Geçtiğimiz baharda, şarap koleksiyonu uygulaması CellarTracker, kişinin damak zevkine göre dürüst şarap önerileri sunmak için yapay zekâ destekli bir sommelier geliştirdi. Sorun, chatbot’un çok kibar olmasıydı.
CellarTracker CEO’su Eric LeVine: “Sadece ‘Şarabı beğenme olasılığınız çok düşük’ demek yerine çok kibar davranıyor” dedi. Özelliğin piyasaya sürülmesinden önce chatbot’u dürüst bir değerlendirme sunmaya ikna etmek altı hafta deneme yanılma gerektirdi.
Yapay zeka restoranlara etkileşimli bir araç olarak geliyor
Yöneticiler, üretken yapay zekanın sonunda işletmelerini dönüştüreceğine hala inandıklarını, ancak bunun kuruluşlarında ne kadar hızlı gerçekleşeceğini yeniden değerlendirdiklerini söylüyorlar. Forrester, 2026 yılında şirketlerin planlanan yapay zekâ harcamalarının yaklaşık %25’ini bir yıl erteleyeceğini tahmin ediyor.
Forrester analisti Brian Hopkins: “Bu teknolojiyi geliştiren teknoloji şirketleri, her şeyin hızla değişeceği hikayesini uydurdular ama biz insanlar o kadar hızlı değişmiyoruz” dedi.
OpenAI, Anthropic ve Google dahil olmak üzere yapay zeka şirketleri, önümüzdeki yıl kurumsal müşterileri cezbetmek için yoğun çaba sarf ediyor. New York’ta medya editörleriyle yaptığı son bir öğle yemeğinde OpenAI CEO’su Sam Altman, şirketler için yapay zeka sistemleri geliştirmenin 100 milyar dolarlık bir pazar olabileceğini söyledi.
Tüm bunlar, çiplerden veri merkezlerine, enerji kaynaklarına kadar her şeye yapılan benzeri görülmemiş teknoloji yatırımlarının arka planında gerçekleşiyor. Bu yatırımların haklı olup olmayacağı, şirketlerin yapay zekayı gelirleri artırmak, kar marjlarını şişirmek veya inovasyonu hızlandırmak için nasıl kullanacaklarını bulma yeteneklerine bağlı olacaktır. Bunun başarısız olması durumunda, altyapı geliştirme çalışmaları, bazı uzmanlara göre, 2000’lerin başlarındaki dot-com çöküşünü anımsatan bir çöküşe yol açabilir.
ChatGPT’nin lansmanından kısa bir süre sonra, dünya çapındaki şirketler, metin istemleri aracılığıyla makaleler, yazılım kodları ve görüntüler gibi orijinal içerik oluşturabilen bir yapay zeka türü olan üretken yapay zekayı benimsemenin yollarını bulmaya adanmış görev güçleri oluşturdu.
Yapay zeka modelleriyle ilgili bilinen bir sorun, kullanıcıyı memnun etme eğilimleridir. Bu önyargı, kullanıcıları daha fazla sohbet etmeye teşvik eder, ancak modelin daha iyi tavsiye verme yeteneğini de olumsuz etkileyebilir. CellarTracker CEO’su LeVine, OpenAI teknolojisi üzerine kurulu şarap öneri özelliğiyle bu sorunla karşılaştıklarını söyledi. Sohbet robotu, genel öneriler istendiğinde yeterince iyi performans gösterdi. Ancak belirli yıllara ait şaraplar sorulduğunda, sohbet robotu olumlu kalmaya devam etti. Oysa tüm işaretler kişinin bu şaraplardan hoşlanma olasılığının çok düşük olduğunu gösteriyordu.
Kuzey Amerika demiryolu hizmet sağlayıcısı Cando Rail and Terminals’ın genel müdürü Jeremy Nielsen, şirketin yakın zamanda çalışanların iç güvenlik raporlarını ve eğitim materyallerini incelemesi için bir yapay zeka sohbet robotu test ettiğini söyledi. Ancak Cando şaşırtıcı bir engelle karşılaştı: modeller, sektör için güvenlik standartlarını belirleyen yaklaşık 100 sayfalık bir belge olan Kanada Demiryolu İşletme Kurallarını tutarlı ve doğru bir şekilde özetleyemiyordu.
