Üretken Yapay Zeka, Bilgi Çalışanlarının Üretkenliğini Nasıl Artırır?

En son kesintisiz ve yenilikçi teknolojik gelişmelere yapay zeka (AI), robotik, blok zinciri ve programlanabilir biyoloji gibi alanlar öncülük ediyor. Bu teknolojiler perakende, otomobil, finans, üretim ve daha birçok sektörde hem makro hem de mikro düzeyde devrim yaratıyor.

AI, özellikle üretken yapay zeka, bilgi çalışanlarının – örgün eğitim ve öğretimle konu uzmanı olan bireylerin – yaşam tarzlarını ve günlük görevlerini dönüştürüyor. Programlama, tasarım, mühendislik ve yazma gibi mesleklerde oldukça belirgin olan üretken yapay zeka, bilgi çalışanlarının üretkenliğini artırdı.

Ancak üretken yapay zeka tam olarak nedir ve onu bilgi çalışanları için kritik yapan nedir? Bu fikri daha fazla keşfedelim! 

Üretken Yapay Zeka nedir?

Generative AI, insan tarafından yazılan istemlere dayalı olarak AI algoritmalarını kullanarak otomatik olarak metin, video, ses ve görüntü gibi yeni içerikler oluşturur. 

En önde gelen yapay zeka oluşturma araçları ve ürünlerinden bazıları şunlardır:

• ChatGPT – OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT, kullanıcı istemlerine dayalı olarak son derece ayrıntılı ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabilen akıllı bir yapay zeka sohbet robotudur.
• DALL-E2, Kararlı Difüzyon, & yolculuk – Bunlar yapay zeka destekli görüntü oluşturma araçlarıdır.
• Meta – Bu, kullanıcıların metin istemlerinden videolar oluşturmasına olanak tanıyan, yapay zeka destekli bir video oluşturma aracıdır.
• Kodeks – Programcıların birkaç saniye içinde birkaç programlama dilinde kod üretmesini sağlar.

Şimdi üretken yapay zekanın bilgi çalışanlarını nasıl etkilediğini görelim!

Üretken Yapay Zekanın Farklı Alanlardan Bilgi Çalışanlarının Üretkenliğini Nasıl Artırdığını Anlamak

Göre ARK'nın Büyük Fikirleri 2023 raporda, yapay zekanın 4 yılına kadar bilgi çalışanlarının üretkenliğini 2030 kattan fazla artırması bekleniyor. Rapor ayrıca, yapay zekanın %100 benimsemeyle toplam 200 trilyon dolarlık bir yapay zeka harcamasının ardından işgücü verimliliği açısından kabaca 31 trilyon dolar getirebileceğini öne sürüyor. . Satıcılar yapay zeka tabanlı ürünlerinin yarattığı değerin yalnızca %10'unu elde edebilirlerse, 14'da yaklaşık 90 trilyon dolar gelir ve 2030 trilyon dolar kurumsal değer elde edebilirler.

2030 için AI pazar tahmini. Kaynak: ARK'nın Büyük Fikirleri 2023

AI oluşturucu araçlarının içerik yazarlarının, geliştiricilerin ve sanatçıların üretkenliğini artırmaya nasıl katkıda bulunduğunu ayrıntılı olarak görelim.

1. Bilgi Çalışanları: İçerik Yazarları ve Düzenleyiciler

Modern işletmeler, izleyicileri çekmek için iyi araştırılmış ve ustaca hazırlanmış içeriğe ihtiyaç duyar. Üretken yapay zekanın içerik yazarlarının ve editörlerin işini kolaylaştırdığı yer burasıdır.

ChatGPT gibi akıllı sohbet robotlarının ortaya çıkmasıyla içerik oluşturma giderek daha kolay ve ekonomik hale geliyor. Buna göre ARK'nın Büyük Fikirleri 2023  rapor, ChatGPT'nin sorgu başına çıkarımının maliyeti 0.01'de yaklaşık 2022 USD'dir. Bir milyar sorgu için toplam çıkarım maliyeti 10,000,000 USD olur. 2030 yılına kadar, bu maliyetin yalnızca 650 ABD Dolarına düşmesi bekleniyor. Wright yasası. 

Bu büyüklükte bir maliyet düşüşü, AI içerik araçlarının kitlesel olarak benimsenmesini sağlayacaktır. Örneğin, 2030 yılına kadar ChatGPT tarzı uygulamaların Google Arama'nın ölçeğine uyması ve günde 8.5 milyar aramayı işlemesi bekleniyor. Bu nedenle, içerik alanındaki bilgi çalışanlarının günlük görevlerde üretken yapay zekadan yararlanmaları daha kolay hale gelecektir.

2. Bilgi Çalışanları: Yazılım Mühendisleri ve Geliştiricileri

Karmaşık ve uzun yazılım geliştirme döngüleri göz önüne alındığında, yazılımı yönetmek ve devreye almak, kendini işine adamış, yetenekli geliştiriciler ve programcılardan oluşan bir ekip gerektirir. Codex gibi üretken AI kodlama araçları ve Yardımcı pilot yazılım geliştirmeyi kolaylaştırıyor ve daha üretken bilgi çalışanları için. 

Aslında, ARK'nın Büyük Fikirleri 2023 rapor, AI kodlama asistanlarının bir kodlama görevini tamamlama süresini yarı yarıya azalttığını belirtir. 2030 yılına kadar yapay zeka kodlama asistanları, yazılım mühendislerinin çıktılarını 10 kat artırabilir.  

Kodlama görevlerini tamamlama zamanı. Kaynak: ARK'nın Büyük Fikirleri 2023

3. Bilgi Çalışanları: Görsel Sanatçılar ve Tasarımcılar

Sanatçılar ve tasarımcılar olarak kategorize edilen başka bir bilgi çalışanı grubu da üretken yapay zekadan etkileniyor. Görevleri genellikle zengin kullanıcı deneyimleri sunmak için Adobe Photoshop, Illustrator ve Canva gibi tasarım araçlarını kullanarak görsel konseptler, grafikler, çizimler ve yaratıcı kullanıcı arayüzleri oluşturmayı içerir. 

Çığır açan üretken görüntü modelleri DALL-E2, Stable Diffusion ve Midjourney gibi tasarımcıların üretkenliği son derece arttı. Örneğin, insanların 5 saatte yaptığı ve maliyeti 150 doları bulan grafik tasarımlar artık zahmetsiz bir şekilde yapılabilir. 8 sent için bir dakikanın altında Üretken görüntü modelleri kullanarak. 

4. Bilgi İşçileri: Müzisyenler ve Ses Mühendisleri

Üretken yapay zeka, bir müzik parçasını bestelemeyi ve mikslemeyi çok daha kolay hale getiriyor. Örneğin, Google'ın Ses LM gerçekçi piyano müziği yapan ve eksik akustik tonları tamamlayan üretken bir ses modelidir. Google ayrıca adlı bir müzik oluşturma modeli geliştirdi. MüzikLM metin açıklamalarına göre güzel melodiler üretebilir.

2020'de Open AI, şu şekilde bilinen benzer bir müzik oluşturma aracını tanıttı: müzik kutusu girdi olarak türe, sanatçıya ve şarkı sözlerine göre yeni bir müzik örneği oluşturur. Daha önce Open AI da yayınladı GPT-2 tabanlı MuseNet 4 enstrüman kullanarak 10 dakikalık müzik besteleri oluşturabilen model.

Üretken ses modelleri gelişme aşamasında olsa da, müzisyenlerin ve ses mühendislerinin üretkenliğini artırma alanı, her yıl daha iyi üretken yapay zeka müzik araçlarıyla büyüyecek.

5. Bilgi Çalışanları: Youtuber'lar ve Video İçerik Oluşturucuları

Video içeriği patlıyor. kabaca vardı 51 milyon 2022'de YouTube kanalları. Video içeriği üretimi, kayıt, düzenleme, illüstrasyon ve ses ekleme, prodüksiyon öncesi ve sonrası olmak üzere çeşitli aşamalardan geçer.

Üretken AI video platformları, bilgi çalışanları için video içeriği oluşturmayı kolaylaştırıyor. gibi araçlar Synthesia.io, ve resim, video pazarlamacıları ve marka uzmanları için video oluşturmayı kolaylaştırıyor. Bu son teknoloji yapay zeka platformları, içerik oluşturucuların komut dizilerinden videolar oluşturmasına olanak tanır. Bu komut dosyalarına dayalı profesyonel görünümlü videolar yapmak için bir anlatıcı ve video arka planı ekleyebilirler.

Eylül 2022'de Meta AI yayınlandı Bir video yap metin istemlerine dayalı olarak yüksek kaliteli video klipler oluşturabilen bir platform. Video kalıplarını öğrenmek için halka açık veri kümeleri üzerinde eğitildi. Renkler, karakterler ve manzaralarla dolu benzersiz videolar oluşturabilir.

Kısa zaman aralıklarında daha kaliteli içerik oluşturmak, gelecekte YouTuber'ların ve video içerik oluşturucuların üretkenliğini artıracaktır.

Bilgi Çalışanları için Üretken Yapay Zekanın Artıları ve Eksileri

Üretken yapay zekanın bilgi çalışanlarına sunduğu çeşitli avantajlara ve dezavantajlara bakalım.

Bilgi Çalışanları için Üretken Yapay Zekanın Artıları

1. Sentetik Veri Üretimi: Yenilikçi yapay zeka modellerini eğitmek, bol miktarda veri seti gerektirir ve üretken yapay zeka bu sorunu çözebilir. Bildirildiğine göre, üretken yapay zeka şunları hesaba katacak: %10 2025'teki %1'e kıyasla 2023'te üretilen tüm verilerin oranı. Bu nedenle, veri bilimcileri ve yapay zeka uzmanları veri toplamayla ilgili zorluklarla yüzleşmek zorunda kalmayacak. 
2. Düşük maliyetler: Gartner yaklaşık olarak tahmin ediyor %50 Düşük kodlu/kodsuz geliştirme platformlarının yüzde 2024'si, XNUMX yılına kadar "metinden koda" işlevselliği sağlayacak. Geliştiriciler için bu, en az çaba ve maliyetle daha fazla özellik anlamına geliyor. 

Bilgi Çalışanları İçin Üretken Yapay Zekanın Eksileri

1. Sentetik İçerik Tespiti: Üretken yapay zeka üretkenliği artırsa da, üretken yapay zeka içeriğini tespit etme ve ayırt etme sorunu araştırma ve akademide ciddi bir endişe haline gelecektir. 2024 yılına kadar Avrupa Birliği, yapay zeka tarafından üretilen eserlerin "filigranlanmasını" zorunlu kılan bir yasa çıkaracak.
2. İşsizlik: Üretken yapay zeka "fazla" zeki hale gelirse, geliştiriciler işsizlikle karşı karşıya kalabilir. Gartner, 2025 yılına kadar, %20 Üretken yapay zeka onların temel beceri setini devralacağı için prosedürel kod uzmanlarının %XNUMX'si yeni beceriler kazanmak zorunda kalacak. 

Üretken Yapay Zeka Modelleri Oluşturmanın Maliyeti

Üretken AI, AI'nın açık ara en yenilikçi dalıdır. Şu anda, üretken bir yapay zeka modeli eğitmenin maliyeti yüksektir, ancak giderek düşmektedir. Örneğin, tahmini GPT-3 eğitim maliyeti 4.6'de 2020 milyon dolardı. 2022'de 450,000 dolara düştü.

GPT-3'ü eğitmenin maliyeti. Kaynak: ARK'nın Büyük Fikirleri 2023

The ARK'nın Büyük Fikirleri 2023 rapor, 2030 yılına kadar GPT-57'ten 3 kat daha fazla parametreye (175 B parametre) sahip AI modellerinin yalnızca 600,000 ABD Doları karşılığında eğitilebileceğini tahmin ediyor. Bu, AI modellerini eğitmek için azalan maliyetler nedeniyle büyük ölçüde mümkün olacaktır. Wright Yasası, AI göreli bilgi işlem birimi (RCU) üretim maliyetlerinin ve yazılım maliyetlerinin yıllık oranlarda %57 ve %47 oranında düşmesi gerektiğini ve böylece 70'a kadar eğitim maliyetlerinde yıllık %2030'lik bir düşüşe yol açacağını önermektedir. 

AI eğitim donanım maliyeti. Kaynak: ARK'nın Büyük Fikirleri 2023.

Şuradaki tüm yıkıcı AI teknolojileriyle güncel kalın: birleştirmek.ai.