En İyi 125 Üretken Yapay Zeka Uygulaması

30'dan fazla vaka çalışması ve 10 benchmark üzerinde yaptığımız analize dayanarak 40'tan fazla ürünü test edip karşılaştırdık ve aşağıdaki kategorilerde 125 üretken yapay zeka kullanım senaryosu belirledik:

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

Tek bir doğru yanıtın olduğu istekler için diğer yapay zeka uygulamaları (ör. 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 senaryolarını ve gerçek hayattan örnekleri görebilirsiniz.

Genel genAI uygulamaları

> Video uygulamaları

1. Video oluşturma

Yapay zeka destekli video üretim araçları; yapay zeka video üreticileri, içerik oluşturma platformları ve kurgu çözümleri gibi, işletmelerin yüksek kaliteli videolar üretmesini, içeriği kişiselleştirmesini ve performansı optimize etmesini sağlar. Bu araçlar maliyetleri düşürmeye, prodüksiyonu yönetmeye ve dakikalar içinde dinamik, soyut görseller oluşturmaya yardımcı olur.

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

Her yapay zeka aracı stok görseller kullanılarak test edildi ve 10 üzerinden; Prompt Uyumu (talimatları takip etme doğruluğu), Fiziksel Doğruluk (gerçekçi fizik ve etkileşimler) ve Ürün Bütünlüğü (görünüm ve ayrıntılardaki tutarlılık) temel alınarak puanlandı. Gözlemlerimizden bazıları şunlardır:

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

Gerçek hayattan örnek: Netflix, üretken yapay zekayı ilk kez bir TV dizisinde kullandı ve Arjantinli bilimkurgu dizisi “El Eternauta”ya yapay zeka tarafından üretilen görüntüler ekledi. Eş CEO Ted Sarandos, yapay zekanın VFX ekiplerinin çöken 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 kayıplarına ilişkin endişelere yol açsa da Sarandos, yapay zekanın insan içerik üreticilerini değiştirmek yerine desteklemeyi amaçladığını söyledi.¹

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

2. Video tahmini

GAN tabanlı bir video tahmin sistemi:

• Bir videonun hem zamansal hem de mekânsal öğelerini kavrar
• Bu bilgiye dayanarak sonraki sırayı üretir (aşağıdaki şekle bakın)
• Olası ve olası olmayan dizileri birbirinden ayırt eder

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

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

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

3. Yapay zeka video kurgusu ve animasyon

Üretimin ötesinde üretken yapay zeka; kurgu, storyboard ve animasyona yardımcı olabilir. Bu araçlar kamera hareketini, dudak senkronunu ve sahne geçişlerini otomatikleştirir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: Runway Gen-3, sahne tutarlılığı ve hareket kontrolü ile metin odaklı video kurgusu sağlar ve pazarlama ekipleri için post-prodüksiyon süresini %70'in üzerinde azaltır.³

> Görsel uygulamaları

4. Görsel oluşturma

Üretken yapay zeka ile kullanıcılar metni görsellere dönüştürebilir ve belirli bir ortam, konu, stil veya konuma dayalı olarak gerçekçi görseller üretebilir. Bu nedenle, ihtiyaç duyulan görsel materyali hızlı bir şekilde oluşturmak mümkündür.

Bu görsel materyalleri ticari amaçlarla kullanmak da mümkündür; bu da yapay zeka tarafından üretilen görsel oluşturmayı medya, tasarım, reklamcılık, pazarlama, eğitim ve diğer alanlarda değerli bir unsur haline getirir. Örneğin, bir görsel üreteci, grafik tasarımcının ihtiyaç duyduğu herhangi bir görseli oluşturmasına yardımcı olabilir (aşağıdaki şekle bakın).

Şekil 1: Bu yapay zeka tarafından üretilen görsel, “Teddy bears shopping for groceries in ukiyo-e style” metin açıklamasına dayanılarak üretilmiştir.⁴

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

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

5. Semantik görselden fotoğrafa dönüştürme

Semantik bir görsele veya taslağa dayanarak bir görselin gerçekçi bir versiyonunu üretmek mümkündür. Tanı koymayı kolaylaştırıcı rolü nedeniyle bu uygulama sağlık sektörü için faydalıdır.

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

6. Görselden görsele dönüştürme

Bir görselin rengi, ortamı veya biçimi gibi dış öğelerini, kurucu öğelerini koruyarak dönüştürmeyi içerir.

Bu tür bir dönüştürmeye örnek olarak bir gündüz görselini gece görseline dönüştürmek verilebilir. Bu dönüştürme türü ayrıca bir görselin temel özniteliklerini değiştirmek, renklendirmek veya stilini değiştirmek için de kullanılabilir.

7. Görsel çözünürlüğü artırma (süper çözünürlük)

Üretken yapay zeka, mevcut içeriğe dayalı olarak yeni içerik üretmek için çeşitli yöntemler kullanır. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) bu yöntemlerden biridir. Bir GAN, yeni veri oluşturan ve bunun gerçekçi olmasını sağlayan bir üreteç ve bir ayırt ediciden oluşur.

GAN tabanlı yöntem, Süper Çözünürlük GAN'ları aracılığıyla bir görselin yüksek çözünürlüklü bir sürümünü oluşturmanıza olanak tanır. Bu yöntem, yüksek çözünürlüklü formatta saklanması ekonomik olmayan arşiv materyallerinin ve/veya tıbbi materyallerin yüksek kaliteli sürümlerini üretmek için faydalıdır. Bir diğer kullanım alanı da gözetim amaçlarıdır.

8. Yapay zeka tasarım yardımcıları

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

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: Figma AI, metin prompt'larına dayalı olarak otomatik yerleşimler ve tipografi eşleştirmeleri üreterek pazarlama ekipleri için tasarım süresini kısaltıyor.⁷

9. 3D şekil oluşturma

Bu alanda, nesnelerin yüksek kaliteli 3D sürümlerini oluşturmak için araştırmalar devam etmektedir. GAN tabanlı şekil oluşturma kullanılarak kaynağa benzerlik açısından daha iyi şekiller elde edilebilir. Ayrıca, istenen şekli oluşturmak için ayrıntılı şekiller üretilebilir ve manipüle edilebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

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

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

> Ses uygulamaları

10. Metinden sese dönüştürücü

GAN'lar gerçekçi konuşma sesi üretimine olanak tanır. Gerçekçi sonuçlar elde etmek için ayırt ediciler; sesi vurgulayan, tonlayan ve/veya module eden bir eğitmen görevi görür.

TTS üretiminin eğitim, pazarlama, podcast yayıncılığı ve reklamcılık gibi birçok ticari uygulaması vardır. Örneğin, bir eğitimci ders notlarını daha çekici hale getirmek için ses materyallerine dönüştürebilir; aynı yöntem görme engelliler için eğitim materyalleri oluşturmada da faydalı olabilir. TTS, ses sanatçıları ve ekipman masrafını ortadan kaldırmanın yanı sıra şirketlere dil ve vokal repertuvarı açısından birçok seçenek sunar.

Bu teknoloji kullanılarak binlerce kitap sesli kitaba dönüştürülmüştür.¹⁰

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

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

Bu ortaklık, Twilio'nun platformuna 25 dilde 50'den fazla ses 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 dönüştürme ile seslendirmeler kolayca ve hızlı bir şekilde oluşturulabilir; bu da oyun ve film gibi sektörler için avantajlıdır.

Bu araçlarla, bir ses sanatçısı tutmadan bir belgesel, reklam veya oyun için seslendirme üretmek mümkündür.

12. Müzik üretimi

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

Ancak bu bağlamda aşılması gereken önemli bir engel vardır: eğitim verilerine telif hakkıyla korunan sanat eserlerinin dahil edilmesinden kaynaklanan telif hakkı ihlali. Yapay zeka etiği hakkında daha fazla bilgi edinin.

> Metin tabanlı uygulamalar

13. Fikir üretimi

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

Bir insan olarak daha yaratıcı olma konusunda bir makineden yardım almak şaşırtıcıdır. Bu mümkündür çünkü üretken yapay zekanın yetenekleri, makinelerin yetenekleri hakkında tipik olarak düşündüklerimizden oldukça farklıdır (ör. daha esnek, daha az güvenilir).¹²

14. Metin üretimi

Araştırmacılar, son teknoloji ML algoritmalarının eksikliklerine alternatifler sunmak için GAN'lara başvurdu. GAN'lar, görsel amaçlı ilk kullanımlarına ek olarak metin üretimi için de eğitilmektedir.

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

Üretken yapay zekanın iş başındaki açık bir örneği, e-posta metni oluşturmak için yapay zeka e-posta asistanlarının kullanılmasıdır. Yapay zeka e-posta asistanları, kısa prompt'lardan eksiksiz, cilalı e-postalar üreterek tutarlı ton ve kalite sağlar ve kullanıcıların zamandan tasarruf etmesine 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 üretilenler arasında ayrım yapıp yapamadığını, bu yanıtların temel terapötik ilkelerle ne ölçüde uyumlu olduğunu ve dilsel farklılıklarını inceledi.

Geniş bir örneklemde sonuçlar, katılımcıların yapay zeka tarafından üretilen yanıtlarla 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 vurgularken, yapay zekanın ruh sağlığındaki rolü gelişmeye devam ettikçe teknofobi ve yaratıcılık ile kanıta dayalı uygulama arasındaki denge gibi etik kaygıların dikkatle ele alınması gerekir.¹³

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

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

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

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

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

Metin üretimi gibi daha fazla büyük dil modeli örneğini ve uygulamasını keşfedin.

15. Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma

Bireyler için kişisel tercihlerine, ilgi alanlarına veya anılarına dayalı olarak kişiselleştirilmiş içerik üretmek için kullanılabilir. Bu içerik; metin, görsel, 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, görüş madenciliği olarak da bilinir, doğal dil işleme ve metin madenciliğini kullanır.

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

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

Bunlar, eğitim ve müşteri hizmetleri gibi birçok bağlamda kullanıcı görüşlerinin duygu analizinde veri dengesizliği sorununu hafifletmek için faydalı olabilir (aşağıdaki şekilde olduğu gibi).

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

17. Akıllı arama

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

Otomatik tamamlama, gerçek zamanlı öneriler ve fasetli filtreleme gibi özellikler kullanıcıların aramaları daraltmasını sağlar. Ayrıca sesli ve görsel girdileri de destekleyebilir.

Akıllı arama sektörlerde yaygın olarak uygulanır. e-ticarette Akıllı Arama, müşterilerin ürünleri verimli bir şekilde bulmasına yardımcı olabilir; kurumsal ortamlarda ise belgelerin ve kaynakların kolayca getirilmesini sağlar.

Gerçek hayattan örnek: Booking.com, kullanıcıların tercihlerini doğrudan bir arama kutusuna doğal dilde ifade etmelerini sağlayan Akıllı Filtreler aracını tanıttı.

Örneğin, Amsterdam'a bir hafta sonu seyahati planlayan bir gezgin “harika bir spor salonu ve odadan kanal manzarası olan oteller” diye arayabilir. Akıllı Filtreler daha sonra girdiyi analiz eder, kullanıcının niyetini belirler ve Booking.com envanterindeki en alakalı filtreleri uygular.¹⁵

> Kod tabanlı uygulamalar

18. Kod üretimi

Sigorta şirketleri için yazılım sağlayıcısı olan Ancileo, geliştiricilerinin verimliliğini artırmak için Amazon Q'dan yararlandı. Amazon Q, geliştiricilerin kod sorunlarını daha hızlı çözmesine yardımcı oldu ve sorun giderme süresini %30 azalttı.

Ayrıca Ancileo, işe alım süreçlerini iyileştirmek ve iç iletişimi kolaylaştırmak için biletleme ve dokümantasyonu entegre etti.

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

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

Gerçek hayattan örnek: Amazon, Java gibi temel yazılımların güncellenmesi için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltan yapay zeka destekli bir araç olan Amazon Q'yu tanıttı.

Bu araç kod dönüşümlerini otomatikleştirir; yükseltme süresini 50 geliştirici gününden birkaç saate indirir ve tahmini olarak 4.500 geliştirici yılı iş tasarrufu sağlar.

Amazon, altı ayda Java sistemlerinin yarısından fazlasını modernize etti; güvenliği artırdı ve altyapı maliyetlerini düşürdü. Bu da yıllık 260 milyon dolarlık verimlilik kazancı sağladı. Bu durum, yapay zekanın büyük işletmelerde yazılım bakımında önemli üretkenlik iyileştirmeleri sağlayabileceğini göstermektedir.¹⁶

19. Kod tamamlama

Üretken yapay zekanın kodlama için en basit kullanımlarından biri, geliştiriciler yazarken kod tamamlama önermektir. Bu, özellikle tekrarlayan veya zahmetli görevlerde zamandan tasarruf sağlayabilir 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 üreterek kodu optimize etmek için de kullanılabilir.

21. Hata düzeltme

Üretilen koddaki hataları; kod kalıplarını analiz ederek, olası sorunları belirleyerek ve düzeltmeler önererek tespit etmeye ve düzeltmeye yardımcı olabilir.

22. Kod yeniden yapılandırma

Üretken yapay zeka, kod yeniden yapılandırma sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir; bu da kodun bakımını ve güncellenmesini kolaylaştırır.

23. Kod stili denetimi

Üretken yapay zeka, kodlama stili yönergelerine uygunluk açısından kodu analiz edebilir ve bir kod tabanı genelinde tutarlılık ile okunabilirliği sağlar.

24. Test senaryoları oluşturma

ChatGPT gibi üretken araçlar; kullanıcı gereksinimlerine veya kullanıcı hikâyelerine dayalı olarak test senaryoları oluşturmaya, uygulamanın işlevselliğinin net bir tanımını sağlamaya ve uygulamanın çeşitli yönlerini kapsayacak birden çok senaryo ve test senaryosu geliştirmeye yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Anthropic ekipleri; mühendislik, ürün tasarımı, pazarlama, hukuk ve veri bilimi dahil çok çeşitli fonksiyonlarda verimliliği artırmak, manuel iş yükünü azaltmak ve bağımsız görev yürütmeyi desteklemek için Claude Code uygular.

Teknik ekipler; hızlı prototipleme, hata ayıklama, test üretimi, altyapı otomasyonu ve karmaşık kod tabanlarında gezinme için kullanır; bu da 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 yürütmek için kullanır.¹⁷

25. Test kodu oluşturma

ChatGPT gibi araçlar, doğal dil açıklamalarını test otomasyon komut dosyalarına dönüştürebilir. Sade bir dille açıklanan gereksinimleri anlayarak bunları istenen programlama dilinde veya test otomasyon framework'ünde belirli komutlara ya da kod parçacıklarına çevirebilir.

Şekil 6: ChatGPT-4 aracılığıyla NLP'den test komut dosyalarına.

26. Test komut dosyası bakımı

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

27. Test dokümantasyonu

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

28. Test sonucu analizi

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

> Diğer uygulamalar

29. Konuşmalı yapay zeka

Üretken yapay zekanın bir diğer kullanım senaryosu, kullanıcı girdisine 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 üzere tasarlanan chatbot'larda ve sanal asistanlarda yaygın olarak kullanılır.

ChatGPT, konuşmalı yapay zekanın popüler bir örneğidir. Kullanıcılara felsefi tartışmalar gibi son derece bilgilendirici ve bütünleşik bir sohbet sunar. Örneğin, aşağıdan ChatGPT ile bir sohbeti inceleyebilirsiniz.

Şekil 7: ChatGPT ile bir sohbet.

Gerçek hayattan örnek: İngiliz telekomünikasyon hizmetleri sağlayıcısı O2 ile VCCP'nin yapay zeka yaratıcı ajansı Faith, telefon dolandırıcılarıyla mücadele etmek için gerçeğe yakın bir Konuşmalı Yapay Zeka olan Daisy'yi kullanan yenilikçi bir kampanya başlattı. Daisy, dolandırıcıları uzun konuşmalara çekerek halkı dolandırıcılıktan korumak üzere tasarlanmıştır.

Gerçek bir büyükanneden ilham alan ve dolandırıcıların yaşlı kurban stereotiplerine göre modellenen Daisy; dolandırıcılarla gerçek zamanlı etkileşim kurar, uydurma hikâyeler, sahte banka bilgileri ve örgü gibi hobiler paylaşır. Dolandırıcıları gerçek bir kişiyi hedef aldıklarına inandırarak operasyonlarını sekteye uğratır ve dolandırıcılığı önleme konusunda halkı eğitmek için yaygın taktikleri vurgular.

Daisy'nin oluşturulması; kişiliği için büyük bir dil modeli, fotogerçekçi görseller için bir difüzyon modeli ve bir VCCP çalışanının büyükannesine dayalı ses modelleme dahil ileri 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 model eğitimi, veri gizliliği ve NLP görevleri için faydalıdır.

31. Veri görselleştirme

ChatGPT gibi bazı üretken modeller, birçok alan için faydalı olan veri görselleştirme yapabilir. Python'un pandas, numpy ve matplotlib gibi kütüphanelerini kullanarak dataset'leri yüklemek, dönüşümler gerçekleştirmek ve verileri analiz etmek için kullanılabilir.

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

Şekil 8: ChatGPT code interpreter ile veri analizi.

32. Dosya dönüştürme

ChatGPT code interpreter, gerekli kütüphaneler mevcutsa ve işlem Python koduyla gerçekleştirilebiliyorsa dosyaları farklı biçimler arasında dönüştürebilir.

33. Matematiksel problemleri çözme

Büyük dil modelleri matematiksel soruları anlayabilir ve çözebilir. Bu, modele bağlı olarak temel problemlerin yanı sıra karmaşık olanları da içerir.

34. Çok modlu yapay zeka asistanları

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

Uygulamalar şunları içerir:

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

Gerçek hayattan örnek: OpenAI'ın GPT-5 modeli, yerleşik akıl yürütme sunar ve doğruluk, güvenilirlik, talimat takibi ve karmaşık problem çözmede önemli iyileştirmeler sağlar. Yetenekleri arasında metin ve görselleri yorumlama, araştırma ve analiz yürütme, cilalı yazılar üretme, kullanılabilir kod üretme ve hata ayıklama ile bağlı araçlar aracılığıyla çok adımlı görevleri tamamlama yer alır. Ayrıca halüsinasyon görme olasılığı daha düşüktür; bu da profesyonel ve günlük uygulamalar için daha güvenilir olmasını sağlar.¹⁹

Sektöre özel genAI uygulamaları

> Sağlık hizmetleri uygulamaları

35. İlaç keşfi ve geliştirme

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

Gerçek hayattan örnek: LeewayHertz²⁰ ilaç keşfini kolaylaştırmak ve şirketlerin çeşitli aşamalarda zaman ve kaynak tasarrufu yapmasına yardımcı olmak için özel yapay zeka ajanları ve yardımcı pilotlar geliştirir:

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

Üretken yapay zeka yazılımı ayrıca biyolojik bilgiyi ve yapılandırılmış biyomedikal verileri entegre ederek yeni biyomoleküller, proteinler ve terapötik ajanlar tasarlamaya yardımcı olur (ör. hedefli ilaç keşfi için bilgi grafiği ile zenginleştirilmiş üretken modeller).²¹

Uygulamalar şunları içerir:

• Gelişmiş biyolojik alaka ile özelleştirilmiş molekül üretimi.
• Çok hedefli terapötiklerin tasarımı.
• Özelleştirilmiş enzim ve biyomateryal üretimi.

36. Kişiselleştirilmiş tıp

Üretken yapay zekanın kişiselleştirilmiş tıptaki bir diğer uygulaması; hastaların semptomlarını anlamak ve hasta beyanları ile test sonuçlarına dayanarak artan doğrulukla tanılar üretmek için tıbbi chatbot'lar olarak hizmet edebilen modeller oluşturmaktır.²²Daha sonra bu modeller, hastanın tıbbi geçmişine, semptomlarına ve daha fazlasına özel olarak uyarlanmış bireysel tedavi planları hazırlayabilir.

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

Bu iş birliği; veri silolarını ortadan kaldırmayı ve sağlık sistemlerini reaktif bakımdan önleyici bakıma dönüştürmek için makine öğreniminden yararlanmayı amaçlar. Harvard'ın Sağlık Sistemleri İnovasyon Laboratuvarı ile ortaklık kuran girişim, 80 ülkede sağlık sistemi performansını inceler; elde edilen içgörüler AI4HealthyCities Sağlıkta Eşitlik Ağı'nı tamamlar.²³

37. İyileştirilmiş tıbbi görüntüleme

Makine öğreniminin gücünü BT ve MRG 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 toplum 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 yanıt vermesine yardımcı olmak için üretken bir yapay zeka uygulaması geliştirdi.

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

Uygulama, hasta katılımını artırmayı ve doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlamayı; ayrıca tedavilere olan talebi potansiyel olarak artırmayı hedefliyor.²⁴

39. Semptom kontrolü için yapay zeka chatbot'ları

Semptom değerlendirme chatbot'ları; sorular sorarak, öneriler sunarak ve gerektiğinde kullanıcıları sağlık profesyonelleriyle bağlayarak bireylerin sağlıklarını anlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak üzere 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 verilmesine de yardımcı olabilirler.

Ancak bu araçların kullanımı bazı önemli sınırlamaları beraberinde getirir:

• Sınırlı tanı doğruluğu: Semptom denetleyicileri tıp profesyonellerinin uzmanlığından yoksun olabilir; bu da ciddi durumlar için tanı doğruluklarını güvenilmez kılar. Kullanıcılar bunları dikkatli kullanmalı ve profesyonel tavsiyenin yerine koymamalıdır.
• Empati eksikliği: Bu araçlar, sağlık profesyonellerinin sunduğu duygusal destek, güven verme veya kişiselleştirilmiş rehberliği sağlayamaz; bu da hastaların duygusal ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerini sınırlar.
• Chatbot'lara aşırı güven: Tıbbi tavsiye için chatbot'lara bağımlılık; genel veya hatalı bilgilerden kaynaklanan kaygıya yol açabilir ve gerektiğinde uygun tıbbi bakım aramayı engelleyebilir.
• Yasal ve gizlilik endişeleri: Tavsiyelerdeki veya kişisel verilerin işlenmesindeki hatalar, özellikle HIPAA gibi katı gizlilik yasalarının olduğu bölgelerde yasal sorunlara yol açabilir. Doğru tasarım; uyumluluğa ve veri güvenliğine öncelik vermelidir.

40. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanları

Sağlık hizmetlerindeki yapay zeka ajanları; randevu planlayabilir, hasta bilgilerini belgeleyebilir, tıbbi görüntüleme yoluyla tanıyı destekleyebilir, tedavi planlarını kişiselleştirebilir, ilaç keşfine yardımcı olabilir ve faturalandırma, talep işleme ve ön onaylar gibi süreçleri otomatikleştirebilir.

Bu ajanlar ayrıca sohbet desteği yoluyla hasta katılımını artırır, gerçek zamanlı sağlık izleme sağlar, ruh sağlığı yardımı sunar, faturalama anormalliklerini tespit eder ve bakım koordinasyonunu destekleyip karar vermeyi iyileştirmek için Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) 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 destekli araçların kullanılmasını ifade eder.

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

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

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

Yapay zeka halüsinasyonlarını azaltmak için bilgi getirmeli üretim (RAG) kullanırlar; böylece daha önce onaylanmış içeriğin tutarlı şekilde yeniden kullanılmasını sağlarlar. Bu yaklaşım, düzenleyici dokümantasyonda verimliliği artırmaya yardımcı oldu ve yapay zeka ile insan iş birliğinin daha hızlı ve daha uygun maliyetli uyumluluk süreçleri sağlayabileceğini gösterdi.²⁵

42. Sağlık hizmetlerinde sentetik veri üretimi

Yapay zeka artık genel sentetik veriler üretmek yerine tıbbi araştırma, eğitim ve klinik yapay zeka sistemlerinin doğrulanması için çok modlu sentetik dataset'ler üretir; klinik gerçekçiliği korurken gizlilik kısıtlarını etkili şekilde ele alır.

Kullanım senaryoları şunları içerir:

• Sentetik hastalık simülasyonlarının yapay zeka ile zenginleştirilmiş 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 ihtiyaca göre uyarlanmış eğitimi sunabilir.

Bu planlar; öğrencilerin geçmiş performansı, beceri seti ve müfredat içeriğiyle ilgili verdikleri geri bildirimler gibi veriler analiz edilerek hazırlanır. Bu, özellikle engelli öğrenciler olmak üzere her öğrencinin başarıyı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bireyselleştirilmiş bir deneyim almasını sağlamaya yardımcı olur.

44. Ders tasarımı

Müfredat ve değerlendirmeler tasarlamaktan ders materyalini öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirmeye kadar üretken yapay zeka, öğretimi daha verimli ve etkili hale getirmeye yardımcı olabilir.

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

45. Kurslar için içerik oluşturma

Üretken yapay zeka; kısa sınavlar ve kavram tekrarları dahil çeşitli öğretim materyallerinin hızla oluşturulmasını sağlar. Bu, eğitimcilerin hızla benzersiz içerik üretmesine yardımcı olur.

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

Şekil 9: NOLEJ'den yapay zeka tarafından üretilen ders içeriği örneği.

46. Özel ders

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

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

Khanmigo, bireyselleştirilmiş sorular sorarak ve içerik alaka düzeyini bağlamsallaştırarak daha derin öğrenmeyi kolaylaştırır. İlk sonuçlar; öğrenci katılımını ve öğrenme çıktılarını iyileştirme konusunda umut vericidir. Khanmigo ayrıca öğretmenlerin öğretim materyalleri oluşturmasına ve öğrenme deneyimlerini uyarlamasına yardımcı olur (aşağıdaki şekle bakın).

Şekil 10: Khan Academy'nin Khanmigo'su ile daha derin öğrenme için kişiselleştirilmiş soru üretimi.²⁶

Gerçek hayattan örnek: Nijerya'da yapılan bir çalışma, üretken yapay zekanın ortaöğretimdeki öğrenci öğrenme çıktıları üzerindeki etkisini değerlendirdi. Müdahale; altı haftalık okul sonrası bir programda İngilizce dil eğitimi için GPT-4 destekli Microsoft Copilot'un sanal öğretmen olarak kullanılmasını içeriyordu. Çalışmada dokuz devlet okulunda randomize kontrollü bir araştırma kullanıldı.

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

Yaklaşım, yapay zeka destekli özel dersi öğretmen gözetimi ve müfredat uyumuyla birleştirdi. Çalışma ayrıca programın geleneksel müdahalelere kıyasla maliyet etkin olduğunu ortaya koydu.

Bu bulgular, yapılandırılmış eğitim programlarına entegre edildiğinde üretken yapay zekanın sınırlı eğitim kaynaklarına sahip bağlamlarda öğrenmeyi desteklemek için uygun bir yöntem sunabileceğini göstermektedir.²⁷

47. Analitik modeller için veri gizliliği koruması

Üretken yapay zekayı eğitim veri setleri oluşturmak için kullanmanın bir avantajı, öğrenci gizliliğini korumaya yardımcı olabilmesidir. Bir veri ihlali veya bilgisayar korsanlığı olayı, okul çağındaki çocuklar hakkında kişisel bilgiler içeren gerçek dünya verilerini açığa çıkarabilir.

Gerçek dünya kalıplarını öğrenmekten türetilen yapay zeka tarafından üretilen sentetik veriler, anonimliği sağlamaya ve öğrenci gizliliğini korumaya yardımcı olur. Üretken modeller tarafından üretilen sentetik veri setleri; güvenli ve kullanımı emniyetli olurken diğer algoritmaların eğitilmesi için etkili ve faydalıdır.

48. Eski öğrenme materyallerini geri kazandırma

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

Bu materyallerin çözünürlüğünü artırmak için yapay zeka kullanılarak 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 trendleri takip etmelerini sağlar. Bu, benzersiz üretken tasarım veya diğer kaynaklardan stil aktarımı gibi çeşitli tekniklerle yapılabilir.

Gerçek hayattan örnek: ClothingGAN, yaratıcı giysi tasarımları üretmek 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 11: ClothingGAN tarafından üretilen giysiler.

50. Eskizleri renkli görsellere dönüştürme

Üretken yapay zeka kullanarak moda sektörü, eskizleri hızla canlı resimlere dönüştürerek hem değerli zamandan hem de kaynaklardan tasarruf edebilir.

51. Temsil edici moda mankenleri oluşturma

Üretken yapay zekadan yararlanarak çeşitli moda mankenleri oluşturan moda şirketleri, çeşitli müşteri tabanına daha iyi hizmet edebilir ve ürünlerini daha otantik bir şekilde doğru biçimde sergileyebilir. Bu mankenleri, müşteriler için sanal prova seçeneklerinde veya bir giysinin 3D olarak görüntülenmesinde kullanabilirler.

Gerçek hayattan örnek: Miami merkezli fotoğrafçı Dahlia Dreszer, üretken yapay zekayı fotoğrafla birlikte ek bir medyum olarak ele alarak sanatsal pratiğine dahil ediyor. “Bringing the Outside In” sergisi için yapay zeka modellerini kendi görsel stiliyle eğitti, yapay zeka tarafından üretilen bir eser üretti ve ziyaretçilere rehberlik edip soruları yanıtlamak için bir yapay zeka klonu oluşturdu.

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

Dreszer, yapay zekanın önemli bir çalışma gerektirdiğini ve bir kısayol olarak değil, uzun bir yaratıcı sürecin parçası olarak anlaşılması gerektiğini savunuyor. İçinde bulunulan anı, sanatçıların hızla gelişen araçlara nasıl uyum sağlayacaklarını belirlediği, yapay zekanın sanatsal iş akışlarına daha geniş entegrasyonunun erken bir aşaması olarak görüyor.²⁸

52. Moda markaları için pazarlama ve trend analizi

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

• Makine öğrenimi ve olasılıksal programlama gibi çeşitli teknikleri bir araya getirir. Bu teknikler; moda işinde müşterinin isteklerini dikkate alan güçlü üretken modellere olanak tanır.
• Geleneksel analitiğin ve müşteri talebi algoritmalarının yapabildiğinin ötesine geçen, belirli tüketici isteklerine yönelik derinlemesine kişiselleştirilmiş seçenekler üretir.

Ayrıca moda pazarlama yeteneklerini şu şekillerde geliştirir:

• Hedef kitle için son derece özel ve kişiselleştirilmiş bir ürün yelpazesi oluşturmak amacıyla veri analizini, doğal dil işlemeyi ve makine öğrenimini kullanır
• Belirli bir kişinin ilgi alanlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış e-postalar, web sitesi sayfaları, başlıklar ve reklamlar tasarlar
• Arama sonuçlarında fırtına estirmesi muhtemel yaratıcı ve özgün pazarlama ile reklam içerikleri kurgular

53. Üretken yapay zeka ile kozmetik

Kozmetik sektöründeki birçok şirket üretken yapay zekadan yararlanıyor; bir şirket formülasyonu otomatikleştirerek, üretim süresini azaltarak ve kokuların tasarlanma ile değerlendirilme şeklini değiştirerek parfüm geliştirmeyi 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 karıştırmayı içeren aylarca süren geleneksel süreci atlar.

Givaudan, DSM-Firmenich, IFF ve Symrise gibi büyük sektör oyuncuları; yapay zekayı düzenleyici kontrollere, içerik seçimine ve koku optimizasyonuna entegre ediyor.²⁹

> Bankacılık uygulamaları

54. Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka, bankalara şüpheli veya dolandırıcılık işlemlerini tespit etmek için güçlü bir araç sunar ve böylece finansal suçla mücadele yeteneklerini artırır. Dolandırıcılık tespiti amacıyla GAN'ları, dolandırıcılık işlemlerinden oluşan bir eğitim setiyle kullanmak, yeterince temsil edilmeyen işlemlerin tespit edilmesine yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek: Stripe, büyük miktarda veriyi analiz ederek kötü amaçlı etkinlikleri tespit etme ve kullanıcı ihtiyaçlarını anlama yeteneğini geliştirmek için OpenAI'ın GPT-4 modelini entegre etti; bu da müşteri sorularına daha kişiye özel ve doğru yanıtlar verilmesini sağladı.

Discord gönderilerinin sözdizimini analiz eden GPT-4, Stripe'ın dolandırıcılık ekibinin incelemesi için şüpheli hesapları işaretler. GPT-4 ayrıca koordineli kötü amaçlı etkinlikleri belirlemek için gelen iletişimleri tarayarak Stripe'ın dolandırıcılığı yönetme becerisini destekler.

GPT-4 entegrasyonu; daha kişiselleştirilmiş müşteri desteği ve gelişmiş dolandırıcılık tespiti yetenekleriyle Stripe'ın operasyonel verimliliğini artırarak güvenli bir platform sağladı.³⁰

55. Risk yönetimi

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

GAN'lar ayrıca tarihsel veri eğilimlerine dayanan, varsayımdan ücretsiz yeni durumlar üreterek volatilitenin 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 temelli kararların açıklamalarını anlamaları gerekir. Koşullu bir GAN, aşağıdaki şekilde olduğu gibi başvuru sahibi dostu ret açıklamaları oluşturmak için faydalı bir araçtır.

Şekil 12: Üretken Çekişmeli Ağlar Kullanılarak Kredi Reddi için Kullanıcı Dostu Açıklamalar Oluşturma.³¹

57. Veri gizliliği koruması

Yapay zeka tarafından üretilen sentetik veriler, kredi değerlendirmesindeki modelleri eğitmek için ideal, paylaşılabilir ve gizlilikle uyumlu dataset'ler oluşturarak bankaların veri gizliliği zorluklarını aşmasına yardımcı olabilir.

Daha fazlası için şunlara göz atabilirsiniz:

• Finansal hizmetlerde üretken yapay zeka uygulamaları

> Oyun uygulamaları

58. Prosedürel içerik üretimi

Üretken yapay zeka, önceden tanımlanmış kurallara ve kriterlere dayalı olarak seviyeler, haritalar ve görevler gibi oyun içerikleri üretebilir. Bu, oyun geliştiricilerin daha çeşitli ve ilgi çekici oyun deneyimleri oluşturmasına yardımcı olabilir.

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

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

59. Oyuncu davranış analizi

Kişiselleştirilmiş oyun deneyimleri sunmak için oyun tarzı ve tercihler gibi oyuncu verilerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu, oyun geliştiricilerin oyuncu bağlılığını ve elde tutmayı artırmasına yardımcı olabilir.

60. Oyuncu olmayan karakter (NPC) davranışı

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

61. Kullanıcı arayüzü tasarımı

Üretken yapay zeka, sezgisel ve kullanıcı dostu kullanıcı arayüzleri tasarlayabilir. Bu, oyun geliştiricilerin oyuncu deneyimini iyileştirmesine ve oyuncu bağlılığını 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 geliştiricilerin 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 kimliğinin belirlenmesine ve doğrulanmasına yardımcı olabilir. Bu; çeşitli açılardan çekilen fotoğraflar kullanılarak yolcunun yüzünün kapsamlı bir görüntüsünün oluşturulmasıyla gerçekleştirilir ve yolcuların kimliğini belirleme ile doğrulama sürecini kolaylaştırır.

Gerçek hayattan örnek: Allpass.ai, check-in işlemlerini hızlandırmak ve seyahat süreçlerini daha uygun hale getirmek için akıllı telefonları temassız kimlik tarayıcılarına dönüştüren bir mobil araç geliştirdi.

Bu çözüm ayrıca biyometrik doğrulama ve dolandırıcılık tespitini entegre eder; küresel bir kimlik belgesi veri tabanından yararlanarak güvenliği artırır.

64. Kişiselleştirilmiş seyahat ve varış noktası önerileri

Üretken yapay zeka; geçmiş rezervasyonlar ve tercihler gibi müşteri verilerini analiz ederek seyahat varış noktaları, konaklama ve etkinlikler için kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.

> Perakende uygulamaları

65. Ürün önerileri

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

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

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

66. Ürün ve vitrin tasarımı

Üretken yapay zeka; güncel 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. Vitrin seçeneklerini müşteri tercihine göre kişiselleştirmek de başka bir seçenektir.

67. Otomatik perakende içerik üretimi

Perakendeciler; ürün açıklamaları, sosyal medya tanıtım içerikleri, blog yazıları ve SEO'yu geliştiren ve müşteri etkileşimini artıran diğer içerikler oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir.

68. Envanter yönetimi ve tedarik zinciri optimizasyonu

Üretken yapay zeka; geçmiş satış verileri, trendler, mevsimsellik ve diğer faktörlere dayalı tahminler üreterek ürünlere olan talebin öngörülmesine yardımcı olabilir. Bu, hem fazla stoku hem de stok eksikliğini en aza indirerek envanter kontrolünü geliştirir.

69. Sanal alışveriş asistanları

Üretken yapay zeka; müşterilerin alışveriş yolculuğunda onlara yardımcı olan, sorularına yanıt üreten ve satın alma sürecinde onlara rehberlik eden sohbete dayalı sanal asistanları çalıştırabilir.

> Sigorta uygulamaları

70. Poliçe dokümantasyonu

Sigorta araçlarındaki üretken yapay zeka; kullanıcıya özel ayrıntılara dayalı olarak poliçe belgeleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Gerektiğinde bilgileri otomatik olarak doldurarak bu belgeleri oluşturma sürecini hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: Lemonade Insurance, sigorta tekliflerini yönetmek için Maya adıyla bilinen yapay zeka ve chatbot teknolojisini uygulamaya koydu.

Lemonade'in Maya'sı; müşterilerle gerçek zamanlı etkileşim kurar, bilgi toplar ve kiracı ile ev sahibi sigortası başvuruları için süreci yönetmek üzere poliçe belgelerini anında oluşturur.

71. Risk değerlendirmesi ve prim hesaplama

Üretken yapay zeka; geçmiş verilere dayalı olarak farklı risk senaryolarını simüle etmek ve primi buna göre 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 eğitilmesini destekler.

72. Dolandırıcılık tespiti

Üretken yapay zeka; dolandırıcılık içeren ve içermeyen taleplerden örnekler üretebilir ve bunlar dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir. Bu sistemler, potansiyel olarak dolandırıcılık içeren taleplerin erken tespit edilmesine yardımcı olarak sigortacılar için maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.

73. Müşteri profili çıkarma

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

74. Hasar taleplerinin işlenmesi

Üretken yapay zeka modelleri, genellikle karmaşık olan hasar yönetimi sürecini kolaylaştırmak için kullanılabilir. Temel hasar talebi soruları için otomatik yanıtlar üreterek genel hasar çözüm sürecini hızlandırabilir ve sigorta taleplerinin işlenme süresini kısaltabilir.

75. Poliçe oluşturma

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

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

76. Tahmine dayalı analiz ve senaryo modelleme

Üretken yapay zeka modelleri; tarihsel eğilimlerden ve verilerden binlerce potansiyel senaryo üretebilir. Sigorta şirketleri bu senaryoları, olası gelecekteki sonuçları anlamak ve daha iyi kararlar almak için kullanabilir.

> Üretim uygulamaları

77. Kestirimci bakım

Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak üreticiler, ekipman arızalarını tahmin edebilir ve ekipmanlarını proaktif olarak bakımdan geçirebilir. Bu modeller; sıcaklık, titreşim, ses vb. gibi makinelerin kendi verileriyle eğitilebilir.

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

Gerçek hayattan örnek: BlueScope, üretim hatlarındaki operasyonel duruş sürelerini ele almak için Siemens ile iş birliği yaparak Senseye'nin Kestirimci Bakım platformundan yararlandı.

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

78. Kalite kontrol

Üretimdeki kalite kontrol süreçlerini iyileştirmeye yapay zeka yardımcı olabilir. Geçmiş ürünlerin görüntülerinden öğrenerek ve kusurlu olanları belirleyerek üretken yapay zeka araçları, yeni üretilen bir ürünün kusurlu olma olasılığını tahmin eden bir model üretebilir.

79. Üretim planlama ve envanter yönetimi

Üretken yapay zeka modelleri; çeşitli üretim senaryolarını simüle edebilir, talebi tahmin edebilir ve envanter seviyelerinin optimize edilmesine yardımcı olabilir. Talebi tahmin etmek için geçmiş müşteri verilerini kullanabilir; böylece daha doğru üretim programları ve optimal envanter seviyeleri sağlar.

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 genAI Uygulamaları

> Müşteri hizmetleri uygulamaları

80. Kişiselleştirilmiş müşteri yanıtları

Sohbete dayalı üretken yapay zeka araçları; geçmiş satın almalar, sohbet geçmişi ve müşteri geri bildirimi gibi müşteri verileriyle eğitilerek her müşteri için kişiselleştirilmiş bir profil oluşturabilir. Bir müşteri mesaj gönderdiğinde ChatGPT veya benzeri araçlar, müşterinin belirli ihtiyaç ve tercihlerine göre uyarlanmış alakalı yanıtlar sağlamak için bu profili kullanabilir.

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

Bu sanal asistan; sık sorulan sorular için self-servis seçenekleri sunarak ve daha karmaşık sorunları çözülmek üzere insan temsilcilere yönlendirerek müşteri taleplerindeki artışı yönetmeye yardımcı oldu.

81. Çok dilli müşteri desteği

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

Şekil 13: ChatGPT tarafından üretilen örnek bir çok dilli müşteri yanıtı.

82. Müşteri sorularına ve şikâyetlerine hızlı yanıtlar

Sohbete dayalı araçlar; ürün kalitesiyle ilgili sorunlar, kargo gecikmeleri veya faturalama hataları gibi yaygın müşteri şikâyetlerini tanımak ve yanıtlamak üzere eğitilebilir.

Bir müşteri şikâyet 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'si; self-servis işlevi sayesinde kullanıcıların yanıtları kendi başlarına sezgisel olarak bulmasını sağlayarak çalışan self-servisini %14 ve müşteri self-servisini %10 artırdı. Bu değişim yardım masalarının yükünü azaltır; temsilcilerin daha ilgi çekici görevlere odaklanmasını sağlar ve kullanıcılara zamanında çözümler sunar.

ServiceNow DT ekibi bu yöntemle yılda 5.5 milyon dolar tasarruf etti; %54 ITSM sorun saptırma oranı ve Now Support'ta yaklaşık %20 vaka önleme elde edildi. Bu yaklaşım hızlı çözümler sağlar ve memnuniyeti artırır; müşterilerin %56'i yapay zeka ile özetlenen çözümlerle olumlu deneyimler bildiriyor.³²

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 tercih ve gereksinimlerine göre kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmak için şablonlardan yararlanabilir.

Şekil 14: ChatGPT, belirli bir müşteri sorunu için bir e-posta şablonu sunar.

84. Müşteri yorumlarını yanıtlama

Bir müşteri çevrimiçi yorum platformlarında veya web sitenizde bir yorum ya da değerlendirme bıraktığında ChatGPT veya diğer araçlar; müşterinin endişelerini gideren ve olası çözümler ya da yardım öneren bir yanıt oluşturabilir.

85. SSS'leri yanıtlama

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

> Finans uygulamaları

86. Kişiselleştirilmiş finansal ve yatırım tavsiyesi

Yapay zeka sistemleri; kullanıcının hedeflerine ve risk toleransına göre kişiselleştirilmiş finansal sonuçları simüle eden üretken modeller kullanarak finansal tavsiyeleri, risk profillerini ve yatırım stratejilerini uyarlayabilir.

87. AP otomasyonu/fatura işleme

Üretken yapay zeka çözümleri, belgelerden anahtar-değer çiftlerini çıkarmanın ötesine geçer ve kullanıcıların belgeleri esnek bir şekilde sorgulamasına olanak tanır; böylece daha karmaşık belgeler için otomasyonun önünü açar.

Şekil 15: Üretken yapay zeka ile fatura işleme.³³

Gerçek hayattan örnek: İspanya'nın ikinci büyük bankası BBVA, OpenAI ile iş birliği yaparak 3.000 ChatGPT Enterprise lisansı edindi. ChatGPT Enterprise; çalışanların belirli görevlere veya iş akışlarına göre uyarlanmış özel “GPT”ler oluşturmasını sağlayan, iş odaklı bir ChatGPT sürümüdür.

Hukuk, risk, pazarlama, yetenek ve finans dahil çeşitli departmanlardaki BBVA çalışanları 2.900'den fazla GPT geliştirdi. Bu araçlar; “write-off” gibi riskle ilgili terminolojiyi yorumlamaktan bireysel bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıt taslakları hazırlamaya kadar çeşitli işlevler görür.

BBVA, erken benimseyenlerin üretkenlik artışı yaşadığını bildirdi; kullanıcıların %80'i araçların haftada iki saatten fazla zaman kazandırdığını belirtiyor. Bununla birlikte, ölçülebilir kâr üzerindeki etkiler ve teknolojinin ölçeklendirilmesinin zorlukları hakkındaki endişeler sürüyor. Şirket, ChatGPT Enterprise'ı karmaşık dahili sistemler ve veri tabanlarıyla entegre etmenin güçlüklerini vurguladı.

Banka o zamandan bu yana 3.300 lisansa çıktı ve 2025'te daha fazla büyümeyi planlıyor.

Daha fazlası için borç hesaplarındaki yapay zeka uygulamalarına bakın.

> Pazarlama uygulamaları

88. Pazarlama için içerik oluşturma

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

Üç yılı aşkın araştırmayı inceleyen bir çalışma; insan-yapay zeka sinerjisinin karar temelli görevlerden ziyade yaratıcı görevlerde daha olası olduğunu ortaya koydu. İçerik oluşturma gibi yaratıcı işlerde yapay zeka, tekrarlayan görevleri üstlenerek insan yaratıcılığını tamamlar; insanlar ise içgörü ve özgünlük sağlar.³⁴

Örneğin, yapay zeka araçları başlıklar üretebilir, makaleleri yapılandırabilir ve harekete geçirici mesajlar önerebilir; pazarlamacılar ise mesajları iyileştirir ve marka tutarlılığını sağlar. Bu iş birliği, kitleleri etkileşime geçiren 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 16: ChatGPT kullanılarak yeni bir elektrikli otomobil modelinin reklamı için yapay zeka tarafından üretilen içerik.

Gerçek hayattan örnek: Site Smart Marketing³⁵, bir dijital pazarlama ve web geliştirme ajansı; kaliteyi koruyup marka yönergelerine uyarken içerik üretimini ölçeklendirmede zorluklarla karşılaştı. Narrato ile iş birliği yaparak şunları elde ettiler:

• Artırılmış verimlilik: Narrato'nun yapay zeka destekli 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 üretilmesini sağladı.
• Maliyet azaltma: Narrato entegrasyonu, içerik üretim maliyetlerinde %80 azalma sağladı. Bu verimlilik, Site Smart'ın kaynaklarını daha etkili şekilde yeniden tahsis etmesini ve müşterileri için daha fazla değer yaratan alanlara odaklanmasını sağladı.
• İyileştirilmiş kalite kontrolü: Narrato'nun platformu; geliştirilmiş iş birliği ve azaltılmış hatalarla merkezi bir çalışma alanı sağladı. Yapay zeka entegrasyonu, kapsamlı revizyon ihtiyacını en aza indirirken içerik tutarlılığını ve marka tonuyla uyumu sağladı.

89. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi

Doğal dil işleme yetenekleriyle ChatGPT ve benzeri üretken araçlar; müşterilerinizin tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik özelliklerine dayalı olarak onlar için kişiselleştirilmiş içerik üretebilir. Bu, hedef kitlenizde yankı uyandıran hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranları sağlayabilir.

90. Kitle araştırması

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

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

Bu verileri analiz ederek üretken yapay zeka araçları; hedef kitlenizin tercihlerini, ilgi alanlarını ve sorunlu noktalarını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu bilgiler pazarlama mesajlarınıza, içeriğinize ve ürün geliştirmenize yön verebilir.

91. Ürün açıklamaları yazma

Ürün açıklamaları; potansiyel müşterilere bir ürünün özellikleri, faydaları ve değeri hakkında ayrıntılı bilgi sağladığı için pazarlamada çok önemli bir rol oynar. ChatGPT gibi üretken araçlar; hedef kitlenizde yankı uyandıran, ilgi çekici ve bilgilendirici ürün açıklamaları oluşturmaya yardımcı olabilir.

92. Müşteri anketleri oluşturma

Pazarlamacılar; ürünleri, hizmetleri ve tanıtım 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 üretimi
• Anket yapısını düzenleme
• Çeviri yeteneğiyle anketleri çok dilli hale getirme
• Anket analizi

93. Video reklamlar veya ürün demoları oluşturma

GenAI'daki video üretim uygulamaları şunları içerir:

• Video reklamlar: Üretken yapay zeka ile işletmeler; sosyal medya ve video paylaşım siteleri dahil çeşitli platformlarda kullanılabilecek yüksek kaliteli video reklamlar oluşturabilir. Bu, marka bilinirliğini artırmaya ve dönüşümleri sağlamaya yardımcı olabilir.
• Ürün demoları: Video üretimi, ürün tanıtım videoları oluşturmak için de kullanılabilir. Bu videoları oluşturmak için üretken yapay zeka kullanarak işletmeler, ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir; bu da etkileşimi ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.

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

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

94. E-posta pazarlama kampanyaları

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

Üretken yapay zeka araçları; aşağıdakilerin kişiselleştirilmiş hallerini üretmek 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 üretme

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

• İlgili anahtar kelimeler ve ifadeler üretir
• Kapsamdaki boşlukları belirlemek için rakiplerin içeriğini analiz eder
• Güncel trendlere ve kullanıcı arama sorgularına dayalı konular önerir

96. Anahtar kelime araştırması yapma

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

ChatGPT gibi üretken araçlar; anahtar kelime arama optimizasyonunda aşağıdaki gibi işlevler gerçekleştirebilir:

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

Şekil 17: ChatGPT ile B2B pazarlama içeriği için anahtar kelime fikirleri üretme.

97. Doğru başlıkları bulma

ChatGPT gibi üretken araçlar; başlıkların şu özellikleri taşımasını sağlayarak SEO dostu başlıklar üretebilir:

• Tanımlayıcıdır ve içeriğin konusunu açıkça aktarır
• Konuyla ilgili uygun anahtar kelimeleri dahil edebilir
• Kısa ve özdür; arama motoru sonuç sayfalarında en iyi görüntüleme için genellikle 60-70 karakter sınırı içinde kalır.
• Göz alıcıdır ve tıklama oranını (CTR) ve nihayetinde SEO'yu iyileştirmeye yardımcı olabilecek tıklamaları çekme olasılığı yüksektir

98. Arama niyetini gruplama

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

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

Gerçek hayattan örnek: HubSpot'un AI Search Grader'ı³⁶; ChatGPT ve Perplexity gibi yapay zeka destekli arama motorlarındaki marka görünürlüğünü ve algısını değerlendirmek üzere tasarlanmıştır. Bu modellerin markayı nasıl referans gösterdiğini analiz etmek, mevcut performansa ilişkin içgörüler sağlar ve iyileştirilecek alanları belirler. Temel özellikler şunlardır:

• Marka algı analizi: Yapay zeka modellerinin markayı tartıştığı tonu ve bağlamı değerlendirir; kamu algısını ölçmek için bir duygu puanı sunar.
• Ses payı değerlendirmesi: Yapay zeka tarafından üretilen arama sonuçları içinde markanın rakiplere göre varlığını ölçerek kullanıcıların pazar konumunu anlamasına yardımcı olur.
• 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 taslaklar ve düzenleme önerileri üreterek içerik yapısı oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu, SEO açısından faydalı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve düzenli içerik daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunar ve arama motorlarının içeriğin bağlamını ile alakasını anlamasına yardımcı olur.

Şekil 18: ChatGPT içeriğin yapısını oluşturur.

100. Meta açıklamaları oluşturma

Meta açıklaması; bir web sayfasının içeriğinin kısa bir özetini sağlayan bir HTML özniteliğidir. Meta açıklaması, sayfa için bir reklam işlevi görür; kullanıcıları bağlantıya tıklamaya ve sayfayı ziyaret etmeye teşvik eder. Bu nedenle meta açıklamaları SEO'da önemli bir unsurdur.

ChatGPT; bir sayfanın ana konusunu doğru ve öz bir şekilde tanımlayan içerik özetleri üreterek 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 sayfanın 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 şekilde yansıtan iş tanımları oluşturmak için kullanılabilir.

Gerçek hayattan örnek: Doğal dildeki iş tanımlarına dayalı olarak ilgili özgeçmişleri işlemek ve getirmek için DataToBiz, yapay zeka destekli bir özgeçmiş filtresi geliştirdi. Semantik arama ve büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanan özgeçmiş filtreleme; iş tanımlarının özgeçmişlerle yorumlanmasını ve eşleştirilmesini sağladı. Sistem; kullanıcı sorgularını iyileştirdi, özgeçmişleri dizine ekledi ve bağlamsal olarak doğru sonuçlar sundu.

Çözüm ayrıca kullanıcı memnuniyetini artırdı, operasyonel verimliliği optimize etti ve daha hızlı ve daha doğru aday seçimiyle sonuçlanacak stratejik yetenek edinimini sağladı.³⁷

103. Mülakat soruları oluşturma

İK departmanları genellikle mülakat sürecinde iş adaylarına sormak için bir dizi soru geliştirmek zorundadır; bu da zaman alıcı olabilir. Yapay zeka; iş pozisyonuyla ilgili olan ve adayın niteliklerini, becerilerini ve deneyimini değerlendiren mülakat soruları üretebilir.

Şekil 19: ChatGPT bir iş pozisyonu için bir dizi mülakat sorusu oluşturur.

104. Oryantasyon materyalleri oluşturma

Yapay zeka; yeni çalışanlar için eğitim videoları, el kitapları ve diğer dokümanlar gibi oryantasyon materyalleri üretebilir.

105. Yapay zeka chatbot'larıyla çalışan desteği

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

• Sık sorulan soruları yanıtlama,
• İzin taleplerini işleme,
• Bordroyu yönetme ve
• Sağlık, emeklilik planları ve kariyer geliştirme fırsatları gibi yan hakları yönetme.

Gerçek hayattan örnek: TheKey, zaman alıcı ve daha düşük dönüşüm oranlarına yol açan başvuru sürecini iyileştirmeye ihtiyaç duyuyordu.³⁸ İşe alımdaki manuel süreçler ve verimsizlikler; karar vermeyi ve daha geniş işe alım ekosistemiyle entegrasyonu yavaşlatıyordu.

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

Gerçek hayattan örnek: IBM İK temsilcileri; “skill-flow” olarak adlandırılan önceden oluşturulmuş kapsamlı bir konuşmalı yapay zeka otomasyon kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar; düzenlemelere ve şirket politikalarına uyumu sağlarken karmaşık İK görevlerini yönetmeye yardımcı olur. Ayrıca çalışanlara doğal dil destekli bir self-servis sohbet deneyimi sunar.³⁹

106. Çalışma alanı üretkenliğini artırma

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

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

En dikkat çekici iyileştirmeler; çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde görüldü; bu da erken üretkenlik kazanımlarını vurgularken tam yapay zeka odaklı dönüşümün gerçekleştirilmesi için daha geniş organizasyonel değişikliklere duyulan ihtiyacın altını çiziyor.⁴⁰

> Tedarik zinciri ve satın alma uygulamaları

107. Talep tahmini ve tedarik zinciri yönetimi

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

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

Gerçek hayattan örnek: Amerika, Avrupa ve Asya-Pasifik'te faaliyet gösteren lider bir eczacılık hizmetleri şirketi; müşteri talebiyle tedarikçi teslimatlarını hizalamada tekrarlayan zorluklarla karşılaştı. Şirket içi tahmin, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük; 25 lokasyonda stok tükenmesine yol açtı ve genel tedarik zinciri performansını düşürdü.

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

• Tahmin doğruluğunda %47 artış.
• Eldeki envanterde %14 azalma.
• Envanter devir hızında %34 iyileşme.
• Ürün bulunabilirliği nedeniyle hasta siparişi iptallerinde önemli azalma.⁴¹

108. Yapay zeka chatbot'larıyla envanter yönetimi

Yapay zeka chatbot'ları; envanter seviyelerini izleme, malları yeniden sipariş etme ve siparişleri gerçek zamanlı takip etme gibi görevleri otomatikleştirerek satın alma süreçlerini yönetebilir. Ayrıca talep tahmini, ürün kategorizasyonu ve gerçek zamanlı envanter güncellemeleri sunarak karar vermeyi iyileştirir. İşte envanter yönetimi için yapay zeka chatbot'larından yararlanmanın faydaları:

• Otomatik satın alma: Yapay zeka chatbot'ları; stok eşiklerine göre ürünleri otomatik olarak yeniden sipariş edebilir.
• Envanter takibi: Stok seviyeleri ve sipariş durumları hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlar.
• Müşteri desteği: Ürün bulunabilirliği ve sipariş ayrıntılarıyla ilgili soruları yanıtlar.
• İyileştirilmiş 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 çok kaynaktan gelen büyük hacimli verileri işleyerek optimize edilmiş taşıma planları oluşturabilir; zamandan tasarruf sağlar ve lojistik verimliliğini artırır.

Temel faydalar şunlardır:

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

Gerçek hayattan örnekler:

UPS'in ORION sistemi; zamanında teslimat performansını iyileştirirken yılda 10 milyon galon yakıt tasarrufu sağlamıştır.⁴²

DHL; yapay zeka destekli MySupplyChain platformunu kullanarak zamanında teslimatlarda %15 artış ve gönderi gecikmelerinde %20 azalma elde etti.⁴³

> Hukuk uygulamaları

110. Sözleşme oluşturma

Üretken yapay zeka; önceden tanımlanmış şablonlara ve kriterlere dayalı olarak sözleşmeler oluşturabilir. Bu; satın alma departmanlarının zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlayabilir ve sözleşme dilinde tutarlılık ile doğruluğu sağlamaya yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Orangetheory; sözleşme yönetimi süreçlerini otomatikleştirmek ve franchise ağı genelinde 1.000'den fazla sözleşme şablonunu yönetmek için Ironclad ile çalıştı.

Bu iş birliği; proje sürelerini altı aydan üç aya indirdi ve dijital sözleşme çözümleriyle müşteri deneyimini iyileştirdi.

111. Sözleşme uyumu

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

• Sözleşmeleri kategorize etme
• Yaygın koşulları belirleme
• Benzersiz veya nadir koşulları vurgulama

112. Hukuk chatbot'ları

Üretken yapay zeka; kullanıcı sorgularını yorumlayıp net ve doğru yanıtlar sağlayarak chatbot'ların temel hukuki rehberlik sunmasını sağlar. Bu chatbot'lar; kiracı hakları veya sözleşme temelleri gibi yaygın hukuki sorularda yardımcı olabilir ve kullanıcıların yönlendirilmiş prompt'lar aracılığıyla basit hukuki belgeler hazırlamasına yardımcı olabilir.

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

113. Yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk otomasyonu

Kuruluşlar; düzenleyici raporlama, model denetimi ve açıklanabilirlik için yapay zeka yönetişim araçları dağıtıyor.

Uygulamalar şunları içerir:

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

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

Genel bulut, özel bulut ve self-hosted yapılandırmalarda sunulan platform; kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsü boyunca şeffaflık, düzenleyici uyumluluk ve hesap verebilirlik sağlamasına olanak tanır.⁴⁴

> Satış uygulamaları

114. Satış videosu üretimi

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 müşteri adayı üretmesini sağlar.

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

Platform ayrıca Xerox'un küresel iş gücü için eğitim materyallerini yerelleştirmesini sağlarken 1.000'den fazla satış temsilcisi için etkileşimi ve bilgi kalıcılığını artırdı.

115. Satış koçluğu

Üretken yapay zeka; bireysel satış temsilcilerine performans verilerine ve öğrenme stiline dayalı olarak kişiselleştirilmiş satış koçluğu sağlamak için kullanılabilir. Bu; satış ekiplerinin becerilerini ve performansını iyileştirmesine, satış üretkenliğini artırmasına yardımcı olabilir.

116. Satış tahmini ve pipeline optimizasyonu

Üretken yapay zeka; geçmiş satış verilerini analiz edebilir ve gelecekteki satışlar için tahminler üretebilir. Böylece satış ekipleri satış pipeline'larını optimize edebilir ve kaynakları daha etkili şekilde tahsis edebilir.

117. Müşteri adayı belirleme ve nitelendirme

Yapay zeka; müşteri verilerine ve davranışına dayalı olarak potansiyel satış müşteri adaylarını belirlemek ve adayları dönüşüm olasılıklarına göre nitelendirmek için kullanılabilir. Ayrıca müşteri adayı üretmek için özelleştirilmiş satış taktikleri ve kampanyaları oluşturabilir.

> Denetim uygulamaları

118. Denetim raporlaması otomasyonu

Raporlama gibi manuel süreçler zaman alıcı ve hataya açık olabilir. ChatGPT gibi üretken modeller; evrak işleri ve raporlar gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Özellikle bulguların sunuluş biçiminde tutarlılık sağlayan standartlaştırılmış raporlar üretebilir (aşağıdaki şekilde olduğu gibi).

Şekil 20: OpenAI'ın ChatGPT'si ile denetim raporları oluşturma.

Gerçek hayattan örnek: KPMG; finansal verileri analiz etmek ve denetim süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanmak amacıyla MindBridge ile iş birliği yaptı.

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

119. Belgelerin veri analizi

Denetim süreçleri düzenli olarak kapsamlı finansal ve operasyonel dataset'leri analiz eder.

ChatGPT, aşağıdakiler gibi bu veri analizi görevlerinin bazılarını otomatikleştirebilir:

• Hesaplamaları gerçekleştirme
• Toplulaştırmalar
• Dataset karşılaştırmaları

120. Gerçek zamanlı risk izleme

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

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

121. Örüntü tanıma ve anormallik tespiti

Üretken yapay zeka; denetçilerin daha fazla inceleme için denetim anormalliklerini fark etmesine ve işaretlemesine yardımcı olabilir. İnsan değerlendirmesiyle doğru şekilde birleştirildiğinde, üretken yapay zeka araçları olası dolandırıcılığı belirlemede ve iç denetim işlevlerini geliştirmede faydalı olabilir.

Denetçiler; ilgili verileri sisteme verip tuhaf veya beklenmedik örüntüleri aramasını isteyerek manuel olarak tespit edilmesi zor olabilecek potansiyel riskleri ortaya çıkarmak için üretken yapay zeka modellerinin doğal dil işleme yeteneklerini kullanabilir.

122. Denetçileri eğitme

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

• Kavramsal bilgi
• Vaka çalışmaları

> Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) uygulamaları

123. Ar-Ge ekipleri için ekip iş birliği

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

Gerçek hayattan örnek: Procter & Gamble'da 776 profesyonelle yapılan bir çalışma; ürün geliştirme görevlerinde yapay zekanın, özellikle GPT-4'ün ekip çalışması ve bireysel performans üzerindeki etkisini değerlendirdi.⁴⁵Çalışmanın temel bulguları şunlardır:

• Performans artışı: Yapay zeka destekli bireyler; yapay zeka kullanmayan geleneksel iki kişilik ekiplerle benzer performans gösterdi; bu da yapay zekanın insan iş birliğinin faydalarını tekrarlayabildiğini gösterir. Yapay zeka kullanan ekipler, özellikle en kaliteli çözümleri üretmede en yüksek performans seviyelerini gösterdi.
• Uzmanlık entegrasyonu: Yapay zeka desteği; hem ticari hem de Ar-Ge profesyonellerinin teknik ve pazar perspektiflerini entegre eden dengeli çözümler geliştirmesini sağladı ve geleneksel uzmanlık silolarını etkili şekilde ortadan kaldırdı.
• Verimlilik kazanımları: Yapay zeka kullanan katılımcılar; görevleri yapay zeka kullanmayanlardan 12-%16 daha hızlı tamamladı ve aynı zamanda daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler üretti.
• Duygusal etki: Yapay zeka kullananlar; heyecan ve coşku gibi olumlu duyguların arttığını, kaygı ve hayal kırıklığı gibi olumsuz duyguların ise yapay zeka kullanmayanlara kıyasla azaldığını bildirdi.

124. Yapay zeka araştırmalarında üretken yapay zeka

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

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

Gerçek hayattan örnek:

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

ReN; geleneksel dikkati değiştiren bir saklama mekanizması sunar ve uzun dizilerde daha iyi verimlilik için doğrusal zaman ve bellek karmaşıklığı sağlar. Doğrusal yinelemeli ayrıştırma olarak bilinen bir yöntemle yinelemeli modellerin bellek avantajlarını Transformer'ların paralel eğitim yetenekleriyle birleştirir.

Deneysel sonuçlar; ReN'in temel benchmark'larda Transformer performansıyla eşleştiğini veya onu aştığını, aynı zamanda daha hızlı inference ve daha az kaynak tüketimi sağladığını göstermektedir.⁴⁶

> Üretkenlik ve otomasyon Uygulamaları

125. Yapay zeka iş akışı ajanları

Yapay zeka ajanları; CRM, Slack veya Jira gibi uygulamalar arasında akıl yürütme, bellek ve eylemleri zincirleyerek uçtan uca görevler gerçekleştirebilir.

Uygulamalar şunları içerir:

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

Örneğin, doğruluklarını, özelliklerini ve fiyatlandırmalarını değerlendirmek için yapay zeka destekli Excel araçlarını benchmark ettik. Sonuçlardan bazıları şunlardır:

• Claude Max: En yüksek hassasiyeti ve en kullanıcı dostu deneyimi sunar.
• R2 Copilot: Temel görevlerde iyi performans gösterir ancak daha karmaşık hesaplamalarda zorlanır.
• Quadratic: Güçlü görselleştirme özellikleri ve Python ile PHP'deki kodlama yetenekleriyle öne çıkar.
• Tryshortcut: Ayrıntılı açıklamalar ve analitik işlevler sunar; bu da onu finansal modelleme için ideal kılar.
• GPTExcel: Birden çok dili desteklemede üstündür; bu da onu uluslararası ekipler için uygun hale getirir.

Kullanım senaryoları ve örnekleriyle üretken yapay zeka uygulamaları özeti

*Bir sektör, iş fonksiyonu veya diğer uygulama alanı

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

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

Değişiklik günlüğü

20 güncelleme

1. 202622 Nis

   Kullanım senaryosu listesi 120'den 125'e genişletildi; sağlık, finans ve pazarlama uygulamaları eklendi.

2. 202524 Eki

   Video Uygulamaları bölümüne yapay zeka video düzenleme ve animasyon eklendi.

3. 2 May

   Sonuç bölümü eklendi.

4. 24 Mar

   Metin oluşturma bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

5. 11 Şub

   Makalenin girişi güncellendi.

6. 20246 Ara

   Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka'ya gerçek hayattan bir örnek eklendi.

7. 7 Kas

   Giriş, yeni Gartner tahminleriyle güncellendi.

8. 20 Eyl

   Girişe üretken yapay zeka uygulamalarının filtrelenebilir bir listesi eklendi.

9. 26 Ağu

   Kod yeniden düzenleme bölümüne Amazon Q eklendi.

10. 31 Tem

    Müşteri hizmetleri bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

11. 12 May

    Finans Uygulamaları bölümü eklendi.

12. 27 Mar

    Görsel Uygulamalar bölümüne Video Uygulamaları eklendi.

13. 13 Şub

    Satış Uygulamaları bölümüne Satış videosu oluşturma eklendi.

14. 202325 Ara

    FAQ bölümü eklendi.

15. 10 Ağu

    Perakende, Sigorta, Üretim ve Denetim Uygulamaları bölümleri eklendi.

16. 10 May

    Girişte üretken yapay zekanın veri üretimindeki payına ilişkin tahmin güncellendi.

17. 20 Mar

    Sektöre Özel Üretken Yapay Zeka Uygulamaları bölümüne Oyun Uygulamaları ve Seyahat Uygulamaları eklendi.

18. 15 Mar

    Yeni uygulamalar, şekiller ve referanslarla "Metin Tabanlı Uygulamalar" bölümü genişletildi.

19. 22 Şub

    Sağlık hizmetleri, eğitim, moda, bankacılık ve e-ticaret için yeni sektöre özel uygulamalarla "Kod Üretimi" bölümü genişletildi.

20. 202213 Kas

    Görsel Uygulamalar bölümüne 3D Şekil Oluşturma eklendi.

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.

Ha llegado GPT-5 | OpenAI

20.

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

21.

https://arxiv.org/pdf/2510.09914

22.

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

23.

Accenture Joins AI4BetterHearts Data Collaborative

24.

Using GenAI to Understand Health Care Solutions | BCG

Boston Consulting Group

25.

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

26.

Powering virtual education for the classroom | OpenAI

27.

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

28.

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

Time

29.

How AI infiltrated perfume | The Verge

The Verge

30.

Streamlining financial solutions for safety and growth | OpenAI

31.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

32.

Generative AI Use Cases - Workflow®

33.

Invoice Processing with IDP Generative AI - YouTube

34.

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

Nature Publishing Group UK

35.

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

36.

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

37.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

38.

10x decrease in application time with TheKey | Humanly

39.

AI Agents for HR | IBM watsonx Orchestrate

40.

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

41.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

42.

Optimizing Delivery Routes - INFORMS

43.

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

DHL Myanmar

44.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

45.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

46.

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 bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör 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 çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine 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