JPMorgan Chase’in global bilgi sorumlusu Lori Beer, yapay zekadaki en son gelişmeler hakkında bir dönüşüm heyecanıyla konuşuyor. Şiirden bilgisayar programlarına kadar her şeyi üretme becerisine sahip ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotlarını “dönüştürücü” ve “paradigma değişimi” olarak adlandırıyor.
Ancak ülkenin en büyük bankası için bu yakın zamanda gerçekleşmeyecek. JPMorgan, bilgisayarlarından ChatGPT’ye erişimi engelledi ve 300.000 çalışanına bankacılık bilgilerini sohbet robotuna veya diğer üretken yapay zeka araçlarına girmemelerini emretti.
Bayan Beer şu anda hassas verilerin sızması riskinin çok fazla olduğunu, verilerin nasıl kullanıldığına ve yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğuna ilişkin soruların bulunduğunu söylüyor. Banka, birkaç yüz veri bilimcisinin ve mühendisin teknolojiyle deneyler yapmasına olanak sağlamak için duvarlarla çevrili bir özel ağ oluşturdu. Teknik desteğin ve yazılım geliştirmenin otomatikleştirilmesi ve iyileştirilmesi gibi kullanımları araştırıyorlar.
Tüm Amerikan şirketlerinde bakış açısı büyük ölçüde aynı. ChatGPT’nin arkasındaki yazılım motoru olan Üretken Yapay Zeka, heyecan verici yeni bir teknoloji dalgası olarak görülüyor. Ancak her sektördeki şirketler her şeyden önce teknolojiyi deniyor ve ekonomik düşünüyor. Birçok şirkette yaygın kullanıma girmesi yıllar alabilir.
Tahminlere göre, üretken yapay zeka üretkenliği önemli ölçüde artırabilir ve küresel ekonomiye trilyonlarca dolar katabilir. Ancak buhar gücünden internete kadar tarihten alınacak ders, büyük yeni teknolojilerin tanıtılması ile bunların yaygın olarak benimsenmesi (sanayiyi dönüştürmek ve ekonomiyi canlandırmaya yardımcı olmak) arasında uzun bir gecikme olduğudur.
İnterneti al. 1990’larda İnternet ve Web’in perakende, reklam ve medya endüstrilerinde devrim yaratacağına dair kendinden emin tahminler vardı. Bu tahminlerin doğru olduğu ortaya çıktı, ancak bu, on yıldan fazla bir süre sonra, dot-com balonunun patlamasından çok sonra gerçekleşti.
Zamanla teknoloji gelişti ve maliyetler düştü, böylece darboğazlar ortadan kalktı. Geniş bant İnternet bağlantıları zamanla sıradan hale geldi. Kullanıcı dostu ödeme sistemleri geliştirildi. Ses ve video akışı teknolojisi çok daha iyi hale geldi.
Bu gelişme, bir para seli ve bir sürü girişimci deneme ve yanılma sonucu alevlendi.
Büyük bir inşaat ekipmanı, yazılım ve hizmet sağlayıcısı olan Johnson Controls’un baş teknoloji sorumlusu Vijay Sankaran, “Bu kez benzer bir altına hücum göreceğiz” dedi. “Çok şey öğreneceğiz.”
Yatırım çılgınlığı tüm hızıyla sürüyor. Startup yatırımlarını takip eden PitchBook’a göre, üretken yapay zeka startup’larına yönelik finansman 2023’ün ilk yarısında 15,3 milyar dolara ulaştı; bu da geçen yılın toplamının neredeyse üç katına çıktı.
Kurumsal teknoloji yöneticileri, çeşitli satıcıların üretken yapay zeka yazılımlarını deniyor ve sektörün nasıl geliştiğini izliyor.
IBM’in ticari şefi Rob Thomas, Netscape’in 1994’te internete hayat veren tarayıcıyı tanıtmasına atıfta bulunarak, ChatGPT’nin Kasım ayında halka açılmasının üretken yapay zeka için bir “Netscape anı” olduğunu söyledi. Ancak bu sadece bir başlangıçtı ve faydalanılması yıllar süren yeni iş fırsatlarına kapı açıyordu.
Yakın zamanda yayınlanan bir raporda, danışmanlığın araştırma kolu olan McKinsey Global Institute, üretken yapay zeka uygulamalarının yaygın şekilde benimsenmesi için bir zaman çizelgesi verdi. Şu anda bilinen teknolojide sürekli iyileştirmeyi öngörüyordu, ancak gelecekteki atılımları öngörmüyordu. Ana akım kabulün prognozu ne kısa ne de kesindi; sekiz ila 27 yıl arasında değişiyordu.
Bu geniş aralık, iş çevrimleri, hükümet düzenlemeleri, kurumsal kültürler ve yönetim kararları hakkındaki farklı varsayımların bir araya getirilmesiyle açıklanmaktadır.
“Burada fizik yasalarını modellemiyoruz; McKinsey Global Institute Ortağı Michael Chui, “Ekonomiyi, toplumu, insanları ve şirketleri modelliyoruz” dedi. “Olanlar büyük ölçüde insan tercihlerinin sonucudur.”
İnsanlar becerilerini yeni endüstrilere uyguladıkça teknoloji ekonominin geneline yayılıyor. Birkaç ay önce Davis Liang, doktorlar için hasta ziyaretlerini kaydeden ve özetleyen bir sağlık hizmeti kuruluşu olan Abridge’e katılmak için Meta’daki bir yapay zeka grubundan ayrıldı. Üretken yapay zeka yazılımı, doktorların hasta notlarını ve fatura raporlarını yazma zahmetinden saatlerce tasarruf etmesini sağlayabilir.
29 yaşında bir bilgisayar bilimcisi olan Bay Liang, bir araştırma yazarıydı ve üretken yapay zekayı canlandıran büyük dil modelleri olarak bilinen modellerin oluşturulmasına yardımcı oldu.
Bugünlerde yetenekleri talep görüyor. Bay Liang bunu söylemeyi reddetti, ancak üretken yapay zeka startuplarındaki deneyimi ve geçmişine sahip kişiler genellikle 200.000 doların üzerinde temel maaş kazanıyor ve hisse senedi ödülleri potansiyel olarak toplam tazminatı çok daha yükseğe çıkarabilir.
Liang’a göre Abridge’in asıl çekiciliği, yapay zekanın “süper güçlü aracını” sağlık hizmetlerinde kullanmak ve “doktorların çalışma hayatlarını iyileştirmek”. Amazon’un yapay zeka grubunda eski bir araştırmacı olan ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nde yardımcı doçent olan Zachary Lipton tarafından işe alındı. Bay Lipton bu yılın başlarında Abridge’e Baş Bilimsel Görevlisi olarak katıldı.
Bay Lipton, “Reklam ya da buna benzer bir şey üzerinde çalışmıyoruz” dedi. “Doktorlardan her gün teşekkür mektubu almak bir dereceye kadar tatmin edicidir.”
Başlıca yeni teknolojiler, daha sonraki yenilikler için çarklardır ve temeldeki teknolojiyi kullanışlı ve erişilebilir kılmak için uygulamalar geliştiren start-up’ların ortaya çıkmasını sağlar. İlk yıllarında kişisel bilgisayar hobiciler için bir oyuncak olarak görülüyordu. Ancak zamanının “mükemmel uygulaması” olan elektronik tablo programının gelişimi, bilgisayarı iş dünyasında vazgeçilmez bir araç haline getirdi.
Sarah Nagy, 2020 yılında GPT-3 ile ilk kez ilgilendiğinde dev bir yatırım şirketi olan Citadel’de bir veri bilimi ekibine liderlik ediyordu. OpenAI’nin ChatGPT’yi yayınlaması iki yıldan fazla sürdü. Ancak temel teknolojinin gücü 2020’de ortaya çıktı.
Bayan Nagy, yazılımın metin komutlarından bilgisayar kodu üretme yeteneğinden özellikle etkilendi. Bunun, kuruluşlar içindeki veri analizini demokratikleştirmeye ve elit bir gruptan ziyade iş adamlarının kullanımına daha yaygın hale getirmeye yardımcı olabileceğini öne sürdü.
Bu hedefe ulaşmak için Bayan Nagy, 2021’de Seek AI’yi kurdu. New York’lu start-up’ın şu anda teknoloji, perakende ve finans sektörlerinden yaklaşık iki düzine müşterisi var ve bunların çoğu pilot projeler üzerinde çalışıyor.
Örneğin, Seek AI’nin yazılımıyla bir perakende yöneticisi, pazarlama stratejisine ve harcamaya rehberlik etmek için ürün satışları, reklam kampanyaları ve çevrimiçi ve mağaza içi performansla ilgili sorular girebilir. Yazılım daha sonra kelimeleri bilgisayar kodlu bir sorguya dönüştürür, şirketin veri deposunda arama yapar ve metinsel yanıtlar verir veya ilgili verileri alır.
Bayan Nagy, iş adamlarının, veri bilimi ekibinin bir üyesinin ilgilenmesi gereken bir şey için talepte bulunmaları gerektiğinde birkaç hafta yerine neredeyse anında veya bir gün içinde yanıt alabileceklerini söyledi.
Bayan Nagy, “Sonuçta, bir yanıt veya yararlı veri elde etmek için gereken süreyi kısaltmaya çalışıyoruz” dedi.
Zamandan tasarruf etmek ve kuruluşlar içindeki işleri kolaylaştırmak, çoğu kuruluşta üretken yapay zekanın temel ilk hedefleridir. Yeni ürün ve hizmetler daha sonra gelecektir.
Bu yıl JPMorgan, üretken yapay zeka odaklı bir yatırım danışmanlığı ürününün olası adı olarak IndexGPT’nin ticari markasını aldı.
Bankanın baş teknoloji sorumlusu Bayan Beer, “Bu, zaman içinde daha fazla inceleyeceğimiz ve değerlendireceğimiz bir şey” dedi. “Fakat başlangıç yakın olmaktan çok uzak.”
Ancak ülkenin en büyük bankası için bu yakın zamanda gerçekleşmeyecek. JPMorgan, bilgisayarlarından ChatGPT’ye erişimi engelledi ve 300.000 çalışanına bankacılık bilgilerini sohbet robotuna veya diğer üretken yapay zeka araçlarına girmemelerini emretti.
Bayan Beer şu anda hassas verilerin sızması riskinin çok fazla olduğunu, verilerin nasıl kullanıldığına ve yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğuna ilişkin soruların bulunduğunu söylüyor. Banka, birkaç yüz veri bilimcisinin ve mühendisin teknolojiyle deneyler yapmasına olanak sağlamak için duvarlarla çevrili bir özel ağ oluşturdu. Teknik desteğin ve yazılım geliştirmenin otomatikleştirilmesi ve iyileştirilmesi gibi kullanımları araştırıyorlar.
Tüm Amerikan şirketlerinde bakış açısı büyük ölçüde aynı. ChatGPT’nin arkasındaki yazılım motoru olan Üretken Yapay Zeka, heyecan verici yeni bir teknoloji dalgası olarak görülüyor. Ancak her sektördeki şirketler her şeyden önce teknolojiyi deniyor ve ekonomik düşünüyor. Birçok şirkette yaygın kullanıma girmesi yıllar alabilir.
Tahminlere göre, üretken yapay zeka üretkenliği önemli ölçüde artırabilir ve küresel ekonomiye trilyonlarca dolar katabilir. Ancak buhar gücünden internete kadar tarihten alınacak ders, büyük yeni teknolojilerin tanıtılması ile bunların yaygın olarak benimsenmesi (sanayiyi dönüştürmek ve ekonomiyi canlandırmaya yardımcı olmak) arasında uzun bir gecikme olduğudur.
İnterneti al. 1990’larda İnternet ve Web’in perakende, reklam ve medya endüstrilerinde devrim yaratacağına dair kendinden emin tahminler vardı. Bu tahminlerin doğru olduğu ortaya çıktı, ancak bu, on yıldan fazla bir süre sonra, dot-com balonunun patlamasından çok sonra gerçekleşti.
Zamanla teknoloji gelişti ve maliyetler düştü, böylece darboğazlar ortadan kalktı. Geniş bant İnternet bağlantıları zamanla sıradan hale geldi. Kullanıcı dostu ödeme sistemleri geliştirildi. Ses ve video akışı teknolojisi çok daha iyi hale geldi.
Bu gelişme, bir para seli ve bir sürü girişimci deneme ve yanılma sonucu alevlendi.
Büyük bir inşaat ekipmanı, yazılım ve hizmet sağlayıcısı olan Johnson Controls’un baş teknoloji sorumlusu Vijay Sankaran, “Bu kez benzer bir altına hücum göreceğiz” dedi. “Çok şey öğreneceğiz.”
Yatırım çılgınlığı tüm hızıyla sürüyor. Startup yatırımlarını takip eden PitchBook’a göre, üretken yapay zeka startup’larına yönelik finansman 2023’ün ilk yarısında 15,3 milyar dolara ulaştı; bu da geçen yılın toplamının neredeyse üç katına çıktı.
Kurumsal teknoloji yöneticileri, çeşitli satıcıların üretken yapay zeka yazılımlarını deniyor ve sektörün nasıl geliştiğini izliyor.
IBM’in ticari şefi Rob Thomas, Netscape’in 1994’te internete hayat veren tarayıcıyı tanıtmasına atıfta bulunarak, ChatGPT’nin Kasım ayında halka açılmasının üretken yapay zeka için bir “Netscape anı” olduğunu söyledi. Ancak bu sadece bir başlangıçtı ve faydalanılması yıllar süren yeni iş fırsatlarına kapı açıyordu.
Yakın zamanda yayınlanan bir raporda, danışmanlığın araştırma kolu olan McKinsey Global Institute, üretken yapay zeka uygulamalarının yaygın şekilde benimsenmesi için bir zaman çizelgesi verdi. Şu anda bilinen teknolojide sürekli iyileştirmeyi öngörüyordu, ancak gelecekteki atılımları öngörmüyordu. Ana akım kabulün prognozu ne kısa ne de kesindi; sekiz ila 27 yıl arasında değişiyordu.
Bu geniş aralık, iş çevrimleri, hükümet düzenlemeleri, kurumsal kültürler ve yönetim kararları hakkındaki farklı varsayımların bir araya getirilmesiyle açıklanmaktadır.
“Burada fizik yasalarını modellemiyoruz; McKinsey Global Institute Ortağı Michael Chui, “Ekonomiyi, toplumu, insanları ve şirketleri modelliyoruz” dedi. “Olanlar büyük ölçüde insan tercihlerinin sonucudur.”
İnsanlar becerilerini yeni endüstrilere uyguladıkça teknoloji ekonominin geneline yayılıyor. Birkaç ay önce Davis Liang, doktorlar için hasta ziyaretlerini kaydeden ve özetleyen bir sağlık hizmeti kuruluşu olan Abridge’e katılmak için Meta’daki bir yapay zeka grubundan ayrıldı. Üretken yapay zeka yazılımı, doktorların hasta notlarını ve fatura raporlarını yazma zahmetinden saatlerce tasarruf etmesini sağlayabilir.
29 yaşında bir bilgisayar bilimcisi olan Bay Liang, bir araştırma yazarıydı ve üretken yapay zekayı canlandıran büyük dil modelleri olarak bilinen modellerin oluşturulmasına yardımcı oldu.
Bugünlerde yetenekleri talep görüyor. Bay Liang bunu söylemeyi reddetti, ancak üretken yapay zeka startuplarındaki deneyimi ve geçmişine sahip kişiler genellikle 200.000 doların üzerinde temel maaş kazanıyor ve hisse senedi ödülleri potansiyel olarak toplam tazminatı çok daha yükseğe çıkarabilir.
Liang’a göre Abridge’in asıl çekiciliği, yapay zekanın “süper güçlü aracını” sağlık hizmetlerinde kullanmak ve “doktorların çalışma hayatlarını iyileştirmek”. Amazon’un yapay zeka grubunda eski bir araştırmacı olan ve Carnegie Mellon Üniversitesi’nde yardımcı doçent olan Zachary Lipton tarafından işe alındı. Bay Lipton bu yılın başlarında Abridge’e Baş Bilimsel Görevlisi olarak katıldı.
Bay Lipton, “Reklam ya da buna benzer bir şey üzerinde çalışmıyoruz” dedi. “Doktorlardan her gün teşekkür mektubu almak bir dereceye kadar tatmin edicidir.”
Başlıca yeni teknolojiler, daha sonraki yenilikler için çarklardır ve temeldeki teknolojiyi kullanışlı ve erişilebilir kılmak için uygulamalar geliştiren start-up’ların ortaya çıkmasını sağlar. İlk yıllarında kişisel bilgisayar hobiciler için bir oyuncak olarak görülüyordu. Ancak zamanının “mükemmel uygulaması” olan elektronik tablo programının gelişimi, bilgisayarı iş dünyasında vazgeçilmez bir araç haline getirdi.
Sarah Nagy, 2020 yılında GPT-3 ile ilk kez ilgilendiğinde dev bir yatırım şirketi olan Citadel’de bir veri bilimi ekibine liderlik ediyordu. OpenAI’nin ChatGPT’yi yayınlaması iki yıldan fazla sürdü. Ancak temel teknolojinin gücü 2020’de ortaya çıktı.
Bayan Nagy, yazılımın metin komutlarından bilgisayar kodu üretme yeteneğinden özellikle etkilendi. Bunun, kuruluşlar içindeki veri analizini demokratikleştirmeye ve elit bir gruptan ziyade iş adamlarının kullanımına daha yaygın hale getirmeye yardımcı olabileceğini öne sürdü.
Bu hedefe ulaşmak için Bayan Nagy, 2021’de Seek AI’yi kurdu. New York’lu start-up’ın şu anda teknoloji, perakende ve finans sektörlerinden yaklaşık iki düzine müşterisi var ve bunların çoğu pilot projeler üzerinde çalışıyor.
Örneğin, Seek AI’nin yazılımıyla bir perakende yöneticisi, pazarlama stratejisine ve harcamaya rehberlik etmek için ürün satışları, reklam kampanyaları ve çevrimiçi ve mağaza içi performansla ilgili sorular girebilir. Yazılım daha sonra kelimeleri bilgisayar kodlu bir sorguya dönüştürür, şirketin veri deposunda arama yapar ve metinsel yanıtlar verir veya ilgili verileri alır.
Bayan Nagy, iş adamlarının, veri bilimi ekibinin bir üyesinin ilgilenmesi gereken bir şey için talepte bulunmaları gerektiğinde birkaç hafta yerine neredeyse anında veya bir gün içinde yanıt alabileceklerini söyledi.
Bayan Nagy, “Sonuçta, bir yanıt veya yararlı veri elde etmek için gereken süreyi kısaltmaya çalışıyoruz” dedi.
Zamandan tasarruf etmek ve kuruluşlar içindeki işleri kolaylaştırmak, çoğu kuruluşta üretken yapay zekanın temel ilk hedefleridir. Yeni ürün ve hizmetler daha sonra gelecektir.
Bu yıl JPMorgan, üretken yapay zeka odaklı bir yatırım danışmanlığı ürününün olası adı olarak IndexGPT’nin ticari markasını aldı.
Bankanın baş teknoloji sorumlusu Bayan Beer, “Bu, zaman içinde daha fazla inceleyeceğimiz ve değerlendireceğimiz bir şey” dedi. “Fakat başlangıç yakın olmaktan çok uzak.”