Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur
Üretken yapay zekanın (AI) ortaya çıkışı, endüstrilerde büyük ilgi uyandırdı. Bu güçlü teknoloji, çalışma şeklimizde devrim yaratma, yeni olanaklar yaratma ve her alanı dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Bu makale, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, artan ivmesini ve sektöre özgü yapay zekanın (Dikey YZ olarak da bilinir) beklenen etkisini araştırıyor. Ek olarak, bu makale modern iş ortamında üretken yapay zekayı benimsememenin sonuçlarını tartışacaktır.
**01 Üretken yapay zeka nedir ve nasıl çalışır? **
Üretken yapay zeka, makinelerin otonom olarak yeni içerik oluşturmasına, üretmesine ve üretmesine olanak tanıyan yapay zeka teknolojisinin uygulanmasını ifade eder. Analiz ve karar verme için mevcut verilere dayanan geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine, üretken yapay zeka, mevcut verilerden öğrenmek ve anlaşılır bir biçimde ham, gerçekçi çıktılar oluşturmak için gelişmiş derin öğrenme modellerini kullanır.
Teknoloji, kalıpları, stilleri ve bağıntıları yakalamak için büyük miktarda veri üzerinde bir model eğiterek çalışır. Üretken bir yapay zeka modeli, bir kez eğitildikten sonra, öğrenilen bilgilerden çıkarım yaparak yeni içerik üretebilir ve orijinal ve çoğu zaman son derece gerçekçi çıktılar oluşturmasına olanak tanır.
Üretken yapay zeka, iş akışlarını kolaylaştırma, yaratıcı süreçleri otomatikleştirme ve yeni fırsatların kilidini açma potansiyeli nedeniyle çeşitli alanlarda ivme kazanıyor. Sanat ve eğlenceden sağlık ve üretime kadar uzanan sektörler, onun dönüştürücü gücünün farkına varıyor.
Üretken yapay zekanın bir meta haline geldiği açık. Ancak, tüm üretici yapay zeka aynı değildir ve genel ve dikey olmak üzere iki ayrı kategoriye ayrılması beklenmektedir.
ChatGPT ve Google Bard gibi genel AI modelleri, genel yetenekleri nedeniyle endüstriler arasında uygulama bulma konusunda daha yaygın hale geliyor. Öte yandan, dikey AI modelleri tasarımda daha uzmanlaşmıştır, belirli sektörlere göre uyarlanır ve önemli ve daha hızlı bir yatırım getirisi sağlar.
02 Dikey AI modelleri için artan talep
Genel ve dikey AI modelleri arasındaki ayrım, işletmeler operasyonlarını optimize etmek ve büyüme için yeni fırsatların kilidini açmak için AI'nın gücünden yararlanmaya çalışırken sektöre özel çözümlere yönelik artan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Çoğu şirket, büyük miktardaki endüstri verilerini ve uzmanlıklarını entegre eden ve belirli bir endüstrinin ihtiyaçlarını karşılamak için hedefe yönelik çözümler sağlayan anlamlı çıktılara dönüştüren bir modele ihtiyaç duyar. Bu modeller, hizmet ettikleri belirli sektör veya kullanım durumu için özel olarak tasarlanmış özel algoritmalar gerektirir.
Örneğin saha hizmetinde dikey çözümler, artan müşteri beklentileri, iş gücü eksiklikleri ve ekipman karmaşıklığı gibi sektör zorluklarını ele alarak hizmet operasyonlarını dönüştürüyor. Belirli hizmet kullanım durumlarını ele almak için tasarlanmış yapay zekadan yararlanan bu çözümler, kuruluşların sorunları her zamankinden daha hızlı teşhis etmesine ve çözmesine, daha fazla self servis seçeneği sunmasına, işgücü eksikliklerini gidermek için kaynak tahsisini optimize etmesine ve arıza süresini en aza indirmek için proaktif bakımı etkinleştirmesine yardımcı olabilir. Bu, operasyonel verimliliği artırır ve müşteri memnuniyetini artırır, kuruluşlara sürdürülebilir büyüme ve rekabet avantajı sağlar.
Bir McKinsey araştırmasına göre, "5.000 müşteri hizmetleri temsilcisinden oluşan bir şirket genelinde, üretken yapay zeka uygulaması saat başına sorun çözümünü %14 artırdı ve sorunları ele almak için harcanan zamanı %9 azalttı ... Sonuç olarak, rapor bu faydaların büyük ölçüde "yapay zekanın daha az deneyimli aracıların daha az yetenekli aracıları kullanmasına yardımcı olması, iletişim kurmak için benzer becerilere sahip yüksek meslektaşlar"dan kaynaklandığını doğruluyor.
Dikey yapay zekanın bir diğer önemli ayırt edici özelliği, konu uzmanlığını modele dahil etme yeteneğidir. Dahili verilerimiz, önde gelen hizmet kuruluşlarındaki hizmet çözümlerinin üçte birinin geçmiş hizmet verilerinde bulunamayacağını göstermektedir. Bunun yerine, herhangi bir sorunun en iyi yanıtları, konu uzmanları tarafından sağlanan verilerde bulunabilir ve bu da insan uzmanlığının veri kümelerine dahil edilmesinin önemini vurgular.
Bazı dikey AI çözümleri, uzman bilgilerini dijitalleştirme yeteneğine sahiptir, bu da şirketin uzmanlarının kafasında depolanan bilgileri sentetik verilere dönüştürebilecekleri anlamına gelir. Konu uzmanlarının bilgisinden yararlanan AI modelleri, daha kişiselleştirilmiş ve güvenilir sonuçlar elde edebilir.
03 İşletmeler Dikey Yapay Zeka Stratejisini Nasıl Entegre Ediyor
Dikey bir AI stratejisini dahil etmek, işletmeler için dönüştürücü bir yolculuk olabilir. İşte bu yolculuğa başlamak için üç adım:
**1. İlgili sektörleri ve kullanım örneklerini tanımlayın. ** Yapay zekanın değer katabileceği alanları belirlemek için iş süreçlerinin, müşteri ihtiyaçlarının ve pazar eğilimlerinin kapsamlı bir analizini yapın. Yapay zeka teknolojilerinin verimliliği artırabileceği, karar vermeyi geliştirebileceği veya yeni fırsatlar yaratabileceği bu dikey alanlardaki belirli kullanım durumlarını arayın. Örneğin, hizmet sektöründeyseniz ekipman teşhisi ve sorun giderme, bilgi yönetimi veya iş gücü yönetimi için yapay zeka kullanmayı düşünebilirsiniz.
**2. Şirket içi uzmanlık geliştirin. **Dikey bir yapay zeka stratejisi geliştirmek, yapay zeka teknolojilerinde ve bunların seçilen dikeyde uygulanmasında kurum içi uzmanlık oluşturmayı gerektirir. Bu, AI uzmanlarını işe alarak, mevcut personelin becerilerini artırarak veya harici uzmanlar veya danışmanlarla ortaklık kurarak başarılabilir.
**3. Bir pilot proje ile başlayın. **Belirlenen sektörlerde küçük ölçekli pilot projeler başlatarak yolculuğunuza başlayın. Bu projeler, gerçek dünya senaryolarında yapay zeka çözümlerinin uygulanmasıyla ilişkili fizibiliteyi, potansiyel etkiyi ve ilgili zorlukları test etmenize olanak tanır.
04 Üretken yapay zekayı yoksaymanın sonuçları
Üretken yapay zeka, yapay zekada büyük bir atılımı temsil ediyor ve daha önce de belirtildiği gibi, bu teknolojinin bir meta olma potansiyeli var. İşletmelerin genel yapay zekadan mı yoksa dikey yapay zekadan mı yararlanacağı onlara kalmış, ancak teknolojiyi görmezden gelenler önemli zorluklarla karşılaşabilir. Üretken yapay zekanın gücünden yararlanmayan şirketler, rakiplerinin gerisinde kalma riskini alıyor. Artan işletme maliyetleri, daha yavaş karar alma süreçleri ve kaçırılan otomasyon ve optimizasyon fırsatlarıyla karşı karşıya kalabilirler.
Üretken yapay zeka gelişmeye devam ederken, işletmelerin olasılıklarını keşfetmesi, onu iş akışlarına entegre etmesi ve yeni başarı seviyelerine ulaşmak için yeteneklerinden yararlanması kritik önem taşıyor.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Forbes: Dikey AI, üretken AI'da bir sonraki devrimdir
Kaynak: Forbes
Derleme: Babbitt
Üretken yapay zekanın (AI) ortaya çıkışı, endüstrilerde büyük ilgi uyandırdı. Bu güçlü teknoloji, çalışma şeklimizde devrim yaratma, yeni olanaklar yaratma ve her alanı dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Bu makale, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, artan ivmesini ve sektöre özgü yapay zekanın (Dikey YZ olarak da bilinir) beklenen etkisini araştırıyor. Ek olarak, bu makale modern iş ortamında üretken yapay zekayı benimsememenin sonuçlarını tartışacaktır.
**01 Üretken yapay zeka nedir ve nasıl çalışır? **
Üretken yapay zeka, makinelerin otonom olarak yeni içerik oluşturmasına, üretmesine ve üretmesine olanak tanıyan yapay zeka teknolojisinin uygulanmasını ifade eder. Analiz ve karar verme için mevcut verilere dayanan geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine, üretken yapay zeka, mevcut verilerden öğrenmek ve anlaşılır bir biçimde ham, gerçekçi çıktılar oluşturmak için gelişmiş derin öğrenme modellerini kullanır.
Teknoloji, kalıpları, stilleri ve bağıntıları yakalamak için büyük miktarda veri üzerinde bir model eğiterek çalışır. Üretken bir yapay zeka modeli, bir kez eğitildikten sonra, öğrenilen bilgilerden çıkarım yaparak yeni içerik üretebilir ve orijinal ve çoğu zaman son derece gerçekçi çıktılar oluşturmasına olanak tanır.
Üretken yapay zeka, iş akışlarını kolaylaştırma, yaratıcı süreçleri otomatikleştirme ve yeni fırsatların kilidini açma potansiyeli nedeniyle çeşitli alanlarda ivme kazanıyor. Sanat ve eğlenceden sağlık ve üretime kadar uzanan sektörler, onun dönüştürücü gücünün farkına varıyor.
Üretken yapay zekanın bir meta haline geldiği açık. Ancak, tüm üretici yapay zeka aynı değildir ve genel ve dikey olmak üzere iki ayrı kategoriye ayrılması beklenmektedir.
ChatGPT ve Google Bard gibi genel AI modelleri, genel yetenekleri nedeniyle endüstriler arasında uygulama bulma konusunda daha yaygın hale geliyor. Öte yandan, dikey AI modelleri tasarımda daha uzmanlaşmıştır, belirli sektörlere göre uyarlanır ve önemli ve daha hızlı bir yatırım getirisi sağlar.
02 Dikey AI modelleri için artan talep
Genel ve dikey AI modelleri arasındaki ayrım, işletmeler operasyonlarını optimize etmek ve büyüme için yeni fırsatların kilidini açmak için AI'nın gücünden yararlanmaya çalışırken sektöre özel çözümlere yönelik artan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Çoğu şirket, büyük miktardaki endüstri verilerini ve uzmanlıklarını entegre eden ve belirli bir endüstrinin ihtiyaçlarını karşılamak için hedefe yönelik çözümler sağlayan anlamlı çıktılara dönüştüren bir modele ihtiyaç duyar. Bu modeller, hizmet ettikleri belirli sektör veya kullanım durumu için özel olarak tasarlanmış özel algoritmalar gerektirir.
Bir McKinsey araştırmasına göre, "5.000 müşteri hizmetleri temsilcisinden oluşan bir şirket genelinde, üretken yapay zeka uygulaması saat başına sorun çözümünü %14 artırdı ve sorunları ele almak için harcanan zamanı %9 azalttı ... Sonuç olarak, rapor bu faydaların büyük ölçüde "yapay zekanın daha az deneyimli aracıların daha az yetenekli aracıları kullanmasına yardımcı olması, iletişim kurmak için benzer becerilere sahip yüksek meslektaşlar"dan kaynaklandığını doğruluyor.
Dikey yapay zekanın bir diğer önemli ayırt edici özelliği, konu uzmanlığını modele dahil etme yeteneğidir. Dahili verilerimiz, önde gelen hizmet kuruluşlarındaki hizmet çözümlerinin üçte birinin geçmiş hizmet verilerinde bulunamayacağını göstermektedir. Bunun yerine, herhangi bir sorunun en iyi yanıtları, konu uzmanları tarafından sağlanan verilerde bulunabilir ve bu da insan uzmanlığının veri kümelerine dahil edilmesinin önemini vurgular.
Bazı dikey AI çözümleri, uzman bilgilerini dijitalleştirme yeteneğine sahiptir, bu da şirketin uzmanlarının kafasında depolanan bilgileri sentetik verilere dönüştürebilecekleri anlamına gelir. Konu uzmanlarının bilgisinden yararlanan AI modelleri, daha kişiselleştirilmiş ve güvenilir sonuçlar elde edebilir.
03 İşletmeler Dikey Yapay Zeka Stratejisini Nasıl Entegre Ediyor
Dikey bir AI stratejisini dahil etmek, işletmeler için dönüştürücü bir yolculuk olabilir. İşte bu yolculuğa başlamak için üç adım:
**1. İlgili sektörleri ve kullanım örneklerini tanımlayın. ** Yapay zekanın değer katabileceği alanları belirlemek için iş süreçlerinin, müşteri ihtiyaçlarının ve pazar eğilimlerinin kapsamlı bir analizini yapın. Yapay zeka teknolojilerinin verimliliği artırabileceği, karar vermeyi geliştirebileceği veya yeni fırsatlar yaratabileceği bu dikey alanlardaki belirli kullanım durumlarını arayın. Örneğin, hizmet sektöründeyseniz ekipman teşhisi ve sorun giderme, bilgi yönetimi veya iş gücü yönetimi için yapay zeka kullanmayı düşünebilirsiniz.
**2. Şirket içi uzmanlık geliştirin. **Dikey bir yapay zeka stratejisi geliştirmek, yapay zeka teknolojilerinde ve bunların seçilen dikeyde uygulanmasında kurum içi uzmanlık oluşturmayı gerektirir. Bu, AI uzmanlarını işe alarak, mevcut personelin becerilerini artırarak veya harici uzmanlar veya danışmanlarla ortaklık kurarak başarılabilir.
**3. Bir pilot proje ile başlayın. **Belirlenen sektörlerde küçük ölçekli pilot projeler başlatarak yolculuğunuza başlayın. Bu projeler, gerçek dünya senaryolarında yapay zeka çözümlerinin uygulanmasıyla ilişkili fizibiliteyi, potansiyel etkiyi ve ilgili zorlukları test etmenize olanak tanır.
04 Üretken yapay zekayı yoksaymanın sonuçları
Üretken yapay zeka, yapay zekada büyük bir atılımı temsil ediyor ve daha önce de belirtildiği gibi, bu teknolojinin bir meta olma potansiyeli var. İşletmelerin genel yapay zekadan mı yoksa dikey yapay zekadan mı yararlanacağı onlara kalmış, ancak teknolojiyi görmezden gelenler önemli zorluklarla karşılaşabilir. Üretken yapay zekanın gücünden yararlanmayan şirketler, rakiplerinin gerisinde kalma riskini alıyor. Artan işletme maliyetleri, daha yavaş karar alma süreçleri ve kaçırılan otomasyon ve optimizasyon fırsatlarıyla karşı karşıya kalabilirler.
Üretken yapay zeka gelişmeye devam ederken, işletmelerin olasılıklarını keşfetmesi, onu iş akışlarına entegre etmesi ve yeni başarı seviyelerine ulaşmak için yeteneklerinden yararlanması kritik önem taşıyor.