Üretken YZ’nin kurumsal kullanımına bakıldığında, ilk akla gelen soru kurumun var olan verisiyle çalıştırmak mümkün müdür? Bu noktada, kurumlar verisini ChatGPT modeliyle paylaşmada veri gizliliğiyle ilgili endişeleri olabilir. Ayrıca, ChatGPT arayüzüne bakıldığında, kullanıcının metin olarak girdisi dışında bir kurumun veri tabanına bağlanması ya da PDF, Word, Excel yükleme gibi özellikleri henüz bulunmamaktadır. Ancak hem veri gizliliğinin sağlanması hem de kurumun yapısal ya da yapısal olmayan verisinin ChatGPT LLM'inden faydalanarak iş senaryolarını hayata geçirmesi mümkündür. Bu noktada, ChatGPT'yi geliştiren OpenAI'ın Microsoft ile iş birliği ön plana çıkmaktadır. Microsoft Azure, ChatGPT ve diğer üretken YZ modellerini uygulamalarına entegre etmek ve erişmek isteyen geliştiriciler için OpenAI ve Cognitive Search (Bilişsel Arama) gibi AI hizmetleri sunar. Azure Cognitive Search, YZ'yi kullanarak kişiselleştirilmiş ve bağlamsal olarak alakalı arama sonuçları sunan güçlü bir arama platformu sağlar ve kullanıcı deneyimini geliştirir.
Buradaki mimariyi basitçe açıklamak gerekirse kurumların kurum içi depolama ya da özel bulutta tuttukları veri ambarı, veri gölü ya da yeni yaklaşım veri göl-evlerinde yapısal ve yapısal olmayan veri, kurumun bilgi platformlarında (çoğunlukla PDF, Word, Excel formatındaki yarı yapısal veri) tutulan veri, direkt olarak GPT'nin öğrenme havuzuna dâhil olmaz. Onun yerine Azure Cognitive servisleri, bu veriye kurumun kendi depolama ya da bulut verisi üzerinden erişerek bir "arama indeksi" oluşturur. GPT yeteneğini sadece bu arama indeksi üzerinden kullandığı için kurumun verisinin "kendisi" GPT'ye dâhil olmaz. Bu mantıkla, kurum kullanıcısı ChatGPT’ye rahatlıkla sorular sorarak cevaplar alabilir; ama burada da o bilgi, o kullanıcıya verilmemesi gereken bir bilgiyse, ChatGPT "bu sorunun cevabını bilmiyorum" diyerek cevap verir. Yetkili kullanıcı geldiğinde ise yetkisi dahilinde soruya detaylı cevap verebilir. Ek olarak, özellikle YZ şeffaflığı tarafında, ChatGPT'nin verdiği cevabı Azure OpenAI servisleri kullanıldığında "thought process" (düşünce süreci) butonuna basıldığında, servisin bu cevabı hangi kaynaklardan hangi süreci işleterek bulduğu adım adım gösterilebilmektedir. Bu da özellikle kurumsal "kapalı kutu" risklerin kontrolünde önemli bir yetenektir.
Bu güvenilir mimaride üretken YZ yetenekleri kullanılmaya başlandığında, karşımıza kurumlar için birçok iş senaryosu çıkmaktadır:
- İçerik Oluşturma: İşletmeler, GPT'yi kullanarak yüksek kaliteli blog yazıları, sosyal medya içeriği ve pazarlama metinleri üretebilir ve böylece içerik ekiplerine olan ihtiyacı azaltabilir. Örneğin, bir pazarlama ajansı müşterileri için hızlı bir şekilde etkileyici makaleler oluşturmak için GPT'yi kullanabilir. E-ticaret şirketleri, tüketici alışkanlıklarına uygun çarpıcı ürün açıklamaları ve akılda kalıcı tanıtımlar oluşturabilir.
- Semantik Arama, Araştırma, Özetleme: Özellikle büyük veri üzerinde AR-GE çalışmaları yapan şirketler için GPT'nin büyük veri üzerinde anlamlı sonuçlar üretmesi, binlerce bilimsel makale arasından istenen bilgileri bulabilmesi, bu bilgilerden anlamlı sonuçlar üretmesi ve etkileyici özetler çıkarması büyük bir fırsattır. Veri gölü yapılarının kurulmasıyla birlikte petabaytlarca verinin GPU, TPU ve CPU yetersizlikleri sebebiyle işlenemediği ve bir süre sonra içgörü çıkarmaktan çok tarihsel bilgi deposuna dönüştüğü durumlarda, bu büyük veri havuzuna ChatGPT ile sorular sorarak içgörü çıkarmak büyük önem kazanacaktır. Özellikle web sitesi mikro işlemleri ve sosyal medya beslemelerinde toplanan akan verinin, veri etiketlemeye gerek kalmadan hızlı ve doğru sonuçlarla analiz edilmesi şirketler için büyük fark yaratacaktır.
- Müşteri Desteği: İşletmeler, ChatGPT'yi müşteri desteği sistemlerine entegre ederek müşteri sorularına anında, doğru ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar sağlayabilir. Örneğin, B2C perakende sektöründe çalışan bir şirketin ürünleriyle ilgili sosyal medya, web sitesi, çağrı merkezi, IVR ve şirketin kendi sohbet robotu gibi birçok kanalda şikayet gelebilir. Bu şikayetlerle ilgili "duygu analizi" yapılması, özellikle Türkçe gibi anlam çıkarılması zor dillerde oldukça zahmetli bir süreçtir. Cümlelerin belirteçlere (token) dönüştürülmesi, belirteçlerin etiketlenmesi ve duygu eşleştirmelerinin yapılması ciddi manuel insan eforuna ihtiyaç duyar. Hızlı ve doğru yapılmadığında ve aksiyon alınmadığında şirket marka değerini zedeleyebilir. Aşağıda örnek bir şikayet girdisiyle (ürün ile birlikte verilen kasko hizmetiyle ilgili yaşanan tatsız deneyim) ile ilgili kullanıcının duygu analizi yapılması istendiğinde GPT-4’ün şu cevabını görebilirsiniz:
“Elbette, yazıya dayanarak yapılan duygu durumu analizinde şu detaylar belirlenebilir:
Hayal Kırıklığı: Kişi, satın aldığı ürün ve kasko hizmetiyle ilgili yaşadığı sorunlar nedeniyle hayal kırıklığına uğramıştır. Beklentilerin karşılanmamış olması ve problemlerin çözülmemiş olması bu duyguyu güçlendiriyor.
Öfke: Ürün ve hizmetlerin kalitesi konusunda yaşanan olumsuz deneyimler, kişide öfke duygusunu tetiklemiştir. Bu öfke, kendisine yapılan satış sürecindeki vaatlerin tutulmamış olması ve yaşadığı mağduriyetten kaynaklanmaktadır.
Endişe: Kişi, yaşadığı sorunların tekrar etmesi veya çözülememesi nedeniyle endişe duygusu yaşayabilir. Ayrıca, kasko hizmetinin beklenen faydayı sağlamamış olması ve maddi zarara uğramış olması bu endişeyi artırabilir.”
- YZ Destekli Tasarım: ChatGPT; ürünler, web siteleri veya pazarlama materyalleri için benzersiz ve estetik açıdan hoş tasarımlar yaratmaya yardımcı olabilir. Örneğin, B2C sektöründe faaliyet gösteren bir moda markası, müşteri tercihleri ve trendlere göre özel giyim tasarımları oluşturmak için DALL-E kullanarak görsel üretebilir.
- AutoGPT – GPT modeli kullanılarak yıllardır belli bir hızla gelişen akıllı otomasyon iş senaryoları büyük bir ivme kazanabilir. Dijital iş gücü diye adlandırılan, sizin yerinize karar verip aksiyon alabilen yapay zekâ uygulamaları, AutoGPT ajanları ile destek ekibi yerine işlem tarihçe kayıtlarını kolayca sisteme girişini yapabilir, yapılan tüm iletişimin özetini ilgili bilet kapatılırken özetleyerek ekleyebilir. Birçok çalışanın olduğu ekiplerde toplantı çakışmalarını Outlook veya Teams verisi üzerinden inceleyerek doğru toplantıları doğru zamanlara atayabilir. Özellikle muhasebe, vergi, mali işler departmanlarındaki yoğun manuel eforları minimum eğitimle otomatik halledebilir. Süreç madenciliğinde karmaşık süreçleri loglardan analiz ederek size istediğiniz formatta oluşturabilir.
Heyecan verici bir başka nokta, buna benzer birçok iş modelinin yenilerinin de çok yakın bir gelecekte sayılarının artacak olmasıdır. Elon Musk'ın X AI şirketini kurması, Google'ın Bard gelişimi ve diğer büyük oyuncuların da üretken YZ alanında attığı adımlar göstermektedir ki önümüzdeki senelerde YZ belki hiç olmadığı kadar popüler olmaya ve gelişmeye devam edecektir.
ChatGPT'nin bu kadar popüler olduğu bir dönemde şirketlerin stratejilerini doğru belirlemeleri ve hangi adımları atmaları gerektiği önemlidir. KPMG olarak, biz şirketler için yapay zekâ stratejisinin, geliştirilecek iş senaryolarının oluşturulması ve yol haritasının belirlenmesi, yapay zekânın etik boyutunu da ele alarak geliştirdiğimiz "AI in Control" çerçevesini kullanarak güvenilir, açıklanabilir, şeffaf, adil ve önyargısız yapay zekâ uygulamalarının yönetilmesi alanlarındaki hizmetlerimizle şirketlere destek oluyoruz. Ek olarak, çıkardığımız yol haritasının hayata geçirilmesinde KPMG olarak Microsoft ile iş birliğimizle Azure OpenAI ve Cognitive servisleriyle B2C/B2B sektörleri için üretken YZ çözümleri geliştiriyoruz.
Pandeminin kurumların dijitalleşmesinde yarattığı yıkıcı etki şimdi üretken YZ teknolojilerinin hızla gelişmesiyle yaşanmaktadır. Her ne kadar şimdilik yapay zekâ insanlar gibi hissedemese de (hissetmeli midir ayrı bir tartışma konusudur), iş yapış şeklimizi kalıcı olarak değiştireceği ve bu alanda hızlı adım atan şirketlerin rekabette avantajlı olacağı kesindir.
Bu yazı BTHaber web sitesinde yayınlanmıştır.
