Üretken Yapay Zekanın İş ve İşletmelere Etkisi
Üretken yapay zeka ve bunun günlük iş faaliyetleri üzerindeki potansiyel etkisi hakkında giriş niteliğinde bir bilgi kazanacaksınız. Bu size sonraki yapay zeka için belirli tekniklerin ve etik hususların daha derinlemesine araştırılmak veya iş süreçlerine katkı sağlamak için bir temel sağlayacaktır.
Hızlı İletişim
Tüm soru, öneri ve hizmet talepleriniz için iletişime geçebilirsiniz
Üretken Yapay Zekanın Günlük İşlere Etkisi
Üretken yapay zeka, günlük işletmeler için içerik oluşturmayı, ürün tasarımını ve müşteri deneyimini iyileştirmeyi optimize etmek için kullanılabilecek son teknoloji gelişmedir. Bu içerikte, üretken yapay zekanın yeni ve yaratıcı çıktılar üretmek için algoritmalardan ve makine öğreniminden nasıl yararlandığını keşfedeceksiniz.
İçerik oluşturma, ürün tasarımı ve müşteri deneyimini geliştirmenin ardındaki en ileri teknoloji olan üretken yapay zeka, günlük işletmeler için büyük bir potansiyel barındırıyor. Generative AI, büyük dil modelleri aracılığıyla örüntü tanımadan yararlanarak gerçekçi görüntüler, ilgi çekici yazılı içerik ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi yeni ve yaratıcı çıktılar üretme yeteneğine sahiptir.
Bu içerik sayesinde üretken yapay zekanın ilkelerini, inovasyonu nasıl teşvik edebileceğini ve operasyonları nasıl optimize edebileceğini öğreneceksiniz. Kuruluşlar, üretken yapay zekayı stratejik olarak uygulayarak artan verimlilik, iyileştirilmiş müşteri memnuniyeti ve hızlandırılmış ürün geliştirme gibi avantajların kilidini açabilir.
Ancak veri kalitesi, etik hususlar ve insan gözetimi ihtiyacı gibi zorlukların ele alınması önemlidir. Üretken yapay zekanın temelleri ve pratik uygulamaları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olduğunuzda, bu dönüştürücü teknolojiye yön verecek ve iş operasyonlarınızda başarıyı artırma potansiyelinden yararlanacak donanıma sahip olacaksınız.
İş ve İşletmeler için Üretken Yapay Zekaya Giriş
Üretken yapay zeka modelleri, işletmelerin çalışma biçiminde devrim yaratabilir ve büyüme ve başarı için çeşitli endüstriler ve alanlarda insan yaratıcılığını ve üretkenliğini artırabilir. Bu konuda üretken yapay zeka modellerinin nasıl yeni içerik ürettiğini ve bunların geleneksel yapay zekadan nasıl farklı olduğunu keşfedeceksiniz.
Mutfağınızda iki tür şefin çalıştığı bir restoranda baş aşçı olduğunuzu varsayalım. Yetenekli bir aşçı olan birincisi, bir tarifi takip edebilir ve yalnızca belirli talimatlara göre lezzetli yemekler hazırlayabilir. Bu şef, görevleri gerçekleştirmek için önceden tanımlanmış kurallara ve kalıplara dayanan geleneksel yapay zekayı veya yapay zekayı temsil ediyor.
Şimdi tarifleri takip eden ancak sıfırdan yepyeni menüler oluşturabilen, benzersiz tatları ve malzemeleri beklenmedik şekillerde bir araya getiren başka bir şef hayal edin. Bu şef, açık talimatlar olmadan yeni fikirler ve çözümler üretebilen üretken yapay zekayı simgeliyor. Bir teknoloji olarak üretken yapay zeka, yanıtlar, fikirler veya içerik oluşturmak için makine öğrenimine veya makine öğrenimi modellerine dayanan zengin bir geçmişe sahiptir.
Tıpkı birlikte çalışan uzmanlardan oluşan bir ekip gibi, makine öğrenimi algoritmaları da kalıpları anlamak ve çıktılar oluşturmak için büyük miktarda veri, metin, görüntü ve hatta sesten öğrenir. Üretken yapay zekanın nasıl çalıştığını daha derinlemesine inceleyelim. Üretken yapay zekanın dikkate değer bir özelliği, üretken rakip ağların veya GAN‘ların geliştirilmesidir. GAN‘lar iki bölümden oluşur.
Bu bileşenleri bir sanatçı ve sanat eleştirmeni olarak düşünün. Jeneratör olarak bilinen sanatçı yeni bir şey yaratırken, eleştirmen, ayrımcı, giderek daha gerçekçi içerik üretmek için yinelenen bir süreçte oluşturulan içeriği değerlendirir ve iyileştirmeler için baskı yapar. Ayrıca, tıpkı bir dil uzmanı gibi, insan benzeri metinler üretmeye odaklanan ve metin tabanlı yanıtlar oluşturmada uzmanlaşmış bir tür üretken yapay zeka modeli olan büyük dil modelleri veya LLM‘ler var. Yüksek Lisans’lar büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve insanların yazabileceği metinlere benzeyen metinleri anlamak ve üretmek için derin öğrenme tekniklerini kullanır.
Her şeyin birbirine nasıl uyduğu konusunda kafanız mı karıştı? ML algoritmalarını üretken yapay zeka sistemine güç veren motor olarak düşünün. Yeni ve benzersiz içerik yaratan sanatçı olarak GAN‘lar ve metin tabanlı yanıtlar üreten dil uzmanı olarak LLM‘ler.
Üretken bir yapay zeka modeli bir yanıt oluşturduğunda, üzerinde eğitim aldığı verileri kullanarak bir pazarlama fikri veya kişiselleştirilmiş bir ürün önerisi gibi yeni bir içerik oluşturmak için öğrenilen bilgi ve verilerde tespit ettiği kalıpları kullanır. Eğitim süreci boyunca program, metin verilerindeki kalıpları analiz ederek kelimelerin ve cümlelerin nasıl yapılandırıldığını ve bunların hangi bağlamda kullanıldığını öğrenir.
Bu, programın öğrendiği kalıplara göre yanıtlar oluşturmasına veya yeni içerik üretmesine olanak tanır. İnsanların kural olarak LLM‘ler tarafından oluşturulan her yanıtı incelemediğini, yalnızca bunun tanımlanmış sürecin bir parçası olduğu durumlarda gözden geçirildiğini unutmamak önemlidir. Yüksek Lisans’lar dili özerk bir şekilde üretecek şekilde tasarlanmıştır; bu, insan müdahalesi olmadan yanıtlar üretebilecekleri anlamına gelir. Bununla birlikte, geleneksel yapay zeka doğası gereği makineye benzerken, üretken yapay zeka modelleri, insan tarafından oluşturulan içeriğe benzeyen yeni içerik oluşturmak için tasarlanmıştır.
İnsanlar ve makineler arasındaki yarı doğal etkileşimleri mümkün kılan yapay zeka bileşeni, doğal dil işleme veya NLP olarak bilinir.
NLP‘yi, sözlerimizi anlayıp ilgili ve anlamlı bilgilerle yanıtlayabilen, makine öğrenimi odaklı bir tür dil uzmanı olarak hayal edin. NLP, makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesinin yanı sıra metni analiz edip yorumlamasını, bağlamı anlamasını ve insan benzeri yanıtlar üretmesini sağlar. Örneğin uygulamalar, dilleri çevirmek, duygu analizi yapmak, metindeki duyguları anlamak ve sohbet robotlarına insanlarla sohbet etme yeteneği kazandırmak için NLP‘yi kullanıyor. Yapay zeka aynı zamanda görüntü ve video analizini de dönüştürüyor.
Görüntüleri ve videoları analiz edip sınıflandırabilir ve uygunsuz veya zararlı içeriği tespit ettiği durumlarda içerik denetimi konusunda yardımcı olabilir. Üretken yapay zeka modelleri, içerik oluşturmada yeni olanakların kapısını araladı. Metin oluşturmada OpenAI, GPT-4 ve Google‘ın Bard‘ı gibi modeller; yazarlara, içerik oluşturuculara ve pazarlamacılara içerik oluşturma, ilgi çekici ve yaratıcı içerik oluşturma konusunda yardımcı olan hikayeler, makaleler ve hatta şiirler yazabilir.
Ses alanında, üretken yapay zeka modelleri insan seslerini taklit edebilir ve son derece doğal görünen konuşmalar üretebilir. Bu teknoloji sesli asistanlarda, sesli kitap anlatımında ve hatta dil öğrenme platformlarında kullanılıyor. Video oluşturma modelleri, belirli girdi veya stile dayalı olarak yeni video içeriği oluşturma yeteneğine sahiptir ve fotoğraflara yönelik üretken yapay zeka modelleri, tamamen yeni görüntüler oluşturabilir veya mevcut görüntüleri gerçekçi görünen şekillerde değiştirebilir.
Ticari olarak temin edilebilen çeşitli araç ve platformlar, kullanıcıların farklı alanlarda içerik oluşturmasına olanak tanıyan üretken yapay zekadan yararlanır. Ses üretimi için Descript ve Lyrebird gibi platformlar, sentetik sesler oluşturmaya ve konuşma oluşturmaya yönelik araçlar sağlar. Video ve görüntü oluşturma alanında RunwayML ve Artbreeder gibi araçlar, kullanıcıların görüntüleri değiştirmesine, sanatsal stiller uygulamasına ve hatta tamamen yeni görsel içerik oluşturmasına olanak tanır.
Yaratıcı şefin mutfağa yenilik getirmesi gibi, üretken yapay zeka modelleri de içerik oluşturma ve içerikle etkileşim kurma biçimimizde devrim yaratmaya devam edecek. Çeşitli alanlarda insan yaratıcılığını ve üretkenliğini artırma potansiyeline sahip olup, işletmelerin keşfedilmemiş bölgeleri keşfetmesine ve büyüme ve başarı için yeni fırsatlar keşfetmesine olanak tanır.
En Yaygın Yapay Zeka Örnekleri
Yapay zekanın çeşitli alanlarda pratik uygulamaları vardır ve üretken yapay zeka sıkıcı görevleri otomatikleştirebilir, karmaşık süreçleri basitleştirebilir, müşteri deneyimlerini geliştirebilir ve değerli bilgiler sağlayabilir. Bu konuda üretken yapay zekanın iş dünyasında yaygın olarak kullanılan bazı pratik uygulamalarını keşfedeceksiniz.
Çevrimiçi alışveriş yaparken, tarama ve satın alma geçmişinize dayalı olarak benzer ürünler için öneriler aldınız mı? Bu, öneri sistemleri olarak bilinen bir tür yapay zekanın eylem halindeki bir örneğidir. İşletmeler, bunlardan ve diğer yapay zeka örneklerinden yararlanmak için, üretken rakip ağlar (GANS) dahil olmak üzere üretken yapay zekadan ve onu oluşturan modellerden yararlanabilir.
Yaratıcı pazarlama içeriği geliştirmek ve hatta yeni ürünler tasarlamaya yardımcı olmak için makine öğrenimi veya ML modelleri ve büyük dil modelleri (LLM‘ler). Bu, işletmenin özel ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre yenilikçi fikirler ve içerikler üretebilen uzmanlardan oluşan bir ekibe sahip olmak gibidir.
Yapay zeka, bu modelleri eğitmek için metin, görüntü ve ses gibi büyük miktarda veriye ihtiyaç duysa da modeller, sağlanan verilerden kalıpları analiz edip öğrenerek yeni ve benzersiz çıktılar oluşturmalarına olanak tanır. Üretken yapay zeka modelleri, sıkıcı, karmaşık veya insanların gerçekleştirmesi pratik olmayan görevlerin otomatikleştirilmesi açısından özellikle değerlidir. Arama motorlarındaki veya mesajlaşma uygulamalarındaki otomatik tamamlama önerileri örneğini düşünün.
Bir sorgu veya mesaj yazmaya başladığımızda yapay zeka, bağlama göre tamamlama önerilerinde bulunur. Özellikle uzun veya teknik ifadeler yazarken zamandan ve emekten tasarruf etmemizi sağlar. Otomatik tamamlamanın arkasındaki yapay zeka modelleri, girdiye göre en olası sonraki kelimeyi veya ifadeyi tahmin etmek için üretken yapay zeka tekniklerini kullanır. Bu teknoloji dijital etkileşimlerimizin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yapay zekanın bir diğer yaygın kullanım örneği, yapay zekanın insanların yüzlerini tanımladığı veya tanıdığı yüz tanıma ve görüntüler veya videolar içindeki belirli nesnelerin tanımlanmasına ve yerinin belirlenmesine yardımcı olan nesne algılamadır.
Ayrıca üretken yapay zeka modelleri, insanlar için tehlikeli veya pratik olmayan görevlerin üstesinden gelebilir. Örneğin tıp veya bilimsel araştırma gibi alanlarda yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve insanların işlemesi zor olacak iç görüler üretebilir. Yapay zeka destekli sistemler, kalıpları belirlemek, tedavi planları önermek veya farmakolojik araştırmalara yardımcı olmak için hasta kayıtlarını, tıbbi görüntüleri ve araştırma makalelerini analiz edebilir.
Bu modeller yorulmadan çalışarak uzmanların daha bilinçli kararlar almasına ve potansiyel olarak hayat kurtarmasına yardımcı olur. Üretken yapay zeka modellerinin etkileyici çıktılar üretebilmesine rağmen yanılmaz olmadıklarını unutmamak önemlidir. Modeller bazen yanlış veya taraflı bilgiler üretebilmektedir. Bu nedenle, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin doğruluğunu ve etik kullanımını sağlamak için insan gözetimi ve doğrulaması hayati önem taşıyor.
OpenAI’nin ChatGPT’si, DALL_E, Google’ın Bard’ı, Amazon Web Services’in Bedrock‘u ve Microsoft’un Copilot‘u gibi güçlü üretken yapay zeka araçlarının varlığı, profesyonellere normalde zorlu veya zaman alıcı olacak görevleri yerine getirme gücü verir. Ürün tasarımında üretken yapay zeka modelleri, yenilikçi konseptlerin oluşturulmasına yardımcı olabilir.
OpenAI tarafından geliştirilen bir diğer dikkat çekici üretken yapay zeka modeli olan DALL-E örneğini ele alalım. DALL-E, metinsel açıklamalardan benzersiz görüntüler oluşturabilir. Tasarımcılar vizyonlarını tanımlayabilir ve DALL-E bu açıklamaların görsel temsillerini üretebilir.
Bu, tasarım sürecini hızlandırarak tasarımcıların çok çeşitli olasılıkları keşfetmesine ve hızlı bir şekilde yineleme yapmasına olanak tanır. Müşteri deneyimini geliştirmek söz konusu olduğunda üretken yapay zeka modelleri çok önemli bir rol oynuyor. Doğal dil işleme veya NLP, insan dilini anlamak ve oluşturmak için tasarlanmış, sohbet robotları gibi uygulamaların insanlarla konuşmasını sağlayan özel bir makine öğrenimi modeli türüdür.
Chatbotlar uzun yıllardır ortalıktalar ve işletmeler için vazgeçilmez bir araç haline geldiler. Anında müşteri desteği sağlıyor, sık sorulan soruları yanıtlıyor ve sipariş takibi veya rezervasyon rezervasyonu gibi temel görevlerde yardımcı oluyorlar. NLP modelleri bu sohbet robotlarına güç vererek onların kullanıcı sorularını anlamalarına ve uygun şekilde yanıt vermelerine olanak tanır.
Üretken yapay zeka modellerinin çeşitli platformlarda pratik uygulamaları vardır. Sıkıcı görevleri otomatikleştirmek, karmaşık tasarım süreçlerini basitleştirmek, müşteri deneyimlerini geliştirmek ve tıp ve araştırma gibi alanlarda değerli bilgiler sağlamak için kullanılırlar. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, önümüzdeki yıllarda üretken yapay zekanın daha da geliştirilmesini ve yenilikçi uygulamalarını bekleyebiliriz.
Yapay Zekayı Günlük İşlerde Uygulamak
Kuruluşlar, üretken yapay zekayı uygulayarak operasyonları optimize edebilir, yeniliği teşvik edebilir ve rakiplerin önünde kalabilir. Ancak yapay zekayı kullanmamayı tercih etmek potansiyel risklere yol açabilir. Bu konuda, üretken yapay zekanın iş operasyonlarında kullanılmasına ilişkin temel stratejik kararlardan bazılarını keşfedeceksiniz.
Güvenilir ve verimli bir ekip üyesinin herhangi bir projeye değerli bir katkısı olduğu gibi, üretken yapay zeka da diğer yüksek değerli iş faaliyetleri için değerli zaman ve kaynakları serbest bırakarak operasyonları kolaylaştırabilir, üretkenliği artırabilir ve işletmeler için büyüme potansiyelinin kilidini açabilir.
Kuruluşlar, üretken yapay zekayı benimseyerek yeni olasılıkların kilidini açabilir ve yapay zekanın en iyi yaptığı şeyi yapmasına, yoğun zaman alan görevleri otomatikleştirmesine, çok büyük miktarda veriden iç görü üretmesine ve karar verme süreçlerine yardımcı olmasına izin vererek rekabet avantajı kazanabilir ve bunların hepsini çok küçük bir sürede gerçekleştirebilir. normalde alacağı süre kadar.
Üretken yapay zekanın iş operasyonlarına uygulanmaması riskler taşır. Kuruluşlar, verimlilik oluşturmak ve müşterileri daha kişiselleştirilmiş ve sürükleyici deneyimlerle memnun etmek için yapay zekadan yararlanan rakiplere ayak uydurmakta zorlanabilir. Üretken yapay zeka olmadan işletmeler verimsizliklerle, daha yavaş karar vermeyle, daha düşük kaliteyle ve daha yüksek iş yapma maliyetiyle karşı karşıya kalabilir. Yenilik ve büyüme fırsatlarını kaçırabilirler, sonuçta kârlılıklarını ve pazar konumlarını etkileyebilirler. Örneğin, üretken yapay zeka satış ve pazarlama fonksiyonlarına fayda sağlayabilir.
Yapay zeka destekli araçlar, müşteri gereksinimlerine ve kişiselleştirilmiş özelliklere göre ilgi çekici içerik üreterek teklif yazımını hızlandırabilir. Ayrıca üretken yapay zeka, uygun görseller önererek, slayt içeriği oluşturarak ve hatta konuşma önerileri sunarak etkili sunumlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Potansiyel müşteri e-postaları söz konusu olduğunda yapay zeka, potansiyel müşterilerde yankı uyandıracak kişiselleştirilmiş ve ikna edici mesajlar oluşturmaya yardımcı olarak dönüşüm olasılığını artırabilir.
Yapay zeka ayrıca arama motoru optimizasyonunu – SEO veya SEM çalışmalarını optimize ederek anahtar kelime araştırmasına, içerik optimizasyonuna ve arama motoru sıralamasına yardımcı olabilir. Sosyal medya pazarlama, ilgi çekici sosyal medya gönderileri oluşturmak ve hatta maksimum erişim için en uygun gönderi gönderme sürelerini önermek için üretken yapay zeka kullanılarak geliştirilebilir. Potansiyel müşteri yeterliliği, yüksek potansiyel potansiyel müşterileri belirlemek için müşteri verilerini analiz edebilen yapay zeka odaklı tahmin modellerinden de yararlanabilir.
Üretken yapay zeka, örneğin müşterilerin bir ürünü veya hizmeti nasıl kullandığına dair öngörüler toplayıp ardından müşterinin çevrimiçi mağaza deneyimini buna göre özelleştirerek, her müşterinin tercihlerini ve göz atma veya alışveriş alışkanlıklarını yansıtan kişiselleştirilmiş önerilerde bulunarak, sorun giderme yoluyla müşteri deneyimini geliştirebilir. Müşteri sorgularını anlayıp yanıtlayabilen, yaygın sorunlara anında çözümler sunan yapay zeka destekli sohbet robotlarıyla kolaylaştırılabilir.
Örneğin, çevrimiçi perakende platformları, müşteri temsilcilerine komut dosyaları sağlamak gibi müşteri deneyimi temsilcilerine yönelik desteği geliştirmek için yapay zekayı kullanabilir. Bu, müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olurken aynı zamanda ek satışları da artırır. Finans departmanları üretken yapay zekadan çeşitli şekillerde yararlanabilir. Finansal modelleme ve analizler hızlandırılarak daha doğru tahminlere ve karar almaya olanak sağlanır.
Örneğin, üretken yapay zeka ve LLM, organizasyonel veri kümelerini uygun ölçekte tarayabilir, yüzeydeki ortak noktaları tespit edebilir ve insanlar tarafından manuel olarak yapılması halinde pratik olmayan veya imkansız olacak analitik işlevleri ve tahminleri gerçekleştirebilir. Yapay zeka algoritmaları, optimize edilmiş bütçe tahsisi önerileri oluşturmak için geçmiş verileri, sektör eğilimlerini ve pazar koşullarını analiz ederek bütçelemeye yardımcı olabilir. Hesap mutabakatı süreçleri hızlandırılarak manuel çaba ve olası hatalar azaltılabilir.
Yapay zeka ayrıca faturalandırma ve tahsilatları otomatik hale getirebilir, hatırlatıcılar gönderebilir ve ödeme süreçlerini daha verimli bir şekilde yönetebilir. Ürün geliştirmede üretken yapay zeka oyunun kurallarını değiştirebilir. Yazılım geliştirme için yapay zeka, kod önerileri sağlayabilir, olası hataları veya güvenlik açıklarını belirleyebilir ve hatta belirli programlama görevlerini otomatikleştirebilir. Kullanım senaryosu geliştirme, birden fazla senaryo oluşturabilen ve bunların fizibilitesini ve etkisini analiz edebilen yapay zeka modellerinden yararlanılarak hızlandırılabilir.
Örneğin; Animasyonlar veya filmler için storyboard oluşturma, anlatı açıklamalarına dayalı olarak görsel diziler oluşturabilen üretken yapay zeka tarafından desteklenebilir. Yapay zeka ayrıca otomatik olarak test senaryoları oluşturarak ve potansiyel sorunları belirleyerek test süreçlerini optimize edebilir. Genel olarak üretken yapay zeka, ürün geliştirme ekiplerine daha hızlı, daha yaratıcı ve daha yüksek verimlilikle çalışmalarını sağlar. İK ve insan operasyonları da üretken yapay zekadan yararlanabilir. Yapay zeka, iş tanımlarının taslağının hazırlanması, görüşme sorularının oluşturulması ve özgeçmişlere ve diğer ilgili verilere dayanarak adayın uygunluğunun değerlendirilmesi görevlerinde yardımcı olabilir.
Ayrıca bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış otomatik eğitim materyalleri sağlayarak çalışanların işe alımını da destekleyebilir. Ayrıca yapay zeka destekli duygu analizi, çalışanların sosyal medyadaki geri bildirimlerini ve duygularını analiz ederek çalışanların memnuniyetini ve katılımını ölçebilir ve kuruluşların insan stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. BT ve siber güvenlik alanında üretken yapay zeka, tehditlerin belirlenmesinde ve azaltılmasında hayati bir rol oynuyor.
Yapay zeka algoritmaları ağ trafiği düzenlerini analiz edebilir, anormallikleri tespit edebilir ve potansiyel siber güvenlik ihlallerine proaktif olarak yanıt verebilir. Yapay zeka ayrıca sistem bakımı, güncellemeler ve sorun giderme gibi rutin BT görevlerinin otomatikleştirilmesine, kesinti süresinin azaltılmasına ve operasyonel verimliliğin artırılmasına da yardımcı olabilir. Dolayısıyla üretken yapay zeka, üretkenliği artırmak, görevleri otomatikleştirmek, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ve inovasyonu teşvik etmek için çeşitli iş fonksiyonlarında önemli avantajlar sunuyor. Kuruluşlar, üretken yapay zekayı stratejik olarak uygulayarak operasyonlarını optimize edebilir, yeniliği teşvik edebilir ve rakiplerin önünde kalabilir.
Yapay Zekanın İş ve İşletmeler için Avantaj ve Zorlukları
Yapay zeka, kuruluşlara idari süreçleri daha verimli hale getirme ve tehlikeli ortamlarda yardımcı olma, ayrıca üretkenliği, güvenliği ve genel işyeri refahını artırma konusunda muazzam bir potansiyel sunuyor. Bu konuda üretken yapay zekanın otomatikleştirebileceği temel iş alanlarını keşfedeceksiniz.
Animasyonlar veya filmler için storyboard oluşturma, anlatı açıklamalarına dayalı olarak görsel diziler oluşturabilen üretken yapay zeka tarafından desteklenebilir. Yapay zeka ayrıca otomatik olarak test senaryoları oluşturarak ve potansiyel sorunları belirleyerek test süreçlerini optimize edebilir. Genel olarak üretken yapay zeka, ürün geliştirme ekiplerine daha hızlı, daha yaratıcı ve daha yüksek verimlilikle çalışmalarını sağlar. İK ve insan operasyonları da üretken yapay zekadan yararlanabilir. Yapay zeka, iş tanımlarının taslağının hazırlanması, görüşme sorularının oluşturulması ve özgeçmişlere ve diğer ilgili verilere dayanarak adayın uygunluğunun değerlendirilmesi görevlerinde yardımcı olabilir.
Ayrıca bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış otomatik eğitim materyalleri sağlayarak çalışanların işe alımını da destekleyebilir. Ayrıca yapay zeka destekli duygu analizi, çalışanların sosyal medyadaki geri bildirimlerini ve duygularını analiz ederek çalışanların memnuniyetini ve katılımını ölçebilir ve kuruluşların insan stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. BT ve siber güvenlik alanında üretken yapay zeka, tehditlerin belirlenmesinde ve azaltılmasında hayati bir rol oynuyor.
Yapay zeka algoritmaları ağ trafiği düzenlerini analiz edebilir, anormallikleri tespit edebilir ve potansiyel siber güvenlik ihlallerine proaktif olarak yanıt verebilir. Yapay zeka ayrıca sistem bakımı, güncellemeler ve sorun giderme gibi rutin BT görevlerinin otomatikleştirilmesine, kesinti süresinin azaltılmasına ve operasyonel verimliliğin artırılmasına da yardımcı olabilir. Dolayısıyla üretken yapay zeka, üretkenliği artırmak, görevleri otomatikleştirmek, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ve inovasyonu teşvik etmek için çeşitli iş fonksiyonlarında önemli avantajlar sunuyor. Kuruluşlar, üretken yapay zekayı stratejik olarak uygulayarak operasyonlarını optimize edebilir, yeniliği teşvik edebilir ve rakiplerin önünde kalabilir.
Bu örneklerin kanıtladığı gibi, insan gözetimi veya müdahalesi olmadan yalnızca yapay zeka sistemlerine güvenmek hatalara, yanlış yorumlamalara veya taraflı sonuçlara yol açabilir. Önyargı, yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili başka bir zorluktur. Yapay zeka modelleri, doğal önyargılar içerebilecek geçmiş verilerden öğrenir. Düzgün bir şekilde ele alınmazsa, bu önyargılar ayrımcı uygulamaları sürdürebilir ve sosyal eşitsizlikleri güçlendirebilir.
Bu nedenle yapay zeka sistemlerinin adil ve etik kullanımını sağlamak için insan müdahalesi çok önemlidir. Özellikle riskli durumlarda yapay zeka sistemleri tarafından oluşturulan yanıtların izlenmesi, değerlendirilmesi ve doğrulanması için insan gözetimi gereklidir. Diğer bir endişe ise yapay zekanın oluşturduğu deepfake veya halüsinasyon potansiyelidir.
Yapay zeka algoritmaları, özellikle üretken modellerde, oldukça gerçekçi ancak uydurma içerik oluşturma yeteneğine sahiptir. Resimler, videolar veya ses kayıtları gibi. Bunun yanlış bilgi verilmesi veya bireyin itibarının zedelenmesi gibi ciddi sonuçları olabilir. Kötüye kullanımı önlemek amacıyla bu tür içeriğin gerçekliğini ve geçerliliğini doğrulamak ve teyit etmek için insan müdahalesi hayati önem taşıyor.
Ayrıca, yapay zeka kullanımını çevreleyen yasal ve fikri mülkiyet veya fikri mülkiyet sorunlarının da tam olarak anlaşılması gerekmektedir. Yapay zeka sistemleri geliştikçe sahiplik, gizlilik, veri koruma ve yapay zekanın ürettiği sonuçların sorumluluğuyla ilgili sorular ortaya çıkıyor. Açık yasal çerçeveler, etik kurallar ve fikri mülkiyet hakları oluşturmak, yapay zeka teknolojilerinin sorumlu ve hesap verebilir bir şekilde konuşlandırılmasını sağlamak için çok önemlidir.
Yapay zeka, zaman alıcı, pratik olmayan veya yoğun emek gerektiren görevleri üstlenerek iş yüklerini azaltmak ve stresi hafifletmek için muazzam bir potansiyel sunuyor. Yapay zeka, idari süreçleri otomatikleştirerek ve tehlikeli ortamlarda yardımcı olarak üretkenliği, güvenliği ve genel işyeri refahını artırabilir. Ancak önyargı, insan gözetimi ve hesap verebilirlik gibi etik hususların ele alınması önemlidir. İnsan müdahalesi ile yapay zeka kullanımı arasında doğru dengeyi yakalamak, bu dönüştürücü teknolojinin sorumlu ve faydalı bir şekilde kullanılmasını sağlamak için çok önemlidir.
Bilgi Kontrolü: Üretken Yapay Zeka ve İş Etkisinin İncelenmesi
- Yapay zeka için ele alınan temel kavramları inceleme.
- Günlük iş operasyonlarına uygulanan üretken yapay zekanın temel ilkelerini tanımlamak.
- Üretken yapay zekanın pratik uygulamalarını ve bunun içerik oluşturma, ürün tasarımı veya müşteri deneyimini geliştirme üzerindeki etkisini tanımak.
- Kuruluşların inovasyonu teşvik etmek ve operasyonları optimize etmek için üretken yapay zekadan stratejik olarak nasıl yararlanabileceklerini tanımak.
- İlgili zorlukları kabul ederek üretken yapay zekayı iş operasyonlarında uygulamanın potansiyel faydalarını belirlemek.
Çoktan Seçmeli Soru-Cevap
Soru 1: Bir uygulamanın, tam olarak ne çıktısı alınacağı söylenmeden, bir pazarlama kampanyası için yenilikçi fikirler ve yeni çözümler üretebildiğini varsayalım. Bu ne tür bir yapay zekayı tanımlıyor?
- Yapay zeka robotiği (AI robotics)
- Üretken Yapay Zeka (Generative AI)
- Kavramsal Yapay Zeka (Conceptual AI)
- Tahmine Dayalı Yapay Zeka (Predictive AI)
Cevap:
2. Üretken Yapay Zeka
Geri bildirim:
Seçenek 1: Bu seçenek doğru değil. Robotik yapay zekayı kullanabilirken, doğası gereği yapay zeka değildir çünkü robotik fiziksel makineyi ifade ederken yapay zeka zeka ve karar verme yeteneklerine odaklanır.
Seçenek 2: Bu seçenek doğrudur. Üretken yapay zeka, açık talimatlar gerektirmeden tamamen yeni ve orijinal yaratımlar üretmesine olanak tanıyan karmaşık algoritmalar ve derin öğrenme teknikleri kullanır.
Seçenek 3: Bu seçenek doğru değil. Kavramsal yapay zeka, belirli bir yapay zeka türü olarak mevcut değildir. Yapay zekanın geniş alanını ve çeşitli uygulamalarını tanımlamak için sıklıkla kullanılan bir terimdir.
Seçenek 4: Bu seçenek doğru değil. Tahmine dayalı yapay zeka, belirli talimatlara ve veri analizine göre metin çevirisi gibi bir görevi gerçekleştirme kapasitesini kazanmak için mevcut dil modellerinden ve veri kümelerinden yararlanır.
Soru 2: Günümüzde iş dünyasında sıklıkla kullanılan dört yapay zeka uygulamasını tanımlayın.
- Otomatik tamamlama
- Nesne algılama
- Yüz tanıma
- Duygu analizi
- Psikanaliz
- Adli karar alma
Cevap:
1.Otomatik tamamlama
2.Nesne algılama
3.Yüz tanıma
4.Duygu analizi
Geri bildirim:
Seçenek 1: Bu seçenek doğrudur. Otomatik tamamlama, birinin bir sorgu veya mesajda yazmaya başladığı şeyin bağlamına göre tamamlama önermek için sıklıkla kullanılan bir yapay zeka örneğidir.
Seçenek 2: Bu seçenek doğrudur. Nesne algılama, video gözetimindeki nesneleri veya insanları algılamak gibi, görüntüler veya videolar içindeki belirli nesneleri tanımlamak ve bulmak için kullanılan yaygın olarak kullanılan bir yapay zeka örneğidir.
Seçenek 3: Bu seçenek doğrudur. Yapay zekanın yaygın bir kullanım örneği, yüz tanımadır; burada yapay zeka, saklanan bir profildeki yüz özelliklerine göre insanların yüzlerini tanımlar veya “tanır”.
Seçenek 4: Bu seçenek doğrudur. Yapay zekanın sık uygulanan bir uygulaması olan duygu analizi, olumlu veya olumsuz müşteri tepkisi gibi metinlerdeki duyguları analiz eder.
Seçenek 5: Bu seçenek doğru değil. Yapay zeka, psikanaliz gibi bir uygulama için gereken bilinç, duygu veya öz farkındalıktan yoksundur.
Seçenek 6: Bu seçenek doğru değil. Hukuk uygulamak, dava açmak veya bir karara varmak, yapay zekanın ideal olarak uygun olmadığı karmaşık karar verme süreçlerinin örnekleridir.
Soru 3: Finans sektöründeki Ahmet, mevcut piyasa koşullarına göre optimize edilmiş bütçe tahsisleri sağlamak ve böylece verimliliğini artırmak için üretken bir yapay zeka algoritması kullanıyor. Bu, yapay zekanın hangi stratejik kullanımını tanımlıyor?
- Müşteri memnuniyetini arttırmak
- Sıradan görevleri otomatikleştirme
- Pazar erişimini genişletmek
- Karar verme süreçlerine yardımcı olmak
Cevap:
4. Karar verme süreçlerine yardımcı olmak
Geri bildirim:
Seçenek 1: Bu seçenek doğru değil. Üretken yapay zeka, insan gözetimine uygunluğun izlenmesine yardımcı olabilirken, mevzuata uygunluk, yetkililer tarafından belirlenen belirli kurallara ve düzenlemelere uymayı içerir; bu, bu durumda yapay zekanın finansla ilgili stratejik bir kullanımı değildir.
Seçenek 2: Bu seçenek doğru değil. Üretken yapay zeka, sıradan görevleri otomatikleştirmede üstün olmasına rağmen, gerçek zamanlı öneriler ve tavsiyeler sağlamak, otomasyon görevlerine örnek değildir.
Seçenek 3: Bu seçenek doğru değil. Üretken yapay zeka değerli bilgiler sunsa da asıl amacı doğrudan pazar erişimini genişletmek değildir. Pazar erişimini genişletmek, pazar araştırması, hedefli pazarlama kampanyaları ve yeni pazarlara girme gibi stratejileri içerir.
Seçenek 4: Bu seçenek doğrudur. Üretken yapay zeka, verileri analiz ederek ve iç görüler sunarak karar verme süreçlerini geliştirerek operasyonel verimliliğin ve genel organizasyon performansının iyileşmesine yol açar.
Soru 4: Üretken yapay zeka, emek yoğun görevlerin yükünü hafifletebilir ancak belirli senaryolarda sınırlamalarla karşılaşabilir. Üretken yapay zekanın insan gözetimini gerekli kılan üç sınırlaması nedir?
- Öngörülemeyen durumlara uyum sağlayamama
- Bağlamsal anlayış eksikliği
- Sınırlı yaratıcılık ve sezgi
- Tekrarlanan eylemlerin verimliliğinin azalması
- Metni anlayamama veya yorumlayamama
Cevap:
1. Öngörülemeyen durumlara uyum sağlayamamak
2. Bağlamsal anlayış eksikliği
3. Sınırlı yaratıcılık ve sezgi
Geri bildirim:
Seçenek 1: Bu seçenek doğrudur. Üretken yapay zeka yoğun emek gerektiren ve tekrarlayan görevlere uygun olsa da öngörülemeyen durumlara uyum sağlamada veya yeni zorluklarla baş etmede zorluk yaşayabilir.
Seçenek 2: Bu seçenek doğrudur. Üretken yapay zeka, insanlarla karşılaştırıldığında bağlamsal anlayıştan yoksundur. Gerçeklerin, görüntülerin ve metinlerin anlaşılmasını kopyalamasını sağlayan karmaşık algoritmalar ve derin öğrenme teknikleri kullanırken, tamamen yeni ve orijinal yaratımlar üretme yeteneği, insanlardan gelen talimatlarla güçlendirilmedikçe sınırlıdır.
Seçenek 3: Bu seçenek doğrudur. Üretken yapay zeka, tekrarlanan sıradan veya zaman alıcı görevlerde başarılı olsa da, yaratıcılık ve sezgi açısından sınırlamaları vardır ve bu tür eylemleri insanlarla aynı düzeyde gerçekleştirmesi beklenemez.
Seçenek 4: Bu seçenek doğru değil. Üretken yapay zeka, emek yoğun görevlerin otomatikleştirilmesinde, insan kaynakları üzerindeki yükün azaltılmasında ve operasyonel verimliliğin artırılmasında oldukça faydalı olabilir, çünkü tekrar etmekten sıkılmayacak veya yorulmayacaktır.
Seçenek 5: Bu seçenek doğru değil. Üretken yapay zeka, bir veri kümesinin analizine dayanarak metin ve konuşma bağlamını insan düzeyindeki anlayışı etkili bir şekilde taklit edecek şekilde yorumlamasını sağlayan karmaşık algoritmalar ve derin öğrenme teknikleri kullanır.
İçerik Kaynak – Terim ve Açıklamaları
| Terimler | Açıklama |
| 3D CAD yazılımı | Mühendislik ve tasarımda yaygın olarak kullanılan, üç boyutlu tasarım ve modellerin oluşturulmasına ve değiştirilmesine olanak tanıyan bilgisayar destekli tasarım yazılımı. |
| A/B testi | Hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfası veya uygulama gibi bir öğenin iki sürümünü birbiriyle karşılaştıran bir araştırma yöntemi. |
| Kabul şartları | Yazılım gibi bir ürünün kullanıcı, müşteri veya diğer paydaşlar tarafından kabul edilmesi için karşılaması gereken koşullar. |
| kesinlik | Güvenilir karar verme ve analiz için hayati önem taşıyan veri, bilgi veya tahminlerdeki doğruluk veya kesinlik derecesi. |
| Benimseme | Yapay zeka bağlamında, belirli hedeflere veya faydalara ulaşmak için yapay zeka teknolojilerini veya çözümlerini bir kuruluş veya toplum içinde entegre etme ve kullanma sürecini ifade eder. |
| atik | Değişikliklere ve müşteri ihtiyaçlarına etkili bir şekilde yanıt vermek için işbirliğine ve uyarlanabilirliğe öncelik veren esnek ve yinelemeli bir proje yönetimi yaklaşımı. |
| AI | Yapay zekaya bakın. |
| Yapay zekanın (AI) benimsenmesi | Belirli hedeflere veya faydalara ulaşmak için yapay zeka teknolojilerini veya çözümlerini bir kuruluş veya toplum içinde entegre etme ve kullanma süreci. |
| (AI) Yapay zeka teknikleri | Verileri işlemek, öngörüleri çıkarmak ve tahminlerde bulunmak için yapay zekada kullanılan çeşitli metodolojileri ve algoritmaları kapsar. |
| Yapay zeka destekli sohbet robotları (driven chatbots) | Yapay zeka programları, insan kullanıcılarla konuşmayı simüle etmek için tasarlanmıştır ve genellikle gerçek zamanlı ürün geri bildirimi toplamak için kullanılır. |
| Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik (AI-generated content) | Yapay zeka sistemleri tarafından doğrudan insan müdahalesi olmadan oluşturulan metin, resim veya müzik gibi materyaller. |
| Alexa | Amazon’un, Amazon Echo gibi akıllı hoparlörler aracılığıyla erişilebilen bulut tabanlı ses hizmeti ve sanal asistanı. Alexa, soruları yanıtlamak, akıllı ev cihazlarını kontrol etmek, müzik çalmak ve çeşitli görevleri gerçekleştirmek için doğal dil işlemeyi kullanarak eller serbest ve kullanışlı bir kullanıcı deneyimi sağlar. |
| algoritmik ayarlamalar | Performanslarını artırmak veya değişen koşullara uyum sağlamak için algoritma veya modellerde yapılan değişiklikler. |
| algoritmik önyargı | Eğitim için kullanılan verilerdeki veya algoritma tasarımındaki önyargılar nedeniyle yapay zeka algoritmaları tarafından üretilen adil olmayan veya ayrımcı sonuçların varlığı. |
| Amazon Web Hizmetleri (AWS) | AWS olarak kısaltılır; Amazon tarafından sağlanan ve bilgi işlem gücü, depolama seçenekleri ve ağ oluşturma yetenekleri gibi çok çeşitli hizmetler sunan kapsamlı bir bulut bilişim platformudur. İşletmelerin ve geliştiricilerin ölçeklenebilir, esnek ve uygun maliyetli BT çözümleri oluşturmak için web hizmetlerini kullanmalarına olanak tanır. |
| API | Uygulama programlama arayüzüne bakın. |
| uygulama programlama arayüzü | API olarak kısaltılır, farklı yazılım uygulamalarının birbirleriyle iletişim kurmasına ve etkileşime girmesine olanak tanıyan bir dizi kural ve protokoldür. |
| yapay zeka (artificial intelligence-AI) | AI olarak kısaltılan, problem çözme, öğrenme ve karar verme gibi görevleri yerine getirebilen makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder. |
| otomatik veri modelleme | Veri kümeleri içindeki ilişkileri ve kalıpları temsil eden veri modellerini otomatik olarak oluşturmak için yapay zeka veya makine öğrenimi algoritmalarının kullanımını içerir. |
| otomasyon | Görevleri, süreçleri veya iş akışlarını otomatikleştirmek, manuel müdahale ihtiyacını azaltmak ve verimliliği artırmak için yapay zeka gibi teknolojilerin kullanımını içerir. |
| AWS | Amazon Web Services’e bakın. |
| AWS Bedrock | İşletmelerin yapay zeka modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına yardımcı olmak için Amazon Web Services tarafından sağlanan bir dizi makine öğrenimi aracı ve hizmeti. |
| Azure | Kuruluşların uygulamaları geliştirmesine ve yönetmesine yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri de dahil olmak üzere çeşitli hizmetler sunan, Microsoft tarafından sağlanan bir bulut bilişim platformu. |
| B2B | İşletmeler arası ticareti, işletmeler ve bireysel tüketiciler arasındaki ticaretin aksine şirketler arasındaki ticareti ifade eder. |
| temel yapay zeka ilkeleri | Yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanılmasına yönelik temel yönergeleri ve etik hususları kapsayarak yapay zekanın sorumlu, adil ve insan haklarına ve değerlerine saygılı olmasını sağlayın. |
| iyilik | İyilik yapma ve başkalarının refahını ve faydasını teşvik eden eylemlerde bulunma etik ilkesi, genellikle yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde ve kullanımında dikkate alınır. |
| ön yargı | Yapay zeka bağlamında, eğitim için kullanılan verilerdeki veya algoritma tasarımındaki önyargılar nedeniyle yapay zeka algoritmaları tarafından üretilen adil olmayan veya ayrımcı sonuçların varlığını ifade eder. |
| kör nokta | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka modellerinin belirli kalıpları tanıyamadığı veya anlayamadığı, dolayısıyla yanlışlıklara veya önyargılı kararlara yol açan alanları veya durumları ifade eder. |
| B2B – işten işe | B2B’ye bakın. |
| Alıcı Gereksinimleri | Müşterilerin ihtiyaç ve beklentilerini karşılamak için bir ürün veya hizmetin karşılaması gereken, müşteriler tarafından belirlenen özel koşullar veya kriterler. |
| ChatGPT | OpenAI tarafından geliştirilen, insan benzeri metinler üretebilen ve doğal dil işleme ve konuşma aracıları da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılan büyük bir dil modeli. |
| chief AI officer | Bir kuruluş içindeki yapay zeka stratejilerini ve girişimlerini denetlemekten ve uygulamaktan sorumlu üst düzey yönetici. |
| churn | Müşterilerin veya çalışanların bir şirket veya kuruluşla ilişkilerini kesme oranı; müşteriyi veya çalışanı elde tutma çabalarını takip etmek ve en aza indirmek için çok önemlidir. |
| Bulut depolama | Verilerin internet üzerinden erişilebilen uzak sunucularda saklanmasını ifade ederek kişi ve kuruluşlara yönelik ölçeklenebilir ve esnek veri depolama çözümleri sunar. |
| davranış kodu | Yapay zeka etiği ve sorumlu yapay zeka kullanımına ilişkin hususlar da dahil olmak üzere, bir kuruluş veya topluluk içindeki bireylere yönelik etik kuralları ve davranışsal beklentileri ana hatlarıyla belirtir. |
| şirket kültürü | Bir kuruluşun çalışma ortamını şekillendiren ve çalışanların tutum ve eylemlerini etkileyen değerler, inançlar ve davranışlardır. |
| uyum mekanizmaları | Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımında düzenlemelere, politikalara ve etik yönergelere uygunluğu sağlamak için uygulanan süreç ve araçlara bakın. |
| tüketici duyarlılığı | Tüketicilerin bir ürün veya hizmete yönelik olumlu, olumsuz veya tarafsız olabilecek genel tutumu, satın alma kararlarını etkileyebilir. |
| Cortana | Kullanıcıların cihazlarla etkileşime girmesine ve sesli komutlar ve doğal dil sorguları yoluyla bilgilere erişmesine yardımcı olmak için tasarlanmış Microsoft’un sanal asistanı. |
| kritik düşünce | Bilgileri nesnel ve mantıksal olarak analiz etme, değerlendirme ve yorumlama yeteneği, bireylerin bilinçli ve sağlıklı kararlar almasını sağlar. |
| CRM | Müşteri ilişkileri yönetimine bakın. |
| işlevler arası işbirliği | Ortak hedeflere ulaşmak ve farklı uzmanlık gerektiren karmaşık zorlukların üstesinden gelmek için bir kuruluş içindeki farklı departmanlar veya ekipler arasındaki işbirliği ve koordinasyon. |
| yenilik kültürü | Yaratıcılığı, risk almayı ve yeni fikirlerin geliştirilmesini teşvik eden, şirket genelinde yenilikçiliği teşvik eden ve sürekli iyileştirmeyi teşvik eden bir organizasyon ortamı. |
| müşteri desteği | Yapay zeka destekli sohbet robotları veya sanal asistanlar aracılığıyla müşterilere destek, bilgi veya yardım sağlamayı ifade eder. |
| müşteri kaybı | İşletmelerin izlemesi ve ele alması gereken kritik bir ölçüm olan, zaman içinde müşteri veya müşteri kaybını ifade eder. |
| müşteri bilgisi | Tercihler, davranışlar ve bir şirketin ürün veya hizmetleriyle olan etkileşimler de dahil olmak üzere müşteriler hakkında toplanan ve genellikle kişiselleştirilmiş pazarlama ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için kullanılan bilgileri kapsar. |
| müşteri katılımı | Müşterilerin bir marka veya şirketle olan bağlılık, etkileşim ve duygusal bağ düzeyi; onların sadakatini ve işletmeyle etkileşime girme isteklerini etkiler. |
| müşteri deneyimi | CX olarak kısaltılır, müşterilerin şirketin ürünleri, hizmetleri veya destek kanallarıyla olan etkileşimleri ve deneyimlerine dayalı olarak bir marka hakkında sahip oldukları genel izlenim ve algıyı ifade eder. |
| müşteri desteği | İlişkiler kurmak, ürün veya hizmetleri tanıtmak ve müşteri ihtiyaç ve endişelerini gidermek için potansiyel veya mevcut müşterilere ulaşmayı amaçlayan faaliyetler ve girişimler. |
| müşteri profilleri | Çeşitli veri noktaları ve davranışlar kullanılarak oluşturulan kapsamlı müşteri açıklamaları. |
| müşteri ilişkileri | Tutarlı ve olumlu deneyimler yoluyla güven, sadakat ve memnuniyet oluşturmaya odaklanan, bir işletme ile müşterileri arasındaki bağlantı ve etkileşim. |
| müşteri ilişkileri yönetimi | CRM olarak kısaltılır; mevcut ve potansiyel müşterilerle olan etkileşimleri yönetmek ve analiz etmek, müşteri katılımını ve ilişkilerini geliştirmek için kullanılan bir sistemdir. |
| müşteri memnuniyeti | Müşterilerin bir ürün, hizmet veya bir şirketle olan etkileşiminden duydukları memnuniyet ve tatmin düzeyi, onların tekrar satın alma veya tavsiye etme olasılığını etkiler. |
| müşteri segmentasyonu | Hedefli pazarlama için müşteri tabanını benzer özelliklere sahip bireylerden oluşan gruplara ayırma süreci. |
| Müşteri Deneyimi | Müşteri deneyimine bakın. |
| DALL-E | OpenAI tarafından geliştirilen, metinsel açıklamalardan yaratıcı görüntüler üretebilen üretken bir yapay zeka modeli. |
| veri analizi | Karar verme, problem çözme ve eğilimleri veya kalıpları anlamak için kullanılan, anlamlı içgörüler ve sonuçlar elde etmek amacıyla verilerin incelenmesi ve yorumlanması. |
| veri analizi | Çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak içgörü elde etmek ve veriye dayalı kararlar vermek için büyük veri kümelerini inceleme, temizleme, dönüştürme ve yorumlama süreci. |
| veri temizleme | Analiz veya yapay zeka modeli eğitimi için veri kalitesini ve güvenilirliğini artırmak amacıyla veri kümelerindeki hataları, tutarsızlıkları veya yanlışlıkları belirleme ve düzeltme süreci. |
| veri girişleri | İşlenmek ve analiz edilmek üzere bir sisteme girilen veriler. |
| veri gölleri | İhtiyaç duyulana kadar büyük miktarda ham veriyi kendi yerel formatında tutan büyük depolama havuzları. |
| veri okuryazarlığı | Verileri okuma, anlama ve verilerle iletişim kurma becerisi; bireylerin veri analizine dayalı olarak yorumlamasını ve bilinçli kararlar almasını sağlar. |
| veri yönetimi | Verileri güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplama, saklama ve kullanma uygulamasıdır. |
| veri modelleme | Veritabanlarında veya yapay zeka uygulamalarında kullanılmak üzere bilgileri verimli bir şekilde düzenlemek, entegre etmek ve depolamak için veri yapılarının ve ilişkilerin bir temsilini oluşturma süreci. |
| veri kalıpları | Veri kümelerinde bulunan ve genellikle gelecekteki eğilimleri veya davranışları tahmin etmek için kullanılan tanınabilir ve yinelenen temalar veya eğilimler. |
| veri gizliliği | Kişisel veya hassas verilerin korunmasını ve uygun şekilde işlenmesini içerir; bireylerin bilgilerine rızaları olmadan erişilmemesini veya kullanılmamasını ve yetkisiz erişim veya ihlallere karşı korunmasını sağlar. |
| veri gizliliği ve etiği | Verilerin, özellikle de kişisel verilerin sorumlu bir şekilde ele alınması, işlenmesi ve korunmasına ve bunların teknoloji ve iş dünyasında kullanımının etik sonuçlarına ilişkin endişeler. |
| veri koruması | Verileri yetkisiz erişime, kaybolmaya veya hırsızlığa karşı güvence altına almak ve korumak, hassas bilgilerin gizliliğini ve bütünlüğünü sağlamak için uygulanan önlem ve uygulamaları ifade eder. |
| veri doğrulama | Tutarlı olduğundan ve belirli standartlara veya gereksinimlere uygun olduğundan emin olmak için verilerin doğruluğunu, eksiksizliğini ve güvenilirliğini doğrulama süreci. |
| veri çekişmesi | Ham verileri analiz veya modelleme için temizleme, dönüştürme ve hazırlama süreci; bunun yapay zeka veya diğer uygulamalarda kullanıma uygun bir formatta olmasını sağlama. |
| hata ayıklama | Bir yazılım uygulamasındaki doğru çalışmayı engelleyen kusurları veya sorunları bulma ve çözme süreci. |
| karar verme | Birden fazla alternatif arasından bir eylem planı seçmeye yönelik bilişsel süreç. |
| karar verme çerçeveleri | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka modelleri tarafından sağlanan veri analizi ve tahminlere dayalı olarak bilinçli kararlar almak için kullanılan yapılandırılmış yaklaşımlar veya metodolojiler. |
| tanımlayıcı istatistikler | Özelliklerine ve eğilimlerine ilişkin içgörü sağlamak için çeşitli istatistiksel ölçümleri kullanan verilerin analizine ve özetine bakın. |
| teşhis istatistikleri | Verilerdeki belirli kalıplara veya sonuçlara katkıda bulunan nedenleri veya faktörleri belirlemek için kullanılan istatistiksel tekniklere bakın. |
| disruption | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesinin neden olduğu, iş modellerinde, endüstrilerde veya toplumsal dinamiklerde değişikliklere yol açan önemli etki veya dönüşümü ifade eder. |
| e-ticaret (e-commerce) | Elektronik ticaret olarak da bilinen, mal ve hizmetlerin internet üzerinden alım satımını ifade eder. İşletmeler, tüketiciler veya her ikisinin birleşimi arasındaki çevrimiçi işlemleri içerir; ürün ve hizmetlere küresel erişim, basitleştirilmiş ödeme süreçleri ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sağlar. |
| edge cases | Yazılım işleminin sınırlarında meydana gelen ve genellikle sistemdeki hataları veya sorunları ortaya çıkarabilen aşırı koşullar veya olağandışı durumlar. |
| elektronik ticaret | Bakınız e-ticaret. |
| duygusal zeka | EQ olarak kısaltılır; kişinin kendi duygularını anlama ve yönetme, başkalarının duygularını tanıma ve onlarla empati kurma, kişilerarası ilişkileri ve karar almayı etkileme yeteneği. |
| empatik liderlik | Empatik liderlik olarak da bilinen liderlik, ekip üyelerinin ve paydaşların duygularına ve ihtiyaçlarına değer veren ve bunları anlayan, pozitif ve destekleyici bir çalışma ortamını teşvik eden liderliktir. |
| empati | Daha iyi iletişimi, işbirliğini ve ilişki kurmayı teşvik ederek başkalarının duygularını ve bakış açılarını anlama ve paylaşma kapasitesi. |
| empatiye dayalı karar verme | Kararların bireyler veya gruplar üzerindeki etkisini dikkate almak ve daha şefkatli seçimler yapmak için empati ve duygusal zekanın karar verme sürecine dahil edilmesini ifade eder. |
| çalışan | Bir şirket veya kuruluş için çalışan, iş gücünün bir parçası olarak amaç ve hedeflerine katkıda bulunan kişi. |
| çalışan bağlılığı | Çalışanların işlerine ve organizasyonlarına karşı gösterdikleri duygusal bağlılık ve bağlılık; onların motivasyonunu, üretkenliğini ve genel tatminini etkiler. |
| çalışan deneyimi | Bir çalışanın işvereniyle olan genel yolculuğu ve etkileşimi, işe alımdan işten ayrılmaya kadar iş hayatının tüm yönlerini kapsar ve bunun performans ve memnuniyet üzerindeki etkisidir. |
| çalışan geri bildirim sistemi | Çalışanlardan girdi, fikir ve önerileri toplamak ve toplamak için kullanılan, performansın iyileştirilmesine yönelik içgörüler sağlayan ve işyerindeki endişeleri gideren süreçler ve araçlar. |
| çalışan inceleme döngüsü | Profesyonel büyüme ve gelişmeyi değerlendirmek ve desteklemek amacıyla genellikle yılda bir veya altı ayda bir gerçekleştirilen, performans değerlendirmeleri ve çalışanlara verilen geri bildirimler için düzenli bir dönem. |
| EQ | Bakınız duygusal zeka. |
| erozyon | Müşteri veya çalışan katılımının ve memnuniyetinin kademeli olarak azalması veya azalması, çoğunlukla sadakatin ve elde tutmanın azalmasına yol açar. |
| etik yapay zeka | Yapay zeka teknolojilerinin etik ilkelere uygun, insan haklarına saygılı, zarar verici veya ayrımcı uygulamalardan kaçınacak şekilde geliştirilmesi ve kullanılması. |
| etik hususlar | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerinin ahlaki sonuçlarına değinerek bunların etik normlara uygun olmasını, mahremiyetin korunmasını ve bireylere ve topluma zarar verilmesini önlemesini sağlayın. |
| etik | Yapay zeka bağlamında, potansiyel riskleri, önyargıları ve etik zorlukları ele alarak yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini, konuşlandırılmasını ve kullanılmasını yöneten ilke ve yönergelere bakın. |
| etik kurulu | Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasında etik uygulamaların gözden geçirilmesinden, yönlendirilmesinden ve sağlanmasından sorumlu bir komite veya grup. |
| yüz tanıma | Genellikle güvenlik, kimlik doğrulama ve gözetim amacıyla kullanılan, benzersiz yüz özelliklerini analiz ederek bireyleri tanımlayan ve doğrulayan bir yapay zeka teknolojisi. |
| adalet | Bireylere tarafsız, önyargısız ve ayrımcılığa uğramadan davranma, eşit fırsatlar ve sonuçlar sağlama yönündeki etik prensip, özellikle yapay zeka geliştirme ve uygulamalarında çok önemlidir. |
| özellik mühendisliği | Makine öğrenimi modellerinin performansını ve doğruluğunu artırmak için ham verilerden ilgili özellikleri seçme, dönüştürme veya oluşturma süreci. |
| özellik önceliklendirmesi | Bir ürünün özelliklerinin önemine veya aciliyetine göre geliştirilmesi veya piyasaya sürülmesi gereken sırayı belirleme süreci. |
| işlevsel belgeler | Bir sistemin veya uygulamanın özelliklerini, yeteneklerini ve çalışmasını açıklayan teknik belgeler. |
| GAN | Bkz. üretken rakip ağ. |
| GDPR | Bkz. Genel Veri Koruma Yönetmeliği. |
| Genel Veri Koruma Yönetmeliği | GDPR olarak kısaltılan, Avrupa Birliği ve Avrupa Ekonomik Alanı içindeki bireyler için veri koruma ve gizliliği ele alan, kişisel verilerinin kontrolünü ve korunmasını sağlayan, AB hukukunda yer alan bir düzenlemedir. |
| üretken rakip ağ | GAN olarak kısaltılır; iki sinir ağının (üretici ve ayırıcı) yüksek kaliteli sentetik veriler üretmek için birbirleriyle yarıştığı bir tür yapay zeka modelidir. |
| üretken yapay zeka | Genellikle büyük veri kümeleri ve karmaşık algoritmalar kullanarak metin, resim veya müzik gibi yaratıcı ve orijinal içerik üretebilen yapay zeka modelleri. |
| üretken yapay zeka zihniyeti | Üretken yapay zeka tekniklerini ve araçlarını kullanarak yaratıcılığı, merakı ve yeni olasılıkların keşfedilmesini teşvik eden, yenilikçiliği ve yeni yaklaşımları teşvik eden bir düşünme biçimi. |
| üretken tasarım | Tanımlanmış parametreler dahilinde çok sayıda tasarım olanağı yaratmak için algoritmaları kullanan ve genellikle tasarımları belirli kriterlere göre optimize etmek için kullanılan bir metodoloji. |
| üretken önceden eğitilmiş transformatör | OpenAI tarafından geliştirilen, kullanıcılarla doğal ve etkileşimli tartışmalar yapabilen gelişmiş bir konuşma yapay zeka modeli olan GPT olarak kısaltılır. |
| GitHub Copilot | Yazılım geliştiricilerine kod yazma, kod önerileri sağlama ve kod parçacıklarını tamamlama konusunda yardımcı olmak için GitHub tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir araç. |
| Google Bard | Doğal dilde metin yazmaya ve oluşturmaya yardımcı olmak için tasarlanmış, Google tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir araç. |
| Google Cloud | Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri de dahil olmak üzere, uygulamaların oluşturulması ve dağıtılması için çeşitli araçlar ve kaynaklar sağlayan, Google tarafından sunulan bir bulut bilişim hizmetleri paketi. |
| Yönetim | Yapay zeka bağlamında, bir kuruluş veya toplumda yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesine, konuşlandırılmasına ve kullanımına rehberlik eden, etik, sorumlu ve uyumlu uygulamaları sağlayan kuralların, politikaların ve kontrollerin oluşturulmasını ifade eder. |
| GPT | Bkz. üretken, önceden eğitilmiş transformatör. |
| büyüme zihniyeti | Yeteneklerin ve yeteneklerin çaba, öğrenme ve azim yoluyla geliştirilebileceğine olan inanç, öğrenme isteğini teşvik eder ve kişisel ve mesleki gelişime ulaşmak için zorlukları kabul eder. |
| korkuluklar | Yapay zeka bağlamında, zararlı, önyargılı veya istenmeyen çıktılar üretmelerini önlemek ve etik ve güvenli sınırlar içinde kalmalarını sağlamak için yapay zeka modellerinde önceden tanımlanmış sınırlara veya sınırlamalara başvurun. |
| halüsinasyonlar | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka modellerinin gerçek görünen ancak aslında sentetik olan ve gerçek dünya verilerine dayanmayan içerik ürettiği örneklere bakın. |
| Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası | HIPAA olarak kısaltılır; bireylerin sağlık bilgilerini koruyan ve sağlık sektöründe hasta verilerinin gizliliğini ve güvenliğini sağlayan bir ABD federal yasasıdır. |
| HIPAA | Bkz. Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası. |
| insan-yapay zeka işbirliği | Sorun çözme ve karar vermede daha iyi sonuçlara ve verimliliğe yol açan, ilgili güçlü yönlerden ve uzmanlıklardan yararlanmak için insanlar ve yapay zeka teknolojileri arasındaki etkileşimi ve işbirliğini içerir. |
| implementation | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerinin veya sistemlerinin iş süreçleri, ürünler veya hizmetler gibi gerçek dünya senaryolarına pratik uygulamasını ve entegrasyonunu ifade eder. |
| inaccuracies | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka tarafından oluşturulan içerikteki hatalara veya sapmalara veya doğru veya beklenen sonuçlarla uyuşmayan tahminlere atıfta bulunun. |
| innovation | Çeşitli alanlarda olumlu değişime ve ilerlemeye değer katan ve katkıda bulunan yeni fikirlerin, ürünlerin, hizmetlerin veya süreçlerin yaratılması ve tanıtılması. |
| fikri mülkiyet | Fikri mülkiyet olarak kısaltılır, yaratıcıya veya sahibine münhasır haklar vermek üzere yasalarla korunan buluşlar, tasarımlar veya yaratıcı çalışmalar gibi zihnin soyut yaratımlarını ifade eder. |
| etkileşimli platformlar | Kullanıcı etkileşimini ve katılımını kolaylaştıran dijital araçlar, anında kullanıcı yanıtları ve geri bildirimleri toplamak için gereklidir. |
| IP | Fikri mülkiyete bakın. |
| iş memnuniyeti | Çalışanların işlerinde deneyimledikleri memnuniyet ve doyum düzeyi; genellikle çalışma ortamı, tanınma ve büyüme fırsatları gibi faktörlerden etkilenir. |
| justice | Adalet, eşitlik ve yasa ve düzenlemelere bağlılık etik ilkesi, özellikle yapay zeka teknolojilerinin toplum ve bireysel haklar üzerindeki etkileri dikkate alındığında hayati öneme sahiptir. |
| anahtar performans göstergesi (KPI) | KPI olarak kısaltılır; bir yapay zeka sisteminin, projesinin veya kuruluşun belirli amaç veya hedeflere göre başarısını veya performansını değerlendirmek ve değerlendirmek için kullanılan ölçülebilir bir ölçümdür. |
| KPI | Temel performans göstergesine bakın. |
| büyük dil modeli | LLM olarak kısaltılır; GPT gibi, büyük miktarlarda insan benzeri metinleri işleyebilen ve oluşturabilen bir tür yapay zeka modelidir. |
| liderlik zihniyeti | Liderlerin zorluklara ve karar alma süreçlerine yaklaşımlarını etkileyen, yenilik, empati ve etik kaygılar kültürünü teşvik eden tutum ve inançları. |
| yasal işlem | Yapay zekanın kötüye kullanılması veya hukuki ihtilaflar durumunda gerekli olabilecek kanun ve yönetmeliklerin dava edilmesi ve uygulanması da dahil olmak üzere, hukuk sistemi içerisinde gerçekleştirilen resmi işlemler. |
| yükümlülük | Eylemler veya sonuçlar için yasal sorumluluk veya hesap verebilirlik, özellikle yapay zeka kararlarının bireyleri veya işletmeleri etkilediği senaryolarda, yapay zeka geliştirme ve dağıtımında önemli bir husustur. |
| LLM | Büyük dil modeline bakın. |
| makine öğrenme | ML olarak kısaltılır; kalıpları öğrenmek ve verilerden kararlar almak için eğitim algoritmalarını içeren ve zaman içinde performanslarını iyileştirmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir. |
| makine öğrenimi algoritmaları | Yeni öngörüleri ve kalıpları belirlemek ve çıktıları tahmin etmek için bir yapay zeka sistemi tarafından kullanılabilecek bir dizi kural veya süreç. |
| market intelligence | Müşteriler, rakipler ve diğer pazar dinamikleri hakkındaki bilgiler de dahil olmak üzere, bir pazar hakkında bilgi toplama, analiz etme ve yorumlama süreci. |
| pazar fırsatları | Bir şirketin müşteri taleplerini karşılamak ve rekabet avantajı kazanmak için yeni ürün veya hizmetler sunabileceği pazardaki potansiyel alanlar. |
| pazar fırsatı beyanları | İş büyümesi veya ürün geliştirme için potansiyel alanları vurgulayan pazar verileri analizinden elde edilen kısa sonuçlar. |
| pazarlama | Bir ürün veya hizmetin tanıtımını, satışını ve dağıtımını yapma süreci. |
| MCM | Çoklu bulut yönetimine bakın. |
| ML | Makine öğrenimine bakın. |
| modeller | Yapay zeka bağlamında, verileri işleyebilen, tahminlerde bulunabilen veya eğitim sırasında öğrenilen kalıplara ve bilgilere dayalı olarak belirli görevleri gerçekleştirebilen eğitimli algoritmalara veya sistemlere bakın. |
| moral | Bir kuruluştaki bireylerin veya ekiplerin üretkenliği ve iş performansını etkileyen genel güveni, memnuniyeti ve coşkusu. |
| çoklu bulut yönetimi | MCM olarak kısaltılır, işlemleri kolaylaştırmak ve kaynak kullanımını optimize etmek için birden fazla bulut bilişim ortamını, hizmetini veya platformunu yönetme ve entegre etme sürecini ifade eder. |
| doğal dil işleme | Bilgisayarlar ve insan dilleri arasındaki etkileşime odaklanan, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve oluşturmasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan NLP olarak kısaltılır. |
| NLP | Bkz. doğal dil işleme. |
| uyumsuzluk | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve devreye alınmasında yasal, etik veya düzenleyici gerekliliklere uymama eylemi, bunun potansiyel yasal sonuçlara veya itibar kaybına yol açması. |
| zarar vermeme | Yapay zeka geliştirme ve dağıtımında zarardan kaçınma ve olumsuz sonuçları önleme etik ilkesi, güvenliğin ve yapay zeka teknolojilerinin sorumlu kullanımının önemini vurguluyor. |
| nesne tanıma | Makinelerin görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımlamasına ve sınıflandırmasına olanak tanıyan bir yapay zeka yeteneği. |
| sürekli izleme | Yapay zeka bağlamında, yaşam döngüleri boyunca doğruluğunu, adilliğini ve etik uyumluluğunu sağlamak için yapay zeka sistemlerinin, verilerinin ve sonuçlarının sürekli değerlendirilmesini ve analizini içerir. |
| operasyonel verimlilik | Bir kuruluşun ürün veya hizmetlerini müşterilerine en etkili ve uygun maliyetli şekilde sunma yeteneği. |
| organizasyon kültürü | Bir kuruluş içindeki, kuruluşun kimliğini, atmosferini ve çalışan etkileşimlerini şekillendiren, kuruluş performansını ve başarısını önemli ölçüde etkileyen paylaşılan değerler, inançlar ve davranışlar. |
| performans analitiği | Karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için performans verilerinin analizi. |
| performans değerlendirme | Bir çalışanın performansını, güçlü yönlerini ve iyileştirme alanlarını değerlendirmek, geri bildirim sağlamak ve performansla ilgili hedefler belirlemek için kullanılan bir değerlendirme süreci. |
| performans verisi | Bir yazılım uygulamasının çeşitli koşullar altında (genellikle hız, güvenilirlik ve kaynak kullanımıyla ilgili) nasıl performans gösterdiğine ilişkin öngörüler sağlayan veriler. |
| performans incelemesi | Bir çalışanın performansının, becerilerinin ve başarılarının resmi bir değerlendirmesi olup, genellikle ilerlemeyi tartışmak ve performans hakkında geri bildirim sağlamak için periyodik olarak gerçekleştirilir. |
| kişiselleştirme | Bir hizmeti veya ürünü, genellikle veri ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak belirli kişilere uyum sağlayacak şekilde uyarlamak. |
| kişiselleştirme motorları | Verileri analiz etmek ve özel içerik ve öneriler sunmak için yapay zekayı kullanan sistemler. |
| kişiselleştirilmiş etkileşimler | Bireylere tercihlerine, davranışlarına veya özelliklerine göre sunulan, genellikle yapay zeka kişiselleştirme algoritmalarıyla geliştirilmiş, kişiye özel ve özelleştirilmiş deneyimler veya içerikler anlamına gelir. |
| kişiselleştirilmiş destek sistemi | Bireylere benzersiz ihtiyaçları, tercihleri veya gereksinimlerine göre özelleştirilmiş yardım, rehberlik veya hizmetler sağlayan yapay zeka destekli bir sistem. |
| kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler | PII olarak kısaltılan, adı, adresi, iletişim bilgileri veya biyometrik veriler gibi bir bireyi tanımlayabilen veya ayırt edebilen ve genellikle veri gizliliği yasaları kapsamında özel koruma ve işlem gerektiren her türlü veri veya bilgiyi ifade eder. |
| Kişisel Bilgiler (PII) | Kişisel olarak tanımlanabilir bilgilere bakın. |
| politikalar | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka geliştirme, dağıtım ve kullanımının etik, yasal ve operasyonel yönlerini yöneten kurallar, kurallar veya ilkeler dizisi. |
| kural koyucular | Yapay zeka geliştirme ve dağıtımıyla ilgili olanlar da dahil olmak üzere politika ve düzenlemelerin oluşturulmasından, uygulanmasından ve etkilenmesinden sorumlu kişi veya kuruluşlar. |
| tahmin | Makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitikte yaygın olarak kullanılan, geçmiş verilere ve kalıplara dayanarak gelecekteki sonuçları veya olayları tahmin etme veya tahmin etme eylemi. |
| tahmine dayalı analitik | Modelleri tanımlamak ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verilerin, istatistiksel algoritmaların ve makine öğrenimi modellerinin kullanılması, kuruluşların bilinçli kararlar almasına ve stratejiler geliştirmesine yardımcı olur. |
| tahmine dayalı analitik modelleri | Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları veya davranışları tahmin etmek için kullanılan istatistiksel modeller veya makine öğrenimi algoritmaları. |
| prosedürler | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka geliştirme, konuşlandırma veya operasyonla ilgili belirli görevlerin veya eylemlerin nasıl gerçekleştirileceğini özetleyen özel talimatlar veya protokoller. |
| süreçler | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka sistemlerini veya çözümlerini geliştirme, dağıtma veya sürdürmeyle ilgili yapılandırılmış iş akışlarına, metodolojilere veya adımlara bakın. |
| ürün yönetimi | Bir ürün veya ürün serisinin geliştirilmesini, pazarlanmasını ve genel yönetimini denetlemekle ilgili disiplin ve süreç. |
| ürün önerileri | Müşteri memnuniyetini artırmayı ve tekrar satın almaları teşvik etmeyi amaçlayan, tercihlerine, davranışlarına veya geçmiş verilerine dayalı olarak müşterilere sağlanan yapay zeka destekli öneriler veya tavsiyeler. |
| ürün özellikleri | Bir ürünün özelliklerinin, işlevlerinin ve gereksinimlerinin ayrıntılı açıklamaları, geliştirilmesine ve test edilmesine rehberlik eder. |
| üretkenlik | Bireyler, ekipler veya kuruluşlar tarafından gerçekleştirilen, kullanılan kaynakların verimliliği dikkate alınarak, genellikle otomasyon ve süreç iyileştirmeleriyle geliştirilen çıktı veya işin ölçüsüdür. |
| ürün-pazar uyumu | Bir ürünün belirli bir pazardaki güçlü talebi karşılama derecesi, bu da onun başarı potansiyelini gösterir. |
| profesyonel gelişim | Bir meslek veya alanda becerilerin, bilgilerin ve yeteneklerin ilerletilmesi ve geliştirilmesi; genellikle eğitim, öğrenme fırsatları ve mentorluk ile desteklenir. |
| araştırma | Potansiyel müşterilerden oluşan bir iletişim hattı oluşturmak için genellikle satış ve pazarlamada gerçekleştirilen, potansiyel müşterileri veya iş fırsatlarını belirleme ve nitelendirme süreci. |
| psikolojik güvenlik | Açık iletişimi, fikir paylaşımını ve yapıcı geri bildirimi teşvik eden, çalışanların risk almasını ve olumsuz sonuçlardan korkmadan düşüncelerini ifade etmesini sağlayan işyeri kültürünün bir parçası. |
| Ar-Ge (R&D) | Araştırma ve geliştirmeye bakın. |
| RAI | Sorumlu yapay zeka girişimine bakın. |
| tanıma programı | Çalışanların başarılarını, çabalarını veya katkılarını ödüllendiren ve onaylayan, olumlu bir çalışma kültürünü teşvik eden ve bireyleri başarılı olmaya motive eden kurumsal bir girişim. |
| düzenleme | Yapay zeka bağlamında, sorumlu ve etik uygulamaları sağlamak için yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesini, konuşlandırılmasını ve kullanımını yöneten yasal veya resmi kuralları ve gereksinimleri ifade eder. |
| araştırma ve geliştirme | Ar-Ge olarak kısaltılan yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerini ve uygulamalarını ilerletmek için genellikle yeni atılımlara ve iyileştirmelere yol açan keşif, deney ve inovasyonu içerir. |
| dayanıklılık | Bireylerin veya kuruluşların zorluklarla, aksaklıklarla veya değişimle başa çıkma ve bunlara uyum sağlama yeteneği, onların zorluklar karşısında bile başarılı olmalarını sağlar. |
| sorumlu yapay zeka çerçevesi | Toplum, bireyler ve çevre üzerindeki etki dikkate alınarak yapay zeka teknolojilerinin etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak için tasarlanmış bir dizi kılavuz, ilke ve en iyi uygulamalar. |
| sorumlu yapay zeka girişimi | RAI olarak kısaltılır; yapay zeka geliştirme ve dağıtımında etik hususlar, adalet ve şeffaflık da dahil olmak üzere sorumlu yapay zeka uygulamalarını teşvik etmeye ve uygulamaya odaklanan bir girişim veya proje. |
| tutulma | Çalışanları veya müşterileri bir şirket veya kuruluş içinde tutma yeteneği, çoğunlukla olumlu ve destekleyici bir çalışma ortamı yaratarak ve onların ihtiyaçlarını karşılayarak elde edilir. |
| gelir akışları | Bir işletmenin genellikle çeşitli ürünlerden, hizmetlerden veya genel gelire katkıda bulunan gelir getirici faaliyetlerden oluşan gelir veya gelir kaynakları. |
| risk | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerinin kullanımıyla ilişkili önyargılar, hatalar veya güvenlik ihlalleri gibi olumsuz veya negatif sonuçların potansiyelini ifade eder. |
| risk değerlendirmesi | Yapay zeka bağlamında, güvenliği, güvenliği ve uyumluluğu sağlamak için yapay zeka geliştirme, dağıtım veya kullanımına ilişkin potansiyel riskleri belirleme, değerlendirme ve azaltma süreci. |
| satış | Potansiyel müşteriler bulma, müşteriye ulaşma ve anlaşmaları kapatma da dahil olmak üzere, müşterilere ürün veya hizmet satışıyla ilgili faaliyetler ve süreçler. |
| satış analitiği | Satış eğilimleri, müşteri davranışları ve performans hakkında bilgi edinmek için satış verilerinin ve performans ölçümlerinin analizi, veriye dayalı karar alma ve satış stratejilerini destekler. |
| satış hattı | Satış sürecinin çeşitli aşamalarındaki satış fırsatlarının ve anlaşmaların görsel temsili, potansiyel müşterilerin ve potansiyel müşterilerin müşteri olma yolundaki ilerlemelerinin izlenmesi. |
| satış verimliliği | Satış temsilcilerinin satış hedeflerine ulaşma ve gelir elde etme konusundaki verimliliği ve etkinliği genellikle satış eğitimi, teknoloji araçları ve performans izleme yoluyla artırılır. |
| satış araştırması | Güçlü bir müşteri tabanı oluşturmak için çok önemli bir faaliyet olan potansiyel müşterileri tanımlama ve nitelendirme süreci veya satış fırsatlarıyla etkileşime geçme ve bunları takip etme süreci. |
| satış hedefleme | Satış ve pazarlama çabaları için belirli müşteri segmentlerinin veya potansiyel müşterilerin seçilmesi ve önceliklendirilmesi, ürün ve tekliflerin hedef kitlelerin ihtiyaç ve tercihleriyle uyumlu hale getirilmesi. |
| arama motoru pazarlaması (SEM) | SEM olarak kısaltılır, bir web sitesinin arama motoru sonuç sayfalarındaki görünürlüğünü öncelikle ücretli reklam yoluyla artırmak için kullanılan bir dijital pazarlama stratejisidir. |
| arama motoru optimizasyonu (SEO) | SEO olarak kısaltılır, organik arama motoru sonuçları için dili ve diğer parametreleri optimize ederek bir kişinin web sitesine gelen trafiğin miktarını ve kalitesini artırma uygulamasıdır. |
| öz farkındalık | Kişinin duyguları, güçlü yönleri, zayıf yönleri ve değerleri hakkında bilinçli bilgi ve anlayış, etkili liderliği ve kişisel gelişimi kolaylaştırır. |
| SEM | Arama motoru pazarlamasına bakın. |
| duygu analizi | Metin verilerinde ifade edilen düşüncenin veya duygunun olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirlemek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılması, genellikle belirli bir ürün veya konu hakkındaki müşteri geri bildirimini veya görüşlerini ölçmek için uygulanır. |
| SEO | Arama motoru optimizasyonuna bakın. |
| gerileme | Bir hedefe veya hedefe ulaşmada karşılaşılan, üstesinden gelmek ve ilerlemek için dayanıklılık ve problem çözme gerektiren geçici veya uzun süreli bir engel veya başarısızlık. |
| Siri | Apple’ın sanal asistanı, sesli komutlar ve doğal dil etkileşimleri aracılığıyla kullanıcıların bilgiye erişmesine ve görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olmak için tasarlandı. |
| sosyal ve çevresel etki | Yapay zeka teknolojilerinin ve süreçlerinin toplum, topluluklar ve çevre üzerindeki etkileri, olumsuz sonuçların dikkate alınmasının ve hafifletilmesinin önemini vurgulamaktadır. |
| sosyal dinleme | Bir marka, sektör veya belirli konular hakkında söylenenleri anlamak için sosyal medya kanallarını izleme süreci; genellikle pazarlama stratejilerine ve müşteri katılımına bilgi sağlar. |
| standartlar | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi, kullanılması ve değerlendirilmesi için teknik, etik veya operasyonel gereksinimleri tanımlayan, endüstriler ve uygulamalar genelinde birlikte çalışabilirliği, güvenilirliği ve etik uygulamaları teşvik eden kılavuzlar veya spesifikasyonlar. |
| istatistik | Yapay zeka bağlamında, verileri analiz etmek ve yorumlamak, içgörü sağlamak ve yapay zeka uygulamalarında karar almayı desteklemek için matematiksel tekniklerin kullanımına atıfta bulunun. |
| yönetim kurulu | Bir kuruluş içindeki yapay zeka girişimleri veya projelerine ilişkin stratejik yönlendirmeler belirlemek, rehberlik sağlamak ve kararlar almaktan sorumlu bir grup veya panel. |
| strateji | Yapay zeka bağlamında, bir kuruluş veya iş bağlamında yapay zeka ile ilgili belirli hedeflere veya hedeflere ulaşmak için planların ve eylemlerin formüle edilmesini ve uygulanmasını ifade eder. |
| sentez | Yaratıcı ve orijinal içerik veya içgörüler oluşturmak amacıyla genellikle yapay zekayla alakalı yeni veya kapsamlı bir şey yaratmak için çeşitli öğeleri veya fikirleri birleştirme veya entegre etme süreci. |
| hedef kullanıcı | Davranış, ihtiyaç ve tercihler gibi belirli özelliklere dayalı olarak bir ürün veya hizmetin tasarlandığı ideal veya birincil insan grubu. |
| test senaryoları | Bir test uzmanının, bir yazılım uygulamasının düzgün çalışıp çalışmadığını değerlendirdiği koşullar veya değişkenler kümesi. |
| test kapsamı | Test sürecinin, çeşitli senaryolar ve uç durumlar da dahil olmak üzere bir uygulamanın farklı yönlerini ne ölçüde doğrulayabildiği. |
| test verisi | Bir yazılım uygulamasının veya sisteminin performansını ve işlevselliğini test etmek ve değerlendirmek amacıyla özel olarak oluşturulan ancak etkilenecek popülasyonu taklit eden veri kümeleri. |
| test senaryosu | Bir uygulamanın ne için test edileceğine ilişkin, nasıl test edileceğinden bağımsız olan üst düzey bir açıklama. |
| dönüşüm | Yapay zeka bağlamında, bir kuruluşta veya toplumda, yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi ve entegrasyonu yoluyla elde edilen ve iş modelleri, operasyonlar veya müşteri deneyimleri dahil olmak üzere çeşitli yönleri etkileyen önemli değişiklikleri veya ilerlemeleri ifade eder. |
| şeffaflık | Yapay zeka bağlamında, yapay zeka modellerinin karar verme süreçlerini ve sonuçlarını anlaşılır, yorumlanabilir ve açıklanabilir hale getirerek yapay zeka uygulamalarında güveni ve hesap verebilirliği teşvik etmeyi ifade eder. |
| devir | Çalışanların bir kuruluştan ayrılma oranı veya ayrılan çalışanları değiştirme süreci, kurumsal istikrarı ve performansı etkiler. |
| kullanıcı bilgisi | Kullanıcıların etkileşimleri, davranışları, tercihleri ve demografik bilgileri hakkında toplanan ve bir ürün veya hizmetle ilgili deneyimlerini anlamak ve geliştirmek için kullanılan bilgiler. |
| kullanıcı etkileşimi | Bir kullanıcının bir ürün, hizmet, dijital içerik veya markayla etkileşiminin ve katılımının kapsamı ve derinliği. Bu öğelerin kullanıcıların dikkatini ne kadar etkili bir şekilde çektiğini ve koruduğunu değerlendirmek, bunların çekiciliğini, alaka düzeyini ve genel kullanıcı deneyimi kalitesini gösteren önemli bir ölçümdür. |
| kullanıcı geribildirimi | Kullanıcıların bir ürün veya hizmetle ilgili deneyimleri hakkında sağladığı ve ürün geliştirme ve iyileştirme açısından çok önemli olabilecek bilgiler. |
| kullanıcı ihtiyaçları ve hedefleri | Kullanıcıların bir ürün veya hizmetle yerine getirmeye çalıştığı özel gereksinimler ve hedefler. |
| kullanıcı kişileri | Hedeflenen bir demografik, tutum ve davranış kümesindeki farklı kullanıcı türlerini temsil etmek için oluşturulan yarı kurgusal karakterler. |
| kullanıcı hikayeleri | Bir yazılım özelliğinin son kullanıcı bakış açısıyla hikaye şeklinde oluşturulmuş, ihtiyaçlarına ve kazanacakları değere odaklanan açıklamaları. |
| kullanıcı kelimesi kelimesine | Anketler, röportajlar veya geri bildirimler aracılığıyla kullanıcılardan elde edilen doğrudan alıntılar, bir ürün veya hizmet hakkındaki deneyimlerine ve görüşlerine ilişkin filtrelenmemiş bilgiler sağlar. |
| değer teklifi | Bir ürün veya hizmetin benzersiz faydalarını vurgulayarak müşteriye sunulacak değer vaadi. |
| sanal denemeler | Müşterilerin dijital görüntüler veya artırılmış gerçeklik kullanarak giysi veya aksesuar gibi ürünlerin üzerlerinde nasıl görüneceğini görselleştirmelerine olanak tanıyan teknoloji çözümleri. |
| refah | Genellikle işyeri kültürü, destek ve iş-yaşam dengesinden etkilenen bireylerin fiziksel, zihinsel ve duygusal sağlık ve mutluluk durumu. |
| tel kafes | Bir web sayfasının veya yazılım arayüzünün yapısını özetlemek için genellikle yazılım geliştirmede kullanılan şematik veya plan. |
| iş randevusu | Çalışanların işlerine ve organizasyonlarına yönelik coşku, bağlılık ve katılım düzeyi, artan üretkenlik ve iş tatmini ile ilişkilidir. |
| iş akışı (workflow) | Belirli bir sonuca ulaşmak için genellikle bilgi, malzeme veya görevlerin koordinasyonunu ve hareketini içeren, bir süreci oluşturan adımlar veya faaliyetler dizisi. |
