Üretici Yapay Zekanın Durumu

Tom Godden (00:10):
Üretici yapay zekanın ne anlama geldiğini kendi bakış açınızdan paylaşabilir misiniz? İş değeri nedir? Üretici yapay zekayı incelediğimizde aslında neyi inceliyoruz?

Aamer Baig:
Üretici yapay zeka, nesilsel bir teknoloji dediğimiz şeye dönüşme taahhüdüne sahip. İşletmelerin ve işlevlerin kendilerini gerçekten yeniden tasarlamasına olanak tanıyor. Bunun yapay zekanın uzun yıllar süren gelişimi boyunca bir evrim olduğuna inanıyoruz ve bu, aslında içerik üreten, içerik sentezleyen ve birçok güçlü şey yapabilen bir yapay zeka alanına sahip olduğunuz bir sonraki adım. İşletmeler için değer esas olarak üretkenlikte, aynı zamanda yaratıcılıktadır. McKinsey'de bir dizi işlevde 63 kullanım örneğini inceledik. Değeri sorduğunuzda, bu sayıyı düşünün. Değer yaklaşık 2,6 ila 4,4 trilyon USD ekonomik etkidir. 63 kullanım örneği arasında bunun yaklaşık %75'i dört işlevden geliyor: satış ve pazarlama, Ar-Ge, yazılım mühendisliği ve müşteri operasyonları. Bunlar en temelde dönüştürüleceğine inandığımız dört şey.

Tom Godden:
Bunlar için durum neden böyle? Neden bu dördü?

Aamer Baig:
Gerçek zanaatın ve bu işlevlerdeki faaliyetlerin aslında yeni bir teknoloji kullanılarak yeniden tasarlanabileceğini veya dönüştürülebileceğini düşünmelisiniz.

Tom Godden (3:10):
Bu konuda biraz konuşabilir miyiz? Bunu, hızla bu yeni teknolojiye giriş yapan ve bu yeni teknolojiyi eskiden yaptıklarını yeniden yapmak için kullanan kuruluşlarda çok sık görüyoruz. Süreci tamamen yeniden tasarlamak için yeni teknolojiyi kullandığınızda değer elde edersiniz.

Aamer Baig:
Bazı örnekleri ele alalım. Müşteri hizmetleri temsilcisiyseniz tüm bu aramaları alırsınız. Çok fazla bilgiyi işlemeniz ve buna gerçek zamanlı olarak tepki vermeniz gerekir. Olası yanıtın ne olabileceği konusunda kendi insani yargınızı gerçekten uygulayabileceğiniz ve ardından müşteriye yardımcı olabileceğiniz öneriler almanız ne kadar harika olurdu? Ar-Ge'de, yeni tasarımlar, yeni formülasyonlar, yeni planlar bulmak daima zaman içinde öğrenilmiştir. Bunun yeni kombinasyonlarına yardımcı olabilecek bir teknolojiye sahip olmanız ne kadar iyi olurdu?

Tom Godden (4:47):
Bu teknoloji, insanları yeni yaratıcılık ve verimlilik seviyelerine itmeye gerçekten yardım edecek inanılmaz derecede olumlu bir şey olacak ancak insanlar hâlâ endişeli. Kuruluşların insanların bu teknolojiye alışmasına yardımcı olması konusunda ne düşünüyorsunuz?

Aamer Baig:
Bu konuda yardımcı olacak üç önemli strateji var. Birincisi, bu fırsatın potansiyeline ilişkin duruşunuz ve referans çerçevenizdir. Bu insan destekli bir teknolojiyse, insan tarafından güçlendirilmiş bir teknolojiyse bence bu ufku açar, zihinleri ve kalpleri açar. Bu birincisi. İkincisi, bununla başa çıkabilmek için doğru insanları ölçeklendirmeye de vurgu yapılmalıdır.

Tom Godden:
Çalışanlarınızı eğitin, çalışanlarınızı eğitin, çalışanlarınızı eğitin.

Aamer Baig:
Kesinlikle. Ve üçüncüsü, aynı zamanda rahatlık sağlayacak ama insanları koruyacak bir dizi politika benimsemektir. İnsanların bilgiyi güvenli bir şekilde kullandığından emin olmak istersiniz. Ayrıca, özellikle de bu müşteriye yönelik bir uygulamaysa toksisite gibi şeyleri de kontrol etmek istersiniz. Bazen bu teknolojinin yapmaya devam ettiği hataların etrafına doğru bütünlük korumalarını yerleştirirsiniz. Bunların hepsi toplu olarak güveni artırır.

Tom Godden (7:55):
Kuruluşlar, "Daha sonra bir şeye dönüşüp ölçeklenebilmeleri için hangi doğru kavram kanıtı ve hangi doğru fikirler üzerine oynayabilirim?" sorusuna nasıl yaklaşıyor? Kuruluşlar harika işler çıkarıyor ancak bunlar mutlaka iş değeri sağlayan havalı şeyler değil. Bu yaptığımız şey de işte bu olmalı.

Aamer Baig:
Hem bazı deneylere ve öğrenmelere izin vermek hem de gerçekten fark yaratacak yerlere oynamak, bence şu anda önemli bir yönetim sorunu. İkiye iki yaklaşımını öneriyoruz. Burada çok hızlı bir şekilde etki yaratabileceğiniz iki şey seçiyorsunuz ve böylece gerçekten ilerleyebileceğiniz konularda bir şeyler öğreniyorsunuz ve ardından işiniz için oyunun kurallarını değiştirebileceğine inandığınız iki şey daha seçiyorsunuz.

Tom Godden:
Evet. En sevdiğin örnek nedir? Ne zaman "bu oldukça zekice" diye düşündün?

Aamer Baig:
Okul dışında eğitim aldığım şey olan yazılım mühendisliğine geri dönüyorum. Aslında elimizdeki en yakın fırsatın, bunu kullanarak geliştirici üretkenliğini gerçekten nasıl artırabileceğimiz olduğunu düşünüyorum.

Tom Godden:
Buna bayılıyorum. CIO'da bana "Vay canına" dedirten çok az şey var. Amazon CodeWhisperer gibi şeylerle üretkenlik kazanımlarını incelediğimde çok şaşırıyorum. Verimlilikte %57 artış, %27 daha yüksek başarılı olma şansı. Bu teknolojiyi nasıl benimsemiyorsunuz? İnanılmaz bir şey.

Tom Godden (11:23):
Burada altyapı hakkında biraz konuşabilir miyiz? Özellikle de verilerinizi doğru şekilde almanız gerekiyor.

Aamer Baig:
Görünüşe göre, veri kalitesi, veri yönetimi ve doğru verilerin kullanılabilirliği yıllardır süregelen bir sorun. Daha önce de önemliydi ancak şimdi daha da önemli ve keskin bir şekilde belirginleşiyor. Yalnızca üretici yapay zeka değil, genel olarak yapay zeka ile yapmak istediğiniz her şeyin modellere aktardığınız veriler tarafından belirlendiğini söylemek abartı olmaz. Doğru veri ekosistemini oluşturma çabası, üretici yapay zekadan faydalanmak için önemli bir teminattır. Tescilli verilerinizin kullanılmadığı bazı durumlarda büyük bir dil modeli uygun olabilir. Bir şey en değerli unsurlarınıza (yani verilerinize) yakın olduğunda, kurumsal birikiminiz (yani çalışanlarınız) neyi kullanacağı konusunda oldukça dikkatli davranır. Burada çok daha fazla test ve analiz yapılıyor.

Aamer Baig (14:45):
Bunun gelecekte BT organizasyonunu ve CIO'nun rolünü nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?

Tom Godden:
Bunun yaptığı şey, teknolojinin bir kuruluşun yaptığı hemen hemen her şeye dahil edilmesi gerektiğini anlamamızı sağlıyor. Bunun bir parçası, bence BT'nin büyük oranda merkeziyetsizliği.

Aamer Baig:
Öncelikle şunu söyleyerek başlayacağım. Nesiller arası bir teknoloji olduğunda, bunun ikincil etkilerinden biri şirketlerdeki bir BT işlevinin etkisi olmuştur. Bir BT departmanının yükselişine yol açan ana bilgisayar bilgi işlemine sahip olduk. Ardından internet geldi ve bu da bant genişliği, erişilebilirlik ve farklı sağlayıcıların yükselişi sayesinde deniz aşırı konumlara erişmemize olanak tanıdı. Ve daha sonra bulut ve mobil cihazlar çıktı. Bunun ürün ve platform işletim modellerinin benimsenmesine ve BT organizasyonlarının yapılandırılmasına yol açtığını ileri sürebilirsiniz. Sonra bu on yılda yapay zekanın yaygınlaştı ve kitlesel çapta benimsendi. Sizinle benzer bir noktadayım, teknoloji artık bir işlev değil, müşteriye değer sunma şeklinizin her aşamasına yerleştirilmiş bir yetenek olacak.

Aamer Baig (17:49):
Bir CIO olarak sandalyenize oturduğunuzda burada sizi ne endişelendirir ve ne heyecanlandırır?

Tom Godden:
Yaşam bilimlerinden gelen biri olarak beni endişelendiren şeylerden biri, üretici yapay zekadan alabileceğiniz potansiyel yanıtların algılanan rastgeleliğidir. Orada oturup"Tüm bu potansiyeli ve tüm bu özellikleri seviyorum ancak yanıt vermesini sağlayamıyorum," diye düşünürsünüz. Bununla birlikte, bunu çözebilecek teknikler olduğunu düşünüyorum. Almayla artırılmış üretim, yani RAG bunlardan biri. Bilinen bir yanıt deposunu sorgulayabilir ancak yine de o yanıtın zengin bağlamsal diyalog bilgilerini alabilirsiniz. Bununla birlikte, yanıtın yeşil değil, onaylanmış yanıt olarak her zaman mavi olduğundan emin olun. Yanıt mavidir. Beni bu konuda heyecanlandıran şey olan geliştirici hakkında konuşmuştuk. Bu beni kesinlikle heyecanlandırıyor ancak yalnızca BT'yi demokratikleştirme özelliğini düşünüyorum. Gücü çalışanların eline vermeniz, yapabileceğiniz en iyi şeylerden biri.

Aamer Baig:
Kurumsal teknolojide bazı zorlu sorunlar olduğunu düşünüyorum. Bunun bize yönetilebilir bir maliyetle bu sorunlara saldırmaya başlama şansı verdiğini düşünüyorum. Akla gelen üçüncü şey teknik borçtur. Görünüşe göre her yıl daha fazla birikiyor. İkincisi ise yetenek. Her zaman yetenek sıkıntısı çektik, bu yüzden aslında işlerin elimizden gitmesi konusunda endişelenmiyorum. Aslına bakarsanız geliştiricilerin deneyimini artırırken sahip olduğumuz yeteneklerle daha fazla iş yapabileceğimiz için gerçekten heyecanlıyım.

Tom Godden:
 Daha önce düşünmediğimiz harika işlere imza atacağımızı düşünüyorum.

Aamer Baig:
Bu harika bir şey. Üçüncüsü, büyük teknoloji destekli projeleri zamanında teslim etme konusunda her zaman bir sorun yaşamış olmamız. Bu zorlu sorunlardan bazılarını gerçekten çözebilecek bazı ilginç üretici yapay zeka uygulamaları olmasından umutluyum.

Tom Godden:
Sanırım nihayet teknoloji, anı karşılamaya hazır.