Yıllık cnvrg.io anketi, kuruluşların çoğunun üretken yapay zekâ için hâlâ araştırma ve test aşamasında olduğunu ortaya koyuyor. Ankete katılan kuruluşların yüzde 10’u 2023’te üretken yapay zeka (GenAI ) çözümlerini üretime geçirdi.
Bir Intel şirketi ve yapay zekâ ve büyük dil modeli (LLM) platformları sağlayıcısı cnvrg.io, bugün 2023 ML Insider anketinin sonuçlarını açıkladı. Her sektör yapay zekâya doğru koşar adım ilerler görünmekle birlikte, yıllık anket, ilgiye rağmen kuruluşların çoğunun henüz üretken yapay zekâ (GenAI) teknolojisinden yararlanmadığını ortaya koydu.
Bu yıl üçüncü kez yayınlanan cnvrg.io’nun ML Insider anketi, makine öğrenmesi endüstrisinin bir analizini sunarak, yapay zekâ profesyonellerinin her gün karşılaştığı temel eğilimleri, ilgi alanlarını ve zorlukları vurguluyor. Bu yılki raporda, 430 teknoloji profesyonelinden oluşan küresel bir panelin, yapay zekâ çözümlerini nasıl geliştirdiklerine ve üretken yapay zekâyı işlerine uygulama yaklaşımlarına ilişkin içgörülerine yer veriliyor.
“Henüz gelişiminin başlarında olsa da, üretken yapay zekâ 2023’ün en çok konuşulan teknolojilerinden biri oldu. Anket, kuruluşların LLM’leri uygularken karşılaştıkları engeller nedeniyle GenAI’ı benimsemekte tereddüt edebileceklerini gösteriyor,” diye belirten Intel Bulut Hizmetleri kurumsal başkan yardımcısı ve genel müdürü Markus Flierl sözlerine şöyle devam ediyor: “cnvrg.io ve Intel Developer Cloud’un sağladıkları gibi uygun maliyetli altyapı ve hizmetlere erişimin artması sayesinde, karmaşıklığı yönetmek için yapay zekâ uzmanlığına ihtiyaç duymaksızın mevcut LLM’lerde ince ayar yapmak, onları özelleştirmek ve dağıtmak daha kolay olacak. Bu yüzden önümüzdeki yıl GenAI’ın daha fazla benimsenmesini bekliyoruz.”
GenAI Benimseme Trendleri
2023’te GenAI teknolojisine yönelik farkındalığın artmasına rağmen, bu teknoloji genel yapay zekâ manzarasının yalnızca bir kısmını teşkil ediyor. Anket, büyük dil modellerinin (üretken yapay zekâ uygulamalarını ve çözümlerini eğitmek için kullanılan modeller) kuruluşlar içinde düşük seviyede benimsendiğini ortaya koyuyor.
Katılımcıların dörtte üçü kuruluşlarının henüz GenAI modellerini üretime geçirmediğini bildirirken, katılımcıların yüzde 10’uysa kuruluşlarının geçtiğimiz yıl GenAI çözümlerini üretime geçirdiğini bildirdi. Anket ayrıca ABD merkezli katılımcıların (yüzde 40) ABD dışındakilere (yüzde 22) kıyasla GenAI modellerini uygulamaya koyma olasılıklarının önemli ölçüde daha yüksek olduğunu gösteriyor.
Benimseme henüz hız kazanmamış olsa da, geçtiğimiz yıl GenAI modellerini uygulayan kuruluşlar bunun faydalarını görmeye başladı bile. Katılımcıların yaklaşık yarısı müşteri deneyimlerini iyileştirdiklerini (yüzde 58), verimliliği artırdıklarını (yüzde 53), ürün yeteneklerini geliştirdiklerini (yüzde 52) ve maliyet tasarrufundan yararlandıklarını (yüzde 47) söylüyor.
Benimsemede Karşılaşılan Güçlükler
Araştırma, kuruluşların çoğunluğunun GenAI’ye kendi LLM çözümlerini oluşturarak ve kullanım durumlarına göre özelleştirerek yaklaştığını, fakat katılımcıların neredeyse yarısının (yüzde 46) LLM’leri ürüne dönüştürmenin önündeki en büyük engel olarak altyapıyı gördüğünü gösteriyor.
Bunların yanı sıra, anket, işletmelerde LLM teknolojisinin yavaş benimsenmesine neden olabilecek bilgi eksikliği, maliyet ve uyumluluk gibi diğer zorlukların da altını çiziyor. Ankete katılanların yüzde 84’ü, LLM’nin benimsenmesine yönelik artan ilgi nedeniyle becerilerinin geliştirilmesi gerektiğini kabul ederken, yalnızca yüzde 19’u LLM’lerin yanıt üretme mekanizmalarına ilişkin güçlü bir anlayışa sahip olduklarını söylüyor.
GenAI’nin benimsenmesinin önündeki olası engellerden biri olarak bilgi eksikliğini ortaya koyan bu sonucun yansıması; kuruluşların, karmaşıklık ve yapay zekâ yeteneklerinin eksikliğini yapay zekânın benimsenmesi ve kabul edilmesinin önündeki en büyük engeller olarak göstermesinde de görülüyor. İlaveten, katılımcılar uyumluluk ve gizlilik (yüzde 28), güvenilirlik (yüzde 23), yüksek uygulama maliyeti (yüzde 19) ve teknik beceri eksikliğini (yüzde 17) LLM’lerin işletmelerine uygulanmasıyla ilgili en büyük endişeler olarak sıralıyorlar. LLM’leri üretime geçirmenin önündeki en büyük zorluk sorulduğunda ise katılımcıların neredeyse yarısı altyapıya işaret ediyor.
GenAI’nin sektör üzerinde bir etki yarattığına hiç şüphe yok. 2022’ye kıyasla, 2023’te popüler yapay zekâ kullanım alanları olarak chatbot/sanal temsilci kullanımının yüzde 26 ve çeviri/metin oluşturmanın yüzde 12 oranında arttığı görülüyor. Bunun nedeni, 2023’te LLM teknolojisindeki artış ve GenAI teknolojisindeki ilerlemeler olabilir. Geçtiğimiz yıl GenAI’yi başarılı bir şekilde kullanan kuruluşlar LLM’lerin uygulanması sayesinde, daha iyi bir müşteri deneyimi (yüzde 27), gelişmiş verimlilik (yüzde 25), gelişmiş ürün yetenekleri (yüzde 25) ve maliyet tasarrufu (yüzde 22) gibi faydalar görüyor.
