İşinize üretken yapay zekayı entegre etmek için 5 metot

isinize-uretken-yapay-zekayi-entegre-etmek-icin-5-metot

11 Tem 2023

Son yıllarda pek çok üretken yapay zeka uygulaması yayınlandı. Herkes için erişilebilir olan ChatGPT, Bing AI Chat, Midjourney ve DALL-E gibi uygulamalarla kullanıcılar tarafından yapılan yönlendirmeler neticesinde yazılı ya da görsel içerik kolayca üretilebiliyor.

Günümüzde pek çok işletme üretken yapay zekayı iş süreçlerine dahil ederek, verimlilik ve hız gibi avantajlardan yararlanmak istiyor. Ancak yapay zekanın nerede ve nasıl çalıştırılacağı, etik ikilemler, telif hakkı ihlali veya olgusal hatalarla karşılaşma olasılığı gibi problemler karar alıcıların çekimser davranmasına neden oluyor. Peki, işletmeler bu muhtemel sorunları gidererek üretken yapay zekadan yararlanabilir mi? Bunun için beş temel metot mevcut.

Geliştiricilerin üretkenliğini artırmak

Yazılım ve programlama dünyasında rutin pek çok iş bulunuyor. Tüm bu görevler otomasyon ve yapay zeka yardımı için olgunlaşmış durumda olsa da araçların nasıl ve nerede kullanıldığı büyük önem taşıyor. İşletmeler, kodlama yardımcılarına geçmeden önce belirli görevleri hızlandıran tek kullanımlık araçları tercih edebilir.

Üretken yapay zeka, geliştiricilerin sorular sorabileceği bir sohbet arabirimi olarak da kullanılabilir. Bu sayede geliştiriciler hem sorgulamalarını yapar hem de ihtiyacı olan kodları elde edebilir.  Ayrıca zaman alan kodlama sekanslarıyla uğraşmak zorunda kalmadan uygulamanın daha ilginç ve yaratıcı bölümlerine odaklanabilirler. Yazılım testi, ihmal edilme eğilimi taşıyan bir alandır. Yapay zekayı bu noktada kullanıp otomatik test birimi oluşturmak, kapsamlı bir test sürecinin oluşmasına fayda sağlayacaktır. 

Düşük kodlu ya da kodsuz çalışabilmek

Çalışanlar bir yapay zeka asistanı tarafından üretilen kodu değerlendirecek uzmanlığa sahip olmasa da düşük kodlu veya kodsuz araçlar kullanarak belli bir seviyeye kadar uygulama geliştirebilir. Ancak bu tür uygulamalar genellikle bir hayli kısıtlıdır.

İşletmelerin tercih edeceği üretken yapay zeka araçları genellikle düşük kodlu otomasyon iş akışında çağrılabilen modüllerdir. Böylece çalışanlar söz konusu modülleri ihtiyaçlarına göre kullanma imkanına kavuşur. Ek olarak ChatGPT’nin geliştiricisi OpenAI gibi pek çok platform, API'lerini  müşterilerinin kullanıma sunmuş durumdadır. 

Veriyi anlamak

Bing’i, ChatGPT gibi üretken yapay zeka yetenekleriyle buluşturmak, milyonlarca yeni kullanıcıyı Microsoft'un arama motoruna getirdi. Ancak dil modelleri, temel olarak cümleleri ve paragrafları tamamladıkları için hatalı sonuçlar verebilir. Eğer talep edilen bilgi mevcut değilse, dil modeli yine de bir sonuç yaratmaya çalışacaktır. Verilen bilgiler uzmanların söyledikleriyle eşleşecek kadar doğru olsa bile yanıtlar belli bir noktada eksik ve yanlış olabilir. GPT-4 büyük dil modelini temel alan ve yakın zaman önce yayınlanan Microsoft 365 Copilot, bu problemi Microsoft Graph’tan alınan verilere dayandırarak çözmeye çalışıyor.

İşletmeler dokümanları ve belgeleri özetlemek ve analiz etmek için dil modellerinden yararlanabilir. Ancak bu bilgilerin müşterilere veya diğer son kullanıcılara doğrudan gösterilmesi yerine uzmanlığa sahip kişiler tarafından incelenmesi kritik önem taşıyor. 

Kurumlar üretken yapay zeka sayesinde sohbet robotlarını, anahtar sözcüklerin ve hazır yanıtların ötesine geçerek daha doğal görünen ve daha akıllı bir hale getirebilirler. Yapay zeka sohbet robotları, müşteri memnuniyetini artırmak ve maliyetleri azaltmak için doğrudan müşteri hizmetlerinde de değerlendirebilir. 

İş akışını hızlandırmak

Toplantı süreçlerinde iş kararları alınır ve çalışanlarla çeşitli bilgiler paylaşılır. Ancak genellikle bilginin önemli bir kısmı o toplantı odasının dışına çıkmaz. Microsoft Teams Premium, Dynamics 365 Copilot ve Slack için ChatGPT uygulamaları, toplantı özetleri oluşturarak, katılımcılara ve odada olmayan personele gerekli bilgileri iletmeye yardımcı olabilir. 

Müşterilerle yapılan görüşmeleri de özetleyebilen yapay zeka araçları, bu sayede yöneticilerin personeli denetleyebilmesini sağlar. Örneğin, çağrı merkezi çalışanlarının yaptığı görüşmeler ya da finans danışmanların müşteri ilişkileri görüşmeleri yapay zeka tarafından takip edilebilir. Böylece ihtiyaç duyulan noktalarda personelin eğitilmesi de gündeme gelebilir.

E-ticaret sitelerinde sıklıkla karşılaşılan kullanıcı geri bildirimleri işletmeler için son derece yararlıdır. Ancak çalışanlar için bu bildirimleri analiz etmek ve değerlendirmek, çok uzun sürelere yayılan yoğun bir uğraş gerektirebilir. Üretken yapay zeka, kolayca anlaşılacak biçimde yanıtları sınıflandırabilir, özetleyebilir ve kategorilere ayırabilir. Bu sayede çalışanların üzerindeki yorucu yükler azalır ve iş akışı hızlanır.

Boşlukları doldurmak

Yakın zaman içinde Office 365 ve Google Docs, kullanıcıların üretici yapay zekadan belge hazırlama, e-posta yazma veya slayt gösterisi oluşturma gibi taleplerini yerine getirebilecek. Ancak işletmeler tüm yazma sürecini yapay zekaya bırakmamalıdır. Yapay zeka henüz mükemmel metinler üretemiyor. Uzmanlar yapay zekayı daha çok belirli boşlukları doldurmak için kullanmayı öneriyor. Örneğin, Shopify Magic, ürün ayrıntılarından yola çıkarak tutarlı ve SEO uyumlu ürün açıklamaları yazabiliyor. Azure Vision Services, Reddit ve LinkedIn gibi platformlarda da kullanılarak resimler ve altyazılar için alternatif metinler oluşturulabiliyor.

Metinden görüntü oluşturmak ise son derece güçlü bir özellik olarak değerlendiriliyor. Bazı araçlar, iş kullanıcılarının kolay bir şekilde görüntü oluşturmasını sağlayarak belirli yeteneklere sahip olmayan insanların bile görsel tasarlamasını mümkün kılıyor.

İlgili Postlar

Sınır bilişim veri yönetiminde neleri değiştiriyor?

Sınır bilişim veri yönetiminde neleri değiştiriyor?

8 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

İçerik yönetiminde 2024'ün trendleri

İçerik yönetiminde 2024'ün trendleri

5 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

Üretken yapay zekâ yazılım geliştirmeyi nasıl etkiliyor?

Üretken yapay zekâ yazılım geliştirmeyi nasıl etkiliyor?

4 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

Sanal özel bulut nedir?

Sanal özel bulut nedir?

3 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

Yapay zekâ halüsinasyonu nedir?

Yapay zekâ halüsinasyonu nedir?

2 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

Sürdürülebilir yapay zekâ için atılması gereken 4 adım

Sürdürülebilir yapay zekâ için atılması gereken 4 adım

1 Nis 2024

Dijital Dönüşüm

Tedarik zinciri sorunları yapay zekâ ile nasıl çözülür?

Tedarik zinciri sorunları yapay zekâ ile nasıl çözülür?

29 Mar 2024

Dijital Dönüşüm

Yapay zekâ ve makine öğreniminde 2024'ün trendleri

Yapay zekâ ve makine öğreniminde 2024'ün trendleri

28 Mar 2024

Dijital Dönüşüm

En popüler 10 IoT iş modeli

En popüler 10 IoT iş modeli

28 Mar 2024

Dijital Dönüşüm

Yavaş Şehir konseptiyle Akıllı Şehirler kurulabilir mi?

Yavaş Şehir konseptiyle Akıllı Şehirler kurulabilir mi?

27 Mar 2024

Dijital Dönüşüm

Başarı Hikayeleri
Teknik Destek ‍
444 5INV
444 5 468 ‍
info@innova.com.tr