İşletmeler İçin Üretken Yapay Zeka Uygulamaları

İşletmenizde üretken yapay zekanın dönüştürücü gücünü keşfetmeye hazır mısınız? Bu en son teknolojinin kar hanenize birçok potansiyel faydasını keşfetmek için okumaya devam edin.

İş için üretici yapay zeka uygulamaları, üretkenliği veya kârı artırabilecek verileri veya içeriği hızlı ve verimli bir şekilde oluşturmak için yapay zekanın herhangi bir şekilde kullanılmasını ifade eder.

üretken yapay zeka başlangıçta beslendiği büyük veri kümelerinden kalıpları tanımlamak için bir sinir ağı kullanarak çalışır. Ve sonra, yeni içerik oluşturmak için bu tanımlanmış kalıpları kullanmak.

Piyasada bir dizi üretici yapay zeka modeli ve aracı bulacaksınız ve birçoğu hala geliştirme aşamasındadır. Bu gönderi, onları işletmeniz için çalıştırmanın tüm yollarına bakar.

Üretken Yapay Zekanın İş İçin Faydaları

İş tamamen kârla ilgilidir ve bunu başarmanın en iyi yolu, kuruluşunuzun üretkenliğini ve verimliliğini artırmaktır. Üretken yapay zeka araçları bu konuda birçok yönden yardımcı olabilir ve işte bunların işletmeniz için birçok potansiyel faydasına hızlı bir bakış.

  • Yaratıcı İnovasyon: Üretken yapay zeka, fikir üretme, araştırma yürütme ve harika sanat eserleri üretme konusunda harikadır. Üretken yapay zekanın yaratıcılığı, en büyük faydalarından biridir.
  • hız: Üretken yapay zeka araçları, belirli bir işi üretmek için harcanan süre söz konusu olduğunda hız açısından insanları geride bırakır. Bu başka bir önemli faydadır.
  • Otomasyon: Normalde asistanlara ihtiyaç duyacağınız işleri otomatikleştirmek için üretken AI araçlarını kolayca kullanabilirsiniz. Taslak yazmaktan tablolara, simülasyonlara ve hatta rastgele veriler oluşturmaya kadar.
  • Azaltılmış Genel Gider ve Maliyet Tasarrufu: Üretken yapay zeka hizmetlerinin çoğu bulut tabanlıdır, dolayısıyla ne ofis alanı ne de maaş ödemeniz gerekir.
  • Verimlilik ve Verimlilik İyileştirme: Daha yüksek hızlarda daha fazla yaratıcılık ve daha düşük maliyetlerle işiniz gelişecek. Daha yüksek üretkenlik, daha fazla toplam iş çıktısını ifade ederken, verimlilik, eşit veya daha az girdiyle aynı daha yüksek çıktıyı ifade eder.
  • Daha İyi Kişiselleştirme ve Gelişmiş Müşteri Deneyimi: Üretken yapay zeka araçları, işletmenizin pek çok şeyi anında kişiselleştirmesine yardımcı olabilir. Bu, pazarlamadan satışa ve desteğe kadar her yerde daha iyi bir müşteri deneyimine yol açabilir.

Üretken Yapay Zeka Uygulamaları

Birçok iş sektörü, üretken yapay zekanın uygulanmasından şu veya bu şekilde yararlanabilir. Olasılıklar çok geniş, bu yüzden şirketin neyin işe yaradığını bulması kaldı. Aşağıda bu olasılıklardan bazıları verilmiştir.

  1. İçerik Üretimi: Bloglar, makaleler, şiirler vb. gibi metin içerikleri üretmek için üretken yapay zeka uygulamaları mevcuttur. Ardından, resim ve video oluşturucuların yanı sıra müzik ve konuşma var. Bu üreteçler, çıktıyı üretmek için genellikle bir metin istemini girdi olarak alır, ancak teknoloji elbette değişebilir.
  2. Görüntü ve Video Düzenleme: Resimleri, videoları ve ses verilerini otomatik olarak düzenlemek için Generative AI da uygulanabilir. Örneğin, stili bir görüntüden diğerine aktarabilirsiniz. Ayrıca tek bir nesneyi kaldırabilir, bir arka planı değiştirebilir, düşük kaliteli videoları ve sesi yükseltebilir, gürültüyü azaltabilir ve görüntü kalitesini iyileştirebilir, görsel efektler ekleyebilir ve birçok başka manipülasyon yapabilirsiniz.
  3. Tasarım ve Kreatifler: Tasarım ve kreatif ajanslar, beyin fırtınası yapmak, ilk konseptleri ve maketleri geliştirmek, özel yazı tipleri ve stiller oluşturmak, renk paletleri oluşturmak ve daha fazlasını yapmak için üretken yapay zekadan eşit derecede yararlanabilir.
  4. Finans: Üretken yapay zeka, önce çok sayıda geçmiş veriyi analiz ederek ve ardından gerçek zamanlı verilerden anormallikleri ortaya çıkararak finansal işlemlerdeki dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca hizmet kişiselleştirme ve risk yönetimi konusunda da yardımcı olabilir.
  5. Eğitim: Kursları ve ders planlarını öğrencinin öğrenme stillerine, zeka düzeyine, bilgi eksikliklerine ve diğer konulara göre düzenleyebilen üretken yapay zeka ile kişiselleştirilmiş eğitim elde edilebilir. Ayrıca, öğrenmeyi artıran daha etkileşimli egzersizler oluşturmaya yardımcı olabilir.
  6. Sanal asistan: Süper AI uygulamaları henüz piyasaya sürülmemiş olsa da diğerleri ChatGPT araştırma, e-posta okuma, metin özetleme, mektup taslağı hazırlama ve çok daha fazlası için şimdiden asistanların yerini alıyor.
  7. Dil Çevirileri: Büyük dil modelleri GPT-3 ve co gibi. anlamı bir dilden diğerine güzel bir şekilde çevirebilir. Transformatör modelleri, dil uygulamaları için mükemmeldir.
  8. Sanal Gerçeklik: Şirketler, kolaylıkla sanal alanlar oluşturmak için üretken yapay zeka kullanabilir. Bu, hem oyun hem de diğer eğlence türleri için yararlı olabilir.
  9. Oyunlar: Oyun oyun ortamları oluşturmaktan haritalara, seviyelere ve hatta oyuncu olmayan karakterlere kadar, üretken yapay zekanın oyun geliştirmedeki uygulamaları muazzamdır.
  10. Kodlama ve Uygulama Geliştirme: Aşağıdakiler gibi geliştiriciler için yardımcı pilotlar GitHub Yardımcı Pilotu şimdi basit bir metin açıklamasından tüm işlevleri oluşturmayı, kodu akıllıca otomatik tamamlamayı ve bilgisayar uygulamalarını bir programlama dilinden diğerine çevirmeyi kolaylaştırın.
  11. Restorasyon ve rekreasyon: Resim içi boyama ve boyama dışı resim gibi üretken yapay zeka özellikleri, resimlerin ve çizimlerin geri yüklenmesine veya yeniden oluşturulmasına yardımcı olabilir.
  12. Araştırma & Geliştirme: Şirketler, simülasyon ve optimizasyon için üretken yapay zekayı kullanarak ilaç keşfini hızlandırabilir ve yeni ürünleri, malzemeleri ve kimyasalları daha hızlı oluşturabilir.
  13. Yasal Konular: Üretken yapay zeka, müşteriler veya müşterilerle ilgili karmaşık soruları yanıtlayabilir. Yasal belgeler, yıllık raporların hazırlanması ve gözden geçirilmesi vb. konularda yardımcı olabilir.
  14. Veri Analizi: Anormallik tespitinden makine modellerini eğitmek için sentetik veriler oluşturmaya kadar, üretken yapay zekanın veri analitiğinde de kullanım alanları vardır.
  15. İnsan Kaynakları: Şirketler, iş veya aday hakkında daha ayrıntılı bilgi ve arama kriterleri ekleyerek iş için doğru adayı bulmak için üretken yapay zekayı kullanabilir.
  16. Pazarlama ve Satış: Üretken yapay zeka, perakende, pazarlama ve sanal asistanlardan sohbet botlarına ve müşteri desteğine kadar kişiselleştirilmiş hizmet sunumu gibi belirli işletmelere uygun farklı asistanlar oluşturmayı kolaylaştırır.
  17. Moda: Üretken yapay zeka, stil tavsiyelerinden alışveriş yapanlara, müşteri profiline ve etkileşim verilerine dayalı kişiselleştirilmiş iletişimlere kadar tasarımcılara yeni stiller oluşturma, eskizleri nihai ürünlere dönüştürme ve sanal deneme simülasyonları üretme konusunda da yardımcı olabilir.

İşletmenizi Üretken Yapay Zekaya Uyarlama

Hiçbir işletme birbirine benzemez, dolayısıyla her kuruluşun takip etmesi gereken sabit bir süreç olamaz. Bununla birlikte, işletmenizi üretkenliği kullanmaya uyarlamanıza yardımcı olacak kabaca bir kılavuz aşağıda verilmiştir. AI araçları.

1. Adım: Potansiyel Kullanım Durumlarını Belirleyin

İlk adımınız, üretken yapay zekanın değer getirebileceği iş operasyonlarınızın alanlarını belirlemektir. İçerik oluşturmayı, kişiselleştirmeyi, tasarımı, otomasyonu vb. düşünün.

2. Adım: Hedefleri ve Metrikleri Tanımlayın

Ardından, AI dağıtımınızla neyi başarmayı umduğunuzu tanımlamalı ve üretkenlik artışınızı, işgücü ve maliyet tasarruflarınızı veya önemli olan diğer her şeyi izlemenize yardımcı olacak eşit derecede ölçülebilir ölçütler belirlemelisiniz.

3. Adım: AI Modelini Geliştirin veya Edinin

Şimdi, ya tam olarak işletmenizin ihtiyaç duyduğu şeyi sunan bir hizmete kaydolmanız ya da daha genel bir yapay zeka modeli alıp ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde eğitmeniz gerekecek. Bu adım, kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre tamamen size bağlıdır.

4. Adım: Test Edin ve Entegre Edin

İstenen sonuçları ürettiğini doğrulamak için üretken AI aracını test ettikten sonra, şimdi onu operasyonlarınıza entegre etmeniz gerekecek. Ekibinizi veya personelinizi bundan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğiniz konusunda eğitmeniz de gerekebilir.

5. Adım: İzleyin ve Yineleyin

Son olarak, performansı izlemek ve her şeyin yolunda gidip gitmediğini belirlemek için aralıklar ayarlayın. Ayrıca, yapay zekanın hızla gelişen bir endüstri olduğunu ve bu nedenle zaman zaman küçük iyileştirmeler yapmanız gerekebileceğini unutmayın.

Riskler ve Sınırlamalar

Üretken AI teknolojisi ve ilişkili araçları mükemmel değildir. Bu araçları kullanmanın getirdiği bazı risklerin yanı sıra önceden bilmeniz gereken sınırlamalar da vardır. İşte en önemlileri.

  • yapay zeka yalan söyleyebilir: ChatGPT, bahaneler, neden bir toplantıya katılamadığınız vb. gibi hikayeler uydurmada iyidir. Ayrıca var olmayan makalelerden ve hatta mahkeme kurslarından alıntı yapmak gibi bilgileri halüsinasyona uğratabilir. Bu nedenle, her çıktıyı her zaman bir insan olarak incelemeniz gerekir.
  • Sistemik Önyargılar: GPT-3 ve GPT-4 gibi modeller, önyargıları içerecek şekilde insan incelemeleri tarafından ince ayarlanmıştır ve bu, modeli kendiniz eğitmediyseniz beklenmedik sonuçlara yol açabilir.
  • Şirket Bireyselleştirme: Çoğu model kapsamlı bir şekilde eğitilmiştir, bu nedenle onları daha fazla eğitmez veya ince ayar yapmazsanız, şirketinizin kültürüne ve iş değerlerine tamamen uyum sağlayamazlar.
  • Fikri Mülkiyet Soruları: Birçok yapay zeka modeli, insanlar tarafından oluşturulan ve halka açık veriler üzerinde eğitilir. Bazı avukatlar şimdiden AI şirketlerini fikri mülkiyet hırsızlığı nedeniyle dava etmeye çalışıyor. Dolayısıyla bu konuda geleceğin ne getireceğini kimse bilemez.

Sıkça Sorulan Sorular

Üretken yapay zeka uygulamaları ve iş ile ilgili bazı sık sorulan soruları burada bulabilirsiniz.

Üretken AI nedir?

Üretken AI, metin, bloglar, resimler, videolar, animasyonlar ve hatta kendi başına müzik gibi şeyler oluşturabilen bir tür yapay zekadır. Eğitim adı verilen bir süreçte çok sayıda örnek üzerinde çalışarak bir şeyleri nasıl yeniden yaratacağını öğrenir.

Üretken yapay zeka nasıl çalışır?

Generative AI'lar, projenin hedeflerine bağlı olarak makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak çalışır. Bunlar genellikle nöral ağlardır ve üretken bir özelliğe sahip bir Üretken Karşılıklı Ağ (GAN), Değişken Otokodlayıcı (VAE), Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatör (GPT) ve Konvolüsyonel Nöro Ağlar (CNN) olabilir.

AI tüm işletmeleri devralacak mı?

Evet ve Hayır. Evet, çünkü sonunda çoğu ticari girişimde kullanılacaktır. Ama Hayır, çünkü yapay zeka bilinçli değil (en azından henüz değil). Dolayısıyla, denetleyici rollerde insanlara her zaman ihtiyaç duyulacaktır.

Belirli bir görev veya pazar için üretken bir yapay zeka modelinde ince ayar yapabilir miyim?

Evet yapabilirsin. Örneğin GPT-3, genel zeka üzerine eğitilmiş geniş bir modeldir. OpenAI daha sonra sohbet ve sanal asistan uygulaması ChatGPT olacak şekilde ince ayar yaptı. Bir geliştirici olarak OpenAI'nin GPT-3 Davinci, curie, babbage ve ada modellerinde ince ayar yapabilirsiniz.

Bazı popüler üretken AI modelleri nelerdir?

Birkaç popüler üretken AI modeli vardır ve bunlar arasında OpenAI'nin GPT-3, GPT-4 ve ChatGPT'si, LaMDA modeline dayalı Google Bard, AlphaCode, GitHub Copilot, Dalle-E 2 ve Kararlı Difüzyon.

Sonuç

Üretken yapay zeka, dünya çapındaki işletmeler için yeni yollar açıyor. Üretken yapay zeka, yeni fikirler ve işlevler oluşturmayı daha hızlı, daha ucuz ve daha kolay hale getirerek, onu benimseyen işletmelerin bu hızla gelişen dijital çağda bir adım önde olmalarına yardımcı oluyor.

İşletmeniz üretken yapay zekayı benimsedi mi?

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke, çok çeşitli kitapları okumayı seven bir bilgisayar meraklısıdır. Windows/Mac yerine Linux tercihi var ve
Ubuntu ilk günlerinden beri. Onu twitter üzerinden yakalayabilirsiniz. bongotrax

Makaleler: 278

Teknik malzeme alın

Teknoloji trendleri, başlangıç ​​trendleri, incelemeler, çevrimiçi gelir, web araçları ve pazarlama ayda bir veya iki kez

Yorum bırak

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar işaretlenmişlerdir. *