İşletmelerin Google’ın AI Teknolojisinden Nasıl Yararlanabileceği

Bugün teknoloji ve startup sahnesindeki iş liderleri, AI ve makine öğreniminin önemini biliyorlar. Verilerden değerli içgörüler elde etmeye, akıllı otomasyon yoluyla operasyonları düzene koymaya ve eşsiz müşteri deneyimleri yaratmaya nasıl yardımcı olabileceğini anlıyorlar. Ancak, bu AI teknolojilerini geliştirmek ve Google Maps API gibi araçları iş amaçları için kullanmak zaman alıcı ve pahalı olabilir. Yüksek becerili AI profesyonellerine olan talep, bu zorluğa ek bir katman ekliyor. Bu nedenle, teknoloji şirketleri ve startups, AI’yi iş stratejilerine entegre ederken kaynaklarını akıllıca kullanmak için baskı altına giriyorlar.

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

Operasyonel verimlilik ve büyüme için AI’yi kullanma

Bugün birçok öncü şirket, AI’nin gücünü olmadan imkansız olan yenilikçi hizmetler veya ürünleri sunuyor. Bu, bu şirketlerin altyapısını ve iş akışlarını sıfırdan inşa ettiği anlamına gelmiyor. Bulut sağlayıcıları tarafından sunulan AI ve makine öğrenimi hizmetlerine başvurarak, işletmeler yeni büyüme fırsatlarını kilitleyebilir, süreçlerini otomatikleştirebilir ve maliyet azaltma girişimlerini yönlendirebilir. AI odaklı olmasa da küçük şirketler, AI’yi operasyonel dokularına entegre ederek, ölçeklenirken etkili maliyet yönetimine yardımcı olabilir.

Ürün geliştirmeyi hızlandırma

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

Örneğin, konuşma AI‘sini ürün ve hizmetlerine entegre eden birçok şirket, Speech-to-Text ve Natural Language gibi Google Cloud API’lerini kullanır. Bu API’ler, geliştiricilerin kolayca duygu analizi, transkript, küfür filtreleme, içerik sınıflandırma gibi özellikleri entegre etmelerine olanak tanır. Bu güçlü teknolojiyi kullanarak, işletmeler AI teknolojilerini kendileri geliştirmeye zaman ve kaynak ayırmak yerine inovatif ürünleri tasarlayabilir.

Bu makaleye bakın, neden teknoloji şirketleri Google Cloud’un Speech API’lerini tercih ettiğinin harika örneklerini görmek için. Vurgulanan kullanım örnekleri, müşteri içgörülerini çıkarmadan robotlara empatik kişilikler kazandırmaya kadar çeşitlilik gösterir. Daha derin bir dalış için, AI ürün sayfamızı ziyaret edin, burada Translation, Vision ve daha fazlası gibi ek API’ler sunulmaktadır. Ayrıca, bu alanda ek destek ve uzmanlık sunan ML API’leri için özel olarak tasarlanan Google Cloud Skills Boost programını keşfedin.

İş yüklerini ve maliyetleri optimize etme

Pahalı ve karmaşık ML altyapısının zorluklarını gidermek için birçok şirket bulut hizmetlerine yöneliyor. Bulut platformları, işletmelerin yalnızca ihtiyaç duydukları kaynaklar için ödeme yapmalarına ve kolayca ölçeklenebilme avantajı sunuyor.

Google Cloud ile müşteriler, ML iş yüklerini ayarlamak için çeşitli altyapı seçeneklerini kullanabilir. Bazıları prototip oluşturma için Merkezi İşlem Birimleri (CPU’lar) kullanırken, diğerleri görüntü odaklı projeler ve daha büyük modeller için Grafik İşlem Birimleri (GPU’lar) kullanıyor – özellikle de kısmen CPU’lar üzerinde çalışan özel TensorFlow işlemleri. Bazıları Google’ın özel ML işlemcileri olan Tensor Processing Units (TPU’lar) kullanırken, birçokları bu seçeneklerin bir karışımını belirli kullanım durumlarına göre uyarlıyor.

Uygun donanımı özel kullanım senaryolarıyla 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 sunuyor, ayrıca Vertex AI gibi GPU kullanımını ve maliyetlerini optimize etmeye yönelik olarak tasarlanmış özellikler sunuyor.

Vertex AI Workbench, NVIDIA NGC kataloğu ile sorunsuz bir şekilde entegre olur, böylece çerçeveler, yazılım geliştirme kiti ve Jupyter Defterlerinin tek tıkla dağıtımı mümkün hale gelir. Bu entegrasyon, Reduction Server ile birlikte, işletmelerin AI verimliliğini artırıp maliyetleri azaltmak için yönetilen hizmetleri nasıl kullanabileceğini gösteriyor.

Operasyonel verimliliği artırma

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

Bunun mükemmel bir örneği, Google Cloud’un DocumentAI ürünleridir. Bu ürünler, makine öğreniminin gücünü kullanarak metinlerden bilgi analizi ve çıkarmak için kullanılır ve sözleşme yaşam döngüsü yönetimi ve mortgage işleme gibi çeşitli kullanım durumlarına hizmet eder. 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, organizasyonların zeki sanal ajanlar oluşturmasına, sanal ajanlar ve 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 inovasyona ve büyümeye daha fazla kaynak ayırabilir.

ML geliştirmeyi ölçeklendirme, model dağıtımını basitleştirme ve doğruluğu artırma

Teknoloji şirketleri ve startups sık sık veri içgörülerini çıkarmak veya yeni kullanım durumlarını uygulamak için özel modellere ihtiyaç duyar. Ancak, bu modelleri üretim ortamlarına dağıtmak zorlu ve kaynak yoğunluklu olabilir. Yönetilen bulut platformları, organizasyonların prototip aşamasından ölçeklenebilir deneyime ve üretim modellerinin düzenli dağıtımına geçişini sağlar.

Vertex AI platformu, müşteriler arasında giderek daha popüler hale geliyor ve üretim süresini alternatif yöntemlere kıyasla %80’e varan oranlarda azaltıyor. 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 kullanımında önemli bir artış görüldü ve müşteriler, büyük model eğitim işlerini on kat hızlandırma ve modelleme doğruluğunu %80’den %98’e yükseltme gibi özelliklerden yararlanıyor. Modelleri prototip aşamasından üretime geçirmenin adım adım rehberi için video serisine bakın. Ayrıca, Vertex AI’nin iklim değişikliği ölçümü, BigQuery için kod içermeyen tahminler, Vertex AI ve BigQuery arasındaki sinerji için zenginleştirilmiş veri analizi ve bu makale gibi AI/ML modellerinin geliştirilmesini kolaylaştıran örnek tabanlı açıklamalar hakkında yazıları keşfedin.