Hangi üretken yapay zeka araçlarının kuruluşunuza uygun olduğuna nasıl karar verilir?

Hangi üretken yapay zeka araçlarının şirketiniz için uygun olduğunu değerlendirmek kolay değildir. Trust Insights'ın CEO'su ve kurucu ortağı Katie Robbert ile kurucu ortak/Baş Veri Bilimcisi Christopher Penn, bu sürece yardımcı olmak için yöneticiler için yakın zamanda yayınlanan bir videoda özetledikleri ikiye ikilik bir matris oluşturdular.

Penn, "Her iş, büyük dil modellerinden ve üretken yapay zekadan bir şekilde etkilenecektir" dedi. "Yöneticilerin, karar vericilerin ve liderlerin önündeki zorluk, kullanım senaryolarını ve kategorileri anlamak ve bunları kendi kuruluşlarıyla eşleştirmek."

Neden önemsiyoruz? Kuruluşlar dijital olgunluğun farklı aşamalarındadır ve yapay zekayı farklı işlevler için kullanırlar. İkiye iki matris, pazarlama liderlerinin, üretken yapay zeka araçlarının şirketlerinin süreçlerinde nasıl çalıştığını ve araçların mevcut işlevleri optimize edip etmediğini veya kuruluşa tamamen yeni süreçler mi getirdiğini belirlemesine yardımcı olur. Bunu bilen karar vericiler hangi araçların ekleneceğine ve bunların nasıl uygulanacağına öncelik verebilir.

2×2 matris. İkiye iki matris, kuruluşların iki faktörü birbirine göre ölçerek bir karara varmasına yardımcı olur. Kuruluşların, optimize eden araçları yenilik yapan araçlarla karşılaştırmasına olanak tanır.

"Bu kullanım senaryosunun yaptığımız işi optimize edip etmeyeceğine (daha hızlı, daha verimli hale getirme, süreçleri daha otomatik ve tekrarlanabilir hale getirme) ve halihazırda yapmakta olduğumuz bir şeye yeni bir dönüş olma eğiliminde olan inovasyona odaklanıyoruz. daha önce hiç yapmamıştık” dedi Robbert.

"Zaten var olan bir şeyi, yani optimizasyonu daha iyi hale getirmek mi, yoksa masaya yeni bir şey mi getirmek?" diye sordu Penn'e.

İkiye ikilik matrisleri aynı zamanda dahili olarak kullanılan araçlarla halka açık süreçler arasında da ayrım yapıyor.

GenAI kullanım durumları. Bu kullanım durumları, araçları nasıl kullanacağınıza bağlıdır. Farklı kuruluşlar aynı araçları matrisin farklı alanlarına yerleştirebilir çünkü bunları farklı süreçler için kullanıyorlar. Bir içerik aracı, düzenli olarak blog gönderileri veya başka içerik üretmeyen bir kuruluş için yenilikçi (tamamen yeni) olabilir. Ancak düzenli olarak içerik üreten bir kuruluş için yeni bir genAI aracı, mevcut süreci optimize ediyor .

Üretken yapay zeka kullanım durumlarına ve bunların matriste yer alabileceği bazı örneklere aşağıda yer verilmiştir:

• Poliçeler için sohbet robotu: Bir sigorta şirketi, poliçeleri müşterilere açıklamaya yardımcı olmak için bir sohbet robotu kullanabilir ve müşteri hizmetlerine bir miktar otomasyon ekleyebilir.
• İçerik yazımı: İçeriğin dahili ekipler tarafından üretilme şeklini etkiler ancak aynı zamanda müşteriler okuduğu için halka açık hale gelir.
• Veri temizleme: Bir kuruluşun geri kalan veriye dayalı işlevlerini sınırlayan bir sürecin optimize edilmesi. Veri temizliği manuel olarak yapılır.
• Rapor oluşturma: Veri analizinden elde edilen içgörülerin raporlarda özetlenmesi.

Bu vakalar matris üzerinde grafiğe döküldükten sonra kuruluşlar acil ihtiyaçlara cevap verecek vakaları belirleyebilirler.

Vaka kategorilerini kullanın. Kuruluşunuz için potansiyel kullanım durumlarını belirlemenize yardımcı olmak amacıyla altı ana üretken yapay zeka kategorisinin bir listesini burada bulabilirsiniz.

• Oluşturma: Blog gönderileri, e-postalar ve diğer dijital medya için metin ve görseller oluşturma.
• Çıkarma: Bir insan tarafından satır satır okunmadan, bir belgeden veya başka bir veri kaynağından veri çıkarmak.
• Özetleme: Büyük bir belge veya transkript almak ve AI'nın önemli noktaları özetlemesi için.
• Yeniden Yazma: Mevcut bir belgeyi veya başka bir içerik parçasını alıp genAI'dan bilgiyi alıp başka bir amaç için başka bir tarzda yeniden çerçevelemesini istemek.
• Sınıflandırma: Metin bloklarının belirlenmesi ve sınıflandırılması.
• Soruları yanıtlama: Yapay zekaya aldığı bir belge hakkında bilgi verin. Örneğin, yasal bir sözleşme bir tarafı diğerine tercih ediyor mu?

Her kategori birden fazla araç içerir. Kategorileri bilmek, karar vericilerin kuruluşlarının hangi kullanım durumlarından yararlanabileceğini ve yeni bir araç benimseme arayışına nereden başlayacaklarını belirlemelerine yardımcı olacaktır.

Daha derine inin: Bu haftanın yapay zeka destekli martech sürümleri