Son vakitlerde üretken yapay zeka her yerde karşımıza çıkıyor. Gelişmiş sohbet robotlarının ve ChatGPT üzere başka üretken yapay zeka teknolojilerinin ses getiren lansmanı, tüketicilerden iş başkanlarına ve medyaya kadar herkesin dikkatini çekti.
Ancak bu sohbet araçları, yapay zekanın potansiyel tesiri kelam konusu olduğunda buzdağının yalnızca görünen kısmı. Üretken yapay zekanın daha da büyük kıymeti, şirketler bunu müşterileri ve çalışanları için uygulamaya başladıkça ortaya çıkacak. Üretken yapay zekanın, eser dizaynından müşteri hizmetlerine, tedarik zinciri idaresine ve çok daha fazlasına kadar geniş bir yelpazede kurumsal kullanım örnekleri bulunuyor. AWS’in (Amazon Web Services) sunduğu üzere yeni modeller ve bulutta geliştirici hizmetleri, her kesimde geniş çapta benimsenmenin kapısını açıyor.
Üretken yapay zekanın potansiyelini ve riskini anlamak, şirketleri için avantaj elde etmek hedefiyle bu teknolojiyi kullanmaya başlamak isteyen CIO’lar için kritik ehemmiyete sahip. McKinsey Küresel Institute’un raporuna nazaran, üretken yapay zekanın global iktisada yılda 4,4 trilyon dolara kadar paha katması bekleniyor. Boston Consulting Group’un bilgilerine nazaran ise yapay zeka gelirinin yüzde 30’u, 2025 yılına kadar 60 milyar dolarlık erişilebilir pazara ulaşacak olan üretken yapay zekadan gelecek. AWS Türkiye Ülke Müdürü Burak Aydın, üretken yapay zeka kullanmaya başlamak için beş ipucu paylaşıyor.
1. Datalarınızı düzenleyin
Üretken yapay zeka artık ortamızda ve dünyamız üzerinde dönüşüm yaratıcı bir tesire sahip olmaya hazırlanıyor. İşinizde üretken yapay zekadan yararlanmanın potansiyel avantajları çok fazla, bunun gerisinde kalmanın dezavantajlı ise epeyce büyük. Lakin bu seyahatin birinci adımı, yapay zeka/makine tahsili için hakikat bilgi temellerine sahip olduğunuzdan emin olmaktan geçiyor. Kaliteli modelleri eğitebilmek için işe kendi şirketinizden gelen kaliteli ve birleşik datalarla başlamanız gerekiyor.
Örneğin, global bir yazılım şirketi olan Autodesk, eser tasarımcılarının binlerce yineleme oluşturmasına ve en uygun tasarımı seçmesine yardımcı olmak için AWS’de üretken bir tasarım süreci oluşturdu. Bu makine tahsili modelleri, kullanıcı tarifli performans özellikleri, üretim süreci bilgileri ve üretim hacmi bilgilerine yönelik güçlü bir data stratejisine dayanıyor.
2. Üretken yapay zekayı kendi bilgileriniz ile nasıl kullanabileceğinizi düşünün
Üretken yapay zeka, işletmeler için kestirime dayalı modeller geliştirmek yahut içerik oluşturmayı otomatikleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, şirketler sermaye harcamaları ve rezervlere yönelik daha bilgiye dayalı tekliflerde bulunmak için finansal kestirim ve durum planlaması oluşturabilirler.
Veya üretken yapay zeka, klinisyenler için teşhis, tedavi ve tedavi sonrası bakımına yönelik teklifler oluşturacak bir asistan misyonu görebilir. Philips tam olarak bunu yapıyor. Sıhhat teknolojisi şirketi, imaj sürece özellikleri geliştirmek ve ses tanıma özelliğiyle klinik iş akışlarını kolaylaştırmak için Amazon Bedrock’u kullanacak ve bunların tümü üretken yapay zeka kullanarak gerçekleştirilecek.
Ayrıca, envanter yerleşimi, stokta bulunmama problemleri, teslimatlar ve daha fazlasını daha hassas bir biçimde yönetmek hedefiyle eser ömür döngülerini optimize etmek isteyen yahut mağaza sistemleri oluşturmak, optimize etmek ve test etmek isteyen perakende şirketleri üzere AWS müşterilerinin üretken yapay zekadan yararlandığını görüyoruz. Bu kullanım alanlarını erkenden belirleyerek ve halihazırda sahip olduğunuz bilgilerle neler yapabileceğinizi araştırarak üretken yapay zekaya yaptığınız yatırımın hem maksatlı hem de stratejik olmasını sağlayabilirsiniz.
3. Geliştirici üretkenliğinin sağlayacağı avantajları belirleyin
Üretken yapay zeka, geliştiricilerin üretkenliği için kıymetli avantajlar sağlayabilir. Test etme ve kusur giderme üzere tekrar eden kodlama işleri için güçlü bir yardımcı olabilir ve geliştiricilerin sorun çözme maharetleri gerektiren daha karmaşık misyonlara odaklanmalarını sağlayabilir. CIO’ların, üretken yapay zekanın üretkenliği artırabileceği ve geliştirme mühletini azaltabileceği alanları belirlemek için geliştirme takımlarıyla birlikte çalışmaları gerekiyor.
4. Çıktılara kuşkuyla yaklaşın
Üretken yapay zeka, fakat üzerinde eğitildiği datalar kadar güzel olabilir ve bunlarda her vakit önyargı yahut yanılgı riski bulunur. Bazen çıktı bir halüsinasyon, yani makul görünen fakat aslında uydurulmuş bir yanıt olabilir. Bu nedenle, geliştiricilerinizin, mühendislerinizin ve kullanıcılarınızın, yapay zeka çıktılarını kesin değil yönlendirici olarak kabul ettiklerinden emin olmanız gerekiyor.
Üretken yapay zeka çıktılarının doğruluğuyla ilgili iş beklentilerini yönetin ve bu teknolojiyi sorumlu kullanmanın getireceği kimi özel zorlukları da göz önünde bulundurun. Bu modeller ve sistemler hâlâ çok yeni ve insan bilgeliğinin, muhakemesinin ve küratörlüğün yerini hiçbir şey tutamaz.
5. Güvenlik, yasalar ve uyumluluk hakkında yeterlice düşünün
Tüm teknolojilerde olduğu üzere, güvenlik ve zımnilik her şeyden değerli ve üretken yapay zeka, IP de dahil olmak üzere göz önünde bulundurmanız gereken yeni konuları beraberinde getiriyor. CIO’ların, bu riskleri tanımlamak ve azaltmak maksadıyla güvenlik, uyumluluk ve hukuk takımlarıyla yakın bir halde çalışarak üretken yapay zekanın inançlı ve sorumlu bir halde kullanıldığından emin olmaları gerekiyor. Ayrıyeten, planlarınızın kapsamını uyumluluk ve düzenlemeleri de içine alacak halde genişletin ve kullandığınız dataların kime ilişkin olduğunu dikkatlice düşünün.
Üretken yapay zeka, enteresan problemlerin üstesinden gelen, insan performansını artıran ve üretkenliği en üst seviyeye çıkaran dönüştürücü bir teknoloji olma potansiyeline sahip. Artık başlayıp kullanım örneklerini denemek, avantajlarından yararlanmak ve riskini anlamak, sizi işletmeniz için üretken yapay zekadan yararlanacak düzgün bir pozisyona getirebilir.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
News
