Yapay zekâ sadece popüler bir trend olmanın ötesinde, aynı zamanda etik ve felsefi bir düşünce sürecini de beraberinde getiren devrim niteliğinde bir teknoloji. İş süreçlerinin otomatikleştirilmesi, veri analizi, tahminlerde bulunma, müşteri hizmetlerinin geliştirilmesi ve daha pek çok alanda yapay zekâ teknolojileri büyük avantajlar sağlıyor. Peki yapay zekânın iş dünyasında yarattığı fırsatlar ve zorluklar neler? Şirketler yapay zekâyı iş süreçlerine entegre etmek için hangi stratejileri izlemeli? Yapay zekâ, iş yapış biçimlerimizi ve iş dünyasının geleceğini nasıl şekillendirecek? RTB House Türkiye Ülke Müdürü Can Tunçer ile bu sorulara yanıt aradık.
Üretken yapay zekâ öncülük etmeye devam edecek
Henüz filmlerde konu edilen yapay zekâ uygulamalarından hâlâ çok uzak olsak da yapay zekâ ve derin öğrenme şimdiden hayatımızın bir parçası olmuş durumda. İş hayatında kanser taramalarından reklam gösterimlerine kadar derin öğrenme ve yapay zekâ, her alanda yaklaşımımızı değiştirmeye devam ediyor. ChatGPT ve Google Bard gibi yapay zekâ uygulamalarının sorulan sorulara yanıt vermeleri, makaleler hazırlamaları, kod oluşturma becerileri gibi (henüz istenen seviyede olmasa bile) bu teknolojilerin tümü toplumu etkiledi. Yapay zekâya yönelik bu son ilginin büyük bir kısmı ChatGPT'den kaynaklanıyor. Bu uygulama insan konuşmasını taklit ediyor ve yalnızca beş gün içinde 1 milyon kullanıcıya ulaştı. Bu sayede, yapay zekâ alanında çalışan ya da yapay zekâ odaklı şirketlere önemli yatırımlar yapılmasına neden olan bir dalga ortaya çıktı.
ChatGPT ve benzeri diğer çözümler yapay zekâda büyük bir sıçrama olsa da, henüz "gerçek zekâ" değiller. ChatGPT, GitHub'ın tamamına erişebildiği için fena olmayan bir kod sağlayabiliyor, bu nedenle aslında deneyimsiz herhangi bir geliştiricinin yapacağı şeyi yapıyor ve bir kaynaktan yararlanıyor. Konuşmalar, kitaplar ve makaleler yazabiliyor çünkü yararlanabileceği geniş bir konuşma, kitap ve makale veritabanına erişimi var. Öğrenebiliyor ve çok ikna edici içerikler üretebiliyor, ancak yaratıcılık gerektiren karmaşık işlerde insanların yerini tamamen alabilecek bir yapay zekâ değil. Ancak yakın gelecekte karşımıza çıkacak ve birçok tartışmayı beraberinde getirecek yenilikleri kapsayan çok daha büyük bir resmin sadece ufak bir parçası. Her zaman olduğu gibi, bu iki ucu keskin bir kılıç gibi. Yapay zekâ bazı pozisyonları ortadan kaldırırken, aynı zamanda işletmeler ve yaratıcılar açısından erken aşamadaki bazı angarya işleri ortadan kaldırmaya yardımcı olacak araçlar da ortaya çıkarıyor. Örneğin, bir yazar sıfırdan beyin fırtınası yapmak yerine bir makale için bir çerçeve oluşturmak amacıyla ChatGPT'den ya da bir tasarımcı müşterilerin seçebileceği bazı örnekler oluşturmak için DALL-E'den faydalanabiliyor. Bu örnekler daha sonra teslim edilecek nihai ürünün yönünü belirlemek için kullanılabiliyor. Tanımlama bilgilerinin olmadığı bir gelecek ve Derin Öğrenmenin bu gelecekteki rolü daha önce de değindiğimiz bir konu. Google'ın 2024 yılında üçüncü taraf tanımlama bilgilerini kullanımdan kaldırmasıyla ve gizlilik öncelikli veri işlemeye doğru bir geçiş yaşanmasıyla, reklamverenler yapılandırılmış veri kümelerinin çoğuna erişimlerini kaybedecek. Bu durum, mevcut birçok makine öğrenimi çözümünü çok yakın bir gelecekte daha da kullanışsız hale getirecek. RTB House'un halihazırda kullandığına benzer Derin Öğrenme çözümleri, bu çok büyük yapılandırılmamış veri kümeleriyle çalışmak için daha iyi bir konuma sahip olacak. Bu, reklamverenlerin tüketicilere alakalı reklamlarla ulaşmaya devam etmelerini ve aynı zamanda gizliliklerini korumalarını sağlayacak. Ekibimiz Derin Öğrenmenin değerini çok öncesinden fark etti ve 2017 yılında reklam çözümlerinin yüzde 100'ünde Derin Öğrenmeyi benimseyen ilk Demand Side Platform (DSP) olduk. Derin Öğrenmeyi reklam çözümlerine akıllıca uygulama konusunda önemli bir deneyim kazandık ve markaların bundan en iyi şekilde yararlanmasına nasıl yardımcı olacağımızı biliyoruz.