Yapay zeka (YZ) tanıtılacaksa, bir yandan bir disiplin, diğer yandan belirli görevleri insan zekasına benzer bir şekilde gerçekleştirmek için bilişsel ve entelektüel yetenekleri temsil eden bilgisayar sistemleri veya algoritma kombinasyonlarıdır. İnsan doğasının karmaşıklığına benzer bir karmaşıklık gösterdiği için bu birçok tanımdan sadece biridir.
Bu, insanlar gibi YZ'nin tanımlanmasında veya türlerinde bir eşsizlik olmadığı anlamına gelir. Ancak, "doğal dil işleme" ile başlayarak, bilgilerin nasıl iletileceği gibi belirli adımlarla anlaşılabilir. İkinci aşamada, anlaşılan ve kazanılan bilgilerin nasıl temsil edileceği ve saklanacağı, ardından bir soruya yanıt olarak nasıl içselleştirileceği ve faydalanılacağı yer alır.
Maddi olmayanı somut hale getirmek, insan tarafından mümkün kılınan bir görevdir ve bu da iki temel soruyu getirir: Bunu nasıl yapar ve neden bunu yapmak önemlidir? YZ, şu anda tüm tartışmaların merkezinde yer almakta ve aynı zamanda tüm bilişim stratejilerinin hedefini oluşturmaktadır, şu anda altın çağını yaşıyor.
Bu alanda çok hızlı bir evrim hızına sahip olup, açık kaynak yaklaşımını seçen yenilik stratejileri tercih edilmektedir çünkü YZ ile ilgili kullanımlar üzerinde çeviklik ve şeffaflıktan yararlanmayı sağlarlar. Çoğu yazılım yayıncısının bu ekosistemde anladığı gibi, açık kaynak YZ'yi somutlaştırmanın yoludur. Bugün, açık kaynak toplulukları, özellikle YZ alanında yeniliğin başlangıç noktasıdır.
YZ'nin, uzun süredir ilk kez inovasyonu teşvik eden, uygulama alanı üzerinde tartışmalar yaratan ve sınırları sürekli daha da genişleten bir teknoloji olarak geleneksel bilişim kullanımını yeniden tanımladığını tamamen söyleyebiliriz. Son yirmi yıl boyunca atılan birçok adımdan sonra büyük bir sonuca ulaştık: Artık YZ'nin tüm gücünü serbest bırakmak mümkün.
Bu güç, doğrudan IT aktörlerinin YZ'ye, piyasadaki konumlarına göre atfettikleri güçten etkilenir. Gartner, YZ'nin "şirketlere verimliliklerini artırma, karar alma süreçlerini geliştirme ve yeni büyüme ve yenilik fırsatları yaratma imkanı tanıyarak muazzam bir katma değer getirme potansiyeline sahip" olduğunu tanımlar, ancak bir nüansla: bazı şirketler YZ'nin kullanımını tek bir görev türüyle sınırlandırarak kapsamını daraltır. Yapay zekanın, veri analizi, dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi, sağlık alanındaki büyük ilerlemeler gibi alanlarda endüstrileri ve hükümetleri geliştirmek için büyük bir avantaj olduğu konusunda hiç şüphe yoktur.
Üretici yapay zeka, bilgi erişimi çağında en çok ses getiren kavramdır, büyük veri kümeleriyle eğitilmiş Derin Öğrenme modellerinden yeni içerikler oluşturabilen bir teknoloji olarak. Bu tür YZ modelleri, yeni veriler üretmek için kullanılır, oysa ayırt edici YZ modelleri, verileri farklılıklarına göre sınıflandırmak için kullanılır. Metin, görüntü ve kod yaratmak için, örneğin sohbet robotları, görüntü oluşturma ve düzenleme, yazılım kodu oluşturma yardımı ve bilimsel araştırma gibi alanlarda kullanılırlar.
Şirketler, yazılım yayıncılarından, sistem yöneticileri için platformların akıllı analizi veya düzeltici önlemler alınması gibi günlük üretici YZ teknolojilerini dağıtmak için çözümler beklemektedir (örneğin, geliştiriciler için destekli modda kod oluşturma). Yayıncılar, bu teknolojiler üzerinde uçtan uca kontrol sağlamalıdır.
Buradaki büyük avantajlardan biri, veri kümesini hazırlayarak, veri bilimcilerle modeli eğiterek, operatörlerle ölçekli hale getirerek ve kurumsal uygulamalar içinde üretime alarak bir Makine Öğrenmesi modelinin (örneğin LLM) tüm yaşam döngüsünü kontrol etmektir.
Yapay zekadan etkilenen sadece kullanıcılar değil: aynı zamanda bazıları dijital ve kültürel dönüşüm stratejisini tek yön olarak seçen şirketlerdir. Gelecek projeleri için bu strateji ile ilerlemeyenler geride kalma riskiyle karşı karşıya. YZ ile aynı hızda ilerlemeyi başarmak, onun tam potansiyelini serbest bırakabilme ümidi için gereklidir.