En İyi 125 Üretken Yapay Zeka Uygulaması

30+ vaka çalışması ve 10 kıyaslama analizimize dayanarak, 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdığımız bu çalışmada, aşağıdaki kategorilerde 125 üretken yapay zeka kullanım alanı belirledik:

• Genel üretken YZ uygulamaları
• Sektöre özel üretken YZ uygulamaları
• İş fonksiyonuna özel üretken YZ uygulamaları

Tek bir doğru yanıtın olduğu talepler için yapay zekanın diğer uygulamaları (örneğin, tahmin veya sınıflandırma) için yapay zeka uygulamalarına göz atın.

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

Genel üretken YZ uygulamaları

> Video uygulamaları

1. Video oluşturma

Yapay zeka destekli video üretim araçları, yapay zeka video oluşturucuları, içerik oluşturma platformları ve düzenleme çözümleri dahil olmak üzere, işletmelerin yüksek kaliteli videolar üretmesini, içeriği kişiselleştirmesini ve performansı optimize etmesini sağlar. Bu araçlar maliyetleri düşürmeye, üretimi yönetmeye ve dakikalar içinde dinamik, soyut görseller oluşturmaya yardımcı olur.

e-ticaret için yüksek kaliteli ürün tanıtım videoları oluşturmadaki etkinliklerini belirlemek amacıyla önde gelen yapay zeka video oluşturma araçlarını değerlendirdik.

Her yapay zeka aracı stok görüntüler kullanılarak test edildi ve İstem Uyumluluğu (talimatları takip etmedeki doğruluk), Fiziksel Doğruluk (gerçekçi fizik ve etkileşimler) ve Ürün Bütünlüğü (görünüm ve ayrıntılardaki tutarlılık) temel alınarak 10 üzerinden puanlandı. Gözlemlerimizden bazıları şunlardır:

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

Gerçek hayattan örnek: Netflix, bir TV programında ilk kez üretken yapay zeka kullanarak Arjantin yapımı bilim kurgu dizisi “El Eternauta”ya yapay zeka tarafından oluşturulmuş görüntüler ekledi. 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 kayıplarıyla ilgili endişelere yol açmış olsa da Sarandos, yapay zekanın insan yaratıcıların yerini almaktan ziyade onları desteklemeyi amaçladığını belirtti.¹

Yapay zekanın iş piyasasını nasıl etkileyeceğine dair son tahminler hakkında daha fazla bilgi edinmek için yapay zeka iş kaybı konusuna göz atın.

2. Video tahmini

GAN tabanlı bir video tahmin sistemi:

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

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

Gerçek hayattan örnek: Lucid Dream Network, önceden hazırlanmış şablonlar ve müzik ile görsellerin sorunsuz entegrasyonunu sunan Pictory'nin senaryodan videoya aracını kullanarak video üretimini geliştirdi.

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

3. Yapay zeka ile video düzenleme ve animasyon

Oluşturmanın ötesinde, üretken yapay zeka düzenleme, storyboard oluşturma ve animasyon konularında 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 tabanlı video düzenlemeyi mümkün kılarak 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 üretilen görüntü, “ukiyo-e tarzında market alışverişi yapan oyuncak ayılar” metin açıklamasına dayanarak oluşturulmuştur.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 Coca-Cola’nın ikonik görüntülerini (kontur şişesi ve Noel Baba gibi) kullanarak özel sanat eserleri oluşturmasına olanak tanıdı.⁵

5. Anlamsal görüntüden fotoğrafa çeviri

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

Şekil 2: Eğitilmiş Koşullu GAN'lara Dayalı Sentetik Alan Tahsisi Olasılık Yerleşimleri Üretme.⁶

6. Görüntüden görüntüye dönüştürme

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

Bu tür bir dönüşüme örnek olarak, bir gündüz görüntüsünü gece görüntüsüne dönüştürmek verilebilir. Bu tür bir dönüşüm, bir görüntünün temel özelliklerini 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 veriler oluşturan ve bunların gerçekçi olmasını sağlayan bir üreteç ve bir ayırt ediciden oluşur.

GAN tabanlı yöntem, Süper Çözünürlüklü GAN'lar aracılığıyla bir görüntünün yüksek çözünürlüklü 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 YZ, 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 benzerlikleri açısından daha iyi şekiller elde edilebilir. Ayrıca, istenen şekli oluşturmak için ayrıntılı şekiller üretilebilir ve manipüle edilebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

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

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

> Ses uygulamaları

10. Metinden konuşmaya dönüştürücü

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

Bu teknoloji kullanılarak binlerce kitap sesli kitaba dönüştürülmüştür.¹⁰

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

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

Bu ortaklık, Twilio’nun platformuna 50'den fazla ses ve 25 dil ekledi 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 dönüşümü ile seslendirmeler kolayca ve hızlı bir şekilde oluşturulabilir; bu da oyun ve film gibi endüstriler için avantajlıdır.

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

12. Müzik oluşturma

Üretken yapay zeka, müzik prodüksiyonunda da kullanışlıdır. 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 engel aşılmayı beklemektedir. Yapay zeka etiği hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Metin tabanlı uygulamalar

13. Fikir oluşturma

LLM çıktısı, halüsinasyon, telif hakkı vb. sorunlar nedeniyle yayına uygun olmayabilir. Ancak fikir oluşturma, metin oluşturma için muhtemelen en yaygın kullanım alanıdır. Fikir oluşturmada makinelerle çalışmak, kullanıcıların çözüm alanını hızlı bir şekilde 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 (örneğin, daha esnek, daha az güvenilir).¹²

14. Metin oluşturma

Araştırmacılar, en son teknoloji makine öğrenimi algoritmalarının eksikliklerine alternatifler sunmak için GAN'lara başvurdu. GAN'lar, başlangıçtaki görsel amaçlı kullanımlarına ek olarak 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 eylem halindeki net 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 ton 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 araştırdı.

Geniş bir örneklemde, sonuçlar katılımcıların yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar ile terapistlerin yanıtlarını nadiren ayırt edebildiğini 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 vurgulasa da, teknofobi gibi etik kaygılar ve yaratıcılık ile kanıta dayalı uygulama arasındaki denge, yapay zekanın ruh sağlığındaki rolü gelişmeye devam ederken dikkatle ele alınmalıdır.¹³

Gerçek hayattan örnek: Meta YZ'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 ana modülden oluşur:

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

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

Umut verici olmakla birlikte, bu yaklaşım gerçek zamanlı kod 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

Bireylerin kişisel tercihlerine, ilgi alanlarına veya anılarına dayalı olarak onlar için 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 olarak da bilinen fikir madenciliği, 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 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 kullanıcıların görüşlerinin duygu analizi için (aşağıdaki şekilde olduğu gibi) veri dengesizliği sorununu azaltmak için faydalı olabilir.

Şekil 4: GAN Tabanlı Modeller Kullanılarak Duygu Analizi için Sentetik Metin Üretiminin Etkisi.

17. Akıllı arama

Akıllı Arama, hassas ve bağlama duyarlı sonuçlar sunmak için doğal dil işleme ve makine öğreniminden yararlanır. Geleneksel anahtar kelime aramalarının aksine, kullanıcı amacını 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 hassaslaştırmasına olanak tanır. Ayrıca, sesli ve görsel girdileri de destekleyebilir.

Akıllı arama, sektörler arasında 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 gezisi planlayan bir gezgin "harika bir spor salonu ve odadan kanal manzarası olan oteller" diye arayabilir. Akıllı Filtreler daha sonra girdiyi analiz eder, kullanıcının amacını belirler ve Booking.com'un envanterindeki en alakalı filtreleri uygular.¹⁵

> Kod tabanlı uygulamalar

18. Kod üretme

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

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

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

Şekil 5: OpenAI’nin ChatGPT'si ile bir HTML formu ve JavaScript gönderme 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 indiriyor ve tahmini 4.500 geliştirici yılı iş gücü tasarrufu sağlıyor.

Amazon, altı ay içinde Java sistemlerinin yarısından fazlasını modernize ederek güvenliği artırdı ve altyapı maliyetlerini düşürdü; bu da yıllık 260 milyon $ verimlilik kazancı sağladı. Bu, yapay zekanın büyük ölçekli işletmeler için yazılım bakımında nasıl büyük üretkenlik iyileştirmeleri sağlayabileceğini vurgulamaktadır.¹⁶

19. Kod tamamlama

Üretken yapay zekanın kodlama için 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 iyileştirmeler önererek veya daha verimli ya da okunması daha kolay alternatif uygulamalar oluşturarak kodu optimize etmek için de kullanılabilir.

21. Hata düzeltme

Kod kalıplarını 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, bu da kodu korumayı ve güncellemeyi kolaylaştırır.

23. Kod stili kontrolü

Üretken yapay zeka, kod tabanı genelinde tutarlılık ve okunabilirlik sağlamak için kodu kodlama stili yönergelerine uygunluk açısından analiz edebilir.

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 senaryosu oluşturmaya 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 üretimi, altyapı otomasyonu ve karmaşık kod tabanlarında gezinme için kullanır ve genellikle geliştirme döngülerini hızlandırır ve kod kalitesini artırır.

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

25. Test kodu oluşturma

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

Şekil 6: ChatGPT-4 ile 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 betiklerinin yönetilmesine yardımcı olabilir.

27. Test dokümantasyonu

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

28. Test sonuç analizi

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

> Diğer uygulamalar

29. Sohbet yapay zekası

Üretken yapay zekanın bir diğer kullanım alanı, kullanıcı girdilerine doğal dil biçiminde yanıtlar üretmeyi içerir. Bu tür, sohbet pencereleri veya sesli asistanlar gibi konuşma arayüzleri aracılığıyla kullanıcılara bilgi sağlamak, soruları yanıtlamak veya görevleri yerine getirmek için tasarlanmış sohbet botlarında ve sanal asistanlarda yaygın olarak kullanılır.

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

Şekil 7: ChatGPT ile bir konuşma.

Gerçek hayattan örnek: İngiliz telekomünikasyon hizmetleri sağlayıcısı O2 ve VCCP'nin yapay zeka yaratıcı ajansı Faith, halkı dolandırıcılıktan korumak amacıyla telefon dolandırıcılarıyla mücadele etmek için gerçekçi bir Sohbet Yapay Zekası olan Daisy'yi kullanarak yenilikçi bir kampanya başlattı.

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

Daisy'nin yaratılması, 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 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'un pandas, numpy ve matplotlib gibi kütüphanelerini kullanarak veri kümelerini yüklemek, dönüşümler gerçekleştirmek ve verileri analiz etmek için kullanılabilir.

ChatGPT Kod Yorumlayıcısı'ndan belirli analiz görevlerini gerçekleştirmesini isteyebilirsiniz; o da uygun Python kodunu yazıp çalıştıracaktır. Ayrıca, modelden verilerinizi tercih ettiğiniz bir biçimde 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 biçimler arasında dönüştürebilir.

33. Matematik problemlerini çözme

Büyük dil modelleri, matematiksel soruları anlama ve çözme yeteneğine sahiptir. Bu, temel problemlerin yanı sıra modele bağlı olarak karmaşık olanları da içerir. Aşağıda, ChatGPT'nin bu konudaki yeteneklerine bir örnek verilmiştir.

Şekil 9: OpenAI’nin ChatGPT eklentileriyle matematik problemlerini çözme.¹⁹

34. Çok modlu yapay zeka asistanları

OpenAI’nin GPT-5, Google Gemini 3.6 ve Anthropic Claude Opus 5 gibi gelişmeler, metin, görüntü ve ses anlayışını tek bir modelde birleştirdi. Bu çok modlu asistanlar, aynı anda birden fazla biçimi işler ve üretir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: OpenAI’nin GPT-5 modeli, yerleşik muhakeme sunar ve doğruluk, güvenilirlik, talimat takibi ve karmaşık problem çözme konularında önemli gelişmeler sağlar. Yetenekleri arasında metin ve görüntüleri yorumlama, araştırma ve analiz yapma, gösterişli yazılar üretme, kullanılabilir kod oluşturma ve hata ayıklama ve bağlantılı araçlar aracılığıyla çok adımlı görevleri tamamlama yer alır. Ayrıca halüsinasyon olasılığı daha düşüktür, bu da onu profesyonel ve günlük uygulamalar için daha güvenilir kılar.²⁰

Sektöre özel üretken YZ 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 üzerinde klinik öncesi deneylerden insanlar üzerinde 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: Biyolojik verileri analiz ederek umut verici ilaç hedeflerini belirler ve önceliklendirir.
• Aday optimizasyonu: Kimyasal kütüphaneleri tarar, yeni moleküller üretir ve moleküler özellikleri optimize eder.
• Klinik öncesi değerlendirme: İlaç davranışını ve potansiyel etkileşimleri tahmin ederek güvenlik ve etkinliği sağlar.
• İlaç yeniden konumlandırma: Veritabanlarını ve hastalık yolaklarını analiz ederek mevcut ilaçlar için yeni uygulamalar bulur.
• Klinik deney tasarımı: Hasta verilerini hedefli deney tasarımları için analiz ederek verimliliği ve başarı oranlarını artırır.

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

Uygulamalar şunları içerir:

• Gelişmiş biyolojik ilgi ile özel molekül üretimi.
• Çok hedefli terapötiklerin tasarımı.
• Özelleştirilmiş enzim ve biyomateryal üretimi.

36. Kişiselleştirilmiş tıp

Üretken yapay zekanın kişiselleştirilmiş tıptaki bir diğer uygulaması, hastaların semptomlarını anlayabilen ve hasta beyanları ile test sonuçlarına dayanarak artan doğrulukta teşhisler üretebilen tıbbi chatbot'lar olarak hizmet edebilecek modeller oluşturmaktır.²³ Daha sonra bu modeller, bir hastanın tıbbi geçmişine, semptomlarına ve daha fazlasına özel olarak uyarlanmış bireyselleştirilmiş tedavi planları hazırlayabilir.

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

İşbirliği, veri silolarını yıkmayı ve sağlık sistemlerini reaktif bakımdan önleyici bakıma dönüştürmek için makine öğreniminden yararlanmayı amaçlamaktadır. Harvard'ın Sağlık Sistemleri İnovasyon Laboratuvarı ile ortaklık kuran girişim, 80 ülkede sağlık sistemi performansını incelemekte ve elde edilen içgörüler AI4HealthyCities Sağlık Eşitliği Ağını tamamlamaktadır.²⁴

37. İyileştirilmiş tıbbi görüntüleme

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

38. Toplum sağlığı yönetimi

Sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka kullanmak, politika yapıcıların şunları 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 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'unun düzenlemeye gerek kalmadan gönderilmeye hazır olduğu bulunmuştur.

Uygulama, hasta katılımını iyileştirmeyi ve doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlamayı amaçlarken, aynı zamanda tedavilere olan talebi potansiyel olarak artırmayı hedefler.²⁵

39. Semptom kontrolü için yapay zeka chatbot'lar

Semptom değerlendirme chatbot'lar, bireylerin sorular sorarak, önerilerde bulunarak ve gerektiğinde kullanıcıları sağlık uzmanlarıyla buluşturarak sağlıklarını anlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Bu chatbot'lar, hastaların sağlıklarına proaktif bir yaklaşım benimsemeleri için anında tıbbi rehberlik ve ön bilgi sunar. Semptomları analiz ederek, olası sağlık sorunlarının erken tespit edilmesine ve kişiye özel tavsiyeler sağlanmasına da yardımcı olabilirler.

Ancak, bu araçların kullanımı önemli sınırlamalar içerir:

• Sınırlı teşhis doğruluğu: Semptom denetleyicileri, tıp uzmanlarının uzmanlığından yoksun olabilir ve bu da ciddi durumlar için teşhis doğruluğunu güvenilmez hale getirebilir. Kullanıcılar bunları dikkatli bir şekilde ve profesyonel tavsiyenin yerine geçmeyecek şekilde kullanmalıdır.
• Empati eksikliği: Bu araçlar, sağlık profesyonellerinin sunduğu duygusal destek, güvence veya kişiselleştirilmiş rehberliği sağlayamaz, bu da hastaların duygusal ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerini sınırlar.
• Sohbet botlarına aşırı güven: Tıbbi tavsiye için sohbet botlarına bağımlılık, genel veya yanlış bilgilerden kaynaklanan kaygıya yol açabilir ve gerektiğinde uygun tıbbi bakım aramaktan caydırabilir.
• Yasal ve gizlilik endişeleri: Tavsiyelerdeki hatalar veya kişisel verilerin işlenmesindeki yanlış adımlar, özellikle HIPAA gibi katı gizlilik yasalarının olduğu 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 teşhise destek olabilir, tedavi planlarını kişiselleştirebilir, ilaç keşfine yardımcı olabilir ve faturalandırma, talep işleme ve ön yetkilendirme gibi süreçleri otomatikleştirebilir.

Bu ajanlar ayrıca sohbet desteği 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 ve ilaç gibi düzenlemeye tabi sektörlerde uyumlulukla ilgili belgeleri oluşturmak, incelemek ve yönetmek için yapay zeka odaklı araçların kullanılması anlamına gelir.

Bu otomasyon sayesinde kuruluşlar manuel çabayı azaltabilir, onaylanmış içerikle tutarlılığı sağlayabilir ve klinik çalışma raporları, düzenleyici başvurular ve uyumluluk belgelerinin hazırlanmasını hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: Novo Nordisk, klinik çalışma raporlarının hazırlanmasına yardımcı olması için Anthropic’in Claude modelini benimseyerek bu süreci haftalardan dakikalara indirdi.

Yazar sayısını 50'den fazladan üçe düşürerek, şirket personel sayısında %94 ve maliyet tasarrufunda %92 azalma sağlarken, insan gözetimi yoluyla doğruluğu korudu.

Yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için al-getir ile güçlendirilmiş üretimden (RAG) yararlanarak, daha önce onaylanmış içeriğin tutarlı bir şekilde yeniden kullanılmasını sağlarlar. Bu yaklaşım, düzenleyici dokümantasyonda verimliliği artırmaya yardımcı olmuş ve yapay zeka ile insan işbirliğinin nasıl daha hızlı ve daha uygun maliyetli uyumluluk süreçleri sağlayabileceğini göstermiştir.²⁶

42. Sağlık hizmetlerinde sentetik veri üretimi

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

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, öğrenci verilerinin (geçmiş performans, beceri seti ve müfredat içeriği hakkında vermiş olabilecekleri geri bildirimler gibi) analiz edilmesiyle hazırlanır. Bu, her öğrencinin, özellikle engelli olanların, başarıyı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bireyselleştirilmiş bir deneyim almasını sağlamaya yardımcı olur.

44. Kurs tasarımı

Ders müfredatı ve değerlendirmeler tasarlamaktan, kurs 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. Kurslar için içerik oluşturma

Üretken yapay zeka, testler ve konu tekrarları dahil olmak üzere çeşitli öğretim materyallerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasına olanak tanır. Bu, eğitimcilerin hızlı bir şekilde benzersiz içerik üretmesine yardımcı olur.

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

Şekil 10: NOLEJ'den yapay zeka tarafından oluşturulmuş kurs içeriği örneği.

46. Özel ders

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

Gerçek hayattan örnek: Khan Academy, yapay zeka asistanı Khanmigo'da GPT-4'ten yararlanır ve bu asistan, öğrenciler için sanal bir öğretmen ve öğretmenler için bir destek görevi görerek farklı eğitim ihtiyaçlarını karşılar.

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

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

Gerçek hayattan örnek: Nijerya'da yürütülen bir çalışma, üretken yapay zekanın ortaöğretimdeki öğrenci öğrenme çıktıları üzerindeki etkisini değerlendirdi. Müdahale, altı haftalık bir okul sonrası programda İngilizce eğitimi için sanal bir öğretmen olarak GPT-4 tarafından desteklenen Microsoft Copilot'un kullanılmasını içeriyordu. Çalışma, dokuz devlet okulunda rastgele kontrollü bir deney yöntemi kullandı.

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

Yaklaşım, yapay zeka odaklı özel dersi öğretmen gözetimi ve müfredat uyumu ile birleştirdi. Çalışma ayrıca programın geleneksel müdahalelere kıyasla maliyet etkin 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 kümeleri 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 kalıplarını öğrenmekten türetilen yapay zeka tarafından üretilen sentetik veriler, anonimliğin sağlanmasına ve öğrenci gizliliğinin korunmasına yardımcı olur. Üretken modeller tarafından üretilen sentetik veri kümeleri, diğer algoritmaları eğitmek için etkili ve kullanışlı olmakla birlikte, aynı zamanda güvenli ve kullanımı emniyetlidir.

48. Eski öğrenme materyallerini onarma

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 getirilebilir.

> Moda uygulamaları

49. Moda tasarımcıları için yaratıcı tasarım

Yenilikçi stiller oluşturmaktan mevcut görünümleri iyileştirip 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. Eskizleri renkli görüntülere dönüştürme

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

51. Temsili moda modelleri oluşturma

Üretken yapay zekadan yararlanarak çeşitli moda modelleri oluşturmak, moda şirketlerinin çeşitli müşteri tabanına daha iyi hizmet etmesini ve ürünlerini daha otantik bir şekilde sergilemesini sağlar. Müşteriler için sanal prova seçenekleri veya bir giysinin 3D olarak işlenmesi için bu tür modelleri kullanabilirler.

Gerçek hayattan örnek: Miami merkezli fotoğrafçı Dahlia Dreszer, üretken yapay zekayı sanatsal pratiğine dahil ederek, onu fotoğrafçılığın yanı sıra ek bir araç olarak görüyor. “Dışarıyı İçeriye Taşımak” adlı sergisi için yapay zeka modellerini kendi görsel tarzına göre eğitti, yapay zeka tarafından üretilmiş bir eser yarattı ve ziyaretçilere rehberlik etmesi ve soruları yanıtlaması için bir yapay zeka klonu oluşturdu.

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

Dreszer, yapay zekanın önemli bir çalışma gerektirdiğini ve bir kısayol yerine uzun bir yaratıcı sürecin parçası olarak anlaşılması gerektiğini savunuyor. Şu anki anı, yapay zekanın sanatsal iş akışlarına daha geniş entegrasyonunun erken bir aşaması olarak görüyor ve sanatçıların hızla gelişen araçlara nasıl uyum sağlayacaklarını belirlediğini söylüyor.²⁹

52. Moda markaları için pazarlama ve trend analizi

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

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

Ayrıca moda pazarlama yeteneklerini şu şekilde geliştirir:

• Veri analizi, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak hedef kitle için son derece özel ve kişiselleştirilmiş bir ürün yelpazesi oluşturarak
• Belirli bir kişinin ilgi alanlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış e-postalar, web sitesi sayfaları, altyazılar ve reklamlar tasarlayarak onların ilgisini çekmek için
• Arama sonuçlarını altüst etmesi 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 parfüm geliştirmeyi, formülasyonu otomatikleştirerek, üretim süresini kısaltarak ve kokuların nasıl tasarlanıp değerlendirildiğini değiştirerek dönüştürüyor.

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

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

> Bankacılık uygulamaları

54. Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka, bankalara şüpheli veya sahte işlemleri tespit etmek için güçlü bir araç sunar ve böylece finansal suçla mücadele yeteneklerini artırır. GAN'ları, sahte işlemlerden oluşan bir eğitim seti ile kullanarak dolandırıcılık tespiti amacıyla 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 modelini entegre etti, bu da müşteri sorularına daha özel ve doğru yanıtlar verilmesini sağladı.

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

GPT-4 entegrasyonu, daha kişiselleştirilmiş müşteri desteği ve güvenli bir platform sağlamak için gelişmiş dolandırıcılık tespiti yetenekleriyle Stripe’ın operasyonel verimliliğini artırmıştır.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, geçmiş veri trendlerine dayanan yeni ve varsayımdan bağımsız durumlar üreterek oynaklığın anlaşılmasına yardımcı olur.

56. Kredi reddi için kullanıcı dostu açıklamalar oluşturma

Karar vericilerin ve kredi başvuru sahiplerinin, kredi başvurularının neden reddedildiği de dahil olmak üzere 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 Kullanılarak Kredi Reddi İçin Kullanıcı Dostu Açıklamalar Oluşturma.³²

57. Veri gizliliği koruması

Yapay zeka tarafından üretilen sentetik veriler, kredi değerlendirmede modelleri eğitmek için ideal olan paylaşılabilir ve gizlilikle uyumlu veri kümeleri oluşturarak bankaların veri gizliliği zorluklarının üstesinden gelmesine yardımcı olabilir.

Daha fazlası için şunlara göz atabilirsiniz:

• 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 içerikleri oluşturabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin daha çeşitli ve ilginç oyun deneyimleri yaratmasına 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

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

60. Oyuncu olmayan 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 kullanıcı arayüzleri tasarlayabilir. Bu, oyun geliştiricilerinin oyuncu deneyimini iyileştirmesine ve oyuncu katılımını artırmasına yardımcı olabilir.

62. Oyun testi

Üretken programlama araçları, hataları ve aksaklıkları belirlemek ve oyun 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

Havalimanlarındaki yüz tanıma 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 hızlandırmak 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 biyometrik doğrulama ve dolandırıcılık tespitini entegre ederek güvenliği artırır.

64. Kişiselleştirilmiş seyahat ve destinasyon önerileri

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

> Perakende uygulamaları

65. Ürün önerileri

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

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 özellikleri 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 içerik oluşturma

Perakendeciler, ürün açıklamaları, sosyal medya tanıtım içeriği, 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 dayanarak ürünler için talep tahmini yapmaya yardımcı olabilir. Bu, hem fazla stoku hem de kıtlığı en aza indirerek envanter kontrolünü iyileştirir.

69. Sanal alışveriş asistanları

Üretken yapay zeka, müşterilere alışveriş yolculuklarında yardımcı olan, sorgularına yanıtlar üreten ve satın alma sürecinde onlara rehberlik eden sohbet tabanlı sanal asistanları destekleyebilir.

> Sigorta uygulamaları

70. Poliçe dokümantasyonu

Sigortacılıkta üretken yapay zeka araçları, kullanıcıya özel ayrıntılara dayalı olarak poliçe belgelerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Gerektiğinde bilgileri otomatik olarak doldurabilir, bu belgeleri oluşturma sürecini hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: Lemonade Insurance, sigorta ürünlerini yönetmek için Maya olarak bilinen yapay zeka ve chatbot'lar 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 değerlendirme ve prim hesaplama

Üretken yapay zeka, geçmiş verilere dayanarak 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 ve dolandırıcılık olmayan talep örnekleri oluşturabilir. 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 modellerinin geliştirilmesinde ve test edilmesinde yardımcı olabilecek sentetik müşteri profilleri oluşturmak için kullanılabilir.

74. Hasar işleme

Üretken yapay zeka modelleri, genellikle karmaşık olan hasar yönetimi sürecini kolaylaştırmak için kullanılabilir. Temel hasar sorguları için otomatik yanıtlar oluşturabilir, genel hasar sonuçlandırma sürecini hızlandırabilir ve sigorta taleplerinin işlenme süresini kısaltabilirler. 

75. Poliçe oluşturma

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

Müşteri hakkındaki yaş, sağlık geçmişi, konum ve daha fazlası gibi 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, gelecekteki olası 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 bakımını yapabilir. Bu modeller, makinelerin kendilerinden gelen sıcaklık, titreşim, ses vb. verilerle eğitilebilir.

Bu modeller bu veri yönetimini öğrendikçe, olası arızalar hakkında tahminler üretebilir ve önleyici bakıma ve arıza süresinin azaltılmasına olanak tanır.

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

Makinelerin IoT tabanlı izlenmesi sayesinde BlueScope, ekipman arızalarını daha erken tespit ederek 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 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 sağlayabilir.

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İş fonksiyonuna özel üretken YZ Uygulamaları

> Müşteri hizmetleri uygulamaları

80. Kişiselleştirilmiş müşteri yanıtları

Sohbet tabanlı üretken yapay zeka araçları, geçmiş satın alımlar, sohbet geçmişi ve müşteri geri bildirimleri gibi müşteri verileri üzerinde eğitilerek her müşteri için kişiselleştirilmiş bir profil oluşturabilir. Bir müşteri mesaj gönderdiğinde, ChatGPT veya benzeri araçlar bu profili kullanarak müşterinin özel ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış ilgili yanıtlar sağlayabilir.

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, sistemin farklı diller konuşan müşterilere destek sağlamak için büyük dil modeli yeteneklerini kullanmasını içerir. Sohbet yapay zekası araçları, çeşitli dillerde eğitilebilir ve bir dilden diğerine gerçek zamanlı olarak mesajları çevirebilir.

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

82. Müşteri sorularına ve şikayetlerine hızlı yanıtlar

Sohbet araçları, ürün kalitesiyle ilgili sorunlar, teslimat 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 olası çözümler sunan bir yanıt sağlayabilir.

Gerçek hayattan örnek: ServiceNow'un GenAI'sı, self servis işleviyle kullanıcıların kendi başlarına sezgisel olarak yanıt bulmalarını sağlayarak çalışan self servisini %14 ve müşteri self servisini %10 artırdı. Bu değişim, yardım masalarının üzerindeki yükü azaltarak temsilcilerin daha ilgi çekici görevlere odaklanmasını ve kullanıcılara zamanında çözümler sunmasını sağlar.

ServiceNow DT ekibi bu yöntemle yıllık 5,5 milyon $ tasarruf sağladı; %54 ITSM sorun yönlendirme oranı ve Now Support ile yaklaşık %20 vaka önleme oranı elde edildi. Bu yaklaşım, hızlı çözümler sağlar ve memnuniyeti artırır; müşterilerin %56'sı yapay zeka tarafından özetlenen çözümlerle ilgili 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 yorum veya değerlendirme bıraktığında, ChatGPT veya diğer araçlar müşterinin endişelerini gideren ve olası çözümler veya yardım sunan bir yanıt oluşturabilir.

85. SSS'leri yanıtlama

Örneğin ChatGPT, bir şirketin SSS sayfası veya bilgi tabanı üzerinde eğitilerek yaygın müşteri sorularını tanıyabilir ve yanıtlayabilir.

> Finans uygulamaları

86. Kişiselleştirilmiş finans 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 çiftleri 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.

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 terminolojiyi yorumlamaktan perakende bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıt taslakları hazırlamaya kadar çeşitli işlevleri yerine getiriyor.

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

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

Daha fazlası için bkz. borç hesaplarındaki 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 inceleyen 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 üstlenerek insan yaratıcılığını tamamlarken, insanlar içgörü ve özgünlük sağlar.³⁵

Örneğin, yapay zeka araçları başlıklar oluşturabilir, makaleleri yapılandırabilir ve harekete geçirici mesajlar önerebilirken, pazarlamacılar mesajlaşmayı iyileştirir ve marka tutarlılığını sağlar. Bu işbirliği, 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 17: ChatGPT kullanılarak yeni bir elektrikli otomobil modelinin reklamı için yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerik.

Gerçek hayattan örnek: Site Smart Marketing³⁶ , bir dijital pazarlama ve web geliştirme ajansı, kaliteyi korurken ve marka yönergelerine bağlı kalırken içerik üretimini ölçeklendirme konusunda zorluklarla karşılaştı. Narrato ile işbirliği yaparak şunları başardılar:

• Artan 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 azalma sağladı. Bu verimlilik, Site Smart'ın kaynakları daha etkili bir şekilde yeniden tahsis etmesine ve müşterileri için daha fazla değer sağlayan alanlara odaklanmasına olanak tanıdı.
• İyileştirilmiş kalite kontrol: Narrato platformu, gelişmiş işbirliği ve azaltılmış hatalarla merkezi bir çalışma alanı sağladı. Yapay zekanın entegrasyonu, içerik tutarlılığını ve marka tonuyla uyumu sağlarken kapsamlı revizyon ihtiyacını en aza indirdi.

89. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi

ChatGPT ve benzeri diğer üretken araçlar, doğal dil işleme yetenekleriyle müşterilerinizin tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik özelliklerine göre kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilir. Bu, hedef kitlenizle yankı uyandıran hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranları sağlayabilir.

90. Hedef 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, avantajları ve değeri hakkında ayrıntılı bilgi sağladığı için pazarlamada çok önemli 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 içgörü toplamak amacıyla anketleri değerli bir araç olarak kullanabilir. Üretken yapay zekanın müşteri anketleri oluşturmaya yardımcı olabileceği 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'deki 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. İşletmeler bu videoları oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanarak ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir, bu da etkileşimi ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.

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

• Hızlandırılmış üretim: Synthesia’nın yapay zeka odaklı video oluşturma platformunu kullanarak SimCorp, video çıktısını beş kat artırdı.
• Zaman tasarrufu: İşbirliği, daha önce gereken süreyi azaltarak tek bir günde iki adet 3-4 dakikalık video oluşturulmasını sağladı.
• Tutarlı markalama: Synthesia’nın platformu, tüm videoların SimCorp'un yönergeleriyle uyumlu, tutarlı, yüksek kaliteli bir marka 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, kişiselleştirilmiş şunları oluşturmak 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 üretken araçlar, SEO içerik yazımı için konu fikirleri oluşturmak amacıyla dil işleme yeteneklerini kullanarak şunları yapabilir:

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

96. Anahtar kelime araştırması yapma

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

ChatGPT gibi üretken araçlar, aşağıdakiler gibi anahtar kelime arama optimizasyonunda işlevler yerine getirebilir:

• Anahtar kelimeler oluşturma: Sağlanan bilgilerdeki 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 şu özelliklere sahip olmasını sağlayarak SEO dostu başlıklar oluşturabilir:

• Açıklayıcı ve içeriğin konusunu net bir şekilde iletme
• Konuyla ilgili anahtar kelimeleri dahil edebilme
• Özlü ve net olma, arama motoru sonuç sayfalarında en iyi görüntüleme için genellikle 60-70 karakter sınırına uyma.
• Dikkat çekici ve tıklama almaya müsait olma, bu da tıklama oranını (CTR) ve nihayetinde SEO'yu iyileştirebilir

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 etkileşim 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 hedef kitlelerinin ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılamak için içeriklerini ve stratejilerini iyileştirmelerini sağlar.

Gerçek hayattan örnek: HubSpot’un YZ 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 performansa ilişkin içgörüler sağlar ve iyileştirme alanlarını belirler. Temel özellikler şunlardır:

• Marka duyarlılığı analizi: Yapay zeka modellerinin markayı tartışırken kullandığı 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: 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 bir içerik yapısı oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu, SEO maksimizasyonu için faydalı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve organize edilmiş içerik daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar ve arama motorlarının içeriğin bağlamını ve alaka düzeyini anlamasına yardımcı olur.

Şekil 19: ChatGPT bir içeriğin yapısını oluşturur.

100. Meta açıklamaları oluşturma

Meta açıklaması, bir web sayfasının içeriğinin kısa bir özetini sağlayan bir HTML özelliğidir. Meta açıklaması, kullanıcıları bağlantıya tıklamaya ve sayfayı ziyaret etmeye teşvik eden bir reklam görevi görür. 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

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

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

> İK uygulamaları

102. İş tanımı oluşturma

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

Gerçek hayattan örnek: 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 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 kazanımını mümkün kıldı.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 ve adayın niteliklerini, becerilerini ve deneyimini değerlendiren mülakat soruları oluşturabilir.

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

104. İşe alım materyalleri oluşturma

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

105. Yapay zeka chatbot'lar ile çalışan desteği

Yapay zeka araçlarından yararlanmak, bilgiye erişimi basitleştirerek ve rutin İK süreçlerini otomatikleştirerek çalışan memnuniyetini artırabilir. Bu sistemler, İK temsilcilerini aşağıdaki gibi görevleri verimli bir şekilde yönetmeleri için destekler:

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

Yapay zeka destekli İK chatbot'lar 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, “beceri akışları” olarak adlandırılan kapsamlı bir önceden oluşturulmuş sohbet yapay zeka otomasyon kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar, düzenlemelere ve şirket politikalarına uyumu sağlarken karmaşık İK görevlerini yönetmeye yardımcı olur. Ayrıca çalışanlara doğal dil ile desteklenen bir self servis sohbet deneyimi sunar.⁴⁰

106. İşyeri üretkenliğini artırma

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

Microsoft 365 Copilot kullanan altı aylık bir saha deneyi, üretken yapay zekanın e-postalara harcanan zamanı %25 azaltabildiğini, belge tamamlamayı hızlandırabildiğini ve ekip iş akışlarını veya toplantı yapılarını bozmadan odaklanma süresini artırabildiğini gösterdi.

En belirgin iyileştirmeler, çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde meydana geldi; bu da erken üretkenlik kazanımlarını vurgularken, tam yapay zeka odaklı 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, işletmelerin belirli ürün ve hizmetlere olan talebi tahmin etmesine ve tedarik zinciri operasyonlarını buna göre optimize etmesine yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin envanter maliyetlerini düşürmesine, sipariş karşılama sürelerini iyileştirmesine ve israfı ve 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 getirme konusunda sürekli zorluklarla karşılaştı. Dahili tahminleri, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük, 25 lokasyonda stok tükenmelerine neden oldu ve genel tedarik zinciri performansını düşürdü.

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

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

108. Yapay zeka chatbot'lar ile envanter yönetimi

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

• Otomatik satın alma: Yapay zeka chatbot'lar, stok eşiklerine göre ürünleri 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. Taşımacılık ve rotalama

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

Temel faydalar şunları içerir:

• Maliyet etkin 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 sağlamıştır.⁴³

DHL, YZ 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 ağındaki 1.000'den fazla sözleşme şablonunu yönetmek için YZ Assist'ten yararlanmak üzere Ironclad ile çalıştı.

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

111. Sözleşme uyumluluğu

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

• Sözleşmeleri kategorize eder
• Ortak şartları belirler
• Benzersiz veya nadir şartları vurgular

112. Hukuki chatbot'lar

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

Ayrıca, söz konusu soruna bağlı olarak kullanıcıları yasal yardım hizmetleri veya devlet portalları gibi doğru kaynaklara yönlendirebilirler. Erken yasal desteği otomatikleştirerek, yapay zeka destekli chatbot'lar, özellikle maliyet veya erişilebilirlik engelleriyle karşılaşabilecek bireyler için yasal 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 alıyor.

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 YZ, sistem görünürlüğü için YZ 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 yapılandırmalarında bulunan platform, kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsü boyunca şeffaflık, düzenleyici uyumluluk ve hesap verebilirliği sürdürmesini sağlar.⁴⁵

> Satış uygulamaları

114. Satış videoları oluşturma

Üretken yapay zeka, müşterinin ihtiyaç ve beklentilerine özel olarak uyarlanmış kişiselleştirilmiş satış videoları oluşturmak için kullanılabilir. Bu kişiselleştirilmiş satış videoları, satış temsilcilerinin satış hedeflerini bireysel olarak ele almasını, müşterilerle kişisel ilişkileri artırmasını ve daha fazla potansiyel müşteri oluşturmasını sağlar.

Gerçek hayattan örnek: Xerox, video üretim maliyetlerini %50 azaltmak ve eğitim içeriği oluşturma süresini %30 kısaltmak için Synthesia'nın yapay zeka avatar video platformuyla ortaklık kurdu.

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

115. Satış koçluğu

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 boru hattı optimizasyonu

Üretken yapay zeka, geçmiş satış verilerini analiz edebilir ve gelecekteki satışlar için tahminler üretebilir. Böylece satış ekipleri satış boru 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 fırsatlarını belirlemek ve dönüşüm olasılıklarına göre müşteri adaylarını nitelendirmek için kullanılabilir. Ayrıca, potansiyel müşteri yaratmak için özelleştirilmiş satış taktikleri ve kampanyaları oluşturabilir.

> Denetim uygulamaları

118. Denetim raporu 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 sunulduğu konusunda tutarlılık sunan standartlaştırılmış raporlar (aşağıdaki şekil 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 zekayı kullanarak denetimlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırdı. KPMG'nin müşterilerine daha güvenilir finansal içgörüler sunmasını sağladı.

119. Belgelerin veri analizi

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

ChatGPT, aşağıdakiler gibi bazı veri analizi görevlerini otomatikleştirebilir: 

• Hesaplamalar yapma 
• Toplulaştırmalar 
• Veri kümesi 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 anomali tespiti

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

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

122. Denetçilerin eğitimi

Denetimde ChatGPT, denetçilere işleriyle ilgili uzmanlık, açıklamalar ve örnekler sunarak onları eğitebilir. Aşağıdakiler 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 bilgi 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 yürütülmüştür.⁴⁶ Çalışmadan elde edilen temel bulgular şunlardır:

• Performans geliştirme: Yapay zeka tarafından desteklenen bireyler, yapay zeka olmadan çalışan geleneksel iki kişilik ekiplerle aynı performansı gösterdi; bu da yapay zekanın insan işbirliğinin faydalarını taklit edebileceğini gösteriyor. Yapay zekayı 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 sağladı ve geleneksel uzmanlık silolarını etkili bir şekilde birleştirdi.​
• Verimlilik kazanımları: Yapay zeka kullanan katılımcılar, görevleri yapay zeka kullanmayanlara göre 12-%16 daha hızlı tamamlarken, daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler de ürettiler.​
• Duygusal etki: Yapay zeka kullanıcıları, yapay zeka kullanmayan muadillerine kıyasla heyecan ve coşku gibi artan olumlu duygular ve endişe 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 artırmak için yeni mimari yenilikleri ve eğitim yöntemlerini araştırıyor.

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

Gerçek hayattan örnek:

Araştırmaya göre, Retentive Network (ReN) adı verilen yeni bir sinir ağı 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 alıkoyma mekanizması sunar. Doğrusal tekrarlayan ayrıştırma olarak bilinen bir yöntemle, yinelemeli modellerin bellek avantajlarını Transformer'ların paralel eğitim yetenekleriyle birleştirir.

Deneysel sonuçlar, ReN'in temel kıyaslamalarda Transformer performansına eşleştiğini veya onu aştığını, aynı zamanda daha hızlı çıkarım ve daha az 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 muhakeme, 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 düzenleme

Örneğin, doğruluklarını, özelliklerini ve fiyatlandırmalarını değerlendirmek için yapay zeka destekli Excel araçlarını karşılaştırdık. 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: Python ve PHP'deki güçlü görselleştirme özellikleri ve kodlama yetenekleriyle öne çıkar.
• Tryshortcut: Kapsamlı açıklamalar ve analitik fonksiyonlar sunarak finansal modelleme için idealdir.
• GPTExcel: Birden çok dili desteklemede üstündür, bu da onu uluslararası ekipler için uygun hale getirir.

Üretken yapay zeka uygulamalarının kullanım alanları ve örneklerle 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

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.

Ha llegado GPT-5 | 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.

AI Search 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 analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi 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.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 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 yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 6

Düşüncelerinizi Paylaşın

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

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

Yanıtla

Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Yanıtla

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Yanıtla

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Yanıtla

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Yanıtla

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

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

Yanıtla

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Yanıtla