Bu ayın başlarında Birleşik Krallık hükümetinin Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi’nde Elon Musk ve Rishi Sunak arasında yapılan tuhaf röportaj, insanların potansiyel bir yapay zeka (AI) sorununa çözüm olduğu fikrini savunmak için çok az şey yaptı.
Ancak yapay zekanın çalışma ihtiyacına son vereceğini öne sürdü; ne Bloomberg Milyarderler Endeksi’ne (10 Kasım 2023) göre dünyanın en zengin insanı olan Musk ne de Birleşik Krallık’ın gelmiş geçmiş en zengini olduğu söylenen Sunak değil. Sayın Başbakan, endişelenecek bir şey yok.
Yapay zekanın “tarihteki en yıkıcı güç” olma potansiyeline sahip olduğu da öne sürüldü. Çoğu kişi ve kuruluş için bu bir haber değil. ChatGPT’nin 12 ay önce piyasaya sürülmesinden bu yana GenAI, oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıktı. Kurumsal uygulamaların artan tüketicileştirilmesiyle birlikte 2023’ün ufuk açıcı bir yıl olması gerekiyor.
Kesinlikle yazılım geliştirme ve uygulama özelliklerinde hızlı bir değişim zamanı. GenAI artık yapay zekanın tanınabilir yüzü; otomasyona ilham veriyor ve işletmelerin yazılım, veri ve iş süreçleriyle ilişkileri hakkındaki düşünme biçimini değiştiriyor.
Bunun güzel bir örneğini Vodafone’da görüyoruz; Vodafone, yeni katılanların yavaş işe başlama sorununu çözmek için yakın zamanda BT danışmanlığı Embracent ile bir araya geldi. Sonuç, artık kimlik doğrulama, teklif mektupları oluşturma ve gönderme, takvimleri ve yeni meslektaşların iletişimlerini koordine etme dahil olmak üzere süreci yöneten, Sherpa adlı GenAI odaklı bir uygulamadır. Burada önemli olan, bunun teknolojiye uyum sağlamak için basit bir basitleştirme olmamasıydı; tüm zorlu işi GenAI’nin yaptığı, yeniden tasarlanmış bir deneyimdi.
Embracent CEO’su Mark Lockton, “Yapay zeka hakkındaki yaygın inanış, eğer hayal edebiliyorsanız, gerçekleştirebileceğinizdir” diyor. “Bazı gerçekler henüz geride kalmış olsa da, bugün hem müşteriler hem de çalışanlar için önemli ölçüde geliştirilmiş deneyimler sunmak amacıyla temel iş modellerini ve süreçlerini iyileştirebileceğiniz, hatta yeniden icat edebileceğiniz çok pratik yollar var.”
Araştırma bunu destekliyor; Gartner yakın zamanda kurumsal uygulamaların 2020’de %5’ten daha az bir oranla önümüzdeki yıla kadar %40’ının konuşma yapay zekasına sahip olacağını ve 2026 yılına kadar üretken tasarım yapay zekasının tasarımın %60’ını otomatikleştireceğini iddia ediyor. yeni web siteleri ve mobil uygulamalar için çaba harcıyoruz.
GenAI için uygulamalar bulmak henüz emekleme aşamasında, ancak teknolojinin bir dizi kurumsal fonksiyona yerleştirilmesine yönelik ivme kesinlikle artıyor.
Teknoloji danışmanlık firması NashTech’te danışmanlık danışmanı ve yapay zeka uygulama lideri Ramaraju Indukuri’ye göre, Amazon gibi şirketler hepimizi “özelleştirilmiş içeriğe alıştırmış” olsa da, kurumsal uygulamalarda hala bir miktar gecikme var. Indukuri, bunların çoğunun veri zorluklarından kaynaklandığını öne sürüyor ancak bazı şeylerin değişmeye başladığını söylüyor.
“GenAI sadece bir teknoloji ya da sadece bir iş trendi değil. Bu, insanların ve makinelerin etkileşiminde derin bir değişimdir. Makinelerin bizim için yapabileceklerinden, makinelerin bizim için neler yapabileceğine geçiyoruz”
Mary Mesaglio, Gartner
Indukuri, “Metriklerin anlamlı bir şekilde yorumlanmasını sağlamak için geleneksel makine öğrenimi ve üretken yapay zekanın bir kombinasyonunu kullanmaya yönelik yatırımlarını artıran kuruluşların sayısının arttığını görüyoruz” diyor. “Örneğin, karmaşık kampanya metriklerini yorumlamak ve bunları küçük bir işletme sahibi için özetlemek üzere bir sosyal medya pazarlama firmasıyla çalışıyoruz.”
Barselona’da düzenlenen son Gartner BT Sempozyumu/Xpo’da analist firması daha da ileri giderek yapay zeka tutkusunun ve yapay zekaya hazır senaryoların önümüzdeki 12 ila 24 ay boyunca CIO’lar için en önemli öncelik olması gerektiğini söyledi. Bu, düşüncede bir değişiklik gerektirir.
Gartner’ın seçkin başkan yardımcısı analisti Mary Mesaglio’nun söylediği gibi: “GenAI sadece bir teknoloji ya da sadece bir iş trendi değil. Bu, insanların ve makinelerin etkileşiminde derin bir değişimdir. Makinelerin bizim için yapabileceklerinden, makinelerin bizim için neler yapabileceğine geçiyoruz.”
Veya Gartner’ın kıdemli direktör analisti Gabriela Vogel’in sözleriyle: “Makineler bizim araçlarımızdan takım arkadaşlarımıza dönüşüyor.”
Kullanım örneklerini hızlandırma
Son aylarda GenAI yeteneklerini açıklayan kurumsal yazılım markaları dalgası bunun açık bir göstergesi; kullanıcılara, örneğin yaratıcılığı, kişiselleştirmeyi veya iş karar verme sürecini beslemek için gelişmiş veri öngörüleri vaat ediyor.
Amazon Web Services (AWS), IBM, Microsoft, Oracle, SAP, Salesforce ve ServiceNow gibi şirketlerin tümü yakın zamanda yapay zeka sanal asistanlarından veritabanı yönetimi ve bulut analitiğine kadar uzanan GenAI planlarını duyurdu.
Aslında kullanım senaryoları sürekli gelişiyor. Oracle’ın Eylül ayındaki duyurusu, GenAI stratejisinin üç ana alana yayılmasıyla bunun iyi bir örneğiydi: altyapı, modeller ve hizmetler ve uygulama içi uygulamalar. Ancak bunun yalnızca bir başlangıç olduğunu kabul ediyor ve GenAI yeteneklerinin, kullanıcılarının tıbbi teşhislerden finansal piyasa analizine, konuşmaları analiz etmeye, metin ve görsel oluşturmaya ve kod yazmaya kadar her konuda yeni hedeflere ulaşmalarına yardımcı olduğunu düşünüyor.
Microsoft Yapay Zeka Platformu baş program yöneticisi Ben Ufuk Tezcan, bir blog yazısında bu listeye ekleyerek “senaryo simülasyonları ve sağlam veri analizi yoluyla, üretken yapay zekanın stratejik karar alma sürecine rehberlik etmeye yardımcı olduğunu ve iş süreçlerini optimize ettiğini” öne sürüyor.
GenAI’nin verimsizlikleri belirlemesi ve iş akışlarını kolaylaştırmak için çözümler önermesiyle tedarik zinciri yönetimi ve kaynak tahsisi hakkında konuşuyor. “Bu aynı zamanda idari ve tekrarlanan görevlerin azaltılması, çalışanların yüksek değerli stratejik işler için serbest bırakılması ve dolayısıyla genel üretkenliğin artırılması açısından da bir nimettir” diye ekliyor.
Pegasystems’in teknolojiden sorumlu başkanı (CTO) Don Schuerman’a göre bu, her organizasyonun avantaj arayışına uyuyor. Müşteriler yapay zekanın verimliliği ve üretkenliği artırmaya yardımcı olmasını istiyor ancak bunu riski en aza indirecek şekilde yapmak istiyorlar. Büyük kurumsal tedarikçilerin artık GenAI’yi pek çok uygulama özelliğine dahil etmesiyle, GenAI’nın önümüzdeki 12 ay boyunca büyük bir etkiye sahip olma fırsatları önemli ölçüde artıyor.
Schuerman, “Gördüğümüz güzel bir örnek, düşük kodlu iş akışı uygulamaları oluşturmak için GenAI’yi kullanmaktır” diyor. “Buna gerçekten büyük bir ilgi gördük çünkü işletmeler bunu, yaptıklarını hızlandırmanın bir yolu olarak görüyor. Ancak yine de insanlar için GenAI’nin yaptığı şeyleri geçersiz kılma, değiştirme ve azaltma becerisine sahipler, dolayısıyla bu yaklaşımın içinde yerleşik bir güvenlik mandalı varmış gibi hissediyorlar.”
Bu, bazı kullanıcıların gördükleriyle örtüşüyor. Schuerman, çok sayıda deney olduğunu eklerken, GenAI’nın mevcut çalışma yöntemlerine dahil edilmesinin derin bir etkisi olacak – AI’nın her zaman vaat ettiği ancak henüz tam anlamıyla gerçekleştiremediği türden bir etki.
Web 3, blockchain ve kripto odaklı işe alım firması Spectrum Search’ün kurucusu ve CTO’su Peter Wood da aynı fikirde. “Tecrübelerime göre, yapay zekadaki gelişmelere öncülük etmek ve onun kurumsal uygulamalardaki gücünden yararlanmak oyunun kurallarını değiştiren bir şey oldu” diyor.
“Google, Microsoft ve Salesforce gibi büyük teknoloji devleri önemli ilerleme kaydediyor. Daha sezgisel kullanıcı deneyimleri, tahmine dayalı analizler ve otomatik karar verme yetenekleri oluşturmak için GenAI’yi platformlarına entegre ediyorlar.”
Gerekçesi nedir?
Wood, “İşletmeler verimlilik ve içgörü istiyor ve GenAI köprü görevi görüyor” diyor. “Örneğin Spectrum Search’te yapay zeka ve makine öğreniminden yararlandık [machine learning] müşteri ve aday deneyiminde devrim yaratmak. Kullanıcı dostu olmasını sağlamak için tüketici arayüzlerinden ve oyunlardan öğeler ödünç alma eğilimine dikkat çektik. Bu harmanlama, kurumsal platformları daha ilgi çekici ve tanıdık hale getirerek kullanıcıların öğrenme sürecini kolaylaştırıyor.”
Bu önemlidir ve GenAI’nin en önemli çekiciliklerinden biridir. Uygulama kullanıcı deneyimine (UX) yönelik tüketici benzeri bir yaklaşım olan kurumsal oyunlaştırmadaki trendlerle güzel bir şekilde örtüşüyor.
Pazarlama analitiği uygulaması üreticisi Correct’in EMEA başkan yardımcısı Alexandre Pham’a göre oyun uygulaması tasarımı, kullanıcıların ilgisini canlı tutmak ve hedeflerine odaklanmasını sağlamak için temel psikolojiyi kullanıyor ve bu nedenle kullanıcıların, özellikle de dijital ortamda yaşayan genç grubun katılımını sağlamaya yardımcı oluyor.
Pham, “Örneğin, ilerleme çubukları, kilometre taşları ve arayüz kişiselleştirme, kullanıcı etkileşiminin yüksek düzeyde olmasını sağlıyor” diyor. “Bu unsurları birleştirerek, kurumsal uygulamalar daha teşvik edici ve keyifli bir uygulama deneyimi yaratabilir ve oyun uygulamalarıyla karşılaştırılabilir sonuçlar görmeyi bekleyebilir; en önemlisi, gelişmiş kullanıcı etkileşimi, artan elde tutma ve daha yüksek kullanıcı memnuniyeti.”
“Örneğin, ilerleme çubukları, kilometre taşları ve arayüz kişiselleştirmesi, yüksek düzeyde kullanıcı katılımına yol açıyor. Kurumsal uygulamalar, bu unsurları birleştirerek daha teşvik edici ve keyifli bir uygulama deneyimi yaratabilir ve oyun uygulamalarıyla karşılaştırılabilir sonuçlar (en önemlisi, gelişmiş kullanıcı etkileşimi, artan elde tutma ve daha yüksek kullanıcı memnuniyeti) görmeyi bekleyebilir.
Alexandre Pham, Ayarla
Schuerman’ın söylediği gibi bu yeni değil ancak işin içine GenAI da eklendiğinde daha da ilginç hale geliyor. İş akışına ve üretkenliğe yardımcı olmak için bir bankacılık veri bilimcisiyle bu konu hakkında zaten görüşmelerde bulunduğunu itiraf ediyor.
Schuerman, “Aynı model iş süreçlerine veya müşterilerle etkileşime geçmek için de geçerli olabilir” diyor. “Yapay zeka bunu yaparken bir rol oynuyor çünkü yapay zeka niyeti tespit edebiliyor; ne yapmaya çalışıyorsunuz? – ve sizi bu niyeti daha hızlı harekete geçiren şeye ulaştırır.”
Buradaki anahtar düşünce algı ve hazırlıktır. Kendi kendine web sitesi oluşturma telaşının olduğu, dünya çapındaki ağın ilk günleriyle benzerlikler var mı? Büyük dil modellerinin (LLM’ler) eğitiminin zorlukları, kullanıma hazır bir yaklaşımın en iyi sonucu vereceğini göstermektedir.
Infinum’un yaptığı bir ankete göre firmaların yüzde 73’ü GenAI’nin operasyonlarına entegrasyonu konusunda hazırlıksız olduklarını itiraf ediyor.
Embracent’ten Lockton bunun bir veri sorunu olduğunu öne sürüyor. “Doğru, güvenilir ve erişilebilir veriler olmadan herhangi bir yapay zeka girişiminin değerinden kaçınılmaz olarak ödün verilecektir” diyor. Ve o haklı.
Şu anda GenAI özelliklerini sergileyen birçok kurumsal yazılım tedarikçisi sunumda bundan pek bahsetmiyor. İşletmelerin, buradaki GenAI fırsatını FOMO (kaçırma korkusu) olmadığından emin olmak için bu konuda daha net rehberliğe ihtiyaçları var. Bu, elbette, ilgili tüm verilere erişebilen ve bunları yönetebilen bağlantılı bir kuruluş sağlamak için eski favori olan siloları kaldırmayı da içeriyor.
CTO olmanın kolay olduğunu kim söyledi? Belki bu konuda yardımcı olabilecek bir yapay zeka vardır.