AI’yı aç, ChatGPT hizmetini ve çeşitli varyasyonlarını (modeller, API, konektörler, vb.) ücretsiz olarak açıp ardından piyasaya (ücretli hesap) sunarak birkaç ay içinde yapay zeka alanında önemli bir oyuncu haline geldi. O zamandan beri, bu alanda belirli bir güvenilirlikle kredilendirilen tüm aktörler, tüm üretken yapay zekaların getirdiği teknolojik ve ticari potansiyele daha geniş bir şekilde yanıt vermek için stratejilerini yeniden düzenlemeli ve duyuruları çoğaltmalıdır. Yeşil SI Ayrıca, Google’ın 10 Mayıs’taki I/O konferansını ve orada yapılacak yeni duyuruları, liderliği alamayarak OpenAI ile aradaki farkı kapatmaya devam etmesini dört gözle bekliyorum (bkz. Google Arama, yeni Kodak mı?)
Ancak İnternet hizmetlerindeki gidişattaki bu büyük değişiklikler, şirketlerin veya yerel makamların bilgi sistemleri üzerinde bugünden bir etkiye sahip. Bu yazıda göreceğimiz şey bu.
İçin yeşilSIile vurgulanan ilk nokta AI’yı açonun’teknolojik yakınsamanın değerini göstermiştir.
“Merhaba, biz veri uzmanıyız ve sizinle verileriniz, yapay zekanız ve hatta blockchain projeleriniz hakkında konuşmak istiyorum” gibi telefon aramalarından her zaman rahatsız olmuşumdur. Bununla birlikte, projelerin kullanımlara göre yürütüldüğü ve yatırım getirilerini sağlamak için bağlı nesneler veya gelişmiş donanım platformları dahil olmak üzere tüm bilgi teknolojilerini karıştıracakları açıktır. Yani, hayır, üzgünüm, veri projesi yok. Tüm projeler veri projeleridir ve dahası bilgi işlem “veri işleme” olarak adlandırıldığından beri.
OpenAI, birkaç en son teknolojiyi bir araya getirerek, ChatGPT’yi özellikle çekici ve ilham verici bir araç haline getirmek için hedefi vuran doğru kombinasyonu buldu. bir kullanım etrafında: chatbot.
Otomatik doğal dil işleme (NLP) ve ticari veya sektörel bilgi tabanlarına dayalı sohbet robotları zaten mevcuttu. Generative Pre-trained Transformer (GPT) dil modeli de mevcuttu ve OpenAI tarafından oluşturulmamıştı. Ancak ikisinin birleşimi, sohbet robotunun metin oluşturma, içerik sentezi ve hatta soruları yanıtlama gibi daha gelişmiş kullanımlarının üstesinden gelmeyi mümkün kıldı.
Nihayetinde bariz olan ancak favori tedarikçilerinizin mutlaka vurgulayamayacağı ilk ders, elbette ki LLM’lerden (Büyük Dil Modelleri) önce Chatbot teknolojilerine yaptığınız yatırımlar kullanımdaki değerini yeni kaybetti ve önemli ölçüde yükseltilmesi gerekecek. Bu nedenle, arama motorlarında sohbet robotlarının yaygınlaşmasına karşı bir yanıt stratejisi oluşturmadan önce, bu alandaki tüm geliştirmeleri durdurmak kesinlikle önemlidir. Microsoft Bing’iama aynı zamanda ücretsiz Opera tarayıcısı, ChatGPT eşdeğerlerini ürünlerine entegre edecek.
Bu chatbot’lar, şirketlerin çok kanallı müşteri ilişkileri bulmacasının parçalarıdır, aynı zamanda bunları vatandaşların hizmetlere erişimini kolaylaştırmak için kullanan yerel makamlar için de geçerlidir. Bu nedenle, çok kanallı stratejiler de kısmen bu son gelişmelerle tersine döndü. üretken yapay zekaların etkisinin ve bunların müşteri deneyimi, memnuniyeti ve sadakati üzerindeki etkisinin ayrıntılı bir analizi olmadan bugün büyük ölçekli bir CRM projesi başlatmak da akıllıca olmaz.
Ayrıca, şirketiniz bir sohbet robotu kullanmasa bile, İnternet kullanıcıları akıllı bir sohbet robotu ile bir portaldan geçmeyi büyük ölçüde benimsiyorsa, mevcut İnternet erişim akışları büyük ölçüde değişiyor ve trafik edinme politikalarını sorguluyor. Bunu, 2000’lerin başında blogların (metinlerin) gelişmesiyle, ardından Youtube (video) ve ardından Instagram (fotoğraflar) için trafiklerinin çökmesiyle zaten deneyimledik.
rahatsız olan da bu Googlebugün ekonomik modeli arama motorundan gelen bu akışlara bağlı ve bu aynı zamanda Microsoft ile agresif BingBu akışlardan çekilen reklam pazarında küçük bir paya sahip olan ve böylece yalnızca gelecek herhangi bir karışıklıktan yararlanabilecek olan. Amazon sesli aramayı asistanına ve tabii ki Bulut’a geri göndermeye henüz ikna olmamış olan Alexa ile iki kez pusuda. . Elma mobil terminallerin ve üzerlerinde neyin çalıştığının kontrolü ve Apple topluluğu dışında çok az başarısı olan bir Siri ile oldukça yakın bir durumda.
Zaten ilk gönderiye konu olan bir başka nokta: bu borsalar akıllı “görünüyor”!
Gerçekten de ChatGPT, görüntü üreten diğer üretici yapay zekalar gibi, yapay zeka kavramını genel halk (ve üst yönetim!) için algılanabilir hale getirdi. Daha önce, genel kamuoyunun verilerini analiz etmek ve geliştirmek için orada olan, ancak nadiren onunla konuşmak veya ona hizmet etmek için görünmez bir teknik nesneydi.
Üretken yapay zeka bileşeni bu nedenle artık şirketlerin yapay zeka stratejilerinde yer alamaz. Olduğu zaman mutlaka sorgulanacak, hatta şüphelenilecek “olmuştur”.
Açıkçası, ChatGPT’nin insanlarla, söylediklerini gerçekten anlıyormuş gibi hissettirecek şekilde etkileşim kurma yeteneği etkileyici. Tüm HMI’lar için çıtayı çok yükseğe ayarlamıştır. Yine de (bugün) ChatGPT hiçbir şey anlamıyor ve daha da kötüsü, OpenAI’nin modeli sürekli iyileştirme çabalarına rağmen yanlış veya önyargılı bilgiler verebilir. Kullanıcıların yanlış bilgileri doğru olarak kabul etme ve buna göre karar verme riski bu nedenle çok gerçektir.
Bu yüzden hiçbir kuruluş fenomeni görmezden gelemez, yanlış bilgilendirilmiş çalışanlarının veri sızıntıları oluşturmasına ve birden fazla hata yaptıktan sonra çıktılarının kalitesini düşürmesine izin verme cezası altında. Ve bu, özellikle hatalı bilgilerin yayılmasıyla ilgili olarak, büyük dil modellerinin kullanımıyla ilgili yasal riskleri hesaba katmadan yapılır. Hatalı verilerden etkilenen bir satın almada kim neyden sorumlu olacak?
Bu nedenle minimum etki, sorumlu kullanım için yönetişim oluşturmak ve herkesin riskler, sorunlar ve en iyi uygulamalardan haberdar olmasını sağlamaktır.
Bu teknolojik evrimle ilişkili yönetişim kurallarını basitçe değiştirmekten daha ileri gitmek isteyenler için ilk fırsatlar ortaya çıkıyor.
Ancak 2023’ten itibaren birçok mesleği yapay zeka ile değiştirmeye başlayan basında okuduklarımızın aksine, dağıtım hızı, gerekli olan gerekli değişiklik yönetimi ile sınırlandırılacak veya hızlandırılacaktır.
Gerçekten de, böyle bir dönüşümde önemli bir adım, Ön Eğitimli Transformatör tipi modellerin sektörünüze veya mesleklerinize özgü bilgilere uygulanmasıdır..
Ve bu senin sahip olduğun anlamına gelir, dijital formatta, modeli eğitmek için işlemleriniz hakkında kesin bilgi birikimi. Bu nedenle şüphecilik Yeşil SI “ChatGPT gibi yapay zekalar yakında dünya çapında 300 milyon çalışanın yerini alacak” gibi sansasyonel makalelerin önünde. Şirketlerin özel bilgi yönetiminin şimdiye kadar IS yatırımlarının önceliği olmadığını düşünürsek, her şey “yakında”, hatta “hiç” olmayabilir.
Yalnızca bu belirli veriler, yanıtların kesinliğini ve alaka düzeyini artıracaktır.bir etkinliğe özgü jargonu, kavramları ve sorunları daha iyi anlayarak ve kullanıcılarla daha alakalı bir şekilde etkileşim kurarak veya veri analizi için.
Oradan ve işin teknik ayrıntıları göz önüne alındığında, bir endüstri veya meslek içinde böyle bir model geliştirmek için birlikte gruplama sorunu ortaya çıkabilir. Çünkü unutmayalım ki, arayüzün göreceli basitliğinin arkasında, teorik modelleri mevcut genel bilgi işleme düzeyine getirmek için yatırılan yüz milyonlarca doları gizleyin. Bu nedenle, bir sektöre özgü bir modeli öğrenmenin tüm borsaların finansal ve teknik erişimi dahilinde olduğu açık değildir. Yeşil SI şirketin bilgi güvenliği konularını yönetirken, daha büyük ölçekte paylaşılan özel SaaS modellerinin geliştirilmesini daha kolay görecekti.
Oradan, yapabileceğimiz göreceli kesinliğe (olasılığa dayalı!) sahip olacağız. bazı özel görevlerin otomasyonuna güveninrapor yazma, teknik dokümantasyon yönetimi, veri analizi, anormallik tespiti, trend tahmini gibi … %100 bir insan çalışana güvenmeden.
Ancak bu yeni kullanım arayışları ve iş süreçlerinin uyarlanması, çalışanların katılımını gerektirecektir, çünkü orta vadede hedef model, tam bir otomasyondan çok kesinlikle artırılmış bir insan modeli olacaktır.
Sürekli eğitim ve öğrenme, daha sonra eğitim kaynakları olarak hizmet etmek için olası kullanım alanları olacaktır. Anında oluşturulan eğitim içeriğine ve öğrencilere verilen yanıtlara güvenebiliriz veya eğitmenlerin materyalleri şirketin özel bağlamına uyarlamasına yardımcı olabiliriz.
Özetle, teknolojik yakınsama, HMI’larda bozulma, süreçlerin hibridizasyonu veya veri yönetişimi açısından, üretken yapay zekalar, genel kamuoyunda ortaya çıktıktan birkaç ay sonra zaten bir etkiye sahip.
Ve orta vadede, neden şirketin veritabanlarına bağlanacak ve farklı kaynaklardan gelen bilgileri sentezleyerek çalışanların verimliliklerini ve üretkenliklerini artırmalarına yardımcı olabilecek bir “profesyonel Alexa” hayal etmeyesiniz?
Sohbeti otomatik olarak beslemek için “speech to text” ile buna ses ekleyerek, 1970’lerde hayal edilen arayüzlerden çok uzak olmamalıyız. Yıldız Savaşları.
“Bilgisayar, evrenin doğası nedir?” – Teğmen Komutan Data