Yapay zekayı evcilleştirmek. Yapay zekayı işinizde uygulamak için ilk adımları nasıl atabilirsiniz? | İş dünyasında yapay zeka #119

Yayınlanan: 2024-05-17

Kişiselleştirilmiş ürün önerileri favori alışveriş uygulamanızda otomatik olarak görünüyor mu? Sanal asistanlar benzersiz bir verimlilikle soruları yanıtlıyor ve sorunları her zaman çözüyor mu? Peki işletmeniz, dünya çapında iş yapma şeklini geliştiren bir teknoloji olan yapay zekanın gücünden nasıl yararlanabilir? Bir işletme sahibi olarak bu dönüştürücü güçten yararlanmak istersiniz. İşte size bunu nasıl yapacağınızı gösterecek beş adım. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin. Bir şirkette yapay zeka nasıl evcilleştirilir? giriiş

Yapay zekayı evcilleştirmek – içindekiler

Bir şirkette yapay zekayı evcilleştirmek ne kadar kolay? giriiş
1. Adım. Yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka arasındaki farkı anlayın
Adım 2. İş ihtiyaçlarını tanımlayın
3. Adım. Yapay zekanın işletmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin
4. Adım. Yapay zekayı uygulamak için kendi yeteneklerinizi değerlendirin
Adım 5. Bir uzmana danışmayı düşünün
Yapay zekayı evcilleştirmek - özet

Bir şirkette yapay zekayı evcilleştirmek ne kadar kolay? giriiş

Yapay Zeka (AI) Polonya'daki işletmeler arasında popülerlik kazansa da, hâlâ onun potansiyelini tam olarak kullanamayan birçok şirket var. KPMG araştırmasına göre (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html), ülkemizde şirketlerin yalnızca %15'i şu anda yapay zeka çözümlerini kullanıyor, dünya ortalaması ise %35-37. Aynı zamanda, yapay zekayı uygulayan şirketlerin %62'ye varan oranı, bu uygulamaların etkinliğini izlemiyor; yani, eğer varsa, ne tür bir etkiye sahip olduklarını bilmiyorlar.

Bu rakamlar, Polonya iş dünyasında yapay zekanın henüz kullanılmamış devasa potansiyelini gösteriyor. Öte yandan, şirketlerin %13'ü 2023 yılı sonuna kadar yapay zekayı uygulamaya koymayı planlıyordu; bu, bu yıkıcı teknolojinin yaklaşmakta olan benimsenme dalgasının bir işareti olabilir. Aslında şirketler yapay zekanın artan üretkenlik, iyileştirilmiş ürün ve hizmet kalitesi, daha iyi finansal performans ve güçlendirilmiş rekabet konumu gibi çok sayıda faydasını görüyor.

1. Adım. Yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka arasındaki farkı anlayın

Yapay zekayı işinizde uygulamaya yönelik ilk adımı atmayı düşünüyorsanız, bu teknoloji grubunun temellerini öğrenmeye değer. İşletmenizde yapay zekanın potansiyelini fark edebilmeniz için öncelikle Yapay Zeka (AI), en geniş anlamıyla Makine Öğrenimi (ML) ile Üretken Yapay Zeka arasındaki temel farkı anlamanız gerekir. Bu terimler sıklıkla birbirinin yerine kullanılır, ancak aslında biraz farklı kavramları açıklarlar.

Yapay zeka , bilgisayarlar veya robotlar gibi programlanmış makinelerin insanlara benzer şekilde 'düşünme' ve akıllı davranışları taklit etme genel yeteneğini ifade eder. Yapay zeka sistemleri, yeni bilgiler elde etmek için gerçek dünyadaki bilgileri özümseyebilir, analiz edebilir ve kullanabilir. Yapay zeka tabanlı teknolojilere örnek olarak konuşma, görüntü ve yüz tanıma verilebilir.

Öte yandan makine öğrenimi (ML), bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrendiği ve doğrudan insan müdahalesi olmadan kararlar aldığı bir yapay zeka alanıdır. ML'nin önemli bir özelliği, sürekli olarak kendini geliştirme ve algoritmaları yeni girdi verilerine göre uyarlama yeteneğidir.

Ana işareti ChatGPT'nin çılgın popülaritesi olan üretken yapay zekanın hızlı gelişimiyle birlikte, bu yeni trendi anlamak da önemlidir. Üretken yapay zeka; metin, resim, video ve ses, hatta bilgisayar kodu gibi yeni veriler üretme yeteneğine sahiptir. Bunu büyük miktarda eğitim verisinden öğrenerek yapar. ChatGPT gibi dil modelleri, girdi verilerinin doğasında bulunan kalıpları ve kuralları öğrenir ve daha sonra bu bilgiyi, insanlar tarafından yazılanlara benzeyen yeni, benzersiz metinler oluşturmak için kullanır.

Üretken yapay zekanın gücü, esnekliğinde ve bilgiyi yenilikçi yollarla yaratıcı bir şekilde yeniden karıştırma ve sentezleme yeteneğinde yatmaktadır.

İş ihtiyaçlarını tanımlayın

İkinci adım, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulanarak işletmenizin karşılanabilecek spesifik ihtiyaçlarını belirlemektir. Bu süreç, derinlemesine bir analiz ve çeşitli soruların dikkatle değerlendirilmesiyle başlar:

Hangi spesifik sonuçlara ulaşmak istiyorsunuz? Gelirin artması, tedarik zincirinin optimizasyonu veya daha iyi müşteri hizmetleri olabilir.
Bu hedeflere ulaşmanın önündeki temel engeller nelerdir?
Yapay zeka ve makine öğrenimi bunların üstesinden gelmenize nasıl yardımcı olabilir?
Böyle bir girişimin başarısını nasıl ölçmek istersiniz? Özellikle kaç şirketin bu önemli adımı atladığı göz önüne alındığında, sonuçların nasıl değerlendirileceğini en baştan planlamaya değer. Bu, KPI'lara, doğrudan mali kazanımlara veya bu uygulama için özel olarak tanımlanan diğer ölçümlere dayanabilir.
Zaten ne tür verileriniz var? Veriler, bir şirketin yeni uygulamaya konulan yapay zekasının kullanacağı önemli bir kaynaktır. Kendinize şunu sorun: Yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için hangi ek verilere ihtiyacınız olacak?

Bu soruları yanıtlamanın değerini tam olarak anlamak için pratik bir örneğe bakalım. Müşteri belgelerini işlemek için uzun, manuel süreçlerle mücadele eden küçük bir muhasebe firması düşünün. Hedeflerini "işlemeyi hızlandırmak ve verimliliği artırmak için muhasebeyi otomatikleştirmek" olarak tanımladılar.

Ana engeller, sıkıcı görevlere harcanan zaman ve işlenmesi gereken büyük miktarda belgeydi. Ekip, bu zorlukları inceledikten sonra yapay zeka tabanlı belge işlemeyi potansiyel bir çözüm olarak belirledi: İlgili finansal verileri otomatik olarak çıkarıp kategorize edebilen, hataları azaltabilen ve süreçleri hızlandırabilen Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisi.

Bu durumda etkiyi ölçmenin yolları, ayda işlenen belge sayısında artış ve sipariş başına ortalama işlem süresinde azalmaydı. Veri kaynaklarını (bu durumda yapay zeka sistemlerini eğitmek için gereken makbuzların, faturaların ve diğer mali belgelerin hacmi) değerlendirmek de önemliydi.

Bu örnek, yapay zeka uygulama sürecinin başında iş ihtiyaçlarınızı açıkça tanımlamanın önemini göstermektedir. Ancak bu şekilde doğru çözümleri belirleyebilir ve işletmenize maksimum değer katacak şekilde bunları doğru şekilde uygulayabilirsiniz.

Kaynak: DALL·E 3, istem: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

SensID Bilişsel Otomasyon (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai) gibi araçlara ulaşmaya değer. -builder/overview) veya Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Bilişsel Otomasyon, robotik görevlerin ve karar verme süreçlerinin anahtarı olan belge içeriğinin anlaşılmasını otomatikleştirmek için Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisini kullanır. Metin analiz edildikten sonra sistem, toplanan verileri bir araya getirir ve robotik süreç otomasyonu (RPA) ve analitik uygulamalarında kullanıma hazır, yapılandırılmış bir biçimde sunar. Geliştirdiğimiz teknoloji ile çok çeşitli iş dokümanlarının içerdiği bilgileri yorumlayan modelleri verimli bir şekilde oluşturmak mümkün.

SensID Bilişsel Otomasyon, yapılandırılmış veriler (veritabanları gibi), yarı yapılandırılmış veriler (formlar, csv, html vb. gibi) ve yapılandırılmamış veriler (doc, pdf, vb. gibi) dahil olmak üzere çeşitli metin kaynaklarından verilerin entegrasyonunu sağlar. vb.), bilgilerin birleşik bir görünümünü sağlar.

Microsoft AI Builder, Microsoft Power Platform'un bir parçasıdır. Bununla iş süreçlerinizi optimize etmenize yardımcı olacak yapay zeka modelleri oluşturabilir ve kullanabilirsiniz. Belge tanıma gibi birçok yaygın iş senaryosuna hazır, önceden oluşturulmuş bir model kullanabilir veya şirketinizin özel gereksinimlerini karşılayacak özel bir model oluşturabilirsiniz.

Denemeye değer bir diğer seçenek ise belgeleri okumak için OCR (Optik Karakter Tanıma) kullanan ve PayU ve Hitachi gibi büyük şirketlerin güvendiği Docsumo'dur.

3. Adım. Yapay zekanın işletmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin

İş hedeflerinizi ve zorluklarınızı belirledikten sonra bir sonraki mantıksal adım, yapay zekanın işinize değer ve kâr katabileceği belirli yolları belirlemektir. Bazen yol açık olmayabilir, bu nedenle geniş yelpazedeki olası faydaları göz önünde bulundurun.

Yapay zekanın temel değer faktörlerinden biri müşterilere sunulan değeri artırmaktır . Yapay zeka, makine öğreniminin ve gelişmiş veri analitiğinin gücüyle şirketlerin tüketici tercihlerini ve davranışlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Bu, daha kişiselleştirilmiş ve tatmin edici bir alışveriş deneyimi sağlar.

Bir diğer önemli faktör ise yapay zekanın çalışanların verimliliğini ve üretkenliğini artırma potansiyelidir. AI, tekrarlanan, zaman alan görevleri otomatikleştirerek önemli ölçüde maliyet tasarrufu sağlayabilir ve ekiplerin daha stratejik, yaratıcı faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır ve iş memnuniyetini önemli ölçüde artırabilir. Aslında, yönetim pozisyonlarında çalışanların %59'u işyerinde yapay zeka kullanımının iş memnuniyetini artırdığına inanıyor (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Son olarak, genellikle yapay zeka çözümlerinin uygulanmasından kaynaklanan doğrudan iş kazanımlarını da unutmamalıyız. Kuruluşlar süreçleri optimize ederek, operasyonları iyileştirerek ve verileri daha iyi kullanarak gelirlerini ve karlarını en üst düzeye çıkarabilir.

Peki yapay zeka müşterilerinizin memnuniyetini artıracak mı? Çalışan verimliliğini en üst düzeye çıkaracak mı? Gelir artışına katkı sağlayacak mı? Bu sorulardan herhangi birinin cevabı "evet" ise yapay zeka kesinlikle ilginizi hak ediyor.

Kaynak: DALL·E 3, istem: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

4. Adım. Yapay zekayı uygulamak için kendi yeteneklerinizi değerlendirin

Yapay zekanın devasa potansiyelinin anlaşılmasıyla artık en büyük zorlukla karşı karşıyasınız: yeni teknolojileri etkili bir şekilde uygulamak için kendi organizasyonel yeteneklerinizi ve kaynaklarınızı değerlendirmek ve hazırlamak. Ne yazık ki, ulaşmak istediklerimiz ile belirli bir süre ve bütçe dahilinde gerçekten sunabileceklerimiz arasında genellikle önemli bir fark vardır.

Şirketinizde yapay zekayı kullanmak için çok sayıda fırsat görüyorsanız, yeterliliklerinizi ve araçlarınızı dürüst bir şekilde değerlendirerek başlamalısınız. BT uzmanlarınızdan aşağıdaki soruları dürüstçe yanıtlamalarını isteyin:

Sıfırdan özel bir yapay zeka çözümü oluşturmak için doğru becerilere sahip şirket içi bir geliştirme ekibimiz var mı?
Değilse, harici tedarikçiler tarafından sunulan kullanıma hazır bir yapay zeka ürünü satın almayı düşünmeli miyiz?
Yoksa ihtiyaçlarımıza göre uyarlanmış bir çözümü ortaklaşa geliştirmek için deneyimli bir dış ortakla stratejik olarak çalışmak daha uygun maliyetli mi olur?

Dahili kaynak eksikliği nedeniyle en iyi çözüm, yapay zeka uygulama projenizi tamamen uzman bir harici şirkete yaptırmak olabilir. Hangi yolu seçerseniz seçin, iyi bir ilk adım, piyasadaki mevcut yapay zeka çözümlerini kapsamlı bir şekilde araştırmak ve bunlardan herhangi birinin kuruluşunuzun mevcut ihtiyaçlarını karşılayıp karşılayamayacağını değerlendirmektir. Kullanıma hazır bir ürün satın almak, sıfırdan inşa etmekten daha uygun maliyetli bir seçenek olabilir.

Yapay zeka entegrasyonunun tipik yeni yazılım uygulamasından farklı olduğunu unutmayın. Makine öğrenimi, büyük veri işleme ve gelişmiş algoritmalar konusunda uzmanlık gerektirir. Kuruluşunuz bu uzmanlığa sahip değilse, projenin başarı şansını en üst düzeye çıkarmak için dışarıdan uzmanlarla çalışmak kaçınılmaz olabilir.

Adım 5. Bir uzmana danışmayı düşünün

Yapay zeka teknolojisine duyulan ilgiye rağmen birçok yönetici, organizasyonlarındaki beceri eksikliği nedeniyle hala ilk adımları atmaktan korkuyor. Eğer onlardan biriyseniz, uzman bir danışman veya harici bir şirket getirmeyi düşünün.

Yapay zeka sistemleri oluşturmak, tipik iş uygulamaları geliştirmekten önemli ölçüde farklıdır. Makine öğrenimi, doğal dil işleme, derin öğrenme ve büyük veri analizi konularında ileri düzeyde beceriler gerektiren oldukça uzmanlaşmış bir uzmanlık alanıdır.

Örneğin, müşterilerle etkili bir şekilde iletişim kurabilen bir yapay zeka sanal asistanı oluşturmak, yalnızca sağlam bir tam yığın temel değil, aynı zamanda doğal dil işleme teknolojisi ve üretken yapay zeka da gerektirir.

Ekibinizin bu tür özel becerilere sahip olmaması durumunda dışarıdan yardım istemek daha mantıklı olabilir. Uzmanlaşmış yapay zeka danışmanlık firmaları ve ajansları, yalnızca ilgili uzmanlık ve deneyimi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda girişimlerinizin başarı şansını artırmak için kanıtlanmış süreçler ve en iyi uygulamaları da sağlayabilir.

Elbette dışarıdan uzmanları işe almanın ek bir maliyeti vardır. Ancak yapay zekanın yanlış uygulanmasının hatalar, kesintiler ve düzeltme ihtiyacı nedeniyle daha büyük mali kayıplara yol açabileceğini unutmamak önemlidir. Veya basitçe tüm sistemin, oluşturulduğu görevleri yerine getirmeyecek bir arızası. Bu nedenle uzmanlarla çalışmak genellikle uzun vadede zamandan ve paradan tasarruf etmenizi sağlayacak akıllıca bir yatırımdır.

Kaynak: DALL·E 3, istem: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Yapay zekayı evcilleştirmek – özet

Yapay zekanın bir şirkette uygulanması şüphesiz ciddi ve zorlu bir girişimdir ancak aynı zamanda iş dönüşümü ve büyümesi için de büyük bir fırsattır. Verimliliği artırmak, süreçleri optimize etmek ve müşterilere daha fazla değer sunmak için sayısız fırsatın kapısını açar.

Daha önce de gördüğümüz gibi, dünya çapında küçük işletmelerden büyük işletmelere kadar pek çok şirket, sıkıcı görevleri otomatikleştirmek, büyük veri kümelerini analiz etmek ve gerçeklere dayalı olarak daha iyi kararlar almak için yapay zekayı başarıyla kullanıyor.

Elbette, herhangi bir ciddi iş girişiminde olduğu gibi, başarılı bir yapay zeka uygulamasına giden yol, ayrıntılı planlama ve kanıtlanmış ilkelere bağlılıktır.

Yapay zekanın uygulanması yinelenen bir süreçtir. Bu nedenle küçük bir pilot projeyle başlamak, testler yapmak ve geri bildirim toplamak en iyisidir. Buna dayanarak, daha fazla geliştirme veya ayarlama konusunda karar vermek daha kolay olacaktır. Ayrıca önemli bir başarı faktörünü de unutmayın: veri. Yapay zeka sistemlerinizi ne kadar kaliteli verilerle beslerseniz, o kadar iyi öğrenecek ve performans göstereceklerdir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.
Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
Yönetici için yapay zeka araçları
Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
İş dünyasında yapay zeka - Giriş
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
Google Translate vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
İş Zekası Nedir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
B2B kişiselleştirme için yapay zeka
ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka uzmanları ne yapar?
Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
"Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
Medyada yapay zeka
Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
Seyahat endüstrisinde yapay zeka
Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor?
Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
En iyi AI kursları – 6 harika öneri
Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?
Yapay zeka robotları – iş dünyasının geleceği mi yoksa bugünü mü?
Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir?
Yapay zeka bir serbest çalışanın kariyerine nasıl yardımcı olabilir?
İşi otomatikleştirin ve üretkenliği artırın. Serbest çalışanlar için yapay zeka rehberi
Yeni başlayanlar için yapay zeka – en iyi araçlar
Yapay zeka ile web sitesi oluşturma
OpenAI, Yolculuk Arası, Antropik, Sarılma Yüzü. Yapay zeka dünyasında kim kimdir?
Onbir Laboratuar ve başka ne var? En umut verici yapay zeka girişimleri
Sentetik veriler ve işinizin gelişimi açısından önemi
En iyi AI arama motorları. Yapay zeka araçlarını nerede aramalı?
Video yapay zekası. En yeni AI video oluşturucuları
Yöneticiler için yapay zeka. Yapay zeka işinizi nasıl kolaylaştırabilir?
Google Gemini'deki yenilikler neler? Bilmen gereken her şey
Polonya'da yapay zeka. Şirketler, toplantılar ve konferanslar
AI takvimi. Bir şirkette geçirdiğiniz zamanı nasıl optimize edersiniz?
Yapay zeka ve işin geleceği. İşletmenizi değişime nasıl hazırlayabilirsiniz?
İş için AI ses klonlama. Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş sesli mesajlar nasıl oluşturulur?
Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları
İşe alımda yapay zeka – işe alım materyallerini adım adım geliştirme
Yolculuk Ortası v6. AI görüntü oluşturmadaki yenilikler
KOBİ'lerde yapay zeka. KOBİ'ler yapay zekayı kullanarak devlerle nasıl rekabet edebilir?
Yapay zeka influencer pazarlamasını nasıl değiştiriyor?
Yapay zeka geliştiriciler için gerçekten bir tehdit mi? Devin ve Microsoft AutoDev
E-ticaret için yapay zeka sohbet robotları. Durum çalışmaları
E-ticaret için en iyi AI sohbet robotları. Platformlar
Yapay zeka dünyasında olup bitenlerden nasıl haberdar olunur?
Yapay zekayı evcilleştirmek. Yapay zekayı işinizde uygulamak için ilk adımları nasıl atabilirsiniz?