Eugene Mymrin/Getty Images.
OpenAI’nin ChatGPT’yi piyasaya sürmesinden iki yıl sonra, üretken yapay zeka (gen AI), endüstri uzmanlarının teknolojinin aşırı abartılıp abartılmadığını merak ettiği bir noktaya ulaştı… Gartner yakın zamanda üretken yapay zeka projelerinin en az %30’unun sona erdikten sonra terk edileceğini öngördü 2025 sonuna kadar POC! Bu başarısızlıklar, analistin son “Yükselen Teknolojiler İçin Hype Döngüsü”nde teknolojinin “hayal kırıklığının çukuruna” ulaştığını söylemesine yol açtı.
Ancak bazı liderler keşif aşamasının ötesine geçer. Tripadvisor’da veri ve yapay zeka sorumlusu Rahul Todkar için de durum aynı. ZDNET’e bu teknolojinin oyunun kurallarını değiştireceğini söylüyor. “Üretken yapay zeka teknolojilerine inanıyorum” diyor. “Ben bu teknolojinin etkisinin ve faydalarının gerçek olduğunu düşünenlerin kampındayım. Ve bunu zaten işimizde görüyoruz.”
Rahul Todkar, Tripadvisor’ın müşterilerine ve iş sonuçlarına fayda sağlamak için üretken yapay zekayı üretimde nasıl kullandığını açıklıyor.
1. AI Gen için uygun bir meydan okuma bulun
Tripadvisor’ın seyahat planlamanın gezginlerin ortak konusu olduğunu bildiğini açıklıyor. “Genel AI ile” diyor, “bu süreci gezginlerimiz için kolay, keyifli ve son derece kişiselleştirilmiş hale getirmek için nasıl yeniden hayal edebileceğimizi düşündük.”
Şirket, gezginler için kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için devasa müşteri verisi depolarını kullandı ve üretken yapay zeka ve şirket içi geliştirilen öneri motorlarından yararlandı. Bu çalışmanın sonucunda Tripadvisor’ın seyahat planlama çözümü ortaya çıktı: “Bu aracı zaman içinde, dokuz ay gibi bir sürede kullanıma sunabildik, yineleyebildik ve iyileştirebildik” diye açıklıyor.
“Bu aracın benimsenmesi muhteşem oldu. Yakın zamanda üretken yapay zeka çözümümüzün yarattığı bir milyon seyahatlik dönüm noktasını geçtik.” Todkar’a göre bu benimseme sayıları, aracın başarısının yalnızca bir ölçüsü. Teknoloji aynı zamanda müşteri deneyiminin ve katılımının iyileştirilmesine de yardımcı oluyor ve yararlanılan teknikler daha fazla başarının yolunu açıyor.
2. Doğru teknolojiyi kullanın
Tripadvisor’ın seyahat planlama çözümü buzdağının yalnızca görünen kısmıdır. Bay Todkar, temel teknolojik çabanın iki alana odaklandığını söylüyor: temeller ve modeller.
Şirketin Snowflake’in Seyahat ve Konaklama için Yapay Zeka Veri Bulutu teknolojisini devreye almasına atıfta bulunarak, “Her şey verilerin doğru yerde bulunmasıyla başlar” diyor. “Dolayısıyla deneyden üretime geçiş verilerle başlıyor. Tüm verileri tek bir yerde bulundurmak ve Snowflake’i bunun için kullanıyoruz.”
Veri ekibi bulut tabanlı temel modelleri kullanıyor. “Standart ticari modeller kullanıyoruz (bu durumda GPT serisi modelleriyle birlikte OpenAI) ve ardından bu teknolojiyi dahili öneri sistemi modellerimizle birleştiriyoruz.”
3. Kullanım deneyimlerini gelire dönüştürün
Ve bu kullanım durumu başka faydalar da sağlıyor. Todkar, mutlu müşterilerin Tripadvsor’un gelirini artırdığını söylüyor.
“Gezginlerin kendileri için kişiselleştirilmiş ve arzularına göre bağlamlandırılmış doğru önerileri bulması durumunda, bu spesifik önerilere katılımın önemli ölçüde farklı olduğunu gördük.” Teknoloji üç kata kadar daha fazla etkileşim sağlıyor.
Kişiselleştirilmiş tatil önerileri almak için gezi planlama aracını kullanan, aralarında iki çocuğun da bulunduğu dört vejetaryenden oluşan bir ailenin örneğini veriyor. “Küçük çocuklu bir aileyle Napa’ya seyahat ediyorsam [ville située dans une région viticole] ve tavsiye istiyorum, üzüm bağları bana verilecek tekliflerin bir parçası olmamalı” diye açıklıyor Bay Todkar.
“Yani Napa’da kalabileceğim bir yer tavsiye etmelisin. Ve bir vejetaryene uygun restoranlar ararken bana uygun bir yer seçmemde bana yardım etmelisin.”
Todkar, “Kullanıcılarımızın bu seviyedeki kişiselleştirmeyi sevdiğini gördük” diyor. “Forumlarımızda kullanıcıların birbirleriyle sohbet ettiği, etkileşimde bulunduğu ve seyahat hakkında tartıştığı tonlarca veri var. Tüm bu bilgiler kişiselleştirilmiş önerilerimize aktarılıyor.”
4. Uzun vadeli inovasyonu planlayın
Tripadvisor, üretken yapay zekanın diğer kullanım örneklerini araştırıyor. Bu vakalardan biri olan inceleme özeti yaklaşık altı aydır üretimdedir. Todkar, “Chicago’da yüzlerce yorumun bulunduğu muhteşem bir pizzacının olduğunu varsayalım. Hiç kimsenin bu değerlendirmelerin hepsini okuyacak kapasitesi veya zamanı yok” diyor. “Peki tüm bunları, ‘Restoranın en iyi kısmı burası ve dikkat edilmesi gereken şeyler bunlar’ gibi önemli ve anlamlı ölçümlerle nasıl özetleyebiliriz?”
“Tüm bu incelemeleri üretken yapay zeka ve geniş dil modellerini kullanarak özetledik.”
Todkar, uzun vadede üretken yapay zekanın kullanıcılar için etkileşimli, çok modlu deneyimler oluşturmak için kullanılabileceğine inanıyor. Tripadvisor’ın sitesinde kullanıcılar tarafından gönderilen fotoğraflar ve sahiplerin fotoğrafları da dahil olmak üzere yaklaşık yarım milyar görsel bulunduğunu açıklıyor. Bu görseller kişiselleştirilmiş öneriler ve yeni katılım ve deneyim düzeyleri oluşturmak için kullanılabilir.
“Bir restoran arıyorsanız ve vejetaryenseniz biftek görselleri görmek istemezsiniz. Dolayısıyla gösterdiğimiz görseller kişiselleştirilebilir ve bu da ele aldığımız bir sonraki sınırdır. Bizim “Yol” sayfamız bu tür fırsatları değerlendirmeyi planlıyor.”
Kaynak : “ZDNet.com”
