Fransız şirketleri, şimdiden somut sonuçlar elde etmelerine rağmen, jeneratif yapay zekanın kullanımında ölçeğe geçmekte zorlanıyor. Snowflake'in yeni raporu "Jeneratif Yapay Zekanın Radikal Yatırım Getirisi", ölçülebilir bir yatırım getirisi olduğunu vurgularken, bütçe taahhütlerinin hala mütevazı olduğunu belirtiyor.
Snowflake adına Enterprise Strategy Group (ESG) tarafından gerçekleştirilen çalışma, Fransa'nın da aralarında bulunduğu dokuz ülkeden 1.900 yönetici ve IT sorumlusunun yanıtlarına dayanıyor. Çalışma, pozitif sonuçlar elde eden öncü şirketlerin %92'sinin projelerinin kârlı olduğunu düşündüğü ve ortalama %41'lik bir yatırım getirisi elde ettiği küresel bir GenAI benimseme dinamiğini ortaya koyuyor.
Kullanım alanları genişliyor: Katılımcıların %70'i bunu IT operasyonlarında, %65'i siber güvenlikte, %56'sı müşteri desteğinde ve %44'ü pazarlamada kullanıyor. Şirketlerin yarısından fazlası (%55), çalışanların verimliliğini artırmaya yönelik çözümleri önceliklendiriyor ve %88'i şimdiden önemli verimlilik artışları gözlemliyor.
Teknolojik açıdan, stratejiler güçleniyor: Öncü şirketlerin %96'sı kendi dil modellerini eğittiklerini, ayarladıklarını veya zenginleştirdiklerini ve %59'u önümüzdeki yıl içinde en az üç model daha dağıtmayı planladıklarını belirtiyor. Bu dinamik, karmaşıklığın artmasıyla birlikte geliyor: %64, veri siloları arasında entegrasyon zorlukları bildiriyor ve sadece %11, yapay zeka tarafından kullanılmaya hazır yapılandırılmamış verilerinin olduğunu düşünüyor.
Fransa'da Daha İhtiyatlı Bir Dinamik
Bu küresel olumlu bağlamda, Fransa daha temkinli bir profil sergiliyor. Fransız şirketlerinin %41'i kullanım senaryolarını başlattı, bu oran dünya ortalamasının (%36) biraz üzerinde, ancak hala deneysel bir aşamayı yansıtıyor. Ortalama yatırım getirisi %31 olarak bildiriliyor ve sadece %9'u, teknolojik bütçelerinin %25'inden fazlasını jeneratif yapay zekaya ayırmayı planlıyor, bu oran dünya genelinde %25.
Gelişmiş araçların kullanımı da geri planda kalıyor:
- Fransız şirketlerinin %59'u, dünya genelinde %71 olan artırılmış geri kazanım (RAG) gibi teknikleri kullanıyor;
- %52'si doğal dilde sorgulara izin veriyor, dünya genelinde bu oran %66.
Tanınan Ancak Tam Olarak Değerlendirilemeyen Yenilik Potansiyeli
Bu ihtiyatlı yaklaşıma rağmen, Fransız şirketleri GenAI'nin potansiyelini sorgulamaz: %91'i, yenilik kapasitelerini artırdığını düşünüyor, bu oran dünya ortalamasının (%84) üzerinde.
Paradoxal olarak, teknik zorluklar daha az kısıtlayıcı olarak algılanıyor: %33, yapılandırılmamış verilerde çeşitlilik eksikliğini dile getiriyor (uluslararası alanda %42), ve %42, veri silolarını bir engel olarak görüyor, diğer ülkelerde bu oran %64. Bu durum, şu anda yürütülen projelerin daha düşük yoğunluğuyla açıklanabilir, ancak kullanımın artmasıyla hızla değişebilir.
Ölçeğe Geçmek: Stratejik Bir Zorunluluk
Jeneratif yapay zeka yarışında geri kalmamak için, Fransız şirketleri artık stratejik bir denklemle karşı karşıya: kullanımları sanayileştirmek, yetkinlikleri artırmak ve daha fazla yatırım yapmak. Snowflake Fransa Ülke Müdürü Thomas Gourand, örnek olarak dağıtıcı ManoMano'yu gösteriyor:
"Örneğin müşterimiz ManoMano, yapay zekanın kullanım senaryolarının %80'inin üretime geçtiğini ve yapay zekanın platformlarımızdaki kullanıcı yolculuğunun %85'inde yer aldığını gördü, bu da yenilik ötesinde, jeneratif yapay zekanın şirket için ölçülebilir ve kritik bir etkiye sahip olduğunu açıkça gösteriyor."
Yapılandırılmamış verilerin kullanımı, kendi modellerin olgunlaşması, otonom ajanların yönetişimi ve güvenliği Fransız şirketlerinin iş süreçlerine jeneratif yapay zekayı kalıcı bir şekilde yerleştirmek için çözülmesi gereken projeler arasında yer alıyor.
Çeviri kaynağı L’adoption de la GenAI en France : un potentiel prometteur à accélérer, selon Snowflake
Daha iyi anlamak
Generatif Kurtarma Artırımı (RAG) nedir ve kurumsal veri stratejilerine nasıl entegre edilir?
Generatif Kurtarma Artırımı (RAG), AI tarafından üretilen verileri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veritabanlarından bilgi alımı ile birleştiren bir tekniktir. Gelişmiş dil ve AI tekniklerini kurumsal bilgi yönetim sistemlerine entegre ederek yanıtların doğruluğunu ve tamlığını artırır.
Şirketler tarafından üretici yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili başlıca düzenleyici zorluklar nelerdir?
Düzenleyici zorluklar arasında veri gizliliğinin korunması, algoritma şeffaflığı ve yapay zeka tarafından alınan kararlar veya önyargılar için sorumluluk konuları yer alır. Avrupa'da GDPR gibi düzenlemelere uyum, yapay zeka kullanımının bireysel haklara saygı göstermesini sağlamak için çok önemlidir.