Conversational AI vs Generative AI

Yapay zeka her zamankinden daha hızlı ilerliyor, bu nedenle dijital dönüşümünüzde rakiplerinizin önüne geçmek için farklı türlerin nasıl çalıştığını bilmelisiniz. Diyaloğa dayalı yapay zeka ve üretken yapay zeka, çeşitli görevleri yerine getirmede ve müşteri gereksinimlerini karşılamada çok önemli unsurlardır, ancak farklı işlevlere hizmet ederler ve farklı şekilde çalışırlar.

Diyaloğa dayalı YZ, insan konuşmasını taklit eder ve insanların diyalog veri setlerini kullanarak onunla iletişim kurmasını sağlar. Bununla birlikte, üretken YZ çok daha büyük veri setleri kullanır ve görüntü, metin ve ses üretebilir.

Yapay zeka’nın piyasa değeri %46 artışla 207,9 milyar ABD dolarına ulaşmıştır. Kuruluşlar, dijital adaptasyon çabaları yoluyla pazarlarından daha büyük bir pay elde etmek için en yenilikçi yollarla optimize etmek için rekabet ederken, üretken YZ’deki patlama ve diyalogsal YZ’nin yaygın olarak benimsenmesi sayesinde her yıl büyümesi muhtemeldir.

Yatırımınızın yatırım getirisine ulaşmasını sağlamak için bu iki yapay zeka türünü, nasıl işlediklerini, hangi kullanım durumlarının mevcut olduğunu ve her birini kullanmanın etik hususlarını bilmek çok önemlidir.

En cazip yapay zeka trendleri olan diyaloğa dayalı yapay zeka ve üretken yapay zekayı ayrı ayrı inceleyerek ve ardından ikisinin benzerliklerini ve farklılıklarını karşılaştırarak başlayalım.

Bu farklılıkları bilmek, doğru görev için doğru teknolojiyi seçmenize ve israfı önlemek ve çalışanların hayal kırıklığını azaltmak için yatırımınızı optimize ederken pazarda kazanmanıza yardımcı olacaktır.

Diyaloğa dayalı yapay zeka ile başlayalım.

Diyaloğa dayalı yapay zeka teknolojisi, makineler ve insanlar arasında daha doğal etkileşimleri kolaylaştırır ve iki yönlü iletişim içeren konuşmalara benzer. Alexa, Google Assistant ve Siri gibi iyi bilinen örnekleriyle sohbet botlarında, mesajlaşma platformlarında ve sanal asistanlarda uygulama alanı bulmaktadır.

Üretken Yapay Zeka, bireylerin makine öğrenimi algoritmalarından ve altta yatan eğitim verilerinden yararlanarak animasyon, metin, görüntü ve sesleri kapsayan yeni içerikler üretmelerini sağlar. Derin öğrenme ve sinir ağlarını kullanan üretken yapay zeka, çıktılar üretir. Üretken yapay zeka uygulamalarına örnek olarak ChatGPT, Gemini (Google Bard) ve Jasper AI verilebilir.

Diyaloğa dayalı yapay zeka modelleri, dil kalıplarını kavramak için insan diyaloglarını içeren veri kümeleri üzerinde eğitime tabi tutulur. Doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanarak, insan konuşmalarını makinelerin anlayabileceği dillere etkili bir şekilde çevirerek sorgulara uygun yanıtlar üretirler.

Diyaloğa dayalı yapay zeka uygulamalarının kullandığı bilgi havuzları bireysel şirketlere fayda sağlar. Ticari yapay zeka yazılımı, etkileşimler yoluyla bilgi veritabanını öğrenir ve genişletir; insanlar da bu havuzlara güncellemelerle katkıda bulunur.

Üretken yapay zeka, eğitim verilerindeki kalıpları ve yapıları ayırt etmek için sinir ağlarından yararlanır ve bu öğrenilen kalıplardan türetilen tahminlere dayalı olarak yeni içerikler oluşturur. Denetimli öğrenme de dahil olmak üzere çeşitli öğrenme metodolojileri, içerik doğruluğunu artırmak için insan yanıtlarından ve geri bildirimlerden yararlanır.

Kuruluşlar, çeşitli görevler için temel yapay zeka sistemleri olarak temel modeller oluşturabilir. Sinir ağlarına veya makine öğrenimine dayanan bu modeller, kapsamlı veri kümeleri üzerinde titiz bir eğitimden geçer. Uyarlanabilirlikleri sayesinde metin çevirisi, içerik üretimi ve görüntü analizi gibi görevleri yerine getirebilirler. Örnekler arasında GPT-4 ve PaLM 2 bulunmaktadır.

Diyaloğa dayalı yapay zeka ve üretken yapay zeka birçok benzerliği paylaşıyor, ancak farklı hedefler, uygulamalar, eğitim yöntemleri ve çıktılar peşinde koşuyor. Bunların her biri, YZ’nin geleceğini şekillendiren benzersiz yeteneklere sahiptir ve bunları kullanma şeklimiz zaman içinde değişecektir.

Bu iki YZ teknolojisi arasındaki farklar şunlardır:

1. Hedefler: Diyaloğa dayalı YZ insan etkileşimlerine öncelik verirken, üretken YZ çeşitli formatlarda içerik üretmeye odaklanır.

2. Uygulamalar: Diyaloğa dayalı yapay zeka müşteri hizmetleri, sanal yardım ve sohbet robotlarında fayda sağlarken, üretken yapay zeka kurgu, pazarlama materyalleri ve meta açıklamaları oluşturmada başarılıdır.

3. Eğitim verileri: Diyaloğa dayalı YZ, insan etkileşimlerini, sorgularını ve yanıtlarını içeren kapsamlı veri kümelerinden öğrenirken, üretken YZ, içerik oluşturmaya yönelik kalıpları ayırt etmek için çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitim alır.

4. Girdi ve çıktı: Diyaloğa dayalı YZ, konuşmalar sırasında kullanıcı girdilerine yanıt verir ve yanıtları formüle etmek için etkileşimlerden yararlanır. Buna karşılık, üretici YZ, yeni içerik oluşturmak için girdi ve öğrenilen kalıpları kullanır.

Diyaloğa dayalı ve üretken yapay zekayı ayrı kullanım durumlarına ayırmak zor olabilir. Genel olarak, diyaloğa dayalı YZ çok daha sınırlıdır çünkü yalnızca diyalog çıktısı verirken, üretken YZ metin, görüntü ve ses üretebilir ve eğitim verilerini daha ayrıntılı olarak kullanır. Bu özellikler, diyalogsal yapay zekadan çok daha fazla kullanım durumunu karşılamasına olanak tanır.

Diyaloğa dayalı yapay zeka, iş dünyasında müşteri hizmetleri, randevu planlama ve SSS yardım görevlerini yerine getirebilir. Ayrıca perakende, veri toplama ve IoT cihazlarında da yardımcı olur. Anında, kişiselleştirilmiş etkileşim sağlama yeteneği, müşteri deneyimini ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.

Veri toplama

Diyaloğa dayalı yapay zeka, müşteri etkileşiminin ötesine geçerek stratejik karar alma süreçlerine bilgi sağlayan veri toplama ve analiz fırsatları sunar ve işletmenize rekabet avantajı sağlar. Bu verilerden yararlanmak, müşteri anlayışını geliştirebilir ve personelinizin mevcut süreçlerdeki verimsizlikleri belirlemesini sağlayabilir.

Veri toplama kullanım örnekleri şunları içerir:

• Dokümantasyon amacıyla tüm müşteri çağrılarını yakalayın.
• Etkileşimleri analiz etmek ve iletişim veya çağrı merkezinizdeki iyileştirme alanlarını belirlemek için arama işlevini etkinleştirin.
• Yaygın müşteri sorularını anlamak için önceden tanımlanmış anahtar kelimeler ve ifadeler kullanarak çağrıları izleyin.
• İletişim merkezinizdeki müşteri deneyimini geliştirmek için çağrı süresi, günlük çağrı hacimleri ve çağrı çözümleri gibi çeşitli metrikleri toplayın ve değerlendirin.

Perakende

Diyaloğa dayalı yapay zeka, müşterilerin yapay zekayı giderek daha fazla kullanması ve yapay zekanın perakende deneyimlerinin bir parçası olmasını beklemesi nedeniyle perakende uygulamaları için uygundur.

Perakende kullanım örnekleri şunları içerir:

Ürün önerileri: Perakendeciler, müşteri etkileşimlerinden ürün önerileri oluşturmak için diyaloğa dayalı yapay zeka teknolojisini kullanabilir.

Kanallar arası entegrasyon ve ölçeklenebilirlik: Diyaloğa dayalı yapay zeka platformları, web yardımı, e-posta ve mesajlaşma uygulamaları gibi kanallar arası iletişimi mümkün kılarak dönüşümleri ve satışları iyileştirir ve geleneksel yöntemlere kıyasla maliyetleri azaltır.

Envanter yönetimi: Diyaloğa dayalı yapay zekanın bir başka pratik uygulaması, müşterilere gerçek zamanlı ürün mevcudiyeti güncellemeleri sağlamak için otomatik envanter takibini içerir.

IoT cihazları

Modern evler, kullanıcı etkileşimi için konuşma tanıma özelliğini kullanan diyalogsal yapay zeka cihazlarından faydalanmaktadır. Bunlar arasında Amazon Echo, Google Home, Google Assistant, Apple Siri ve Cortana yer alıyor. Kullanıcıların cihazlarla insanlarla konuşur gibi etkileşime girmelerini, hızlı bir şekilde komut vermelerini ve süreçleri başlatmalarını sağlarlar.

IoT cihaz kullanım örnekleri şunları içerir:

• Google Home veya Amazon Alexa kullanarak ev cihazlarını yönetme.
• Arama veya mesajlaşma yapabilen cihazları izleyin.
• Amazon Alexa uygulamaları yemek siparişi vermeye ve kişiselleştirilmiş öneriler için tercihleri öğrenmeye olanak tanır.

Diyaloğa dayalı yapay zeka, birçok kullanım durumunda faydalı olsa da sınırlamaları vardır. Hala karmaşık insan dili, bağlamı ve duygularıyla mücadele ediyor ve etkili performans sağlamak için tutarlı güncelleme ve izleme gerektiriyor.

Üretken yapay zeka, daha geniş veri setleri üzerinde eğitim verdiği ve metin, görüntü ve ses gibi çeşitli ortamlardan çıktı alabildiği için diyaloğa bağlı yapay zekaya göre çok daha fazla kullanım alanına sahiptir.

Bu eğitim yöntemleri, üretken yapay zekanın müşteri memnuniyetini artırma, iş gücü verimliliği, içerik oluşturma ve süreç optimizasyonu gibi birçok kullanım alanına uymasını sağlar.

Müşteri Memnuniyetini Optimize Edin
Satış ve diğer müşteri ihtiyaçları için üretken yapay zeka, temel müşteri sorularını otomatikleştirmek için sohbet robotları ve sanal asistanlar da dahil olmak üzere çeşitli şekillerde memnuniyeti artırabilir.

Üretken yapay zeka müşteri memnuniyetini aşağıdaki şekillerde optimize edebilir:

• Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: Üretken yapay zeka odaklı chatbotlar, sesli botlar ve sanal asistanlar ile hizmet taleplerine verilen yanıtları otomatikleştirerek müşteri self servisini geliştirin ve operasyonel giderleri azaltın.
• Diyaloğa dayalı analiz: Anketlerden, web sitesi yorumlarından ve çağrı dökümlerinden yapılandırılmamış müşteri geri bildirimlerini inceleyerek kritik konuları belirleyin, duyarlılığı ayırt edin ve ortaya çıkan eğilimleri vurgulayın.
• Özelleştirme: Kişiselleştirilmiş deneyimleri yükseltin ve özel teklifler ve iletişimler yoluyla müşteri katılımını artırın.

İş gücü verimliliğini artırın
Üretken yapay zekadan yararlanmak, işgücü verimliliğinde devrim yaratabilir, görevleri kolaylaştırabilir ve gelişmiş üretkenlik ve kurumsal etkinlik için süreçleri optimize edebilir.

Üretken yapay zeka, aşağıdaki yöntemlerle iş gücü verimliliğini artırabilir:

• Çalışan asistanı: Kesin bilgilere hızla erişerek, doğru yanıtlar alarak ve bir konuşma arayüzü aracılığıyla içerik oluşturarak veya özetleyerek çalışan verimliliğini artırın.
• Kod oluşturma: Geliştiricilerin yorumlarına ve mevcut koda göre uyarlanmış kod önerileri alarak uygulama geliştirmeyi kolaylaştırın.
• Otomatik rapor oluşturma: Otomatik olarak finansal raporlar, özetler ve tahminler oluşturmak, süreçleri kolaylaştırmak ve hataları en aza indirmek için Üretken Yapay Zekadan yararlanın.

Üretken Yapay Zeka, stratejik optimizasyon yoluyla yaratıcılığı ortaya çıkarmanıza ve içerik oluşturma süreçlerini kolaylaştırmanıza olanak tanıyarak, bir insanın bunları oluşturabileceği sürenin çok daha azını alan yenilikçi araçların ve tekniklerin gücünden yararlanmanızı sağlar.

Aşağıdaki yöntemleri kullanarak yaratıcılığı optimize edebilirsiniz:

• Pazarlama: Zaman ve kaynaklardan tasarruf etmek için blog makaleleri, sosyal medya gönderileri ve e-posta bültenleri gibi ilgi çekici pazarlama materyalleri oluşturun.
• Satış: Potansiyel müşterilerin profillerini ve davranışlarını kullanarak özel e-postalar ve mesajlar üretin ve yanıt oranlarını artırın. Müşteri segmentleri, sektörler ve tekliflerle uyumlu satış senaryoları ve tartışma konuları geliştirin.
• Ürün Geliştirme: Belirli girdiler ve kısıtlamalarla çeşitli tasarım prototipleri oluşturmak için yapay zekadan yararlanarak fikir oluşturma sürecini hızlandırın. Alternatif olarak, mevcut tasarımları kullanıcı geri bildirimlerine ve tanımlanmış parametrelere göre optimize edin.

Üretken yapay zeka tekniklerinden yararlanmak, süreç optimizasyonunu geliştirerek iş akışlarını kolaylaştırmak ve çeşitli alanlarda verimliliği en üst düzeye çıkarmak için yenilikçi çözümler sunar.

Süreç optimizasyonunu aşağıdaki şekillerde destekleyin:

• Belge işleme: Belgelerden verileri otomatik olarak çıkarıp yoğunlaştırarak ve üretken yapay zeka odaklı soru yanıtlama yoluyla iç görüler sağlayarak operasyonel verimliliği artırın. Daha fazlasını keşfedin.
• Veri genişletme: Orijinal veri kümesi sınırlı, dengesiz veya hassas olduğunda makine öğrenimi modellerini eğitmek için sentetik veriler oluşturun.
• Tedarik zinciri geliştirme: Çeşitli tedarik zinciri senaryolarını değerlendirip optimize ederek lojistik ve maliyet etkinliğini artırın.

Her tür yapay zeka gibi, diyaloğa dayalı ve üretken yapay zeka için de kullanımın etik sonuçlarını göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Bu etik zorlukları bildiğinizde, bu tuzaklardan kaçınmanızı sağlamak için her bir YZ biçimini nasıl kullandığınızı ayarlayarak bunlardan kaçınmak için çalışabilirsiniz.

Diyaloğa dayalı yapay zeka sistemleri, tasarım ve uygulama sırasında kullanıcı verilerine ve konuşma gizliliğine ve güvenliğine öncelik vermelidir. Ayrıca, diyaloğa dayalı yapay zeka sohbet robotlarını kullanan işletmeler, ilgili kurallara ve düzenlemelere uygunluğu sağlamak için sıkı kontroller uygulamalıdır.

Diyaloğa dayalı YZ için etik hususlar şunları içerir:

• Manipülatif Pazarlama: Diyaloğa dayalı YZ, yanıltıcı veya zorlayıcı taktiklerle kullanıcıları ürün veya hizmet satın almaları için kandırabilir veya manipüle edebilir.
• Yanlış Bilginin Yayılması: Etik olmayan aktörler, geniş kitlelere ulaşma ve onları etkileme kabiliyetinden faydalanarak yanlış bilgi veya propaganda yaymak için diyalogsal YZ’yi kullanabilir.
• Gizlilik İhlali: Diyaloğa dayalı YZ sistemleri, kullanıcıların verilerini rızaları olmadan yasadışı bir şekilde toplayabilir ve kullanabilir, bu da gizlilik ihlallerine ve gizlilik ihlallerine yol açabilir.
• Sosyal mühendislik saldırıları: Diyaloğa dayalı YZ, bireyleri hassas bilgileri ifşa etmeleri veya güvenliklerini tehlikeye atan eylemler gerçekleştirmeleri için kandırmak amacıyla sosyal mühendislik saldırılarında kullanılabilir.

Üretken Yapay Zeka (GAI), zamanın dörtte birine kadar halüsinasyon adı verilen yanlış çıktılar üretme eğilimindedir ve bu da onu belirli kurumsal uygulamalar için uygunsuz hale getirir.

GAI zaman zaman önyargılı veya uygunsuz içerik üretebilir, bu da tasarımcıların etik olmayan tepkileri azaltmak için eğitim ve sürekli iyileştirme çabalarında daha dikkatli olmalarını gerektirir.

Üretken YZ risklerinin ve etik belirsizliklerin örnekleri şunlardır:

• Kötüye kullanım ve manipülasyon: Üretken yapay zekanın deepfake’ler veya manipüle edilmiş görüntüler ve videolar gibi yanıltıcı veya zararlı içerik oluşturmak için potansiyel olarak kötüye kullanılması ve kurumsal itibara zarar vermesi konusunda endişeler vardır.
• Önyargı ve temsil: Üretken YZ modelleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları yanlışlıkla devam ettirebilir ve özellikle işe alım ve işe alımda temsil ve çeşitlilikle ilgili olarak, kullanıcı farkında olmadan bir etnik kökeni diğerine tercih ederse, önyargılı veya adil olmayan çıktılara yol açabilir.
• İstihdam üzerindeki etki: Geleneksel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri otomatik hale getirerek iş kaybına ve sosyoekonomik etkilere yol açabileceğinden, üretken YZ’nin istihdam üzerindeki potansiyel etkisini çevreleyen etik hususlar vardır.

Tuzaklardan ve davalardan kaçınmanızı ve yatırımınızı optimize etmenizi sağlamak için üretken ve diyalogsal yapay zekanın etik hususlarını göz önünde bulundurun.

Diyaloğa dayalı ve üretken yapay zeka teknolojilerini ayrıntılı olarak karşılaştırdığınızda, özellikler ve kullanım durumları büyük ölçüde farklılık gösterdiğinden, çok az örtüşme vardır.

Örneğin, üretken yapay zeka, görüntü sentezi, metin oluşturma ve yaratıcı içerik oluşturma gibi görevleri kapsayarak konuşma uygulamalarının ötesine geçer.

Diyaloğa odaklanan diyaloğa dayalı yapay zekanın aksine, üretken modeller yeni veriler, sanat eserleri ve hatta müzik üreterek yapay zekanın çeşitli alan ve sektörlerdeki yaratıcı yeteneklerinin genişliğini ve çok yönlülüğünü sergiler.

En iyi sonuçları elde etmek, müşterilerinizin ihtiyaçlarını karşılamak ve finansal sürdürülebilirliği korumak için yapay zeka odaklı dijital dönüşümünüz için doğru teknolojiyi seçtiğinizden emin olun.