen Yapay Zeka potansiyel olarak veri analitiğinin maliyetini de azaltabilir. Ancak üretken yapay zeka destekli analitiğin tüm avantajlarından yararlanmak için yine de model eğitimi için verilerinizi kaynaklamanız ve biçimlendirmeniz gerekir. Bu alandaki bilginizi geliştirmek için veri hazırlama kılavuzumuza göz atın.

5. Yeniliği teşvik eden çalışanların katılımı ve eğitimi

Kuruluşların yenilik yapma yeteneğini baltalayan çok sayıda yapay zeka uygulama zorluğu vardır. Bunlar arasında, geliştirme sürecinin sonlarında ortaya çıkan teknoloji engelleri, yapay zeka kavram kanıtlarının (PoC) ölçeklendirilmesindeki başarısızlıklar ve yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili etik sorunlar yer alıyor.

Değişime karşı dirence neden olan, yani şirket yöneticilerinin %49'una göre dijital dönüşümün önündeki temel engel, yapay zekanın etik ve ahlaki sonuçlarıdır.

Üretken yapay zekaya yönelik bu kadar çok umut verici kullanım örneği varken, personelinizin yerini akıllı ve son derece üretken algoritmalara bırakmaktan korkması doğaldır. Ayrıca çalışanlar, ne kadar kullanışlı ve sezgisel olursa olsun, yıllardır güvendikleri teknoloji araçlarını terk etmekte tereddüt edebilirler.

Nesil Yapay Zeka öncüleri bu sorunu nasıl ele alıyor?

Cevap etkili çalışan eğitimi ve işe alımda yatmaktadır.

Kısa süre önce Asana, şirketlerinin yapay zekayı iş süreçlerine nasıl entegre ettiğini öğrenmek için 300'den fazla pazarlama profesyoneliyle röportaj yaptı. Kuruluşların yalnızca %15'inin pazarlama çalışanlarına resmi yapay zeka eğitimi ve öğrenme yönetimi programları sağladığı ortaya çıktı! Bununla birlikte, işverenleri bu tür programlar sunan katılımcıların %55'i, yapay zeka uygulama hedeflerine 12 ay içinde ulaşacaklarından eminken, yapay zeka eğitimine erişimi olmayan uzmanların oranı yalnızca %23'tür.

Çalışan eğitimi mükemmel bir üretken yapay zeka kullanım senaryosu oluşturur.

Çalışanlarınız için kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturmaktan otomatik olarak eğitim materyalleri, sınavlar ve diğer eğitim içeriklerini geliştirmeye kadar Gen AI, öğrenme sonuçlarını iyileştirirken öğrenme ve geliştirme (Öğrenme ve Geliştirme) ekibinizin çalışmalarını hızlandırabilir.

Teknoloji aynı zamanda İK ekiplerinize CV taraması ve başvuranın profiline göre iş görüşmesi soruları hazırlama konusunda yardımcı olarak yeni adayların işe alım sürecini kolaylaştırabilir.

Bu üretken yapay zeka kullanım durumları buzdağının sadece görünen kısmıdır.

Henüz tüm şirketler Gen AI'da satılmıyor ve hem teknik hem de ticari açıdan hala çözülmesi gereken çok şey var.

Bu nedenle BT yöneticilerinin yalnızca %33'ü şu anda üretken yapay zekayı kuruluşları için en önemli öncelik olarak görüyor; ankete katılanların %86'sı teknolojinin gelecekte kuruluşlarında önemli bir rol oynayacağını beklemesine rağmen.

Şirketiniz güçlü üretken yapay zeka uygulamalarını araştırmak, hatasız bir yapay zeka uygulama yol haritası geliştirmek ve Gen yapay zeka çözümlerini özelleştirmek veya oluşturmak istiyorsa, ITRex yardım etmek için burada! Benzersiz iş ihtiyaçlarınıza en uygun üretken yapay zeka kullanım örneklerini görüşmek için bizimle iletişime geçin!

İlk olarak 31 Ekim 2023'te https://itrexgroup.com'da yayınlandı .