Oracle Applications ürün geliştirmeden sorumlu başkan yardımcısı Steve Miranda, Las Vegas’taki Oracle Cloud World 2023’te Computer Weekly’ye, firmanın müşterileri arasında bir dönüm noktası olarak gördüğü, proje bazlı görüşmelerden iş odaklı görüşmelere kadar bir dönüm noktası hakkında konuştu. tedarikçi ile. Ayrıca üretken yapay zekanın ne kadar önemli olduğundan ve bunun Oracle ve müşterileri için nasıl sonuçlar doğuracağından da bahsetti.
Aşağıda, Oracle’ın stratejisi hakkında düzenli bir özet haline gelen bu röportajın düzenlenmiş ve sıkıştırılmış bir versiyonu yer almaktadır.
Açılış konuşmanızın en sonunda, müşterilerinizin Fusion bulut uygulamaları paketinizi nasıl kullandıklarına ilişkin bir “dönüm noktasından” bahsediyordunuz. Bununla ne demek istediğini merak ediyorum. Peki neden şimdi?
“Şimdi” yanıtını vermek daha zordur. Geriye dönüp baktığımda, insanların “üç yeni özellik nedir?” sorusuna odaklandığı bu etkinliklerle ilgili hayal kırıklıklarımdan birinin de bu olduğunu düşünüyorum. – yepyeni bir SaaS oluşturacağımızı duyurduk [software-as-a-service] başvuru. Bunu biz inşa ettik ve siz de erken benimseyenler edinmeye başlıyorsunuz ve bu devam ediyor.
Şimdi, muhtemelen üç düzineye yakın müşteri sponsorluğu yapıyorum; burada bir müşteriyle bulut uygulamalarının uygulanması hakkında haftalık, iki haftada bir, bazen ayda bir veya bazen üç ayda bir konuşuyorum. Ve son üç ila altı ayda ezici bir çoğunlukla bir değişim gördüm. Konuşmalar ya şirketin pek çok aşama ya da genişletme de dahil olmak üzere kullanıma sunulmasını tamamladığı ya da kullanıma sunmanın bir numaralı endişeleri olmadığı, işi yeterince uygulamaya koydukları ve dolayısıyla düşünecek başka şeyleri olduğu yönünde. .
Böylece konuşma şu yöne kaydı: “SaaS platformundayız ve bu üç aylık güncellemeleri alıyoruz. Bazı ticari avantajlar elde ettik. Peki sırada ne var? Senden DSO’mu almanı istiyorum [day sales outstanding] 45 günden 42 güne kadar. Peki mali kapanışımı ayın 18’inden 16’sına düşürmeye nasıl yardımcı olabilirsiniz?”
Çok daha az proje odaklı, çok daha fazla iş odaklı bir sohbet haline geliyor. Ve bence dönüm noktası tonun değiştiği noktadır.
2019’da Oracle’ın neden makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) için Leonardo, Einstein, Coleman veya Watson gibi süslü isimler kullanmadığı hakkında bir tartışma yapmıştık. ML’nin örtülerin altında nasıl daha fazla pişirildiği hakkında. Dolayısıyla, Larry Ellison bu yılki açılış konuşmasında üretken yapay zeka ile ilgili şunları söyleseydi şaşırmazdım: “Yıllardır yapay zeka yapıyoruz, bunu çok fazla önemsemiyoruz.” Ama kendisi bunun tersini söyledi. Aslında bunun devrim niteliğinde olduğunu, tamamen yeni bir paradigma olduğunu, 1950’lerin sonundaki Sputnik’e benzediğini söyledi.
Sanırım söylediği şuydu: “Uzun zamandır yapay zeka yapıyoruz, ancak üretken yapay zeka çok farklı.” Ancak aynı zamanda yapay zekanın yaptığımız işte temel bir rol oynayacağını ve ardından yaptığımız işte çığır açıcı olacağını da söyleyebilirim.
Bu yapay zeka özelliklerini duyurduğumuza göre pek çok sorum var [in the Fusion applications suite]. “Benim adıma ücret alacak mısın?” Bunu biraz oynayalım. Yapay zeka için ücret aldığımızı varsayalım. Potansiyel müşterilere şunu mu söylüyoruz: “Yapay zekanın finansal bilgilerini ister misiniz? Yoksa yapay zeka olmayan, insan istihbaratı finansalları mı?” Elbette yapay zeka mali durumunuz var, ancak bu ödeyeceğiniz ekstra bir şey değil.
Ancak üretken yapay zekanın iyi bilinen kusurları (halüsinasyonlar, doğru olmadığı halde doğru olduğunun kesinliği) göz önüne alındığında Oracle, bu 50’den fazla üretken yapay zeka aracının kullanıcıları yanıltmamasını veya başka şekilde ciddi sorunlara yol açmamasını sağlamak için ne gibi önlemler alıyor? hatalar? Kullanıcılarınızı nasıl koruyacaksınız?
50 kullanım örneğimizde bazı temel sürüş alışkanlıkları bulunmaktadır. Birincisi, LLM’yi eğitmek için asla müşteri verilerini kullanmayız [large language model]. Bunun nedeni, müşterilerimizle verilerini korumak için belirli hizmet düzeyi anlaşmalarımız olmasıdır. Ve bunların onların verileri olduğuna inanıyoruz. Ve müşterilerin seçmeleri halinde katılmalarına izin verme ve bu işlevselliği sağlama kapasitesine sahip olmadığımız sürece, bunu yapmayız. Bu birinci kısım. İkincisi, PII verilerini asla aktarmayız [personally identifiable information] LLM’ye, çünkü PII verilerinin ifşa edilmesini istemiyoruz. Üçüncüsü, bugün insanlar tarafından incelenebilen tüm yapay zekaya sahibiz.
“[The use of cloud applications is] çok daha fazla iş odaklı, çok daha az proje odaklı bir sohbet haline geliyor. Bence dönüm noktası tonun değiştiği noktadır”
Steve Miranda, Oracle
Yapay zeka tarafından oluşturulan bir satış teklifini alıp otomatik olarak müşterinize göndermiyoruz. Çünkü haklısın; hâlâ bazı halüsinasyonlar var ve müşteriye göndermek istemeyebileceğin bazı şeyler var. İnsan tarafından incelenebilir. Yapay zekayı üretiyoruz, onu okuyabilecek, inceleyebilecek bir insana sunuyoruz ve ardından gönder düğmesine basıyorlar.
Zaman içinde üç ay da olabilir, üç yıl da olabileceğinden çok eminiz. [although] Sanırım muhtemelen üç aya yakın; Yüksek Lisans giderek daha iyi olacak. Ve [once that happens we] bu politikaları değiştirmeye başlayacak. Bundan altı ay sonra bana halüsinasyon sorununun önemli bir kısmının çözüleceğini söyleseydin bu beni şaşırtmazdı.
Üretken yapay zekanın kurumsal kullanım durumları açısından, Fusion uygulama paketi açısından, bunun gerçekten ne işe yaradığı ve ne için daha az yararlı olduğuna dair aklınızda bir ölçek var mı?
Metin ürettiğiniz yerin çok faydalı olduğunu düşünüyorum. Ne yazık ki insanlar pek iyi yazamıyorlar. Ve bazen yazmayı sevmiyorlar ve ChatGPT LLM’ler bu konuda çok iyi iş çıkarıyorlar. Özetleyerek de söyleyebilirim. Yüksek Lisans’lar, ister PowerPoint sunumu, ister kitap veya film olsun, günümüzde verileri özetleme konusunda çok iyi bir iş çıkarıyor. [If] bunu işletmelere ve iş raporlamasına uygularsanız, yapabileceğiniz pek çok şey vardır; iyi yazılmış bir yönetim özeti, kuruluş için harika bir işlevsellik olacaktır.
Veya herhangi bir ekranı, bir tabloyu veya uygulamalarımız içindeki bir e-tabloya indirebileceğiniz herhangi bir şeyi düşünün. Üretken yapay zekalar bunu toplama ve toplama konusunda harika bir iş çıkarıyor. ChatGPT gibi halka açık bir yüksek lisans alın, ardından ülkeleri, iş kodunu ve bazı maaşları içeren bir e-tablo alın ve şöyle diyebilirsiniz: “Fransa’da bir ürün yöneticisinin ortalama maaşı nedir?” Yani, geçici raporlama veya rapor oluşturma dediğimiz şey için birdenbire sadece bir metin çubuğuna ihtiyacınız var.
Ancak şunu da sorabilirsiniz: “Avrupa’da bir ürün yöneticisinin ortalama maaşı nedir?” Ve bu sütunun içinde “Avrupa”nın yer alması gerekmiyor, sadece ülkeler var çünkü Yüksek Lisans Avrupa’nın ne olduğunu biliyor.
Yıl boyunca çeşitli yöneticilerle konuştuğumda, bu tür etkinliklere katıldığımda pek çok kez şunu duydum: “Sorun çocuklar.” C düzeyindeki yöneticilerin çocukları okuldan eve gelip “Şuna gerçekten bir bakmalısınız” diyorlar. Yani “hadi buna beş yıl sonra ulaşalım” kutusuna koyacakları projelere şimdi, aciliyet duygusuyla hemen ulaşıyorlar.
Saflığın değeri budur, değil mi? Bazen daha iyisini bilmemek daha iyidir. Buna kesinlikle katılıyorum.
Yapay zeka başkanımızla konuşup ona gerçekten baskı yapıyordum: “Kullanım senaryolarına ihtiyacım var.” Ve gerçekten zordu. Ancak biliyorsunuz, LLM gibi basit, karizmatik, popüler bir yeniliğe sahip oluyorsunuz. Sanırım bunu tanımlamak için üç kelimeyi böyle kullanırdınız. Çok basit; herkes kullanabilir. Çok popülerdi değil mi? Ve çok karizmatik. Onunla istediğiniz düzeyde etkileşime girebilirsiniz. Bir çocuk bile onunla etkileşime girebilir. Bu matematiksel bir yapay zeka değildi. IoT için sahip olduğumuz yapay zekadan türetilen makine öğrenimi değildi [internet of things]. Denetim işlemleri için sahip olduğumuz şey yapay zeka değildi.
Sanırım patlamaya neden olan şey bu. Teknolojiyi suçlamıyorum ama karizmatik, basit ve popüler olması onu gerçekten harekete geçirdi.