• Buradasın

    Kariyer.net CTO’sundan stratejik adımların anahtarı: Kurumsal yapay zekâ dönüşümünün yol haritası

  • poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    poster
    Yapay zeka ve otomasyonun hızla gelişmesiyle birlikte iş dünyasında köklü bir dönüşüm başladı. 
    1
    7 Eylül
    Dünya genelindeki araştırma ve analiz raporlarına göre, 2030'a kadar otomasyon ve yapay zekanın etkisiyle ya büyük ölçüde değişecek ya da talep kaybı yaşayacak meslekler şunlardır:Muhasebe Uzmanları ve Veri Giriş Elemanları: Yapay zeka destekli muhasebe programları ve otomasyon sistemleri, fatura girişinden vergi hesaplamalarına kadar birçok muhasebe ve finansal işlemi insan hatası olmadan gerçekleştirebiliyor. 
    2
    7 Eylül
    Uzmanlara göre, reklamcılık, içerik üretimi, veri analizi ve müşteri hizmetleri gibi alanlar, büyük dil modelleri sayesinde otomasyona en açık sektörler arasında yer alıyor. 
    3
    5 Eylül
      bolugundem.com1
      tgrthaber.com2
      karar.com3

    Diğer konular

    Kariyer.net CTO’sundan stratejik adımların anahtarı: Kurumsal yapay zekâ dönüşümünün yol haritası
    hurriyet.com.tr7 Eylül
    İnsan mı, makine mi?
    tigrishaber.com10 Eylül

    İçerik konuları

    Bill Gates
    Yeni Teknolojiler

  • Yanıt bulun

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    İş dönüşümünde yapay zeka (YZ) şu şekillerde kullanılabilir:
    • Süreçlerin dijitalleştirilmesi ve veri toplama 2. Kağıt tabanlı veya manuel süreçler dijital hale getirilir ve farklı sistemlerden gelen veriler merkezi bir havuzda toplanır 2.
    • Yapay zeka ile veriye akıl katma 2. Dijitalleşmiş veriler, iş süreçlerini otomatikleştiren veya karar verme süreçlerine destek olan YZ algoritmalarıyla işlenir 2.
    • Müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesi 3. Sohbet robotları (chatbots) ile günün her saatinde müşteri desteği sağlanır ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sunulur 3.
    • Pazarlamanın geliştirilmesi 3. Yapay zeka, içerik oluşturma ve tasarım çalışmaları ile pazarlama süreçlerini hızlandırır 3.
    • Operasyonların kolaylaştırılması 3. Rutin görevler otomatikleştirilir ve iş akışı süreçleri manuel girişlere olan ihtiyacı azaltarak verimliliği artırır 3.
    • İK süreçlerinin iyileştirilmesi 3. İşe alım, çalışan oryantasyonu ve çalışan desteği gibi alanlarda YZ araçları kullanılır 3.
    • Daha bilgiye dayalı kararlar almak 3. Büyük miktarda veri analiz edilerek daha hızlı ve doğru kararlar alınır 3.
    • Satışların artırılması 3. Gelir tahmini ve potansiyel müşteri puanlaması ile satış stratejileri optimize edilir 3.
    YZ'nin iş süreçlerine entegrasyonu, doğru veri yönetimi, altyapı yatırımları ve çalışan eğitimi gibi stratejik adımları gerektirir 15.
    5 kaynak
    Otomasyonun iş dünyasına etkileri şunlardır:
    • Verimlilik artışı 24. Rutin ve tekrarlayan görevler otomatikleştirilerek üretim hızı artırılır ve iş gücü daha stratejik görevlere yönlendirilir 24.
    • Maliyet tasarrufu 24. İş gücü maliyetleri düşer ve operasyonel giderler azalır 24.
    • Hata azaltma 2. İnsan hatası riski azalır, bu da süreçlerin daha güvenilir hale gelmesini sağlar 2.
    • Yeni iş modelleri 2. Kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler geliştirilebilir 2.
    • Geliştirilmiş karar verme 2. Büyük veri setleri analiz edilerek daha bilinçli kararlar alınır 2.
    • İş gücü değişimi 24. Rutin işler azalırken, yaratıcı ve analitik beceriler gerektiren işlere talep artar 24.
    • Esnek çalışma modelleri 4. Uzaktan çalışma imkanları artar 4.
    Ancak otomasyon, iş kaybı riski, yüksek yatırım maliyeti ve teknik uzmanlık gereksinimi gibi zorluklar da yaratabilir 4.
    5 kaynak
    Yapay zeka (YZ) en çok şu sektörlerde etkili olmaktadır:
    • Finans ve Bankacılık: Kredi değerlendirme, risk analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda kullanılır 14.
    • Perakende: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar ve stok yönetimini optimize eder 14.
    • Sağlık: Tıbbi görüntüleme, ilaç geliştirme ve hasta izleme gibi alanlarda verimliliği artırır 14.
    • Eğitim: Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunar ve otomatik sınav değerlendirme yapar 24.
    • Çağrı Merkezleri: Müşteri taleplerini otomatik olarak yanıtlar ve iş gücü tasarrufu sağlar 34.
    • İnsan Kaynakları: Çalışan memnuniyetini ve sadakatini artırmak için kullanılır 3.
    • Tarım: Ekim, dikim, sulama ve toprak analizi gibi süreçleri otomatikleştirir 13.
    • Bilgi Teknolojileri: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve gelişmiş şifreleme tekniklerinde kullanılır 3.
    Ayrıca, YZ inşaat, enerji, otomotiv ve toplu taşıma gibi sektörlerde de çeşitli uygulamalar bulmaktadır 23.
    5 kaynak
    Yapay zeka ile ortadan kalkabilecek mesleklerden bazıları şunlardır:
    • Müşteri hizmetleri 13. Yapay zeka, müşteri temsilcilerinin yerini alarak hızlı bilgilendirme ve çözüm sunma sağlayabilir 1.
    • Muhasebe 15. Verilerin derlenmesi, değerlendirilmesi ve analiz edilmesinde başarılı olan yapay zeka, muhasebecilerin iş yükünü azaltabilir 1.
    • Yatırım uzmanlığı 1. Yapay zeka destekli araçlar, yatırım riskleri ve başarı oranlarını daha doğru analiz edebilir 1.
    • Grafik tasarım 1. Dall-E ve Midjourney gibi yapay zeka araçları, grafik tasarımcıların işlerini kısa sürede tamamlayabilir 1.
    • Öğretmenlik 1. Yapay zeka, konu anlatımları ve bireysel öğrenme programları hazırlayabilir ancak tamamen öğretmenlerin yerini alması beklenmez 1.
    • Şoförlük 1. Otonom araçlar yaygınlaştıkça şoförlere olan ihtiyaç azalabilir 5.
    • Tercümanlık 14. Yapay zeka, rutin çeviri işlerini üstlenerek tercümanlara olan ihtiyacı azaltabilir 14.
    Ancak, yapay zekanın her mesleği tamamen ortadan kaldırması şu aşamada mümkün görünmemektedir 24.
    Yapay zekanın meslekleri nasıl etkileyeceği, birçok faktöre bağlı olarak değişebilir ve kesin tahminler yapmak zordur.
    5 kaynak
    Büyük dil modelleri (LLM), derin öğrenme teknikleri ve dönüştürücü sinir ağları kullanarak çalışır 23.
    LLM'lerin çalışma süreci şu adımlardan oluşur:
    1. Veri derleme 2. LLM, hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış verilerle eğitilir 2.
    2. Ön eğitim 12. Model, geniş bir metin derlemesi üzerinde önceden eğitilir 12.
    3. İnce ayar 12. Model, o görevle ilgili daha küçük bir veri kümesi üzerinde eğitilerek belirli görevler için ince ayar yapılır 12.
    LLM'ler, sıralı veri analizi yoluyla bağlamı ve anlayışı öğrenen transformatör sinir ağları adı verilen derin öğrenme algoritmaları üzerine inşa edilmiştir 2.
    LLM'lerin temel bileşenleri şunlardır:
    • Gömme katmanı 4. Kelimeleri daha küçük parçalara ayırır ve aralarındaki ilişkileri tanımlar 4.
    • İleri besleme katmanı 4. Kalıpları bulmak için bu parçaları analiz eder 4.
    • Tekrarlayan katman 4. Modelin kelimelerin doğru sırasını korumasını sağlar 4.
    • Dikkat mekanizması 4. Modelin girdinin en alakalı kısımlarına odaklanmasına yardımcı olur 4.
    LLM'ler, metin oluşturma, çeviri, konuşma tanıma gibi görevlerde kullanılır 3.
    5 kaynak