genişlik="1200" yükseklik="672" src="https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-1200x672.png" alt="Üretken Yapay Zeka ile Fatura İşleme" class="wp-image-113257" srcset="https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-1200x672.png 1200w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-800x448.png 800w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-197x110.png 197w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI.png 1224w" sizes="auto, (max-width: 1200px) 100vw, 1200px" />
Şekil 17: Üretken yapay zeka ile fatura işleme. 1
Muhasebe ekiplerinin bu teknolojilerden yararlanmak için ERP gibi kayıt sistemlerini değiştirmelerine gerek yoktur; ERP sistemleri burada açıklandığı gibi eklentiler aracılığıyla zenginleştirilebilir: Blackbaud AP otomasyonu .
Gerçek hayattan bir örnek: İspanya'nın ikinci büyük bankası BBVA, 3.000 adet ChatGPT Enterprise lisansı edinmek için OpenAI ile iş birliği yaptı. ChatGPT'nin iş odaklı bir sürümü olan ChatGPT Enterprise, çalışanların belirli görevlere veya iş akışlarına göre uyarlanmış özel "GPT'ler" oluşturmasını sağlar.
BBVA'nın hukuk, risk, pazarlama, insan kaynakları ve finans dahil olmak üzere çeşitli departmanlarındaki personeli 2.900'den fazla GPT (Genel İşlem Aracı) geliştirdi. Bu araçlar, "kayıp" gibi riskle ilgili terminolojiyi yorumlamaktan perakende bankacılık müşterilerinden gelen sorulara yanıt taslağı hazırlamaya kadar çeşitli işlevleri yerine getiriyor.
BBVA, erken benimseyenlerin verimliliklerinde artış yaşadığını ve kullanıcıların %80'inin araçların kendilerine haftada iki saatten fazla zaman kazandırdığını belirtti. Bununla birlikte, ölçülebilir kâr marjı etkileri ve teknolojinin ölçeklendirilmesindeki zorluklarla ilgili endişeler devam ediyor. Şirket, ChatGPT Enterprise'ın karmaşık iç sistemler ve veritabanlarıyla entegrasyonunun zorluklarını vurguladı.
Banka o zamandan beri 3.300 lisansa ulaştı ve 2025'te daha da büyümeyi planlıyor.
Daha fazla bilgi için, "Ödeme işlemlerinde yapay zeka uygulamaları" başlıklı makaleye bakın.
> Pazarlama uygulamaları
88. Pazarlama için içerik oluşturma
Üretken yapay zeka araçları, işletmelerin ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri, video reklamları ve e-posta kampanyaları gibi kişiselleştirilmiş içerikler oluşturmasını sağlar.
Üç yılı aşkın süredir yapılan bir araştırmaya dayanan yakın tarihli bir çalışma, insan-yapay zeka sinerjisinin karar verme gerektiren görevlerden ziyade yaratıcı görevlerde daha olası olduğunu ortaya koydu. İçerik oluşturma gibi yaratıcı çalışmalarda, yapay zeka tekrarlayan görevleri üstlenerek insan yaratıcılığını tamamlarken, insanlar da içgörü ve özgünlük sağlıyor. 2
Örneğin, yapay zeka araçları başlıklar oluşturabilir, makaleleri yapılandırabilir ve harekete geçirici mesajlar önerebilirken, pazarlamacılar da mesajları iyileştirebilir ve marka tutarlılığını sağlayabilir. Bu iş birliği, hedef kitleyi cezbeden yaratıcı dokunuşu kaybetmeden verimliliği artırır.
Yapay zekâ geliştikçe, işletmeler yaratıcı süreçleri tamamen otomatikleştirmek yerine, yapay zekâyı içerik iş akışlarına stratejik olarak entegre etmeye odaklanmalıdır.
Şekil 18: ChatGPT kullanılarak yeni bir elektrikli otomobil modelinin reklamı için yapay zeka tarafından oluşturulan içerik.
89. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi
ChatGPT ve benzeri üretken araçlar, doğal dil işleme yetenekleriyle müşterilerinizin tercihlerine, geçmiş davranışlarına ve demografik bilgilerine dayanarak kişiselleştirilmiş içerik üretebilir. Bu, hedef kitlenizle yankı uyandıran, daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranlarına yol açan hedefli içerik oluşturmanıza yardımcı olabilir.
Satış alanında kullanılan konuşma tabanlı yapay zekayı inceleyerek, müşteri etkileşimlerini nasıl geliştirdiğini keşfedin.
90. İzleyici araştırması
Üretken yapay zeka, aşağıdaki gibi müşteri verilerini analiz etmek için kullanılabilir:
- Arama sorguları
- Sosyal medya etkileşimleri
- Müşteri davranışlarındaki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için geçmiş satın alımlar incelenir.
Bu verileri analiz ederek, üretken yapay zeka araçları hedef kitlenizin tercihlerini, ilgi alanlarını ve sorunlarını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu bilgiler, pazarlama mesajlarınızı, içeriğinizi ve ürün geliştirmenizi şekillendirebilir.
91. Ürün açıklamaları yazmak
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 oluşturmanıza yardımcı olabilir.
92. Müşteri anketleri oluşturma
Pazarlamacılar, anketleri ürün, hizmet ve tanıtım taktiklerini geliştirmek için müşteri geri bildirimlerini ve içgörülerini toplamak için değerli bir araç olarak kullanabilirler. İşte üretken yapay zekanınmüşteri anketleri oluşturmaya yardımcı olabileceği bazı yollar:
- Soru oluşturma
- Anket yapısının düzenlenmesi
- Çeviri özelliği sayesinde anketleri çok dilli hale getirmek.
- Anket analizi
93. Video reklamlar veya ürün tanıtımları oluşturma
GenAI'deki video oluşturma uygulamaları şunlardır:
- Video reklamlar: Üretken yapay zeka ile işletmeler, sosyal medya ve video paylaşım siteleri de dahil olmak üzere çeşitli platformlarda kullanılabilen yüksek kaliteli video reklamlar oluşturabilir. Bu, marka bilinirliğini artırmaya ve dönüşümleri yükseltmeye yardımcı olabilir.
- Ürün tanıtımları: Video üretimi, ürün tanıtım videoları oluşturmak için de kullanılabilir. Bu videoları oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanan işletmeler, ürünlerini görsel olarak çekici bir şekilde sergileyebilir; bu da etkileşimi ve satışları artırmaya yardımcı olabilir.
94. E-posta pazarlama kampanyaları
E-posta pazarlamasında üretken yapay zekadan yararlanmak, otomasyonu kolaylaştırarak ve ilgi çekici içerik üretimiyle kişiselleştirmeyi ve yaratıcılığı artırarak pazarlama süreçlerini destekler.
Üretken yapay zeka araçları, kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için kullanılabilir:
- E-posta metni
- Konu başlıkları
- E-posta gövdesindeki görseller
- Harekete geçirici mesajlar (CTA'lar).
Yapay zekâ destekli e-posta pazarlama araçları işletmelere ayrıca şunları da sağlayabilir:
- E-posta yanıtlarını otomatikleştirin
- Hedef kitleyi seçin
- E-posta teslim sürelerini optimize edin
SEO Uygulamaları
95. İçerik yazımı için konu fikirleri üretme
ChatGPT gibi üretken araçlar, dil işleme yeteneklerinden yararlanarak SEO içerik yazımı için konu fikirleri üretmek amacıyla kullanılabilir:
- İlgili anahtar kelimeler ve ifadeler üretin.
- Rakiplerin içeriklerini analiz ederek kapsamdaki eksiklikleri belirleyin.
- Güncel trendlere ve kullanıcı arama sorgularına göre konu önerileri sunun.
96. Anahtar kelime araştırması yapmak
İçeriğe ilgili anahtar kelimelerin dahil edilmesi süreci, başarılı bir SEO stratejisi için çok önemlidir; çünkü bu, potansiyel müşterilerin web sitesinin sunduğu ürün veya hizmetlerle ilgili arama yaparken kullandıkları terimleri ve ifadeleri belirlemeye yardımcı olur.
ChatGPT gibi üretken araçlar, anahtar kelime arama optimizasyonunda şu işlevleri yerine getirebilir:
- Anahtar kelime oluşturma: Verilen bilgilerdeki bağlamı ve kullanılan dili analiz ederek bir konu veya tema için alakalı anahtar kelimelerin bir listesini oluşturabilir.
- Anahtar kelime trendlerini belirleme: Arama verilerini analiz ederek mevcut anahtar kelime trendlerini belirleyebilir ve yakın gelecekte popüler olma olasılığı yüksek terimleri önerebilir.
Şekil 19: ChatGPT ile B2B pazarlama içeriği için anahtar kelime fikirleri üretme.
97. Doğru başlıkları bulmak
ChatGPT gibi üretken araçlar, başlıkların şu özelliklere sahip olmasını sağlayarak SEO dostu başlıklar oluşturabilir:
- Açıklayıcı ve içeriğin konusunu net bir şekilde aktarıyor.
- Konuyla ilgili alakalı anahtar kelimeleri dahil edebilme özelliğine sahip.
- Arama motoru sonuç sayfalarında en iyi şekilde görüntülenmesi için genellikle 60-70 karakter sınırına uyan, özlü ve doğrudan konuya odaklı metinler.
- Göz alıcı ve tıklama olasılığını artıran içerikler, tıklama oranını (CTR) ve nihayetinde SEO'yu iyileştirmeye yardımcı olabilir.
98. Arama amacının gruplandırılması
Bir sorgunun ardındaki arama amacını anlamak, müşteri ihtiyaçlarını doğru ve etkili bir şekilde karşılayan, daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranlarına yol açan içerik oluşturmak için çok önemlidir.
ChatGPT gibi araçlar, Doğal Dil İşleme (NLP) yöntemleri sayesinde arama sorgularını analiz ederek ve kullanıcının amaçladığı hedef veya amaca göre kategorize ederek arama niyeti gruplandırmasına yardımcı olabilir. Bu, şirketlerin ve pazarlamacıların belirli arama sorgularının amacını anlamalarını ve içeriklerini ve stratejilerini hedef kitlelerinin ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılayacak şekilde iyileştirmelerini sağlar.
99. İçerik yapısının oluşturulması
ChatGPT gibi araçlar, belirli bir konu için ana hatlar ve organizasyon önerileri oluşturarak içerik yapısının oluşturulmasına yardımcı olabilir. Bu, SEO optimizasyonu için faydalı olabilir çünkü iyi yapılandırılmış ve organize edilmiş içerik yalnızca daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda arama motorlarının içeriğin bağlamını ve alaka düzeyini anlamasına da yardımcı olur.
Şekil 20: ChatGPT, içeriğin yapısını oluşturur.
100. Meta açıklamaları oluşturma
Meta açıklama, bir web sayfasının içeriğinin kısa bir özetini sağlayan bir HTML özniteliğidir. Meta açıklama, sayfa için bir reklam görevi görür ve kullanıcıları bağlantıya tıklamaya ve sayfayı ziyaret etmeye teşvik eder. Bu nedenle, meta açıklamalar SEO'da önemli bir unsurdur.
ChatGPT, bir sayfanın ana konusunu doğru ve özlü bir şekilde açıklayan içerik özetleri oluşturarak etkili meta açıklamaları oluşturmak için kullanılabilir.
101. Site haritası kodları oluşturma
Site haritası, bir web sitesinin tüm sayfalarını ve içeriğini listeleyen yapılandırılmış bir XML dosyasıdır. Arama motorlarının bir web sitesinin yapısını ve organizasyonunu anlamasına yardımcı olur. Site haritası kodu, her sayfa hakkında URL'si, son değiştirilme tarihi ve sitedeki diğer sayfalara göre önceliği gibi bilgiler sağlar.
ChatGPT, site haritası kodları oluşturmak için kullanılabilir ve bir web sitesindeki tüm sayfaları ve içeriği listeleyen bir XML dosyası üretir.
> İK başvuruları
102. İş tanımı oluşturma
Üretken yapay zeka, belirli bir pozisyon için gerekli beceri ve nitelikleri doğru bir şekilde yansıtan iş tanımları oluşturmak için kullanılabilir.
Gerçek hayattan bir örnek: DataToBiz, doğal dil iş tanımlarına dayalı olarak ilgili özgeçmişleri işlemek ve almak için yapay zeka destekli bir özgeçmiş filtresi geliştirdi. Semantik arama ve büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanarak, özgeçmiş filtreleme, iş tanımlarının özgeçmişlerle yorumlanmasını ve eşleştirilmesini sağladı. Sistem, kullanıcı sorgularını geliştirdi, özgeçmişleri indeksledi ve bağlamsal olarak doğru sonuçlar sağladı.
Bu çözüm aynı zamanda kullanıcı memnuniyetini artırdı, operasyonel verimliliği optimize etti ve stratejik yetenek edinimini mümkün kılarak daha hızlı ve doğru aday seçimine olanak sağladı. 3
103. Mülakat soruları oluşturma
İnsan kaynakları departmanlarının, iş görüşmesi sürecinde adaylara sorulacak bir dizi soru geliştirmesi genellikle zaman alıcı olabilir. Yapay zeka, iş pozisyonuna uygun ve adayın niteliklerini, becerilerini ve deneyimini değerlendiren görüşme soruları üretebilir.
Şekil 21: ChatGPT, bir iş pozisyonu için bir dizi mülakat sorusu oluşturuyor.
104. Yeni çalışanlara yönelik oryantasyon materyallerinin oluşturulması
Yapay zeka, yeni çalışanlar için eğitim videoları, el kitapları ve diğer dokümanlar gibi işe alım materyalleri üretebilir.
105. Yapay zekâ destekli sohbet robotlarıyla çalışan desteği
Yapay zekâ araçlarından yararlanmak, bilgiye erişimi kolaylaştırarak ve rutin İK süreçlerini otomatikleştirerek çalışan memnuniyetini artırabilir. Bu sistemler, İK çalışanlarının aşağıdaki gibi görevleri verimli bir şekilde yönetmelerini destekler:
- Sıkça sorulan soruları yanıtlıyoruz,
- İzin taleplerinin işlenmesi,
- Bordro işlemlerini yönetmek ve
- Sağlık hizmetleri, emeklilik planları ve kariyer geliştirme fırsatları gibi yan hakların denetimi.
Gerçek hayattan örnek: IBM İK temsilcileri, "beceri akışları" olarak adlandırılan, önceden oluşturulmuş kapsamlı bir konuşma yapay zekası otomasyon kütüphanesinden yararlanır. Bu otomasyonlar, karmaşık İK görevlerini yönetmeye yardımcı olurken, düzenlemelere ve şirket politikalarına uyumu da sağlar. Ayrıca çalışanlara doğal dil destekli, kendi kendine hizmet veren bir sohbet deneyimi sunar. 4
106. İş yeri verimliliğini artırın
Büyük işletmeler, bilgi çalışanlarının zamanını optimize etme konusunda sürekli bir zorlukla karşı karşıyadır; çünkü önemli ölçüde zaman, temel sorumluluklardan ziyade e-posta ve toplantı hazırlığı gibi rutin görevlere harcanmaktadır.
Microsoft 365 Copilot kullanılarak yapılan altı aylık bir saha deneyi, üretken yapay zekanın e-postalara harcanan süreyi %25 oranında azaltabileceğini, belge tamamlama hızını artırabileceğini ve odaklanma süresini uzatabileceğini, üstelik tüm bunları ekip iş akışlarını veya toplantı yapılarını bozmadan gerçekleştirebileceğini göstermiştir.
En dikkat çekici gelişmeler, çalışanların bağımsız olarak ayarlayabildiği görevlerde yaşandı; bu durum erken dönem verimlilik kazanımlarını vurgularken, yapay zekâ destekli dönüşümün tam olarak gerçekleştirilmesi için daha geniş kapsamlı organizasyonel değişikliklere duyulan ihtiyacın da altını çiziyor. 5
> Tedarik zinciri ve satın alma uygulamaları
107. Talep tahmini ve tedarik zinciri yönetimi
Üretken yapay zeka, işletmelerin belirli ürün ve hizmetlere olan talebi tahmin etmelerine ve tedarik zinciri operasyonlarını buna göre optimize etmelerine yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin envanter maliyetlerini düşürmelerine, sipariş karşılama sürelerini iyileştirmelerine ve israfı ve aşırı stoklamayı azaltmalarına yardımcı olabilir.
Üretken yapay zekanın, talebi tahmin ederek ve süreçleri optimize ederek tedarik zinciri operasyonlarını nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Gerçek hayattan bir örnek: Ayakkabı perakendecisi FLO, çok kanallı envanter yönetimini iyileştirmek için Invent Analytics ile ortaklık kurdu.
Invent Analytics'in tahmin çözümleri, FLO'nun satış kayıplarını %12 oranında azaltmasına, stok seviyelerini optimize etmesine ve net karını %4,7 oranında artırmasına yardımcı oldu. Bu iş birliği ayrıca, ağ genelinde daha doğru envanter dağıtımı sağladı.
108. Yapay zekâ destekli sohbet robotlarıyla envanter yönetimi
Yapay zekâ destekli sohbet botları, stok seviyelerini izleme, malları yeniden sipariş etme ve siparişleri gerçek zamanlı olarak takip etme gibi görevleri otomatikleştirerek tedarik süreçlerini yönetebilir. Ayrıca talep tahmini, ürün kategorizasyonu ve gerçek zamanlı stok güncellemeleri sağlayarak karar verme süreçlerini iyileştirirler. İşte stok yönetimi için yapay zekâ destekli sohbet botlarından yararlanmanın faydaları:
- Otomatik tedarik: Yapay zekâ destekli sohbet robotları, stok eşiklerine bağlı olarak ürünleri otomatik olarak yeniden sipariş edebilir.
- Stok takibi: Stok seviyeleri ve sipariş durumları hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlar.
- Müşteri desteği: Ürün stok durumu ve sipariş detaylarıyla ilgili soruları yanıtlayın.
- Geliştirilmiş kategorizasyon: Ürünleri daha iyi sınıflandırmak ve önermek için makine öğreniminden yararlanın.
109. Ulaşım ve güzergah belirleme
Üretken yapay zeka, tedarik zinciri yönetiminde ulaşım ve rota planlamasını büyük ölçüde geliştirebilir. Çok sayıda kaynaktan gelen büyük veri hacimlerini işleyerek optimize edilmiş ulaşım planları oluşturabilir, zamandan tasarruf sağlayabilir ve lojistik verimliliğini artırabilir.
Başlıca faydaları şunlardır:
- Maliyet etkin rota planlaması ve zamanında teslimatlar.
- Daha iyi kaynak kullanımı ve daha az aşınma ile daha akıllı araç ve filo yönetimi.
- Aksaklıklara ve gecikmelere yanıt veren uyarlanabilir rota belirleme.
> Hukuki başvurular
110. Sözleşme oluşturma
Üretken yapay zeka, önceden tanımlanmış şablonlar ve kriterlere dayalı olarak sözleşmeler oluşturabilir. Bu, satın alma departmanlarının zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlayabilir ve sözleşme dilinde tutarlılık ve doğruluğun sağlanmasına yardımcı olabilir.
Gerçek hayattan bir örnek: Orangetheory, Ironclad ile iş birliği yaparak sözleşme yönetimi süreçlerini otomatikleştirdi ve franchise ağındaki 1.000'den fazla sözleşme şablonunu yönetmek için AI Assist'ten yararlandı.
Bu iş birliği, proje sürelerini altı aydan üç aya indirdi ve dijital sözleşme çözümleriyle müşteri deneyimini iyileştirdi.
111. Sözleşme uyumluluğu
Şirketlerin çeşitli müzakere edilmiş şartlara sahip binlerce sözleşmesi vardır. Dil anlama yeteneklerine sahip LLM'ler veya üretken yapay zeka uygulamaları şunları yapabilir:
- Sözleşmeleri kategorize edin
- Ortak terimleri belirleyin
- Benzersiz veya nadir terimleri vurgulayın.
112. Hukuki sohbet botları
Üretken yapay zeka, sohbet botlarının kullanıcı sorularını yorumlayarak ve net, doğru yanıtlar vererek temel hukuki rehberlik sağlamasına olanak tanır. Bu sohbet botları, kiracı hakları veya sözleşme esasları gibi yaygın hukuki sorulara yardımcı olabilir ve yönlendirmeli talimatlar aracılığıyla kullanıcıların basit hukuki belgeler hazırlamasına yardımcı olabilir.
Yapay zekâ destekli sohbet robotları, kullanıcılara ilgili soruna bağlı olarak hukuki yardım hizmetleri veya devlet portalları gibi doğru kaynaklara yönlendirme yapabilir. Erken aşama hukuki desteği otomatikleştirerek, özellikle maliyet veya erişim engelleriyle karşılaşabilecek kişiler için hukuki yardıma erişimi daha kolay hale getirirler.
113. Yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk otomasyonu
Kuruluşlar, düzenleyici raporlama, model denetimi ve açıklanabilirlik için yapay zeka yönetişim araçlarını kullanmaya başlıyor.
Uygulamalar şunları içerir:
- Politika ve uyumluluk belgesi oluşturma
- Yapay zeka risk değerlendirmesi ve önyargı tespiti
- Denetim izi ve açıklanabilir karar özetleri
Gerçek hayattan bir örnek: Credo AI, sistem görünürlüğü için Yapay Zeka Kayıt Defteri, uyumluluk yönetimi için Yönetişim Çalışma Alanları, standartlaştırılmış gözetim için Politika Denetleme ve üretken yapay zekanın sorumlu kullanımını sağlamak için Güvenlik Önlemleri gibi yetenekler sunmaktadır.
Genel bulut, özel bulut ve kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz yapılandırmalarda mevcut olan platform, kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsü boyunca şeffaflığı, mevzuata uyumu ve hesap verebilirliği sürdürmelerini sağlar. 6
> Satış uygulamaları
114. Satış videosu oluşturma
Üretken yapay zeka, müşterinin ihtiyaç ve beklentilerine özel olarak uyarlanmış kişiselleştirilmiş satış videoları oluşturmak için kullanılabilir. Bu kişiselleştirilmiş satış videoları, satış temsilcilerinin satış hedeflerini bireysel olarak ele almalarını, müşterilerle kişisel ilişkilerini geliştirmelerini ve daha fazla potansiyel müşteri bulmalarını sağlar.
Gerçek hayattan bir örnek: Xerox, video üretim maliyetlerini %50 azaltmak ve eğitim içeriği oluşturmak için gereken süreyi %30 kısaltmak amacıyla Synthesia'nın yapay zeka avatar video platformuyla iş birliği yaptı.
Platform ayrıca Xerox'un küresel iş gücü için eğitim materyallerini yerelleştirmesine ve 1.000'den fazla satış temsilcisinin katılımını ve bilgi kalıcılığını artırmasına olanak sağladı.
115. Satış koçluğu
Üretken yapay zeka, bireysel satış temsilcilerine performans verilerine ve öğrenme stillerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş satış koçluğu sağlamak için kullanılabilir. Bu, satış ekiplerinin becerilerini ve performanslarını geliştirmelerine ve satış verimliliğini artırmalarına yardımcı olabilir.
116. Satış tahmini ve satış hattı optimizasyonu
Üretken yapay zeka , geçmiş satış verilerini analiz ederek gelecekteki satışlar için tahminler üretebilir . Böylece satış ekipleri satış süreçlerini optimize edebilir ve kaynaklarını daha etkili bir şekilde tahsis edebilir.
117. Kurşun tespiti ve nitelendirilmesi
Yapay zekâ, müşteri verileri ve davranışlarına dayanarak potansiyel satış fırsatlarını belirlemek ve dönüşüm olasılıklarına göre potansiyel müşterileri nitelendirmek için kullanılabilir. Ayrıca, potansiyel müşteri oluşturmak için özelleştirilmiş satış taktikleri ve kampanyaları üretebilir.
> Denetim uygulamaları
118. Denetim raporlamasının otomasyonu
Raporlama gibi manuel süreçler zaman alıcı ve hataya açık olabilir. ChatGPT gibi üretken modeller, denetçilerin evrak işleri ve raporlar gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olabilir. Özellikle, bulguların sunulma biçiminde tutarlılık sağlayan standartlaştırılmış raporlar (aşağıdaki şekil gibi) üretebilirler.
Şekil 22: OpenAI'in ChatGPT'si ile denetim raporları oluşturma.
Gerçek hayattan bir örnek: KPMG, finansal verileri analiz etmek ve denetim süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanmak amacıyla MindBridge ile iş birliği yaptı.
Bu ortaklık, yapay zekayı kullanarak anormallikleri tespit etme ve riskli işlemleri işaretleme yoluyla denetimlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırdı. Bu sayede KPMG, müşterilerine daha güvenilir finansal bilgiler sunabildi.
119. Belgelerin veri analizi
Denetim süreçleri düzenli olarak kapsamlı finansal ve operasyonel veri kümelerini analiz eder.
ChatGPT, aşağıdakiler gibi bazı veri analizi görevlerini otomatikleştirebilir:
- Hesaplamalar gerçekleştirme
- Topluluklar
- Veri kümesi karşılaştırmaları
120. Gerçek zamanlı risk izleme
Üretken yapay zeka araçları, gerçek zamanlı risk izlemede de faydalı olabilir. Denetçiler, kuruluşun faaliyetlerini, kontrol önlemlerini ve iş bağlamını incelemek için modelle etkileşime girerler.
Örneğin ChatGPT, denetçilere risk seviyelerini değerlendirmede, daha fazla araştırma gerektiren öncelikli alanları belirlemede ve potansiyel tehlikeler hakkında bilgi edinmede yardımcı olabilir.
121. Desen tanıma ve anormallik tespiti
Üretken yapay zeka, denetçilerin denetim anormalliklerini tespit etmelerine ve daha detaylı inceleme için işaretlemelerine yardımcı olabilir. İnsan değerlendirmesiyle doğru şekilde entegre edildiğinde, üretken yapay zeka araçları potansiyel dolandırıcılığı belirlemede ve iç denetim işlevlerini geliştirmede faydalı olabilir.
Denetçiler, ilgili verileri yapay zekaya besleyerek ve ondan alışılmadık veya beklenmedik kalıpları aramasını isteyerek, üretken yapay zeka modellerinin doğal dil işleme yeteneklerini kullanarak manuel olarak tespit edilmesi zor olabilecek potansiyel riskleri ortaya çıkarabilirler.
122. Denetçilerin Eğitimi
Denetim alanında ChatGPT , denetçilere uzmanlık, açıklamalar ve işleriyle ilgili örnekler sunarak onları eğitebilir. Aşağıdakiler gibi eğitim materyalleri sunabilir:
- Kavramsal bilgi
- Vaka incelemeleri
> Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) uygulamaları
123. Ar-Ge ekipleri için ekip işbirliği
Üretken yapay zeka, üst düzey karar alma ve problem çözme süreçlerinde işbirlikçi bir takım arkadaşı gibi işlev görebilir. Öneriler sunarak, avantaj ve dezavantajları değerlendirerek ve farklı alanlardaki bilgileri sentezleyerek, yapay zeka araçları disiplinler arası ekip çalışmasını geliştirebilir.
Gerçek hayattan bir örnek: Procter & Gamble'da 776 profesyonelle, yapay zekanın, özellikle GPT-4, ürün geliştirme görevlerindeki ekip çalışması ve bireysel performans üzerindeki etkisini değerlendirmek amacıyla bir çalışma yürütüldü. Çalışmanın 7 temel bulgusu şunlardır:
- Performans artışı: Yapay zekâ tarafından desteklenen bireyler, yapay zekâ kullanılmayan geleneksel iki kişilik ekiplerle aynı performansı sergiledi; bu da yapay zekânın insan işbirliğinin faydalarını taklit edebileceğini gösteriyor. Yapay zekâ 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 geliştirmelerini sağlayarak geleneksel uzmanlık alanları arasındaki engelleri etkili bir şekilde ortadan kaldırdı.
- Verimlilik artışı: Yapay zekâ kullanan katılımcılar, yapay zekâ kullanmayanlara kıyasla görevleri %12-16 daha hızlı tamamladılar ve aynı zamanda daha ayrıntılı ve kapsamlı çözümler ürettiler.
- Duygusal etki: Yapay zekâ kullanıcıları, yapay zekâ kullanmayanlara kıyasla heyecan ve coşku gibi olumlu duygularda artış, kaygı ve hayal kırıklığı gibi olumsuz duygularda ise azalma bildirdiler .
124. Yapay Zeka Araştırmalarında Üretken Yapay Zeka
Üretken yeteneklere olan talep arttıkça, araştırmacılar verimliliği, ölçeklenebilirliği ve performansı artırmak için yeni mimari yenilikler ve eğitim yöntemleri üzerinde çalışıyorlar.
Bu, hesaplama maliyeti, bellek sınırlamaları ve yüksek kaliteli çıktıları korurken daha uzun bağlam pencerelerini işleme yeteneği gibi zorlukların ele alınmasını içerir.
Gerçek hayattan bir örnek:
Son araştırmalara göre, büyük dil modelleri için Transformer'lara alternatif olarak Retentive Network (ReN) adı verilen yeni bir sinir ağı mimarisi önerilmiştir.
ReN, geleneksel dikkat mekanizmasının yerini alan ve uzun dizilerde verimliliği artırmak için doğrusal zaman ve bellek karmaşıklığı sunan bir tutma mekanizması sunar. Doğrusal tekrarlayan ayrıştırma olarak bilinen bir yöntem aracılığıyla, tekrarlayan modellerin bellek avantajlarını Transformer'ların paralel eğitim yetenekleriyle birleştirir.
Deneysel sonuçlar, ReN'nin temel kıyaslama testlerinde Transformer performansına ulaştığını veya onu aştığını, aynı zamanda daha hızlı çıkarım yapmayı ve kaynak tüketimini azaltmayı sağladığını göstermektedir. 8
> Verimlilik ve Otomasyon Uygulamaları
125. Yapay zeka iş akışı aracıları
Yapay zekâ ajanları, CRM, Slack veya Jira gibi uygulamalar arasında akıl yürütme, hafıza ve eylemleri zincirleyerek uçtan uca görevleri gerçekleştirebilir.
Uygulamalar şunları içerir:
- Belge oluşturucular ve özetleme yardımcıları
- Sunum hazırlayıcıları
- Web tarayıcı yardımcıları
- Otomatik toplantı takibi
- Kurumsal araçlar arasında iş akışı düzenlemesi
Örneğin , doğruluklarını, özelliklerini ve fiyatlarını değerlendirmek için yapay zeka destekli Excel araçlarını karşılaştırmalı olarak inceledik. İşte sonuçlardan bazıları:
- Claude Max: En yüksek hassasiyeti ve en kullanıcı dostu deneyimi sunar.
- R2 Copilot: Temel görevlerde iyi performans gösteriyor ancak daha karmaşık hesaplamalarda zorlanıyor.
- Quadratic: Güçlü görselleştirme özellikleri ve Python ve PHP dillerindeki kodlama yetenekleriyle öne çıkıyor.
- Tryshortcut: Kapsamlı açıklamalar ve analitik işlevler sunarak finansal modelleme için idealdir.
- GPTExcel: Çoklu dil desteği konusunda üstün performans göstererek uluslararası ekipler için uygun hale gelir.
Yapay zekâ uygulamalarının kullanım örnekleri ve senaryolarının özeti
*Bir sektör, iş fonksiyonu veya diğer uygulama alanı
Çözüm
Üretken yapay zeka, sektörler ve iş fonksiyonları genelinde hızla yayılıyor ve içerik oluşturma, kişiselleştirme, otomasyon ve karar verme süreçlerinde yeni seviyelere ulaşılmasını sağlıyor. Video reklamları ve kişiselleştirilmiş ders planları oluşturmaktan, hukuk, insan kaynakları ve finans alanlarındaki iş akışlarını yönetmeye kadar, uygulamaları çeşitli ve giderek daha pratik hale geliyor.
Ancak, benimsenmesi dikkatli bir uygulama gerektirir. Doğruluk, etik, gizlilik ve model sınırlamaları hala zorluklar oluşturmaktadır. Üretken yapay zeka açık bir potansiyel vaat etse de, başarı bu araçların insan gözetimi, alan bilgisi ve mevcut sistemlere stratejik entegrasyonuyla birleştirilmesine bağlı olacaktır.
SSS'ler
Üretken yapay zeka, insan tarafından oluşturulan örneklere benzer yeni içerik veya veri oluşturmak üzere tasarlanmış yapay zeka algoritmalarını ifade eder. Bu, metin, resim, müzik ve diğer medya türlerini içerebilir. Bu yapay zeka sistemleri, büyük bir mevcut veri kümesinden öğrenir ve ardından bu bilgiyi, öğrenilen materyale benzeyen yeni, özgün içerik üretmek için kullanır.
OpenAI tarafından geliştirilen GPT: Bu, verilen komutlara göre tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metinler üretme yeteneğiyle bilinen gelişmiş bir dil modeli serisidir. Sohbet botları, içerik oluşturma ve dil çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır.
OpenAI tarafından geliştirilen DALL-E: Metinsel açıklamalardan görüntüler oluşturmak için özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka olan DALL-E, yaratıcılığı ve belirli komutlara dayanarak karmaşık ve ayrıntılı görüntüler oluşturma yeteneğiyle bilinir.
DeepMind'ın AlphaFold'u: Bu yapay zeka sistemi, protein yapılarını olağanüstü bir doğrulukla tahmin etmek için kullanılıyor ve bu da biyolojik araştırmalar ve ilaç keşfi alanında önemli bir ilerleme sağlıyor.
Google BERT: Her ne kadar öncelikle bir dil anlama modeli olsa da, BERT, Google'un arama motorunun doğal dil sorgularını anlama ve işleme biçimini önemli ölçüde geliştirmiştir.
ChatGPT, belirli bir tür üretken yapay zekadır. Üretken yapay zeka genel olarak metin, resim veya müzik gibi yeni içerik üreten yapay zeka sistemlerini ifade ederken, ChatGPT özellikle aldığı girdiye dayanarak insan benzeri metin üretmeye odaklanır; bu metin genellikle konuşma, soru cevaplama ve benzeri dil tabanlı görevler için kullanılır.
Referans Linkleri
Yorumlar 6
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.
thanks for these examples.
Thank you!
Real examples, thanks
The examples are real.
The examples were pretty realistic.
This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.
The examples were pretty realistic