Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı ve gerçek hayattaki kullanım durumlarında uygulanması birkaç yıldır gündemde. Çip üretimindeki, sinir ağlarındaki ve diğer derin öğrenme teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte Makine Öğrenimi, geniş bir veri havuzundan öğrenen büyük temel modellerle desteklenen Üretken Yapay Zeka uygulamalarına yavaş yavaş yer açmıştır. Ancak bu talebin itici gücü değil.
Piyasaların ömür boyu öğrencisi olarak, ürünler, hizmetler ve markalarla ilgili müşteri deneyimini geliştirmek için gereken kullanım durumlarının geleneksel Makine Öğrenimi ile hizmet vermenin zorlaştığını gözlemledim. Bu da akademi ve endüstrideki yenilikçilerin müşteri beklentilerini desteklemek ve aşmak için Büyük Dil Modelleri ve Temel Modeller geliştirmesine neden oldu.
Günümüzde müşteriler, hızlı ve anlayışlı yanıtların, son derece kişiselleştirilmiş önerilerin, uzman tavsiyelerinin ve medya oluşturma becerisinin parmaklarının ucunda olmasını bekliyor. Bir Google Cloud araştırması, perakende alanında karar vericilerin %95’inin üretken yapay zekanın müşteri deneyimi üzerinde etki yaratacağına inandığını ortaya çıkardı. Teknoloji ve sunulan çözümler açısından karşılaştırılabilir hizmet ve ürünlerin çoğalmasıyla müşteri deneyimi, önemli bir farklılaştırıcı ve iş etkeni haline geldi.
Statista, müşteri deneyiminin dünya çapındaki kuruluşların %44,5’i tarafından rekabeti farklılaştıran temel unsur olarak görüldüğünü buldu. Müşteri etkileşimlerini geliştirmek, çalışan üretkenliğini artırmak ve olumlu marka hatırlanmasını sağlamak için kişiselleştirme, özetleme, Soru-Cevap ve akıllı sohbet robotları gibi durumları kullanın.
Bu makalede, müşteri deneyimlerini iyileştirmek için üretken yapay zekadan nasıl yararlanılabileceğini ve her büyüklükteki kuruluşun kendileri için farklı bir değer teklifi oluşturmasına yardımcı olabilecek 3 kullanım senaryosunda en iyi uygulamaları araştırıyorum.
Her yerde bulunan bir kullanım örneği olan kişiselleştirmeyle başlayalım. İster favori yayın platformunuzda içerik önerileri, ister tercih ettiğiniz çevrimiçi mağazalarda ürün önerileri olsun, kişiselleştirme doğru yapıldığında müşteri etkileşimini artırmaya yardımcı olabilir.
Kuruluşlar için bireysel tercihleri anlamak, hedeflenen müşteri yolculuklarının tasarlanmasına yardımcı olabilir. Bu hedeflenen müşteri yolculukları, özel pazarlama kampanyalarını, ürün yerleştirmeyi ve destek yanıtlarını içerecek şekilde tasarlanabilir. Adobe’ye göre dünya çapındaki tüketicilerin %72’si, üretken yapay zekanın müşteri deneyimlerini geliştirme becerisine güvendiğini ifade ediyor.
BLOOM (BigScience Büyük Açık Bilim Açık Erişim Çok Dilli Dil Modeli) gibi temel modeller ve Meta’nın Llama model ailesi, kişiselleştirme motorları oluşturmak için popüler açık kaynak seçenekleridir. Kuruluşlar, birden fazla temelden ve daha küçük makine öğrenimi modellerinden birlikte yararlanarak, yanıtların her bireye göre uyarlandığı, son derece kişiselleştirilmiş uygulamalar oluşturabilir.
Akıllı pazarlamacıların kişiselleştirilmiş kampanyalardan eyleme dönüştürülebilir müşteri grupları oluşturabilmesiyle buradaki olasılıklar sınırsızdır. Üretken yapay zeka, müşteri veri kümelerini geliştirerek iş kararlarına bilgi sağlayan eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlar. Kuruluşlar, müşteri davranışındaki kalıpları ve korelasyonları belirleyerek ürün geliştirme, pazarlama stratejileri ve müşteri katılımı çabaları hakkında bilinçli seçimler yapabilir.
Bu veriye dayalı yaklaşım, performansın ve rekabet gücünün artmasına yol açar. Genel pazarlama mesajlarının çoğu zaman müşterilerde yankı bulmada başarısız olduğu durumlarda, pazar konusunda bilgili büyük bir grup kuruluşun ilgili sosyal medyada kişiselleştirilmiş reklam yerleşimlerini benimsediğini fark ediyoruz.
Bu uygulama, her büyüklükteki kuruluşun hedef müşterilerine daha etkin bir şekilde ulaşmasını sağlarken, daha küçük kuruluşların da aynı pazarlar için rekabet etmesine, müşteri seçeneğinin artmasına ve adil bir pazar yaratılmasına olanak tanır.
Victoria’s Secret, Google Cloud’un Vision API’sinden yararlanan yapay zeka destekli bir arama özelliğini uygulayan kuruluşlara iyi bir örnektir. Müşteriler belirli ürünleri bulmak için görseller yükleyerek son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratabilirler.
Üretken yapay zekanın özümsenmesinden büyük fayda sağlayan ikinci kullanım durumu Müşteri Desteğidir. Bu gelişmiş müşteri desteği, kuruluşların müşterileri elde tutmasına, ürünler ve müşteri davranışlarına ilişkin öngörüler elde etmesine ve çalışan verimliliğini artırmasına yardımcı olur.
Ulusal Ekonomi Bürosu, Shakked Noy ve Whitney Zhang, Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon ve Mert Demirer’in yaptığı araştırmalar, Fortune 500 kurumsal yazılım firması da dahil olmak üzere kuruluşların üretkenliği ortalama %66 oranında nasıl artırdığını gösteriyor!
Üretken yapay zeka araçlarının uygulanması, çalışanlar arasındaki bilgi boşluklarının kapatılmasına ve onlara ek uzmanlık alanlarında beceri kazandırılmasına yardımcı olabileceğinden, faydalar bununla da bitmiyor. Diğer bir fayda ise rutin ve süreç odaklı belge oluşturmanın farklılaşmamış ağır yüküdür.
Bu tür görevler için üretken yapay zeka araçlarından yararlanmak, bir kuruluşun iş gücünün değer yaratmaya ve inovasyona odaklanmasını sağlar ve bunun sonucunda çalışanların kariyer ve kişisel hedeflerine ulaşmasını sağlar. Kuruluşlar, etkili çalışan asistanı araçları oluşturmanın bir sonucu olarak üretkenlik artışları, çalışanların elde tutulmasında iyileşme ve daha fazla müşteri memnuniyeti gözlemleyebilir.
Gelişmiş müşteri desteğine yönelik bir yaklaşım, kuruluşların rutin sorguları ele almak için yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar tasarlayabildiği ve insan temsilcilerinin daha karmaşık sorunlara odaklanmasına olanak tanıyan otomasyondur. Bu yalnızca verimliliği artırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha hızlı yanıtlar sağlayarak müşteri memnuniyetini de artırıyor.
İkinci bir yaklaşım ise, geniş miktardaki özel verilere dayanarak çalışanların müşteri sorunlarına gerçek zamanlı çözüm bulmalarına yardımcı olan temsilci asistanlarıdır. Kuruluşlar, bu özel veriler üzerinde Erişim Artırılmış Üretimi (RAG) yürütmek için araçlar geliştiriyor ve yanıtların müşteri için alakalı ve doğru olmasını sağlıyor.
Bunun en iyi örnekleri, müşteri sorularına verilen genel yanıtların kafa karıştırıcı ve yanıltıcı olabildiği, kullanım durumu, sorun ve kuruluşla ilgili yanıtlar gerektiren finansal hizmetler, Bankacılık ve Sağlık sektörleridir.
Yaygınlığı artan üçüncü bir yaklaşım, kod geliştiricilerin proje geliştirme, sürüm geçişleri, hata ayıklama ve güncellemelerdeki teslim sürelerini azaltmalarına yardımcı olabilecek araçlar içeren kod yardımıdır. Kuruluşlar ve toplum, mevcut araçlara dayalı olarak doğru büyüklükteki işgücüne ilişkin sorularla uğraşırken, bu alandaki gelişmeleri takip etmek ilginç olacaktır.
Ne olursa olsun, bu araçların her büyüklükteki kuruluş için pazarı daha da demokratikleştireceğine ve insanların katma değerli faaliyetlere odaklanmasına yardımcı olacağına inanıyorum. Bu da inovasyonu teşvik eder ve müşteri deneyimini geliştirir.
Burada inceleyeceğim üçüncü ve son kullanım durumu dinamik içerik oluşturmadır. Üretken yapay zeka, arka plandaki görevlerin ağır yükünü güçlü araçlara devrederek kuruluşların yaratıcı becerilerini kullanarak etkili içerikler oluşturmalarını sağladı. Stable Diffusion ve Dall-E gibi büyük modeller, kuruluşların kullanıcılarının metin girişlerine dayalı görüntüler oluşturabileceği yenilikçi uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyarak, bu kuruluşlara yaratıcı bir yetenek ve benzersiz bir kullanıcı katılımı getiriyor.
Büyük, açık kaynaklı modeller daha güçlü hale geldikçe, zengin sunumlar oluşturma ve kelime komutlarıyla güçlü hikaye anlatma gibi yeteneklerin iş dünyasında yaygınlaşmasını bekliyoruz.
Özetlemek gerekirse, üretken yapay zekanın evrimi, artık büyük ve küçük kuruluşların erişebileceği zengin deneyimlerle, müşteri deneyimlerinde internetten bu yana en büyük oyun değiştirici olmayı vaat ediyor.
Daha fazla kuruluş güçlü, amaca yönelik araçlar ve yetenekler geliştirdikçe, alandaki ileriye dönük oyuncular hızlı hareket edecek ve müşteriyi elde tutmaya yardımcı olan, olumlu üst ve alt satırda büyüme yaratan ve tüm tüketiciler için kullanıcı deneyimini geliştiren gelişmiş müşteri deneyimleri geliştirecek. .
Referanslar
Ulusal Ekonomik Araştırma Bürosu (NBER) – Üretken Yapay Zeka İş Başında
PR Newswire – Google Cloud, Perakende Sektöründe Üretken Yapay Zeka Konusunda 2024 Görünümüne İlişkin Yeni Araştırmayı Paylaşıyor
Statista- 2021’de dünya çapındaki kuruluşları için müşteri deneyimini (CX) rekabetçi bir farklılaştırıcı unsur olarak algılayan profesyonellerin payı
Adobe- Tüketiciler ve pazarlamacılar, müşteri deneyimlerinde (sorumlu) üretken yapay zekanın rolünü görüyor