En İyi 125 Üretken Yapay Zeka Uygulaması

30'dan fazla vaka çalışması ve 10 kıyaslama üzerindeki analizimize dayanarak, 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdığımız çalışmalarımız sonucunda, aşağıdaki kategorilerde 125 üretken yapay zeka kullanım alanı belirledik:

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

Tek bir doğru cevabın olduğu talepler için diğer yapay zeka uygulamalarını (örneğin tahmin veya sınıflandırma) görmek isterseniz, yapay zeka uygulamaları sayfasına bakabilirsiniz.

Ayrıca, iş fonksiyonu veya sektör gibi çeşitli kriterlere göre filtreleyebileceğiniz bir liste halinde üretken yapay zeka uygulamalarını, kullanım alanlarını ve gerçek hayattan örnekleri görebilirsiniz.

Genel genAI uygulamaları

> Video uygulamaları

1. Video oluşturma

Yapay zeka video oluşturucuları, içerik üretim platformları ve düzenleme çözümleri de dahil olmak üzere yapay zeka destekli video üretim araçları, işletmelerin yüksek kaliteli videolar üretmesine, içerikleri 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 İstem Uyumluluğu (talimatları takip etmede doğruluk), Fiziksel Doğruluk (gerçekçi fizik ve etkileşimler) ve Ürün Bütünlüğü (görünüm ve ayrıntılarda tutarlılık) temelinde 10 üzerinden puanlandı. İşte gözlemlerimizden bazıları:

• Yaygın sorunlar: Birçok yapay zeka aracı, ürün ayrıntılarını doğru şekilde aktarmakta, markaya özgü özellikleri korumakta ve prompt'lar uyumluluğunu sağlamakta zorlandı.
• Temel bulgular: Yapay zeka tarafından oluşturulan videolar, daha fazla iyileştirme yapılmadan e-ticaret ürün görselleştirmesi için henüz tam olarak güvenilir değildir. İstemleri geliştirmek ve yapay zeka modellerinde ince ayar yapmak sonuçları iyileştirebilir.

Gerçek hayattan örnek: Netflix, Arjantinli bilim kurgu dizisi "El Eternauta"ya yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler ekleyerek bir TV şovunda ilk kez üretken yapay zekayı kullandı. Eş CEO Ted Sarandos, yapay zekanın VFX ekiplerinin çöken bir bina gibi karmaşık sahneleri geleneksel yöntemlere göre daha hızlı ve daha düşük maliyetle oluşturmasına yardımcı olduğunu ve prodüksiyonu finansal olarak mümkün kıldığını söyledi.

Bu hamle eğlence sektöründe iş kayıpları konusunda endişelere yol açmış olsa da Sarandos, yapay zekanın insan yaratıcıların yerini almaktan ziyade onları desteklemeyi amaçladığını söyledi.¹

Yapay zekanın iş piyasasını nasıl etkileyeceğine dair son tahminler hakkında daha fazla bilgi edinmek için yapay zeka 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 de dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerde kritik öneme sahip anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Lucid Dream Network, önceden hazırlanmış 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 büyütmesine yardımcı oldu.²

3. Yapay zeka video düzenleme ve animasyon

Oluşturmanın ötesinde, üretken yapay zeka 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 hayattan örnek: 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

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

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, "ukiyo-e tarzında market alışverişi yapan oyuncak ayılar" metin açıklamasına dayanarak üretilmiştir.⁴

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

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

5. Anlamsal görüntüden fotoğrafa dönüştürme

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

Şekil 2: Eğitilmiş Koşullu GAN'lara Dayalı Sentetik Alan Tahsisi Olasılık Düzenleri Oluşturma.⁶

6. Görüntüden görüntüye dönüştürme

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

Böyle bir dönüştürmeye örnek olarak bir gündüz görüntüsünü gece görüntüsüne dönüştürmek verilebilir. Bu tür dönüştürme, bir görüntünün temel özelliklerini değiştirmek, renklendirmek veya stilini değiştirmek için de kullanılabilir.

7. Görüntü çözünürlüğü 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 veriler oluşturan ve bunların gerçekçi olmasını sağlayan bir üretici ve bir ayırt ediciden oluşur.

GAN tabanlı yöntem, Süper Çözünürlüklü GAN'lar aracılığıyla bir görüntünün yüksek çözünürlüklü bir versiyonunu oluşturmanıza olanak tanır. Bu yöntem, yüksek çözünürlüklü formatta kaydedilmesi ekonomik olmayan arşiv materyallerinin ve/veya tıbbi materyallerin yüksek kaliteli versiyonlarını üretmek için kullanışlıdır. Bir diğer kullanım alanı 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
• Marka kimliği oluşturma
• Dinamik kampanya A/B tasarımı

Gerçek hayattan örnek: 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 hayattan örnek: Luma AI, dijital pazarlama ve oyun ortamları için fotogerçekçi 3D alanları yeniden oluşturmak için Gaussian Splatting kullanır.⁸

Şekil 3: SP-GAN: Küre Kılavuzlu 3D Şekil Oluşturma ve Manipülasyonu.⁹

> Ses uygulamaları

10. Metinden sese 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 birden fazla iş uygulamasına 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 faydalı olabilir. Ses sanatçıları ve ekipman masrafını ortadan kaldırmanın yanı sıra, TTS şirketlere dil ve vokal repertuvarı açısından birçok seçenek de sunar.

Bu teknoloji kullanılarak binlerce kitap sesli kitaba dönüştürülmüştür.¹⁰

Metin oluşturmada büyük dil modellerinin yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Gerçek hayattan örnek: Twilio, bulut tabanlı bir metinden sese hizmeti olan Amazon Polly ile işbirliği yaparak ses sentezi yeteneklerini geliştirdi.

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

11. Konuşmadan konuşmaya dönüştürme

Üretken yapay zekanın sesle ilgili bir uygulaması, mevcut ses kaynaklarından sesler üretmeyi içerir. STS dönüştürme 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 aşılması gereken önemli bir engel bulunmaktadır. Yapay zeka etiği hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Metin tabanlı uygulamalar

13. Fikir üretme

LLM çıktısı, halüsinasyon, telif hakları vb. sorunlar nedeniyle yayınlanmaya uygun olmayabilir. Ancak fikir üretme, metin oluşturma için muhtemelen en yaygın kullanım alanıdır. Fikir geliştirmede makinelerle çalışmak, kullanıcıların çözüm alanını hızla taramasını sağlar.

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

14. Metin oluşturma

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

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

Üretken yapay zekanın işleyişine dair net bir örnek, e-posta metni oluşturmak için yapay zeka e-posta asistanlarının kullanılmasıdır. Yapay zeka e-posta asistanları, kısa istemlerden eksiksiz, cilalı e-postalar oluşturarak kullanıcıların zamandan tasarruf etmesine yardımcı olur ve tutarlı bir 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 nasıl uyumlu olduğunu ve dilbilimsel farklılıklarını araştırdı.

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 sürmektedir.

Bu bulgular, üretken yapay zekanın psikoterapiyi geliştirme potansiyelini vurgulasa da, teknofobi ve yaratıcılık ile kanıta dayalı uygulama arasındaki denge gibi etik kaygılar, yapay zekanın ruh sağlığındaki rolü gelişmeye devam ederken dikkatle ele alınmalıdır.¹³

Gerçek hayattan örnek: Meta AI'nin Brain2Qwerty'si, invaziv olmayan elektroensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) sinyallerini kullanarak yazma sırasındaki beyin aktivitesinden cümleleri çözer.

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

• Konvolüsyon 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'e ulaştı.

Umut verici olsa da yaklaşım, gerçek zamanlı çözme 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 oluşturma gibi daha fazla büyük dil modeli 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

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

16. Duygu analizi/metin sınıflandırma

Görüş madenciliği olarak da bilinen duygu analizi, yazılı materyallerin duygusal bağlamını çözmek için doğal dil işleme ve metin madenciliğini kullanır.

Üretken yapay zeka, çeşitli duygularla (örneğin 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 derin öğrenme modellerini eğitmek için kullanılabilir.

Ayrıca, belirli bir duyguyu iletmek üzere özel olarak tasarlanmış metinler oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, bir üretken yapay zeka sistemi, kamuoyunu etkilemeyi veya belirli bir konuşmanın duygusunu şekillendirmeyi amaçlayarak 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 faydalı olabilir (aşağıdaki şekilde olduğu gibi).

Şekil 4: GAN Tabanlı Modeller Kullanarak Duygu Analizi için Sentetik Metin Oluşturmanın 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 yönlü filtreleme gibi özellikler kullanıcıların aramaları iyileştirmesine olanak tanır. Ayrıca ses ve görsel girdileri 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 hayattan örnek: Booking.com, kullanıcıların tercihlerini doğrudan bir arama kutusu içinde doğal dille ifade etmelerine olanak tanıyan bir araç olan Akıllı Filtreler'i tanıttı.

Örneğin, Amsterdam'a bir hafta sonu seyahati planlayan bir gezgin "harika bir spor salonu ve odadan kanal manzaralı oteller" şeklinde 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 oluşturma

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 alıştırma süreçlerini geliştirmek ve dahili iletişimi kolaylaştırmak için biletleme ve dokümantasyonu entegre etti.

Üretken yapay zeka, otomatik olarak kod oluşturarak yazılım geliştirmeyi geliştirir, böylece manuel programlama ihtiyacını azaltır.

Şekil 5: OpenAI'nin ChatGPT'si ile bir HTML formu ve JavaScript gönderim kodu oluşturma.

Gerçek hayattan örnek: 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 düşürür ve tahmini 4.500 geliştirici yılı iş tasarrufu sağlar.

Altı ayda Amazon, Java sistemlerinin yarısından fazlasını modernize ederek güvenliği artırdı ve altyapı maliyetlerini düşürdü, bu da yıllık $260 milyon verimlilik kazancıyla sonuçlandı. Bu, yapay zekanın büyük işletmeler için yazılım bakımında büyük üretkenlik iyileştirmeleri sağlayabileceğini göstermektedir.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 zamandan tasarruf sağlayabilir ve hataları azaltabilir.

20. Kod incelemesi

Üretken yapay zeka, mevcut kodun kalite kontrollerini yapmak ve iyileştirmeler önererek veya daha verimli veya okunması daha kolay alternatif uygulamalar oluşturarak optimize etmek için de kullanılabilir.

21. Hata düzeltme

Kod desenlerini analiz ederek, olası 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, böylece bakımı ve güncellenmesi daha kolay hale gelir.

23. Kod stili kontrolü

Üretken yapay zeka, kodlama stili yönergelerine uygunluk için kodu analiz ederek bir kod tabanı genelinde 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 açıklamasını sağlamaya ve uygulamanın çeşitli yönlerini kapsayacak birden fazla senaryo ve test senaryosu üretmeye yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: 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 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, dahili araçlar oluşturmak, tekrarlayan süreçleri otomatikleştirmek ve yazılım mühendisliği uzmanlığı gerektirmeden deneyler yapmak için bunu kullanır.¹⁷

25. Test kodu oluşturma

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

Şekil 6: 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, belirli desenlere veya gereksinimlere uyan geçerli e-posta adresleri, isimler, konumlar ve diğer test verilerini oluşturmak gibi girdi parametrelerine dayalı olarak gerçekçi test verileri üretebilir.

28. Test sonucu analizi

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

> Diğer uygulamalar

29. Konuşmaya dayalı yapay zeka

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

ChatGPT, konuşmaya dayalı yapay zekanın popüler bir örneğidir. Kullanıcılara felsefi tartışmalar gibi son derece bilgilendirici ve entegre bir sohbet sunar. Örneğin, aşağıda ChatGPT ile bir sohbeti kontrol edebilirsiniz.

Şekil 7: ChatGPT ile bir sohbet.

Gerçek hayattan örnek: İngiliz telekomünikasyon hizmetleri sağlayıcısı O2 ve VCCP'nin yapay zeka yaratıcı ajansı Faith, Daisy adlı gerçekçi bir Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka kullanarak telefon dolandırıcılarıyla mücadele etmek için yenilikçi bir kampanya başlattı. Daisy, dolandırıcıları uzun sohbetlere çekmek ve böylece halkı dolandırıcılıktan korumak için tasarlanmıştır.

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

Daisy'nin oluşturulması, kişiliği için bir büyük 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 veriler üretebilir, bu da onu model eğitimi, veri gizliliği ve NLP görevleri için kullanışlı hale getirir.

31. Veri görselleştirme

ChatGPT gibi bazı üretken modeller, birçok alan için kullanışlı olan veri görselleştirme gerçekleştirebilir. Python kütüphaneleri (pandas, numpy ve matplotlib gibi) kullanarak veri kümelerini yüklemek, dönüşümler yapmak ve verileri analiz etmek için kullanılabilir.

ChatGPT Code Interpreter'dan belirli analiz görevlerini gerçekleştirmesini isteyebilirsiniz ve uygun Python kodunu yazıp yürütecektir. Ayrıca modelden verilerinizi tercih ettiğiniz bir formatta görselleştirmesini isteyebilirsiniz.

Şekil 8: 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 formatlar arasında dönüştürebilir.

33. Matematiksel problemleri çözme

Genel olarak, büyük dil modelleri 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 9: OpenAI'nin ChatGPT eklentileri ile matematiksel problemleri çözme.¹⁹

34. Çok modlu yapay zeka asistanları

OpenAI'nin 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 oluşturur.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: OpenAI'nin GPT-4o'su, konuşma tanıma, görüş ve metin oluşturmayı entegre ederek kullanıcıların nesnelerin veya belgelerin gerçek zamanlı görsel analiziyle doğal sözlü konuşmalar yapmasına olanak tanır.²⁰

Sektöre özel genAI uygulamaları

> Sağlık hizmetleri uygulamaları

35. İlaç keşfi ve geliştirme

Potansiyel ilaç adaylarını bulmak ve etkinliklerini bilgisayar simülasyonlarıyla test etmek için üretken yapay zeka algoritmalarının gücünden yararlanmak, hayvanlar üzerindeki klinik öncesi deneylerden insanlar üzerindeki klinik testlere kadar yeni ilaç keşfetme sürecini büyük ölçüde hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: LeewayHertz²¹ , ilaç keşfini kolaylaştırmak ve şirketlerin çeşitli aşamalarda zaman ve kaynak tasarrufu yapmasına yardımcı olmak için özel yapay zeka 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 oluşturur 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: Hedefli 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 (örneğin, hedefli ilaç keşfi için bilgi grafiği ile güçlendirilmiş üretken modeller) yeni biyomoleküller, proteinler ve terapötik ajanlar tasarlamaya yardımcı olur.²²

Uygulamalar şunları içerir:

• Gelişmiş biyolojik uygunlukla özelleştirilmiş molekül oluşturma.
• Çok hedefli terapötiklerin tasarımı.
• Özelleştirilmiş enzim ve biyomateryal oluşturma.

36. Kişiselleştirilmiş tıp

Kişiselleştirilmiş tıpta üretken yapay zekanın 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 geçmişi, semptomları ve daha fazlası için özel olarak uyarlanmış bireyselleştirilmiş tedavi planları oluşturabilir.

Gerçek hayattan örnek: AI4BetterHearts, Novartis Vakfı, Microsoft AI for Health ve ortaklar tarafından, kalp sağlığı verilerini birleştirerek ve analiz ederek kardiyovasküler sağlığı iyileştirmek için yürütülen 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 incelemekte olup, içgörüler AI4HealthyCities Sağlık Eşitliği Ağı'nı tamamlamaktadır.²⁴

37. Gelişmiş tıbbi görüntüleme

Makine öğreniminin gücünü BT ve MR taramaları gibi tıbbi görüntüleme teknolojileriyle birleştirerek, üretken yapay zeka algoritmaları tıbbi görüntülemede hassasiyeti artırabilir ve iyileştirilmiş sonuçlar elde edebilir.

38. Toplum sağlığı yönetimi

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

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

Gerçek hayattan örnek: BCG ve Zeiss, sağlık profesyonellerinin hasta sorularına doğru ve zamanında yanıtlar 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'u düzenleme yapılmadan 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 yapay zeka chatbot'ları

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, olası sağlık sorunlarını erken belirlemeye ve kişiye özel tavsiyeler sağlamaya da yardımcı olabilirler.

Ancak, bu araçların kullanımı dikkate değer 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 geçecek şekilde kullanmamalıdır.
• 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 bağımlılık: 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: Tavsiyedeki yanlış adımlar veya kişisel verilerin işlenmesi, özellikle HIPAA gibi katı gizlilik yasalarına sahip bölgelerde yasal sorunlara yol açabilir. Doğru tasarım, uyumluluk 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 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 sektörlerde uyumlulukla ilgili belgeleri oluşturmak, incelemek ve yönetmek için yapay zeka odaklı araçların kullanılmasını ifade eder.

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

Gerçek hayattan örnek: Novo Nordisk, klinik çalışma raporlarının hazırlanmasına yardımcı olmak için Anthropic'in Claude'unu benimsedi ve süreci haftalardan dakikalara indirdi.

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

Yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için belge alma ile güçlendirilmiş üretim (RAG) kullanarak daha önce onaylanmış içeriğin tutarlı bir şekilde yeniden kullanılmasını sağlarlar. Bu yaklaşım, düzenleyici dokümantasyonda verimliliği artırmaya yardımcı olarak, yapay zeka ve insan işbirliğinin nasıl daha hızlı ve daha uygun maliyetli uyumluluk süreçleri sağlayabileceğini göstermektedir.²⁶

42. Sağlık hizmetlerinde sentetik veri üretimi

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

Kullanım alanları 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, geçmiş performans, beceri seti ve müfredat içeriğiyle ilgili vermiş olabilecekleri herhangi bir geri bildirim gibi öğrenci verilerini 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 değerlendirmeler tasarlamaktan ders materyalini öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirmeye kadar, üretken yapay zeka öğretimi daha verimli ve etkili hale getirmeye yardımcı olabilir.

Farklı sanal gerçeklik türleriyle 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 oluşturulmasına olanak tanır. Bu, eğitimcilerin hızla benzersiz içerik üretmesine yardımcı olur.

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

Şekil 10: NOLEJ'den yapay zeka tarafından oluşturulan ders içeriğine bir örnek.

46. Özel ders

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

Gerçek hayattan örnek: Khan Academy, yapay zeka 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 sonuçlarını iyileştirmede umut vaat etmektedir. Khanmigo ayrıca öğretmenlerin eğitim materyalleri oluşturmasına ve öğrenme deneyimlerini uyarlamasına yardımcı olur (Aşağıdaki Şekle bakın).

Şekil 11: Khan Academy'nin Khanmigo'su ile daha derin öğrenme için kişiselleştirilmiş soru oluşturma.²⁷

Gerçek hayattan örnek: Nijerya'da yürütülen bir çalışma, üretken yapay zekanın ortaöğretimde öğrenci öğrenme sonuçları 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, yapay zeka odaklı 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 gizliliği koruması

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 açığa çıkarabilir.

Gerçek dünya desenlerinden öğrenmeye dayanan yapay zeka tarafından oluşturulan sentetik veriler, anonimliğin sağlanmasına ve öğrenci gizliliğinin korunmasına yardımcı olur. Üretken modeller tarafından üretilen sentetik veri setleri, güvenli ve kullanımı emniyetli olurken diğer algoritmaları eğitmek için etkili ve kullanışlıdır.

48. Eski öğrenme materyallerini restore etme

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

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

> Moda uygulamaları

49. Moda tasarımcıları için yaratıcı tasarım

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

Gerçek hayattan örnek: 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 12: ClothingGAN tarafından oluşturulan giysiler.

50. Taslakları renkli görüntülere dönüştürme

Üretken Yapay Zeka kullanarak, moda endüstrisi, taslakları hızla canlı resimlere dönüştürerek hem değerli zamandan hem de kaynaklardan tasarruf edebilir.

51. Temsili moda modelleri oluşturma

Çeşitli moda modelleri oluşturmak için üretken yapay zekadan yararlanarak, 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 deneme seçenekleri veya bir giysinin 3D olarak işlenmesi için kullanabilirler.

Gerçek hayattan örnek: Miami merkezli fotoğrafçı Dahlia Dreszer, üretken yapay zekayı sanatsal pratiğine dahil ederek, onu fotoğrafçılığın yanında ek bir araç olarak değerlendiriyor. "Bringing the Outside In" sergisi için, kendi görsel stili üzerine yapay zeka modelleri eğitti, yapay zeka tarafından oluşturulan bir parça üretti ve ziyaretçilere rehberlik etmek ve soruları yanıtlamak için bir yapay zeka klonu oluşturdu.

Yapay zekayı, fikir üretimini hızlandırabilen, yaratıcı olanakları genişletebilen ve öngörülemeyen çıktılar ve azalan sanatsal kontrol gibi sınırlamalarını kabul ederken deneyselliği destekleyebilen bir araç olarak görüyor.

Dreszer, yapay zekanın önemli bir çalışma gerektirdiğini ve bir kısayoldan ziyade uzun bir yaratıcı sürecin parçası olarak anlaşılması gerektiğini savunuyor. Mevcut anı, sanatçıların hızla gelişen araçlara nasıl uyum sağlayacaklarını belirlediği, yapay zekanın sanatsal iş akışlarına daha geniş entegrasyonunun erken bir aşaması olarak görüyor.²⁹

52. Moda markaları için pazarlama ve trend analizi

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

• Makine öğrenimi ve olasılıksal programlama gibi çeşitli teknikleri bir araya getirerek. Bu teknikler, moda işletmesinde müşterinin isteklerini dikkate alan güçlü üretken modellere olanak tanır.
• Geleneksel analitiğin ve müşteri talebi algoritmalarının yapabileceğinin ötesine geçen belirli tüketici istekleri için derinlemesine kişiselleştirilmiş seçenekler üreterek.

Ayrıca moda pazarlama yeteneklerini şu şekillerde geliştirir:

• Hedef kitle için son derece 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 sonuçlarında fırtına gibi esmesi muhtemel yaratıcı ve otantik pazarlama ve reklam içeriği oluşturarak

53. Üretken yapay zeka ile kozmetik

Kozmetik sektöründeki birçok şirket üretken yapay zekadan yararlanıyor; bir şirket formülasyonu otomatikleştirerek, üretim süresini azaltarak ve kokuların nasıl tasarlandığını ve değerlendirildiğini değiştirerek parfüm geliştirmeyi dönüştürüyor.

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

Givaudan, DSM-Firmenich, IFF ve Symrise gibi büyük sektör oyuncuları, yapay zekayı düzenleyici kontrollere, içerik seçimine ve koku optimizasyonuna entegre eder.³⁰

> Bankacılık uygulamaları

54. Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka, bankalara şüpheli veya dolandırıcılık amaçlı işlemleri tespit etmek için güçlü bir araç sunar, böylece finansal suçla mücadele yeteneklerini artırır. Dolandırıcılık tespiti amacıyla GAN'ları, dolandırıcılık işlemlerinden oluşan bir eğitim seti ile kullanarak eğitmek, yeterince temsil edilmeyen işlemlerin belirlenmesine yardımcı olur.

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

Discord gönderilerinin sözdizimini analiz ederek, GPT-4 şüpheli hesapları Stripe'ın dolandırıcılık ekibinin incelemesi için işaretler. GPT-4 ayrıca gelen iletişimleri tarayarak koordineli kötü niyetli faaliyetleri belirler ve Stripe'ın dolandırıcılığı yönetme yeteneğini destekler.

GPT-4'ün entegrasyonu, daha kişiselleştirilmiş müşteri desteği ve güvenli bir platform sağlamak için gelişmiş dolandırıcılık tespit yetenekleriyle Stripe'ın operasyonel verimliliğini artırdı.³¹

55. Risk yönetimi

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

GAN'lar ayrıca, tarihsel veri trendlerine dayanan yeni ve varsayımdan ücretsiz durumlar oluşturarak volatiliteyi anlamaya yardımcı olur.

56. Kredi reddi için kullanıcı dostu açıklamalar oluşturma

Karar vericilerin ve kredi başvuru sahiplerinin, 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 kullanışlı bir araçtır.

Şekil 13: Üretken Çekişmeli Ağlar Kullanarak Kredi Reddi için Kullanıcı Dostu Açıklamalar Oluşturma.³²

57. Veri gizliliği koruması

Sentetik yapay zeka tarafından oluşturulan veriler, kredi değerlendirmesinde modelleri eğitmek için ideal olan paylaşılabilir ve gizlilik uyumlu veri setleri oluşturarak bankaların veri gizliliği zorluklarını aşmasına yardımcı olabilir.

Daha fazlası için şunlara bakabilirsiniz:

• Finansal hizmetlerde üretken yapay zeka uygulamaları

> Oyun uygulamaları

58. Prosedürel içerik oluşturma

Üretken yapay zeka, önceden tanımlanmış kurallara ve kriterlere dayalı olarak seviyeler, haritalar ve görevler gibi oyun içeriği oluşturabilir. Bu, oyun geliştiricilerin daha çeşitli ve ilginç oyun deneyimleri oluşturmasına yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Ubisoft, Watch Dogs: Legion'daki oyuncu olmayan karakterleri (NPC'ler) oluşturmak için üretken yapay zekadan 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

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

60. Oyuncu olmayan karakter (NPC) davranışı

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

61. Kullanıcı arayüzü tasarımı

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

62. Oyun testi

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

> Seyahat uygulamaları

63. Kimlik doğrulama

Havaalanlarındaki yüz tanımlama ve doğrulama sistemlerinde üretken yapay zeka, 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 hayattan örnek: Allpass.ai, check-in işlemlerini 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 belgesi veritabanından yararlanarak güvenliği artıran biyometrik doğrulama ve dolandırıcılık tespitini de entegre eder.

64. Kişiselleştirilmiş seyahat ve destinasyon önerileri

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

> Perakende uygulamaları

65. Ürün önerileri

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

Gerçek hayattan örnek: Adoric, web sitelerinin ana sayfa 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 etkileşimini optimize etmek için Hedef 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 de başka bir seçenektir.

67. Otomatik perakende içerik üretimi

Perakendeciler, ürün açıklamaları, sosyal medya promosyon içerikleri, blog yazıları ve SEO'yu geliştiren ve müşteri etkileşimini 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 üreterek ürünlere olan talebi tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu, hem fazla stoğu hem de eksiklikleri en aza indirerek envanter kontrolünü geliştirir.

69. Sanal alışveriş asistanları

Üretken yapay zeka, 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 üretken yapay zeka araçları, kullanıcıya özel ayrıntılara dayalı poliçe belgeleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Gerektiğinde bilgileri otomatik olarak doldurabilir ve bu belgeleri oluşturma sürecini hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: Lemonade Insurance, sigorta tekliflerini yönetmek için Maya olarak bilinen yapay zeka ve chatbot teknolojisini uyguladı.

Lemonade'in Maya'sı müşterilerle gerçek zamanlı 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

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

Üretken 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, dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi modellerini eğitmek üzere kullanılabilecek dolandırıcılık içeren ve içermeyen talep örnekleri oluşturabilir. Bu sistemler, potansiyel olarak dolandırıcılık içeren talepleri erken belirlemeye yardımcı olarak sigortacılar için maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.

73. Müşteri profili oluşturma

Üretken yapay zeka, gizlilik normlarını ihlal etmeden müşteri segmentasyonu, davranış tahmini ve kişiselleştirilmiş pazarlama için modellerin geliştirilmesinde ve test edilmesinde yardımcı olabilecek sentetik müşteri profilleri oluşturmak için kullanılabilir.

74. Talep 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 hızlandırabilir ve sigorta taleplerinin işlenme süresini kısaltabilirler.

75. Poliçe oluşturma

Üretken yapay zeka 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, yapay zeka sistemi herkese uyan tek tip bir poliçe sağlamak 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 üretebilir. Sigorta şirketleri, potansiyel gelecekteki sonuçları anlamak ve daha iyi kararlar almak için bu senaryoları kullanabilir.

> Üretim uygulamaları

77. Kestirimci bakım

Üreticiler, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak ekipman arızalarını tahmin edebilir ve ekipmanlarını proaktif olarak bakımdan geçirebilir. Bu modeller, sıcaklık, titreşim, ses gibi makinelerin kendisinden gelen veriler üzerinde eğitilebilir.

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

Gerçek hayattan örnek: BlueScope, üretim hatlarındaki operasyonel kesinti süresini ele almak için Senseye'nin Kestirimci Bakım platformundan yararlanmak üzere Siemens ile işbirliği yaptı.

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

78. Kalite kontrol

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

79. Üretim planlama 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 kullanabilir, böylece daha doğru üretim programları ve optimal envanter seviyeleri sağlar.

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İş fonksiyonuna özel genAI Uygulamaları

> Müşteri hizmetleri uygulamaları

80. Kişiselleştirilmiş müşteri yanıtları

Konuşmaya dayalı 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 diğer benzer araçlar, müşterinin özel ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış ilgili yanıtlar sağlamak için bu profili kullanabilir.

Gerçek hayattan örnek: 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 yeteneklerini kullanmayı içerir. Konuşmaya dayalı yapay zeka araçları çeşitli dillerde eğitilebilir ve mesajları bir dilden diğerine gerçek zamanlı olarak çevirebilir.

Şekil 14: ChatGPT tarafından oluşturulan örnek bir çok dilli müşteri yanıtı.

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 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 hayattan örnek: ServiceNow'un GenAI'si, self-servis işleviyle 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 sunmasını sağlar.

ServiceNow DT ekibi bu yöntemle yıllık $5.5 milyon tasarruf etti; %54 ITSM sorun yönlendirme oranı ve Now Support %20'ye yakın vaka önleme oranı elde etti. Bu yaklaşım hızlı çözümler sağlar ve memnuniyeti artırır, çünkü müşterilerin %56'sı yapay zeka 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 15: 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 inceleme veya yorum 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, bir kullanıcının hedeflerine ve risk toleransına göre kişiselleştirilmiş finansal sonuçları simüle eden üretken modeller kullanarak finansal tavsiyeleri, risk profillerini ve yatırım stratejilerini uyarlayabilir.

87. AP otomasyonu/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 16: Üretken yapay zeka ile fatura işleme.³⁴

Gerçek hayattan örnek: İspanya'nın en büyük ikinci bankası olan BBVA, 3.000 ChatGPT Enterprise lisansı almak için OpenAI ile işbirliği yaptı. ChatGPT'nin iş odaklı bir sürümü 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 departmanlardaki personeli, 2.900'den fazla GPT geliştirdi. Bu araçlar, "write-off" gibi riskle ilgili terminolojiyi yorumlamaktan perakende bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıtlar hazırlamaya kadar çeşitli işlevleri yerine getirir.

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

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

Daha fazlası için borç hesaplarında yapay zeka uygulamalarına bakın.

> 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 ziyade yaratıcı görevlerde daha olası olduğunu buldu. İçerik oluşturma gibi yaratıcı işlerde yapay zeka, tekrarlayan görevleri ele alarak insan yaratıcılığını tamamlarken, insanlar 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 işbirliği, kitlelerin ilgisini çeken yaratıcı dokunuşu kaybetmeden verimliliği artırır.

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

Şekil 17: ChatGPT kullanarak yeni bir elektrikli araba modelinin reklamı için yapay zeka tarafından oluşturulan içerik.

Gerçek hayattan örnek: 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 yapay zeka odaklı içerik oluşturma araçlarını entegre ederek Site Smart, içerik üretim süresini sekiz kat azalttı. Özel yapay zeka şablonları ve marka sesi ayarları gibi özellikler, en baştan markaya uygun içerik oluşturulmasını sağladı.
• Maliyet azaltma: Narrato ile entegrasyon, içerik üretim maliyetlerinde %80 azalmaya yol açtı. Bu verimlilik, Site Smart'ın kaynakları daha etkili bir şekilde yeniden tahsis etmesine ve müşterileri için daha fazla değer sağlayan alanlara odaklanmasına olanak tanıdı.
• Gelişmiş kalite kontrol: Narrato'nun platformu, gelişmiş işbirliği ve azaltılmış hatalarla merkezi bir çalışma alanı sağladı. Yapay zekanın 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 üretken araçlar, müşterileriniz için tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik özelliklerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilir. Bu, hedef kitlenizle yankı uyandıran hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranlarına yol açabilir.

90. Hedef kitle araştırması

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

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

Bu verileri analiz ederek, üretken yapay zeka araçları 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 üretken 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 kullanabilir. Üretken yapay zekanın müşteri anketleri oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğine dair bazı yollar şunlardır:

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

93. Video reklamlar veya ürün demoları oluşturma

GenAI'de 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 sağlamaya yardımcı olabilir.
• Ürün demoları: Video oluşturma, ürün demo videoları oluşturmak için de kullanılabilir. Bu videoları oluşturmak için üretken yapay zeka kullanarak, işletmeler ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir, bu da etkileşimi ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Entegre yatırım yönetimi çözümlerinin küresel sağlayıcısı SimCorp, video üretim sürecinin verimliliğini ve tutarlılığını artırmak için Synthesia ile işbirliği yaptı. Synthesia ile ortaklık kurarak şunları elde ettiler:

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

94. E-posta pazarlama kampanyaları

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

Üretken yapay zeka araçları, şunları kişiselleştirmek için kullanılabilir:

• E-posta metni
• Konu satırları
• E-posta gövdesindeki görüntüler
• 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 üretme

ChatGPT gibi üretken araçlar, aşağıdakileri yapmak için dil işleme yeteneklerini kullanarak SEO içerik yazımı için konu fikirleri üretmek amacıyla kullanılabilir:

• İlgili anahtar kelimeler ve ifadeler üretmek
• Kapsamdaki boşlukları belirlemek için rakiplerin içeriğini analiz etmek
• Mevcut trendlere ve kullanıcı arama sorgularına dayalı konular önermek

96. Anahtar kelime araştırması yapma

İlgili anahtar kelimeleri içeriğe 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 üretken araçlar, anahtar kelime arama optimizasyonunda aşağıdaki gibi işlevleri yerine getirebilir:

• Anahtar kelimeler oluşturma: 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 18: ChatGPT ile B2B pazarlama içeriği için anahtar kelime fikirleri oluşturma.

97. Doğru başlıkları bulma

ChatGPT gibi üretken araçlar, başlıkların şunları sağlamasını temin ederek SEO dostu başlıklar oluşturabilir:

• Açıklayıcı olması ve içeriğin konusunu net bir şekilde aktarması
• Konuyla ilgili alakalı anahtar kelimeleri içerebilmesi
• Kısa ve öz olması, genellikle arama motoru sonuç sayfalarında optimum görüntüleme için 60-70 karakter sınırına girmesi.
• Dikkat çekici olması ve tıklama çekme olasılığının yüksek olması, bu da tıklama oranını (TO) 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, 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 kategorilere ayırarak arama amacı gruplandırmasına yardımcı olabilir. Bu, şirketlerin ve pazarlamacıların belirli arama sorgularının amacını anlamalarına ve kitlelerinin ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılamak için içeriklerini ve stratejilerini iyileştirmelerine olanak tanır.

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

• 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 markanın yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçlarındaki rakiplere göre varlığını ölçer.
• Raporlama: Markanın yapay zeka arama ortamındaki 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 kullanışlı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve düzenlenmiş içerik daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar ve arama motorlarının içeriğin bağlamını ve uygunluğunu anlamasına yardımcı olur.

Şekil 19: 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 görerek 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 özlü bir şekilde tanımlayan içeriğin özetlerini 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, URL'si, en son değiştirilme tarihi ve sitedeki diğer sayfalara göre önceliği gibi her sayfa hakkında bilgi 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 becerileri ve nitelikleri doğru bir şekilde yansıtan iş tanımları oluşturmak için kullanılabilir.

Gerçek hayattan örnek: Doğal dil iş tanımlarına dayalı olarak ilgili özgeçmişleri işlemek ve almak için DataToBiz, yapay zeka destekli bir özgeçmiş filtresi geliştirdi. Anlamsal arama ve büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanan 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 seçimiyle sonuçlanacak stratejik yetenek edinimini sağladı.³⁸

103. Mülakat soruları oluşturma

İK departmanlarının genellikle mülakat sürecinde iş adaylarına sormak üzere bir dizi soru geliştirmesi gerekir, bu da zaman alıcı olabilir. Yapay zeka, iş pozisyonuyla ilgili olan ve adayın niteliklerini, becerilerini ve deneyimini değerlendiren mülakat soruları oluşturabilir.

Şekil 20: ChatGPT bir iş pozisyonu için bir dizi mülakat sorusu oluşturur.

104. İşe alıştırma materyalleri oluşturma

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

105. Yapay zeka chatbot'ları 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:

• Sıkça sorulan soruları yanıtlama,
• İzin taleplerini işleme,
• Bordro yönetimi ve
• Sağlık hizmetleri, emeklilik planları ve kariyer geliştirme fırsatları gibi yan hakları denetleme.

Gerçek hayattan örnek: TheKey'in, zaman alıcı olan ve daha düşük dönüşüm oranlarına yol açan başvuru sürecini iyileştirmesi gerekiyordu.³⁹ İşe alımdaki manuel süreçler ve verimsizlikler, karar vermeyi ve daha geniş işe alım ekosistemiyle entegrasyonu yavaşlattı.

Yapay zeka destekli İK chatbot'ları 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 hayattan örnek: IBM İK temsilcileri, "yetenek akışları" olarak adlandırılan kapsamlı bir önceden oluşturulmuş konuşmaya dayalı yapay zeka otomasyonu kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar, düzenlemelere ve şirket politikalarına uyumu sağlarken karmaşık İK görevlerini yönetmeye yardımcı olur. Ayrıca çalışanlara doğal dil tarafından 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 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 iyileştirmeler, çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde meydana geldi, bu da erken üretkenlik kazanımlarını vurgularken aynı zamanda tam yapay zeka 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

Üretken yapay zeka, işletmelerin belirli ürün ve hizmetlere olan talebi tahmin etmelerine ve tedarik zinciri operasyonlarını buna göre optimize etmelerine yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin envanter maliyetlerini azaltmasına, sipariş karşılama 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 hayattan örnek: Amerika, Avrupa ve Asya-Pasifik'te faaliyet gösteren lider bir eczane hizmetleri şirketi, müşteri talebini tedarikçi teslimatlarıyla uyumlu hale getirmede tekrarlayan zorluklarla karşılaştı. Dahili tahminlemesi, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük, 25 tesiste stok tükenmeleri yarattı ve genel tedarik zinciri performansını düşürdü.

Kinaxis Maestro'yu benimsedikten sonraki üç ay içinde planlama ekibi, bir haftalık tahmin ufkundan 18 aylık bir 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 kullanılabilirliği nedeniyle hasta siparişi iptallerinde önemli azalma.⁴²

108. Yapay zeka chatbot'ları ile envanter yönetimi

Yapay zeka chatbot'ları, 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 chatbot'larından yararlanmanın faydaları şunlardır:

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

109. Nakliye ve rotalama

Üretken yapay zeka, tedarik zinciri yönetiminde nakliye ve rotalamayı büyük ölçüde geliştirebilir. Birden fazla kaynaktan gelen büyük hacimli verileri işleyerek, zaman kazandıran ve lojistik verimliliğini artıran optimize edilmiş nakliye planları oluşturabilir.

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 hayattan örnekler:

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

DHL, yapay zeka destekli MySupplyChain platformunu kullanarak zamanında teslimatlarda %15 artış ve sevkiyat gecikmelerinde %20 azalma gördü.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 tasarrufu sağlayabilir ve sözleşme dilinde tutarlılık ve doğruluk sağlamaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Orangetheory, sözleşme yönetimi süreçlerini otomatikleştirmek ve franchise ağı genelinde 1.000'den fazla sözleşme şablonunu yönetmek için 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 üretken yapay zeka uygulamaları şunları yapabilir:

• Sözleşmeleri kategorize etmek
• Ortak şartları belirlemek
• Benzersiz veya nadir şartları vurgulamak

112. Hukuk chatbot'ları

Üretken yapay zeka, 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 sorularda yardımcı olabilir ve rehberli prompt'lar aracılığıyla kullanıcıların basit hukuki belgeler hazırlamasına yardımcı olabilir.

Ayrıca, ele alınan konuya göre kullanıcıları adli yardım hizmetleri veya devlet portalları gibi doğru kaynaklara yönlendirebilirler. Erken hukuki desteği otomatikleştirerek, yapay zeka destekli chatbot'lar, özellikle maliyet veya erişilebilirlik engelleriyle karşılaşabilecek bireyler için hukuki yardımı daha erişilebilir hale getirir.

113. Yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk otomasyonu

Kuruluşlar, düzenleyici raporlama, model denetimi ve açıklanabilirlik için yapay zeka yönetişim araçlarını devreye almaktadır.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: Credo AI, sistem görünürlüğü için Yapay Zeka Kaydı, uyumluluk yönetimi için Yönetişim Çalışma Alanları, standartlaştırılmış gözetim için Politika Zekası ve üretken yapay zekanın sorumlu kullanımını sağlamak için Koruma Korkulukları gibi yetenekler sunar.

Genel bulut, özel bulut ve self-hosted yapılandırmalarda sunulan platform, kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsü boyunca şeffaflığı, düzenleyici uyumluluğu 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 almasına, müşterilerle kişisel ilişkileri artırmasına ve daha fazla potansiyel müşteri oluşturmasına olanak tanır.

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

Platform ayrıca Xerox'un küresel iş gücü için eğitim materyallerini yerelleştirmesine ve 1.000'den fazla satış temsilcisi için etkileşimi ve bilgi akılda kalıcılığını artırmasına 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 davranışına dayalı olarak potansiyel satış fırsatlarını belirlemek ve dönüşüm olasılıklarına göre potansiyel müşterileri 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 üretken modeller, denetçilerin evrak işleri ve raporlar gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olabilir. Özellikle, bulguların nasıl sunulduğunda tutarlılık sağlayan standartlaştırılmış raporlar (aşağıdaki şekilde olduğu gibi) üretebilirler.

Şekil 21: OpenAI'nin ChatGPT'si ile denetim raporları oluşturma.

Gerçek hayattan örnek: KPMG, finansal verileri analiz etmek ve denetim süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanmak üzere MindBridge ile işbirliği 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, kapsamlı finansal ve operasyonel veri setlerini düzenli olarak analiz eder.

ChatGPT, bu veri analizi görevlerinden bazılarını aşağıdakiler gibi otomatikleştirebilir:

• Hesaplamalar yapma
• Birleştirmeler
• Veri seti karşılaştırmaları

120. Gerçek zamanlı risk izleme

Üretken yapay zeka araçları, gerçek zamanlı risk izlemede de faydalı 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 içgörüler edinmede yardımcı olabilir.

121. Desen 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 faydalı olabilir.

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

122. Denetçileri eğitme

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

• Kavramsal bilgi
• Vaka çalışmaları

> Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) uygulamaları

123. Ar-Ge ekipleri için ekip işbirliği

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

Gerçek hayattan örnek: 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 şunları içermektedir:

• Performans geliştirme: Yapay zeka tarafından desteklenen bireyler, yapay zeka olmadan geleneksel iki kişilik ekiplerle aynı düzeyde performans gösterdi, bu da yapay zekanın insan işbirliğinin faydalarını taklit edebileceğini göstermektedir. Yapay zeka kullanan ekipler, özellikle en kaliteli çözümleri üretmede en yüksek performans seviyelerini sergiledi.
• Uzmanlık entegrasyonu: Yapay zeka desteği, 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, yapay zeka kullanmayanlara göre görevleri 12-%16 daha hızlı tamamladı ve aynı zamanda daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler üretti.
• Duygusal etki: Yapay zeka kullananlar, yapay zeka kullanmayan meslektaşlarına kıyasla heyecan ve coşku gibi artan olumlu duygular ve kaygı ve hayal kırıklığı gibi azalan olumsuz duygular bildirdi.

124. Yapay zeka araştırmalarında üretken yapay zeka

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

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

Gerçek hayattan örnek:

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

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

Deneysel sonuçlar, ReN'in temel kıyaslamalarda Transformer performansına ulaştığını 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 gerçekleştirebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Örneğin, doğruluklarını, özelliklerini ve fiyatlandırmalarını değerlendirmek için yapay zeka destekli Excel araçlarını kıyasladık. İşte sonuçlardan bazıları:

• 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 işlevler sunarak finansal modelleme için idealdir.
• GPTExcel: Birden fazla dili desteklemede üstündür, bu da onu uluslararası ekipler için uygun hale getirir.

Kullanım alanları ve örneklerle üretken yapay zeka uygulamaları özeti

*Bir sektör, 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 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.

Hola, 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.

Accenture Joins AI4BetterHearts 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, Fortune 500'ün %55'i dahil olmak üzere her ay yüz binlerce işletmeyi (similarWeb verilerine göre) bilgilendirmektedir. 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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'a atıfta bulunan daha fazla saygın şirketi ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan fazla bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları, TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş 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