YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİSİ İLE YARIŞ BAŞLIYOR

YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİSİ İLE YARIŞ BAŞLIYOR

Bugün Yapay Zekâ uygulamaları kullanmayan, bünyesinde Yapay Zekâ birimleri,  Yapay Zekâ yatırımları ve çalışmaları bulunmayan, birçok işletme on yıl sonra rakipleri ile yarışamayacak ve çoğu yok olacaktır. Günümüzün çoğu iş yapış modelleri ve meslekleri Yapay Zekâ ile yakın bir gelecekte olmayacak, Yapay Zekânın yaygınlaşması ile bugün adını bile duymadığınız birçok yeni meslekler ortaya çıkacaktır.

Siz hâlâ yarışa başlamadınız mı?

Yapay Zekâ teknolojisinden uzak kalmamak için işletmelerinizde neler yapılabilir?

• İŞLETMELERDE YAPAY ZEKÂ DEPARTMANLARI KURULMALI

İşletmenize Yapay Zekâ ile ilgili gelişmeleri ve teknolojileri araştıran, bu gelişmeleri günü gününe takip eden ve aksiyon alan, en yeni Yapay Zekâ uygulamalarını iş süreçlerinize uyarlayan bir departman kurmadıysanız yarıştan kopmak üzeresiniz.  Yapay Zekâ departmanı BT departmanının bir alt işi gibi görülmemeli başlı başına multidisipliner bir yaklaşımla Yapay Zekâ ile ilgili gelişmeleri takip eden personellerden oluşmalıdır.

Yapay Zekâ biriminizde Bilişim Teknolojileri Uzmanları, Matematikçi, Hukukçu, Dilbilimci, Felsefeci, Psikolog, Bilgisayar, Makine, Elektrik Elektronik ve birçok mühendislik dallarından işletmeninizin yaptığı iş özelinde teknolojik geliştirmeler yapabilecek elemanlarınız olmalıdır.

Bu disiplinlerin her biri, yapay zekanın farklı yönlerini ele alarak,  Yapay Zekâ teknolojilerinin daha etkili, verimli ve etik bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunur.  Yapay Zekâ multidisipliner bir alandır ve birçok farklı bilim dalından bilgi ve yöntemler içerir. Bu bilim dalları ve disiplinler, Yapay Zekânın geliştirilmesi, uygulanması ve anlaşılmasında kritik öneme sahiptir.

Yapay zekada sıkça kullanılan multidisipliner bilim dalları:

İşletmenizin yapmış olduğu işer özelinde aşağıdaki multidisipliner bilim dallarından personeller seçilerek bu departmanlarda çalıştırılabilir.

Bilgisayar Bilimleri:

Makine Öğrenimi: Algoritmaların ve modellerin geliştirilmesi, Veri Madenciliği: Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarma, Doğal Dil İşleme (NLP): İnsan dilini anlama ve işleme, Bilgisayarla Görü: Görsel verilerin analizi ve işlenmesi. Robotik: Fiziksel robotların kontrolü ve otomasyonu.

Matematik ve İstatistik:

Lineer Cebir: Vektörler ve matrisler üzerinde işlemler. Olasılık Teorisi: Belirsizlik ve rastgelelik ile başa çıkma. Optimizasyon: En iyi çözümleri bulma. İstatistiksel Analiz: Veri analizinde istatistiksel yöntemler kullanma.

Mühendislik:

Yapay Zekâ destekli otonom araç ve cihazların geliştirilmesi için; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği: Donanım ve devre tasarımı. Kontrol Sistemleri: Sistemlerin Yapay Zekâ ile otomatik kontrolü. Makine Mühendisliği: Robotik ve mekanik sistemlerin entegrasyonu.

Bilişsel Bilimler ve Psikoloji:

Bilişsel Modelleme: İnsan bilişsel süreçlerinin modellenmesi. Algı ve Dikkat: İnsan algısının ve dikkat süreçlerinin incelenmesi.

Sinirbilim (Neuroscience):

Beyin Yapıları ve Fonksiyonları: Yapay sinir ağlarının biyolojik beyin modellerinden ilham alması. Nörolojik Bozukluklar: Sinir sistemindeki bozuklukların Yapay Zekâ ile modellenmesi.

Dilbilim (Linguistics):

Sentaks ve Semantik: Dilin yapısal ve anlamsal analizi. Pragmatik: Dilin kullanımı ve bağlam analizi.

Felsefe:

Bilgi Kuramı (Epistemoloji): Bilginin doğası ve sınırları. Zihin Felsefesi: Bilinç ve zihin ile ilgili felsefi sorular. Etik: Yapay Zekânın etik ve toplumsal etkileri.

Ekonomi ve İşletme:

Oyun Teorisi: Karar verme ve stratejik etkileşimler. İş Zekâsı: İş süreçlerinde veri analitiği ve karar destek sistemleri.

Biyoloji ve Genetik:

Biyoinformatik: Genom verilerinin analizi. Evrimsel Algoritmalar: Doğal seçilim ve evrim süreçlerinden ilham alan algoritmalar.

Hukuk:

Veri Gizliliği ve Güvenlik:  Yapay Zekâ ile ilgili yasal düzenlemeler ve etik kurallar. Fikri Mülkiyet Hakları:  Yapay Zekâ tarafından oluşturulan içeriğin sahipliği ve hakları.

• MEVCUT YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI VE YAZILIMLARI DEPARTMANLARINIZA HEMEN ENTEGRE EDİLMELİ.

 YÖNETİM KURULU TOPLANTILARINA KATILAN SANAL YAPAY ZEKÂ ÜYESİ:

Bugün yönetim kurulu toplantılarınızı izleyen, alınan kararların doğruluğunu/gerekliliğini ve etkileriniz analiz eden bir Yapay Zekâ algoritmasını bir üye gibi yönetim kurullarınıza dahil etmediyseniz Yapay Zekâ teknolojileri ile karar alan işletmelerin çok gerisinde kalmışsınızdır.

Yapay Zekâ Yönetim Kurulu Üyesi ne yapar?

• Toplantıları izleyerek Yönetim Kurulu Kararları veri tabanına bilgi aktarır. Geçmiş kararlar ile alınan kararların ilişkilerini düzenler.
• Alınan kararların doğruluk analizlerini, gerçekleştirilme oranlarını, kararların ne kadar efektif olup olmadığını analiz eder.
• Toplantı katılımlarını, devamlılığı, toplantı psikolojisini, katılımcıların davranış analizlerini, toplantının stres düzeyini vb. davranışsal analizler yapar.
• Toplantı ile ilgili verilerin iş zekâsı yazılımları ile anlık olarak yorumlanmasını ve görselleştirilmesini gerçekleştirir. Örneğin: Gamma.app gibi bir Yapay Zekâ sunum hazırlama yazılımı ile otomotiv satışlarının geçmiş ve gelecek perspektifi ile 5 yıllık analizini yapan bir sunumu verilen bilgilere göre bir iki dakikada hazırlanabilir.
• Toplantı esnasında karar verme süreçlerinde Yapay Zekâ üyesine yazılı veya sesli sorular sorularak kritik kararlara destek olması, bilinmeyen konularda bilgi edinilmesi sağlanabilir.
• Toplantı raporunu toplantının biriminden bir iki dakika içerisinde hemen hazırlar, analiz eder, toplantının başarı yüzdesini ve toplantıya ilişkin istenilen diğer tüm bilgileri anında hazırlayabilir.

 

• İNSAN KAYNAKLARI DEPARTMANLARINDA YAPAY ZEKÂ YAZILIMLARI:

İnsan Kaynakları (İK) departmanları, iş süreçlerini optimize etmek, daha iyi kararlar almak ve çalışan deneyimini geliştirmek için Yapay Zekâ Yapay Zekâ araçlarından yararlanabilir. İşte İK’da kullanılan bazı Yapay Zekâ araçları ve örnekleri:

1. Aday Tarama ve Değerlendirme

HireVue: Video mülakatlar ve oyun tabanlı değerlendirmelerle adayların yetkinliklerini analiz eden bir araç.  Yapay Zekâ ve makine öğrenimi kullanarak adayların konuşma kalıplarını, yüz ifadelerini ve diğer davranışlarını değerlendirir.

Pymetrics: Nörobilim tabanlı oyunlar ve Yapay Zekâ kullanarak adayların yetkinliklerini ve kişilik özelliklerini değerlendirir. Özellikle işe alım sürecinde önyargıyı azaltmayı hedefler.

Hiretual: Aday keşfi ve işe alım süreçlerini otomatikleştiren bir araç. Makine öğrenimi algoritmaları kullanarak potansiyel adayları bulur ve değerlendirir.

2. İşe Alım ve Aday Takibi

Greenhouse: Aday izleme sistemi (ATS) ve işe alım yazılımı. İşe alım sürecini optimize etmek için Yapay Zekâ tabanlı öneriler ve analizler sunar.

Lever: Aday takibi ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) fonksiyonlarını birleştiren bir araç.  Yapay Zekâ tabanlı tahminler ve raporlamalar sağlar.

SmartRecruiters: İşe alım sürecini yöneten ve optimize eden bir platform.  Yapay Zekâ destekli aday eşleştirme ve veri analitiği sağlar.

3. Çalışan Analitiği ve Performans Yönetimi

Workday: İş gücü yönetimi ve insan kaynakları bilgi sistemleri (HRIS) sağlayan bir platform.  Yapay Zekâ tabanlı analizler ve raporlamalar ile çalışan performansını ve bağlılığını değerlendirir.

Visier: Çalışan analitiği ve iş gücü planlaması sağlayan bir araç.  Yapay Zekâ tabanlı içgörüler sunarak stratejik İK kararlarını destekler.

Culture Amp: Çalışan anketleri ve geri bildirimler yoluyla çalışan bağlılığını ve performansını ölçen bir platform.  Yapay Zekâ kullanarak anket sonuçlarını analiz eder ve eyleme dönüştürülebilir öneriler sunar.

4. Eğitim ve Gelişim

Coursera for Business: Çalışanların becerilerini geliştirmek için çevrimiçi eğitimler sunar.  Yapay Zekâ tabanlı kişiselleştirilmiş öğrenme yolları ve öneriler sağlar.

Udacity for Enterprise: Çalışanlara yönelik teknoloji ve iş becerileri eğitimleri sunar.  Yapay Zekâ tabanlı öğrenme analitiği ve kişiselleştirilmiş eğitim yolları ile gelişimi destekler.

Degreed: Çalışanların öğrenme ve gelişim süreçlerini yöneten bir platform.  Yapay Zekâ kullanarak bireysel öğrenme yolları ve içerik önerileri sunar.

5. Çalışan Deneyimi ve Katılımı

Gloat: Çalışanların kariyer gelişimini ve iç mobiliteyi destekleyen bir platform.  Yapay Zekâ tabanlı öneriler sunarak çalışanların iç fırsatları keşfetmelerine yardımcı olur.

Peakon: Çalışan geri bildirimlerini toplar ve analiz eder.  Yapay Zekâ kullanarak çalışan bağlılığını artırmak için eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar.

Lattice: Çalışan performansını ve hedef belirleme süreçlerini yöneten bir platform.  Yapay Zekâ tabanlı analizler ile performans değerlendirmelerini ve geri bildirimleri optimize eder.

6. Çalışan Desteği ve İletişimi

Talla: İK ve diğer kurumsal süreçler için akıllı asistanlar sunar.  Yapay Zekâ tabanlı chatbotlar ile çalışan sorularını yanıtlar ve İK süreçlerini otomatikleştirir.

ServiceNow HR Service Delivery: Çalışan destek ve hizmet taleplerini yöneten bir platform.  Yapay Zekâ kullanarak hizmet taleplerini otomatikleştirir ve çalışan memnuniyetini artırır.

Mya Systems: Aday ve çalışan iletişimini yöneten bir Yapay Zekâ tabanlı chatbot. İşe alım sürecinde adaylarla etkileşim kurar ve sorularını yanıtlar.

Bu araçlar, İK departmanlarının daha verimli, etkili ve adil kararlar almasına yardımcı olurken, aynı zamanda çalışanların deneyimini ve memnuniyetini artırmayı hedeflemektedir.

• ÜRETİM PROSESLERİNDE YAPAY ZEKÂ KULLANIMI:

Yapay Zekâ üretim proseslerinde verimliliği artırmak, maliyetleri düşürmek ve kaliteyi iyileştirmek için çeşitli şekillerde kullanılmaktadır. İşte üretim proseslerinde yapay zekanın kullanımıyla ilgili bazı örnekler:

1. Tahminsel Bakım (Predictive Maintenance)

General Electric (GE): GE’nin Predix platformu, endüstriyel ekipmanların bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için Yapay Zekâ ve makine öğrenimi kullanır. Sensörlerden toplanan verileri analiz ederek, olası arızaları önceden tespit eder ve plansız duruşları önler.

Siemens: MindSphere adlı açık IoT işletim sistemi, makine verilerini toplayarak Yapay Zekâ ile analiz eder. Bu sayede ekipmanların bakım ihtiyaçlarını önceden belirleyerek bakım süreçlerini optimize eder.

2. Kalite Kontrol ve Görsel Denetim

Fanuc: Robotik üretim hatlarında Yapay Zekâ destekli görsel denetim sistemleri kullanır. Bu sistemler, üretim süreçlerinde ürünlerin kalitesini gerçek zamanlı olarak kontrol eder ve hataları tespit eder.

Cognex:  Yapay Zekâ tabanlı görsel denetim sistemleri geliştirir. Bu sistemler, üretim hatlarında hızlı ve doğru bir şekilde ürünlerin kalite kontrolünü yapar ve hataları otomatik olarak tanımlar.

3. Talep Tahmini ve Envanter Yönetimi

Toyota:  Yapay Zekâ ve veri analitiği kullanarak talep tahminlerini ve envanter yönetimini optimize eder. Bu sayede üretim süreçlerini daha verimli hale getirir ve stok maliyetlerini düşürür.

Bosch:  Yapay Zekâ destekli sistemlerle tedarik zinciri yönetimini ve talep tahminlerini iyileştirir. Üretim planlamasında daha doğru tahminler yaparak kaynak kullanımını optimize eder.

4. Robotik ve Otomasyon

KUKA:  Yapay Zekâ ile donatılmış endüstriyel robotlar geliştirir. Bu robotlar, üretim hatlarında karmaşık görevleri yerine getirir ve esnek üretim süreçlerini destekler.

ABB:  Yapay Zekâ ve makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışan robotik sistemler kullanır. Bu sistemler, montaj, kaynak, boyama ve diğer üretim süreçlerinde yüksek hassasiyet ve hız sağlar.

5. Üretim Süreç Optimizasyonu

Siemens: Digital Twin teknolojisi kullanarak üretim süreçlerini simüle eder ve optimize eder.  Yapay Zekâ destekli modellerle üretim süreçlerini analiz eder ve verimliliği artırır.

Honeywell:  Yapay Zekâ tabanlı süreç optimizasyon araçları kullanarak üretim süreçlerini iyileştirir. Gerçek zamanlı veri analitiği ile üretim performansını artırır ve maliyetleri düşürür.

 Enerji Yönetimi

Schneider Electric: Enerji yönetim sistemlerinde Yapay Zekâ kullanarak enerji tüketimini optimize eder. Bu sayede üretim tesislerinde enerji verimliliğini artırır ve maliyetleri düşürür.

Siemens: Yapay Zekâ destekli enerji yönetim sistemleriyle üretim süreçlerindeki enerji kullanımını izler ve optimize eder. Bu sistemler, enerji tasarrufu sağlamak ve çevresel etkileri azaltmak için kullanılır.

7. Tedarik Zinciri ve Lojistik

Procter & Gamble (P&G):  Yapay Zekâ tabanlı sistemlerle tedarik zinciri ve lojistik süreçlerini optimize eder. Bu sayede teslimat sürelerini kısaltır ve tedarik zinciri verimliliğini artırır.

Amazon: Depolama ve lojistik süreçlerinde Yapay Zekâ destekli robotlar ve otomasyon sistemleri kullanır. Bu sistemler, siparişleri hızlı ve doğru bir şekilde işleyerek müşteri memnuniyetini artırır.

8. Ürün Geliştirme ve Tasarım

Autodesk:  Yapay Zekâ tabanlı Jeneratif tasarım yazılımları geliştirir. Bu yazılımlar, mühendislerin ve tasarımcıların yeni ürünler yaratırken farklı tasarım seçeneklerini hızlı bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanır.

Nike:  Yapay Zekâ kullanarak yeni ürün tasarımlarını ve üretim süreçlerini optimize eder. Bu sayede inovasyon sürecini hızlandırır ve ürün kalitesini artırır.

Bu örnekler, yapay zekanın üretim proseslerinde nasıl kullanıldığını ve bu kullanımın nasıl önemli faydalar sağladığını göstermektedir. Yapay Zekâ, üretim süreçlerini daha verimli, esnek ve kaliteli hale getirmede önemli bir rol oynamaktadır.

• SATIŞ VE PAZARLAMADA YAPAY ZEKÂ KULLANIMI:

Satış ve pazarlama alanında Yapay Zekâ kullanımı, müşteri etkileşimlerini optimize etmek, verimliliği artırmak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için geniş bir yelpazede uygulanmaktadır. İşte bu alandaki Yapay Zekâ kullanımına dair bazı örnekler:

1. Müşteri Segmentasyonu ve Hedefleme

HubSpot:  Yapay Zekâ tabanlı müşteri segmentasyonu yaparak, müşterileri davranışları ve demografik özelliklerine göre gruplandırır. Bu sayede pazarlama kampanyaları daha hedefli ve etkili hale gelir.

Salesforce: Einstein AI platformu, müşteri verilerini analiz ederek en iyi potansiyel müşterileri belirler ve pazarlama kampanyalarını kişiselleştirir.

2. Kişiselleştirilmiş Pazarlama

Amazon:  Yapay Zekâ algoritmaları kullanarak, müşterilere kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. Bu öneriler, müşterilerin geçmiş satın alma davranışlarına ve gezinme alışkanlıklarına dayanır.

Netflix: Kullanıcıların izleme geçmişini ve tercihlerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunar. Bu sayede kullanıcı bağlılığı ve memnuniyeti artar.

3. Chatbotlar ve Sanal Asistanlar

Drift: Web sitelerinde ve sosyal medya platformlarında müşteri sorularını yanıtlayan Yapay Zekâ tabanlı chatbotlar sunar. Bu chatbotlar, potansiyel müşterilerle etkileşim kurarak satış sürecini hızlandırır.

Intercom: Müşteri destek ve pazarlama süreçlerini otomatikleştiren chatbotlar kullanır. Bu sistemler, müşterilerin sıkça sorulan sorularını yanıtlar ve ürün önerileri sunar.

4. Öngörücü Analitik ve Satış Tahmini

Tableau:  Yapay Zekâ tabanlı analiz araçlarıyla satış verilerini analiz eder ve gelecekteki satış trendlerini tahmin eder. Bu sayede işletmeler, stratejik kararlar alabilir ve satışlarını artırabilir.

Microsoft Dynamics 365:  Yapay Zekâ ve makine öğrenimi kullanarak satış tahminleri yapar ve satış ekiplerine potansiyel fırsatları belirlemelerinde yardımcı olur.

5. Pazarlama Otomasyonu

Marketo:  Yapay Zekâ tabanlı pazarlama otomasyon platformu, e-posta kampanyalarını kişiselleştirir ve optimize eder. Müşterilerin etkileşimlerini analiz ederek en etkili iletişim stratejilerini belirler.

Eloqua:  Yapay Zekâ destekli otomasyon araçlarıyla, müşteri yolculuklarını kişiselleştirir ve pazarlama kampanyalarını otomatikleştirir.

6. İçerik Oluşturma ve Yönetimi

Persado:  Yapay Zekâ kullanarak, pazarlama mesajlarının etkisini artırmak için dil ve ton analizi yapar. Bu sayede, e-posta, sosyal medya ve reklam kampanyaları için en etkili içerikler oluşturulur.

Automated Insights: Veri odaklı hikâye anlatımı yaparak, raporlar ve içerikler oluşturur.  Yapay Zekâ ile veri analizi yaparak anlamlı içerikler üretir.

 7. Reklam Hedefleme ve Optimizasyon

Google Ads:  Yapay Zekâ tabanlı reklam hedefleme ve teklif optimizasyonu yapar. Müşteri davranışlarını analiz ederek, en etkili reklam stratejilerini belirler ve reklam harcamalarını optimize eder.

Facebook Ads:  Yapay Zekâ kullanarak, kullanıcı davranışlarını ve demografik verilerini analiz eder. Bu sayede, reklam kampanyaları doğru kitlelere yönlendirilir ve dönüşüm oranları artırılır.

8. Sosyal Medya Analitiği ve Yönetimi

Hootsuite Insights:  Yapay Zekâ destekli sosyal medya analitiği araçlarıyla, sosyal medya etkileşimlerini ve trendlerini analiz eder. Bu sayede, pazarlama stratejileri optimize edilir ve müşteri etkileşimleri artırılır.

Sprinklr: Sosyal medya platformlarındaki müşteri etkileşimlerini analiz ederek,  Yapay Zekâ ile anlamlı içgörüler sunar ve pazarlama kampanyalarını optimize eder.

9. Satış Süreçlerinin Otomasyonu

InsideSales.com:  Yapay Zekâ ve makine öğrenimi kullanarak, satış temsilcilerine en iyi müşteri etkileşim zamanlarını ve stratejilerini önerir. Bu sayede, satış süreçleri hızlanır ve verimlilik artar.

Outreach:  Yapay Zekâ tabanlı platform, satış süreçlerini otomatikleştirir ve müşteri etkileşimlerini optimize eder. Satış ekiplerinin daha verimli çalışmasını sağlar.

10. Müşteri Duygu Analizi

Clarabridge:  Yapay Zekâ destekli duygu analizi araçlarıyla, müşteri geri bildirimlerini analiz eder. Bu sayede, müşteri memnuniyeti artırılır ve pazarlama stratejileri iyileştirilir.

Lexalytics: Müşteri yorumları ve sosyal medya paylaşımlarını analiz ederek, müşteri duygu ve düşüncelerini anlamaya yardımcı olur. Bu içgörüler, pazarlama stratejilerinin optimize edilmesine katkı sağlar.

Bu örnekler, satış ve pazarlama süreçlerinde yapay zekanın nasıl kullanıldığını ve işletmelere sağladığı avantajları göstermektedir. Yapay Zekâ, müşteri etkileşimlerini kişiselleştirerek, pazarlama kampanyalarını optimize ederek ve satış süreçlerini otomatikleştirerek işletmelerin daha rekabetçi ve verimli olmasına yardımcı olmaktadır.

 YAPAY ZEKÂ İLE KAYBOLMA RİSKİ TAŞIYAN MESLEKLER:

Yapay zekanın gelişimi, bazı mesleklerin otomasyonla birlikte kaybolma veya ciddi şekilde dönüşme potansiyeline sahip olmasına neden olabilir. İşte yapay zekâ ile kaybolma riski taşıyan meslekler ve bu mesleklerin hangi yönlerinin otomasyonla değişebileceğine dair bazı örnekler:

1. Veri Girişi ve Rutin Ofis İşleri

Veri Giriş Elemanları: Yapay Zekâ tabanlı otomasyon yazılımları, veri giriş işlerini hızla ve hatasız bir şekilde yapabilir. Optik karakter tanıma (OCR) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri, belgeleri otomatik olarak okuyup dijitalleştirebilir.

Sekreter ve İdari Asistanlar: Takvim yönetimi, toplantı düzenleme, basit muhasebe işlemleri gibi rutin görevler, Yapay Zekâ tabanlı dijital asistanlar ve otomasyon araçları tarafından yapılabilir.

2. Müşteri Hizmetleri ve Çağrı Merkezi Temsilcileri

Çağrı Merkezi Çalışanları: Chatbotlar ve sanal asistanlar, müşteri hizmetlerinde sıkça sorulan soruları ve basit sorunları çözebilir. Doğal dil işleme teknolojisi, müşteri etkileşimlerini anlama ve yanıt verme kapasitesine sahiptir.

Müşteri Destek Temsilcileri: Daha karmaşık sorunlar için bile gelişmiş Yapay Zekâ sistemleri kullanılabilir, bu da müşteri destek personelinin ihtiyaç duyulan sayısını azaltabilir.

3. Üretim ve Montaj İşçileri

Montaj Hattı İşçileri: Endüstriyel robotlar, üretim hatlarındaki montaj ve kalite kontrol işlerini yapabilir. Bu robotlar, insan işçilerden daha hızlı ve hatasız çalışabilir.

Depo Çalışanları: Amazon gibi şirketler, depolarında Yapay Zekâ ve robotları kullanarak ürünlerin taşınması, paketlenmesi ve sevkiyatını otomatikleştiriyor.

4. Perakende ve Satış Elemanları

Kasiyerler: Otomatik ödeme sistemleri ve self-servis kioskları, kasiyer ihtiyacını azaltabilir. Amazon Go mağazaları, tamamen kasiyersiz alışveriş deneyimi sunan bir örnektir.

Satış Danışmanları: Online perakende platformları ve Yapay Zekâ tabanlı öneri sistemleri, müşterilere ürün önerileri yaparak satış danışmanlarının işlerini otomatikleştirebilir.

5. Mali Analiz ve Muhasebe:

Muhasebeciler ve Finans Analistleri: Yapay Zekâ, finansal verileri analiz edebilir, raporlar hazırlayabilir ve mali tabloları otomatik olarak düzenleyebilir. Örneğin, Yapay Zekâ tabanlı yazılımlar faturaları işleyebilir ve muhasebe kayıtlarını tutabilir.

Vergi Memurları: Vergi yazılımları, vergi beyannamelerini hazırlamak için gereken verileri otomatik olarak toplayabilir ve işleyebilir.

6. Medya ve İçerik Üretimi

Gazeteciler ve İçerik Yazarları: Yapay Zekâ, basit haber makaleleri, raporlar ve içerikler oluşturabilir. Örneğin, spor sonuçları, finansal raporlar ve hava durumu gibi konularda otomatik içerik üretebilir.

Dijital Pazarlama Uzmanları: Yapay Zekâ, pazarlama kampanyalarını optimize edebilir, sosyal medya paylaşımlarını planlayabilir ve hedef kitle analizleri yapabilir.

7. Taşımacılık ve Lojistik:

Şoförler ve Kamyon Sürücüleri: Otonom araç teknolojisi, taşımacılık ve lojistik sektöründe devrim yaratabilir. Uber ve Tesla gibi şirketler, otonom araçlarla taşımacılığı gerçekleştirme üzerine çalışıyor.

Depo ve Lojistik Çalışanları: Robotlar ve otomatik depolama sistemleri, ürünlerin depolanması ve taşınmasında kullanılıyor.

8. Sağlık ve Radyoloji

Radyologlar: Yapay Zekâ, tıbbi görüntüleme ve teşhis alanında kullanılabilir. Yapay Zekâ, röntgen, MR ve CT taramalarını analiz ederek hastalıkları tespit edebilir.

Eczacılar: Otomatik ilaç dağıtım makineleri ve Yapay Zekâ tabanlı eczane yazılımları, ilaçların doğru şekilde verilmesini sağlayabilir.

9. Hukuk ve Yasal Hizmetler

Avukatlık ve Hukuk Danışmanlığı: Yapay Zekâ, yasal belgeleri inceleyebilir, hukuki araştırmalar yapabilir ve basit yasal belgeleri hazırlayabilir.

Sözleşme Yönetimi: Sözleşme inceleme ve yönetiminde YZ tabanlı yazılımlar kullanılabilir, bu da hukuk departmanlarındaki iş yükünü azaltır.

10. Tarım ve Gıda Üretimi

Tarım İşçileri: Yapay Zekâ ve robotlar, ekim, hasat, böcek kontrolü ve sulama gibi tarımsal işlerde kullanılabilir.

Gıda Üretim İşçileri: Gıda üretim hatlarında Yapay Zekâ ve otomasyon sistemleri, üretim süreçlerini optimize edebilir ve insan işgücüne olan ihtiyacı azaltabilir.

Bu mesleklerin kaybolma riski, otomasyon ve Yapay Zekânın ne kadar hızlı benimsendiğine ve uygulandığına bağlı olarak değişebilir. Ancak, bu dönüşüm sürecinde yeni meslekler ve iş fırsatları da ortaya çıkacaktır. Örneğin, Yapay Zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, yönetilmesi ve denetlenmesi gibi yeni alanlarda iş imkanları artabilir. Ayrıca, bu teknolojilerin getirdiği verimlilik artışı ve maliyet tasarrufu, ekonominin diğer sektörlerinde yeni iş imkanları yaratabilir.

YAPAY ZEKÂ (YZ) UYGULAMALARINDA BULUT TEKNOLOJİSİNİN ÖNEMİ:

Yapay Zekânın yakıtı veridir. Yapay Zekâ verinin depolanması, analizi ve işlenmesi ile üretim yapar. Yapay Zekâ analizi için de yüksek kapasiteli CPU, RAM, DİSK gereklidir. Ayrıca tüm Yapay Zekâ uygulamalarına platform bağımsız olarak her yerden kolay ve hızlı erişim gerekir. Bulut Tabanlı teknolojiler Yapay Zekanın kullanımında çok önemlidir ve esneklik performans artışı sağlarlar.

Yapay zekâ da Bulut teknolojisi kullanımının önemi veri işleme kapasitesi, esneklik, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği gibi birçok kritik avantaj sunmasından kaynaklanır. İşte yapay zekâ uygulamalarında bulut teknolojisinin neden önemlidir?

1. Ölçeklenebilirlik ve Esneklik

Ölçeklenebilir Kaynaklar: Bulut teknolojisi, YZ uygulamaları için ihtiyaç duyulan işlem gücünü ve depolama alanını dinamik olarak ölçeklendirme imkânı sunar. Bu, işletmelerin değişen iş yüklerine hızlı bir şekilde uyum sağlamalarını sağlar.

Esneklik: Bulut platformları, farklı Yapay Zekâ araçları ve framework’leriyle uyumlu çalışabilir. Bu esneklik, araştırma ve geliştirme süreçlerinde yenilik yapmayı kolaylaştırır.

2. Maliyet Tasarrufu

Altyapı Yatırımı: Yapay Zekâ uygulamaları genellikle yüksek işlem gücü ve büyük veri depolama gerektirir. Bulut teknolojisi, pahalı donanım yatırımlarına gerek kalmadan bu kaynakları kiralama imkânı sunar.

Kullandıkça Öde Modeli: Bulut hizmetleri, sadece kullanılan kaynaklar için ödeme yapılmasını sağlar. Bu, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için maliyetleri yönetilebilir hale getirir.

3. Yüksek Performans ve Hız

Güçlü İşlem Kapasitesi: Bulut sağlayıcıları, yüksek performanslı işlemciler ve GPU’lar sunarak büyük ve karmaşık Yapay Zekâ modellerinin hızlı bir şekilde eğitilmesini ve çalıştırılmasını sağlar.

Düşük Gecikme Süresi: Küresel veri merkezleri ağı sayesinde, bulut platformları düşük gecikme süreleriyle veri işleme ve analiz yapabilir.

 4. Veri Yönetimi ve Güvenlik

Veri Depolama ve Yönetimi: Bulut platformları, büyük veri setlerinin depolanması ve yönetilmesi için güvenli ve ölçeklenebilir çözümler sunar. Bu, Yapay Zekâ uygulamaları için kritik öneme sahiptir, çünkü büyük miktarda veri gereklidir.

Güvenlik ve Uyumluluk: Bulut hizmet sağlayıcıları, gelişmiş güvenlik protokolleri ve uyumluluk sertifikaları sunar. Bu, veri güvenliğini ve yasal uyumluluğu sağlamak için önemlidir.

5. Erişilebilirlik ve İş Birliği

Küresel Erişim: Bulut tabanlı Yapay Zekâ uygulamaları, internet bağlantısı olan her yerden erişilebilir. Bu, uzaktan çalışma ve küresel ekiplerin iş birliği yapmasını kolaylaştırır.

Gerçek Zamanlı İş Birliği: Bulut platformları, ekiplerin aynı veri setleri ve projeler üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışmasına olanak tanır. Bu, iş birliğini ve verimliliği artırır.

6. Yapay Zekâ Hizmetleri ve API’leri

Hazır Yapay Zekâ Hizmetleri: Bulut sağlayıcıları, makine öğrenimi modelleri, doğal dil işleme, görüntü tanıma gibi hazır Yapay Zekâ hizmetleri sunar. Bu hizmetler, Yapay Zekâ uygulamalarını hızla geliştirme ve uygulamaya alma sürecini hızlandırır.

API Entegrasyonu: Bulut platformları, Yapay Zekâ yeteneklerini kolayca entegre edebileceğiniz API’ler sağlar. Bu, mevcut uygulamalara Yapay Zekâ işlevselliği eklemeyi kolaylaştırır.

7. Güncel Teknoloji ve Sürekli İyileştirme

Güncel Teknoloji: Bulut hizmet sağlayıcıları, sürekli olarak en son teknolojiye sahip altyapılar sunar. Bu, Yapay Zekâ uygulamalarının en güncel ve etkin teknolojilerle çalışmasını sağlar.

Sürekli İyileştirme: Bulut platformları, hizmetlerini sürekli olarak iyileştirir ve günceller. Bu, kullanıcıların her zaman en iyi performansı elde etmelerini sağlar.

Önde Gelen Bulut Sağlayıcıları ve Yapay Zekâ Hizmetleri

Amazon Web Services (AWS): AWS SageMaker, makine öğrenimi modelleri geliştirme, eğitme ve dağıtma süreçlerini kolaylaştırır. Ayrıca, geniş bir veri işleme ve analiz araçları yelpazesi sunar.

Microsoft Azure: Azure Machine Learning, Yapay Zekâ modellerinin geliştirilmesi ve yönetilmesi için kapsamlı bir platform sağlar. Ayrıca, Azure Cognitive Services ile çeşitli Yapay Zekâ yetenekleri sunar.

Google Cloud Platform (GCP): Google AI ve TensorFlow ile entegre çalışabilen Google Cloud AI, makine öğrenimi ve Yapay Zekâ uygulamaları için güçlü araçlar sunar.

IBM Cloud: IBM Watson, Yapay Zekâ ve makine öğrenimi hizmetleri sunarak, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve diğer Yapay Zekâ görevlerini gerçekleştirme imkânı tanır.

Bu nedenlerden dolayı, bulut teknolojisi, yapay zekâ uygulamalarının geliştirilmesi, uygulanması ve ölçeklendirilmesi için vazgeçilmez bir araçtır. İşletmeler, bulut tabanlı Yapay Zekâ çözümleri kullanarak rekabet avantajı elde edebilir, inovasyonu hızlandırabilir ve maliyetleri düşürebilir.

Birol EKER Haziran 2024