Üretken Yapay Zekanın Artılarını ve Eksilerini Anlamak

Adil olalım: üretken yapay zeka (AI) artık sadece moda bir kelime değil. Bu, kurumsal yöneticilerin ve girişimcilerin göz ardı edemeyeceği, oyunun kurallarını değiştiren bir olay. Birçok ünlü Gen AI aracının piyasaya sürülmesinden bu yana bir yıl bile geçmedi, ancak çalışma ortamları şimdiden önemli bir değişiklik geçirdi.

Ağustos 2023'te McKinsey, kurumsal yöneticilerin katılımıyla bir anket düzenleyerek onların Nesil Yapay Zeka hakkındaki görüşlerini aldı. Sonuçlar, katılımcı kuruluşların üçte birinin halihazırda en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zekayı kullandığını gösterdi. Ek olarak, ankete katılan üst düzey yöneticilerin neredeyse dörtte biri iş için Gen AI araçlarını kişisel olarak kullandıklarını ve zaten yönetim kurullarının gündemlerinde Gen AI'nın bulunduğunu söyledi.

Nesil Yapay Zeka, dünya çapındaki işletmelere büyük bir umut vaat ediyor olsa da, Yapay Zekayı benimsemenin yolu da zorluklardan yoksun değil. Bu blog yazısında, bir gen yapay zeka geliştirme şirketi olarak uzmanlığımızı paylaşıyoruz ve üretken yapay zekanın artılarını ve eksilerini inceliyor, faydalarına ışık tutuyor, engellerini ortaya çıkarıyor ve sınırlarını ve sınırlamalarını keşfediyoruz.

Üretken Yapay Zekanın Faydaları

Gelişmiş Yaratıcılık

Üretken yapay zeka, yaratıcı sürece yeni keşfedilen enerji aşılıyor. Üretken yapay zekanın avantajları geleneksel yaratıcı alanların ötesine geçerek işyerinde ilham ve özgünlüğü teşvik ediyor. Üretken yapay zekanın yaratıcılığı nasıl tetikleyebileceğine dair bazı örnekleri burada bulabilirsiniz.

• OpenAI'nin DALL-E'si, metinsel istemlerden benzersiz görüntüler oluşturabilen üretken yapay zeka modelinin en önemli örneğidir. DALL-E'yi kullanarak bir konsepti veya senaryoyu tanımlayabilirsiniz; model buna karşılık gelen bir görüntü oluşturacaktır. Bu aracın, tasarım fikirlerini kavramsallaştırmaktan, pazarlama materyalleri için görsel içerik sentezlemeye kadar çeşitli yaratıcı alanlarda uygulamaları vardır.
• IBM'in Watson Beat'i, orijinal müzik bestelemek için müzisyenlerle işbirliği yapabilir. Watson Beat, müzik unsurlarını analiz ederek ve tonları anlayarak insan girdisine dayalı kompozisyonlar oluşturur.
• Başlangıçta doğal dil konuşmaları için tasarlanmış olsa da OpenAI'nin ChatGPT'si içerik oluşturmak için kullanılabilir. Yazarlar, beyin fırtınası yapmak, yazma engelini aşmak ve hatta kurgusal anlatılar yaratmak için ChatGPT'yi kullanabilirler.

Üretken yapay zeka, ürün tasarımında da giderek daha fazla kullanılıyor. Yapay zeka algoritmaları, tasarım kısıtlamalarını ve hedeflerini girerek bir dizi tasarım varyasyonu oluşturabilir. Bu sadece tasarım sürecini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yeni ve beklenmedik konseptler sunarak tasarımcılara geleneksel sınırların dışında düşünme konusunda ilham veriyor.

Geliştirilmiş Verimlilik

Üretken yapay zeka, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek süreçleri hızlandırır ve ekiplerin daha yüksek değere sahip işlere odaklanmasını sağlar. Üretken yapay zekanın verimliliği artırmadaki avantajları birçok örnekle açıkça ortaya çıkıyor.

Örneğin hukuk uzmanları, yasal belgeleri daha verimli bir şekilde incelemek ve hazırlamak için gen yapay zekayı kullanabilir. LawGeek gibi platformlar ilgili maddeleri, potansiyel riskleri ve tutarsızlıkları hızlı bir şekilde tespit ederek sözleşme incelemelerini kolaylaştırır.

Benzer şekilde, üretken yapay zeka algoritmaları finansal ve bankacılık operasyonlarını kolaylaştırabilir. Örneğin, bir konuşma yapay zekası platformu olan Kasisto, müşteri sorgularını doğal dilde anlayabiliyor ve yanıtlayabiliyor. Hesap bakiyelerini kontrol etmek, para aktarmak ve finansal bilgiler sağlamak gibi görevleri yerine getirebilir.

Üretimde Gen AI tasarım sürecini kolaylaştırabilir. Örneğin Siemens, karmaşık bileşenlerin tasarımını optimize etmek için Üretken Yapay Zekayı kullanıyor. Siemens mühendisleri ağırlık-mukavemet oranlarını, malzemeyi, sıcaklığı, basıncı, kuvvet aralığını ve diğer parametreleri belirlerken üretken yapay zeka algoritmaları, optimum konfigürasyonları bulmak için sayısız tasarım varyasyonunu araştırıyor.

Kişiselleştirme ve Müşteri Etkileşimi

Kişiselleştirme, müşterileri çekmenin ve elde tutmanın anahtarıdır ve üretken yapay zekanın avantajlarının ön plana çıktığı yer burasıdır. Üretken yapay zeka, önerilerin, pazarlama mesajlarının veya alışveriş deneyimlerinin bireysel tercihlere göre uyarlanmasına yardımcı olabilir. Bu, müşteri katılımını artırır, marka bağlılığı oluşturur ve geliri artırır.

Örneğin işletmeler, müşteri sorgularına kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak için ChatGPT gibi üretken yapay zeka sohbet robotlarını giderek daha fazla entegre ediyor. Üretken yapay zeka, kullanıcı girdilerini anlar, yanıtlarını bağlama göre uyarlar ve daha doğal ve özel konuşmalar gerçekleştirir.

Şirketler ayrıca müşterilerin çevrimiçi alışveriş sırasında ihtiyaçlarını karşılamalarına yardımcı olmak için üretken yapay zekayı kullanıyor. Örneğin North Face, çevrimiçi müşterilerin tercihlerini anlamak ve ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dış giyim önermek için IBM Watson'ın üretken yapay zeka yeteneklerini kullanıyor. Araç, bir dijital marka uzmanı görevi görerek kullanıcıların çevrimiçi deneyimde usta bir mağaza içi satış elemanı gibi gezinmesine yardımcı olur.

Maliyet Optimizasyonu

Üretken yapay zeka, yalnızca süreçleri dönüştürmekle kalmayıp aynı zamanda maliyet tasarrufuna da önemli ölçüde katkıda bulunan çok yönlü bir çözümdür. İşletmeler, üretken yapay zekanın aşağıdakiler gibi çeşitli avantajlarıyla kârlılıklarını optimize edebilir.

• İş faaliyetlerinin otomasyonu: Üretken yapay zeka, yazılı içerik, grafik tasarım ve hatta kod parçacıklarının oluşturulmasını otomatikleştirebilir. Örneğin, mühendislik ekipleri yapay zeka tabanlı kodlama asistanlarını giderek daha fazla kullanıyor ve yöneticilerin %75'i yapay zekanın beklentilerini karşıladığını veya aştığını bildiriyor. Bu otomasyon yalnızca manuel emeğe olan bağımlılığı azaltmakla kalmaz, aynı zamanda tekrarlanan ve zaman alan görevler için zamandan tasarruf sağlar ve işçilik maliyetlerini azaltır. Bain araştırmasına göre, büyük dil modellerinin ve yapay zeka araçlarının entegrasyonu, kaliteden ödün vermeden çalışanların görevlerini %20'ye kadar hızlandırma potansiyeline sahip.
• Ar-Ge'nin optimizasyonu: Üretken yapay zeka, tasarım sürecini optimize edebilir, israfı azaltabilir ve kaynak kullanımını iyileştirebilir. Üretken yapay zekanın Ar-Ge'deki potansiyeli, diğer iş fonksiyonlarındaki potansiyeline göre daha az tanınırken, araştırmalar, teknolojinin genel Ar-Ge maliyetlerinin %10 ila %15'i arasında değişen bir değerle üretkenlik sağlayabileceğini gösteriyor.
• Geniş ölçekte kişiselleştirme: Üretken yapay zeka, kullanıcılar için geniş ölçekte kişiselleştirilmiş içerik ve öneriler oluşturabilir. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, müşteri katılımını ve dönüşüm oranlarını artırarak pazarlama yatırımından elde edilen getiriyi en üst düzeye çıkarır. McKinsey, üretken yapay zekanın, toplam pazarlama harcamalarının %5 ila %15'i arasında bir değerle pazarlama ekiplerinin üretkenliğini artırabileceğini tahmin ediyor.
• Daha iyi müşteri hizmeti: Üretken yapay zeka, müşteri operasyonlarında devrim yaratarak müşteri deneyimini ve temsilci üretkenliğini artırma potansiyeline sahiptir. Teknoloji, doğal dili kullanarak müşterilerle etkileşimi otomatikleştirme yeteneği nedeniyle müşteri hizmetlerinde şimdiden ilgi görmeye başladı. McKinsey, 5.000 müşteri hizmetleri temsilcisinin bulunduğu bir şirkette, üretken yapay zeka uygulamasının sorun çözümünü saatte %14 artırdığını ve bir sorunla ilgilenmek için harcanan zamanı %9 oranında azalttığını bildirdi. Ayrıca temsilci kaybını ve bir yöneticiyle konuşma taleplerini de %25 oranında azalttı.

Üretken Yapay Zekanın Zorlukları

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Üretken yapay zekayla ilgili en önemli zorluklardan biri hassas verilerin işlenmesidir. Üretken modeller yeni içerik oluşturmak için verilere dayandığından, bu verilerin hassas veya özel bilgiler içerme riski vardır. Bu tür verilerin yapay zeka modellerinde kullanılması gizlilik ihlallerine yol açabilir ve bu tür verilerin potansiyel olarak kötüye kullanılması endişe kaynağıdır.

Clearview AI, 2019 yılında yüz tanıma veritabanı oluşturmak için sosyal medya platformlarından milyarlarca görüntüyü kazıdığı için bir davayla karşı karşıya kalmıştı. Şirketin eylemleri, veri gizliliği konusundaki endişeleri artırdı ve yapay zeka ve ardından üretken yapay zeka alanında veri gizliliği hakkında bir tartışmaya yol açtı.

Azaltma stratejileri: Bu endişeleri gidermek için veri şifrelemeye öncelik vermek, erişim kontrollerini uygulamak ve veri koruma düzenlemelerine uymak hayati önem taşımaktadır. Şeffaflık, üretken yapay zeka zorluklarının üstesinden gelmede önemli bir unsurdur. Veri kullanımı konusunda şeffaflığın sağlanması ve kullanıcılardan bilgilendirilmiş onam alınması, veri gizliliğinin korunmasında kritik adımlardır.

Etik Hususlar

Üretken yapay zekanın yaratıcı potansiyeli, etik ikilemlerin ortaya çıkabileceği içerik üretme dünyasına kadar uzanıyor. Deepfake'lerden uydurma haber makalelerine kadar yapay zeka tarafından oluşturulan içerik, bunların yanlış bilgilendirme, aldatma ve kamuoyunu manipüle etme potansiyeline ilişkin endişeleri artırdı.

Örneğin Deepfakes, kamuya mal olmuş kişilerin asla söylemedikleri şeyleri söylediği ikna edici videolar oluşturmak için kullanılıyor. GPT'nin de belirli girdilerle istendiğinde etik kaygılara yol açan içerik ürettiği durumlar rapor edilmiştir.

Azaltma stratejileri: Yapay zekanın etik kullanımıyla ilgili üretken zorluklara çözüm bulmak için, yapay zeka içeriği oluşturmaya yönelik etik yönergeler oluşturmak hayati önem taşıyor. İçeriğin yapay zeka kaynağına ilişkin şeffaflık ve yapay zeka etik kurullarının uygulanması, güvenin korunmasına ve potansiyel zararın azaltılmasına yardımcı olabilir.

Kalite Kontrol ve Güvenilirlik

Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik, özellikle sağlık hizmetleri veya hukuk hizmetleri gibi uygulamalarda kritik olabilecek hatalar ve yanlışlıklar içerebilir.

Örneğin tıp alanında, tıbbi görüntüleme verilerine dayanarak ön radyoloji raporları oluşturmak için üretken yapay zeka sistemleri kullanılıyor. Bu tür sistemler hızlı analizler sağlayarak radyologlara yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Ancak oluşturulan raporların, insan radyologları tarafından oluşturulan raporlarla karşılaştırıldığında zaman zaman hatalar, yanlış yorumlar veya gözden kaçan kritik ayrıntılar içerdiği rapor edilmiştir.

Azaltma stratejileri: Kalite ve güvenilirlik gibi üretken yapay zeka zorluklarını ele almak için yapay zeka modellerinin sıkı bir şekilde test edilmesi ve doğrulanması çok önemlidir. Sürekli izleme ve insan gözetimi, sorunların anında tespit edilip düzeltilmesine yardımcı olarak kritik uygulamalardaki hata ve yanlışlık riskini azaltabilir.

Üretken Yapay Zekanın Sınırlamaları

Sınırlı Yaratıcılık ve Yenilik

Üretken yapay zeka, yaratıcı içerik üretmek için dikkate değer bir araç olsa da, üretken yapay zekanın sınırlamalarını tanımak ve onun insan yaratıcılığının yerini alamayacağını kabul etmek çok önemlidir. Yaratıcıların masaya getirdiği duygusal anlayış, sezgi ve kültürel içgörü derinliğinden yoksun olabilir.

Bu nedenle, yaratıcı çıktıya güvenen işletmeler için, içerik oluşturma konusunda yalnızca gen yapay zekasına güvenmek yerine, fikir ve ilham üretmek için üretken yapay zekayı destekleyici bir araç olarak kullanmak çok önemlidir. İnsan yaratıcılar ise içeriği gerçekten dikkat çekici kılan duygusal ve kültürel nüansları sağlayabilirler.

Karmaşık Bağlamsal Anlayış Eksikliği

Üretken yapay zeka, incelikli içeriği anlamada zorluklarla karşı karşıyadır ve bu da yanlış yorumlamaya ve yanlış uygulamaya yol açabilir. Alaycılıkla, metaforlarla ve kültürel inceliklerle mücadele ediyor, bu da onu bağlamsal olarak yanlış veya uygunsuz içerik üretmeye yatkın hale getiriyor.

Microsoft, 2017 yılında, Twitter hesabı aracılığıyla karalayıcı ve saldırgan tweetler göndermeye başladığında daha sonra tartışmalara neden olan ve Microsoft'un hizmeti başlattıktan yalnızca 16 saat sonra kapatmasına neden olan bir AI sohbet robotu olan Tay'ı piyasaya sürdü. Benzer şekilde, modern üretken yapay zeka araçları, uygun iletişimi uygunsuz iletişimden ayırt edecek bağlamsal anlayıştan yoksun olabilir.

Bu üretken yapay zeka sınırlamalarının üstesinden gelmek için, özellikle sosyal medya denetimi veya müşteri desteği gibi bağlamsal anlayışın çok önemli olduğu uygulamalarda, insan gözetimi ve içerik inceleme mekanizmalarının uygulanması çok önemlidir.

Sınırlı Uyarlanabilirlik ve Özelleştirme

Üretken yapay zeka modellerinin belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanması zor olabilir. Örneğin, halihazırda üretken yapay zeka modellerini benimsemiş olan şirketler, sektöre özgü jargonu ve nüansları anlamakta zorlanabileceklerini söylüyor.

Kullanıma hazır modeller her zaman şirketinizin benzersiz gereksinimlerine uygun olmayabilir ve önemli ölçüde özelleştirme gerektirebilir. Bu zaman alıcı ve maliyetli olabilir.

Özelleştirme zorluklarının üstesinden gelmek için veri iyileştirmeye ve kapsamlı model ince ayarına yatırım yapmak önemlidir. Yapay zeka uzmanlarıyla iş birliği yapmak ve alana özgü eğitim verilerine odaklanmak, üretken yapay zeka modellerinin belirli iş bağlamlarına uyarlanabilirliğini artırmaya yardımcı olabilir.

İşletmelerde Nesil Yapay Zekanın Benimsenmesine İlişkin Hususlar

Üretken yapay zekanın benimsenmesi, doğasında var olan üretken yapay zeka zorluklarının ve sınırlamalarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektiren dönüştürücü bir yolculuktur. İşletmeler teknolojinin potansiyel entegrasyonunu keşfettikçe ve üretken yapay zekanın artılarını ve eksilerini tarttıkça üç temel husus ön plana çıkıyor: iş uygunluğunu değerlendirmek, kazanan bir uygulama stratejisi oluşturmak ve uyumluluk ve yönetişim gerekliliklerini yönlendirmek.

İş Uygunluğunun Değerlendirilmesi

Üretken yapay zekanın kurumsal bağlamda uygunluğunu belirlemek, ayrıntılı bir değerlendirme gerektirir. Pratik bir çerçeve aşağıdaki gibi faktörlerin dikkate alınmasını içerir.

• Operasyonel ihtiyaçlar: İşletme içinde üretken yapay zekanın süreçleri kolaylaştırabileceği, üretkenliği artırabileceği veya gelirlerin kilidini açabileceği alanları belirleyin.
• Veri hazırlığı: Mevcut verilerin kalitesini ve miktarını değerlendirin. Üretken yapay zeka büyük ölçüde verilere dayanır ve sağlam bir veri kümesine sahip olduğunuzdan emin olmak, optimum performans için çok önemlidir.
• Ölçeklenebilirlik: Gelişen kurumsal ihtiyaçlarla uyum sağlamak için üretken yapay zeka çözümlerinin ölçeklenebilirliğini değerlendirin.
• Beceri seti uyumu: Başarılı entegrasyon için beceri geliştirme veya ek yetenek gerekip gerekmediğini belirlemek için kuruluş içindeki mevcut beceri setini değerlendirin.

Uygulama stratejisi

Üretken yapay zekanın iş operasyonlarına başarılı bir şekilde entegrasyonu, iyi hazırlanmış bir plan gerektirir. Üretken yapay zekanın avantajlarını ortaya çıkarmak için atılması gereken temel adımlar aşağıdakileri içerir.

• Pilot programlar: Belirli iş fonksiyonlarında üretken yapay zeka çözümlerinin fizibilitesini ve etkinliğini test etmek için küçük ölçekli pilot programlar başlatın.
• İşbirlikçi öğrenme: Çeşitli departmanlar arasında üretken yapay zekaya ilişkin kolektif bir anlayışı teşvik ederek işlevler arası işbirliğini teşvik edin.
• Yinelemeli geliştirme: Kullanıcı geri bildirimlerine ve gelişen iş gereksinimlerine dayalı olarak sürekli iyileştirmeye olanak tanıyan yinelemeli bir geliştirme yaklaşımını benimseyin.
• Ölçeklenebilir altyapı: Entegrasyonu kuruluş genelinde genişledikçe üretken yapay zekanın artan taleplerini karşılamak için ölçeklenebilir altyapıya yatırım yapın.

Etik Kullanımda Gezinme

İşletmeler yapay zekayı benimseme yolculuğuna çıktıkça etik hususlar, yasal uyumluluk ve yönetişim en önemli hale gelir. Etik yapay zeka kullanımını sağlamaya yönelik stratejiler aşağıdakileri içerir.

• Etik kurullar: Yapay zeka uygulamalarının etik sonuçları hakkında gözetim ve rehberlik sağlamak için etik kurullar veya komiteler oluşturmak.
• Şeffaflık uygulamaları: Paydaşların üretken yapay zekanın kurum içinde nasıl kullanıldığını anlamasını sağlayarak yapay zeka karar verme süreçlerinde şeffaflığa öncelik verin.
• Mevzuata bağlılık: Yapay zeka ile ilgili gelişen yasal ve düzenleyici çerçeveler hakkında bilgi sahibi olun ve bunlara uyun, böylece üretken yapay zekanın benimsenmesinin endüstri standartları ve yönergeleriyle uyumlu olmasını sağlayın.
• Sürekli izleme: Üretken yapay zeka uygulamalarının sürekli izlenmesine yönelik sistemler uygulayarak etik veya uyumlulukla ilgili endişelerin hızlı bir şekilde tanımlanmasını ve azaltılmasını sağlayın.

Alt çizgi

Üretken yapay zeka, çalışma, iletişim kurma ve yaratma şeklimizi değiştiriyor ve benzeri görülmemiş olasılıkları ve düşünceleri ortaya çıkarıyor. Üretken yapay zekanın artılarını ve eksilerini keşfetmek, potansiyel etkisine yön verirken çok önemlidir. Bu nedenle, onun olanaklarını benimsedikçe, sorumlu kullanımına öncelik vermeliyiz. Bu dönüştürücü teknolojiyi benimseyen işletmeler, Nesil Yapay Zekanın etik ilkelerle kusursuz bir şekilde uyum sağlamasını sağlamada kilit bir rol oynamalıdır. İşletmelerin ve tüketicilerin üretken yapay zeka araçlarını tavsiye niteliğinde kullanması ve nihai karar verme yetkisini insanlara bırakması önemlidir.

Üretken yapay zekanın potansiyelinden etik olarak yararlanmak istiyorsanız sizi ITRex ile bağlantı kurmaya davet ediyoruz.

Bu makale ilk olarak ITRex web sitesinde yayınlanmıştır.