Ankete Katılan Kuruluşların %10’u 2023’te GenAI Çözümlerini Üretime Geçirdi
Yıllık cnvrg.io anketi, kuruluşların çoğunun üretken yapay zekâ için hâlâ araştırma ve test aşamasında olduğunu ortaya koyuyor.
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 %10’uysa kuruluşlarının geçtiğimiz yıl GenAI çözümlerini üretime geçirdiğini bildirdi. Anket ayrıca ABD merkezli katılımcıların (%40) ABD dışındakilere (%22) kıyasla GenAI modellerini uygulamaya koyma olasılıklarının önemli ölçüde daha yüksek olduğunu gösteriyor.
Grafik 1: Kurumsal GenAI olgunluğu
Benimseme henüz hız kazanmamış olsa da, geçtiğimiz yıl GenAI modellerini uygulayan kuruluşlar bunun faydalarını görmeye başladı bile. Katılımcıların yaklaşık yarısı müşteri deneyimlerini iyileştirdiklerini (%58), verimliliği artırdıklarını (%53), ürün yeteneklerini geliştirdiklerini (%52) ve maliyet tasarrufundan yararlandıklarını (%47) söylüyor.
Benimsemede Karşılaşılan Güçlükler
Araştırma, kuruluşların çoğunluğunun GenAI’ye kendi LLM çözümlerini oluşturarak ve kullanım durumlarına göre özelleştirerek yaklaştığını, fakat katılımcıların neredeyse yarısının (%46) LLM’leri ürüne dönüştürmenin önündeki en büyük engel olarak altyapıyı gördüğünü gösteriyor.
Grafik 2: LLM ürünleştirme zorlukları
Bunların yanı sıra, anket, işletmelerde LLM teknolojisinin yavaş benimsenmesine neden olabilecek bilgi eksikliği, maliyet ve uyumluluk gibi diğer zorlukların da altını çiziyor. Ankete katılanların %84’ü, LLM’nin benimsenmesine yönelik artan ilgi nedeniyle becerilerinin geliştirilmesi gerektiğini kabul ederken, yalnızca %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 (%28), güvenilirlik (%23), yüksek uygulama maliyeti (%19) ve teknik beceri eksikliğini (%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.
Grafik 3: LLM uygulama zorlukları
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 %26 ve çeviri/metin oluşturmanın %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 (%27), gelişmiş verimlilik (%25), gelişmiş ürün yetenekleri (%25) ve maliyet tasarrufu (%22) gibi faydalar görüyor.
Intel’in cnvrg.io da dahil olmak üzere donanım ve yazılım portföyü, performans, verimlilik ve maliyet hedeflerine göre müşteriler için en uygun yapay zekâ çözümünü tasarlarken, onlara esneklik ve seçenek sunuyor. cnvrg.io, Intel’in amaca yönelik donanımında büyük dil modellerini dağıtmayı daha uygun maliyetli ve daha kolay hale getirerek kuruluşların ürünlerini GenAI ve LLM’lerle geliştirmelerine yardımcı oluyor. Donanım ve yazılım platformlarının tüm yelpazesini bir arada sunan tek şirket olan Intel, kuruluşların bu katlanarak büyüme ve her yerde yapay zekâ çağında kazanmak için ihtiyaç duydukları rekabetçi toplam sahip olma maliyeti ve değer elde etme süresi için açık ve modüler çözümler sunar.
ML Insider 2023 raporunun tamamını şu adreste bulabilirsiniz: https://cnvrg.io/ml-insider-results-2023/.
cnvrg.io Hakkında
Bir Intel şirketi olan cnvrg.io, bir yapay zekâ geliştiricisinin herhangi bir altyapıda yapay zekâ oluşturmak ve dağıtmak için ihtiyaç duyduğu her şeyi içeren tam yığın bir makine öğrenmesi işletim sistemidir. cnvrg. io, veri bilimcileri ve geliştiricilerin makine öğrenmesi işlem hatlarının eğitimini ve dağıtımını büyük ölçekte otomatikleştirmelerine yardımcı olmak ve Intel Developer Cloud tarafından sağlanan Intel’in amaca yönelik donanımlarında büyük dil modellerini dağıtmayı daha uygun maliyetli ve daha kolay hale getirerek kuruluşların ürünlerini GenAI ve LLM’lerle geliştirmelerine yardımcı olmak üzere veri bilimcileri tarafından oluşturulmuştur. cnvrg.io, kuruluşların veri biliminden elde edilen değeri hızlandırmasına ve üretken yapay zekâ teknolojisinin gücünden daha hızlı yararlanmasına yardımcı olur.
