En İyi 125 Üretken Yapay Zeka Uygulaması

30'dan fazla vaka çalışması ve 10 kıyaslamaya dayanarak, 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdığımız analizimiz sonucunda, aşağıdaki kategorilerde 125 üretken yapay zeka kullanım senaryosu belirledik:

• Genel genAI uygulamaları
• Sektöre özgü genAI uygulamaları
• İşlev bazlı genAI uygulamaları

Tek bir doğru cevabın olduğu (ör. tahmin veya sınıflandırma) diğer yapay zeka uygulamaları için AI uygulamaları inceleyin.

Ayrıca, işlev veya sektör gibi çeşitli kriterlere göre filtreleyebileceğiniz bir listede üretken yapay zeka uygulamaları, kullanım senaryoları ve gerçek hayat örnekleri görebilirsiniz.

Genel genAI uygulamaları

> Video uygulamaları

1. Video oluşturma

Yapay zeka destekli video üretim araçları, AI video oluşturucuları, içerik oluşturma platformları ve düzenleme çözümleri sayesinde 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 yapay zeka video oluşturma araçlarını değerlendirdik ve e-ticaret için yüksek kaliteli ürün tanıtım videoları oluşturmadaki etkinliklerini belirledik.

Her yapay zeka aracı stok görseller kullanılarak test edildi ve 10 üzerinden, İstek Uyumluluğu (talimatları takip etmedeki doğruluk), Fiziksel Doğruluk (gerçekçi fizik ve etkileşimler) ve Ürün Bütünlüğü (görünüm ve detaylardaki tutarlılık) kriterlerine göre puanlandı. İşte gözlemlerimizden bazıları:

• Yaygın sorunlar: Birçok yapay zeka aracı, ürün ayrıntılarını doğru aktarmakta, markaya özgü özellikleri korumakta ve istek uyumluluğunu sağlamakta zorlandı.
• Önemli bulgular: Yapay zeka tarafından oluşturulan videolar, daha fazla iyileştirme olmadan e-ticaret ürün görselleştirmesi için henüz tamamen güvenilir değil. İstekleri geliştirmek ve yapay zeka modellerine ince ayar yapmak sonuçları iyileştirebilir.

Gerçek hayat örneği: Netflix, bir TV programında ilk kez üretken yapay zeka kullandı ve Arjantinli bilim kurgu dizisi “El Eternauta”ya yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler ekledi. Eş-CEO Ted Sarandos, yapay zekanın VFX ekiplerine çöken bir bina gibi karmaşık sahneleri geleneksel yöntemlere göre daha hızlı ve düşük maliyetle oluşturmada yardımcı olduğunu ve prodüksiyonu finansal olarak mümkün kıldığını söyledi.

Bu hamle eğlence sektöründe iş kayıpları konusunda endişelere yol açsa da Sarandos, yapay zekanın insan yaratıcıların yerini almak yerine onları desteklemeyi amaçladığını belirtti.¹

Yapay zekanın iş piyasasını nasıl etkileyeceğine dair son tahminleri öğrenmek için AI iş kaybı sayfasına bakın.

2. Video tahmini

GAN tabanlı bir video tahmin sistemi:

• Bir videonun hem zamansal hem de uzamsal 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 hayati önem taşıyan anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Lucid Dream Network, şablonlar ve müzik/görsel entegrasyonu sunan Pictory'nin metinden videoya aracını kullanarak video prodüksiyonunu geliştirdi.

Bu yenilik, şirketin üretkenliğini 350% artırmasını ve sosyal medya erişimi ile etkileşimini 500% yükseltmesini sağladı.²

3. Yapay zeka video düzenleme ve animasyonu

Oluşturmanın ötesinde, üretken yapay zeka düzenleme, storyboard 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 tabanlı video düzenlemeye olanak tanır ve pazarlama ekipleri için post-prodüksiyon süresini 70%'in üzerinde azaltır.³

> Görüntü uygulamaları

4. Görüntü oluşturma

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

Ayrıca bu görsel materyalleri ticari amaçlarla kullanmak da mümkündür, bu da yapay zeka tarafından oluşturulan görüntü oluşturmayı 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 yapay zeka tarafından oluşturulan görüntü, “Teddy bear'ların ukiyo-e tarzında market alışverişi yapması” metin açıklamasına dayanarak üretildi.⁴

Gerçek hayat örneği: Coca-Cola, OpenAI ve Bain & Company ile iş birliği yaparak “Create Real Magic” platformunu başlattı.

OpenAI'ın GPT-4 ve DALL-E modellerini yaratıcı oluşturma için kullanan bu proje, kullanıcıların Coca-Cola'nın ikonik unsurlarını (kontur şişesi ve Noel Baba gibi) kullanarak özel sanat eserleri oluşturmasına olanak tanıdı.⁵

5. Anlamsal görüntüden fotoğrafa çeviri

Bir anlamsal görüntü veya çizime 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 Düzenlerinin Oluşturulması.⁶

6. Görüntüden görüntüye dönüşüm

Bir görüntünün rengi, ortamı veya biçimi gibi dış öğelerini, onu oluşturan öğeleri koruyarak dönüştürmeyi içerir.

Böyle bir dönüşümün bir örneği, gündüz görüntüsünü gece görüntüsüne dönüştürmek olabilir. Bu tür bir dönüşüm, bir görüntünün temel niteliklerini değiştirmek, renklendirmek veya stilini değiştirmek için de kullanılabilir.

7. Görüntü çözünürlüğünü artırma (süper çözünürlük)

Üretken yapay zeka, mevcut içeriğe dayalı olarak yeni içerik oluşturmak için çeşitli yöntemler kullanır. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) bu yöntemlerden biridir. Bir GAN, yeni veri oluşturan bir üretici ve bu verinin gerçekçi olmasını sağlayan 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 materyali ve/veya tıbbi materyallerin yüksek kaliteli versiyonlarını üretmek için kullanışlıdır. Diğer bir kullanım durumu ise gözetim amaçlıdır.

8. Yapay zeka tasarım yardımcı pilotları

Yaratıcı üretken yapay zeka tasarım araçları, marka tutarlılığını korurken düzen, renk eşleştirme ve şablon oluşturmayı otomatikleştirebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayat örneği: Figma AI, metin istemlerine dayalı olarak otomatik-düzenler ve tipografi eşleştirmeleri oluşturarak pazarlama ekipleri için tasarım süresini kısaltır.⁷

9. 3D şekil oluşturma

Bu alanda, nesnelerin yüksek kaliteli 3D versiyonlarını oluşturmak için araştırmalar devam etmektedir. GAN tabanlı şekil oluşturma kullanılarak, kaynağa benzerlik 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 3D alanları yeniden oluşturmak üzere Gaussian Splatting kullanır.⁸

Şekil 4: SP-GAN: Küre Kılavuzlu 3D Şekil Oluşturma ve Manipülasyonu.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 görevi görür.

TTS oluşturma, eğitim, pazarlama, podcasting ve reklamcılık gibi çok sayıda ticari uygulamaya sahiptir. Örneğin, bir eğitimci ders notlarını daha çekici hale getirmek için ses materyallerine dönüştürebilir ve aynı yöntem görme engelliler için eğitim materyalleri oluşturmakta da yararlı olabilir. Ses sanatçısı ve ekipman masrafını ortadan kaldırmanın yanı sıra, TTS şirketlere dil ve vokal repertuvarı açısından birçok seçenek sunar.

Bu teknoloji kullanılarak binlerce kitap sesli kitaba dönüştürülmüştür.¹⁰

Metin oluşturmada büyük dil modellerinin yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinin: large language models.

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

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

11. Konuşmadan konuşmaya dönüşüm

Üretken yapay zekanın 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 sektörler için avantajlıdır.

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

12. Müzik oluşturma

Üretken yapay zeka, müzik prodüksiyonunda da amaçlıdır. Müzik oluşturma araçları, reklamlar veya diğer yaratıcı amaçlar için yeni müzik materyalleri üretmek için kullanılabilir.

Ancak bu bağlamda, telif hakkıyla korunan sanat eserlerinin eğitim verilerine dahil edilmesinden kaynaklanan telif hakkı ihlali gibi önemli bir engelin aşılması gerekmektedir. Daha fazla bilgi için AI etiği.

> Metin tabanlı uygulamalar

13. Fikir üretimi

LLM çıktıları halüsinasyon, telif hakkı vb. sorunlar nedeniyle yayına uygun olmayabilir. Ancak fikir üretimi, metin oluşturma için muhtemelen en yaygın kullanım durumudur. Fikir oluşturmada makinelerle çalışmak, kullanıcıların çözüm alanını hızla taramasına olanak tanır.

Bir insan olarak daha yaratıcı olmak için bir makinenin yardımını almak şaşırtıcıdır. Bu mümkündür çünkü üretken yapay zekanın yetenekleri, makinelerin yetenekleri hakkında tipik olarak düşündüğümüzden oldukça farklıdır (ör. daha esnek, daha az güvenilir).¹²

14. Metin oluşturma

Araştırmacılar, son teknoloji ML algoritmalarının eksikliklerine alternatifler sunmak için GAN'lara başvurdu. GAN'lar, görsel amaçlarla ilk kullanımlarının yanı sıra, metin oluşturma için de eğitilmektedir.

Üretken yapay zeka aracılığıyla diyaloglar, başlıklar veya reklamlar oluşturmak, pazarlama, oyun ve iletişim endüstrilerinde yaygın bir uygulamadır.

Üretken yapay zekanın iş başındaki açık bir örneği, e-posta metni oluşturmak için yapay zeka e-posta asistanlarının kullanılmasıdır. Yapay zeka e-posta asistanları, kısa istemlerden eksiksiz, gösterişli e-postalar oluşturarak, tutarlı bir üslup ve kalite sağlayarak kullanıcıların zaman kazanmasına yardımcı olur.

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 dilbilimsel farklılıklarını inceledi.

Geniş bir örneklemde, sonuçlar katılımcıların yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar ile terapistlerin yanıtları arasında nadiren ayrım yapabildiğini ve ChatGPT'nin yanıtlarının terapötik kalite açısından daha yüksek puan aldığını gösterdi. Dilbilimsel analiz, yapay zekanın üstün bağlamsallaştırmasının etkinliğine katkıda bulunabileceğini öne sürüyor.

Bu bulgular, üretken yapay zekanın psikoterapiyi geliştirme potansiyelini vurgularken, teknofobi ve yaratıcılık ile kanıta dayalı uygulama arasındaki denge gibi etik kaygıların, yapay zekanın ruh sağlığındaki rolü gelişmeye devam ederken dikkatlice ele alınması gerekmektedir.¹³

Gerçek hayat örneği: Meta AI'nın 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:

• Konvolüsyon Modülü: EEG ve MEG sinyallerinden uzamsal ve zamansal özellikler çıkarır.
• Transformer Modülü: Anlama ve ifadeyi geliştirmek için girdi dizilerini işler.
• Dil Modeli Modülü: Metin doğruluğunu iyileştirmek ve hassaslaştırmak için önceden eğitilmiş karakter düzeyinde bir dil modeli kullanır.

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

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

Daha fazla large language model örneği ve metin oluşturma gibi uygulamaları keşfedin.

15. Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma

Bireylerin 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

Üretken yapay zeka ile kişisel içerik oluşturma, son derece özelleştirilmiş ve ilgili içerik sağlama potansiyeline sahiptir.

16. Duygu analizi/metin sınıflandırma

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

Üretken yapay zeka, çeşitli duygularla (ör. olumlu, olumsuz, nötr) etiketlenmiş sentetik metin verileri oluşturarak duygu analizinde kullanılabilir. Bu sentetik veriler daha sonra derin öğrenme modellerini gerçek dünya metin verileri üzerinde duygu analizi yapmak üzere eğitmek için kullanılabilir.

Ayrıca, belirli bir duyguyu iletmek üzere özel olarak tasarlanmış metinler oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, bir üretken yapay zeka sistemi, kamuoyunu etkilemek veya belirli bir konuşmanın duygusunu şekillendirmek amacıyla kasıtlı olarak olumlu veya olumsuz sosyal medya gönderileri oluşturmak için kullanılabilir.

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

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

17. Akıllı arama

Akıllı Arama, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak hassas ve bağlama duyarlı sonuçlar sunar. 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 daraltmasına olanak tanır. Ayrıca, sesli ve görsel girdileri de destekleyebilir.

Akıllı arama, sektörler genelinde yaygın olarak uygulanmaktadır. eCommerce'te 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 doğal dilde doğrudan bir arama kutusuna 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” diye arayabilir. 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 oluşturma

Sigorta şirketleri için yazılım sağlayıcısı 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.

Üretken yapay zeka, kod oluşturmayı otomatikleştirerek yazılım geliştirmeyi geliştirir ve böylece manuel programlama ihtiyacını azaltır.

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

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

Bu araç, kod dönüşümlerini otomatikleştirerek yükseltme süresini 50 geliştirici gününden birkaç saate indiriyor 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 verimlilik kazancı elde etti. Bu, yapay zekanın büyük işletmeler için yazılım bakımında nasıl büyük üretkenlik iyileştirmeleri sağlayabileceğini vurgulamaktadır.¹⁶

19. Kod tamamlama

Kodlama için üretken yapay zekanın en basit kullanımlarından biri, geliştiriciler yazarken kod tamamlamaları önermektir. Bu, özellikle tekrarlayan veya sıkıcı görevler için zaman kazandırabilir ve hataları azaltabilir.

20. Kod incelemesi

Üretken yapay zeka, mevcut kodun kalite kontrollerini yapmak ve onu iyileştirmeler önererek veya daha verimli ya da okunması daha kolay alternatif uygulamalar oluşturarak 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

Üretken yapay zeka, kodu yeniden düzenleme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir, bu da bakımı ve güncellemeyi kolaylaştırır.

23. Kod stili denetimi

Üretken yapay zeka, kodlama stili yönergelerine uygunluk açısından kodu analiz ederek bir kod tabanında tutarlılık ve okunabilirlik sağlayabilir.

24. Test senaryoları oluşturma

ChatGPT gibi üretken araçlar, kullanıcı gereksinimlerine veya kullanıcı hikayelerine dayalı test senaryoları oluşturmaya, uygulamanın işlevselliğinin net bir tanımını sağlamaya ve uygulamanın çeşitli yönlerini kapsayacak birden fazla senaryo ve test durumu üretmeye yardımcı olabilir.

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

Teknik ekipler, genellikle geliştirme döngülerini hızlandıran ve kod kalitesini artıran hızlı prototip oluşturma, hata ayıklama, test üretimi, altyapı otomasyonu ve karmaşık kod tabanlarında gezinme için kullanır.

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

25. Test kodu oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, doğal dil açıklamalarını test otomasyon betiklerine dönüştürebilir. Düz dilde açıklanan gereksinimleri anlayarak, istenen programlama dilinde veya test otomasyon çerçevesinde belirli komutlara veya kod parçacıklarına çevirebilir.

Şekil 7: ChatGPT-4 aracılığıyla NLP'den test betiklerine.

26. Test betiği bakımı

ChatGPT, eski veya yinelenen kodları tespit ederek, iyileştirmeler sunarak ve yeni gereksinimlere göre otomatik olarak güncelleyerek test betiklerini yönetmeye yardımcı olabilir.

27. Test dokümantasyonu

Üretken yapay zeka modelleri, geçerli e-posta adresleri, adlar, konumlar ve belirli kalıplara veya gereksinimlere uyan diğer test verilerini oluşturmak gibi girdi parametrelerine dayalı olarak gerçekçi test verileri üretebilir.

28. Test sonucu analizi

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

> Diğer uygulamalar

29. Konuşmalı yapay zeka

Üretken yapay zekanın bir diğer kullanım durumu, kullanıcı girdisine doğal dil biçiminde yanıtlar üretmeyi içerir. Bu tür, sohbet pencereleri veya sesli asistanlar gibi konuşmalı arayüzler aracılığıyla bilgi sağlamak, soruları yanıtlamak veya kullanıcılar için görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış sohbet botlarında ve sanal asistanlarda yaygın olarak kullanılır.

ChatGPT, konuşmalı yapay zekanın popüler bir örneğidir. Kullanıcılara felsefi tartışmalar gibi son derece bilgilendirici ve entegre bir konuşma sunar. Örneğin, aşağıda ChatGPT ile bir sohbeti görebilirsiniz.

Şekil 8: ChatGPT ile bir konuşma.

Gerçek hayat örneği: İngiliz telekomünikasyon hizmetleri sağlayıcısı O2 ve VCCP'nin yapay zeka yaratıcı ajansı Faith, insanları dolandırıcılıktan korumak amacıyla, Daisy adlı gerçekçi bir Konuşmalı Yapay Zeka kullanarak telefon dolandırıcılarıyla mücadele etmek için yenilikçi bir kampanya başlattı.

Gerçek bir büyükanneden esinlenen ve dolandırıcıların yaşlı kurban stereotiplerine göre modellenen Daisy, dolandırıcılarla gerçek zamanlı olarak etkileşime geçer, 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 büyük bir dil modeli, fotogerçekçi görseller için bir difüzyon modeli ve bir VCCP çalışanının büyükannesine dayalı ses modellemesi dahil olmak üzere gelişmiş yapay zeka teknolojisini içeriyordu.¹⁸

30. Veri sentezi

Üretken yapay zeka, gerçek veri noktalarına dayanmadan gerçek dünya istatistiklerini taklit eden sentetik veri üretebilir, bu da onu model eğitimi, veri gizliliği ve doğal dil işleme görevleri için kullanışlı hale getirir.

31. Veri görselleştirme

ChatGPT gibi bazı üretici modeller, birçok alan için yararlı olan veri görselleştirme yapabilir. Python kütüphanelerini (pandas, numpy ve matplotlib gibi) kullanarak veri kümelerini yüklemek, dönüşümler yapmak ve verileri analiz etmek için kullanılabilir.

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

Şekil 9: ChatGPT kod yorumlayıcısı ile veri analizi.

32. Dosya dönüştürme

ChatGPT kod yorumlayıcısı, gerekli kütüphanelerin mevcut olması ve işlemin Python kodu kullanılarak gerçekleştirilebilmesi koşuluyla dosyaları farklı biçimler arasında dönüştürebilir.

33. Matematik problemlerini çözme

Genel olarak, büyük dil modelleri matematiksel soruları anlayabilir ve çözebilir. Bu, modele bağlı olarak temel problemlerin yanı sıra karmaşık olanları da içerir. Aşağıda, ChatGPT'nin bu konudaki yeteneklerine bir örnek verilmiştir.

Şekil 10: OpenAI'in ChatGPT eklentileriyle matematik problemlerini çözme.¹⁹

34. Çok modlu yapay zeka asistanları

OpenAI'nin GPT-4o modeli, Google Gemini 1.5 Pro ve Anthropic Claude 3.5 gibi son gelişmeler, metin, görüntü ve ses anlayışını tek bir modelde birleştirmiştir. Bu çok modlu asistanlar, birden fazla formatı eş zamanlı olarak işler ve üretir.

Uygulamalar şunları içerir:

• Bağlamsal akıl yürütme ile gerçek zamanlı sesli ve görüntülü sohbet
• Görsel soru cevaplama ve grafik yorumlama
• “Gör, duy, yanıtla” müşteri hizmetleri sistemleri

Gerçek hayat örneği: OpenAI'nin GPT-4o modeli, konuşma tanıma, görüş ve metin üretimini entegre ederek kullanıcıların nesnelerin veya belgelerin gerçek zamanlı görsel analizi ile doğal sözlü konuşmalar yapmasına olanak tanır.²⁰

Sektöre özgü genAI uygulamaları

> Sağlık hizmetleri uygulamaları

35. İlaç keşfi ve geliştirme

Üretken yapay zeka algoritmalarının gücünden yararlanarak potansiyel ilaç adayları bulmak ve etkinliklerini bilgisayar simülasyonlarıyla 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 yapay zeka ajanları ve yardımcı pilotlar geliştiriyor:

• Hedef belirleme: Biyolojik verileri analiz ederek umut vadeden ilaç hedeflerini belirler ve önceliklendirir.
• Öncü optimizasyonu: Kimyasal kütüphaneleri tarar, yeni moleküller üretir ve moleküler özellikleri optimize eder.
• Klinik öncesi değerlendirme: İlaç davranışını ve olası etkileşimleri tahmin ederek güvenlik ve etkinliği sağlar.
• İlaç yeniden konumlandırma: Veritabanlarını ve hastalık yollarını 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.

Üretken yapay zeka yazılımı ayrıca, biyolojik bilgi ve yapılandırılmış biyomedikal verileri entegre ederek yeni biyomoleküller, proteinler ve terapötik ajanlar tasarlamaya yardımcı olur (ör. hedefli ilaç keşfi için bilgi grafiği ile güçlendirilmiş üretici modeller).²²

Uygulamalar şunları içerir:

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

36. Kişiselleştirilmiş tıp

Üretken yapay zekanın kişiselleştirilmiş tıp alanındaki bir diğer uygulaması, hastaların semptomlarını anlayan ve hasta beyanları ve test sonuçlarına dayanarak artan doğrulukta teşhisler üreten medikal sohbet robotları olarak hizmet verebilecek modeller oluşturmaktır.²³ Daha sonra bu modeller, bir hastanın tıbbi geçmişine, semptomlarına ve daha fazlasına özel olarak uyarlanmış bireyselleştirilmiş tedavi planları hazırlayabilir.

Gerçek hayat örneği: AI4BetterHearts, Novartis Vakfı, Microsoft AI for Health ve ortakları tarafından, kalp sağlığı verilerini birleştirip analiz ederek kardiyovasküler sağlığı iyileştirmek için başlatılan küresel bir girişimdir.

İş birliği, veri silolarını yıkmayı ve sağlık sistemlerini reaktif bakımdan önleyici bakıma dönüştürmek için makine öğreniminden yararlanmayı hedefliyor. Harvard'ın Sağlık Sistemleri İnovasyon Laboratuvarı ile ortaklık kuran girişim, 80 ülkedeki sağlık sistemi performansını inceliyor ve elde edilen içgörüler AI4HealthyCities Sağlık Eşitliği Ağı'nı tamamlıyor.²⁴

37. Gelişmiş tıbbi görüntüleme

Makine öğreniminin gücünü BT ve MRI taramaları gibi tıbbi görüntüleme teknolojileriyle birleştiren üretken yapay zeka algoritmaları, tıbbi görüntülemede hassasiyeti artırarak daha iyi sonuçlar verebilir.

38. Nüfus sağlığı yönetimi

Sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka kullanmak, politika yapıcıların aşağıdakileri yapmasına olanak tanıyarak daha iyi nüfus 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 yanıt vermesine yardımcı olmak için bir üretken yapay zeka uygulaması geliştirdi.

Bu yapay zeka aracı, önceden onaylanmış materyallere dayalı yanıtlar oluşturur ve hastalara doğru bilgilerin iletilmesini sağlar. Erken geri bildirimlere göre, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların 79%'i düzenleme yapılmadan gönderilmeye hazır bulunmuştur.

Uygulama, hasta katılımını iyileştirmeyi ve doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlarken, potansiyel olarak tedavi talebini artırmayı hedeflemektedir.²⁵

39. Semptom kontrolü için yapay zeka sohbet robotları

Semptom değerlendirme sohbet robotları, sorular sorarak, öneriler sunarak ve gerektiğinde kullanıcıları sağlık profesyonelleriyle buluşturarak bireylerin sağlıklarını anlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Bu sohbet robotları, hastaların sağlıklarına proaktif bir yaklaşım benimsemeleri için anında tıbbi rehberlik ve ön bilgi sunar. Semptomları analiz ederek, olası sağlık sorunlarının erken teşhisine de yardımcı olabilir ve kişiye özel tavsiyeler sağlayabilirler.

Ancak, bu araçların kullanımı dikkate değer sınırlamalar içerir:

• Sınırlı teşhis doğruluğu: Semptom denetleyicileri, tıp uzmanlarının uzmanlığından yoksun olabilir ve bu da ciddi durumlar için teşhis doğruluklarını güvenilmez kılar. Kullanıcılar bunları dikkatli kullanmalı ve profesyonel tavsiyenin yerine geçecek şekilde düşünmemelidir.
• Empati eksikliği: Bu araçlar, sağlık profesyonellerinin sunduğu duygusal destek, güvence veya kişiselleştirilmiş rehberliği sağlayamaz, bu da hastaların duygusal ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerini sınırlar.
• Sohbet robotlarına aşırı güvenme: Tıbbi tavsiye için sohbet robotlarına bağımlılık, genel veya yanlış bilgilerden kaynaklanan kaygıya yol açabilir ve gerektiğinde uygun tıbbi bakım aramayı caydırabilir.
• Yasal ve gizlilik endişeleri: Tavsiyedeki yanlış adımlar veya kişisel verilerin işlenmesi, özellikle HIPAA gibi katı gizlilik yasalarına sahip bölgelerde yasal sorunlara neden olabilir. Doğru tasarım, uyumluluğa ve veri güvenliğine öncelik vermelidir.

40. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanları

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

Bu ajanlar ayrıca, konuşmalı 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 olurlar.

41. Yasal dokümantasyon otomasyonu

Yasal dokümantasyon otomasyonu, sağlık ve ilaç gibi regüle edilen sektörlerde uyumlulukla ilgili belgeleri oluşturmak, gözden geçirmek ve yönetmek için yapay zeka güdümlü araçların kullanılmasını ifade eder.

Bu otomasyon sayesinde kuruluşlar manuel çabayı azaltabilir, onaylı içerikle tutarlılığı sağlayabilir ve klinik çalışma raporlarının, yasal başvuruların ve uyumluluk belgelerinin hazırlanmasını hızlandırabilir.

Gerçek hayat örneği: Novo Nordisk, klinik çalışma raporlarının hazırlanmasına yardımcı olmak üzere Anthropic'in Claude modelini benimsedi ve bu sayede süreç haftalardan dakikalara indi.

Yazar sayısını 50'nin üzerinden üçe düşüren şirket, insan denetimi yoluyla doğruluğu korurken personel sayısında 94% ve maliyet tasarrufunda 92% azalma elde etti.

Yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için daha önce onaylanmış içeriğin tutarlı bir şekilde yeniden kullanılmasını sağlayan bilgi-getirimi destekli üretim (RAG) yönteminden yararlanıyorlar. Bu yaklaşım, yasal dokümantasyonda verimliliği artırarak, yapay zeka ve insan iş birliğinin daha hızlı ve daha uygun maliyetli uyumluluk süreçleri nasıl yönlendirebileceğini göstermektedir.²⁶

42. Sağlık hizmetlerinde sentetik veri üretimi

Yapay zeka artık genel sentetik veri üretmek yerine, tıbbi araştırmalar, eğitim ve klinik yapay zeka sistemlerinin doğrulanması için çok modlu sentetik veri kümeleri oluşturarak mahremiyet kısıtlamalarını etkili bir şekilde ele alırken klinik gerçekçiliği korur.

Kullanım durumları şunları içerir:

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

> Eğitim uygulamaları

43. Kişiselleştirilmiş dersler

Eğitim için üretken yapay zekadan yararlanarak, kişiselleştirilmiş ders planları öğrencilere mümkün olan en etkili ve 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, üretken yapay zeka 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

Üretken yapay zeka, sınavlar ve kavram tekrarları dahil olmak üzere çeşitli öğretim materyallerinin hızla oluşturulmasını sağlar. Bu, eğitimcilerin hızlı bir şekilde benzersiz içerikler üretmesine yardımcı olur.

Ayrıca yapay zeka, video dersler veya podcast'ler için betikler oluşturarak çevrimiçi kurslar için multimedya içerik oluşturmayı kolaylaştırır (aşağıdaki şekle bakın).

Şekil 11: NOLEJ'den yapay zeka tarafından oluşturulan ders içeriği örneği.

46. Özel ders verme

Yapay zeka tarafından oluşturulan özel ders, öğrencilerin sanal bir öğretmenle etkileşime geçmesine ve evlerinin rahatlığında 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, yapay zeka asistanı Khanmigo'da GPT-4'ten yararlanır ve bu araç, öğrenciler için sanal bir öğretmen ve öğretmenler için farklı eğitim ihtiyaçlarını karşılayan bir destek görevi görür.

Khanmigo, kişiselleştirilmiş sorular sorarak ve içerik alaka düzeyini bağlamsallaştırarak daha derin öğrenmeyi teşvik eder. İlk sonuçlar, öğrenci katılımını ve öğrenme sonuçlarını iyileştirme konusunda umut vericidir. Khanmigo ayrıca öğretmenlerin öğretim materyalleri oluşturmasına ve öğrenme deneyimlerini uyarlamasına yardımcı olur (Aşağıdaki Şekle bakın).

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

Gerçek hayat örneği: Nijerya'da yapılan bir çalışma, üretken yapay zekanın orta öğretimdeki öğrenci öğrenme sonuçları üzerindeki etkisini değerlendirdi. Müdahale, Microsoft Copilot'un GPT-4 tarafından desteklenen bir sanal öğretmen olarak kullanıldığı, altı haftalık okul sonrası programda İngilizce dil eğitimi için kullanılmasını içeriyordu. Çalışmada, dokuz devlet okulunda randomize kontrollü bir deney yapıldı.

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

Yaklaşım, yapay zeka güdümlü özel dersi öğretmen gözetimi ve müfredat uyumuyla birleştirdi. Çalışma ayrıca programın geleneksel müdahalelere kıyasla uygun maliyetli olduğunu buldu.

Bu bulgular, üretken yapay zekanın yapılandırılmış eğitim programlarına entegre edildiğinde, sınırlı eğitim kaynaklarına sahip bağlamlarda öğrenmeyi desteklemek için uygulanabilir bir yöntem sunabileceğini göstermektedir.²⁸

47. Analitik modeller için veri gizliliğinin korunması

Eğitim veri setleri oluşturmak için üretken yapay zeka kullanmanın 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 kalıplarını öğrenmekten türetilen yapay zeka tarafından oluşturulan sentetik veriler, anonimliğin sağlanmasına ve öğrenci gizliliğinin korunmasına yardımcı olur. Üretici modeller tarafından üretilen sentetik veri setleri, güvenli ve kullanımı emniyetli olmakla birlikte diğer algoritmaları eğitmek için etkili ve kullanışlıdır.

48. Eski öğrenim materyallerini geri yükleme

Üretken yapay zeka, tarihi belgeler, fotoğraflar ve filmler gibi eskimiş veya düşük kaliteli öğrenim materyallerinin kalitesini artırabilir.

Bu materyallerin çözünürlüğünü yapay zeka kullanarak artırmak, onları modern standartlara getirebilir ve yüksek kaliteli medyaya alışkın öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirebilir.

> Moda uygulamaları

49. Moda tasarımcıları için yaratıcı tasarım

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

Gerçek hayat örneği: ClothingGAN, yaratıcı giysi tasarımları oluşturmak için tasarlanmış bir yapay zeka 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

Üretken Yapay Zekayı kullanarak, moda endüstrisi, eskizleri hızla canlı resimlere dönüştürerek hem zamandan hem de kaynaktan tasarruf edebilir.

51. Temsili moda modelleri oluşturma

Moda şirketleri, üretken yapay zekayı kullanarak çeşitli moda modelleri oluşturarak, çeşitli müşteri tabanlarına daha iyi hizmet verebilir ve ürünlerini daha otantik bir şekilde sergileyebilirler. Bu modelleri, müşteriler için sanal prova seçenekleri veya bir giysinin 3D olarak işlenmesi için kullanabilirler.

Gerçek hayat örneği: Miami merkezli fotoğrafçı Dahlia Dreszer, üretken yapay zekayı sanatsal pratiğine dahil ederek onu fotoğrafçılığın yanı sıra ek bir araç olarak değerlendiriyor. “Bringing the Outside In” sergisi için, kendi görsel stili üzerine yapay zeka modellerini eğitti, bir yapay zeka tarafından üretilmiş eser yarattı ve ziyaretçilere rehberlik etmesi ve soruları yanıtlaması için bir yapay zeka klonu oluşturdu.

Dreszer, yapay zekayı fikir üretimini hızlandırabilen, yaratıcı olanakları genişletebilen ve deneyselliği destekleyebilen bir araç olarak görürken, öngörülemeyen çıktılar ve azalmış sanatsal kontrol gibi sınırlamalarını da kabul ediyor.

Dreszer, yapay zekanın önemli bir çalışma gerektirdiğini ve kestirme bir yol olarak değil, uzun bir yaratıcı sürecin parçası olarak anlaşılması gerektiğini savunuyor. Şimdiki anı, yapay zekanın sanatsal iş akışlarına daha geniş entegrasyonunun erken bir aşaması olarak görüyor ve sanatçıların hızla gelişen araçlara nasıl uyum sağlayacaklarını belirleyeceğini düşünüyor.²⁹

52. Moda markaları için pazarlama ve trend analizi

Üretken yapay zeka, modada trend analizine şu şekilde yardımcı olabilir:

• Makine öğrenimi ve olasılıksal programlama gibi çeşitli teknikleri bir araya getirerek. Bu teknikler, moda işinde müşterinin isteklerini dikkate alan güçlü üretici modellere imkan tanır.
• Geleneksel analitiğin ve müşteri talebi algoritmalarının yapabileceklerinin ötesine geçen, belirli tüketici istekleri için derinlemesine kişiselleştirilmiş seçenekler oluşturma.

Ayrıca moda pazarlama yeteneklerini de şu şekilde geliştirir:

• Hedef kitle için son derece özel ve kişiselleştirilmiş bir ürün yelpazesi oluşturmak üzere veri analizi, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanma
• Belirli bir kişinin ilgi alanlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış, onları etkileşime geçirmek için tasarlanmış e-postalar, web sitesi sayfaları, başlıklar ve reklamlar tasarlama
• Arama sonuçlarında fırtına estirmesi muhtemel yaratıcı ve özgün pazarlama ve reklam içerikleri kurgulama

53. Üretken yapay zeka ile kozmetik

Kozmetik endüstrisindeki birçok şirket üretken yapay zekadan yararlanıyor; bir şirket, formülasyonu otomatikleştirerek, üretim süresini kısaltarak ve kokuların nasıl tasarlanıp değerlendirildiğini değiştirerek parfüm geliştirmeyi dönüştürüyor.

Gerçek hayat örneği: Osmo gibi şirketler, koku moleküllerini analiz etmek ve 48 saatten kısa sürede özel kokular yaratmak için makine öğrenimini kullanarak, ham maddelerin bekletilmesi ve manuel karıştırma işlemini içeren geleneksel aylar süren süreci baypas ediyor.

Givaudan, DSM-Firmenich, IFF ve Symrise gibi büyük sektör oyuncuları, yapay zekayı mevzuat kontrollerine, içerik seçimine ve koku optimizasyonuna entegre ediyor.³⁰

> Bankacılık uygulamaları

54. Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka, bankalara şüpheli veya sahtekarlık içeren işlemleri tespit etmek için güçlü bir araç sunarak, finansal suçla mücadele yeteneklerini geliştirir. GAN'ları bir dizi sahtekarlık işlemiyle eğiterek dolandırıcılık tespiti amacıyla kullanmak, yeterince temsil edilmeyen işlemlerin belirlenmesine yardımcı olur.

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

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

GPT-4'ün entegrasyonu, daha kişiselleştirilmiş müşteri desteği ve güvenli bir platform sağlamak için gelişmiş dolandırıcılık tespit yetenekleri ile Stripe'ın operasyonel verimliliğini artırdı.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 dayalı yeni ve varsayımdan ücretsiz durumlar yaratarak oynaklığın anlaşılmasına yardımcı olur.

56. Kredi reddi için kullanıcı dostu açıklamalar oluşturma

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

Şekil 14: Üretken Çekişmeli Ağlar Kullanarak Kredi Reddi için Kullanıcı Dostu Açıklamalar Oluşturma.³²

57. Veri gizliliğinin korunması

Sentetik yapay zeka tarafından oluşturulan veri, bankaların kredi değerlendirmesinde model eğitimi için ideal, paylaşılabilir ve gizlilik uyumlu veri setleri oluşturarak veri gizliliği zorluklarının üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir.

Daha fazlası için inceleyebilirsiniz:

• Finansal hizmetlerde üretken yapay zeka uygulamaları

> Oyun uygulamaları

58. Usule dayalı içerik oluşturma

Üretken yapay zeka, 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 üretken yapay zekadan yararlandı.

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

59. Oyuncu davranış analizi

Kişiselleştirilmiş oyun deneyimleri sağlamak için oynanış kalıpları ve tercihler gibi oyuncu verilerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin oyuncu katılımını ve elde tutmayı artırmasına yardımcı olabilir.

60. Oynanamayan karakter (NPC) davranışı

Üretken yapay zeka, düşman yapay zekası ve NPC etkileşimleri gibi gerçekçi ve dinamik NPC davranışları oluşturabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin daha sürükleyici ve zorlu oyun dünyaları yaratmasına yardımcı olabilir.

61. Kullanıcı arayüzü tasarımı

Üretken yapay zeka, sezgisel ve kullanıcı dostu arayüzler tasarlayabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin oyuncu deneyimini iyileştirmesine ve oyuncu katılımını artırmasına yardımcı olabilir.

62. Oyun testi

Üretken programlama araçları, hataları ve aksaklıkları belirlemek ve oynanış dengesi hakkında geri bildirim sağlamak 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 tanıma ve doğrulama sistemlerinde üretken yapay zeka, yolcuların tanımlanmasına ve kimlik doğrulamasına yardımcı olabilir. Bu, çeşitli açılardan çekilen fotoğrafları kullanarak bir yolcunun yüzünün kapsamlı bir görüntüsünü oluşturarak, yolcuları tanımlama ve kimliklerini doğrulama sürecini kolaylaştırır.

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

Bu çözüm ayrıca, küresel bir kimlik belgesi veritabanı kullanarak dolandırıcılık tespitini iyileştiren biyometrik doğrulama ve dolandırıcılık tespitini entegre eder.

64. Kişiselleştirilmiş seyahat ve destinasyon önerileri

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

> Perakende uygulamaları

65. Ürün önerileri

Üretici modeller kullanarak, perakende araçları, müşterilerin satın alma geçmişlerine ve tercihlerine dayanarak ilgilenebilecekleri yeni veya alternatif ürünler önerebilir. Ayrıca, genel alışveriş yolculuğunu iyileştirerek gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin eder.

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

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

66. Ürün ve teşhir tasarımı

Üretken yapay zeka, 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 seçimine göre kişiselleştirmek başka bir seçenektir.

67. Otomatik perakende içeriği oluşturma

Perakendeciler, ürün açıklamaları, sosyal medya promosyon içerikleri, blog gönderileri ve SEO'yu geliştiren ve müşteri katılımını artıran diğer içerikleri oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir.

68. Envanter yönetimi ve tedarik zinciri optimizasyonu

Üretken yapay zeka, geçmiş satış verilerine, trendlere, mevsimselliğe ve diğer faktörlere dayalı tahminler oluşturarak ürünlere yönelik talebi tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu, hem fazla stoğu hem de kıtlığı en aza indirerek envanter kontrolünü geliştirir.

69. Sanal alışveriş asistanları

Üretken yapay zeka, müşterilere alışveriş yolculuklarında yardımcı olan, sorularına yanıtlar üreten ve satın alma sürecinde onlara rehberlik eden konuşmalı sanal asistanları çalıştırabilir.

> Sigorta uygulamaları

70. Poliçe dokümantasyonu

Sigorta araçlarında üretken yapay zeka, kullanıcıya özel detaylara dayalı olarak poliçe belgeleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Gerektiğinde bilgileri otomatik olarak doldurarak bu belgelerin oluşturulma sürecini hızlandırabilir.

Gerçek hayat örneği: Lemonade Insurance, sigorta tekliflerini yönetmek için Maya olarak bilinen yapay zeka ve sohbet robotu teknolojisini hayata geçirdi.

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

71. Risk değerlendirmesi ve prim hesaplama

Üretken yapay zeka, geçmiş verilere dayalı olarak farklı risk senaryolarını simüle etmek ve buna göre prim hesaplamak için kullanılabilir.

Üretici 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

Üretken yapay zeka, sahte ve sahte olmayan talep örnekleri oluşturabilir ve bunlar makine öğrenimi modellerini dolandırıcılığı tespit etmek üzere eğitmek için kullanılabilir. Bu sistemler, potansiyel olarak sahte talepleri erkenden belirlemeye yardımcı olarak sigortacılar için maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.

73. Müşteri profilleme

Üretken yapay zeka, 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. Hasar işleme

Üretken yapay zeka modelleri, genellikle karmaşık olan talep yönetimi sürecini kolaylaştırmak için kullanılabilir. Temel talep sorguları için otomatik yanıtlar oluşturarak, genel talep çözüm sürecini hızlandırır ve sigorta taleplerinin işlenme süresini kısaltırlar.

75. Poliçe oluşturma

Üretken yapay zeka modelleri, her müşterinin özel ihtiyaçlarına ve koşullarına göre kişiselleştirilmiş sigorta poliçeleri oluşturabilir.

Müşteri hakkındaki yaş, sağlık geçmişi, konum gibi verilere dayanarak, yapay zeka sistemi herkese uyan tek tip bir poliçe sunmak yerine bu bireysel özelliklere uyan bir poliçe oluşturabilir.

76. Tahmine dayalı analiz ve senaryo modelleme

Üretken yapay zeka modelleri, geçmiş trendlerden ve verilerden binlerce potansiyel senaryo oluşturabilir. Sigorta şirketleri, bu senaryoları potansiyel gelecekteki sonuçları anlamak ve daha iyi kararlar almak için kullanabilir.

> Üretim uygulamaları

77. Kestirimci bakım

Üreticiler, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak ekipman arızalarını tahmin edebilir ve ekipmanlarını proaktif olarak bakımını yapabilirler. Bu modeller, sıcaklık, titreşim, ses vb. gibi makinelerin kendisinden gelen verilerle eğitilebilir.

Bu modeller bu veri yönetimini öğrendikçe, olası arızalar hakkında tahminler üreterek önleyici bakıma izin verir ve duruş süresini azaltır.

Gerçek hayat örneği: BlueScope, üretim hatlarındaki operasyonel duruş süresini ele almak için Senseye'in Kestirimci Bakım platformundan yararlanmak üzere Siemens ile iş birliği yaptı.

Makine ekipmanlarının 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

Yapay zeka, üretimde kalite kontrol süreçlerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Geçmiş ürünlerin görüntülerinden öğrenerek ve kusurlu olanları belirleyerek, üretken yapay zeka araçları yeni üretilen bir ürünün kusurlu olma olasılığını tahmin eden bir model oluşturabilir.

79. Üretim planlaması ve envanter yönetimi

Üretken yapay zeka modelleri, çeşitli üretim senaryolarını simüle edebilir, talebi tahmin edebilir ve envanter seviyelerini optimize etmeye yardımcı olabilir. Talebi tahmin etmek için geçmiş müşteri verilerini kullanarak daha doğru üretim programları ve optimum envanter seviyeleri sağlayabilir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İşlev bazlı genAI Uygulamaları

> Müşteri hizmetleri uygulamaları

80. Kişiselleştirilmiş müşteri yanıtları

Konuşmalı üretken yapay zeka araçları, her müşteri için kişiselleştirilmiş bir profil oluşturmak üzere geçmiş satın almalar, sohbet geçmişi ve müşteri geri bildirimi gibi müşteri verileri üzerinde eğitilebilir. Bir müşteri mesaj gönderdiğinde, ChatGPT veya benzeri araçlar bu profili kullanarak müşterinin özel ihtiyaç ve tercihlerine göre uyarlanmış ilgili yanıtlar sağlayabilir.

Gerçek hayat örneği: COVID-19 pandemisi sırasında Banc Sabadell, yapay zeka destekli bir sohbet sistemi uygulamak için Zendesk ile ortaklık kurdu.

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 üretken yapay zeka araçlarının müşteri hizmetleri için sunduğu çok dilli destek, farklı dilleri konuşan müşterilere destek sağlamak için sistemin büyük dil modeli yeteneklerinin kullanılmasını içerir. Konuşmalı yapay zeka araçları, çeşitli dillerde eğitilebilir ve mesajları bir dilden diğerine gerçek zamanlı olarak çevirebilir.

Şekil 15: ChatGPT tarafından oluşturulan örnek bir çok dilli müşteri yanıtı.

82. Müşteri sorularına ve şikayetlerine hızlı yanıtlar

Konuşmalı araçlar, ürün kalitesi sorunları, kargo gecikmeleri veya faturalandırma hataları gibi yaygın müşteri şikayetlerini tanımak ve bunlara yanıt vermek üzere 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'sı, self-servis işlevi sayesinde kullanıcıların 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 sunulmasını sağlıyor.

ServiceNow DT ekibi, bu yöntemle yıllık $5.5 milyon tasarruf etti, 54% ITSM sorun yönlendirme oranı ve Now Support ile yaklaşık 20% vaka önleme elde etti. Bu yaklaşım, hızlı çözümler sağlarken, 56% müşteri yapay zeka tarafından özetlenen çözümlerle olumlu deneyimler bildirdiğinden memnuniyeti artırıyor.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 şablonları, alıcının tercihlerine ve gereksinimlerine göre kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmak için kullanabilir.

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

84. Müşteri yorumlarını yanıtlama

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

Yapay zeka sistemleri, kullanıcının hedeflerine ve risk toleransına kişiselleştirilmiş finansal sonuçları simüle eden üretici modeller kullanarak finansal tavsiye, risk profilleri ve yatırım stratejilerini uyarlayabilir.

87. AP automation/fatura işleme

Üretken yapay zeka 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: Üretken yapay zeka ile fatura işleme.³⁴

Gerçek hayat örneği: İspanya'nın ikinci büyük bankası BBVA, OpenAI ile iş birliği yaparak 3.000 ChatGPT Enterprise lisansı aldı. İşletme odaklı bir ChatGPT sürümü olan ChatGPT Enterprise, çalışanların belirli görevlere veya iş akışlarına göre uyarlanmış özelleştirilmiş “GPT'ler” oluşturmasına olanak tanır.

Hukuk, risk, pazarlama, yetenek ve finans dahil olmak üzere çeşitli departmanlardaki BBVA çalışanları, 2.900'den fazla GPT geliştirdi. Bu araçlar, “write-off” gibi riskle ilgili terimleri yorumlamaktan, perakende bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıt taslakları hazırlamaya kadar çeşitli işlevleri yerine getiriyor.

BBVA, erken benimseyenlerin üretkenlikte artış yaşadığını, kullanıcıların 80%'inin araçların haftada iki saatten fazla zaman kazandırdığını belirttiğini bildirdi. Bununla birlikte, ölçülebilir kârlılık etkileri ve teknolojinin ölçeklenmesinin zorlukları hakkındaki endişeler devam ediyor. Şirket, ChatGPT Enterprise'ın karmaşık dahili sistemler ve veritabanlarıyla entegre etmenin zorluklarını vurguladı.

Banka o zamandan beri lisans sayısını 3.300'e çıkardı ve 2025'te daha fazla büyüme planlıyor.

Daha fazlası için bkz. hesap ödeneceklerinde yapay zeka uygulamaları.

> Pazarlama uygulamaları

88. Pazarlama için içerik oluşturma

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

Üç yılı aşkın araştırmayı kapsayan yeni bir çalışma, insan-yapay zeka sinerjisinin karar temelli görevlerden çok yaratıcı görevlerde daha olası olduğunu buldu. İçerik oluşturma gibi yaratıcı işlerde yapay zeka, tekrarlayan görevleri üstlenerek insan yaratıcılığını tamamlar; insanlar ise içgörü ve özgünlüğü sağlar.³⁵

Örneğin, yapay zeka araçları başlıklar oluşturabilir, makaleleri yapılandırabilir ve harekete geçirici mesajlar önerebilirken, pazarlamacılar mesajları iyileştirir ve marka tutarlılığını sağlar. Bu iş birliği, kitlelerin ilgisini çeken yaratıcı dokunuşu kaybetmeden verimliliği artırır.

Yapay zeka geliştikçe, işletmeler yaratıcı süreçleri tamamen otomatikleştirmek yerine, yapay zekayı içerik iş akışlarına stratejik olarak entegre etmeye odaklanmalıdır.

Şekil 18: ChatGPT kullanarak yeni bir elektrikli araba modelinin reklamını yapmak için yapay zeka tarafından oluşturulan içerik.

Gerçek hayat örneği: Dijital pazarlama ve web geliştirme ajansı Site Smart Marketing³⁶ , kaliteyi korurken ve marka yönergelerine bağlı kalırken içerik üretimini ölçeklendirmede zorluklarla karşılaştı. Narrato ile iş birliği yaparak şunları başardılar:

• Gelişmiş verimlilik: Site Smart, Narrato'nun yapay zeka odaklı içerik oluşturma araçlarını entegre ederek içerik üretim süresini sekiz kat azalttı. Özel yapay zeka şablonları ve marka sesi ayarları gibi özellikler, en baştan markaya uygun içerik üretilmesini sağladı.
• Maliyet azaltma: Narrato entegrasyonu, içerik üretim maliyetlerinde 80% düşüş sağladı. Bu verimlilik, Site Smart'ın kaynaklarını daha etkin bir şekilde yeniden tahsis etmesine ve müşterileri için daha fazla değer yaratan alanlara odaklanmasına olanak tanıdı.
• İyileştirilmiş kalite kontrol: Narrato platformu, gelişmiş iş birliği ve azaltılmış hatalarla merkezi bir çalışma alanı sağladı. Yapay zeka entegrasyonu, içerik tutarlılığını ve marka tonuyla uyumu sağlarken kapsamlı revizyon ihtiyacını en aza indirdi.

89. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi

ChatGPT ve benzeri üretici araçlar, doğal dil işleme yetenekleriyle müşterilerinizin tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik özelliklerine göre kişiselleştirilmiş içerikler oluşturabilir. Bu, hedef kitlenizle yankı uyandıran ve daha yüksek katılım ile dönüşüm oranlarına yol açan hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olabilir.

90. Kitle araştırması

Üretken yapay zeka, aşağıdaki gibi müşteri verilerini analiz etmek için kullanılabilir:

• Arama sorguları
• Sosyal medya etkileşimleri
• Müşteri davranışındaki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için geçmiş satın almalar.

Üretken yapay zeka 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 sağladığı için pazarlamada çok önemli bir rol oynar. ChatGPT gibi üretici araçlar, hedef kitlenizle yankı uyandıran 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 kullanabilirler. Üretken yapay zekanın müşteri anketleri oluşturmaya yardımcı olabileceği bazı yollar şunlardır:

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

93. Video reklamlar veya ürün demoları oluşturma

GenAI'daki video oluşturma uygulamaları şunları içerir:

• Video reklamlar: Üretken yapay zeka ile işletmeler, sosyal medya ve video paylaşım siteleri 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. İşletmeler, bu videoları oluşturmak için üretken yapay zeka kullanarak ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir, bu da katılımı ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayat örneği: Entegre yatırım yönetimi çözümlerinin küresel sağlayıcısı SimCorp, video prodüksiyon sürecinin verimliliğini ve tutarlılığını artırmak için Synthesia ile iş birliği yaptı. Synthesia ile ortaklık kurarak şunları başardılar:

• Hızlandırılmış prodüksiyon: Synthesia’nın yapay zeka odaklı video oluşturma platformunu kullanarak SimCorp, video çıktısını beş kat artırdı.
• Zaman tasarrufu: İş birliği, 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 ve yüksek kaliteli bir marka deneyimi sağlamasını garanti etti.

94. E-posta pazarlama kampanyaları

E-posta pazarlaması için üretken yapay zekadan yararlanmak, otomasyonu kolaylaştırarak ve ilgi çekici içerik üretimi ile kişiselleştirmeyi ve yaratıcılığı artırarak pazarlama süreçlerini destekler.

Üretken yapay zeka araçları, aşağıdakilerin kişiselleştirilmiş olarak oluşturulması için kullanılabilir:

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

Yapay zeka 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 oluşturma

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

• İlgili anahtar kelimeler ve ifadeler üretme
• Kapsam boşluklarını 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, başarılı bir SEO stratejisi için çok önemlidir, çünkü potansiyel müşterilerin web sitesinin sunduklarıyla ilgili ürün veya hizmetleri ararken kullandıkları terim ve ifadeleri belirlemeye yardımcı olur.

ChatGPT gibi üretici araçlar, anahtar kelime arama optimizasyonunda aşağıdaki gibi işlevler gerçekleştirebilir:

• Anahtar kelime üretme: Sağlanan bilgilerdeki bağlamı ve dili analiz ederek bir konu veya tema için ilgili anahtar kelime listesi 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 oluşturma.

97. Doğru başlıkları bulma

ChatGPT gibi üretici araçlar, başlıkların aşağıdaki özelliklere sahip olmasını sağlayarak SEO dostu başlıklar oluşturabilir:

• Açıklayıcıdır ve içeriğin konusunu net bir şekilde ifade eder
• Konuyla ilgili anahtar kelimeleri içerebilir
• Kısa ve özdür, genellikle arama motoru sonuç sayfalarında en iyi görüntüleme için 60-70 karakter sınırına uyar
• Dikkat çekicidir ve tıklamaları çekme olasılığı yüksektir, bu da tıklama oranını (CTR) ve nihayetinde SEO'yu iyileştirmeye yardımcı olabilir

98. Arama amacını gruplandırma

Bir sorgunun arkasındaki arama amacını anlamak, müşteri ihtiyaçlarını doğru ve etkili bir şekilde karşılayan içerik oluşturmak için çok önemlidir, bu da daha yüksek katılım ve dönüşümlere yol açar.

ChatGPT gibi araçlar, Doğal Dil İşleme (NLP) yöntemleri sayesinde arama sorgularını analiz ederek ve kullanıcının amaçlanan hedefine veya amacına göre kategorilere ayırarak arama amacı 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 yapay zeka destekli arama motorlarında marka görünürlüğünü ve duyarlılığını değerlendirmek üzere tasarlanmıştır. Bu modellerin markaya nasıl atıfta bulunduğunu analiz ederek mevcut performansa ilişkin içgörüler sağlar ve iyileştirme alanlarını belirler. Temel özellikler şunlardır:

• Marka duyarlılık analizi: Yapay zeka modellerinin markayı tartıştığı tonu ve bağlamı değerlendirerek kamu algısını ölçmek için bir duyarlılık puanı sunar.
• Ses payı değerlendirmesi: Kullanıcıların pazar konumlarını anlamalarına yardımcı olmak için yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçlarında markanın rakiplere göre varlığını ölçer.
• Raporlama: Yapay zeka arama ortamında markanın güçlü ve zayıf yönlerini vurgulayan ayrıntılı bir analiz sunar.

99. İçerik yapısı oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, belirli bir konu için ana hatlar ve organizasyon önerileri oluşturarak içerik yapısı oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu, SEO maksimizasyonu için yararlı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve düzenlenmiş içerik daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar ve arama motorlarının içeriğin bağlamını ve alaka düzeyini anlamasına yardımcı olur.

Şekil 20: ChatGPT bir içeriğin yapısını oluşturur.

100. Meta açıklamaları oluşturma

Meta açıklaması, bir web sayfasının içeriğinin kısa bir özetini sağlayan bir HTML özelliğidir. Meta açıklaması, sayfanın reklamı işlevi görerek kullanıcıları bağlantıya tıklamaya ve sayfayı ziyaret etmeye teşvik eder. Bu nedenle, meta açıklamaları SEO'da önemli bir unsurdur.

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

101. Site haritası kodları oluşturma

Bir 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, 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

Üretken yapay zeka, belirli bir pozisyon için gerekli beceri ve nitelikleri doğru şekilde yansıtan iş tanımları oluşturmak için kullanılabilir.

Gerçek hayat örneği: DataToBiz, doğal dil iş tanımlarına dayalı olarak ilgili özgeçmişleri işlemek ve almak için yapay zeka destekli bir özgeçmiş filtresi geliştirdi. Anlamsal arama ve büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanan özgeçmiş filtreleme, iş tanımlarının yorumlanmasını ve özgeçmişlerle eşleştirilmesini sağladı. Sistem, kullanıcı sorgularını geliştirdi, özgeçmişleri indeksledi ve bağlamsal olarak doğru sonuçlar sağladı.

Ayrıca çözüm, kullanıcı memnuniyetini artırdı, operasyonel verimliliği optimize etti ve daha hızlı ve daha doğru aday seçimiyle sonuçlanacak stratejik yetenek edinimini mümkün kıldı.³⁸

103. Mülakat soruları oluşturma

İK departmanlarının genellikle işe alım sürecinde adaylara sormak üzere bir dizi soru geliştirmesi gerekir, bu da zaman alıcı olabilir. Yapay zeka, 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 alıştırma materyalleri oluşturma

Yapay zeka, eğitim videoları, el kitapları ve diğer belgeler gibi yeni çalışanlar için işe alıştırma materyalleri oluşturabilir.

105. Yapay zeka sohbet robotları ile çalışan desteği

Yapay zeka 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 duyuyordu.³⁹ İşe alımdaki manuel süreçler ve verimsizlikler, karar vermeyi ve daha geniş işe alım ekosistemiyle entegrasyonu yavaşlattı.

Yapay zeka destekli İK sohbet robotları ve sanal asistanlar, başvuru sürecini kolaylaştırarak başvuru süresini 10 kat azalttı ve dönüşüm oranlarını önemli ölçüde artırdı. Temel görevleri otomatikleştirerek ve değerli içgörüler sağlayarak, bu yapay zeka araçları karar vermeyi geliştirdi ve işe alım ekosistemiyle entegrasyonu iyileştirdi.

Gerçek hayat örneği: IBM İK temsilcileri, “yetenek akışları” olarak adlandırılan kapsamlı bir önceden oluşturulmuş konuşmalı yapay zeka otomasyon kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar, yönetmeliklere ve şirket politikalarına uyumu sağlarken karmaşık İK görevlerinin yönetilmesine yardımcı olur. Ayrıca çalışanlara doğal dil ile desteklenen bir self-servis sohbet deneyimi sunar.⁴⁰

106. İş yeri üretkenliğini artırma

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

Microsoft 365 Copilot kullanılarak yapılan altı aylık bir saha deneyi, üretken yapay zekanın e-postalara harcanan süreyi 25% azaltabileceğini, belge tamamlamayı hızlandırabileceğini ve ekip iş akışlarını veya toplantı yapılarını bozmadan odaklanma süresini artırabileceğini gösterdi.

En dikkate değer iyileşmeler, çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde meydana geldi ve bu, erken üretkenlik kazanımlarını vurgularken, tam yapay zeka güdümlü dönüşümü gerçekleştirmek için daha geniş organizasyonel değişikliklere duyulan ihtiyacın da altını çizdi.⁴¹

> Tedarik zinciri ve satın alma uygulamaları

107. Talep tahmini ve tedarik zinciri yönetimi

Üretken yapay zeka, belirli ürün ve hizmetlere yönelik talebi tahmin ederek işletmelerin tedarik zinciri operasyonlarını buna göre optimize etmelerine yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin envanter maliyetlerini düşürmesine, sipariş teslim sürelerini iyileştirmesine ve israf ile aşırı stoklamayı azaltmasına yardımcı olabilir.

Üretken yapay zekanın talebi tahmin ederek ve süreçleri optimize ederek tedarik zinciri operasyonlarını nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.

Gerçek hayat örneği: Amerika, Avrupa ve Asya-Pasifik'te faaliyet gösteren lider bir eczane hizmetleri şirketi, müşteri talebini tedarikçi teslimatlarıyla uyumlu hale getirmede yinelenen zorluklarla karşı karşıyaydı. Dahili tahminleri, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük, 25 tesiste stok tükenmesi yarattı 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 içeriyordu. Temel sonuçlar şunları içeriyordu:

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

108. Yapay zeka sohbet robotları ile envanter yönetimi

Yapay zeka sohbet robotları, 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 yapay zeka sohbet robotlarını kullanmanın faydaları şunlardır:

• Otomatik satın alma: Yapay zeka sohbet robotları, stok eşiklerine göre öğeleri otomatik olarak yeniden sipariş edebilir.
• Envanter takibi: Stok seviyeleri ve sipariş durumları hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlar.
• Müşteri desteği: Ürün bulunabilirliği ve sipariş ayrıntıları hakkındaki soruları yanıtlar.
• Gelişmiş kategorizasyon: Ürünleri daha iyi sınıflandırmak ve önermek için makine öğrenimini kullanır.

109. Nakliye ve rota planlaması

Üretken yapay zeka, tedarik zinciri yönetiminde nakliye ve rota planlamasını 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.
• Kesintilere 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, yapay zeka destekli MySupplyChain platformunu kullanarak zamanında teslimatlarda 15% artış ve sevkiyat gecikmelerinde 20% azalma elde etmiştir.⁴⁴

> Hukuk uygulamaları

110. Sözleşme oluşturma

Üretken yapay zeka, önceden tanımlanmış şablonlara ve kriterlere dayalı olarak sözleşmeler oluşturabilir. Bu, satın alma departmanlarına zaman ve emek kazandırabilir ve sözleşme dilinde tutarlılık ile doğruluğun sağlanmasına yardımcı olabilir.

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

Bu iş birliği, proje zaman çizelgelerini altı aydan üç aya indirdi ve dijital sözleşme çözümleri ile müşteri deneyimini iyileştirdi.

111. Sözleşme uyumluluğu

Şirketlerin çeşitli müzakere edilmiş şartlara sahip binlerce sözleşmesi vardır. Dil anlama yeteneğine sahip LLM'ler veya üretken yapay zeka uygulamaları şunları yapabilir:

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

112. Hukuk sohbet robotları

Üretken yapay zeka, sohbet robotlarının kullanıcı sorgularını yorumlayarak ve net, doğru yanıtlar sağlayarak temel hukuki rehberlik sunmasını sağlar. Bu sohbet robotları, kiracı hakları veya sözleşme temelleri gibi yaygın hukuki sorulara yardımcı olabilir ve yönlendirmeli prompt'lar aracılığıyla kullanıcıların basit hukuki belgeler hazırlamasına yardımcı olabilir.

Ayrıca, mevcut konuya göre kullanıcıları adli yardım hizmetleri veya devlet portalları gibi doğru kaynaklara yönlendirebilirler. Yapay zeka destekli sohbet robotları, erken hukuki desteği otomatikleştirerek, özellikle maliyet veya erişilebilirlik engelleriyle karşılaşabilecek bireyler için hukuki yardımı daha erişilebilir hale getirir.

113. Yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk otomasyonu

Kuruluşlar, yasal raporlama, model denetimi ve açıklanabilirlik için AI governance araçları konuşlandırıyor.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayat örneği: Credo AI, sistem görünürlüğü için AI Registry, uyumluluk yönetimi için Governance Workspaces, standartlaştırılmış gözetim için Policy Intelligence ve üretken yapay zekanın sorumlu kullanımını sağlamak için Guardrails gibi yetenekler sunar.

Genel bulut, özel bulut ve self-hosted konfigürasyonlarda mevcut olan platform, kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsü boyunca şeffaflık, yasal uyumluluk ve hesap verebilirliği sürdürmesini sağlar.⁴⁵

> Satış uygulamaları

114. Satış videosu oluşturma

Üretken yapay zeka, 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 oluşturma süresini 30% kısaltmak için Synthesia'nın yapay zeka avatar video platformu ile 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

Üretken yapay zeka, bireysel satış temsilcilerine performans verilerine ve öğrenme stillerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş satış koçluğu sağlamak için kullanılabilir. Bu, satış ekiplerinin becerilerini ve performanslarını geliştirmelerine ve satış üretkenliğini artırmalarına yardımcı olabilir.

116. Satış tahmini ve satış hattı optimizasyonu

Üretken yapay zeka, geçmiş satış verilerini analiz edebilir ve gelecekteki satışlar için tahminler oluşturabilir. Böylece satış ekipleri satış hatlarını optimize edebilir ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis edebilir.

117. Potansiyel müşteri belirleme ve nitelendirme

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

> Denetim uygulamaları

118. Denetim raporlaması otomasyonu

Raporlama gibi manuel süreçler zaman alıcı ve hataya açık olabilir. ChatGPT gibi üretici modeller, denetçilerin evrak işleri ve raporlar gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmelerine yardımcı olabilir. Özellikle, bulguların nasıl sunulduğunda tutarlılık sağlayan standartlaştırılmış raporlar (aşağıdaki şekilde olduğu gibi) üretebilirler.

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

Gerçek hayat örneği: KPMG, finansal verileri analiz etmek ve denetim süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanmak üzere MindBridge ile iş birliği yaptı.

Bu ortaklık, anormallikleri tespit etmek ve riskli işlemleri işaretlemek için yapay zeka kullanarak denetimlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırdı. KPMG'nin müşterilerine daha güvenilir finansal içgörüler sağlamasını mümkün kıldı.

119. Belgelerin veri analizi

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

ChatGPT, aşağıdakiler gibi bu veri analizi görevlerinin bazılarını otomatikleştirebilir:

• Hesaplamalar yapma
• Toplamalar
• Veri seti karşılaştırmaları

120. Gerçek zamanlı risk izleme

Üretken yapay zeka araçları, gerçek zamanlı risk izlemede de yardımcı olabilir. Denetçiler, kuruluşun operasyonlarını, kontrol önlemlerini ve iş bağlamını keşfetmek için modelle etkileşime girer.

Örneğin ChatGPT, denetçilere risk seviyelerini değerlendirmede, daha fazla araştırma için öncelikli alanları belirlemede ve potansiyel tehlikeler hakkında içgörü kazanmada yardımcı olabilir.

121. Örüntü tanıma ve anormallik tespiti

Üretken yapay zeka, denetçilerin daha fazla inceleme için denetim anormalliklerini tespit etmesine ve işaretlemesine yardımcı olabilir. İnsan değerlendirmesiyle doğru bir şekilde birleştirildiğinde, üretken yapay zeka araçları potansiyel dolandırıcılığı belirlemede ve iç denetim işlevlerini geliştirmede yararlı olabilir.

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

122. Denetçilerin eğitimi

Denetimde, ChatGPT, onlara işleriyle ilgili uzmanlık, açıklamalar ve örnekler sunarak denetçileri eğitebilir. Aşağıdaki gibi eğitim materyalleri sağlayabilir:

• Kavramsal bilgi
• Vaka çalışmaları

> Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) uygulamaları

123. Ar-Ge ekipleri için ekip iş birliği

Üretken yapay zeka, üst düzey karar verme ve problem çözmede işbirlikçi bir ekip arkadaşı olarak işlev görebilir. Öneriler sunarak, takasları değerlendirerek ve alanlar arasında bilgi sentezleyerek yapay zeka araçları, disiplinler arası ekip çalışmasını geliştirebilir.

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

• Performans artışı: Yapay zeka yardımı alan bireyler, yapay zeka olmadan geleneksel iki kişilik ekiplerle eşit düzeyde performans gösterdi; bu, yapay zekanın insan iş birliğinin faydalarını taklit edebileceğini göstermektedir. Yapay zeka kullanan ekipler, özellikle en kaliteli çözümleri üretmede en yüksek performans seviyelerini sergiledi.​
• Uzmanlık entegrasyonu: Yapay zeka yardımı, hem ticari hem de Ar-Ge profesyonellerinin teknik ve pazar perspektiflerini entegre eden dengeli çözümler geliştirmesini sağlayarak geleneksel uzmanlık silolarını etkili bir şekilde köprüledi.​
• Verimlilik kazanımları: Yapay zeka kullanan katılımcılar, görevleri yapay zeka kullanmayanlara göre 12-16% daha hızlı tamamlarken aynı zamanda daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler üretti.​
• Duygusal etki: Yapay zeka kullanıcıları, yapay zeka kullanmayan meslektaşlarına kıyasla heyecan ve coşku gibi olumlu duygularda artış, kaygı ve hayal kırıklığı gibi olumsuz duygularda ise azalma bildirdi.​

124. Yapay zeka araştırmalarında üretken yapay zeka

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

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

Gerçek hayat örneği:

Yakın tarihli bir araştırmaya göre, Retentive Network (ReN) adı verilen yeni bir sinir ağı mimarisi, büyük dil modelleri için Transformer'lara alternatif olarak önerilmiştir.

ReN, geleneksel dikkatin yerini alarak uzun dizilerde gelişmiş verimlilik için doğrusal zaman ve bellek karmaşıklığı sunan bir tutma mekanizması tanıtır. Doğrusal tekrarlayan ayrışım olarak bilinen bir yöntemle, tekrarlayan modellerin bellek avantajlarını Transformer'ların paralel eğitim yetenekleriyle birleştirir.

Deneysel sonuçlar, ReN'in temel kıyaslamalarda Transformer performansıyla eşleştiğini veya onu aştığını, aynı zamanda daha hızlı çıkarım ve azaltılmış kaynak tüketimi sağladığını göstermektedir.⁴⁷

> Üretkenlik ve otomasyon uygulamaları

125. Yapay zeka iş akışı ajanları

Yapay zeka 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, doğruluk, özellikler ve fiyatlandırmalarını değerlendirmek için yapay zeka destekli Excel araçlarını kıyasladık. 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 ile PHP'de kodlama yetenekleriyle öne çıkar.
• Tryshortcut: Finansal modelleme için ideal kılan kapsamlı açıklamalar ve analitik işlevler sunar.
• GPTExcel: Birden fazla dili desteklemede üstündür, bu da onu uluslararası ekipler için uygun kılar.

Üretken yapay zeka uygulamaları, kullanım senaryoları ve örnekler özeti

*Bir endüstri, işlev 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 Üretken Yapay Zeka 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

Master student at Shanghai Jiao Tong University

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'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. 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