e-Ticarette Üretken Yapay Zekâ: Her Şey Bir İstemle Başladı

Üretken Yapay Zekânın Kullanım Alanları

Üretken yapay zekâ çok çeşitli uygulamalarda kullanılır. Ayrı yazılarda üretken yapay zekânın yaratıcı kullanımlarını ve üretken yapay zekâ modelleriyle yapabileceğiniz projeleri ele aldık. Ancak şu anda gördüğümüz bazı dikkat çekici kullanım örnekleri şunlar:

Görseller

Google'ın Nano Banana 2 gibi üretken yapay zekâ araçları, mevcut görsellere dayanarak yeni görüntüler oluşturabilir; örneğin bir kişinin yüzüne dayalı yeni bir portre ya da mevcut bir manzaraya dayalı yeni bir peyzaj.

Picasso, Van Gogh ve Monet üsluplarında Mona Lisa

Metin

ChatGPT ve Google Bard gibi araçları kullanarak haber yazıları, blog yazıları, şiir ve hatta senaryolar yazabilirsiniz.

Ses

Müzik, ses efektleri ve hatta seslendirme üretmek için kullanılabilir. Videolar için arka plan müziklerinden marka amaçlı özgün ezgilere kadar çeşitli amaçlara yönelik özel ses içerikleri oluşturulabilir.

Doğal dil arayüzleri

Etkileşimli ve sezgisel iletişim araçları oluşturmak için kullanılabilir; çeşitli platformlarda dijital etkileşimleri geliştirir.

Görüntü sentezi

Üretken yapay zekâ, perakende, emlak gibi farklı sektörlerde görselleştirmeyi güçlendiren ayrıntılı sanal modeller oluşturabilir.

Mekân sentezi

Bu teknoloji, sanal gerçeklik, oyun ve çevrim içi perakende gibi alanlarda faydalı olan sanal ortamların tasarlanmasına yardımcı olabilir.

Ürün tasarımı ve nesne sentezi

Mevcut verilere dayalı olarak özgün tasarımlar üretilebilir; moda, ev dekorasyonu ve otomotiv gibi sektörlerde yeni olasılıkların önünü açar.

İlaç sektörü

Üretken yapay zekâ, sanal modeller oluşturmaya ve olası farmasötik araştırma sonuçlarını tahmin etmeye yardımcı olarak ilaç keşfi ve tedavinin kişiselleştirilmesini destekleyebilir.

Kişiselleştirilmiş pazarlama

Özelleştirilmiş reklamlar veya pazarlama içerikleri oluşturulabilir; bu da platform genelinde kampanyaların etkinliğini artırır.

İş yerinde yapay zekâ

Benim için yapay zekâ, çalışma şeklim üzerinde son derece olumlu bir etki yaratıyor. Specsavers'ta etkinleştirme lideri olarak, sorun gidermek, diğer kullanıcılara destek olmak ve bilgilendirici içerikler üretmek için düzenli olarak yapay zekâ kullanıyorum.

Elbette, yapay zekâ arkadaşlarımız gelmeden önce de tüm bunları yapıyordum; ancak teslim hızım dramatik biçimde arttı; böylece daha fazla projeye/kullanıcıya destek verebiliyorum ve bu, herkese önerdiğim bir araç hâline geldi.

E-ticarette, üretken yapay zekânın önemi giderek artıyor; zira işletmeler müşteri deneyimini kişiselleştirmenin ve operasyonlarını iyileştirmenin yollarını arıyor.

Üretken Yapay Zekânın Temelleri

Her şey bir istemle başladı! Üretken yapay zekâ, istem ile başlar; bu istem metin, görsel, video, tasarım, nota veya yapay zekâ sisteminin işleyebileceği herhangi bir girdi biçiminde olabilir. Bu istem kullanıcı tarafından manuel olarak girilebilir (örneğin, kullanıcı girdisine dayalı metin üretmek için GPT-3 kullanmak) veya otomatik olabilir (örneğin, StyleGAN, bir görüntü veri kümesine dayalı olarak yüksek kaliteli görseller üretebilen üretken çekişmeli bir ağdır (GAN).)

Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan birkaç tür üretken model vardır; bunlar arasında Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN), Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE) ve Dönüştürücü (Transformer) tabanlı modeller bulunur. Her birine kısaca bakalım:

Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN)

GAN’ler, bir üreteç (generator) ve bir ayrıştırıcıdan (discriminator) oluşan bir sinir ağı türüdür. Üreteç yeni veriler üretmekten sorumluyken, ayrıştırıcı verinin gerçek mi sahte mi olduğuna karar verir. Bu iki parça, üretecin ayrıştırıcının gerçek veriden ayırt edemeyeceği veriler üretmeye çalıştığı çekişmeli eğitim olarak bilinen bir süreçte birlikte eğitilir.

GAN yapısına genel bakış - kaynak

Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE)

VAE’ler, üretken modelleme için kullanılan bir başka sinir ağı türüdür. Girdi verisini daha düşük boyutlu bir uzaya kodlayıp ardından yeniden özgün uzaya çözerler. Kodlayıcı ve kod çözücü, özgün veri ile yeniden oluşturulan veri arasındaki farkı en aza indirmek üzere birlikte eğitilir. Siz

Dönüştürücü tabanlı modeller

Dönüştürücü tabanlı modeller doğal dil işleme görevlerinde yaygın olarak kullanılır. Girdi veri dizilerini işleyip çıktı veri dizileri üretirler. Ürün açıklamaları veya müşteri yorumları gibi metin üretimi için özellikle kullanışlıdırlar.

Modellerin eğitilmesi

Bu modellerin tümü, yeni örnekler üretmek için veriden öğrenir. Eğitim sürecinde modellere büyük bir örnek veri kümesi verilir ve verideki örüntüleri ve ilişkileri bulmayı öğrenirler. Model eğitildikten sonra, öğrenilen dağılımdan örnekleme yaparak yeni örnekler üretmek için kullanılabilir.

Örneğin, bir GAN bir görsel veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve veri kümesindekilere benzer yeni görseller üretmeyi öğrenebilir.

Bir VAE, bir yüz veri kümesi üzerinde eğitilip, veri kümesindekilere benzer yeni yüzler üretmeyi öğrenebilir.

Ve dönüştürücü tabanlı bir model, ürün açıklamaları veri kümesi üzerinde eğitilip, üslup ve içerik olarak veri kümesindekilere benzer yeni açıklamalar üretmeyi öğrenebilir.

Genel olarak, bu üretken modeller yeni içerik ve veri üretmek için güçlü araçlardır ve çok çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

e-Ticarette Üretken Yapay Zekâ

Üretken yapay zekânın e-ticarette pek çok uygulaması vardır ve işletmeler bunu müşteri deneyimini kişiselleştirmek, operasyonlarını iyileştirmek ve satışları artırmak için kullanmaktadır. E-ticaret kuruluşlarının üretken yapay zekâyı kullandığı bazı alanlar şunlardır:

Ürün önerileri

E-ticarette üretken yapay zekânın en yaygın uygulamalarından biri ürün önerileridir. İşletmeler, müşteri verilerini analiz etmek ve her bir müşteri için kişiselleştirilmiş öneriler üretmek üzere üretken modeller kullanabilir. Örneğin Amazon, müşterilerinin gezinme ve satın alma geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri üretmek için üretken yapay zekâdan yararlanır.

Kişiselleştirme

Üretken yapay zekâ, kişiselleştirilmiş içerik üretmek veya kullanıcı arayüzünü özelleştirmek gibi diğer yollarla da müşteri deneyimini kişiselleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, bir işletme üretken yapay zekâyı kullanarak kişiselleştirilmiş ürün açıklamaları üretebilir veya her müşterinin tercihine göre web sitesinin düzenini özelleştirebilir.

Müşteri etkileşimi

Kişiselleştirilmiş destek ve öneriler sunabilen sanal asistanlar ve sohbet botları oluşturarak müşteri etkileşimi de iyileştirilebilir. Örneğin, bir işletme, bir sisteme erişim talebi veya yıllık izin talebi gibi yaygın iş odaklı soruları yanıtlayabilen bir sohbet botunu üretken yapay zekâ ile geliştirebilir.

İçerik üretimi

Yapay zekâ, e-ticaret işletmeleri için ürün açıklamaları, yorumlar ve reklamlar dâhil olmak üzere geniş bir yelpazede içerik üretmek için kullanılabilir. İçerik üretiminde üretken yapay zekâ kullanımını öğrenmek için satış için ChatGPT üzerine DataCamp makalesine göz atın.

e-Ticarette Üretken Yapay Zekâ Vaka Çalışmaları

Birkaç e-ticaret işletmesi, operasyonlarını iyileştirmek için üretken yapay zekâyı başarıyla uyguladı.

Hızlı bazı örnekler:

• Amazon, müşterileri için içeriği kişiselleştirmek üzere Üretken Yapay Zekâyı kullanıyor.
• Shopify, satıcıların zamandan tasarruf etmesine, daha fazla satış yapmasına ve ürünlerini daha fazla alışverişçinin önüne çıkarmasına yardımcı olmak için kısa süre önce Shopify Magic'i piyasaya sürdü.
• eBay, kullanıcılarına kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi oluşturmalarına yardımcı olan Akıllı Mağaza'sını Üretken Yapay Zekâ ile destekliyor.
• Etsy, Gelişen Pazarlar'da B2B Ticaretin geleceğinin kilidini açmak için Üretken Yapay Zekâ kullanıyor.

Birkaçına daha yakından bakalım:

Amazon

Listede ilk sırada ve eminim okuyan hiç kimse için sürpriz değil, Amazon üretken yapay zekâya dâhil oluyor. Amazon, siteyi ziyaret eden müşterileri için kişiselleştirilmiş ürün önerileri üretmek üzere üretken yapay zekâyı kullanıyor. Bunun yanında, Microsoft (ChatGPT) ve Google (bard) gibi en yakın rakipleri gibi sohbet botları yayınlamak yerine, bulut alanındaki hâkimiyetini AWS (Amazon Web Services) aracılığıyla kullanarak platformu Bedrock'ta iki yeni yapay zekâ dil modeli yayımlayarak farklı bir yaklaşım benimsedi.

Bedrock, müşterilerin Amazon'un makine öğrenimi modellerini, verilerinin bu sistemleri eğitmek için kullanılan daha geniş bilgi havuzuna geri sızdırılmadan kullanmasına olanak tanıyacak. Bu, kendi üretken yapay zekâ ürünlerini oluşturmak isteyen kuruluşlar için temel bir endişeyi gidermelidir.

Alibaba Group

Alibaba Group, yakın zamanda Tongyi Qianwen adlı üretken yapay zekâ modelini tanıttı; bin sorudan gelen hakikat anlamına gelen bu model, yakın gelecekte şirketin tüm uygulamalarına entegre edilecek.

Model; toplantı notlarını özetlemek, e-postalar yazmak ve iş teklifleri taslakları hazırlamak için kullanılabiliyor. Ayrıca Alibaba’nın sesli asistanı Tmall Genie’ye de eklenecek.

CEO Daniel Zhang’a göre teknoloji, “üretme biçimimizde, çalışma şeklimizde ve yaşam tarzımızda büyük değişiklikler yaratacak.” Amaç, müşterilerin kendi özelleştirilmiş büyük dil modellerini oluşturabilmeleri için modeli açmak; kullanıcı kaydı almaya şimdiden başladılar.

Sınırlamalar ve Etik Hususlar

Birçok veri liderinin iş yerinde üretken yapay zekâyı değerlendirirken aklına gelen ilk soru şöyle olur: ‘Bu üretken yapay zekâ araçları tüm bu verilerle ne yapıyor?’ Bu da şu soruyu gündeme getirir: ‘Yapay zekâya her şeyi sorabilir miyiz?’ Ve en azından şimdilik, kısa cevap kesinlikle hayır.

İş yerinde yapay zekâ kullanımından kaynaklanan birden fazla veri sızıntısına zaten şahit olduk (bkz. Samsung’un hassas kod sızıntısı sonrası çalışanlar arasında ChatGPT’yi yasaklaması) ve birçok işletme, iş yerinde yapay zekânın nasıl kullanılabileceğine ilişkin kendi iç kurallarını ve düzenlemelerini hayata geçiriyor; bazıları kullanımını tamamen yasaklıyor.

Üretken yapay zekânın sınırlamaları ve zorlukları

• Veri kalitesi ve miktarı. Öğrenmek ve gerçekçi, ilgili içerikler üretmek için Üretken Yapay Zekâ modelleri çok sayıda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç duyar. Ancak bu tür verileri bulmak, toplamak, temizlemek ve etiketlemek zaman alıcı, maliyetli ve hatalara veya önyargılara açık olabilir. İşletmelerin bunu ölçekli biçimde yapacak beceri veya bilgiye şu anda sahip olmamaları mümkündür.
• Değerlendirme ve geri bildirim. Üretilen içeriğin kalite, doğruluk, özgünlük veya faydasını ölçmenin net ya da nesnel bir yolu olmadığı için bu modelleri değerlendirmek ve iyileştirmek zor olabilir. İnsan geri bildirimi hayati önem taşımakla birlikte öznel, tutarsız veya yetersiz olabilir. Yine, özel kaynak olmadan bu zorlayıcı olabilir.
• Ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik. Üretken Yapay Zekâ modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken hesaplama kaynakları ve gücü, ölçeklenebilirliklerini ve güvenilirliklerini sınırlayabilir. Ayrıca, e-ticaret işletmesinin veya müşterilerinin itibarına ya da güvenine zarar verebilecek beklenmedik veya istenmeyen çıktılar üretebilirler.

Üretken yapay zekânın etik hususları

• Gizlilik ve güvenlik. E-ticaret işletmesinin veya müşterilerinin tercihleri, davranışları, kimlikleri veya finansal bilgileri gibi hassas veya kişisel verileri, Üretken Yapay Zekâ modelleri tarafından potansiyel olarak erişilebilir, kullanılabilir veya sızdırılabilir. Bu durum gizlilik ve güvenlik kaygılarına ve risklerine yol açabilir.
• Adalet ve hesap verebilirlik. Üretken Yapay Zekâ modellerinin eğitildiği verilerdeki ya da etkileşimde bulundukları insanlardaki önyargılar veya peşin hükümler potansiyel olarak yansıtılabilir veya güçlendirilebilir. Bu da e-ticaret işletmesini veya müşterilerini etkileyebilecek adil olmayan ya da ayrımcı sonuçlara veya kararlara yol açabilir. Modeller ve çıktıları için adaleti ve hesap verebilirliği güvence altına alacak mekanizmalar bulunmalıdır.
• Şeffaflık ve güven. Üretken Yapay Zekâ modelleri, insan yapımı içerikten ayırt edilemeyen içerikler üretebilir. Bu, e-ticaret işletmesi veya müşterileri arasında kafa karışıklığına ya da yanıltmaya neden olabilir. Üretken yapay zekâ içeriğinin kaynağını ve niteliğini açıklamanın veya doğrulamanın ve kalite ile alaka düzeyini sağlamanın yolları bulunmalıdır.

Gelecek Perspektifleri

Üretken yapay zekânın birçok alanda uygulaması vardır; ancak en umut verici ve heyecan verici olanlardan biri, ufukta pek çok gelecek vaadi barındıran e-ticarettir.

Artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik

Yapay zekâ, müşterilere daha sürükleyici alışveriş deneyimleri sunmak için VR ve AR ile eşleştirilebilir. Örneğin, üretken yapay zekâ destekli bir AR uygulaması, müşterilerin satın alma yapmadan önce mobilyaları kendi evlerinde görselleştirmelerine yardımcı olabilir.

Ürün keşfi

Üretken yapay zekâ, müşterilerin istedikleri veya ihtiyaç duydukları ürünleri daha kolay ve verimli şekilde bulmalarına yardımcı olabilir. Örneğin, üretken yapay zekâ metinsel açıklamalara veya eskizlere dayalı olarak gerçekçi ve çeşitli ürün görselleri oluşturabilir; bu da müşterilerin aradıkları ürünleri daha iyi görselleştirmelerini sağlar.

Teknoloji ayrıca, müşteri tercihleri, davranışları ve geri bildirimlerine dayalı kişiselleştirilmiş ürün önerileri üreterek müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırabilir.

Müşteri etkileşimi

İşletmeler, müşterileriyle daha etkili ve yaratıcı şekilde iletişim kurmak için yapay zekâdan yararlanabilir. Örneğin, stable diffusion gibi araçlar kullanılarak sosyal medya platformları, bloglar, bültenler veya reklamlar için ilgi çekici ve ilgili içerikler üretilebilir; bu da daha fazla trafik ve dönüşüm sağlar.

Üretken yapay zekâ, sohbet botları veya sesli asistanlar için doğal ve insana yakın yanıtlar da üretebilir; böylece daha iyi müşteri hizmeti ve destek sunulur.

Sahteciliği önleme

Yapay zekâ, işletmelerin e-ticaret platformlarında dolandırıcılık faaliyetlerini veya saldırıları daha etkili ve doğru biçimde tespit edip önlemesine yardımcı olabilir. Örneğin, yapay zekâ araçları doğrulama amacıyla sentetik kimlikler veya yüzler oluşturabilir; bu da sahtekârların veya botların platforma erişmesini zorlaştırır.

Ayrıca, eğitim veya test amaçları için gerçekçi ve çeşitli veriler üretmek üzere Üretken Yapay Zekâdan yararlanabilir; böylece sahteciliği tespit modellerinin performansını ve sağlamlığını artırabilirsiniz. DataCamp’in çevrim içi kursuyla Python’da Sahteciliği Tespit hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sonuç

Üretken yapay zekâ, e-ticaret işletmeleri için yeni ve ilgi çekici içerikler üretebilen güçlü bir teknolojidir. Daha fazla müşteri çekmelerine, deneyimleri kişiselleştirmelerine ve sadakati artırmalarına yardımcı olabilir. Envanter yönetimi, fiyatlandırma ve pazarlama gibi operasyonların optimize edilmesine de katkı sağlar. Genel olarak ve özelde Üretken Yapay Zekânın etkin kullanımı, bir müşteri/kullanıcı için birden fazla platform arasından seçim yaparken önemli bir ayırt edici özellik olacaktır.

Üretken yapay zekâ, e-ticaret için oyunun kurallarını değiştiren bir teknoloji ve dijital çağda başarılı olmak isteyen her işletme için değerli bir varlıktır. DataCamp’in üretken yapay zekâ kavramları kursuna göz atın.