2024, iş teknolojilerinde önemli bir dönüm noktası olabilir. Eğitim ve içgörü firması O’Reilly‘nin 2.800’den fazla teknoloji profesyonelinin katıldığı küresel bir ankete dayanan yeni İşletmelerde Üretken Yapay Zeka rapora göre, işletmelerde üretken yapay zeka kullanımı hızla artıyor.
Bu teknoloji, müşteri ilişkilerinden üretkenliğe ve otomasyona kadar birçok alanda önemli ilerlemeler sağlayarak iş operasyonlarına derinlemesine entegre oluyor. Ancak bu hızlı benimseme, bazı zorlukları da beraberinde getiriyor.
Kayıtlardaki en hızlı teknoloji benimsenmesi ve daha yeni başlıyor
Üretken yapay zeka, yakın tarihteki diğer teknolojilerden daha hızlı benimsendi. Ankete katılanların üçte ikisi (yüzde 67) şirketlerinin şu anda üretken yapay zeka kullandığını belirtiyor ve bu grubun üçte birinden fazlası (yüzde 38) şirketlerinin yapay zeka ile bir yıldan az bir süredir çalıştığını belirtiyor. Gartner gibi bazı firmalar yapay zekanın heyecan döngüsünün zirvesinde olabileceğini öne sürse de anketin sonuçları çok daha fazla boşluk olduğunu gösteriyor.
Üretken yapay zeka teknolojisi geliştikçe modelleri eğitmek ve bu modellerin üzerinde karmaşık uygulamalar geliştirmek kolaylaşıyor ve ankete katılanların yüzde 16’sının yararlandığı birçok açık kaynaklı modelin çalıştırılması için daha az kaynak gerekiyor. Ayrıca, yalnızca bir yıl içinde piyasaya sürülen takım nesilleri de benimsenme telaşını körüklüyor.
Engeller ve riskler
Üretken yapay zekanın yaygın biçimde benimsenmesine rağmen birçok şirket hâlâ başlangıç aşamasında. Yanıt verenlerin yüzde 18’i üretimde uygulamalara sahip olduğunu bildirse de bu teknolojileri uygulamak isteyen işletmeler için çok sayıda darboğaz mevcut. Katılımcıların belirttiği en önemli kısıtlama uygun kullanım durumlarının belirlenmesidir (yüzde 53), ikincisi ise yasal sorunlar, risk ve uyumluluğun birleşimidir (yüzde 38).
Üretken yapay zekanın hızlandırılmış entegrasyonu, yapay zeka programlama (yüzde 66), veri analizi (yüzde 59) ve en çok ihtiyaç duyulan yapay zeka/makine öğrenimi operasyonları (yüzde 54) ile çalışmaları ilerletecek uzmanlığa sahip teknoloji çalışanları için de bir talep yarattı. yetenekler. Kullanıcıların, yaratıcı yapay zeka araçlarının bazen sergilediği halüsinasyonlarla karşılaştıklarında öğrendikleri gibi, genel yapay zeka okuryazarlığı da (yüzde 52) kritik önem taşıyor.
Risk açısından O’Reilly, şirketleri yapay zeka ile çalışan kişilere neyi test ettiklerini sordu. İlk beş yanıt; beklenmedik sonuçlar (yüzde 49), güvenlik açıkları (yüzde 48), güvenlik ve güvenilirlik (yüzde 46), adalet, önyargı ve etik (yüzde 46) ve gizlilik (yüzde 46) oldu.
Üretken yapay zeka iş başında
Raporda, yapay zeka kullanıcılarının yüzde 54’ünün üretken yapay zeka araçlarının daha fazla genel üretkenliğe yol açacağına inandığı, yalnızca yüzde 4’ünün daha düşük personel sayısına işaret ettiği ortaya çıktı. Araştırma, üretken yapay zekanın şu anda kullanıldığı yerlerde en yaygın uygulamanın GitHub Copilot veya ChatGPT gibi araçların kullanıldığı programlama (yüzde 77) olduğunu ortaya çıkardı.
Veri analizi (yüzde 70) ve müşteriye yönelik uygulamalar (yüzde 65), şu anda kuruluşta üretken yapay zeka için ilk üç kullanım durumunu tamamlıyor ve teknolojinin pazarlama (yüzde 47) ve diğer kopyalama türlerini oluşturmadaki yardımına ek işaretler veriyor (yüzde 56).
Diğer önemli bulgular şunlar:
Kuruluşlar genelinde benimsenmenin ilk aşamalarını yansıtan yüzde 34’ü, üretken yapay zeka ile kavram kanıtlama aşamasındadır. Diğer yüzde 14’ü ürün geliştirmede, yüzde 10’u ise model inşa ediyor. Ve yüzde 18’lik dikkat çekici bir raporda halihazırda üretimde yapay zeka uygulamaları bulunuyor.
Katılımcıların yüzde 64’ü önceden paketlenmiş üretken yapay zeka kullanmaktan özel uygulamalar geliştirmeye geçti; bu, insanlara, altyapıya ve becerilere yatırım gerektiren önemli bir ileriye doğru atılımı temsil ediyor.
Yanıt verenlerin yüzde 23’ünün GPT modellerinden birini kullanması şaşırtıcı olmasa da, yüzde 16’sı şirketlerinin açık kaynak modelleri üzerine inşa edildiğini ve bu durumun GPT’nin ötesinde canlı ve aktif bir dünyayı ortaya koyduğunu belirtiyor. LLaMA ve Llama 2 (yüzde 2,4) ve Google Bard (yüzde 1) en az kullanılan modeller oldu.
