Önceki yazıda üretken yapay zeka pazarının hızlı evrimi ele alınıyor ve birkaç ay içinde gözlemlediğimiz (aşırı) büyüyen arzın şirketler için kolaylıkla aceleci ve riskli kararlara yol açabileceği vurgulanıyordu. Hafta değişimin ufku, iki yıllık planlar ise kehanet sanatı haline geldi. Konuyu netleştirmek için geçen haftadan ve bu ilk gönderiden bu yana çeşitli duyurular yapıldı:
- Dreamforce konferansında, Satış ekibiYine de birkaç yıldır SaaS’ına yapay zeka koyan (Einstein), geçilmek istemiyor ve Yüksek Lisans için Amazon’a (AWS) yaklaşıyor. Buradaki zorluk, müşterilerinin CRM verilerini bloke etmek ve şirketlerin bu verileri Amazon Bedrock’ta kullanmasına izin vermek değil.
- Microsoft tüm bu ortam yeniliklerinden yararlanmak ve Azure bulutunu en başından itibaren ücretsiz kredilerle kullanmaya başlamak için Paris’te bir girişim hızlandırıcı başlatıyor. Bu bize makine gücünün aslında girişte bir engel olduğunu ve özellikle de GAFA’ların bile yeterli miktarda sahip olamayacağı Nvidia H100 kartlarını hatırlatıyor. Bu, son haftalarda vurgulanan sınırlayıcı faktör olan nakitten öncedir.
- WWDC konferansında, Elma iPhone 14’ü iPhone 15’e (mizah) göre yeniden yapılandırıyor ve yapay zeka ve Siri’nin geleceği konusundaki niyetleri konusunda büyük bir boşlukla parlıyor. Ancak Apple’ın amiral gemisi ürününün ses arayüzü olduğu ve herkesin merak ettiği bir konu. Strateji eksikliği dikkat konusu oluyor.
Şirketlere, üretken yapay zekanın vaat ettiği bu üretkenlik madenini kazma fırsatını sunan tüm bu “kazma satıcıları”nın, stratejilerini baş döndürücü bir hızla ayarlamaları gerekiyor. İlk yapay zeka pazarı açıkça Bulut ve altyapılarından oluşuyor ve çok büyük bir pazara sahip olmadıkları takdirde herkesin bu altyapıları abonelikler yoluyla finanse edememe riski de mevcut. Ve bu, optimizasyon ve daha geniş GPU teklifiyle GPU işlemcilerinin güç gereksinimlerinde bir düşüş beklesek bile, bu hafta ARM’in halka arz edilmesiyle kurucunun konuya yeniden odaklanacağı belirtiliyor.
Bu yazıda şirketlerin bu hizmeti finanse etme yeteneğini değerlendirmek için kullanımlara yöneleceğiz.
Bu nedenle, üretken yapay zeka uygulamalarını süreçlere veya çalışanların bireysel faaliyetlerine “yerleştirebilme” meselesidir. Hem bir iş uygulamasına yerleştirilebilmek (örneğin sözleşmelerin belirli maddelerini otomatik olarak yazabilmek), hem de sözleşme yöneticisinin faaliyetlerinde dijital asistanı olabilmek bu teknolojinin zaten bir ilk özelliğidir. Bu ikinci kullanımı bazılarının öne sürdüğü “yardımcı pilot” veya “koç” kavramında buluyoruz, ancak bu teknolojinin dönüşümsel değerini ve dolayısıyla aynı zamanda tedavi pilotu olma kapasitesini de unutmayalım (GreenSI bkz. tartışmalar zaten bir yapay zekanın işlemekten sorumlu olacağı GDPR işleme bağlamında gerçekleşiyor).
Bu nedenle üretken yapay zeka teknolojisi, IS’nin her iki alanında, iş uygulamalarında ve ofis otomasyonu gibi işbirlikçi ve üretkenlik araçlarında eşit derecede etkilidir. Bu nedenle BT departmanının seçimleri ve projeleri etkilenir.
Bu çifte etki, hem OpenAI veya Claude’un mevcut modeli olan çalışan düzeyinde bireysel aboneliklerin teşvik edilmesini hem de üretken yapay zeka modüllerinin geliştirilmesi için tamamlayıcı platformlar sunulmasını mümkün kılacaktır.
İnsanları görevleri için güçlendirmek amacıyla genel yapay zekanın geliştirilmesi
Microsoft Ve Google metin veya görüntü oluşturma işlevleriyle zenginleştirebilecekleri işbirlikçi paketlere sahipler ve bunları üreten yapay zekayı finanse etmek için bu gelişmeler için ücret alıyorlar. Amaç, bu yapay zekaları çalışanlar için en iyi koçlar haline getirerek onları daha verimli hale getirmek, ancak genel araçları kullanmak. Ancak bu “tekeller” de kendi başlarına inovasyonla, dolayısıyla Microsoft kuluçka merkeziyle karşı karşıyadır.
Üretken Yapay Zeka Claude, örneğin, önceki yazıda sunulan, şu potansiyele sahiptir: e-postalara yanıt verebilen, belge üretebilen ve arama yapabilen sanal bir yardım platformu. Bunu yapmak için Claude, üretken yapay zeka ile akıllı entegrasyonlar üretmek amacıyla Notion (içeriği yönetmenize olanak tanır), Quora (soru yanıtı Wikipedia) veya DuckDuckGo (arama motoru) gibi diğer yazılımlarla ortaklık kurdu.
Bu çıkar ittifakları çoğalacak ve daha akıllı ve daha yaratıcı olmaktan başka seçeneği olmayan GAFA’ların işbirlikçi gruplarına meydan okuyacak.
Uzmanlaşmış yapay zekanın bir süreç üzerinde özerklik noktasına kadar geliştirilmesi
Diğer taraftan, Satış ekibi Veya SAP’nin Daha önce sadece verileri standart sözleşmelerle yönetmeyi bırakmışken, kişiselleştirilmiş sözleşmelerin üretilmesi gibi üretken yapay zeka ile daha fazla işlevi otomatikleştirmek için yazılım paketlerini geliştirmeleri gerekiyor. Herhangi bir ticari yazılım yayıncısının bunu entegre etmesi gerekecektir. Verileri işleyen optimizasyon algoritmalarıyla halihazırda yaptıklarına ek olarak, medyayı işleyen üretken yapay zekanın katkısı.
Ancak müşterilerinin verilerini yazılımlarının dışında ve özellikle yazılım paketine göre bölümlendirilmeden kullanabilmeleri için işleme platformlarına da açılmaları gerekiyor. SaaS yazılım paketlerinin getirdiği otomasyon derecesini arttırırsak, YeşilSI, yavaş yavaş BPaaS’a geçiyoruz – Hizmet Olarak İş Süreci. Yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisinin en güçlü olacağı yer burasıdır. İzlemenize yardımcı olacak bir yazılım satın almak yerine doğrudan faaliyetlerinize ilişkin bir izleme ve etki analizi hizmeti satın alacaksınız.
İşletme ve ofis yazılımlarının kapsamının yeniden yapılandırılması
İster genel yazılım ister iş yazılımı olsun, YeşilSI Şirketlerin üretken yapay zekayı benimsemesi halinde yazılım sektörünün her alanda önemli bir zorlukla karşı karşıya kalacağına inanıyor. Hem müşterilerini hayal kırıklığına uğratma ve kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya kalarak onların geliştirme ihtiyaçlarına yanıt vermek zorunda kalacaklar, hem de bazıları üretken yapay zeka dalgasını benimseyecek olan rakiplerine de yanıt vermek zorunda kalacaklar.
Yazılımda gelişecek bu yapay zekalar elbette “metin versiyonu” ile sınırlı kalmayacak. Yüksek Lisanslar, ortak bir teknoloji tabanına dayanan görüntü, video veya seslerin yaratılmasında rol alan aktörleri ön plana çıkarmıştır. Metin ve görsellerin ya da görseller ve videoların üretimi arasında köprüler gelişiyor ve bir yazılım paketinde her şey multimedyaya dönüşebiliyor. GreenSI için bu mevcut bölünme bu nedenle bulanıklaşacak ve bir metin notu, ofisinizde sergilenecek güçlü bir video veya poster haline gelebilir.
Bu nedenle, görevlerin ve hatta tüm süreçlerin otomatikleştirilmesini mümkün kılacak olan şey, birimin yaratıcı işlevlerinin (yazılı, çevrilmiş, özetlenmiş, beni çiz, vb.) birleşimi ve entegrasyonudur.
Örneklemek gerekirse, YeşilSI güvenir Gidebilir geçen hafta bir eklenti yayınlayan SohbetGPT.
Bu eklenti (ChatGPT’de etkinleştirilmesi gerekir), açıklaması doğal dilde bir komut isteminde yapılan tasarım kreasyonlarının oluşturulmasını doğrudan ChatGPT arayüzünden başlatmanıza olanak tanır.
Bu nedenle, basit bir istemle, örneğin bu hafta sonu gerçekleşecek olan miras gününü vurgulayacak bir broşürün oluşturulmasını talep edebiliriz. İnternette bulunabilecek günümüzün bir açıklamasını ChatGPT arayüzüne kopyalayıp yapıştırmak kadar basit. Daha sonra karşıdaki örnek, birkaç saniye içinde diğer üç grafik önerisiyle ve bu posteri anlamak ve yeniden kullanmak için hedef, mesaj vb. açısından yapılandırılmış bir sayfa anahtar metinle oluşturulur.
ChatGPT ve Canva arasındaki entegrasyon ayrıca Canva’da, Canva formatında oluşturulmuş tüm bu nesneleri hemen değiştirebileceğimiz bir yönlendirme sayfası da sağlar; bu da üretim için zamandan tasarruf sağlar.
Ancak şirket için en büyük kazanç, bu posterin üretim sürecindeki üretim sürecidir. Üretken yapay zeka, meslekleri ve tasarımcıyı aynı “kısa” oturumda bir araya getirmeyi ve grafik tasarımları anında paylaşıp yineleyebilmeyi mümkün kılıyor. Benzer şekilde, işletmelerin birden fazla ileri geri gidişli uzun sayfalarca spesifikasyon yazmak yerine uygulamalarını doğrudan geliştiricilerle tasarlayabildikleri zaman, burada kodsuz ve az kodlu olmanın avantajlarını görüyoruz.
Bu örnek, en azından bir süre için tasarımcıların yerini almak şöyle dursun, üretken yapay zekanın işletmeler için yarattığı zorluğu mükemmel bir şekilde göstermektedir. İzin verecekleryaratıcı tasarım görevlerini tek bir oturumda hızlandırın, hatta otomatikleştirin ve toplantıya üretken yapay zekayı davet ederek bunları daha etkileşimli hale getirin.
Finansman konusuna dönecek olursak, şirket tarafından finanse edilen bu entegrasyona olanak sağlayan Canva (SaaS) seçeneğinin ek bir maliyet getireceğini düşünebiliriz çünkü bu, pazarlama kampanyaları için maliyetleri ve üretim sürelerini azaltacaktır. OpenAI daha sonra bu katma değerin bir kısmını OEM olarak doğrudan Canva ile finanse ediyor.
Büyük ölçekte, YeşilSI bu nedenle, üretken yapay zeka platformlarının finansmanının halihazırda mevcut olan uygulamalar aracılığıyla ve daha az ölçüde de platformlara doğrudan abonelik yoluyla yapılacağına inanıyor. Ancak bu senaryo, şirketlerin bu ek üretken yapay zekayı finanse etmek için iç maliyetlerini düşürdüğünü varsayıyor.
İnsanlara hitap eden medyanın yaratıldığı ve üretildiği alanlarda bu etkinin daha güçlü olması mantıklıdır. Bu nedenle, bu ilk kullanım örneklerini öncelikli olarak müşteri hizmetleri, pazarlama ve satış alanlarında aramamız gerekiyor.
Ancak aşılması gereken blokaj şirket verilerinin gizliliğinde yatmaktadır. Bu nedenle, müşteriler arasında gerekli bilgi işlem gücünü bir havuzda toplarken, en yeni modellerin kullanımına olanak sağlamak için büyük platformların veri işlemesinde sertifikalı bölümlemenin ortaya çıktığını hayal edebiliyoruz. Ayrıca daha az enerji tüketen ve kesinlikle daha az verimli olan ancak işi yapan modellerin doğrudan şirketlerin özel bulutlarına kurulduğunu da göreceğiz. Bu aynı zamanda açık kaynak yüksek lisans öğrencileri için de bir fırsattır.
Ayrıca gelişecek bir alan daha var. Bilgisayar kodudur çünkü insanlar makine dilini uzun zaman önce terk etmişler ve programlarını insanlar tarafından kolayca okunabilecek, yapılandırılabilecek ve anlaşılabilecek şekilde yazıyorlar. Bu iyi bir şey, aynı zamanda üretken yapay zekanın da güçlü noktası. Dolayısıyla bu dolaylı bir etkidir çünkü bu kod daha sonra bir makineye enjekte edilir, ancak GreenSI, geliştirici araçlarının gelecekte yeniden yapılandırılmasına ve yapay zekaya dayalı bir AGL’nin (Yazılım Mühendisliği Atölyesi) ortaya çıkmasına güçlü bir şekilde inanıyor.. Ancak bu gelecekteki bir yazı için olacak.
Sonuç YeşilSI Bu nedenle ekonomik modellere ilişkin değerlendirmeler sonuçta oldukça önemsizdir.
Üretken yapay zekayı büyük oranda finanse edecek olan şey reklamlar veya bireysel abonelikler olmayacak, ancak şirketlerin tasarrufları, hatta kârlarının artması. Kullanım alanları büyük ölçüde gelişmediği sürece, yalnızca birkaç oyuncu, üretimi için gerekli altyapının maliyetini finanse edebilecektir. Ve eğer bu kullanım gelişimi gerçekleşirse, SaaS ve yapay zeka platformlarına bağlantı üzerinde daha da büyük bir baskı ve yayıncılar arasında daha güçlü bir farklılaştırıcı faktör haline gelecek şekilde patlayacak inovasyonla birlikte yazılım endüstrisini güçlü bir şekilde etkileyecektir.
Bu nedenle Üretken Yapay Zeka, bir BT departmanı tarafından yürütülen bir teknolojik proje değil, daha ziyade şirketin, süreçlerinin ve çalışanlarının görevlerinin derin bir dönüşüm projesidir. Bu nedenle bu projeye verilen destek, iş performansında üst düzey çalışanlar için yeni bir fırsat olacaktır.