En İyi 125 Generative AI Uygulaması

30'dan fazla vaka çalışması ve 10 benchmark analizimize dayanarak, 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdıktan sonra, aşağıdaki kategorilerde 125 generative AI kullanım alanı belirledik:

• Genel genAI uygulamaları
• Sektöre özel genAI uygulamaları
• İş fonksiyonuna özel genAI uygulamaları

Tek bir doğru cevabın olduğu talepler (ör. tahmin veya sınıflandırma) için yapay zekanın diğer uygulamalarına göz atmak için AI uygulamaları sayfasına bakabilirsiniz.

Ayrıca generative AI uygulamaları, kullanım alanları ve gerçek hayat örneklerini, iş fonksiyonu veya sektör gibi çeşitli kriterlere göre filtreleyebileceğiniz bir listede görebilirsiniz.

Genel genAI uygulamaları

> Video uygulamaları

1. Video oluşturma

AI video oluşturucular, içerik üretim platformları ve düzenleme çözümleri de dahil olmak üzere yapay zeka destekli video prodüksiyon araçları, işletmelerin yüksek kaliteli videolar üretmesine, içeriği kişiselleştirmesine ve performansı optimize etmesine olanak tanır. Bu araçlar maliyetleri düşürmeye, prodüksiyonu yönetmeye ve dakikalar içinde dinamik, soyut görseller oluşturmaya yardımcı olur.

Önde gelen AI video oluşturma araçlarını değerlendirdik ve e-ticaret için yüksek kaliteli ürün tanıtım videoları oluşturmadaki etkinliklerini belirledik.

Her AI aracı stok görseller kullanılarak test edildi ve 10 üzerinden Prompt Uyumluluğu (talimatları takip etmede doğruluk), Fiziksel Doğruluk (gerçekçi fizik ve etkileşimler) ve Ürün Bütünlüğü (görünüm ve detaylarda tutarlılık) temelinde puanlandı. İşte bazı gözlemlerimiz:

• Yaygın sorunlar: Birçok AI aracı, ürün detaylarını doğru bir şekilde aktarmada, markaya özgü özellikleri korumada ve prompt uyumluluğunu sağlamada zorlandı.
• Temel bulgular: AI tarafından oluşturulan videolar, daha fazla iyileştirme yapılmadan e-ticaret ürün görselleştirmesi için henüz tam olarak güvenilir değildir. Prompt'ları geliştirmek ve AI modellerini fine-tune etmek sonuçları iyileştirebilir.

Gerçek hayat örneği: Netflix, bir TV dizisinde ilk kez generative AI kullandı ve Arjantinli bilim kurgu dizisi "El Eternauta"ya AI tarafından oluşturulan görüntüler ekledi. Eş CEO Ted Sarandos, AI'ın VFX ekiplerinin çöken bir bina gibi karmaşık sahneleri geleneksel yöntemlere göre çok daha hızlı ve daha düşük maliyetle oluşturmasına yardımcı olduğunu ve prodüksiyonu finansal olarak mümkün kıldığını söyledi.

Bu hamle eğlence sektöründe iş kayıplarına ilişkin endişeleri artırmış olsa da Sarandos, AI'ın insan yaratıcıların yerini almak yerine onları desteklemeyi amaçladığını belirtti.¹

AI'ın iş piyasasını nasıl etkileyeceğine dair güncel tahminler hakkında daha fazla bilgi için AI iş kaybı sayfasına bakabilirsiniz.

2. Video tahmini

GAN tabanlı bir video tahmin sistemi:

• Bir videonun hem zamansal hem de mekansal öğelerini kavrar
• Bu bilgiye dayanarak bir sonraki diziyi oluşturur (Aşağıdaki şekle bakın)
• Olası ve olası olmayan dizileri ayırt eder

GAN tabanlı video tahminleri, güvenlik ve gözetim dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerde kritik öneme sahip anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Lucid Dream Network, önceden oluşturulmuş şablonlar ve müzik ile görsellerin sorunsuz entegrasyonunu sunan Pictory'nin senaryodan videoya aracını kullanarak video prodüksiyonunu geliştirdi.

Bu yenilik, şirketin üretkenliğini %350 artırmasına ve sosyal medya erişimini ve etkileşimini %500 yükseltmesine yardımcı oldu.²

3. AI video düzenleme ve animasyon

Oluşturmanın ötesinde, generative AI düzenleme, storyboard oluşturma ve animasyona yardımcı olabilir. Bu araçlar kamera hareketini, dudak senkronizasyonunu ve sahne geçişlerini otomatikleştirir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Otomatik kurumsal eğitim videoları
• Sosyal medya video özetleme
• Animasyonlu hikaye anlatımı için stil aktarımı

Gerçek hayat örneği: Runway Gen-3, sahne tutarlılığı ve hareket kontrolü ile metin odaklı video düzenleme sağlayarak pazarlama ekipleri için post-prodüksiyon süresini %70'ten fazla azaltır.³

> Görüntü uygulamaları

4. Görüntü oluşturma

Generative AI ile kullanıcılar metni görüntülere dönüştürebilir ve belirli bir ortam, konu, stil veya konuma dayalı gerçekçi görüntüler oluşturabilir. Bu nedenle, gerekli görsel materyali hızlı ve basit bir şekilde oluşturmak mümkündür.

Bu görsel materyalleri ticari amaçlarla kullanmak da mümkündür, bu da AI tarafından oluşturulan görüntü yaratımını medya, tasarım, reklamcılık, pazarlama, eğitim ve diğer alanlarda değerli bir unsur haline getirir. Örneğin, bir görüntü oluşturucu, bir grafik tasarımcının ihtiyaç duyduğu herhangi bir görüntüyü oluşturmasına yardımcı olabilir (Aşağıdaki şekle bakın).

Şekil 1: Bu AI tarafından oluşturulan görüntü, "Oyuncak ayılar ukiyo-e tarzında market alışverişi yapıyor" metin açıklamasına dayanarak üretildi.⁴

Gerçek hayat örneği: Coca-Cola, OpenAI ve Bain & Company ile çalışarak "Create Real Magic" platformunu başlattı.

OpenAI'in GPT-4 ve DALL-E modellerini yaratıcı üretim için kullanan bu proje, kullanıcıların kontur şişesi ve Noel Baba gibi ikonik Coca-Cola görsellerini kullanarak özel sanat eserleri oluşturmasına olanak tanıdı.⁵

5. Semantik görüntüden fotoğrafa dönüşüm

Bir semantik görüntü veya eskize dayanarak, bir görüntünün gerçekçi bir versiyonunu üretmek mümkündür. Teşhis koymadaki kolaylaştırıcı rolü nedeniyle bu uygulama, sağlık hizmetleri sektörü için faydalıdır.

Şekil 3: Eğitilmiş Koşullu GAN'lara Dayalı Sentetik Alan Tahsisi Olasılık Düzenleri Oluşturma.⁶

6. Görüntüden görüntüye dönüşüm

Bir görüntünün rengi, ortamı veya biçimi gibi dış unsurlarını, onu oluşturan öğelerini korurken dönüştürmeyi içerir.

Böyle bir dönüşüme örnek olarak bir gündüz görüntüsünü gece görüntüsüne dönüştürmek verilebilir. Bu dönüşüm türü, bir görüntünün temel özelliklerini değiştirmek, renklendirmek veya stilini değiştirmek için de kullanılabilir.

7. Görüntü çözünürlüğü artırma (süper çözünürlük)

Generative AI, mevcut içeriğe dayalı olarak yeni içerik oluşturmak için çeşitli yöntemler kullanır. Generative Adversarial Networks (GAN'lar) bu yöntemlerden biridir. Bir GAN, yeni veriler oluşturan ve bunların gerçekçi olmasını sağlayan bir üreteç ve bir ayırt ediciden oluşur.

GAN tabanlı yöntem, Süper Çözünürlüklü GAN'lar aracılığıyla bir görüntünün yüksek çözünürlüklü versiyonunu oluşturmanıza olanak tanır. Bu yöntem, yüksek çözünürlüklü formatta saklanması ekonomik olmayan arşiv materyallerinin ve/veya tıbbi materyallerin yüksek kaliteli versiyonlarını üretmek için kullanışlıdır. Bir diğer kullanım alanı ise gözetim amaçlıdır.

8. AI tasarım yardımcı pilotları

Yaratıcı generative AI tasarım araçları, marka tutarlılığını korurken düzen, renk eşleştirme ve şablon oluşturmayı otomatikleştirebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Sunumlar ve sosyal medya için metinden şablona
• Marka kimliği oluşturma
• Dinamik kampanya A/B tasarımı

Gerçek hayat örneği: Figma AI, metin prompt'larına dayalı olarak auto-layouts ve tipografi eşleştirmeleri oluşturarak pazarlama ekipleri için tasarım süresini kısaltır.⁷

9. 3B şekil oluşturma

Bu alanda, nesnelerin yüksek kaliteli 3B versiyonlarını oluşturmak için araştırmalar devam etmektedir. GAN tabanlı şekil oluşturma kullanılarak, kaynağa benzerlikleri açısından daha iyi şekiller elde edilebilir. Ayrıca, istenen şekli oluşturmak için ayrıntılı şekiller oluşturulabilir ve manipüle edilebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Gayrimenkul görselleştirme
• Ürün tasarımı ve dijital ikiz üretimi
• Sanal turizm ve simülasyon eğitimi

Gerçek hayat örneği: Luma AI, dijital pazarlama ve oyun ortamları için fotogerçekçi 3B alanları yeniden oluşturmak amacıyla Gaussian Splatting kullanır.⁸

Şekil 4: SP-GAN: Küre Kılavuzlu 3B Şekil Oluşturma ve Manipülasyon.⁹

> Ses uygulamaları

10. Metinden konuşmaya oluşturucu

GAN'lar gerçekçi konuşma sesi üretimine olanak tanır. Gerçekçi sonuçlar elde etmek için, ayırt ediciler sesi vurgulayan, tonlayan ve/veya modüle eden bir eğitmen olarak görev yapar.

TTS üretimi, eğitim, pazarlama, podcast ve reklamcılık gibi birçok ticari uygulamaya sahiptir. Örneğin, bir eğitimci ders notlarını daha çekici hale getirmek için ses materyallerine dönüştürebilir ve aynı yöntem görme engelli kişiler için eğitim materyalleri oluşturmakta da yardımcı olabilir. Ses sanatçıları ve ekipman masrafını ortadan kaldırmanın yanı sıra, TTS şirketlere dil ve vokal repertuarı açısından birçok seçenek sunar.

Bu teknoloji kullanılarak binlerce kitap sesli kitaba dönüştürülmüştür.¹⁰

Metin üretiminde large language model'lerin yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Gerçek hayat örneği: Twilio, bulut tabanlı bir metinden konuşmaya hizmeti olan Amazon Polly ile işbirliği yaparak ses sentezi yeteneklerini geliştirdi.

Bu ortaklık, Twilio'nun platformuna 25 dilde 50'den fazla ses getirdi ve geliştiricilere ses uygulamalarında daha gelişmiş konuşma sentezi kontrolü için yeni API'ler sağladı.¹¹

11. Konuşmadan konuşmaya dönüşüm

Generative AI'ın sesle ilgili bir uygulaması, mevcut ses kaynaklarından sesler üretmeyi içerir. STS dönüşümü ile seslendirmeler kolayca ve hızlı bir şekilde oluşturulabilir, bu da oyun ve film gibi endüstriler için avantajlıdır.

Bu araçlarla, bir ses sanatçısı kiralamadan bir belgesel, reklam veya oyun için seslendirmeler oluşturmak mümkündür.

12. Müzik oluşturma

Generative AI, müzik prodüksiyonunda da amaçlıdır. Müzik oluşturma araçları, reklamlar veya diğer yaratıcı amaçlar için yeni müzik materyalleri üretmek için kullanılabilir.

Ancak bu bağlamda, aşılması gereken önemli bir engel, yani eğitim verilerine telif hakkıyla korunan sanat eserlerinin dahil edilmesinden kaynaklanan telif hakkı ihlali devam etmektedir. AI etiği hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Metin tabanlı uygulamalar

13. Fikir üretimi

LLM çıktısı, halüsinasyon, telif hakları vb. sorunlar nedeniyle yayına uygun olmayabilir. Bununla birlikte, fikir üretimi muhtemelen metin üretimi için en yaygın kullanım alanıdır. Fikir üretiminde makinelerle çalışmak, kullanıcıların çözüm alanını hızlıca taramasına olanak tanır.

Bir insan olarak daha yaratıcı olmada bir makinenin yardımını almak şaşırtıcıdır. Bu mümkündür çünkü generative AI'ın yetenekleri, makinelerin yetenekleri hakkında tipik olarak düşündüğümüzden oldukça farklıdır (ör. daha esnek, daha az güvenilir).¹²

14. Metin üretimi

Araştırmacılar, en gelişmiş ML algoritmalarının eksikliklerine alternatifler sunmak için GAN'lara başvurdu. GAN'lar, görsel amaçlar için ilk kullanımlarına ek olarak metin üretimi için de eğitilmektedir.

Generative AI aracılığıyla diyaloglar, başlıklar veya reklamlar oluşturmak, pazarlama, oyun ve iletişim endüstrilerinde yaygın bir uygulamadır.

Generative AI'ın net bir örneği, e-posta metni oluşturmak için AI e-posta asistanlarının kullanılmasıdır. AI e-posta asistanları, kısa prompt'lardan eksiksiz, gösterişli e-postalar oluşturarak kullanıcıların zamandan tasarruf etmesine yardımcı olur ve tutarlı ton ve kalite sağlar.

Ayrıca gelen e-postalar için bağlama duyarlı yanıt önerileri sunarak rutin mesajlara hızlı ve verimli yanıtlar verilmesini sağlarlar.

Örneğin, 2025 tarihli bir çalışma, insanların uzman terapistler tarafından yazılan terapi yanıtları ile ChatGPT tarafından oluşturulanlar arasında ayrım yapıp yapamayacağını, bu yanıtların temel terapötik ilkelerle ne kadar uyumlu olduğunu ve dilsel farklılıklarını araştırdı.

Geniş bir örneklemde, sonuçlar katılımcıların AI tarafından oluşturulan yanıtlar ile terapistlerin yanıtlarını nadiren ayırt edebildiğini ve ChatGPT'nin yanıtlarının terapötik kalite açısından daha yüksek puan aldığını gösterdi. Dilsel analiz, AI'ın üstün bağlamsallaştırmasının etkinliğine katkıda bulunabileceğini öne sürmektedir.

Bu bulgular generative AI'ın psikoterapiyi geliştirme potansiyelini vurgularken, AI'ın ruh sağlığındaki rolü gelişmeye devam ederken teknofobi ve yaratıcılık ile kanıta dayalı uygulama arasındaki denge gibi etik kaygılar dikkatle ele alınmalıdır.¹³

Gerçek hayat örneği: Meta AI'ın Brain2Qwerty'si, invaziv olmayan elektroensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) sinyallerini kullanarak yazma sırasında beyin aktivitesinden cümleleri çözer.

Kullanıcıların hareketleri hayal etmesini veya dış uyaranlara odaklanmasını gerektiren önceki yöntemlerin aksine, Brain2Qwerty doğal yazma hareketlerini yorumlayarak beyin dalgası çözümlemeyi daha sezgisel hale getirir. Model üç ana modülden oluşur:

• Evrişim Modülü: EEG ve MEG sinyallerinden mekansal ve zamansal özellikleri çıkarır.
• Transformer Modülü: Anlama ve ifadeyi geliştirmek için giriş dizilerini işler.
• Dil Modeli Modülü: Metin doğruluğunu iyileştirmek ve geliştirmek için önceden eğitilmiş karakter düzeyinde bir dil modeli kullanır.

Değerlendirmelerde, Brain2Qwerty EEG kullanarak %67 karakter hata oranı (CER) ve MEG ile %32 elde ederken, en iyi performans gösteren katılımcı optimal koşullar altında %19 CER değerine ulaştı.

Umut verici olmakla birlikte, yaklaşım gerçek zamanlı çözümleme ihtiyacı, MEG ekipmanının sınırlı taşınabilirliği ve kullanılabilirliği ve motor veya konuşma bozukluğu olan bireyler için daha fazla test yapılması gibi zorluklarla karşı karşıyadır.¹⁴

Metin üretimi gibi daha fazla large language model örneğini ve uygulamasını keşfedin.

15. Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma

Bireyler için kişisel tercihlerine, ilgi alanlarına veya anılarına dayalı olarak kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için kullanılabilir. Bu içerik metin, görüntü, müzik veya diğer medya biçimlerinde olabilir ve şunlar için kullanılabilir:

• Sosyal medya gönderileri
• Blog makaleleri
• Ürün önerileri

Generative AI ile kişisel içerik oluşturma, son derece özelleştirilmiş ve ilgili içerik sunma potansiyeline sahiptir.

16. Duygu analizi/metin sınıflandırma

Duygu analizi, fikir madenciliği olarak da bilinir, yazılı materyallerin duygusal bağlamını çözmek için doğal dil işleme ve metin madenciliğini kullanır.

Generative AI, çeşitli duygularla (ör. olumlu, olumsuz, nötr) etiketlenmiş sentetik metin verileri oluşturarak duygu analizinde kullanılabilir. Bu sentetik veriler daha sonra gerçek dünya metin verileri üzerinde duygu analizi yapmak için deep learning modellerini eğitmek için kullanılabilir.

Ayrıca, belirli bir duyguyu iletmek için özel olarak tasarlanmış metinler oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, bir generative AI sistemi, kamuoyunu etkilemeyi veya belirli bir konuşmanın duygusunu şekillendirmeyi amaçlayan, kasıtlı olarak olumlu veya olumsuz sosyal medya gönderileri oluşturmak için kullanılabilir.

Bunlar, eğitim ve müşteri hizmetleri gibi birçok bağlamda kullanıcıların görüşlerinin duygu analizi için veri dengesizliği sorununu azaltmada faydalı olabilir (aşağıdaki şekilde olduğu gibi).

Şekil 5: GAN Tabanlı Modeller Kullanarak Duygu Analizi için Sentetik Metin Üretiminin Etkisi.

17. Akıllı arama

Akıllı Arama, hassas ve bağlama duyarlı sonuçlar sunmak için doğal dil işleme ve makine öğreniminden yararlanır. Geleneksel anahtar kelime aramalarının aksine, kullanıcı niyetini anlar, doğal dil sorgularını işler ve tam kelime eşleşmeleri yerine anlama dayalı sonuçlar sağlar.

Otomatik tamamlama, gerçek zamanlı öneriler ve çok yönlü filtreleme gibi özellikler kullanıcıların aramaları iyileştirmesine olanak tanır. Ayrıca, ses ve görsel girişleri de destekleyebilir.

Akıllı arama, sektörler genelinde yaygın olarak uygulanmaktadır. E-ticarette, Akıllı Arama müşterilerin ürünleri verimli bir şekilde bulmasına yardımcı olabilirken, kurumsal ortamlarda belgelerin ve kaynakların kolayca alınmasını sağlar.

Gerçek hayat örneği: Booking.com, kullanıcıların tercihlerini doğrudan bir arama kutusu içinde doğal dilde ifade etmelerine olanak tanıyan Akıllı Filtreler aracını tanıttı.

Örneğin, Amsterdam'a bir hafta sonu gezisi planlayan bir gezgin "harika bir spor salonu ve odadan kanal manzaralı oteller" için arama yapabilir. Akıllı Filtreler daha sonra girdiyi analiz eder, kullanıcının niyetini belirler ve Booking.com'un envanterinden en alakalı filtreleri uygular.¹⁵

> Kod tabanlı uygulamalar

18. Kod üretimi

Sigorta şirketleri için bir yazılım sağlayıcısı olan Ancileo, geliştiricilerinin verimliliğini artırmak için Amazon Q'yu kullandı. Amazon Q, geliştiricilerin kod sorunlarını daha hızlı çözmelerine yardımcı olarak sorun giderme süresini %30 azalttı.

Ayrıca Ancileo, işe alım süreçlerini geliştirmek ve dahili iletişimi kolaylaştırmak için biletleme ve dokümantasyonu entegre etti.

Generative AI, otomatik olarak kod üreterek yazılım geliştirmeyi geliştirir, böylece manuel programlama ihtiyacını azaltır.

Şekil 6: OpenAI'in ChatGPT'si ile bir HTML formu ve JavaScript gönderme kodu oluşturma.

Gerçek hayat örneği: Amazon, Java gibi temel yazılımları güncellemek için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltan AI destekli bir araç olan Amazon Q'yu tanıttı.

Bu araç, kod dönüşümlerini otomatikleştirerek yükseltme süresini 50 geliştirici gününden sadece birkaç saate düşürüyor ve tahmini 4.500 geliştirici yılı iş tasarrufu sağlıyor.

Altı ay içinde Amazon, Java sistemlerinin yarısından fazlasını modernize ederek güvenliği artırdı ve altyapı maliyetlerini düşürdü, sonuçta yıllık 260 milyon dolar verimlilik kazancı elde etti. Bu, AI'ın büyük işletmeler için yazılım bakımında büyük üretkenlik iyileştirmeleri sağlayabileceğini göstermektedir.¹⁶

19. Kod tamamlama

Generative AI'ın kodlama için en basit kullanımlarından biri, geliştiriciler yazarken kod tamamlamaları önermektir. Bu, özellikle tekrarlayan veya sıkıcı görevler için zamandan tasarruf sağlayabilir ve hataları azaltabilir.

20. Kod incelemesi

Generative AI, mevcut kodun kalite kontrollerini yapmak ve iyileştirmeler önererek veya daha verimli veya okunması daha kolay alternatif uygulamalar üreterek onu optimize etmek için de kullanılabilir.

21. Hata düzeltme

Kod desenlerini analiz ederek, potansiyel sorunları belirleyerek ve düzeltmeler önererek oluşturulan koddaki hataları belirlemeye ve düzeltmeye yardımcı olabilir.

22. Kod yeniden düzenleme

Generative AI, kodu yeniden düzenleme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir, böylece zaman içinde bakımı ve güncellenmesi daha kolay hale gelir.

23. Kod stili kontrolü

Generative AI, bir kod tabanında tutarlılık ve okunabilirlik sağlayarak kodlama stili yönergelerine uygunluk açısından kodu analiz edebilir.

24. Test senaryoları oluşturma

ChatGPT gibi generative araçlar, kullanıcı gereksinimlerine veya kullanıcı hikayelerine dayalı test senaryoları oluşturmaya, uygulamanın işlevselliğinin net bir açıklamasını sağlamaya ve uygulamanın çeşitli yönlerini kapsayacak birden fazla senaryo ve test senaryosu oluşturmaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Anthropic ekipleri, Claude Code'u mühendislik, ürün tasarımı, pazarlama, hukuk ve veri bilimi dahil olmak üzere çok çeşitli fonksiyonlarda verimliliği artırmak, manuel iş yükünü azaltmak ve bağımsız görev yürütmeyi desteklemek için uygular.

Teknik ekipler bunu hızlı prototipleme, hata ayıklama, test oluşturma, altyapı otomasyonu ve karmaşık kod tabanlarında gezinme için kullanır, genellikle geliştirme döngülerini hızlandırır ve kod kalitesini artırır.

Hukuk ve pazarlama gibi teknik olmayan ekipler, yazılım mühendisliği uzmanlığı gerektirmeden dahili araçlar oluşturmak, tekrarlayan süreçleri otomatikleştirmek ve deneyler yapmak için bunu kullanır.¹⁷

25. Test kodu oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, doğal dil açıklamalarını test otomasyon komut dosyalarına dönüştürebilir. Düz dilde açıklanan gereksinimleri anlamak, bunları istenen programlama dilinde veya test otomasyonu framework'ünde belirli komutlara veya kod parçacıklarına çevirebilir.

Şekil 7: ChatGPT-4 ile NLP'den test komut dosyalarına.

26. Test komut dosyası bakımı

ChatGPT, eski veya yinelenen kodları tespit ederek, iyileştirmeler sunarak ve bunları yeni gereksinimlere göre otomatik olarak güncelleyerek test komut dosyalarının yönetilmesine yardımcı olabilir.

27. Test dokümantasyonu

Generative AI modelleri, geçerli e-posta adresleri, isimler, konumlar ve belirli desenlere veya gereksinimlere uyan diğer test verileri oluşturmak gibi giriş parametrelerine dayalı olarak gerçekçi test verileri üretebilir.

28. Test sonucu analizi

ChatGPT ve benzeri diğer araçlar, test sonuçlarını analiz edebilir ve geçen/kalan testlerin sayısı, test kapsamı ve potansiyel sorunlar dahil olmak üzere bir özet sağlayabilir.

> Diğer uygulamalar

29. Konuşmaya dayalı AI

Generative AI'ın bir diğer kullanım alanı, kullanıcı girdisine doğal dil biçiminde yanıtlar üretmeyi içerir. Bu tür, kullanıcılara sohbet pencereleri veya ses asistanları gibi konuşmaya dayalı arayüzler aracılığıyla bilgi sağlamak, soruları yanıtlamak veya görevleri yerine getirmek için tasarlanmış chatbot'larda ve sanal asistanlarda yaygın olarak kullanılır.

ChatGPT, konuşmaya dayalı AI'ın popüler bir örneğidir. Kullanıcılara felsefi tartışmalar gibi son derece bilgilendirici ve entegre bir konuşma sunar. Örneğin, aşağıda ChatGPT ile bir sohbeti kontrol edebilirsiniz.

Şekil 8: ChatGPT ile bir konuşma.

Gerçek hayat örneği: İngiliz telekomünikasyon hizmetleri sağlayıcısı O2 ve VCCP'nin AI yaratıcı ajansı Faith, gerçekçi bir Konuşmaya Dayalı AI olan Daisy'yi kullanarak telefon dolandırıcılarıyla mücadele etmek için yenilikçi bir kampanya başlattı. Daisy, dolandırıcıları uzun konuşmalara çekmek ve böylece halkı dolandırıcılıktan korumak için tasarlanmıştır.

Gerçek bir büyükanneden esinlenen ve dolandırıcıların yaşlı kurban stereotiplerine göre modellenen Daisy, dolandırıcılarla gerçek zamanlı olarak etkileşime girer, uydurma hikayeler, sahte banka bilgileri ve örgü örme gibi hobiler paylaşır. Dolandırıcıları gerçek bir kişiyi hedef aldıklarına inandırarak Daisy onların operasyonlarını bozar ve halkı dolandırıcılık önleme konusunda eğitmek için yaygın taktikleri vurgular.

Daisy'nin oluşturulması, kişiliği için bir large language model, fotogerçekçi görseller için bir diffusion model ve bir VCCP çalışanının büyükannesine dayalı ses modellemesi dahil olmak üzere gelişmiş AI teknolojisini içeriyordu.¹⁸

Konuşmaya dayalı AI türlerini keşfedin.

30. Veri sentezi

Generative AI, gerçek veri noktalarına dayanmadan gerçek dünya istatistiklerini taklit eden sentetik veriler üretebilir, bu da onu model eğitimi, veri gizliliği ve NLP görevleri için kullanışlı hale getirir.

31. Veri görselleştirme

ChatGPT gibi bazı generative modeller, birçok alan için kullanışlı olan veri görselleştirme gerçekleştirebilir. Veri setlerini yüklemek, dönüşümler gerçekleştirmek ve pandas, numpy ve matplotlib gibi Python kütüphanelerini kullanarak verileri analiz etmek için kullanılabilir.

ChatGPT Code Interpreter'dan belirli analiz görevlerini gerçekleştirmesini isteyebilirsiniz, o da uygun Python kodunu yazıp çalıştıracaktır. Ayrıca, modelden verilerinizi tercih ettiğiniz bir formatta görselleştirmesini isteyebilirsiniz.

Şekil 9: ChatGPT code interpreter ile veri analizi.

ChatGPT Code Interpreter'ın ne olduğunu ve çeşitli kullanım alanlarını keşfedin.

32. Dosya dönüştürme

ChatGPT code interpreter, gerekli kütüphanelerin mevcut olması ve işlemin Python kodu kullanılarak gerçekleştirilebilmesi koşuluyla dosyaları farklı formatlar arasında dönüştürebilir.

33. Matematik problemlerini çözme

Genel olarak, large language model'ler matematiksel soruları anlama ve çözme yeteneğine sahiptir. Bu, modele bağlı olarak temel problemlerin yanı sıra karmaşık olanları da içerir. Aşağıda ChatGPT'nin bu konudaki yeteneklerine bir örnek verilmiştir.

Şekil 10: OpenAI'ın ChatGPT eklentileri ile matematik problemlerini çözme.¹⁹

34. Çok modlu AI asistanları

OpenAI'in GPT-4o'su, Google Gemini 1.5 Pro ve Anthropic Claude 3.5 gibi son gelişmeler, metin, görüntü ve ses anlamayı tek bir modelde birleştirdi. Bu çok modlu asistanlar aynı anda birden fazla formatı işler ve üretir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Bağlamsal akıl yürütme ile gerçek zamanlı sesli ve görüntülü sohbet
• Görsel soru cevaplama ve grafik yorumlama
• "Gör, duy, yanıt ver" müşteri hizmetleri sistemleri

Gerçek hayat örneği: OpenAI'in GPT-4o'su, konuşma tanıma, görüş ve metin üretimini entegre ederek kullanıcıların nesnelerin veya belgelerin gerçek zamanlı görsel analizi ile doğal konuşma diyalogları kurmasına olanak tanır.²⁰

Sektöre özel genAI uygulamaları

> Sağlık hizmetleri uygulamaları

35. İlaç keşfi ve geliştirme

Generative AI algoritmalarının gücünden yararlanarak potansiyel ilaç adaylarını bulmak ve bilgisayar simülasyonları ile etkinliklerini test etmek, hayvanlar üzerinde klinik öncesi deneylerden insanlar üzerinde klinik testlere kadar yeni ilaç keşfetme sürecini büyük ölçüde hızlandırabilir.

Gerçek hayat örneği: LeewayHertz²¹ ilaç keşfini kolaylaştırmak ve şirketlerin çeşitli aşamalarda zaman ve kaynak tasarrufu yapmasına yardımcı olmak için özel AI ajanları ve yardımcı pilotlar geliştirir:

• Hedef belirleme: Umut verici ilaç hedeflerini belirlemek ve önceliklendirmek için biyolojik verileri analiz eder.
• Aday optimizasyonu: Kimyasal kütüphaneleri tarar, yeni moleküller üretir ve moleküler özellikleri optimize eder.
• Klinik öncesi değerlendirme: İlaç davranışını ve potansiyel etkileşimleri tahmin ederek güvenlik ve etkinliği sağlar.
• İlaç yeniden konumlandırma: Veritabanlarını ve hastalık yolaklarını analiz ederek mevcut ilaçlar için yeni uygulamalar bulur.
• Klinik deney tasarımı: Hedefe yönelik deney tasarımları için hasta verilerini analiz ederek verimliliği ve başarı oranlarını artırır.

Generative AI yazılımı ayrıca biyolojik bilgi ve yapılandırılmış biyomedikal verileri entegre ederek yeni biyomoleküller, proteinler ve terapötik ajanlar tasarlamaya yardımcı olur (ör. hedefe yönelik ilaç keşfi için bilgi grafı ile güçlendirilmiş generative modeller).²²

Uygulamalar şunları içerir:

• Gelişmiş biyolojik uygunluğa sahip özel molekül üretimi.
• Çok hedefli terapötiklerin tasarımı.
• Özelleştirilmiş enzim ve biyomateryal üretimi.

36. Kişiselleştirilmiş tıp

Kişiselleştirilmiş tıpta generative AI'ın bir diğer uygulaması, hastaların semptomlarını anlamak ve hasta beyanlarına ve test sonuçlarına dayanarak artan doğrulukla teşhisler üretmek için tıbbi chatbot'lar olarak hizmet edebilecek modeller oluşturmaktır.²³ Daha sonra bu modeller, bir hastanın tıbbi geçmişine, semptomlarına ve daha fazlasına özel olarak uyarlanmış bireyselleştirilmiş tedavi planları oluşturabilir.

Gerçek hayat örneği: AI4BetterHearts, Novartis Vakfı, Microsoft AI for Health ve ortaklar tarafından yürütülen, kalp sağlığı verilerini birleştirip analiz ederek kardiyovasküler sağlığı iyileştirmeyi amaçlayan küresel bir girişimdir.

İşbirliği, veri silolarını yıkmayı ve sağlık sistemlerini reaktif bakımdan önleyici bakıma dönüştürmek için makine öğreniminden yararlanmayı amaçlamaktadır. Harvard'ın Sağlık Sistemleri İnovasyon Laboratuvarı ile ortaklık kuran girişim, 80 ülkedeki sağlık sistemi performansını inceliyor ve AI4HealthyCities Sağlık Eşitliği Ağı'nı tamamlayan içgörüler sunuyor.²⁴

37. Geliştirilmiş tıbbi görüntüleme

CT ve MRI taramaları gibi tıbbi görüntüleme teknolojileri ile makine öğreniminin gücünü birleştirerek, generative AI algoritmaları tıbbi görüntülemede hassasiyeti artırabilir ve daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlayabilir.

38. Toplum sağlığı yönetimi

Sağlık hizmetlerinde generative AI kullanmak, politika yapıcıların şunları yapmasına olanak tanıyarak daha iyi toplum düzeyinde sağlık yönetimine de yol açabilir:

• Daha ayrıntılı demografik bilgilere erişme
• Yetersiz hizmet alan topluluklara fayda sağlayan hedefli halk sağlığı girişimleri tasarlama.

Gerçek hayat örneği: BCG ve Zeiss, sağlık profesyonellerinin hasta sorularına doğru ve zamanında yanıtlar vermesine yardımcı olmak için bir generative AI uygulaması geliştirdi.

Bu AI aracı, önceden onaylanmış materyallere dayalı yanıtlar üretir ve hastalara doğru bilgilerin iletilmesini sağlar. Erken geri bildirimlere göre, AI tarafından oluşturulan yanıtların %79'u düzenleme gerektirmeden gönderilmeye hazır bulunmuştur.

Uygulama, hasta katılımını iyileştirmeyi ve doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlarken, tedavilere olan talebi potansiyel olarak artırmayı amaçlamaktadır.²⁵

39. Semptom kontrolü için AI chatbot'lar

Semptom değerlendirme chatbot'ları, bireylerin sorular sorarak, öneriler sunarak ve gerektiğinde kullanıcıları sağlık profesyonelleriyle bağlantı kurarak sağlıklarını anlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Bu chatbot'lar, hastaların sağlıklarına proaktif bir yaklaşım benimsemeleri için anında tıbbi rehberlik ve ön bilgiler sunar. Semptomları analiz ederek, potansiyel sağlık sorunlarını erken belirlemeye ve kişiye özel tavsiyeler sağlamaya da yardımcı olabilirler.

Ancak, bu araçların kullanımı önemli sınırlamalarla birlikte gelir:

• Sınırlı teşhis doğruluğu: Semptom denetleyicileri, tıp profesyonellerinin uzmanlığından yoksun olabilir, bu da teşhis doğruluklarını ciddi durumlar için güvenilmez hale getirir. Kullanıcılar bunları dikkatli kullanmalı ve profesyonel tavsiyenin yerine geçen bir şey olarak görmemelidir.
• Empati eksikliği: Bu araçlar, sağlık profesyonellerinin sunduğu duygusal destek, güvence veya kişiselleştirilmiş rehberliği sağlayamaz, bu da hastaların duygusal ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerini sınırlar.
• Chatbot'lara aşırı güven: Tıbbi tavsiye için chatbot'lara bağımlılık, genel veya yanlış bilgilerden kaynaklanan kaygıya yol açabilir ve gerektiğinde uygun tıbbi bakım aramayı engelleyebilir.
• Yasal ve gizlilik endişeleri: Tavsiyelerdeki veya kişisel verilerin işlenmesindeki hatalar, özellikle HIPAA gibi katı gizlilik yasalarına sahip bölgelerde yasal sorunlara yol açabilir. Doğru tasarım, uyumluluk ve veri güvenliğine öncelik vermelidir.

40. Sağlık hizmetlerinde AI ajanları

Sağlık hizmetlerinde AI ajanları randevuları planlayabilir, hasta bilgilerini belgeleyebilir, tıbbi görüntüleme yoluyla teşhisi destekleyebilir, tedavi planlarını kişiselleştirebilir, ilaç keşfine yardımcı olabilir ve faturalandırma, talep yönetimi ve ön yetkilendirmeler gibi süreçleri otomatikleştirebilir.

Bu ajanlar ayrıca konuşmaya dayalı destek yoluyla hasta katılımını artırır, gerçek zamanlı sağlık izleme sağlar, ruh sağlığı yardımı sunar, faturalandırma anormalliklerini tespit eder ve bakım koordinasyonunu desteklemek ve karar vermeyi iyileştirmek için Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR'ler) gibi sistemlerle entegre olur.

41. Düzenleyici dokümantasyon otomasyonu

Düzenleyici dokümantasyon otomasyonu, sağlık hizmetleri ve ilaç gibi düzenlemeye tabi endüstrilerde uyumlulukla ilgili belgeleri oluşturmak, incelemek ve yönetmek için AI odaklı araçların kullanılmasını ifade eder.

Bu otomasyon ile kuruluşlar manuel çabayı azaltabilir, onaylanmış içerikle tutarlılığı sağlayabilir ve klinik çalışma raporlarının, düzenleyici başvuruların ve uyumluluk belgelerinin hazırlanmasını hızlandırabilir.

Gerçek hayat örneği: Novo Nordisk, Anthropic'in Claude'unu klinik çalışma raporlarının hazırlanmasına yardımcı olması için benimsedi ve süreci haftalardan dakikalara indirdi.

Yazar sayısını 50'den fazladan sadece 3'e düşürerek, şirket insan denetimi yoluyla doğruluğu korurken iş gücünde %94 ve maliyet tasarrufunda %92 azalma elde etti.

AI halüsinasyonlarını azaltmak için retrieval-augmented generation (RAG) kullanarak önceden onaylanmış içeriğin tutarlı bir şekilde yeniden kullanılmasını sağlarlar. Bu yaklaşım, AI ve insan işbirliğinin daha hızlı ve daha uygun maliyetli uyumluluk süreçlerini nasıl yönlendirebileceğini göstererek düzenleyici dokümantasyonda verimliliği artırmaya yardımcı oldu.²⁶

42. Sağlık hizmetlerinde sentetik veri üretimi

Genel sentetik veri üretmek yerine, AI artık tıbbi araştırma, eğitim ve klinik AI sistemlerinin doğrulanması için çok modlu sentetik veri setleri üreterek klinik gerçekçiliği korurken gizlilik kısıtlamalarını etkili bir şekilde ele alır.

Kullanım alanları şunları içerir:

• Sentetik hastalık simülasyonlarının AI destekli geliştirilmesi.
• Sentetik görüntüleme, zaman serisi EHR ve sinyal verileri.

> Eğitim uygulamaları

43. Kişiselleştirilmiş dersler

Eğitim için generative AI'dan yararlanarak, kişiselleştirilmiş ders planları öğrencilere mümkün olan en etkili ve kişiye özel eğitimi sağlayabilir.

Bu planlar, öğrencilerin geçmiş performansı, beceri seti ve müfredat içeriği hakkında vermiş olabilecekleri geri bildirimler gibi verileri analiz ederek hazırlanır. Bu, her öğrencinin, özellikle engelli olanların, başarıyı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bireyselleştirilmiş bir deneyim almasını sağlamaya yardımcı olur.

44. Ders tasarımı

Müfredat ve değerlendirme tasarımından ders materyalini öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirmeye kadar, generative AI öğretimi daha verimli ve etkili hale getirmeye yardımcı olabilir.

Farklı sanal gerçeklik türleri ile birleştirildiğinde, öğrencileri sürece daha fazla dahil edecek gerçekçi simülasyonlar da oluşturabilir.

45. Dersler için içerik oluşturma

Generative AI, sınavlar ve kavram tekrarları dahil olmak üzere çeşitli öğretim materyallerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasına olanak tanır. Bu, eğitimcilerin hızlı bir şekilde benzersiz içerik üretmesine yardımcı olur.

Ayrıca AI, çevrimiçi dersler için multimedya içerik oluşturmayı kolaylaştırarak video dersler veya podcast'ler için senaryolar oluşturabilir (aşağıdaki şekle bakın).

Şekil 11: NOLEJ'den AI tarafından oluşturulmuş ders içeriği örneği.

46. Özel ders

AI tarafından oluşturulan özel ders, öğrencilerin sanal bir öğretmenle etkileşime girmesine ve evlerinin konforunda gerçek zamanlı geri bildirim almasına olanak tanır. Bu, geleneksel yüz yüze eğitime erişimi olmayan çocuklar için ideal bir çözüm haline getirir.

Gerçek hayat örneği: Khan Academy, AI asistanı Khanmigo'da GPT-4'ten yararlanır ve farklı eğitim ihtiyaçlarını ele alarak öğrenciler için sanal bir öğretmen ve öğretmenler için bir destek görevi görür.

Khanmigo, bireyselleştirilmiş sorular sorarak ve içerik uygunluğunu bağlamsallaştırarak daha derin öğrenmeyi kolaylaştırır. Erken sonuçlar, öğrenci katılımını ve öğrenme çıktılarını iyileştirmede umut vaat etmektedir. Khanmigo ayrıca öğretmenlerin öğretim materyalleri oluşturmasına ve öğrenme deneyimlerini uyarlamasına yardımcı olur (Aşağıdaki Şekle bakın).

Şekil 12: Khan Academy'nin Khanmigo'su daha derin öğrenme için kişiselleştirilmiş soru üretimi.²⁷

Gerçek hayat örneği: Nijerya'da yapılan bir çalışma, generative AI'ın ortaöğretimde öğrenci öğrenme çıktıları üzerindeki etkisini değerlendirdi. Müdahale, altı haftalık bir okul sonrası programda İngilizce dil eğitimi için sanal öğretmen olarak GPT-4 tarafından desteklenen Microsoft Copilot'un kullanılmasını içeriyordu. Çalışma, dokuz devlet okulunda randomize kontrollü bir deney kullandı.

Sonuçlar, programa katılan öğrencilerin İngilizce yeterliliği, dijital okuryazarlık ve yapay zeka bilgisinde istatistiksel olarak anlamlı iyileşmeler yaşadığını göstermektedir.

Yaklaşım, AI odaklı özel dersi öğretmen gözetimi ve müfredat uyumu ile birleştirdi. Çalışma ayrıca programın geleneksel müdahalelere kıyasla maliyet etkin olduğunu buldu.

Bu bulgular, generative AI'ın yapılandırılmış eğitim programlarına entegre edildiğinde, sınırlı eğitim kaynaklarına sahip bağlamlarda öğrenmeyi desteklemek için uygulanabilir bir yöntem sunabileceğini göstermektedir.²⁸

47. Analitik modeller için veri gizliliği koruması

Generative AI kullanarak eğitim veri setleri oluşturmanın bir avantajı, öğrenci gizliliğinin korunmasına yardımcı olabilmesidir. Bir veri ihlali veya hack olayı, okul çağındaki çocuklar hakkında kişisel bilgiler içeren gerçek dünya verilerini ifşa edebilir.

Gerçek dünya desenlerinden öğrenilerek türetilen AI tarafından oluşturulan sentetik veriler, anonimliğin sağlanmasına ve öğrenci gizliliğinin korunmasına yardımcı olur. Generative modeller tarafından üretilen sentetik veri setleri, güvenli ve kullanımı emniyetli olurken diğer algoritmaları eğitmek için etkili ve kullanışlıdır.

48. Eski öğrenme materyallerini yenileme

Generative AI, tarihi belgeler, fotoğraflar ve filmler gibi eski veya düşük kaliteli öğrenme materyallerinin kalitesini artırabilir.

Bu materyallerin çözünürlüğünü artırmak için AI kullanarak, modern standartlara getirilebilir ve yüksek kaliteli medyaya alışkın öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirilebilir.

> Moda uygulamaları

49. Moda tasarımcıları için yaratıcı tasarım

Yenilikçi stiller oluşturmaktan mevcut görünümleri iyileştirmeye ve optimize etmeye kadar, teknoloji tasarımcıların süreçteki yaratıcılıklarını korurken en son trendlerle güncel kalmalarını sağlar. Bu, benzersiz generative tasarım veya diğer kaynaklardan stil aktarımı gibi çeşitli tekniklerle yapılabilir.

Gerçek hayat örneği: ClothingGAN, yaratıcı giysi tasarımları oluşturmak için tasarlanmış bir AI aracıdır. Platform, GitHub'ın kaynaklarını kullanır ve tasarımcıların yenilikçi ve benzersiz tasarımları verimli bir şekilde oluşturmasına olanak tanır (Aşağıdaki Şekle bakın).

Şekil 13: ClothingGAN tarafından oluşturulan giysiler.

50. Eskizleri renkli görüntülere dönüştürme

Generative AI kullanarak, moda endüstrisi eskizleri hızla canlı resimlere dönüştürerek hem değerli zamandan hem de kaynaklardan tasarruf edebilir.

51. Temsili moda modelleri oluşturma

Generative AI'dan yararlanarak çeşitli moda modelleri oluşturarak, moda şirketleri çeşitli müşteri tabanlarına daha iyi hizmet verebilir ve ürünlerini daha otantik bir şekilde doğru bir şekilde sergileyebilir. Bu tür modelleri, müşteriler için sanal prova seçenekleri veya bir giysinin 3B render'ı için kullanabilirler.

Gerçek hayat örneği: Miami merkezli fotoğrafçı Dahlia Dreszer, generative AI'ı fotoğrafçılığın yanında ek bir araç olarak ele alarak sanatsal pratiğine dahil ediyor. "Bringing the Outside In" sergisi için, AI modellerini kendi görsel stili üzerine eğitti, bir AI tarafından oluşturulan eser üretti ve ziyaretçilere rehberlik etmek ve soruları yanıtlamak için bir AI klonu oluşturdu.

AI'ı fikir üretimini hızlandırabilecek, yaratıcı olanakları genişletebilecek ve deneyselliği destekleyebilecek bir araç olarak görürken, öngörülemeyen çıktılar ve azalan sanatsal kontrol gibi sınırlamalarını da kabul ediyor.

Dreszer, AI'ın önemli bir çalışma gerektirdiğini ve bir kısayol yerine uzun bir yaratıcı sürecin parçası olarak anlaşılması gerektiğini savunuyor. Mevcut anı, AI'ın sanatsal iş akışlarına daha geniş entegrasyonunun erken bir aşaması olarak görüyor ve sanatçıların hızla gelişen araçlara nasıl uyum sağlayacaklarını belirlediğini ifade ediyor.²⁹

52. Moda markaları için pazarlama ve trend analizi

Generative AI, modada trend analizine şu şekilde yardımcı olabilir:

• Makine öğrenimi ve olasılıksal programlama gibi çeşitli teknikleri bir araya getirerek. Bu teknikler, moda işinde müşterinin arzularını dikkate alan güçlü generative modellere olanak tanır.
• Geleneksel analitik ve müşteri talebi algoritmalarının yapabileceğinin ötesine geçen, belirli tüketici arzuları için derinlemesine kişiselleştirilmiş seçenekler üreterek.

Ayrıca moda pazarlama yeteneklerini şu şekilde geliştirir:

• Hedef kitle için son derece kişiye özel ve kişiselleştirilmiş bir ürün yelpazesi oluşturmak için veri analizi, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak
• Belirli bir kişinin ilgi alanlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış e-postalar, web sitesi sayfaları, başlıklar ve reklamlar tasarlayarak onları etkileşime geçirmek için
• Arama sonuçlarını kasıp kavuracak yaratıcı ve otantik pazarlama ve reklam içeriği oluşturarak

53. Generative AI ile kozmetik

Kozmetik sektöründeki birçok şirket generative AI'dan yararlanıyor, bir şirket formülasyonu otomatikleştirerek, üretim süresini azaltarak ve kokuların nasıl tasarlandığını ve değerlendirildiğini değiştirerek parfüm geliştirmeyi dönüştürüyor.

Gerçek hayat örneği: Osmo gibi şirketler, koku moleküllerini analiz etmek ve 48 saatten kısa sürede özel kokular üretmek için makine öğrenimini kullanır, böylece ham maddelerin eskitilmesini ve manuel bileşimi içeren aylar süren geleneksel süreci atlar.

Givaudan, DSM-Firmenich, IFF ve Symrise gibi büyük endüstri oyuncuları, AI'ı düzenleyici kontrollere, bileşen seçimine ve koku optimizasyonuna entegre ediyor.³⁰

> Bankacılık uygulamaları

54. Dolandırıcılık tespiti

Generative AI, bankalara şüpheli veya dolandırıcılık amaçlı işlemleri tespit etmek için güçlü bir araç sunar, böylece finansal suçla mücadele yeteneklerini artırır. GAN'ları dolandırıcılık tespiti amacıyla eğitmek için dolandırıcılık işlemlerinden oluşan bir eğitim seti ile kullanmak, yeterince temsil edilmeyen işlemleri belirlemeye yardımcı olur.

Gerçek hayat örneği: Stripe, OpenAI'in GPT-4'ünü entegre ederek, büyük miktarda veriyi analiz ederek kötü niyetli faaliyetleri tespit etme ve kullanıcı ihtiyaçlarını anlama yeteneğini geliştirdi ve müşteri sorularına daha kişiye özel ve doğru yanıtlar verilmesini sağladı.

Discord gönderilerinin sözdizimini analiz ederek, GPT-4 Stripe'ın dolandırıcılık ekibinin araştırması için şüpheli hesapları işaretler. GPT-4 ayrıca, Stripe'ın dolandırıcılığı yönetme yeteneğini desteklemek için koordineli kötü niyetli faaliyetleri belirlemek üzere gelen iletişimleri tarar.

GPT-4'ün entegrasyonu, Stripe'ın operasyonel verimliliğini daha kişiselleştirilmiş müşteri desteği ve güvenli bir platform sürdürmek için gelişmiş dolandırıcılık tespit yetenekleri ile iyileştirdi.³¹

55. Risk yönetimi

GAN'lardan yararlanarak, belirli dönemlerdeki potansiyel zarar miktarını gösteren riske maruz değer tahminlerini hesaplamak veya finansal piyasaları tahmin etmek için ekonomik senaryolar oluşturmak mümkündür.

GAN'lar ayrıca, geçmiş veri trendlerine dayanan yeni ve varsayımdan free durumlar oluşturarak oynaklığın anlaşılmasına yardımcı olur.

56. Kredi reddi için kullanıcı dostu açıklamalar oluşturma

Karar vericilerin ve kredi başvuru sahiplerinin, kredi başvurularının neden reddedildiği de dahil olmak üzere AI tabanlı kararların açıklamalarını anlamaları gerekir. Koşullu bir GAN, aşağıdaki şekilde olduğu gibi başvuru sahibi dostu ret açıklamaları oluşturmak için kullanışlı bir araçtır.

Şekil 14: Generative Adversarial Networks Kullanarak Kredi Reddi İçin Kullanıcı Dostu Açıklamalar Oluşturma.³²

57. Veri gizliliği koruması

Sentetik AI tarafından oluşturulan veriler, kredi değerlendirmesinde modellerin eğitimi için ideal olan paylaşılabilir ve gizlilikle uyumlu veri setleri oluşturarak bankaların veri gizliliği zorluklarını aşmasına yardımcı olabilir.

Daha fazlası için şunlara göz atabilirsiniz:

• Finansal hizmetlerde Generative AI uygulamaları

> Oyun uygulamaları

58. Prosedürel içerik üretimi

Generative AI, önceden tanımlanmış kurallara ve kriterlere dayalı olarak seviyeler, haritalar ve görevler gibi oyun içeriği oluşturabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin daha çeşitli ve ilginç oyun deneyimleri yaratmasına yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Ubisoft, Watch Dogs: Legion'daki oynanamayan karakterleri (NPC'ler) oluşturmak için generative AI'dan yararlandı.

Oyundaki her karakter, farklı görünümler, davranışlar ve geçmişlerle benzersiz bir şekilde tasarlandı. Bu süreç, oyunun gerçekçiliğini ve sürükleyiciliğini artırırken oyuncu deneyimini daha dinamik ve ilgi çekici hale getirdi.

59. Oyuncu davranış analizi

Oyun deneyimi desenleri ve tercihleri gibi oyuncu verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş oyun deneyimleri sağlamak için kullanılabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin oyuncu katılımını ve elde tutmayı artırmasına yardımcı olabilir.

60. Oynanamayan karakter (NPC) davranışı

Generative AI, düşman AI'ı ve NPC etkileşimleri gibi gerçekçi ve dinamik NPC davranışı oluşturabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin daha sürükleyici ve zorlu oyun dünyaları yaratmasına yardımcı olabilir.

61. Kullanıcı arayüzü tasarımı

Generative AI, sezgisel ve kullanıcı dostu kullanıcı arayüzleri tasarlayabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin oyuncu deneyimini iyileştirmesine ve oyuncu katılımını artırmasına yardımcı olabilir.

62. Oyun testi

Generative programlama araçları, hataları ve aksaklıkları belirleme ve oyun dengesi hakkında geri bildirim sağlama gibi oyun testlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin test süresini ve maliyetlerini azaltmasına ve oyunlarının genel kalitesini artırmasına yardımcı olabilir.

> Seyahat uygulamaları

63. Kimlik doğrulama

Havaalanlarındaki yüz tanımlama ve doğrulama sistemlerinde generative AI, yolcu tanımlama ve kimlik doğrulamaya yardımcı olabilir. Bu, çeşitli açılardan çekilen fotoğrafları kullanarak bir yolcunun yüzünün kapsamlı bir görüntüsünü oluşturarak, yolcuların kimliğini belirleme ve doğrulama sürecini kolaylaştırarak gerçekleştirilir.

Gerçek hayat örneği: Allpass.ai, check-in'leri daha hızlı ve seyahat süreçlerini daha rahat hale getirmek için akıllı telefonları temassız kimlik tarayıcılarına dönüştüren bir mobil araç geliştirdi.

Bu çözüm ayrıca, küresel bir kimlik belgeleri veritabanından yararlanarak güvenliği artırmak için biyometrik doğrulama ve dolandırıcılık tespitini entegre eder.

64. Kişiselleştirilmiş seyahat ve destinasyon önerileri

Generative AI, seyahat destinasyonları, konaklama ve aktiviteler için kişiselleştirilmiş öneriler sunmak amacıyla geçmiş rezervasyonlar ve tercihler gibi müşteri verilerini analiz edebilir.

> Perakende uygulamaları

65. Ürün önerileri

Perakende araçları, generative modelleri kullanarak, satın alma geçmişlerine ve tercihlerine dayanarak müşterilere ilgilerini çekebilecek yeni veya alternatif ürünler önerebilir. Ayrıca gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin ederek genel alışveriş yolculuğunu geliştirir.

Gerçek hayat örneği: Adoric, web sitelerinin ana sayfa veya ödeme sırasında gibi müşteri yolculuğunun çeşitli noktalarında ürün önerileri göstermesine yardımcı olan bir araç sunar.

Araç, konum ve trafik kaynağı gibi faktörlere dayalı olarak müşteri etkileşimini optimize etmek için Kitle Hedefleme ve Kampanya Tetikleyicileri gibi gelişmiş özellikler kullanır.

66. Ürün ve teşhir tasarımı

Generative AI, mevcut pazar trendlerinin, tüketici tercihlerinin ve geçmiş satış verilerinin analizine dayanarak yeni ürün tasarımları oluşturabilir.

Örneğin, giyim, mobilya veya elektronik için tasarımlar oluşturmak bir seçenek olabilir. Teşhir seçeneklerini müşteri tercihine göre kişiselleştirmek başka bir seçenektir.

67. Otomatik perakende içerik üretimi

Perakendeciler, ürün açıklamaları, sosyal medya promosyon içeriği, blog yazıları ve SEO'yu iyileştiren ve müşteri etkileşimini artıran diğer içerikleri oluşturmak için AI'ı kullanabilir.

68. Envanter yönetimi ve tedarik zinciri optimizasyonu

Generative AI, geçmiş satış verilerine, trendlere, mevsimselliğe ve diğer faktörlere dayalı tahminler üreterek ürünlere olan talebi öngörmeye yardımcı olabilir. Bu, hem fazla stoğu hem de eksiklikleri en aza indirerek envanter kontrolünü geliştirir.

69. Sanal alışveriş asistanları

Generative AI, müşterilere alışveriş yolculuklarında yardımcı olan, sorgularına yanıtlar üreten ve satın alma sürecinde onlara rehberlik eden konuşmaya dayalı sanal asistanları güçlendirebilir.

> Sigorta uygulamaları

70. Poliçe dokümantasyonu

Sigortada generative AI araçları, kullanıcıya özel ayrıntılara dayalı olarak poliçe belgeleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Gerektiğinde bilgileri otomatik olarak doldurabilir ve bu belgeleri oluşturma sürecini hızlandırabilir.

Gerçek hayat örneği: Lemonade Insurance, sigorta tekliflerini yönetmek için Maya olarak bilinen AI ve chatbot teknolojisini uyguladı.

Lemonade'in Maya'sı müşterilerle gerçek zamanlı olarak etkileşime girer, bilgi toplar ve kiracı ve ev sahibi sigortası başvuruları için süreci yönetmek üzere anında poliçe belgeleri oluşturur.

71. Risk değerlendirmesi ve prim hesaplama

Generative AI, geçmiş verilere dayalı olarak farklı risk senaryolarını simüle etmek ve buna göre prim hesaplamak için kullanılabilir.

Generative modeller, gelecekteki senaryoları ve ilişkili riskleri simüle etmek için geçmiş müşteri verilerini inceleyebilir. Bu tür simülasyonlar, risk tahminini iyileştirmeyi ve uygun sigorta primlerini belirlemeyi amaçlayan tahmine dayalı modellerin eğitimini destekler.

72. Dolandırıcılık tespiti

Generative AI, dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilecek dolandırıcılık amaçlı ve dolandırıcılık amaçlı olmayan talep örnekleri oluşturabilir. Bu sistemler, potansiyel olarak dolandırıcılık amaçlı talepleri erken belirlemeye yardımcı olarak sigortacılar için maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.

73. Müşteri profilleme

Generative AI, gizlilik normlarını ihlal etmeden müşteri segmentasyonu, davranış tahmini ve kişiselleştirilmiş pazarlama için modeller geliştirmede ve test etmede yardımcı olabilecek sentetik müşteri profilleri oluşturmak için kullanılabilir.

74. Talep işleme

Generative AI modelleri, genellikle karmaşık olan talep yönetimi sürecini kolaylaştırmak için kullanılabilir. Temel talep sorguları için otomatik yanıtlar oluşturarak genel talep çözüm sürecini hızlandırabilir ve sigorta taleplerinin işlenme süresini kısaltabilirler.

75. Poliçe oluşturma

Generative AI modelleri, her müşterinin özel ihtiyaçlarına ve koşullarına dayalı olarak kişiselleştirilmiş sigorta poliçeleri oluşturabilir.

Yaş, sağlık geçmişi, konum ve daha fazlası gibi müşteri hakkındaki verilere dayanarak, AI sistemi herkese uyan tek tip bir poliçe sağlamak yerine bu bireysel özelliklere uyan bir poliçe oluşturabilir.

76. Tahmine dayalı analiz ve senaryo modelleme

Generative AI modelleri, geçmiş trendlerden ve verilerden binlerce potansiyel senaryo üretebilir. Sigorta şirketleri, potansiyel gelecekteki sonuçları anlamak ve daha iyi kararlar almak için bu senaryoları kullanabilir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

> Üretim uygulamaları

77. Kestirimci bakım

Deep learning algoritmalarını kullanarak, üreticiler ekipman arızalarını tahmin edebilir ve ekipmanlarını proaktif olarak bakımını yapabilir. Bu modeller, sıcaklık, titreşim, ses vb. gibi makinelerin kendisinden gelen veriler üzerinde eğitilebilir.

Bu modeller bu veri yönetimini öğrendikçe, potansiyel arızalar hakkında tahminler üretebilir, önleyici bakıma olanak tanır ve duruş süresini azaltır.

Gerçek hayat örneği: BlueScope, üretim hatlarındaki operasyonel duruş süresini ele almak için Siemens ile işbirliği yaparak Senseye'in Kestirimci Bakım platformundan yararlandı.

Makinelerin IoT tabanlı izlenmesi yoluyla BlueScope, ekipman arızalarını daha erken tespit etti, bu da kaynak israfını azaltmaya ve üretim verimliliğini artırmaya yardımcı oldu.

78. Kalite kontrol

AI, üretimde kalite kontrol süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Geçmiş ürünlerin görüntülerinden öğrenerek ve kusurlu olanları belirleyerek, generative AI araçları yeni üretilen bir ürünün kusurlu olma olasılığını tahmin etmek için bir model oluşturabilir.

79. Üretim planlama ve envanter yönetimi

Generative AI modelleri, çeşitli üretim senaryolarını simüle edebilir, talebi tahmin edebilir ve envanter seviyelerini optimize etmeye yardımcı olabilir. Talebi tahmin etmek için geçmiş müşteri verilerini kullanabilir, böylece daha doğru üretim programları ve optimal envanter seviyeleri sağlar.

İş fonksiyonuna özel genAI Uygulamaları

> Müşteri hizmetleri uygulamaları

80. Kişiselleştirilmiş müşteri yanıtları

Konuşmaya dayalı generative AI araçları, her müşteri için kişiselleştirilmiş bir profil oluşturmak amacıyla geçmiş satın almalar, sohbet geçmişi ve müşteri geri bildirimi gibi müşteri verileri üzerinde eğitilebilir. Bir müşteri mesaj gönderdiğinde, ChatGPT veya benzeri diğer araçlar, müşterinin özel ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış ilgili yanıtlar sağlamak için bu profili kullanabilir.

Gerçek hayat örneği: COVID-19 pandemisi sırasında, Banc Sabadell Zendesk ile ortaklık kurarak AI destekli bir sohbet sistemi uyguladı.

Bu sanal asistan, yaygın sorular için self-servis seçenekleri sunarak ve daha karmaşık sorunları çözüm için insan temsilcilere yönlendirerek müşteri sorularındaki artışı yönetmeye yardımcı oldu.

81. Çok dilli müşteri desteği

ChatGPT gibi generative AI araçlarının müşteri hizmetleri için sunduğu çok dilli destek, farklı dilleri konuşan müşterilere destek sağlamak için sistemin large language model yeteneklerinin kullanılmasını içerir. Konuşmaya dayalı AI araçları çeşitli dillerde eğitilebilir ve mesajları bir dilden diğerine gerçek zamanlı olarak çevirebilir.

Şekil 15: ChatGPT tarafından oluşturulan örnek bir çok dilli müşteri yanıtı. ChatGPT'nin çeşitli ticari uygulamalarını keşfedin.

82. Müşteri sorularına ve şikayetlerine hızlı yanıtlar

Konuşmaya dayalı araçlar, ürün kalitesi sorunları, teslimat gecikmeleri veya faturalandırma hataları gibi yaygın müşteri şikayetlerini tanımak ve yanıtlamak için eğitilebilir.

Bir müşteri şikayet içeren bir mesaj gönderdiğinde, araç mesajı analiz edebilir ve müşterinin endişelerini gideren ve potansiyel çözümler sunan bir yanıt sağlayabilir.

Gerçek hayat örneği: ServiceNow'un GenAI'si, kullanıcıların self-servis fonksiyonu ile kendi başlarına sezgisel olarak yanıt bulmalarına olanak tanıyarak çalışan self-servisini %14 ve müşteri self-servisini %10 artırdı. Bu değişim, yardım masalarındaki yükü azaltarak temsilcilerin daha ilgi çekici görevlere odaklanmasını ve kullanıcılara zamanında çözümler sunmasını sağlar.

ServiceNow DT ekibi, bu yöntemle yıllık 5,5 milyon dolar tasarruf etti, %54 ITSM sorun saptırma oranı ve Now Support ile yaklaşık %20 vaka önleme elde etti. Bu yaklaşım hızlı çözümler sağlar ve memnuniyeti artırır, çünkü müşterilerin %56'sı AI tarafından özetlenen çözümlerle olumlu deneyimler bildirmektedir.³³

83. Müşteri e-postaları oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, sağlanan müşteri bilgilerini kullanarak bireysel müşteriler için kişiselleştirilmiş e-posta şablonları oluşturabilir. Müşteri e-postaları oluştururken ChatGPT, alıcının tercihlerine ve gereksinimlerine göre kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmak için şablonlardan yararlanabilir.

Şekil 16: ChatGPT belirli bir müşteri sorunu için bir e-posta şablonu sağlar.

84. Müşteri yorumlarına yanıt verme

Bir müşteri çevrimiçi inceleme platformlarında veya web sitenizde bir yorum veya değerlendirme bıraktığında, ChatGPT veya diğer araçlar müşterinin endişelerini gideren ve potansiyel çözümler veya yardım sunan bir yanıt oluşturabilir.

85. SSS'leri yanıtlama

Örneğin, ChatGPT, yaygın müşteri sorularını tanımak ve yanıtlamak için bir şirketin SSS sayfası veya bilgi tabanı üzerinde eğitilebilir.

> Finans uygulamaları

86. Kişiselleştirilmiş finansal ve yatırım tavsiyesi

AI sistemleri, bir kullanıcının hedeflerine ve risk toleransına göre kişiselleştirilmiş finansal sonuçları simüle eden generative modeller kullanarak finansal tavsiye, risk profilleri ve yatırım stratejilerini uyarlayabilir.

87. AP automation/fatura işleme

Generative AI çözümleri, belgelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmanın ötesine geçer ve kullanıcıların belgeleri esnek bir şekilde sorgulamasına olanak tanıyarak daha karmaşık belgeler için otomasyonun kilidini açmaya yardımcı olur.

Şekil 17: Generative AI ile fatura işleme.³⁴

AP ekiplerinin bu tür teknolojilerden yararlanmak için ERP gibi kayıt sistemlerini değiştirmeleri gerekmez; ERP'leri burada belirtildiği gibi eklentiler aracılığıyla zenginleştirilebilir: Blackbaud AP automation.

Gerçek hayat örneği: İspanya'nın en büyük ikinci bankası olan BBVA, 3.000 ChatGPT Enterprise lisansı almak için OpenAI ile işbirliği yaptı. ChatGPT'nin iş odaklı bir versiyonu olan ChatGPT Enterprise, çalışanların belirli görevlere veya iş akışlarına göre uyarlanmış özelleştirilmiş "GPT'ler" oluşturmasına olanak tanır.

BBVA'nın hukuk, risk, pazarlama, yetenek ve finans dahil olmak üzere çeşitli departmanlarındaki çalışanları 2.900'den fazla GPT geliştirdi. Bu araçlar, "write-off" gibi riskle ilgili terminolojiyi yorumlamaktan perakende bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıt taslakları hazırlamaya kadar çeşitli işlevleri yerine getirir.

BBVA, erken benimseyenlerin üretkenlikte bir artış yaşadığını ve kullanıcıların %80'inin araçların haftada iki saatten fazla zaman kazandırdığını belirttiğini bildirdi. Ancak, ölçülebilir kârlılık etkileri ve teknolojiyi ölçeklendirmenin zorlukları hakkındaki endişeler hala devam etmektedir. Şirket, ChatGPT Enterprise'ı karmaşık dahili sistemler ve veritabanlarıyla entegre etmenin zorluklarını vurguladı.

Banka o zamandan beri 3.300 lisansa genişledi ve 2025'te daha fazla büyüme planlıyor.

Daha fazlası için borç hesaplarında AI uygulamalarına bakın.

> Pazarlama uygulamaları

88. Pazarlama için içerik oluşturma

Generative AI araçları, işletmelerin ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri, video reklamlar ve e-posta kampanyaları gibi kişiselleştirilmiş içerikler oluşturmasını sağlar.

Üç yılı aşkın araştırmayı kapsayan yakın tarihli bir çalışma, insan-AI sinerjisinin karar temelli görevlerden ziyade yaratıcı görevlerde daha olası olduğunu buldu. İçerik oluşturma gibi yaratıcı işlerde AI, tekrarlayan görevleri üstlenerek insan yaratıcılığını tamamlarken, insanlar içgörü ve özgünlüğü sağlar.³⁵

Örneğin, AI araçları başlıklar oluşturabilir, makaleleri yapılandırabilir ve harekete geçirici mesajlar önerebilirken, pazarlamacılar mesajları iyileştirir ve marka tutarlılığını sağlar. Bu işbirliği, kitleleri etkileyen yaratıcı dokunuşu kaybetmeden verimliliği artırır.

AI geliştikçe, işletmeler yaratıcı süreçleri tamamen otomatikleştirmek yerine AI'ı içerik iş akışlarına stratejik olarak entegre etmeye odaklanmalıdır.

Şekil 18: ChatGPT kullanarak yeni bir elektrikli otomobil modelinin reklamı için AI tarafından oluşturulan içerik.

Gerçek hayat örneği: Bir dijital pazarlama ve web geliştirme ajansı olan Site Smart Marketing³⁶ , kaliteyi korurken ve marka yönergelerine bağlı kalırken içerik üretimini ölçeklendirmede zorluklarla karşılaştı. Narrato ile işbirliği yaparak şunları elde ettiler:

• Gelişmiş verimlilik: Narrato'nun AI odaklı içerik oluşturma araçlarını entegre ederek, Site Smart içerik üretim süresini sekiz kat azalttı. Özel AI şablonları ve marka sesi ayarları gibi özellikler, en baştan markaya uygun içerik oluşturulmasını sağladı.
• Maliyet azaltma: Narrato ile entegrasyon, içerik üretim maliyetlerinde %80'lik bir düşüşe yol açtı. Bu verimlilik, Site Smart'ın müşterileri için daha fazla değer yaratan alanlara odaklanırken kaynakları daha etkili bir şekilde yeniden tahsis etmesine olanak tanıdı.
• Gelişmiş kalite kontrol: Narrato'nun platformu, gelişmiş işbirliği ve azaltılmış hatalarla merkezi bir çalışma alanı sağladı. AI'ın entegrasyonu, kapsamlı revizyon ihtiyacını en aza indirirken içerik tutarlılığını ve marka tonuyla uyumu sağladı.

89. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi

ChatGPT ve doğal dil işleme özelliklerine sahip diğer benzer generative araçlar, müşterilerinizin tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik özelliklerine dayalı olarak onlar için kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilir. Bu, hedef kitlenizle rezonansa giren hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranlarına yol açabilir.

Müşteri etkileşimlerini nasıl geliştirdiğini keşfetmek için satış için konuşmaya dayalı AI sayfasına göz atın

90. Kitle araştırması

Generative AI, aşağıdaki gibi müşteri verilerini analiz etmek için kullanılabilir:

• Arama sorguları
• Sosyal medya etkileşimleri
• Müşteri davranışındaki desenleri ve trendleri belirlemek için geçmiş satın almalar.

Generative AI araçları, bu verileri analiz ederek hedef kitlenizin tercihlerini, ilgi alanlarını ve sorunlu noktalarını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu bilgiler pazarlama mesajlarınızı, içeriğinizi ve ürün geliştirmenizi şekillendirebilir.

91. Ürün açıklamaları yazma

Ürün açıklamaları, potansiyel müşterilere bir ürünün özellikleri, faydaları ve değeri hakkında ayrıntılı bilgi sağladıkları için pazarlamada kritik bir rol oynar. ChatGPT gibi generative araçlar, hedef kitlenizle rezonansa giren ilgi çekici ve bilgilendirici ürün açıklamaları oluşturmaya yardımcı olabilir.

92. Müşteri anketleri oluşturma

Pazarlamacılar, ürünleri, hizmetleri ve promosyon taktiklerini geliştirmek için müşteri geri bildirimi ve içgörüleri toplamak amacıyla anketleri değerli bir araç olarak kullanabilir. Generative AI'ın müşteri anketleri oluşturmaya yardımcı olabileceği bazı yollar şunlardır:

• Soru üretimi
• Anket yapısını düzenleme
• Çeviri yeteneği ile anketleri çok dilli hale getirme
• Anket analizi

93. Video reklamlar veya ürün demoları oluşturma

GenAI'da video oluşturma uygulamaları şunları içerir:

• Video reklamlar: Generative AI ile işletmeler, sosyal medya ve video paylaşım siteleri de dahil olmak üzere çeşitli platformlarda kullanılabilecek yüksek kaliteli video reklamlar oluşturabilir. Bu, marka bilinirliğini artırmaya ve dönüşümleri yönlendirmeye yardımcı olabilir.
• Ürün demoları: Video oluşturma, ürün demo videoları oluşturmak için de kullanılabilir. Bu videoları oluşturmak için generative AI kullanarak, işletmeler ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir, bu da etkileşimi ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Küresel bir entegre yatırım yönetimi çözümleri sağlayıcısı olan SimCorp, video üretim sürecinin verimliliğini ve tutarlılığını artırmak için Synthesia ile işbirliği yaptı. Synthesia ile ortaklık kurarak şunları elde ettiler:

• Hızlandırılmış prodüksiyon: Synthesia'nın AI odaklı video oluşturma platformunu kullanarak SimCorp video çıktısını beş kat artırdı.
• Zaman tasarrufu: İşbirliği, daha önce gereken süreyi azaltarak tek bir günde iki adet 3-4 dakikalık video oluşturulmasını sağladı.
• Tutarlı markalama: Synthesia'nın platformu, tüm videoların SimCorp'un yönergeleriyle uyumlu, tutarlı, yüksek kaliteli bir marka deneyimini sürdürmesini sağladı.

94. E-posta pazarlama kampanyaları

E-posta pazarlaması için generative AI'dan yararlanmak, otomasyonu kolaylaştırarak ve etkileşimli içerik üretimi ile kişiselleştirmeyi ve yaratıcılığı artırarak pazarlama süreçlerini destekler.

Generative AI araçları, kişiselleştirilmiş şunları oluşturmak için kullanılabilir:

• E-posta metni
• Konu satırları
• E-posta gövdesindeki görseller
• Harekete geçirici mesajlar (CTA'lar).

AI e-posta pazarlama araçları ayrıca işletmelerin şunları yapmasını sağlayabilir:

• E-posta yanıtlarını otomatikleştirme
• Hedef kitleyi seçme
• E-posta gönderim zamanlarını optimize etme

SEO Uygulamaları

95. İçerik yazımı için konu fikirleri üretme

ChatGPT gibi generative araçlar, SEO içerik yazımı için konu fikirleri üretmek amacıyla dil işleme yeteneklerini kullanarak şunları yapabilir:

• İlgili anahtar kelimeler ve ifadeler üretme
• Kapsamdaki boşlukları belirlemek için rakiplerin içeriğini analiz etme
• Mevcut trendlere ve kullanıcı arama sorgularına dayalı konular önerme

96. Anahtar kelime araştırması yapma

İçeriğe ilgili anahtar kelimeleri dahil etme süreci, potansiyel müşterilerin web sitesinin teklifleriyle ilgili ürün veya hizmetleri ararken kullandıkları terimleri ve ifadeleri belirlemeye yardımcı olduğu için başarılı bir SEO stratejisi için çok önemlidir.

ChatGPT gibi generative araçlar, anahtar kelime arama optimizasyonunda aşağıdaki gibi işlevleri yerine getirebilir:

• Anahtar kelimeler üretme: Sağlanan bilgilerde kullanılan bağlamı ve dili analiz ederek bir konu veya tema için ilgili anahtar kelimelerin bir listesini oluşturabilir.
• Anahtar kelime trendlerini belirleme: Mevcut anahtar kelime trendlerini belirlemek ve yakın gelecekte popüler olması muhtemel terimler önermek için arama verilerini analiz edebilir.

Şekil 19: ChatGPT ile B2B pazarlama içeriği için anahtar kelime fikirleri üretme.

97. Doğru başlıkları bulma

ChatGPT gibi generative araçlar, başlıkların şu özelliklere sahip olmasını sağlayarak SEO dostu başlıklar oluşturabilir:

• Açıklayıcıdır ve içeriğin konusunu net bir şekilde aktarır
• Konuyla ilgili anahtar kelimeleri dahil edebilir
• Öz ve nettir, arama motoru sonuç sayfalarında optimum görüntüleme için tipik olarak 60-70 karakter sınırına düşer.
• Göz alıcıdır ve tıklama alma olasılığı yüksektir, bu da tıklama oranını (CTR) ve nihayetinde SEO'yu iyileştirmeye yardımcı olabilir

98. Arama niyetini gruplandırma

Bir sorgunun arkasındaki arama niyetini anlamak, müşteri ihtiyaçlarını doğru ve etkili bir şekilde karşılayan, daha yüksek etkileşim ve dönüşümlere yol açan içerik oluşturmak için çok önemlidir.

ChatGPT gibi araçlar, Doğal Dil İşleme (NLP) yöntemleri sayesinde arama sorgularını analiz ederek ve kullanıcının amaçlanan hedefine veya amacına göre kategorize ederek arama niyeti gruplandırmasına yardımcı olabilir. Bu, şirketlerin ve pazarlamacıların belirli arama sorgularının amacını anlamalarını ve kitlelerinin ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılamak için içeriklerini ve stratejilerini iyileştirmelerini sağlar.

Gerçek hayat örneği: HubSpot'un AI Search Grader'ı³⁷ , ChatGPT ve Perplexity gibi AI destekli arama motorlarında marka görünürlüğünü ve duyarlılığını değerlendirmek için tasarlanmıştır. Bu modellerin markaya nasıl atıfta bulunduğunu analiz etmek, mevcut performans hakkında içgörüler sağlar ve iyileştirme alanlarını belirler. Temel özellikler şunları içerir:

• Marka duyarlılık analizi: AI modellerinin marka hakkında konuştuğu tonu ve bağlamı değerlendirir, kamu algısını ölçmek için bir duyarlılık puanı sunar.
• Ses payı değerlendirmesi: AI tarafından oluşturulan arama sonuçlarında markanın rakiplere göre varlığını ölçer, kullanıcıların pazar konumlarını anlamalarına yardımcı olur.
• Raporlama: AI arama ortamında markanın güçlü ve zayıf yönlerini vurgulayan ayrıntılı bir analiz sunar.

99. İçerik yapısı oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, belirli bir konu için taslaklar ve organizasyon önerileri oluşturarak içerik yapısı oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu, SEO maksimizasyonu için faydalı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve düzenlenmiş içerik yalnızca daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda arama motorlarının içeriğin bağlamını ve uygunluğunu anlamasına da yardımcı olur.

Şekil 20: ChatGPT bir içeriğin yapısını oluşturur.

100. Meta açıklamaları oluşturma

Meta açıklama, bir web sayfasının içeriğinin kısa bir özetini sağlayan bir HTML özelliğidir. Meta açıklama, sayfa için bir reklam görevi görür ve kullanıcıları bağlantıya tıklamaya ve sayfayı ziyaret etmeye teşvik eder. Bu nedenle, meta açıklamalar SEO'da önemli bir unsurdur.

ChatGPT, bir sayfanın ana konusunu doğru ve öz bir şekilde tanımlayan içerik özetleri oluşturarak etkili meta açıklamalar oluşturmak için kullanılabilir.

101. Site haritası kodları oluşturma

Site haritası, bir web sitesinin tüm sayfalarını ve içeriğini listeleyen yapılandırılmış bir XML dosyasıdır. Arama motorlarının bir web sitesinin yapısını ve organizasyonunu anlamasına yardımcı olur. Site haritası kodu, her sayfa hakkında URL'si, en son değiştirilme tarihi ve sitedeki diğer sayfalara göre önceliği gibi bilgiler sağlar.

ChatGPT, bir web sitesindeki tüm sayfaları ve içeriği listeleyen bir XML dosyası üreterek site haritası kodları oluşturmak için kullanılabilir.

> İK uygulamaları

102. İş tanımı oluşturma

Generative AI, belirli bir pozisyon için gerekli becerileri ve nitelikleri doğru bir şekilde yansıtan iş tanımları oluşturmak için kullanılabilir.

Gerçek hayat örneği: Doğal dil iş tanımlarına dayalı olarak ilgili özgeçmişleri işlemek ve almak için DataToBiz, AI destekli bir özgeçmiş filtresi geliştirdi. Semantik arama ve large language model'leri (LLM'ler) kullanarak özgeçmiş filtreleme, iş tanımlarının özgeçmişlerle yorumlanmasını ve eşleştirilmesini sağladı. Sistem, kullanıcı sorgularını geliştirdi, özgeçmişleri indeksledi ve bağlamsal olarak doğru sonuçlar sağladı.

Çözüm ayrıca kullanıcı memnuniyetini artırdı, operasyonel verimliliği optimize etti ve daha hızlı ve daha doğru aday seçimi ile sonuçlanacak stratejik yetenek edinimini sağladı.³⁸

103. Mülakat soruları oluşturma

İK departmanları genellikle mülakat sürecinde iş adaylarına sormak için zaman alıcı olabilecek bir dizi soru geliştirmek zorundadır. AI, iş pozisyonuyla ilgili ve adayın niteliklerini, becerilerini ve deneyimini değerlendiren mülakat soruları oluşturabilir.

Şekil 21: ChatGPT bir iş pozisyonu için bir dizi mülakat sorusu oluşturur.

104. İşe alım materyalleri oluşturma

AI, eğitim videoları, el kitapları ve diğer dokümantasyon gibi yeni çalışanlar için işe alım materyalleri oluşturabilir.

105. AI chatbot'larla çalışan desteği

AI araçlarından yararlanmak, bilgiye erişimi basitleştirerek ve rutin İK süreçlerini otomatikleştirerek çalışan memnuniyetini artırabilir. Bu sistemler, İK temsilcilerinin aşağıdaki gibi görevleri verimli bir şekilde yönetmesini destekler:

• Sık sorulan soruları yanıtlama,
• İzin taleplerini işleme,
• Bordro yönetimi ve
• Sağlık hizmeti, emeklilik planları ve kariyer gelişim fırsatları gibi yan hakları denetleme.

Gerçek hayat örneği: TheKey, zaman alıcı olan ve daha düşük dönüşüm oranlarına yol açan başvuru sürecini iyileştirmeye ihtiyaç duydu.³⁹ İşe alımdaki manuel süreçler ve verimsizlikler, karar vermeyi ve daha geniş işe alım ekosistemiyle entegrasyonu yavaşlattı.

AI destekli İK chatbot'ları ve sanal asistanlar, başvuru sürecini kolaylaştırarak başvuru süresini 10 kat azalttı ve dönüşüm oranlarını önemli ölçüde artırdı. Bu AI araçları, temel görevleri otomatikleştirerek ve değerli içgörüler sağlayarak karar vermeyi geliştirdi ve işe alım ekosistemiyle entegrasyonu iyileştirdi.

Gerçek hayat örneği: IBM İK temsilcileri, "skill-flows" olarak adlandırılan kapsamlı bir önceden oluşturulmuş konuşmaya dayalı AI otomasyon kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar, düzenlemelere ve şirket politikalarına uyumu sağlarken karmaşık İK görevlerini yönetmeye yardımcı olur. Ayrıca çalışanlara doğal dil ile desteklenen bir self-servis sohbet deneyimi sağlar.⁴⁰

106. İşyeri üretkenliğini artırma

Büyük işletmeler, bilgi çalışanlarının zamanını optimize etmede kalıcı bir zorlukla karşı karşıyadır, çünkü önemli çaba temel sorumluluklar yerine e-posta ve toplantı hazırlığı gibi rutin görevlere harcanmaktadır.

Microsoft 365 Copilot kullanan altı aylık bir saha deneyi, generative AI'ın e-postalara harcanan süreyi %25 azaltabileceğini, belge tamamlamayı hızlandırabileceğini ve ekip iş akışlarını veya toplantı yapılarını bozmadan odaklanma süresini artırabileceğini gösterdi.

En dikkate değer iyileştirmeler, çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde meydana geldi; bu da erken üretkenlik kazanımlarını vurgularken, tam AI odaklı dönüşümü gerçekleştirmek için daha geniş organizasyonel değişikliklere duyulan ihtiyacın altını çizdi.⁴¹

> Tedarik zinciri ve satın alma uygulamaları

107. Talep tahmini ve tedarik zinciri yönetimi

Generative AI, işletmelerin belirli ürün ve hizmetlere olan talebi tahmin etmelerine ve tedarik zinciri operasyonlarını buna göre optimize etmelerine yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin envanter maliyetlerini düşürmesine, sipariş karşılama sürelerini iyileştirmesine ve israfı ve aşırı stoklamayı azaltmasına yardımcı olabilir.

Generative AI'ın talebi tahmin ederek ve süreçleri optimize ederek tedarik zinciri operasyonlarını nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.

Gerçek hayat örneği: Amerika, Avrupa ve Asya-Pasifik'te faaliyet gösteren önde gelen bir eczane hizmetleri şirketi, müşteri talebini tedarikçi teslimatlarıyla uyumlu hale getirmede tekrarlayan zorluklarla karşılaştı. Dahili tahmini, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük, 25 lokasyonda stok tükenmelerine neden oldu ve genel tedarik zinciri performansını düşürdü.

Kinaxis Maestro'yu benimsedikten sonraki üç ay içinde, planlama ekibi bir haftalık tahmin ufkundan 18 aylık planlama ufkuna geçti. Sistem, ürün lansmanlarını, sigorta kapsamındaki değişiklikleri ve gerçek zamanlı arz ve talep sinyallerini dahil etti. Temel sonuçlar şunları içeriyordu:

• Tahmin doğruluğunda %47 artış.
• Eldeki envanterde %14 azalma.
• Envanter devrinde %34 iyileşme.
• Ürün bulunabilirliği nedeniyle hasta sipariş iptallerinde önemli azalma.⁴²

108. AI chatbot'larla envanter yönetimi

AI chatbot'lar, envanter seviyelerini izleme, malları yeniden sipariş etme ve siparişleri gerçek zamanlı olarak takip etme gibi görevleri otomatikleştirerek satın alma süreçlerini yönetebilir. Ayrıca talep tahmini, ürün kategorizasyonu ve gerçek zamanlı envanter güncellemeleri sağlayarak karar vermeyi iyileştirirler. Envanter yönetimi için AI chatbot'lardan yararlanmanın faydaları şunlardır:

• Otomatik satın alma: AI chatbot'lar stok eşiklerine göre otomatik olarak ürünleri yeniden sipariş edebilir.
• Envanter takibi: Stok seviyeleri ve sipariş durumları hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlar.
• Müşteri desteği: Ürün bulunabilirliği ve sipariş detayları hakkındaki soruları ele alır.
• Gelişmiş kategorizasyon: Ürünleri daha iyi sınıflandırmak ve önermek için makine öğrenimini kullanır.

109. Nakliye ve rotalama

Generative AI, tedarik zinciri yönetiminde nakliye ve rotalamayı büyük ölçüde geliştirebilir. Birden fazla kaynaktan gelen büyük hacimli verileri işleyerek, optimize edilmiş nakliye planları oluşturabilir, zaman kazandırabilir ve lojistik verimliliğini artırabilir.

Temel faydalar şunları içerir:

• Uygun maliyetli rota planlaması ve zamanında teslimatlar.
• Daha iyi kaynak kullanımı ve azaltılmış aşınma ile daha akıllı araç ve filo yönetimi.
• Aksaklıklara ve gecikmelere yanıt veren uyarlanabilir rotalama.

Gerçek hayat örnekleri:

UPS'in ORION sistemi, zamanında teslimat performansını artırırken yılda 10 milyon galondan fazla yakıt tasarrufu sağlamıştır.⁴³

DHL, AI destekli MySupplyChain platformunu kullanarak zamanında teslimatlarda %15 artış ve sevkiyat gecikmelerinde %20 azalma gördü.⁴⁴

> Hukuk uygulamaları

110. Sözleşme oluşturma

Generative AI, önceden tanımlanmış şablonlara ve kriterlere dayalı olarak sözleşmeler oluşturabilir. Bu, satın alma departmanlarına zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir ve sözleşme dilinde tutarlılık ve doğruluğun sağlanmasına yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Orangetheory, sözleşme yönetimi süreçlerini otomatikleştirmek ve franchise ağı genelinde 1.000'den fazla sözleşme şablonunu yönetmek için AI Assist'ten yararlanmak üzere Ironclad ile çalıştı.

Bu işbirliği, proje zaman çizelgelerini altı aydan üç aya indirdi ve dijital sözleşme çözümleriyle müşteri deneyimini iyileştirdi.

111. Sözleşme uyumluluğu

Şirketlerin çeşitli müzakere edilmiş şartlara sahip binlerce sözleşmesi vardır. Dil anlama yeteneklerine sahip LLM'ler veya generative AI uygulamaları şunları yapabilir:

• Sözleşmeleri kategorize etme
• Ortak şartları belirleme
• Benzersiz veya nadir şartları vurgulama

112. Hukuk chatbot'ları

Generative AI, chatbot'ların kullanıcı sorgularını yorumlayarak ve net, doğru yanıtlar sağlayarak temel hukuki rehberlik sunmasını sağlar. Bu chatbot'lar, kiracı hakları veya sözleşme temelleri gibi yaygın hukuki sorulara yardımcı olabilir ve rehberli prompt'lar aracılığıyla kullanıcıların basit hukuki belgeler hazırlamasına yardımcı olabilir.

Ayrıca, mevcut soruna bağlı olarak kullanıcıları hukuki yardım hizmetleri veya hükümet portalları gibi doğru kaynaklara yönlendirebilirler. AI destekli chatbot'lar, erken hukuki desteği otomatikleştirerek, özellikle maliyet veya erişilebilirlik engelleriyle karşılaşabilecek bireyler için hukuki yardımı daha erişilebilir hale getirir.

113. AI yönetişimi ve uyumluluk otomasyonu

Kuruluşlar, düzenleyici raporlama, model denetimi ve açıklanabilirlik için AI yönetişim araçlarını devreye alıyor.

Uygulamalar şunları içerir:

• Politika ve uyumluluk belgesi oluşturma
• AI risk değerlendirmesi ve önyargı tespiti
• Denetim izi ve açıklanabilir karar özetleri

Gerçek hayat örneği: Credo AI, sistem görünürlüğü için AI Kaydı, uyumluluk yönetimi için Yönetişim Çalışma Alanları, standartlaştırılmış gözetim için Politika İstihbaratı ve generative AI'ın sorumlu kullanımını sağlamak için Guardrails gibi yetenekler sunar.

Genel bulut, özel bulut ve self-hosted konfigürasyonlarda mevcut olan platform, kuruluşların AI yaşam döngüsü boyunca şeffaflığı, düzenleyici uyumluluğu ve hesap verebilirliği sürdürmesini sağlar.⁴⁵

> Satış uygulamaları

114. Satış videosu oluşturma

Generative AI, müşterinin ihtiyaçlarına ve beklentilerine özel olarak uyarlanmış kişiselleştirilmiş satış videoları oluşturmak için kullanılabilir. Bu kişiselleştirilmiş satış videoları, satış temsilcilerinin satış hedeflerini bireysel olarak ele almalarını, müşterilerle kişisel ilişkileri artırmalarını ve daha fazla potansiyel müşteri oluşturmalarını sağlar.

Gerçek hayat örneği: Xerox, video prodüksiyon maliyetlerini %50 azaltmak ve eğitim içeriği oluşturmak için gereken süreyi %30 kısaltmak amacıyla Synthesia'nın AI avatar video platformuyla ortaklık kurdu.

Platform ayrıca Xerox'un 1.000'den fazla satış temsilcisi için etkileşimi ve bilgi kalıcılığını artırırken küresel iş gücü için eğitim materyallerini yerelleştirmesine olanak tanıdı.

115. Satış koçluğu

Generative AI, performans verilerine ve öğrenme stiline dayalı olarak bireysel satış temsilcilerine kişiselleştirilmiş satış koçluğu sağlamak için kullanılabilir. Bu, satış ekiplerinin becerilerini ve performanslarını geliştirmelerine ve satış üretkenliğini artırmalarına yardımcı olabilir.

116. Satış tahmini ve pipeline optimizasyonu

Generative AI, geçmiş satış verilerini analiz edebilir ve gelecekteki satışlar için tahminler oluşturabilir. Böylece satış ekipleri satış pipeline'larını optimize edebilir ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis edebilir.

117. Potansiyel müşteri belirleme ve nitelendirme

AI, müşteri verilerine ve davranışlarına dayalı olarak potansiyel satış müşterilerini belirlemek ve dönüşüm olasılıklarına göre müşterileri nitelendirmek için kullanılabilir. Ayrıca, potansiyel müşteriler oluşturmak için özelleştirilmiş satış taktikleri ve kampanyaları üretebilir.

> Denetim uygulamaları

118. Denetim raporlama otomasyonu

Raporlama gibi manuel süreçler zaman alıcı ve hataya açık olabilir. ChatGPT gibi generative modeller, denetçilerin evrak işleri ve raporlar gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olabilir. Özellikle, bulguların nasıl sunulduğu konusunda tutarlılık sunan standartlaştırılmış raporlar (aşağıdaki şekil gibi) üretebilirler.

Şekil 22: OpenAI'ın ChatGPT'si ile denetim raporları oluşturma.

Gerçek hayat örneği: KPMG, finansal verileri analiz etmek ve denetim süreçlerini otomatikleştirmek için AI'dan yararlanmak üzere MindBridge ile işbirliği yaptı.

Bu ortaklık, anormallikleri tespit etmek ve riskli işlemleri işaretlemek için AI kullanarak denetimlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırdı. KPMG'nin müşterilerine daha güvenilir finansal içgörüler sunmasını sağladı.

119. Belgelerin veri analizi

Denetim süreçleri düzenli olarak kapsamlı finansal ve operasyonel veri setlerini analiz eder.

ChatGPT, aşağıdaki gibi bazı veri analizi görevlerini otomatikleştirebilir:

• Hesaplamalar yapma
• Toplulaştırmalar
• Veri seti karşılaştırmaları

120. Gerçek zamanlı risk izleme

Generative AI araçları, gerçek zamanlı risk izlemede de yardımcı olabilir. Denetçiler, organizasyonun operasyonlarını, kontrol önlemlerini ve iş bağlamını keşfetmek için modelle etkileşime girer.

Örneğin ChatGPT, denetçilerin risk seviyelerini değerlendirmelerine, daha fazla araştırma için öncelikli alanları belirlemelerine ve potansiyel tehlikeler hakkında içgörü kazanmalarına yardımcı olabilir.

121. Desen tanıma ve anormallik tespiti

Generative AI, denetçilerin daha fazla inceleme için denetim anormalliklerini tespit etmelerine ve işaretlemelerine yardımcı olabilir. İnsan değerlendirmesi ile doğru bir şekilde dahil edildiğinde, generative AI araçları potansiyel dolandırıcılığı belirlemede ve iç denetim fonksiyonlarını geliştirmede faydalı olabilir.

Denetçiler, generative AI modellerinin doğal dil işleme yeteneklerini, ilgili verileri besleyerek ve garip veya beklenmedik desenleri aramasını isteyerek manuel olarak belirlenmesi zor olabilecek potansiyel riskleri ortaya çıkarmak için kullanabilirler.

122. Denetçileri eğitme

Denetimde, ChatGPT, denetçilere işleriyle ilgili uzmanlık, açıklamalar ve örnekler sunarak onları eğitebilir. Aşağıdaki gibi eğitim materyalleri sunabilir:

• Kavramsal bilgi
• Vaka çalışmaları

> Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) uygulamaları

123. Ar-Ge ekipleri için ekip işbirliği

Generative AI, üst düzey karar verme ve problem çözmede işbirlikçi bir takım arkadaşı olarak işlev görebilir. Öneriler sunarak, ödünleşimleri değerlendirerek ve alanlar arası bilgiyi sentezleyerek AI araçları disiplinler arası ekip çalışmasını geliştirebilir.

Gerçek hayat örneği: Procter & Gamble'da 776 profesyonel ile AI'ın, özellikle GPT-4'ün, ürün geliştirme görevlerinde ekip çalışması ve bireysel performans üzerindeki etkisini değerlendirmek için bir çalışma yapıldı.⁴⁶ Çalışmanın temel bulguları şunlardır:

• Performans geliştirme: AI tarafından desteklenen bireyler, AI'sız geleneksel iki kişilik ekiplerle aynı seviyede performans gösterdi, bu da AI'ın insan işbirliğinin faydalarını taklit edebileceğini göstermektedir. AI kullanan ekipler, özellikle en kaliteli çözümleri üretmede en yüksek performans seviyelerini gösterdi.
• Uzmanlık entegrasyonu: AI desteği, hem ticari hem de Ar-Ge profesyonellerinin teknik ve pazar perspektiflerini entegre eden, geleneksel uzmanlık silolarını etkili bir şekilde köprüleyen dengeli çözümler geliştirmesini sağladı.
• Verimlilik kazanımları: AI kullanan katılımcılar, AI'sız olanlara göre görevleri %12-16 daha hızlı tamamlarken, aynı zamanda daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler üretti.
• Duygusal etki: AI kullanıcıları, AI kullanmayan meslektaşlarına kıyasla heyecan ve coşku gibi artan olumlu duygular ve kaygı ve hayal kırıklığı gibi azalan olumsuz duygular bildirdi.

124. AI araştırmalarında Generative AI

Generative yeteneklere olan talep arttıkça, araştırmacılar verimliliği, ölçeklenebilirliği ve performansı artırmak için yeni mimari yenilikleri ve eğitim yöntemlerini araştırıyor.

Bu, yüksek kaliteli çıktıları korurken hesaplama maliyeti, bellek sınırlamaları ve daha uzun bağlam pencerelerini işleme yeteneği gibi zorlukların ele alınmasını içerir.

Gerçek hayat örneği:

Yakın tarihli araştırmalara göre, Retentive Network (ReN) adı verilen yeni bir sinir ağı mimarisi, large language model'ler için Transformer'lara alternatif olarak önerilmiştir.

ReN, uzun dizilerde iyileştirilmiş verimlilik için doğrusal zaman ve bellek karmaşıklığı sunan geleneksel attention'ın yerini alan bir retention mekanizması sunar. Doğrusal recurrent decomposition olarak bilinen bir yöntemle recurrent modellerin bellek avantajlarını Transformer'ların paralel eğitim yetenekleriyle birleştirir.

Deneysel sonuçlar, ReN'in temel benchmark'larda Transformer performansını eşleştirdiğini veya aştığını, aynı zamanda daha hızlı inference ve azaltılmış kaynak tüketimi sağladığını göstermektedir.⁴⁷

> Üretkenlik ve otomasyon Uygulamaları

125. AI iş akışı ajanları

AI ajanları, CRM, Slack veya Jira gibi uygulamalar arasında akıl yürütme, bellek ve eylemleri zincirleyerek uçtan uca görevleri yerine getirebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Belge oluşturucular ve özetleme asistanları
• Sunum oluşturucular
• Web tarayıcı asistanları
• Otomatik toplantı takipleri
• Kurumsal araçlar arasında iş akışı orkestrasyonu

Örneğin, AI destekli Excel araçlarını doğruluklarını, özelliklerini ve fiyatlandırmalarını değerlendirmek için benchmark ettik. İşte bazı sonuçlar:

• Claude Max: En yüksek hassasiyeti ve en kullanıcı dostu deneyimi sunar.
• R2 Copilot: Temel görevlerde iyi performans gösterir ancak daha karmaşık hesaplamalarda zorlanır.
• Quadratic: Güçlü görselleştirme özellikleri ve Python ve PHP'de kodlama yetenekleriyle öne çıkar.
• Tryshortcut: Kapsamlı açıklamalar ve analitik fonksiyonlar sunarak finansal modelleme için idealdir.
• GPTExcel: Birden fazla dili desteklemede üstündür, bu da onu uluslararası ekipler için uygun hale getirir.

Generative AI uygulamaları, kullanım alanları ve örnekler özeti

*Bir endüstri, iş fonksiyonu veya diğer uygulama alanı

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{En İyi 125 Generative AI Uygulaması}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Netflix uses generative AI in one of its shows for first time | Netflix | The Guardian

The Guardian

2.

Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

Pictory.ai

3.

AI Video Research & Innovation | Runway AI

4.

DALL·E 2 | OpenAI

5.

Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company

6.

Full article: Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs

Taylor & Francis

7.

Free AI Design Generator - Design Using AI | Figma

8.

Luma AI | AI Video Generation with Ray3 & Dream Machine | Luma AI

Luma AI

9.

[2108.04476] SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation

10.

[2309.03926] Large-Scale Automatic Audiobook Creation

11.

Twilio Help Center

12.

Resources and Insights for Enterprise L&D Leaders | Filtered

Filtered

13.

When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind | PLOS Mental Health

14.

Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta

15.

#genai #llms #trip | Pranav Pathak | 125 comments

16.

How Amazon Q automates software development with GenAI | Andy Jassy posted on the topic | LinkedIn

17.

https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

18.

After more than a year in secrecy, yesterday we revealed Daisy to the world. An AI pensioner who scams the scammers. She’s already wasted thousands of hours of scammers’ time. And while they’re… | David Masterman | 230 comments

19.

ChatGPT plugins | OpenAI

20.

Hello GPT-4o | OpenAI

21.

Generative AI in drug discovery: Use cases, benefits and implementation

22.

https://arxiv.org/pdf/2510.09914

23.

AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

24.

https://www.novartisfoundation.org/our-programs/ai4betterhearts-cardiovascular-data-collaborative

25.

Using GenAI to Understand Health Care Solutions | BCG

Boston Consulting Group

26.

How Novo Nordisk uses AI to draft clinical reports | Simon Smith posted on the topic | LinkedIn

27.

Powering virtual education for the classroom | OpenAI

28.

https://documents1.worldbank.org/curated/en/099548105192529324/pdf/IDU-c09f40d8-9ff8-42dc-b315-591157499be7.pdf

29.

Why This Artist Isn’t Afraid of AI’s Role in Art

Time

30.

How AI infiltrated perfume | The Verge

The Verge

31.

Streamlining financial solutions for safety and growth | OpenAI

32.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

33.

Generative AI Use Cases - Workflow®

34.

Invoice Processing with IDP Generative AI - YouTube

35.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis | Nature Human Behaviour

Nature Publishing Group UK

36.

Narrato Helps Site Smart Create Content 8x Faster & Save 80% in Content Production Costs

37.

AEO Grader: Free One-Time AEO Brand Check, No Account Required

38.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

39.

10x decrease in application time with TheKey | Humanly

40.

AI Agents for HR | IBM

41.

https://arxiv.org/pdf/2504.11436v1

42.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

43.

Optimizing Delivery Routes - INFORMS

44.

How AI In Logistics Improves Deliveries - DHL Express MM | DHL Myanmar

DHL Myanmar

45.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

46.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

47.

AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery | alphaXiv

arXiv

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 6

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

Yanıtla

Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Yanıtla

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Yanıtla

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Yanıtla

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Yanıtla

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Yanıtla

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Yanıtla