Üretken yapay zekaya geçmeden önce cevaplamanız gereken 7 soru

ABD merkezli global bir teknoloji şirketi olan Insight Enterprises’ın yayınladığı bir ankete göre işletmelerin %39’u stratejilerini ve politikalarını üretken yapay zeka etrafında oluştururken, %42’sinin geliştirme süreci devam ediyor. Kalan %17’lik kesim ise üretken yapay zekaya geçişi planlama aşamasında yer alıyor. Günümüzde büyük ya da küçük ölçekli olsun hemen her seviyedeki işletme üretken yapay zekanın iş süreçlerine yapacağı katkılardan yararlanmaya çalışıyor.

Üretken yapay zeka nedir?

Geleneksel yapay zeka modelleri önceden belirlenmiş kurallar ve geniş veri kümeleri üzerinden eğitilen algoritmalar kullanılarak belirli görevleri gerçekleştirmek için programlanıyor. Bu sistemler, önceden belirlenmiş algoritmaların dışına çıkamayacakları gibi özgün bir içerik de üretemiyor.

Üretken yapay zeka ise genellikle derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi teknolojileri kullanarak verilerden örüntüler çıkarabilen ve bu örüntüleri kullanarak yeni içerikler, metinler, sanat eserleri veya fikirler üretebilen sistemleri ifade ediyor. Örneğin, bir üretken yapay zeka çözümü; resim, müzik, şiir veya hikaye gibi özgün içerikler oluşturabiliyor.

Kurumların iş süreçlerine yaratıcı içerik üretimi, yenilikçi çözüm önerileri, veri analizi, gelişmiş müşteri deneyimi, otomasyon ve verimlilik gibi pek çok avantaj katan üretken yapay zeka, günümüzde cazibe merkezi konumunda yer alıyor. Ancak uzmanlar üretken yapay zekaya geçmeden önce karar vericilerin bazı soruları yanıtlamaları ve ortaya çıkan tabloya göre hareket edilmesi gerektiğinin altını çiziyor.

Üretken yapay zekaya geçerken yanıtlanması gereken sorular

İşe hangi noktada değer katıyor?

Üretken yapay zeka çok hızlı gelişiyor ve CIO’ların gelişmelerden haberdar olmak için düzenli olarak araştırma yapmaları ve üretken yapay zekanın hangi alanlarda nasıl kullanıldığını gözlemlemeleri kritik önem taşıyor. 

Değişimin hızlı temposu göz önüne alındığında üretken yapay zekayı anlamak, denemeler yapmak ve bunu geniş ölçekte uygulamak gerekiyor. CIO’ların hangi üretken yapay zeka modelinin hangi noktalarda daha çok fayda sağlayacağını, modelin neyi daha iyi yaptığını ve neyi yapamadığını tespit etmeleri, iş süreçlerinde elde edilecek avantajları temelinden etkiliyor.

Hangi dağıtım stratejisini seçmek gerek?

Üretken yapay zekayı iş süreçlerinde değerlendirmek isteyen işletmelerin karşısına iki yol çıkıyor. Şirketler kendi yapay zeka modelini oluşturabiliyor ya da mevcut modeller arasından tercih yapabiliyor. Neredeyse her ay çok sayıda açık kaynaklı üretken yapay zeka modeli yayınlanıyor. Bu modeller üzerinde kendi ince ayarlarını yapan işletmeler, iş süreçlerinde değerlendirebileceği bir üretken yapay zeka sistemine kavuşuyor. Kendi modellerini eğitmekle ilgilenmeyen kurumlar ise ChatGPT gibi uygulamaları şirket verilerine erişim izni vererek kullanabiliyor.

Ne kadar güvenli?

CIO’ların bir üretken yapay zeka modeli seçmeden önce söz konusu modelin verileri nasıl ve ne kadar koruduğunu öğrenmeleri, güvenlik noktasında kritik önem taşıyor. Pek çok şirket, çalışanların üretici yapay zekanın faydalarını ve sınırlamalarını anlamalarına yardımcı olmak için iç iletişim ve eğitim programları planlıyor. Üretken yapay zekanın kurumun güvenlik stratejisini ne kadar karşıladığının tespit edilmesi ve çalışanların bu konuda bilinçlendirilmesi gerekiyor. 

Önyargıyla nasıl mücadele edilir?

Yapay zeka sistemleri insanlar tarafından belirlenmiş veri kümeleriyle eğitiliyor. Bu nedenle söz konusu veri kümeleri taraflı ya da önyargılıysa bu yaklaşım yapay zekanın sonuçlarına da yansıyor. Üretken yapay zeka modellerinin önyargılı sonuçlar sunma ihtimaline karşı pek çok devlet ve Avrupa Birliği çalışmalar yürütüyor. Önerilen yasa tasarıları, üretken yapay zeka modellerinin eğitim verilerini inceleme ve şeffaflaştırma gibi uygulamaları işaret ediyor.

CIO’ların yapay zekanın iş üzerindeki etkisi konusunda iyimser oldukları kadar, bu teknolojinin sorumlu ve etik olması noktasında da temkinli olması gerekiyor. Pek çok şirket, üretken yapay zekanın tarafsız çalıştığından emin olmak için çeşitli denemeler, testler ve araştırma süreçleri planlıyor. Üretken yapay zekanın adil, tarafsız, açıklanabilir, hesap verebilir ve gizlilik gerekliliklerine uygun olduğundan emin olmak için titizlikle hazırlanmış testler yapmak büyük önem taşıyor.

Hangi iş ortağıyla çalışılabilir?

Uzmanlar, üretken yapay zekayı devreye almanın en etkili ve kolay yolunun, güvenilir bir iş ortağıyla çalışmak olduğunu işaret ediyor. Şirketlerin kendi üretken yapay zeka yeteneklerini kullanıma sokması için uzun ve zorlu bir çalışmaya ihtiyaç duyuluyor. O zamana kadar işletmelerin, bu teknolojiyle güvenli bölgelerde çeşitli denemeler yapması gerekiyor. Halihazırda varolan bir üretken yapay zeka çözümüyle çalışmak ise bu süreçleri ortadan kaldırıyor. 

CIO'ların yapay zeka çözümü seçerken servis sağlayıcılara, hangi eğitim verilerinin kullanıldığı, bu verilerin doğrulanıp doğrulanmadığı, güncelleme imkanı ve veri kaynaklarının nasıl yönetildiği gibi soruları sorması büyük önem taşıyor.  

Maliyeti ne kadar olacak?

Kurumlar üretken yapay zeka geliştirmenin heyecanıyla bazen büyük dil modellerinin çok yüksek bilgi işlem gereksinimlerine sahip olabileceği gerçeğini unutabiliyor. Bu yüzden CIO’ların üretken yapay zekayı iş süreçlerine dahil etmeden önce bir servis sağlayıcıyla çalışmanın ya da açık kaynak üzerine inşa etmenin maliyetlerini detaylıca araştırması gerekiyor. 

Veri altyapısı ne kadar hazır?

Yerleşik üretken yapay zeka çözümleri, ihtiyaç duyulan verilerin bir arada olmasından dolayı kolayca devreye alınabiliyor. Örneğin, Adobe, Photoshop uygulamasına bir üretken yapay zeka eklentisi ekleyerek birlikte çalışması gereken dosyaları bir arada sunabiliyor. Google, üretken yapay zekayı Gmail'e eklediğinde veya Microsoft bu teknolojiyi Office 365'e eklediğinde kullanıcılar gereken tüm içeriğe kolayca erişilebiliyor. 

Yapay zeka uygulamalarını daha etkin kullanabilmek için verilerin merkezileştirilmesi ve optimize edilmesi gerekiyor. Örneğin, bir şirketin verileri farklı uç sistemler arasında dağılmış olabiliyor. Bu noktada yapay zekadan en yüksek değeri elde etmek için bu verileri çekip birbirleriyle ilişkilendirmek gerektiriyor. Bunun da kişi ve kurumlara zaman cinsinden maliyeti oluyor.

Yapay zekanın en büyük avantajı, verileri insanların yapamayacağı bir ölçekte analiz edebilmesi veya sentezleyebilmesi olarak biliniyor. Ancak yapay zekadan en yüksek verimi alabilmek için veri hattının da yeterli seviyede olması gerekiyor. Dolayısıyla bir CIO, üretken yapay zeka çözümlerini iş süreçlerine dahil ederken, veri kaynaklarını nasıl en iyi şekilde yöneteceğini tespit edip çalışmalarına bu yönde devam etmesi gerekiyor.