Yapay Zekanın Az Bilinen Kullanım Alanları

GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkması sonucunda yeni nesil yapay zekalı sohbet robotları ortaya çıktı ve bu robotlara olan ilgi arttı. Bu gelişmeler, bu sohbet botlarını geniş bir kitleye tanıttı, ancak bu ilgi yapay zekanın diğer kullanım alanlarını gölgede bıraktı. Bu sebeple, sizin için keyifli olabilecek birkaç az bilinen kullanım alanını derledik:

Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik:

IBM’e göre, 2023 yılında yaşanan bir veri ihlalinin ortalama maliyeti yaklaşık 4.45 milyon dolardır. Dijital teknolojiler geliştikçe ve insanlar daha fazla bağlantılı hale geldikçe, bu maliyet artmaya devam edecektir. Teknolojinin sürekli gelişimi, kötü niyetli yazılımlar ile siber güvenlik ekipleri arasında devam eden silah yarışını kızıştıran bir faktördür. Bu dinamik, şirketleri sürekli olarak saldırılara karşı önlemler geliştirmeye ve yeni teknolojileri kullanmaya zorlar. İşte burada yapay zeka devreye girer. Yapay zeka, şirket sistemleri üzerindeki sorunları 7/24 izleyerek, kodlar içerisindeki açıkları kontrol edebilir ve oluşan sorunlara göz açıp kapayıncaya kadar otomatik olarak cevap verebilir. IBM’in Cost of Breach raporuna göre, siber güvenlik yapay zeka teknolojilerine yatırım yapan organizasyonlar, veri ihlallerini tespit edip oluşacak hasarları kısıtlayabilir ve böylece veri ihlalinden kaynaklanan ek 1.76 milyon dolar değerindeki zarardan kaçınabilir.

Tek Kişilik Müşteri Segmenti:

Pazarlamanın temel amacı, ürünleri ve hizmetleri doğru müşteriye sunmaktır. Eskiden berlirli bir büyüklüğe sahip şirketlerin pazarlama ekipleri, müşterilerini sadece ortak özelliklere sahip gruplara bölerek kategorize ederdi ve kitlelere pazarlama üzerinden işlerini yürütülerdi. Yapay zekanın gelişmesi ile pazarlama departmanları her müşteriyi bireysel olarak takip edebilecek hale gelmiştir. Bu, markalara kişiselleştirilmiş hizmetler sunma ve reklamları belirli kitlelere kesin bir şekilde hedefleme imkanı tanır. İnsan gibi ses, görüntü ve video oluşturabilen yapay zeka destekli içerik üreticileri, bu trendi daha da güçlendirir. Gelecekte firmalar herkese özel ürünler, fiyatlandırmalar ve reklamlar sunarak “aşırı özelleştirilmiş” hizmetlere yönelecektir.

Bilimsel Gelişmeleri Otomatikleştirme:

Yapay zeka, bilimsel gelişmelerde de önemli bir rol oynar. Bu teknoloji, veri analizinden karmaşık problem çözümlemeye kadar birçok alanda başarı göstermiştir. Bilgiyi hızlı bir şekilde işlemesi sayesinde yapay zeka, kimyasal etkileşimleri simüle edebilir ve bilim insanlarının yeni ilaç ve kimyasal maddeleri keşfetmesini hızlandırır. Örneğin, DeepMind’in AlphaFold’u, dünyada var olabilecek tüm protein moleküllerinin haritasını çıkarıyor. Gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanan AlphaFold, büyük araştırma ekiplerinin çıkardığından daha fazla çıktı sunarak yapay zekanın bilimdeki dönüştürücü gücünü sergiler. Benzer bir şekilde bu teknoloji, araştırmacıların yaptığı tasarımları optimize etmeye yardımcı olacak bir şekilde ARGE alanında da kullanılır. Yapay zeka, tasarımlardaki hatalı noktalar hakkında uyarı verebilir, sistemleri simüle edebilir ve bir tasarımın birden fazla versiyonunu aynı anda test edebilir. Yapay zeka, astronomi alanında da büyük rol oynar; teleskoplardan gelen büyük veri setlerini işlemeye ve gök cisimlerini ve olgularını tanımlanması yapay zeka olmasa mümkün olmazdı. Dünyanın en büyük radyo teleskop projesi olan Square Kilometre Array (SKA), üreteceği devasa veri hacmini yönetmek için yapay zeka kullanması gerekcektir.

Esnek Tedarik Zincirleri:

Üretimden lojistiğe, tedarik zincirlerinin her bir noktası, çözülmesi gereken bir optimizasyon problemidir. İşte tam da bu tarz durumlar yapay zekanın en güçlü olduğu konulardır. Firmalar, YZ sistemlerini kullanarak tedarik zincilerindeki kesintileri öngörebilir, siparişlerini önceden ayarlayabilir ve krizlere daha hızlı yanıt verebilirler. Günümüzde bir ürünün tasarımından kullanıcıya ulaşımına kadar devam eden ürün döngüsü üzerinde bulunan birçok süreç YZ sayesinde otomatik hale gelebilmektedir. Bu otomasyonun bir sonucu olarak ortaya çıkması muhtemel yeni bir trend de karanlık fabrikalardır. Karanlık fabrikalar şöyle tanımlanabilir: Bu artan otomasyon sonucu üretim süreçleri neredeyse hiç insan müdahalesine gerek kalmayacak bir noktaya geldiğinde, makinelerin işlerini yapmak için ışığa ihtiyaç duymaması sebebinden dolayı fabrikalar da ışık kaynaklarına sahip olmayacaklardır.

Öngörücü Bakım:

Periyodik bakımlar, şirketlerin sürekli olarak yönetmeleri gereken bir şeydir, ve yapay zeka bu süreci çok etkili bir şekilde optimize edebilir. Makine öğrenimi sayesinde geçmiş bakım ve arıza verileri, gelecek bakım zamanlarının tahmin edildiği sistemleri oluşturabilmektedir. Yapay zeka destekli periyodik bakımlar, sadece operasyonel verimliliği güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda maliyetleri azaltır ve şirket malvarlıklarının ömrünü uzatır. Bakım tahminleme sistemleri aynı zamanda şirketlerin periyodik bakımlar konusunda daha proaktif bir yaklaşım benimsemelerine imkan tanır; bu teknolojiyi kullanan şirketler, potansiyel sorunları önceden tahmin edip sorun çıkmadan konuyu ele alabilirler. Ekipmanın arıza yapmasını beklemek yerine, organizasyonlar potansiyel sorunları öngörebilir ve böylece operasyonel kesintilerin azaltılması ihtiyacını azaltabilirler. Bu sayede sistemlerin istikrarlı çalışması sağlanarak personelin güvenliğini sağlanır.