Oracle’ın önde gelen yöneticilerinden ikisi, Londra’ya yapılan son müşteri konferansı ziyaretlerinde, tedarikçinin iş uygulamaları teklifinin yol gösterici teması olarak Yapay Zekanın her yerde bulunmasını öne sürdü.
Oracle NetSuite’in başkan yardımcısı Evan Goldberg, yakın zamanda, hâlâ yapay zeka çağının şafağında olduğumuzu, “öğleye yakın bile olmadığımızı” söyledi.
SuiteConnect Londra’da benimle yapılan bir röportajda kendisi, NetSuite’in “müşterilerinin GenAI ile ilgili bazı endişelerini dile getirmesine rağmen, genel olarak araçları kullanma, deneme ve denemeler yapma konusunda heyecan duyduğunu” söyledi.
Goldberg ayrıca tedarikçinin destek personelinin GenAI kullanmanın zaman tasarrufu ve verimlilik avantajları bildirdiğini de paylaştı. “Daha fazlasını başarıyorlar, NetSuite’in yeni özelliklerini öğrenmeye zaman ayırabiliyorlar. Bazen onu düzenlemek zorunda kalıyorlar ama bu yine de her şeyi yazmaktan daha iyi”.
Ve büyük resim şu: “NetSuite’in aptal bir versiyonu yok” dedi. GenAI her yerde tedarikçinin nakaratıdır. “Ayrıca, daha hızlı ve daha ucuz olacak. NetSuite kullanan kişilerle veri merkezi kapasitemizi maksimuma çıkarmanın yakınında değiliz”.
Karısının şirketinin NetSuite kullanımını desteklemek için bir senaryo yazması gerektiğinde bunu kendisi öğrendiğinde, GenAI’nin ne kadar iyi olduğunu kanıtlamasına şaşırdığını itiraf ediyor. Önce bunu manuel olarak yaptı, ardından GenAI aracını kullandı ve “ve başardı”.
Ancak üretken yapay zekanın çok az anlaşılan mevcut sınırlamasına, yani iş verilerinin anlaşılamamasına dikkat çekti: sayılar.
Büyük Sayılı Bir Model Aranıyor
Tekrar Golberg’den bahsediyorum ve burada ondan kelimesi kelimesine alıntı yapmakta fayda var:
“Henüz gerçekten görmediğimiz şeyin devrim niteliğinde bir değişiklik olacağını düşünüyorum, iş verilerinin analiz edilmesi ve iş verilerinin kullanılması, çünkü bu pek fazla odak noktası olmadı.
“Ve bunu daha fazla odak noktası haline getirmeye çalışıyoruz [at NetSuite]. Tahmin ve otomasyon için iş verileriyle ilginç şeyler yapan araştırmaları ve küçük şirketleri ve endişe duyduğumuz şeyleri bulmak için ortamı tarıyoruz. Ve Cohere gibi şirketlerle, her şeyin sayılarla ilgili olduğu iş dünyasında teknolojilerini uygulayabilecekleri en iyi yerin neresi olduğunu düşünmek için çalışıyoruz. Büyük Dil Modelleri tanımı gereği dille ilgilidir.
“Büyük Sayı Modeline ihtiyacımız olduğunu söyleyebilirim. Gelişmiş iş verileriyle baş edebilecek modellere ve yapay zeka teknolojilerine ihtiyacımız var. İş verilerini uyumlu hale getirmek, müşterilerimiz için her zaman toplu olarak inceleyebilmek ve verilerini anonimleştirilmiş bir havuza koymalarını ve bu konuda sonuçlara varmalarını sağlamak istediğimiz bir şeydir. Ancak her işletmenin verileri biraz farklıdır. Görünüşe göre yapay zekanın bunu uyumlu hale getirmek ve toplu verilerden zekayı çıkarmak için birçok fırsatı var.”
GenAI’yi Fusion’a aşılamak
Oracle Applications ürün geliştirmeden sorumlu başkan yardımcısı Steve Miranda, 2024’ün başlarında Oracle’ın CloudWorld Londra etkinliğinin arifesinde kurumsal BT’nin GenAI açısından nerede durduğuna dair düşüncelerini benimle paylaştı.
İlk olarak, Oracle Fusion uygulama yazılımları paketinde halihazırda “tedarik zinciri planlamasından ürün optimizasyonlarına kadar” bir dizi yapay zeka yeteneğinin bulunduğunu belirtti. Ancak odak noktamız eklediğimiz 50 kadar GenAI özelliğidir [in late 2023/early 2024]. Bunlar müşterilerimiz arasında son derece popüler özelliklerdir”. Müşteri hizmetleri iyileştirmeleri, daha iyi SSS’ler ve ayrıca hizmet taleplerinin benzerliklerini karşılaştırmak ve bunları iyileştirmek için bir vektör araması kullanmayı önerdi.
Oracle’ın Mart 2024 ortasında duyurduğu GenAI yeteneklerinin tam listesi, Miranda’nın o röportajda bahsettiği şeyin ayrıntılarını dolduruyor.
Konuşma sırasında ona, 2023’ün Üretken Yapay Zeka için çıkış yılı olmasına rağmen 2024’ün iş değerini kanıtlayacağı yıl olacağına dair oldukça yaygın olan iş BT endüstrisi tezini anlattım. Şöyle dedi: “Doğru görünüyor. Tek tereddütüm, bu yıl, müşterilerimiz bunu ele alıp bazı fikirler edindikçe hem GenAI motorları hem de kullanım durumları üzerinde yinelemeler yapacağımızı tamamen umuyorum. Daha sonra benimsiyor, ayarlıyor ve ilerliyoruz.
“Fakat şunu söyleyebilirim ki, yalnızca iş ilanlarında, Yapay Zeka Kuşağı, muhtemelen insanların çok kısa sürede yapabileceğinden daha iyi bir iş çıkarıyor. Yani burada kesinlikle bir verimlilik artışı var. Bu yıl ve gelecekte değerin giderek daha fazla farkına varacağımızı düşünüyorum.
“Her şey kullanım senaryosuna dayalı. Gen AI’nın çok iyi olduğu kullanım durumları var. Diğer makine öğrenimi algoritmalarının çok iyi olduğu kullanım durumları vardır. Yani işin bir kısmı doğru kullanım senaryosunu bulmaktır. Ve sonra bu [a matter of] modellerin olgunluğu. Ve yine modellerin doğruluğu ve onlara ne kadar güvenebileceğiniz. Ve ne kadar doğru olursa, ne kadar iyi olursa, o kadar fazla otomasyon elde edersiniz. İşe alımda yardımcı olmak, hizmet sorularını yanıtlamak, anlatısal raporlama yapmak gibi yaptığımız örnekleri bu yüzden seçtik. GenAI, adından da anlaşılacağı gibi, dil oluşturma konusunda çok iyidir. Geçen seneki en büyük ivme bu noktada oldu.”
BI’da GenAI
TechTarget’in Kurumsal Strateji Grubu’nun son araştırması, “Analitik ve İş Zekası Platformlarının Durumu”, Üretken Yapay Zeka’nın parlaklığını kaybetmediği ve Kuzey Amerika’daki şirketlerde istikrarlı bir ilerleme kaydettiğini gösteren bu hikayeyi doğruluyor gibi görünüyor – ancak her zaman hızlı olmasını bekleyebiliriz İngiltere’de ve kıta Avrupa’sında takip ediliyor.
Özellikle meslektaşım Baş Analist Mike Leone’nin araştırması,
Yapay Zeka Yazılım ve Hizmetleri, Kurumsal Strateji Grubu, ankete katılan kuruluşların %39’unun analiz ve iş zekası için Üretken Yapay Zeka’dan yararlandığını ve %41’inin genel olarak makine öğrenimi ile desteklenen artırılmış analitiği kullandığını tespit etti. Kullanımının hızla arttığını ve veri görselleştirmesinden (şu anda %40 kullanımda) kod oluşturmaya (%38), sonuçların özetlenmesine (%35) ve diğer kullanım senaryolarına kadar veri yönetimi ve analitik alanında GenAI için kullanım senaryolarının genişlediğini görüyoruz.
Bakış açısı
Büyük dil modelleriyle yapılanlar hayret verici, ancak Golberg iş verilerinin dil üreten değil farklı bir yaklaşım gerektirdiğini vurguluyor. Belki de bu benim bir gazeteci olarak oluşumumdan kaynaklanan şüpheciliktir, ancak en azından kurumsal BT ile ilgili olarak GenAI desteğine karşı hâlâ ihtiyatlıyım. GenAI’nın, kelime işleme veya elektronik tablolar veya metin mesajlarının otomatik olarak düzeltilmesi gibi yalnızca yardımcı teknolojilere dönüşmesi mümkün olabilir: zar zor dikkate değer. Ya da belki de Evan Goldberg’in önerdiği gibi yeni ve cesur bir Yapay Zeka çağının henüz başındayız?