Üretken Yapay Zekanın Yaratıcı Potansiyelini Ortaya Çıkarma

Gartner'a göre pazarlama yöneticilerinin %63'ü önümüzdeki 24 ay içinde üretken yapay zekaya yatırım yapmayı planlıyor. Peki, üretken yapay zeka nedir ve neden en büyük önceliktir ? Yapay zekanın bir kategorisi olan üretken yapay zeka, önceki eğitim veri kümelerinden, bir veya daha fazla yapay zeka algoritmasından ve "istem" adı verilen yeni bir girdiden sentetik veriler, metin, görseller ve ses gibi geniş bir içerik yelpazesi oluşturabilir. Organizasyonlar için yaratıcı ve iş süreçlerini tamamen dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır: 3 Model Varyantı

Üretken yapay zeka modelleri, mevcut veriler içindeki yapıları ve kalıpları tanımak için sinir ağlarını kullanarak yeni ve orijinal içerik üretir. Bu modeller çeşitli türlerde olabilir ve güçlü, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için iki veya daha fazlasını birleştirebilirsiniz. Örneklerden bazıları şunlardır:

1. Değişken otomatik kodlayıcılar (VAE'ler)

Genellikle kodlayıcı ve kod çözücü olarak adlandırılan iki sinir ağı, VAE'leri oluşturur. Kodlayıcı, bir girişi daha kompakt ve konsantre bir veri sürümüne dönüştürür. Sıkıştırılmış gösterim, kod çözücünün ihtiyaç duyduğu verileri etkili bir şekilde korurken, gereksiz bilgileri de ortadan kaldırır. Kodlayıcı ve kod çözücü, veri temsilinin kolay ve etkili bir yolunu belirlemek için birlikte çalışır.

2. Difüzyon modelleri

Eğitim sırasında bu modeller ileri ve geri difüzyonu içeren çift adımlı bir teknik uygular. İleri yayılma, rastgele gürültünün eğitim verilerine kademeli olarak dahil edilmesini içerir. İleriye doğru, verileri yeniden birleştirmek için gürültü aşamalı olarak ortadan kaldırılır.

Model, tamamen rastgele gürültü kullanarak yeni veriler üretmek için ters gürültü giderme yöntemini başlatır. Bu iki aşamalı süreç, yüzlerce veya muhtemelen sonsuz katmanın eğitilmesini kolaylaştırır.

3. Üretken rakip ağlar (GAN'lar)

2014 yılında tanıtılan GAN'lar, iki sinir ağı arasındaki bir yarışmayı içeriyor. Oluşturucu yeni örnekler oluştururken, ayırıcı oluşturulan içeriğin gerçek mi yoksa uydurma mı olduğunu belirler.

Her iki model de aynı anda eğitilir. Ayırıcı, oluşturulan içeriği tanımlama yeteneğini geliştirdikçe ve oluşturucu daha yüksek kaliteli içerik ürettikçe, her ikisi de daha akıllı hale gelir. Bu tekrarlanan süreç, her iki tarafı da üretilen materyali, önceden var olan içerikten ayırt edilemez hale gelinceye kadar sürekli olarak geliştirmeye teşvik eder.

Üretken yapay zeka modellerindeki bir ilerleme, eğitim sırasında denetimsiz veya yarı denetimli gibi çeşitli öğrenme metodolojilerini kullanma kapasiteleridir.

Sonuç olarak kuruluşlar, temel modelleri daha hızlı ve basit bir şekilde geliştirmek için çok miktarda etiketlenmemiş bilgiden yararlanabilir. Temel modeller, adından da anlaşılacağı gibi, çeşitli görevleri yerine getirebilen yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturabilir.

Üretken Yapay Zeka Uygulamaları

Algoritmik modeller daha karmaşık hale geldikçe, üretken yapay zeka örnekleri ve kullanım örnekleri farklı sektörlere ve sektörlere yayılıyor.

1. Sanat ve tasarımda

İmaj yaratma ve stil aktarımı için üretken modeller kullanarak sanatçılara benzersiz ve estetik açıdan ilgi çekici sanat eserleri yaratma gücü veriliyor. Alternatif bir yaklaşım, üretken modellerin metinsel açıklamaları bunlarla eşleşen görsel temsillere dönüştürdüğü metinden görüntüye üretimdir.

Ayrıca teknoloji, 3 boyutlu modeller veya animasyonlar oluşturabilir ve karalamaları/çizmeleri gerçekçi görüntülere dönüştürebilir. Google'ın yapay zeka kolundan DeepDream Generator, Midjourney ve WOMBO Dream (değiştirilemez bir token veya NFT oluşturma aracı), bu kullanım senaryosunun üretken yapay zeka örnekleridir.

2. İçerik oluşturmada

Üretken yapay zeka, içerik oluşturmanın birçok yönünü otomatikleştirerek, pazarlamacıların pazara daha hızlı ulaşmaları için zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmelerini sağlayabilir. Yapay zeka modelleri, diğer görevlerin yanı sıra e-posta kampanyaları ve sosyal medya gönderileri için prototip içerik üretebilir. İnsan pazarlamacılar daha sonra bu içeriği ayarlayabilir ve kişiselleştirebilir.

Örneğin Writesonic, Jasper ve Copy.ai, pazarlamacıların hızla yüksek kaliteli metinler oluşturmasına yardımcı olabilecek yapay zeka yazma araçlarıdır. Nesil yapay zeka, yapay zekayı kullanmanın gerçekten çığır açıcı bir yolu olan görsel içerik pazarlamasına bile yardımcı olabilir.

Başka bir üretken yapay zeka örneği, önceden var olan içeriği değiştirme sürecidir. Yapay zeka, verilerdeki ve kullanıcı geri bildirimlerindeki eğilimleri inceleyerek, iyileştirmeye yönelik içgörülü öneriler ve fikirler sunabilir. Örneğin Phrasee gibi bir araç kullanarak, reklam metninde ve müşteri iletişiminde daha iyi sonuçlar elde edilecek alanları belirleyebilir.

3. İş dünyasında ve inovasyonda

Pazarlamacılar ve iş dünyası liderleri için en zorlu zorluklardan biri, sürekli olarak oyunun kurallarını değiştiren yeni fikirler bulmanın zorlu görevidir.

Üretken yapay zeka modelleri, yenilikçi öneriler ve farklı bakış açılarıyla fikir oluşturma oturumlarının verimliliğini artırabilir. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu konseptler, taze ve dağınıklığı ortadan kaldıran fikirler için bir başlangıç ​​noktası veya başlangıç ​​görevi görebilir ve sonunda benzersiz yeni stratejiler geliştirebilir.

Gerçekten de PwC'nin bir tahminine göre, genel ekonomik kazanımların %45'i, 2030 yılına kadar tüketici talebini büyük ölçüde artırması planlanan yapay zeka odaklı ürün iyileştirmelerine atfedilecek.

Bunun nedeni, yıllar geçtikçe yapay zekanın, gelişmiş kişiselleştirme, çekicilik ve uygun fiyatla birlikte ürün yelpazesini ve envanteri genişletecek olmasıdır.

Üretken Yapay Zekanın Faydaları

Üretken yapay zekanın ne olduğunu anlayarak ve onu iş stratejinize cesurca dahil ederek şunları yapmak mümkündür:

1. Yaratıcılığı ve işbirliğine dayalı yeniliği geliştirin

İşletmeler sürekli olarak ürün geliştirmeyi daha işbirlikçi hale getirmek için yeni yollar deniyor. En yaygın olanlardan ikisi hackathonlar ve kitle kaynak kullanımı gibi fikir yarışmalarıdır. Ancak kuruluşların üretilen çok sayıda fikri hayata geçirmek için yardıma ihtiyacı var.

Kavramları değerlendirirken sistematik bir yaklaşıma ihtiyaç duyabilirler. Veya katkıda bulunanların fikirlerini uygulanabilir kılmak için gerekli ayrıntıları sağlaması zor olabilir. Farklı kavramları entegre etmek başka bir engeldir. Bu, çok sayıda farklı veri türünü işleyen ve analiz eden üretken yapay zekanın yardımıyla aşılabilir.

Yaratıcılıklarını teşvik ederek tüketicilerin veya çalışanların çığır açan fikirler üretmesine yardımcı olabilir. Dahası, gelişmemiş kavramların kalitesini artırabilir, yeniliği daha demokratik hale getirebilir.

2. İçerik oluşturma süreçlerini kolaylaştırın

İçerik geliştirmeye yönelik geleneksel yaklaşımlar genellikle çok sayıda paydaşın ve ekibin yer aldığı uzun süreli üretim döngülerini içerir. Üretken yapay zeka, içerik oluşturmayı otomatikleştirerek ve süreci hızlandırarak üretim süresini ve masraflarını azaltır.

Doğal dil işleme (NLP), kuruluşların ürün açıklamaları, blog girişleri ve sosyal medya gönderileri gibi olağanüstü içerikleri, bağımsız insan yaratıcılara kıyasla önemli ölçüde daha kısa bir zaman diliminde üretmesine olanak tanıdı.

Salesforce araştırmasına göre pazarlamacılar, üretken yapay zekanın iş yüklerini haftada beş saatten fazla azaltacağını, bunun da yılda bir aydan fazla çalışmaya eşdeğer olacağını tahmin ediyor.

3. Müşteri deneyimlerini kişiselleştirin ve özelleştirin

Üretken yapay zekanın çok sayıda örneği, algoritmalarının müşteri deneyimlerini özelleştirmeye ve kişiselleştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor.

Örneğin, ürün açıklamalarının sağlam bir kişisel tepki uyandırdığı bir senaryoyu düşünün. Bu, açıklamaları demografik özelliklerine, coğrafi konumlarına, tarama geçmişlerine ve kullanıcı sınıflandırmalarına göre tam olarak segmentlere ayrılmış hedef kitlelere uyacak şekilde değiştiren üretken yapay zeka aracılığıyla gerçekleştirilir. Ayrıca bu teknoloji, pazarlamacıların farklı segmentler için farklı ürün özelliklerini vurgulayarak kişiselleştirilmiş e-posta kampanyalarını büyük ölçekte başlatmasına olanak tanıyacak.

Ayrıca üretken yapay zeka sohbet robotları, bağlamsal akıl yürütme yoluyla kişiselleştirmeyi kolaylaştırır. Yalnızca ilgili değil aynı zamanda son derece kişiselleştirilmiş yanıtlar sunmak için tüketici sorgularını analiz eder.

Son olarak, bir markanın web sitesindeki arama deneyimini iyileştirebilir. Metnin yanı sıra girilen görüntüleri, sözlü sorguları ve kısa video klipleri yorumlamak için arama çubuğunun kapasitesini artırır.

Etik Hususlar: Üretken Yapay Zekanın Zorlukları Nelerdir?

Üretken yapay zeka, içerik oluşturmada önemli bir potansiyel gösterse de sınırlamaları vardır. Yapay zeka aynı zamanda etik hususlara, kültürel inceliklere veya bağlamsal faktörlere ilişkin sınırlı kavrayışından kaynaklanan sakıncalı veya önemsiz materyaller de üretebilir. Bu, eğitim verilerinin bir sonucu olan çıktıda önyargıların yaygınlaşmasına yol açabilir.

Ek olarak, oluşturulan içeriğin kalitesi farklılık gösterebilir ve zaman zaman mantıksız veya hatalı sonuçlara varılabilir. Bu fenomen, Yapay Zeka halüsinasyonu olarak bilinir ve halüsinasyonun kayda değer bir üretken Yapay Zeka örneği şudur:

Google'ın Bard sohbet robotunun James Webb Uzay Teleskobu'nun güneş sistemimizin ötesinde bir gezegenin ön görsellerini topladığı yönündeki açıklaması hatalıydı.

Üstelik yapay zekanın ürettiği işin sahipliği tartışmalıdır ve ülkeden ülkeye farklılık gösterebilir. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki telif hakkı yasalarında "yapay zeka tarafından oluşturulan bir görselin, koruma için gerekli 'insan yazarlığına' sahip olmadığı" belirtilmektedir.

İçerik oluşturmada yapay zeka kullanımının yasallığını garanti altına almak için pazarlamacıların yüzleşmesi gereken bir diğer olası sorun da intihaldir. Son olarak kuruluşlar, gen yapay zekayı iş akışlarına entegre ederken iş kaybı korkusunu ele almalıdır.

İş Liderleri için Üretken Yapay Zeka Fırsatları

Üretken Yapay Zeka, işletmeler ve onların yaratıcı iş akışları için muazzam bir potansiyele sahiptir ve kişiselleştirilmiş self-servisi kolaylaştırarak müşteri katılımını artırabilir.

Yazılım geliştirme ve vergi taleplerinin işlenmesi gibi yüksek hacimli iş gerektiren görevleri otomatikleştirir. Üstelik Gen AI ve NLP, ekiplerinizin sözleşmeler, faturalar, müşteri geri bildirimleri, düzenlemeler ve performans değerlendirmeleri gibi önemli yapılandırılmamış verilerin çeşitli alt kümelerini yönetmesine, gözden geçirmesine ve sonuçta önemini anlamasına yardımcı olur .

Üretken yapay zekanın gerçek etkisini ve teknoloji yığınınızın neresine uyduğunu takdir ederek, zamanımızın bu çığır açan teknolojisinden maksimum getiri elde edebilirsiniz.