Üretken Yapay Zeka (Generative AI), günümüzün en heyecan verici ve hızla gelişen teknolojilerinden biri. Birçok endüstriyi ve hayatımızın birçok yönünü değiştirme potansiyeline sahip.

Ancak, üretken yapay zeka çözümleri hala önemli bir zorlukla karşı karşıya: kullanıcılara değer yarattığını kanıtlamak.

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. Bu, kullanıcıların henüz üretken yapay zeka ürünlerini günlük kullanım için yeterli değer bulmadığını gösteriyor.

Bunun birkaç nedeni var.

İlk olarak, üretken yapay zeka hala nispeten yeni bir teknoloji. Hala geliştirme aşamasında ve yetkinlikleri henüz tam olarak anlaşılmadı. Bu da, şirketlerin üretken yapay zeka ile hangi, sorunları çözebileceğini veya müşterileri için yeni değer yaratmak için nasıl kullanılabileceğini görmesini zorlaştırıyor.

İkincisi, üretken yapay zeka uygulamalarını geliştirmek ve yayınlamak pahalı olabilir.

Bunun nedeni, üretken yapay zeka modellerinin eğitim için büyük veri kümeleri ve güçlü bilgi işlem kaynakları gerektirmesi. İlk planda ihtiyaç duyulan yetenek ve kaynak gereksinimleri, küçük işletmeler ve girişimler kadar büyük firmaların da üretken yapay zeka çözümlerini geliştirmeleri için giriş engeli olabilir.

Üçüncü sebep, şirketler arasında üretken yapay zeka konusunda farkındalık ve anlayış eksikliği. Birçok şirket henüz üretken yapay zekanın potansiyel faydalarının farkında değil veya nasıl kullanılacağından emin değil.

Dördüncü sebep, üretken yapay zeka çözümlerinin önyargılı veya yanlış çıktılar üretebilmesi. Bunun nedeni, üretken yapay zeka modellerinin mevcut önyargıları yansıtabilecek veriler üzerinde eğitilmiş olması. Bir üretken yapay zeka modeli dikkatlice eğitilmez ve izlenmezse, saldırgan veya zararlı çıktılar üretebilir.

Bütün bu zorluklara rağmen, bügün bile başarı elde edebilmiş bir dizi Üretken Yapay Zeka şirketi var. ChatGPT ve Gemini çoğumuzun şimdiden bildiği Üretken Yapay Zeka şirketleri. Bu şirketler, üretken yapay zekanin çözümleriyle, kullanıcılarının değerli bulduğu ürünler yaratmayı başarabildiler.

Ancak gerçek şu ki, birçok yapay zeka şirketinin ürün-pazar uyumu veya sürdürülebilir rekabet avantajı sunmakta sorunlar yaşıyor.

Peki, Üretken Yapay Zeka'nin geleceği nedir?

Üretken yapay zeka çözümlerinin en büyük sorunu, kullanım oranları, talep veya dağıtım bulmak değil. En büyük sorun, kullanıcıları için yarattığı değeri kanıtlamaktır.

Üretken yapay zeka şirketlerinin, kullanıcıların her gün kullanmak isteyeceği kadar değerli ürünleri nasıl yaratacaklarını çözmeleri gerekiyor. Üretken yapay zeka çözümleri müşteriler için o kadar derin değerler üretilmeli ki, kullanıcıları günlük aktif kullanıcılar haline gelmeli.

Teknogirişimci dinamikleriyle, üretken yapay zeka ürünleri geliştirmek

Üretken yapay zeka hala geliştirmenin erken aşamalarında. Ergenlik döneminde bir genç gibi. Umut ve heyecan kadar başarısızlıklar da var. Ancak girişimcilerin çok iyi bildiği gibi başarısızlıklar anlaşıldığında, düzeltilebilir.

Kısaca müşterileri tarafından beğenilen, kalıcı üretken yapay zeka ürünleri geliştirmenin yolu zor ama bir o kadar da faydalı.

Bir teknogirişimci gibi düşünelim. Birinci günden, nihai bir üretken yapay zeka ürünü geliştirmemeniz gerektiğini bilerek nasıl bir yol haritası çizerdiniz?

Basit düşünerek başlayalım. Üretken yapay zeka'yi kullanarak kullanıcılara değer kanıtlamak için ne tür adımlar atmamız gerekiyor listeleyelim.

• Generative AI'nın benzersiz şekilde çözmeye uygun olduğu, fırsat/sorunları bulun.
• Ürününüzün kullanımı ve anlaşılmasının kolay olduğundan emin olun.
• Kullanıcılara net ve ölçülebilir bir değer sağlayın.
• Kullanıcılardan erken ve sık geribildirim alın.
• Ürününüzü hızlı ve düzenli olarak yineleyin.

Üretken Yapay Zeka çözümleri, bu prensipler sayesinde, uzun vadede başarı şanslarını artırabilirler, yeni ürün uyum riskini ölçülebilir seviyelere çekebilir.

Bu liste, kendi sektöründeki "benzersiz" fırsatlara, üretken yapay zeka çözümleri üreterek, stratejik yatırımlar yapmak isteyen şirketler için temel bir kılavuz.

Yapay zeka vizyonu ve stratejisi geliştirebilmek, sermaye engellerinden bağımsız, kurum kültürüyle doğrudan ilişkili bir olgu.

Kendi sektöründeki benzersiz sorunları (fırsatlarını) araştıran, yineleme ve tasarım odaklı düşünme metodolojisine bağlı kalarak gelişebilen, inovasyon kültürüne sahip şirketlerden bahsediyoruz.

Şirketinizin ne tür benzersiz yapay zeka fırsatlarına yatırım yapabileceğini öğrenmek belki de bu kültürel dönüşüm için doğru motivasyonu getirebilir.

Workinlot, şirketler ve değeri PoC projeleriyle doğrulanan startup'lar arasındaki etkileşimi yöneterek, inovasyon ve yatırım fırsatlarının geliştirilmesini destekliyor.

Kurum startup iş birliği çalışmalarında, süreç tasarımından uygulama yönetimine kadar farklı seviyelerde hizmetler sunarak, kuruma etkileşim metodoloji ve uzmanlığını aktarıyor.

Şirketler için bu know-how aktarımı, kurumsal risk sermayeleri, açık inovasyon platformlarını ve venture builder yapılarını daha fazla öğrenimle kurabilmelerini sağladı.

Şirketinizle uyumlu yenilikleri tanımak, tanımlanan fırsatları değerlendirmeyi sağlayan iş gücü ve metodolojiyi beraber geliştirmek için, takviminize uygun tanışma toplantısına bekliyoruz.