Generative AI Nedir?

Generative AI kavramının Türkçe karşılığı üretken yapay zekâ olarak bilinir. Üretken yapay zekâ ise makinenin içerisinde eğitilen veri kümesine benzer içerik oluşturma yeteneğine sahip yapay zeka alt kümesi şeklinde tanımlanır. Üretken modeller, bir veri kümesi içerisinde yer alan yapıların tanımlanmasında sinir ağlarını kullanmaktadır. Ayrıca elde edilen bu bilgi otonom olarak benzerlik gösterirken yeni içerik üretiminde de destek sağlamaktadır. Kod, metin, görüntü ve ses üretiminde kullanımı söz konusudur.

Üretken yapay zekâ türleri yakından incelendiği zaman ise birçoğunun ayırt edici olduğu anlaşılmaktadır. Verilerin sınırlandırılması ve kategorize edilmesi amacıyla eğitilmesi de mümkündür. Üretken yapay zekâ modellerinin kullanılmasındaki temel amaç ise eğitilmekte oldukları veri kümesine benzemesidir. Buna karşın tam olarak orijinal eserlerin hazırlandığı bilinmektedir. Üretken modeller hazırlanırken verilerde denetimsiz eğitim süreci de sağlanmaktadır. Böylece yapılandırılan veri kümelerinin hazırlanması zor olduğu durumlarda da öne çıkmaktadır.

Üretken yapay zeka çalışmalarının henüz başında olduğumuzdan ötürü pek çok uygulama henüz keşfedilmiş değildir. Bundan ötürü farklı sektörlerde kullanım alanları da artmaya devam etmektedir. Örnekler üzerinden ilerlemek gerekirse de Büyük Dil Modelleri sanal müşteri hizmeti temsilcilerinin eğitilmesi, tüketici davranışlarıyla ilgili iç görü hazırlama amacıyla kullanılır. Yazılım geliştiricileri de doğal dil istemlerini daha verimli halze getirmek için kullanmaktadır. Generative yalnızca sahte haberlerini belirlemek, bunlara engel olmak değil aynı zamanda tıbbı alanda kullanmak üzere de tercih edilmektedir. Bu sayede tıbbi görüntüleme çalışmalarında üst düzey bir çözünürlük sağlamaktadır. Sağlık sektöründe, insan sağlığının korunmasına, iyileştirilmesine destek olmak amacıyla tercih edilmektedir.

Generative AI Nasıl Çalışır?

ChatGPT ve benzeri çözümler, büyük dil modellerinden destek alınarak hazırlanmaktadır. Söz konusu modellerde kod, metin ve multimedya seçeneklerinin anlaşılması için doğal dil işleme algoritması kullanılmaktadır. Birer birer devam eden bu sürecin takip edilmesinde de rol almaktadır.

İlk aşamada üretken yapay zeka modelleri eğitilmektedir. Veri kümelerinin analiz edilmesi, eğitim verilerinin kalıplarının ayırt edilmesi tamamlanmaktadır. Elde edilen tüm bu bilgiler ise hareket eden yapay zeka modelinde depolanmaktadır. Eğitimin tamamlanmasının ardından model, içerik üretimine başlamaktadır. Başlangıç girdisi verildikten sonra ilerleyen süreçte ne olacağının belirlenmesi için girdi öğrenilen kalıplar kullanılmaktadır. Bu durum, bir hikâye oluşturmaya yardım eden bir hafızaya, pek çok kitaba erişmek için düşünülmektedir.

Üretken yapay zeka modelini yönetmek, içeriklerin yararlı olduğunu sağlamak için sürekli gelişim şarttır. İnce ayar süreçlerinde üretken yapay zeka oluşması otomatik bir hale getirilmektedir. Çeşitli pazarlama uygulamalarında ilgi çekici deneyimlerin sunulması da söz konusudur.

Üretken Yapay Zekâ Kimler Tarafından Kullanılmaktadır?

Küçük işletmeler, orta ve büyük ölçekli işletmeler üretken yapay zekâdan faydalanmaktadır. İşletmeler bu durumdan müşteri desteği sağlamak, satış ve pazarlama süreçlerini yönetmek, geliştirmek için yararlanmaktadır. Üretken yapay zekânın kullanımı için bazı örnekler vermek gerekirse de;

• Satış ekiplerinin müşterileri puanlaması, satışlar için tahmini analizlerin yapılmasında kullanılmaktadır.
• Müşteri temsilcilerinin yeteneklerini geliştirmek için kullanılır.
• Yazılım geliştiricilerinin kod üretiminde tercih edilmektedir.
• BT departmanlarında veri merkezi operasyonlarını düzenlemek için kullanılmaktadır.
• İşletmelerin işe alım süreçlerinin daha profesyonel ve kolay olmasını sağlamaktadır.

Yazımız içerisinde yer verdiğimiz yapay zekâ örnekleri bunlardan yalnızca bazılarıdır. Generative AI yaygın olarak kullanılmaktadır. Farklı sektörlerde kullanılmaya devam edilmesi, teknolojinin kullanılması ve uygulanması açısından da kolaylıklar sağlamaktadır.

Üretken Yapay Zeka İşletmelere Nasıl Entegre Edilir?

Generative AI modelleri, müşteri hizmetlerinde olduğu gibi daha karmaşık görevlerde de tercih edilmektedir. Farklı sektörler için hem büyük hem de küçük işletmelere hizmet vermektedir. İş görevlerinin düzenli şekilde yapılması noktasında da eğitimi mümkündür. Şirket yöneticilerinin üretken yapay zekayı sürece katması noktasında öne çıkan bazı yollar da bulunmaktadır. Bunlardan söz etmek gerekirse de;

1. İşletmeler kendi müşterilerinin ihtiyaçlarını, beklentilerini karşılamak amacıyla ürün ve çözümler hazırlamaktadır. Tüm bu çalışmaların sonucunda da başarıya ulaşmaları kolaylaşmaktadır. İşletmelerde müşterilerin yaşadığı problemlerin çözüme ulaşması noktasında ise hangi teknolojinin kullanıldığı önemsenmez. Yani müşteriler bu tarz bilgilerle ilgilenmez. Bundan ötürü işletmeler de müşterilerin taleplerini karşılamak adına üretken yapay zeka çalışmalarını kullanır. Teknoloji odaklı olmanın yerine, kendilerine faydalı olacak yaklaşımları tercih ederler. Bu da kendi bünyelerinde daha başarılı olmalarının anahtarıdır.
2. İşletmelerin kullanımla ilgili verileri belirlemesinin ardından etkisi düşük ve yüksek olan durumlar da belirlenir. Ölçeklendirme aşamasında ise küçükten başlamak en doğrusudur. Küçük adımlarla başladığınız zaman işletmenizin veri altyapısını oluşturup yönetim çerçevelerini oluşturabilirsiniz. Bu da gerekli olan yatırımlar konusunda daha net fikirlerinizin olmasını sağlayacaktır.
3. Üretken yapay zeka, sürekli devam eden iş süreçlerinin otomatik hale gelmesinde rol almaktadır. İşletmeler, bu çalışmayı belirleyerek iş süreçlerini değerlendirebilir. Aynı zamanda otomasyon teknolojisinin etkili bir şekilde uyumlu hale getirilmesi de mümkündür.
4. İşletmelerin mühendislik ekiplerinin Generative AI çözümlerini kullanması, ihtiyaç duyulan becerilerin gelişmesi için yeterli olmaz. Bu alanda işletmelerin üretken yapay zeka öğrenme çözümlerinden yararlanması gerekir. Ek olarak güvenlik, gizlilik gibi konularda da fikir sahibi olabilmeleri önem arz eder.

Generative AI İş Dünyasına Nasıl Fayda Sağlar?

İşletmeler, çalışmaları ve gelişim süreçleri içerisinde Generative AI avantajlarından yararlanmaktadır. Bunlar için bazı örnekler verecek olursak;

• Generative AI modelleri hızlı yanıt verirken işletmeler için hazırlanan veri ve değerlerin verimli olmasını sağlar. Üretimin daha başarılı olmasında, zaman çizelgesinin başarılı şekilde tamamlanmasında etkili olur. Çalışmaların uygun maliyetli olmasında da önemli bir etkisi vardır.
• Bir işletme içerisinde var olan görevin tamamlanmasında personellerin uzmanlık sahibi olmaması mümkündür. Bu gibi durumlarda üretken yapay zeka araçları daha doğru, faydalı sonuçlar almanızı kolaylaştırır.
• Generative AI araçları, ürünlerin gelişmesi, veri analitiği gibi noktalarda analizlerden yola çıkar. Çalışanların olası hatalarının kontrolü, hataların insansız şekilde düzeltilmesi gibi konularda da etkileri büyüktür.
• Generative AI araçları, işletmelerin kullanıcı deneyimlerinin iyileşmesinde etkilidir. Doğal dil girişlerinin uyumlu hale getirilmesinde arama motorları ve diğer araçların destekleri ile fayda sağlar.
• Generative AI modelleri sayesinde, birbirinden farklı pek çok sektörde gereksinimlerin karşılanması mümkündür. Uyumlulukla ilgili gereksinimler, Generative AI gereksinimleri ve iş akışının daha düzenli, basit hale gelmesi konusunda fayda sağlamaktadır.
• Generative AI içeriklerin daha verimli oluşturulması amacıyla kullanılan güçlü bir araç olarak tanımlanmaktadır. Kaynak ve zaman tasarrufu ederek materyal ve kod üretimine destek olur.
• Generative AI işletmelerin müşterileri için kişiselleştirilen hizmetler sunmasını sağlar. Bireysel tercihlere bağlı olarak müşteri memnuniyetinin kazanılmasında destekleyici bir roldedir.

Popüler Generative AI Araçları Nelerdir?

Generative AI birden fazla, farklı amaçlarla hazırlanan araçlar barındırmaktadır. Sıklıkla kullanılan araçlardan bazıları ise şu şekildedir;

• ChatGPT müşteri hizmetlerinin yedi yirmi dört olacak şekilde devam etmesi, pazarlama içeriklerinin üretilmesi konusunda kullanılmaktadır. Geniş bir dil modellemesine sahiptir.
• Google Bard Deneysel yapay zeka sohbet robotu olarak tanımlanmaktadır. Araştırmaların yapılması, rapor hazırlanması, kodlama işlemleri için kullanılmaktadır.
• Dall-E 2 metin açıklamalarında gerçekçi görüntüler üreten bir yapay zeka modelidir. Görsel öğelerin hazırlanmasında etkilidir.
• Bing Chat konuşma temelli bir yapay zeka modelidir. Bilgi almak, içerik oluşturmak konusunda faydalıdır.
• Midjourney etkileyici görsellerin oluşturulmasında kullanılmaktadır. Ayrıca ürünlerin tasarlanması konusunda kullanılmaktadır.