Üretken Yapay Zeka (Generative AI), gerçek değer yarattığı kullanım senaryolarıyla iş yapış şeklimizi "hızla" değiştirme potansiyeline sahip.

Elektriğin Amerika'da 50 senede eriştiği kullanım oranına, ChatGPT sadece 2 ayda erişebildi.

Üretken yapay zeka çözümlerinin, yayılım hızından daha önemli bir eşiği geçebilmesi gerekiyor.

Kullanıcı için önemli sorunları çözdüğü gerçek kullanım senaryolarıyla değer yaratabilmek.

Dünyanın en iyi yazılımlarının bazıları %60-65 DAU/MAU kullanım oranlarına sahiptir. WhatsApp'ın DAU/MAU kullanım oranı %85.

Buna karşılık, üretken yapay zeka uygulamalarının ortalama DAU/MAU oranı yalnızca %14.

Metrikler, kullanıcıların üretken yapay zeka ürünlerini heyecan verici bulup denediğini; ancak günlük kullanım için yeterli değeri henüz bulamadığını gösteriyor. (Generative AI’s Act Two)

Üretken yapay zeka şirketleri, çözümlerinin değer yarattığı kullanım senaryolarına ihtiyacı var. Yeni kullanım senaryoları gerçek değer ürettiğinde, deneyim için gelen kullanıcılar günlük aktif kullanıcılara dönüşebilir.

Üretken Yapay Zeka - Gerçek Değer Önerisi

Üretken yapay zeka nispeten yeni bir teknoloji ve hala geliştirme aşamasında. Hangi kullanım senaryolarında yetkin olduğu henüz tam olarak anlaşılmadı.

Belirsizlik, şirketlerin üretken yapay zeka ile hangi, sorunları nasıl çözebileceğini görmesini zorlaştırıyor.

Kullandığımız genel A.I. çözümleri; insanın analiz edemeyeceği büyüklükteki veriyi algoritma ve makine öğrenmesi sınırları içinde analiz ederek değer yaratıyor.

Üretken yaratıcı yapay zeka ise, genel AI'dan farklı olarak algortima varsayımları üzerine hayaller kuruyor. Bu hayaller denetlenmediğinde büyük gaflar yaratabiliyor. (The biggest generative AI blunders of 2023)

Yönetim şemasında ilk adım kullanım alanının belirlenmesi.

Üretken yapay zeka ile çözülmesini istediğimiz problemleri listelemek ve sonrasında teknoloji-kullanıcı uygunluk kriterlerine göre önceliklendirmek.

Bundan sonraki adımlar ve testler, her zaman başta hayal ettiğimiz sonuçları çıkarmayabilir. Ancak, objektif bir süreç yönetilebilirse öğrenimler değerli olacaktır.

Önerimizi, bir örnekle pekiştirelim.

Harvard Business School ve BCG tarafından yapılan araştırma, GPT-4 AI kullanan danışmanların bir dizi görevde daha üretken ve verimli olabileceğini gösterdi. GPT-4 AI asistanı kullanan danışmanlar %12 daha fazla görevi %25 daha hızlı yapabildiler. Yeni işe giren danışmanların performansları %43 oranında artarken, deneyimli danışmanlarda da %17'lik bir iyileşme görüldü. (Harvard And BCG Unveil The Double-Edged Sword Of AI In The Workplace) Madalyonun diğer tarafındaysa, üretken yapay zekanın veriye erişimi olmadığı alanlarda hayali yanıtlar vermesiyle, danışmanların hata oranlarını % 19 arttı. Üretken yapay zeka asistanlarını bir editör gibi takip edip yönettiğinizde, zamandan kazanabilirsiniz.

Hedefiniz, özgün ve kritik kararlar almak ise, GPT-4 AI gibi asistanlar karar destek seviyesinde kalmalı.

Her sektör, üretken yapay zeka ile kendine özgü kullanım senaryoları yaratma aşamasında. Üretilen her kullanım senaryosu, gerçek değer önerilerinin üretilmesini ve üretken yapay zeka pazarının gelişimini hızlandırıyor.

Farklı seviyelerdeki startup ve teknoloji ArGe şirketleri, yine farklı ölçeklerde şirketlerle çalışarak, sektörlerine hitap edecek ürünler geliştiriyor.

Workinlot, şirketlerin benzer yenilikler üretmesine ve teknoloji iş birliği fırsatlarını yönetebilmesine yardımcı oluyoruz.

Tanışmak ve bağlantı kurmak için bize ulaşabilirsiniz.