Son zamanlarda ChatGPT ile çok fazla zaman geçiriyor, tüm yapay zeka uygulamalarında denemeler yapıyorum. Cevabından emin olamadığım soruları (aklınıza gelebilecek tüm sorular) dakikalarca internet aramaları yapmadan yapay zeka üzerinden net cevaplar olarak alıyorum ve büyük bir memnuniyet duyuyorum.
Yapay zeka (AI), insanların hayal gücünü yakalayan ChatGPT ve Dall-E gibi bir viral uygulama dalgası sayesinde şu anda çok popüler bir gündem.
Bunlar ve diğerleri gibi araçlar, yapay zekanın neler yapabileceği konusunda son birkaç yılda gerçekleşen kuantum sıçramasını gösteriyor.
Ve bu yenilik dalgası çok açıkça gösteriyor ki, neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlamaya yönelik yeni nesil yapay zeka ile aşılanmış uygulamalarla iş dünyasını da vuracak!
En dönüşümcü olanlar, “gerçek zamanlı” yapay zekaya ulaşma yeteneğine sahip olanlar olacak. Tüm AI, bilgi (veri) tarafından destekleniyor ve biliyoruz ki gerçek zamanlı veriler tüm verilerin en değerlisi…
Ne de olsa, iş karar vermeye geldiğinde, en çok ne işe yarayacak? – şu anda ne olduğunu bilmek mi? yoksa bir hafta önce ne olduğunu bilmek mi?
Yapay zeka destekli en kullanışlı ve ünlü uygulamalardan bazıları, başarılarını gerçek zamanlı yapay zeka üzerine kurmuş durumdalar. Basitçe bir sonraki izlemeniz gereken filmi veya programı önermek için en güncel bilgileri kullanan Netflix’i düşünün.
Veya yolcuları sürücülerle olabildiğince çabuk eşleştirmek için gerçek zamanlı yapay zekayı kullanan Uber v.b. uygulamalar. Google ve Amazon bile kullanıcıların önüne reklam koymak ve en son alışveriş trendlerine göre satın alınacak ürünleri önermek için gerçek zamanlı yapay zekaya güveniyor.
Pazar araştırması ve iş geliştirme odaklı çalışmalar yaparken, Gerçek zamanlı yapay zeka alanına hızlı bir şekilde geçebilen işletmelerin rekabette liderliği ele geçirmenin yanı sıra müşterilerinin beklentilerini karşılamak ve aşmak için nasıl daha iyi bir konuma sahip olabileceğini düşündüm.
Nedir bu “Gerçek zamanlı yapay zeka?”
Bugün bir iş bağlamında AI hakkında konuştuğumuzda, genellikle makine öğrenimini (Machine Learning) kastediyoruz. Makine öğrenimi, gittikçe daha büyük veri kümeleri üzerinde eğitildikçe, işlerini gerçekleştirmede giderek daha verimli hale gelebilen algoritmaları içeriyor aslında. Gerçek zamanlı yapay zeka ise, gerçekleştiği anda yakaladığı verileri işleyebilen ve bunlardan öğrenebilen makine öğrenimi algoritmalarını ifade ediyor.
Gerçek zamanlı yapay zeka, birçok farklı sektörde ve uygulamada kullanılabilir. Aşağıda bazı örnekler çalıştığım lojistik ve e-ticaret sektöründeki kullanımları/tahminleri gösteriyor:
- Rota Planlama: En kısa ve en verimli nakliye rotasını belirleyebilir ve nakliyatı en hızlı ve en ekonomik şekilde yapabilir.
- Stok Yönetimi: Stok seviyelerini ve talepleri anında analiz ederek, anında stok yönetimi yapabilir ve gereken tedbirleri alabilir.
- Ürün Takibi: Ürünlerin yolculuğunu takip ederek, anında sorunları tespit edebilir ve gereken önlemleri alabilir.
- Lojistik Planlaması: Nakliye, depolama ve dağıtım gibi faktörleri analiz ederek, en verimli lojistik planını belirleyebilir.
- Öneri Motorları: Müşterilerin tercihlerini ve alışkanlıklarını analiz ederek, anında ürün veya hizmet önerileri sunabilir.
- Sepet Tamamlama: Müşterilerin sepetlerinde eksik olan ürünleri veya hizmetleri tespit ederek, anında öneriler sunabilir.
- Chatbotlar: Müşterilerin sorularını anında cevaplayabilir ve sorunları çözmeye yardımcı olabilir.
- Otomatik Sınıflandırma ve Etiketleme: Ürünlerin resimlerini ve açıklamalarını analiz ederek, anında sınıflandırma ve etiketleme yapabilir.
- Self-Driving: Kendi kendini süren araba üreticileri, tehlikelerden kaçınırken hedefine güvenli bir şekilde gitmesine yardımcı olmak için aracın etrafındaki etkinliği izler.
- Siber Güvenlik: Siber saldırıların veya kimlik avı iletişimlerinin nereden gelebileceğini tahmin etmeye çalışmak için ağ ve e-posta trafiğini gerçek zamanlı olarak analiz eder.
Bunlar sadece birkaç örnek ve gerçek zamanlı yapay zeka, e-ticaret ve lojistik sektörlerinde birçok farklı uygulamada kullanılabilir. Gerçek zamanlı yapay zeka teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, kullanım alanları da artacaktır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, bir dizi gözleme dayalı, tahminler yapmakla ilgili. Ve gerçek zamanlı bir bağlamda, bu tahminler tipik olarak ‘ilginizi çekebilecek bir sonraki ürün nedir?’, ‘paketim ne zaman gelecek’, ‘Taksi’min gelmesine ne kadar var?’ şeklindedir.
“Gerçek zamanlı, [şu anda] olmak ise gerçekleşen tüm veri olaylarına dayalı olarak bunu sürekli olarak yapmakla ilgilidir… gerçek zamanlı, gerçeğin peşinde olmayan bir şey anlamındadır.“
Gerçek zamanlı veriler nereden geliyor?
İş faaliyetleri ve etkileşimler, olaylara bölünebilir ve bu olayların her biri, analiz etmeyi mümkün kılacak şekilde yakalanırsa, gerçek zamanlı akış veri kümesinin bir parçası haline gelirler.
Bu, bir kredi kartı işleminden, bir web sitesinde gezinirken gerçekleşen kullanıcı etkileşimlerinin tıklama akışına, mağazalardaki veya sokaktaki RFID tarayıcılardan veya bilgisayarlı görüş donanımlı kameralardan toplanan verilere kadar her şey olabilir.
Bir işletme bu veri noktalarını toplayabildiğinde, kalıpları ve eğilimleri tespit edebilen makine öğrenimi algoritmalarını besleyebilir. Bunlar, herhangi bir insan analizi tarafından tespit edilemeyecek kadar ince olabilir, ancak yine de, tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek değerli içgörüler sağlarlar.
Ve bu sayede işinizi gerçekten etkileyecek şeyleri ayarlayabilirsiniz. Bir insanın/işletmenin bu sonuçlara varması… İşinizi her türlü harika yoldan optimize etmenizi sağlar.
Yapay zeka destekli işletmeler tarafından kullanılmaya uygun diğer gerçek zamanlı veri kaynakları şunları içerebilir: Sosyal medya etkinlikleri- şirketler tarafından markalarından bahsedildiğini izlemek ve pazarlama faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak yönlendirmek için kullanılabilir. Nesnelerin interneti (IoT) ekipmanından gelen sensör verileri – İnsanların hareketlerini izleyin veya araç ve ekipmanların tahmini bakımını etkinleştiren. İşlemsel ve satış noktası verileri – dolandırıcılığın yanı sıra spot ek satış ve çapraz satış fırsatlarını belirlemek için. Piyasalar üzerindeki etkilerini ve müşteri davranışlarını nasıl etkilediklerini anlamak için hava durumu, nem ve kirlilik seviyeleri gibi çevresel veriler ve hisse senedi fiyatları ve döviz kurları gibi ekonomik veriler v.b.
İşletmeler İçin Neden Önemli?
Gerçek şu ki, bunların hiçbiri yeni değil. Netflix, Uber ve Amazon gibi teknoloji alanındaki liderlerin bunları onlarca yıldır kullandığını biliyoruz. Nispeten yeni olan şey, makine öğrenimi ve analitik sağlayıcılarından oluşan ekosistemin ve bunu mümkün kılan platformların artık hemen hemen her işletmenin erişebiliyor olması.
Bu verileri toplamaya ve yönetmeye yönelik araçlar ve yetenekler artık çok daha yaygın… Gerçek şu ki, her işletme verileri üretiyor, [ancak] bu araçlar ve veritabanlarına sahip değiller…
Gerçek zamanlı yapay zeka, başlangıçta yalnızca alanında uzman kişiler/kurumlar tarafından anlaşılabilen yeni teknolojik yeteneklerin olduğu bir modeldi… Ama zamanla, bizler gibi sıradan ölümlülerin gidip bunu çok çeşitli alanlarda kullanabilecekleri bir noktaya kadar demokratikleşti bu uygulamalar.
Yapay zeka analitiğinin farklı teknikleri ve biçimlerinin yakın gelecekte mümkün olanı kökten değiştirecek yenilikçi uygulamalara nasıl yol açacağı konusunda heyecanlı olmamak elde değil.
Buna en iyi örnek, Dall-E gibi yazılı ifadeleri alıp resimlere dönüştüren uygulamaları mümkün kılan görüntü oluşturma teknolojisi ve doğal dil işlemenin birleşimi.
Dall-E ‘ye “The future of real-time artificial intelligence in business world” dediğimde verdiği resim
Çok sıradan bir ifade olacak ama gerçekten bu bir buzdağı gibi, çoğu şey su altında… makine öğrenimi dünyasında pek çok şey uzun süredir su altında oluyor ve aniden yüzeye çıkıyor…
Gerçek zamanlı yapay zekayı temel iş operasyonlarına getirmeye yönelik çalışmalar yapmak şüphesiz ki veri yönetiminden geçiyor. Başarılı çalışmalar ve teknolojiler hakkında daha fazla bilgi edinmek için benimle iletişime geçebilirsiniz.
