Üretken yapay zeka teknolojisi iş dünyasına kazandırdığı yenilikçi çözümlerle her geçen gün daha fazla sektörde tercih ediliyor. Pazarlamadan müşteri hizmetlerine, içerik oluşturmadan hukuka kadar pek çok alanda kullanılan üretken yapay zeka çözümleri işletmelerin verimliliğini artırırken maliyetlerini de düşürüyor.

Geniş dil modelleriyle (LLM) desteklenen üretken yapay zeka insana son derece benzer çıktılar üretilmesini mümkün kılıyor. Bu sayede pek çok yeni fırsatın kapılarını açan üretken yapay zeka çözümleri doğru stratejiyle değerlendirildiğinde işletmelerin rekabet avantajı kazanması ve büyümesinde kritik rol üstleniyor. 

ABD merkezli yapay zeka araştırmaları şirketi Botco.ai’ın raporuna göre pazarlama alanında faaliyet gösteren şirketlerin %66’sı ChatGPT, DALL-E ve Bard gibi yapay zeka araçlarını kullanarak olumlu yatırım getirisi elde ediyor. Hangi ölçekte olursa olsun işletmeler üretken yapay zekaya yönelik yatırımlarını artırıyor. Pek çok şirket ChatGPT’yi müşteri sorularını yanıtlamak ve eğitim materyalleri oluşturmak için kullanıyor. Üretken yapay zeka kişi ve kurumlara daha verimli iş süreçleri için yeni fırsatlar yaratıyor.

Üretken yapay zeka devrimine verileriniz ne kadar hazır?

Üretken yapay zeka teknolojisinin potansiyelinden yararlanabilmek için güçlü bir veri yönetimine ihtiyaç duyuluyor. Hangi verilerin sürece dahil edileceği ve bu verilerin nasıl işleneceği gibi soruların cevaplanması gerekiyor. Ayrıca veri silolarını ortadan kaldırmak da yapay zeka çözümlerinin daha etkili bir şekilde kullanılabilmesine olanak tanıyor. Pek çok senaryoda yapay zekanın veri kümelerini birbirine bağlamasını zorlaştırdığı için veri siloları tercih edilmiyor.

Üretken yapay zekadan yararlanmak isteyen işletmeler için bir veri kataloğu kullanarak tabloları tanımlamak, meta verileri düzenlemek ve yapay zeka gizlilik yasalarına uyum sağlamak büyük önem taşıyor. Düzenleyici taleplerine etkili bir şekilde yanıt vermek için kurumların yönetim yeteneklerini artırmaları gerekiyor.

Üretken yapay zekanın avantajlarından faydalanmak isteyen kurumların veri entegrasyonu ve yönetimini otomatikleştirmesi büyük önem taşıyor. Şemalar, uç noktalar veya API'lar değiştiğinde veri hatlarını yönetmek önemli miktarda zaman alabiliyor. Bu noktada veri ekiplerinin veri akışlarını manuel olarak entegre etmeye çalışmak yerine içgörüler bulmaya daha fazla odaklanması gerekiyor. Güçlü ve otomatik veri sistemleri bir yapay zeka modelinden gelen çıktıya olan güvenin artmasını sağlıyor.

İngiltere merkezli pazar araştırma şirketi Vanson Bourne’un anketine göre veri bilimcileri zamanlarının %70'ini yapay zeka modelleri oluşturmak yerine veriyle çalışarak ve veriyi hazırlayarak geçiriyor. Katılımcıların %87'si veri bilimcilerinin potansiyellerinin tam anlamıyla kullanılması gerektiğini işaret ediyor. Dolayısıyla veri kalitesini artırmak veri bilimcilerine güvenilir ve doğru yapay zeka modelleri oluşturmak için daha fazla zaman kazandırıyor.

Veriye dayalı temel oluşturmak

Üretken yapay zekadan yararlanarak başarıya ulaşmak isteyen işletmelerin yapay zekanın yeteneklerini iyi değerlendirmesi ve uyumluluk gereksinimlerini dikkate alması büyük önem taşıyor. Bu teknolojiden en yüksek verimi almak isteyen kurumların veri kalitesini artırmaya, küresel ve yerel düzenlemelere uyum sağlamaya ve veri hareketini otomatikleştirmeye odaklanması gerekiyor. Otomasyonun avantajlarından yararlanan ve güçlü bir veri altyapısı oluşturan işletmeler üretken yapay zekanın vadettiği katkılardan en üst düzeyde faydalanıyor. Kurumlar üretken yapay zekayı iş süreçlerinin merkezine alarak bugünün dünyasında rekabet avantajı elde edebiliyor ve iş akışını geleceğin teknolojilerine hazırlayabiliyor.