İşletmelerin Google’ın AI Teknolojisini Nasıl Kullanabileceği

Bugünün teknoloji ve startup sahnesindeki iş liderleri, AI ve makine öğreniminin önemini biliyorlar. Verilerden değerli içgörüler elde etme, akıllı otomasyon yoluyla operasyonları basitleştirme ve eşsiz müşteri deneyimleri yaratma konusunda nasıl yardımcı olabileceğini anlıyorlar. Ancak, bu AI teknolojilerini geliştirmek ve Google Maps API gibi araçları kullanmak zaman alıcı ve pahalı olabilir. Yüksek becerili AI profesyonellerine olan talep, ek bir zorluk katmanı ekler. Bu nedenle, teknoloji şirketleri ve startups, iş stratejilerine AI’ı entegre ederken kaynaklarını akıllıca kullanmak için baskı altına girerler.

Bu makalede, teknoloji şirketleri ve startups’ın inovasyonu teşvik etmek ve giderleri azaltmak için Google’ın AI teknolojilerini akıllıca nasıl kullanabileceklerine ilişkin çeşitli stratejileri paylaşacağım.

Operasyonel verimlilik ve büyüme için AI’ı kullanma

Bugünün birçok öncü şirketi, AI’ın gücünü olmadan imkansız olan yenilikçi hizmetler veya ürünleri sunuyor. Bu, bu şirketlerin altyapısını ve iş akışlarını sıfırdan inşa ettiği anlamına gelmez. Bulut sağlayıcıları tarafından sunulan AI ve makine öğrenimi hizmetlerine başvurarak, işletmeler taze büyüme fırsatlarına kilidini açabilir, süreçlerini otomatikleştirebilir ve maliyet azaltma girişimlerini yönlendirebilir. AI merkezli olmasa da, AI’ı operasyonel dokularına entegre ederek, ölçeklenirken etkili maliyet yönetimi sağlayan küçük şirketler de yararlanabilir.

Ürün geliştirmeyi hızlandırma

Startups genellikle teknik uzmanlıklarını doğrudan işlerini etkileyen özel projelere yönlendirir. Yeni AI teknolojileri geliştirmek ana hedefleri olmasa da, yenilikçi uygulamalara AI özelliklerini entegre etmek önemli bir değer taşır. Bu durumlarda, önceden eğitilmiş API’leri kullanmak hızlı ve maliyet efektif bir çözümdür. Bu, organizasyonlara güçlü bir temel sağlar ve öne çıkan çalışmaları üretmelerine olanak tanır.

Örneğin, konuşma AI‘sini ürün ve hizmetlerine entegre eden birçok şirket, Google Cloud API’lerini kullanır, Örneğin Speech-to-Text ve Natural Language. Bu API’ler, geliştiricilerin kolayca özellikler gibi sentiment analizi, transkript, küfür filtreleme, içerik sınıflandırma vb. eklemelerine olanak tanır. Bu güçlü teknolojiyi kullanarak, işletmeler inovatif ürünler yaratmaya odaklanabilirken, temel AI teknolojilerini kendileri geliştirmeye zaman ve kaynak ayırmak zorunda kalmazlar.

Bu makaleyi okuyarak, teknoloji şirketlerinin neden Google Cloud’un Speech API’lerini tercih ettiğini gösteren örnekleri görebilirsiniz. Vurgulanan kullanım örnekleri, müşteri içgörülerini çıkarmadan, robotlara empatik kişilikler kazandırmaya kadar çeşitlilik gösterir. Daha derin bir analiz için, AI ürün sayfamızı ziyaret edebilirsiniz, burada Translation, Vision gibi ek API’ler sunulmaktadır. Ayrıca, ML API’leri için özel olarak tasarlanmış Google Cloud Skills Boost programını keşfedebilirsiniz, bu program bu alanda ek destek ve uzmanlık sağlar.

İş yüklerini ve maliyetleri optimize etme

Pahalı ve karmaşık ML altyapısı zorluklarını gidermek için birçok şirket bulut hizmetlerine yönelmektedir. Bulut platformları, maliyet optimizasyonu avantajı sunar, böylece işletmeler yalnızca ihtiyaç duydukları kaynakları öder ve kolayca ölçeklenebilirler.

Google Cloud ile müşteriler, ML iş yüklerini fine-tune etmek için çeşitli altyapı seçeneklerini kullanabilir. Bazıları merkezi işlem birimleri (CPU) için prototip oluşturma, diğerleri ise görüntüye odaklanan projeler ve daha büyük modeller için grafik işlem birimleri (GPU) kullanır – özellikle de kısmen CPU’da çalışan özel TensorFlow operasyonları için. Bazıları Google’ın özel ML işlemcileri, Tensor Processing Units (TPU) kullanırken, birçok müşteri bu seçeneklerin karışımını özel kullanım durumlarına göre uygular.

Donanımı kullanım senaryolarına uygun şekilde eşleştirmenin ve yönetilen hizmetlerin ölçeklenebilirliği ve operasyonel basitliğinden yararlanmanın ötesinde, işletmeler maliyet yönetimine yardımcı olan yapılandırma özelliklerini dikkate almalıdır. Örneğin, Google Cloud, GPU’lar için zaman paylaşımı ve çoklu örnek özellikleri sunar, ayrıca Vertex AI gibi özellikler, özellikle GPU kullanımını ve maliyetleri optimize etmek için tasarlanmıştır.

Vertex AI Workbench, NVIDIA NGC kataloğuna sorunsuz bir şekilde entegre olur, böylece çerçeveler, yazılım geliştirme kiti ve Jupyter Defterlerinin tek tıkla dağıtımı mümkündür. Bu entegrasyon, Reduction Server ile birlikte, işletmelerin yönetilen hizmetleri kullanarak AI verimliliğini artırabileceğini ve maliyetleri azaltabileceğini gösterir.

Operasyonel verimliliği artırma

Önceden eğitilmiş API’leri ve ML model geliştirmeyi ürün yaratımı için kullanmanın yanı sıra, işletmeler özellikle büyüme aşamasında, belirli iş ve fonksiyonel ihtiyaçlara yönelik AI çözümlerini benimseyerek operasyonel verimliliği artırabilir. Bu çözümler, sözleşme işleme veya müşteri hizmetleri gibi, iş süreçlerini basitleştirme ve kaynak dağıtımını iyileştirme yolunu açar.

Google Cloud’un DocumentAI gibi bir çözüm mükemmel bir örnektir. Bu ürünler, metinlerden bilgi analiz etmek ve çıkarmak için makine öğrenimi gücünü kullanır, sözleşme yaşam döngüsü yönetimi ve ipotek işlemleri gibi çeşitli kullanım durumlarını karşılar. DocumentAI’yi kullanarak, işletmeler belge ile ilgili iş akışlarını otomatikleştirebilir, zaman kazanabilir ve doğruluğu artırabilir.

Contact Center AI, müşteri destek ihtiyaçlarında artış yaşayan şirketler için değerli bir yardımda bulunur. Bu çözüm, şirketlerin zeki sanal ajanlar oluşturmasına, sanal ajanlar ile insan ajanlar arasında sorunsuz geçişlere olanak tanır ve çağrı merkezi etkileşimlerinden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmesini sağlar. Bu AI araçlarını kullanarak, teknoloji şirketleri ve startups, müşteri hizmetini iyileştirirken ve genel verimliliği optimize ederken, daha fazla kaynağı inovasyona ve büyümeye yönlendirebilir.

ML geliştirmeyi ölçeklendirme, model dağıtımını basitleştirme ve doğruluğu artırma

Teknoloji şirketleri ve startups, thường olarak veri içgörülerini çıkarmak veya yeni kullanım durumlarını uygulamak için özel modellere ihtiyaç duyar. Ancak, bu modelleri üretim ortamlarına dağıtmak zorlu ve kaynak yoğun olabilir. Yönetilen bulut platformları, prototip aşamasından ölçeklenebilir deneyime ve üretim modellerinin düzenli dağıtımına geçişi sağlayarak bir çözüm sunar.

Vertex AI platformu, ML geliştirmeyi hızlandırarak, üretim süresini alternatif yöntemlere kıyasla %80’e varan oranlarda azaltarak, müşteriler arasında popülerlik kazanmıştır. Geniş bir ML Ops yetenekleri seti sunar, böylece ML mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler verimli bir şekilde katkıda bulunabilir. AutoML gibi özelliklerin dahil edilmesi, derin ML uzmanlığına sahip olmayan kişilerin kullanıcı dostu, düşük kodlu fonksiyonlar kullanarak yüksek performanslı modelleri eğitmelerine olanak tanır.

Vertex AI Workbench kullanımı önemli ölçüde artmıştır, müşteriler büyük model eğitim işlerini on kat hızlandırarak ve model doğruluğunu %80’den %98’e çıkararak yararlanmaktadır. Model prototipinden üretime geçiş adımlarını gösteren video serisini izleyebilirsiniz. Ayrıca, Vertex AI’ın iklim değişikliği ölçümü, BigQuery için kod içermeyen tahminler, Vertex AI ve BigQuery arasındaki sinerji için zenginleştirilmiş veri analizi ve bu makale gibi konulara odaklanan makalelere dalabilirsiniz, bu makalede, model iterasyonunu ermögeyen sezgisel ve verimli model iterasyonuna olanak tanıyan örnek tabanlı açıklamalar hakkında bilgi verilmektedir.