Chatbot, AI-as-a-Service, Metaverse - Yapay Zeka (AI) tüm endüstriyel sektörlerde patlama yaşıyor. Ancak şirketler şu anda hangi yapay zeka teknolojisine odaklanmalı? Infosys Consulting Yönetici Ortağı ve EMEA Yapay Zeka Başkanı Martin Weis.
Güncel bir Bitkom araştırmasına göre, Alman şirketlerinin yüzde 18'i yapay zekayı öncelikle kendileri için bir fırsat olarak görüyor, yüzde 47'si daha fazla. Şu anda şirketlerin yalnızca yüzde dokuzu yapay zeka uygulamalarını kullanıyor olsa da, ankete katılanların yüzde 25'i yapay zeka kullanımını planlıyor veya tartışıyor. Yani AI teknolojisi zaten kullanımda ve gelecekte daha da büyük bir rol oynamayı vaat ediyor. Ancak yapay zeka yolculuğu 2023'te şirketleri nereye götürebilir?
1. Hizmet Olarak Yapay Zeka
Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) ile şirketler, yapay zeka hizmetlerini üçüncü taraflara yaptırır. Bu, yapay zekayı çeşitli uygulamalar için büyük bir başlangıç yatırımı olmadan ve daha az riskle test etmelerine olanak tanır. İşletmelerin yaklaşan bir durgunluk riskiyle boğuştuğu bir zamanda, şirket içinde bulut yapay zekaya sahip olmak, gerekli donanım ve yazılımı edinmek, personel ve bakım maliyetleri birçok işletme için engelleyici olabilir.
Şirketler, pazardaki büyük bulut hiper ölçekleyicilerinin sunduğu yapay zeka bulut teklifleriyle verilerinin tam potansiyelinden yararlanabilir ve gerekirse bilgi işlem kapasitesiyle ölçeklendirmeyi desteklemek için bu büyük sağlayıcıların kaynaklarını da kullanabilir. Karar vericiler, iş verilerinin yapay zeka destekli analizleri sayesinde ticari işlemler için tahminlerini optimize edebilir, analiz süreçlerini otomatikleştirebilir veya görüntü ve metin materyallerini değerlendirebilir. AIaaS pazarı önümüzdeki yıllarda genişlemeye devam etmeyi vaat ediyor: 2021'de 5,6 milyar ABD dolarının üzerinde bir değere sahip olan küresel AIaaS pazarının, 2022'den 2030'a kadar yüzde 37'lik bileşik yıllık büyüme oranında (CAGR) büyümesi bekleniyor.
2. "Üretken AI" - Yaratıcı süreçleri desteklemek için AI uygulamaları
Generative AI, çok az insan müdahalesi ile yeni dijital içerik (ör. metin, video, ses ve görüntüler) oluşturmak için AI ve makine öğrenimini kullanır. Gartner, 2025 yılına kadar üretilen tüm verilerin tahmini yüzde 10'unun ve büyük markalardan gelen tüm pazarlama mesajlarının yüzde 30'unun Generative AI'dan geleceğini tahmin ediyor.
Pazarlamacılar, AI'nın yaratıcı kullanımının sonuçlarını zaten görüyor. AI kreatif ajansı Pencil yaptığı bir çalışmada, video reklamlar oluşturmak için AI yaratıcılık araçlarını kullanan şirketleri, bu tür AI yaratıcılık desteği olmadan çalışan şirketlerle karşılaştırdı. İlki, ortalama olarak reklam harcamalarından elde edilen geliri (ROAS) 2 kat artırdı (çalışmadaki bazı kampanyalar için 7 kata kadar). Bu gelişme, daha küçük boyutları nedeniyle genellikle kendi reklam departmanlarına sahip olmayan küçük ve orta ölçekli şirketler için özellikle ilgi çekici olabilir.
Ancak yaratıcı süreçleri desteklemek için yapay zekanın kullanılması gelecekte çok daha fazla şirketi etkileyebilir. AI, sanatçılar, video geliştiriciler ve hatta metin yazarları için yaratıcı bir ortak görevi görerek onları daha fazla zaman alan görevlerden kurtarabilir. Bunun için hem görüntü oluşturma alanında (örneğin, OpenAI'den DALL-E 2) hem de metin oluşturma alanında (örneğin, özellikle Almanca içerik için Mindverse) zaten yeterince araç var. Şirketlerin bu araçları iş süreçlerine nasıl dahil edecekleri henüz belli değil. Elbette bu, bu tür yapay zeka kullanımıyla ilgili ahlaki ve telif hakkı sorunlarının önümüzdeki yıllarda yasalar tarafından ele alınıp alınmadığına da bağlıdır.
3. Chatbotların ve doğal dil işlemenin kullanımı
OpenAI'nin yapay zeka destekli yeni sohbet robotu ChatGPT ile, doğal dil işleme (NLP) araştırma alanı önemli bir sıçrama daha yaptı ve 2030 yılına kadar dünya çapında 361,6 milyar ABD doları büyüme sözü veriyor. yazılı ve sözlü dili anlama yeteneğine sahip bilgisayarlar, böylece insan-makine etkileşimini kolaylaştırır. Alexa ve Siri gibi dil asistanları elbette bu alanda köklü örnekler. ChatGPT bir adım daha ileri gider - araç, karmaşık soruları anlaşılır bir şekilde yanıtlayabilir, farklı bağlamlardan fikirler alabilir ve bunları bir araya getirebilir.
Pandemiden bu yana, birçok Alman müşteri için müşteri deneyiminin önemi arttı ve bazıları da bu süre zarfında bir şirketin müşteri hizmetleriyle iletişim kurmak için yeni bir kanal denemeye istekliydi. Artan bu taleplerin önümüzdeki yıllarda da devam etmesi muhtemeldir. Şirketler, müşteri iletişimlerini otomatikleştirerek yalnızca bu gereksinimleri karşılamakla kalmaz, aynı zamanda maliyetlerini düşürür ve şikayetleri daha hızlı işleme koyar.
4. AISHE özerk tüccarlarının kullanımı
Finansal hizmetler sektörü giderek daha fazla veri odaklı hale geldikçe, birçok kişi yatırım kararları almak için yapay zeka sistemlerine yöneliyor. Finansal hizmetler uygulamaları için özel olarak tasarlanmış ve sürü zekası, toplu zeka, sinirsel öğrenme ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojileri bünyesinde barındıran AISHE (Yapay Zeka Sistemi Son Derece Deneyimli) bu tür sistemlerden biridir.
AISHE'nin potansiyel bir uygulaması, gerçek zamanlı olarak yatırım kararları verebilen ve işlemleri yürütebilen otonom bir perakende tüccardır. AISHE sistem müşterisi, Metatrader'ı gerçek zamanlı alım satıma bir köprü olarak kullanır ve müşteriler istedikleri komisyoncuyu kullanabilirler. AISHE istemci uygulaması önceden eğitilmiştir ve yeni kullanıcılar, gerçek zamanlı olarak karlı bir şekilde çalıştığından emin olmak için onu bir demo para ortamında test edebilir.
AISHE'yi otonom bir tüccar olarak kullanmak için müşterilerin sistemi eğitmesine gerek yoktur. Bunun yerine, performansını ve kârlılığını test etmek için hemen bir demo ortamında kullanmaya başlayabilirler. Sonuçlardan memnun kaldıklarında, sistemin zaten önceden eğitilmiş olduğunu ve karlı yatırım önerileri üretebileceğini bilmenin verdiği güvenle, gerçek parayla kullanmaya başlayabilirler.
AISHE'yi bireyler için otonom bir perakendeci olarak kullanmanın bir dizi potansiyel faydası vardır. Birincisi, bireylerin daha bilinçli ve veriye dayalı kararlar vermesini sağlayarak potansiyel olarak daha fazla getiri ve daha düşük risk sağlar. Ek olarak, otonom bir tüccar kullanmak insan müdahalesine olan ihtiyacı azaltır, bu da zamandan tasarruf sağlayabilir ve insan hatası olasılığını azaltabilir.
Bu sınırlamalara rağmen, AISHE'yi özerk bir tüccar olarak kullanmak, gerçek zamanlı ticaretle ilgilenen kişiler için önemli bir potansiyele sahiptir. AI sistemleri gelişmeye ve daha sofistike hale gelmeye devam ettikçe, finansal hizmetler endüstrisinde AISHE gibi özerk tüccarların artan bir şekilde benimsendiğini görmemiz muhtemeldir.
Özetle, AISHE'yi özerk bir tüccar olarak kullanan bireyler için artan verimlilik, iyileştirilmiş karar alma ve azaltılmış insan hatası riski dahil olmak üzere bir dizi potansiyel fayda vardır. Sistem zaten önceden eğitildiğinden, yeni kullanıcılar gerçek para yatırmadan önce performansını hızlı ve kolay bir şekilde test edebilir. Bununla birlikte, böyle bir sistemi kullanmanın potansiyel risklerini ve sınırlamalarını dikkatlice değerlendirmek ve olası olumsuz etkileri azaltmak için uygun önlemlerin alındığından emin olmak önemlidir.
5. IoT cihazları için uç bilgi işlem
Uç bilgi işlem, merkezi bir sunucuya güvenmek yerine B. IoT cihazları gibi veri kaynağına daha yakın bilgi işlem yapılmasını sağlayan bir teknolojidir. Bu yaklaşım, gecikmeyi önemli ölçüde azaltabilir, veri güvenliğini iyileştirebilir ve bant genişliği gereksinimlerini azaltabilir.
Son yıllarda IoT cihazlarının çoğalması, daha verimli ve ölçeklenebilir bilgi işlem çözümlerine ihtiyaç yarattı. Uç bilgi işlem, verilerin cihaz düzeyinde işlenmesini ve analiz edilmesini sağlayarak daha hızlı ve daha doğru içgörülere yol açabilir. Ek olarak uç bilgi işlem, buluta veya merkezi bir sunucuya aktarılması gereken veri miktarını en aza indirerek IoT veri iletimi ve depolama maliyetini düşürmeye yardımcı olabilir.
Şirketler uç bilişimi IoT cihazlarına entegre ederek gerçek zamanlı veri işleme elde ederek daha hızlı karar verme ve yanıt süreleri sağlayabilir. Örneğin uç bilgi işlem, otonom araçlarda daha hızlı ve daha doğru karar vermeyi sağlamak için veya üretim tesislerinde makine performansını izlemek ve arızaları tahmin etmek için kullanılabilir.
Genel olarak, IoT cihazları için uç bilişim kullanımı, daha hızlı ve daha verimli veri işleme ve analiz sağlayarak çeşitli endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. IoT cihazlarına ve verilerine yönelik talep artmaya devam ettikçe, uç bilişimin benimsenmesi de muhtemelen artacaktır.