İş Liderlerinin Üretken Yapay Zekanın Gerçek Potansiyelinden Yararlanmaları İçin 5 İpucu
İş Liderlerinin Üretken Yapay Zekanın Gerçek Potansiyelinden Yararlanmaları İçin 5 İpucu
Son zamanlarda üretken yapay zeka her yerde karşımıza çıkıyor. Gelişmiş sohbet robotlarının ve ChatGPT gibi diğer üretken yapay zeka teknolojilerinin ses getiren lansmanı, tüketicilerden iş liderlerine ve medyaya kadar herkesin dikkatini çekti. Ancak bu sohbet araçları, yapay zekanın potansiyel etkisi söz konusu olduğunda buzdağının sadece görünen kısmı. Üretken yapay zekanın daha da büyük değeri, şirketler bunu müşterileri ve çalışanları için uygulamaya başladıkça ortaya çıkacak. Üretken yapay zekanın, ürün tasarımından müşteri hizmetlerine, tedarik zinciri yönetimine ve çok daha fazlasına kadar geniş bir yelpazede kurumsal kullanım örnekleri bulunuyor. AWS'in (Amazon Web Services) sunduğu gibi yeni modeller ve bulutta geliştirici hizmetleri, her sektörde geniş çapta benimsenmenin kapısını açıyor. Üretken yapay zekanın potansiyelini ve riskini anlamak, şirketleri için avantaj elde etmek amacıyla bu teknolojiyi kullanmaya başlamak isteyen CIO'lar için kritik öneme sahip. McKinsey Global Institute'un raporuna göre, üretken yapay zekanın küresel ekonomiye yılda 4,4 trilyon dolara kadar değer katması bekleniyor. Boston Consulting Group’un verilerine göre 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.
- Verilerinizi düzenleyin
Üretken yapay zeka artık aramızda ve dünyamız üzerinde dönüşüm yaratıcı bir etkiye sahip olmaya hazırlanıyor. İşinizde üretken yapay zekadan yararlanmanın potansiyel avantajları çok fazla, bunun gerisinde kalmanın dezavantajlı ise oldukça büyük. Ancak bu yolculuğun ilk adımı, yapay zeka/makine öğrenimi için doğru veri temellerine sahip olduğunuzdan emin olmaktan geçiyor. Kaliteli modelleri eğitebilmek için işe kendi şirketinizden gelen kaliteli ve birleşik verilerle başlamanız gerekiyor. Örneğin, küresel bir yazılım şirketi olan Autodesk, ürün tasarımcılarının binlerce yineleme oluşturmasına ve en uygun tasarımı seçmesine yardımcı olmak için AWS'de üretken bir tasarım süreci oluşturdu. Bu makine öğrenimi modelleri, kullanıcı tanımlı performans özellikleri, üretim süreci verileri ve üretim hacmi bilgilerine yönelik güçlü bir veri stratejisine dayanıyor.
- Üretken yapay zekayı kendi verileriniz ile nasıl kullanabileceğinizi düşünün
Üretken yapay zeka, işletmeler için tahmine dayalı modeller geliştirmek veya içerik oluşturmayı otomatikleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, şirketler sermaye harcamaları ve rezervlere yönelik daha bilgiye dayalı önerilerde bulunmak için finansal tahmin ve durum planlaması oluşturabilirler. Veya üretken yapay zeka, klinisyenler için tanı, tedavi ve tedavi sonrası bakımına yönelik öneriler oluşturacak bir asistan görevi görebilir. Philips tam olarak bunu yapıyor. Sağlık teknolojisi şirketi, görüntü işleme özellikleri geliştirmek ve ses tanıma özelliğiyle klinik iş akışlarını basitleştirmek için Amazon Bedrock'u kullanacak ve bunların tümü üretken yapay zeka kullanarak gerçekleştirilecek. Ayrıca, envanter yerleşimi, stokta bulunmama sorunları, teslimatlar ve daha fazlasını daha hassas bir şekilde yönetmek amacıyla ürün yaşam döngülerini optimize etmek isteyen veya mağaza düzenleri oluşturmak, optimize etmek ve test etmek isteyen perakende şirketleri gibi AWS müşterilerinin üretken yapay zekadan yararlandığını görüyoruz. Bu kullanım alanlarını erkenden belirleyerek ve halihazırda sahip olduğunuz verilerle neler yapabileceğinizi araştırarak üretken yapay zekaya yaptığınız yatırımın hem hedefli hem de stratejik olmasını sağlayabilirsiniz.
- Geliştirici üretkenliğinin sağlayacağı avantajları belirleyin
Üretken yapay zeka, geliştiricilerin üretkenliği için önemli avantajlar sağlayabilir. Test etme ve hata giderme gibi tekrar eden kodlama işleri için güçlü bir yardımcı olabilir ve geliştiricilerin problem çözme becerileri gerektiren daha karmaşık görevlere odaklanmalarını sağlayabilir. CIO'ların, üretken yapay zekanın üretkenliği artırabileceği ve geliştirme süresini azaltabileceği alanları belirlemek için geliştirme ekipleriyle birlikte çalışmaları gerekiyor.
- Çıktılara şüpheyle yaklaşın
Üretken yapay zeka, ancak üzerinde eğitildiği veriler kadar iyi olabilir ve bunlarda her zaman önyargı veya hata riski bulunur. Bazen çıktı bir halüsinasyon, yani makul görünen ama aslında uydurulmuş bir cevap 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 bazı özel zorlukları da göz önünde bulundurun. Bu modeller ve sistemler hâlâ çok yeni ve insan bilgeliğinin, muhakemesinin ve küratörlüğün yerini hiçbir şey tutamaz.
- Güvenlik, yasalar ve uyumluluk hakkında iyice düşünün
Tüm teknolojilerde olduğu gibi, güvenlik ve gizlilik her şeyden önemli ve üretken yapay zeka, IP de dahil olmak üzere göz önünde bulundurmanız gereken yeni hususları beraberinde getiriyor. CIO'ların, bu riskleri tanımlamak ve azaltmak amacıyla güvenlik, uyumluluk ve hukuk ekipleriyle yakın bir şekilde çalışarak üretken yapay zekanın güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanıldığından emin olmaları gerekiyor. Ayrıca, planlarınızın kapsamını uyumluluk ve düzenlemeleri de içine alacak şekilde genişletin ve kullandığınız verilerin kime ait olduğunu dikkatlice düşünün. Üretken yapay zeka, ilginç sorunların üstesinden gelen, insan performansını artıran ve üretkenliği en üst düzeye çıkaran dönüştürücü bir teknoloji olma potansiyeline sahip. Şimdi başlayıp kullanım örneklerini denemek, avantajlarından yararlanmak ve riskini anlamak, sizi işletmeniz için üretken yapay zekadan yararlanacak iyi bir konuma getirebilir.
