Son vakitlerde üretken yapay zeka her yerde karşımıza çıkıyor. Gelişmiş sohbet robotlarının ve ChatGPT üzere öbür üretken yapay zeka teknolojilerinin ses getiren lansmanı, tüketicilerden iş önderlerine 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 pahası, 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 bölümde geniş çapta benimsenmenin kapısını açıyor.
Üretken yapay zekanın potansiyelini ve riskini anlamak, şirketleri için avantaj elde etmek emeliyle bu teknolojiyi kullanmaya başlamak isteyen CIO’lar için kritik değere sahip. McKinsey Küresel Institute’un raporuna nazaran, üretken yapay zekanın global iktisada yılda 4,4 trilyon dolara kadar kıymet 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. Fakat bu seyahatin birinci adımı, yapay zeka/makine tahsili için gerçek data temellerine sahip olduğunuzdan emin olmaktan geçiyor. Kaliteli modelleri eğitebilmek için işe kendi şirketinizden gelen kaliteli ve birleşik bilgilerle 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 bilgi stratejisine dayanıyor.
2. Üretken yapay zekayı kendi datalarınız 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 iddia ve durum planlaması oluşturabilirler.
Veya üretken yapay zeka, klinisyenler için teşhis, tedavi ve tedavi sonrası bakımına yönelik teklifler oluşturacak bir asistan vazifesi görebilir. Philips tam olarak bunu yapıyor. Sıhhat teknolojisi şirketi, manzara 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 halde yönetmek maksadıyla eser ömür döngülerini optimize etmek isteyen yahut mağaza tertipleri 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 datalarla 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 değerli avantajlar sağlayabilir. Test etme ve kusur giderme üzere tekrar eden kodlama işleri için güçlü bir yardımcı olabilir ve geliştiricilerin sorun çözme marifetleri gerektiren daha karmaşık vazifelere odaklanmalarını sağlayabilir. CIO’ların, üretken yapay zekanın üretkenliği artırabileceği ve geliştirme mühletini azaltabileceği alanları belirlemek için geliştirme gruplarıyla birlikte çalışmaları gerekiyor.
4. Çıktılara kuşkuyla yaklaşın
Üretken yapay zeka, lakin üzerinde eğitildiği bilgiler kadar uygun olabilir ve bunlarda her vakit önyargı yahut yanılgı riski bulunur. Bazen çıktı bir halüsinasyon, yani makul görünen ancak 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 birtakım 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 saklılık 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 gayesiyle güvenlik, uyumluluk ve hukuk gruplarıyla 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 formda genişletin ve kullandığınız dataların kime ilişkin olduğunu dikkatlice düşünün.
Üretken yapay zeka, farklı sıkıntıların 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 uygun bir pozisyona getirebilir.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
