IBM’in Küresel AI Benimseme Endeksi’ne göre, yaklaşık üç BT uzmanından biri işletmelerinin artık yapay zeka kullandığını söylüyor ve yüzde 43’ü şirketlerinin COVID-19 salgını nedeniyle yapay zekayı kullanıma sunmayı hızlandırdığını bildiriyor.
Teknolojideki son gelişmeler AI’yı her zamankinden daha erişilebilir hale getirirken, 5501 şirketin dahil olduğu yıllık anket, AI becerilerinde eksiklik ve artan veri karmaşıklığının devam eden zorluklar olduğunu da ortaya koyuyor.
Anket ayrıca COVID-19’un işletmelerin günümüzde otomasyonu kullanma şeklini hızlandırdığını gösteriyor. Şirketlerin %80’i zaten otomasyon yazılımı kullanıyor veya önümüzdeki 12 ay içinde bu teknolojiyi kullanmayı planlıyor. Ayrıca üçte birinden fazlası pandeminin çalışan verimliliğini artırmak için otomasyonu kullanma kararlarını etkilediğini söylüyor. Diğerleri, BT olaylarının çözümünün otomatikleştirilmesine yardımcı olmak gibi kendilerini daha dayanıklı kılmak için bu teknolojinin yeni uygulamalarını buluyor.
Uzaktan çalışma koşulları göz önüne alındığında muhtemelen şaşırtıcı olmayan bir bulgu olarak, doğal dil işlemenin son zamanlarda benimsenmesinin ön saflarında yer alması oluyor.
Doğal Dil İşleme Çekiş Gücü Kazanıyor
Doğal dil işleme (NLP), konuşma ve metin gibi doğal dilin yazılım tarafından otomatik olarak işlenmesidir. IBM araştırması, işletmelerin neredeyse yarısının NLP destekli uygulamaları kullandığını ve dört işletmeden birinin önümüzdeki 12 ay içinde NLP teknolojisini kullanmaya başlamayı planladığını gösteriyor.
Küresel BT uzmanlarının %52’sinin şirketlerinin müşteri deneyimini iyileştirmek için NLP’yi kullandığını veya kullanmayı düşündüğünü bildirmesiyle, müşteri hizmetleri en iyi kullanım alanı haline geliyor. Aynı zamanda BT uzmanlarının COVID-19 nedeniyle odaklarını artırma olasılıklarının en yüksek olduğunu bildirdikleri alan olarak gösteriliyor.
Peki NLP, kuruluşun teknoloji yığınının neresinde yer alıyor? Bir yazılım testi ve kalite güvence şirketi olan Emeryville, California’dan Hima Pujara, NLP’nin bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşimi doğal dil kullanarak ele alan bir yapay zeka dalı olduğunu söylüyor. Kullanımı artık Siri veya Alexa gibi sanal asistanların ötesine geçiyor ve doğal dil anlayışına (NLU) dönüşüyor.
NLU, kendi adına niyeti, bağlamı ve belirsizliği tam olarak ayırt etmek için belirli kelimelerin ve dil yapısının ötesine geçiyor. Ayrıca, NLU algoritmaları, insanların yazılı metin ve konuşmada kullandığı tüm çıkarımları, önerileri, deyimleri ve incelikleri işleyebiliyor.
Pujara, NLP’nin, sosyal jestleri veya yorumları çevreleyen metinlerin bu tür jestlerin veya yorumların olumlu veya olumsuz olup olmadığına dair bir ipucu verebileceği duygu analizinde artık mevcut olduğunu dile getiriyor. Ayrıca konuşma tanıma teknolojisindeki daha fazla iyileştirme ile NLP’nin, geleneksel BI’nın kapsamını işin her alanına genişleteceğini de ekliyor.
NLP’deki bir araştırmacı, Ulusal Sağlık Enstitüsü’ndeki klinik karar verme sürecinin çoğunun NLP sayesinde mümkün kılınan metne dayalı kanıtlar tarafından yönlendirildiğine dikkat çekiyor.
NLP destekli akıllı asistanlar, işletmelere önemli ödüller sunuyor. İşletmelerin müşteri memnuniyeti oranlarını ve müşteri sadakatini artırmalarına yardımcı oluyor. Ayrıca NLP, duyarlılık analizi, pazar istihbaratı, müşteri odaklı hizmetler, hedef reklamcılık hunileri ve yazılım testindeki rolü nedeniyle gelecekte işletmeler için iyi bir seçim olarak göze çarpıyor.
NLP Sıradan Görevleri Otomatikleştiriyor
New York merkezli bir müşteri deneyimi şirketi ASAPP’ta baş teknoloji sorumlusu olan Will Robinson, NLP sistemlerinin yıllardır, yazım denetimi, otomatik tamamlama veya istenmeyen e-posta filtreleri oluşturma gibi basit görevleri yerine getirirken, artık daha büyük veri kümelerinden ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanan ve önemli ölçüde daha karmaşık modeller sayesinde benimsenme oranının arttığını söylüyor.
Ayrıca Robinson, NLP’nin artan kullanım ve benimsenme görmesinin temel bir nedeni olarak, müşteri hizmetlerindeki birçok görevi otomatikleştirmek için mükemmel bir uyum içinde olmasından kaynaklandığını belirtiyor. Müşteri hizmetlerinin, NLP için Goldilocks bölgesinde olduğunu ve 2021’in NLP teknikleri için izlenebilir olmasının yeterli tekrarlanan/tutarlı öğeye sahip olması gerektiğini dile getiriyor. Ancak bir müşteri hizmetleri etkileşiminde 2021’in NLP’sine ihtiyaç duymak için yeterli çeşitlilik, gürültü ve sanat olacağını da ekliyor.
Daha basit ve daha katı kurallara dayalı sistemler yeterince esnek veya genelleştirilebilir değildir. Artık kuruluşlar için mevcut olan devasa veri havuzları ve yeni makine öğrenimi eğitim teknikleri, dağıtım maliyetlerini düşük tutarken, görevleri otomatikleştirmeye yönelik yoğun talep, NLP’nin kuruluşta başlaması için mükemmel bir dizi koşul yaratıyor.
Daha açıkça, NLP’nin önemli bir yönü olan amaç sınıflandırması, bir müşteri için söylediklerine dayalı olarak hangi sorunun sorulacağını veya bir sonraki adımın atılacağını belirlemeye yardımcı olabiliyor. Etkili NLP modelleri, müşterinin bir işletmeyle olan tüm geçmişinden yola çıkarak müşteriyi ne zaman daha fazla bilgi için sorgulayacağını ve müşteri için bir görevi ne zaman tamamlayacağını biliyor. Gelişmiş NLP modelleri ayrıca, bir şirket iade politikası dahilinde olduğunda bir geri ödeme talebini yerine getirmek gibi hangi politika kısıtlamalarının yürürlükte olduğunu da bilmelidir.
Doğal Dil İşleme için İş Kullanım Örnekleri
Geniş bir uygulama yelpazesi vardır. New York merkezli Go Beyond’dan Jenn Halweil, NLP’nin daha ilginç iş uygulamalarından bazılarının yapay makine öğrenimi ile oluşturulan reklam metnini içerdiğini söylüyor. Bu, özellikle büyüme pazarlamacılarının ve sosyal medya reklam uzmanlarının içeriği anahtar kelimelerle karıştırmaya ve bu içeriği BGBM maliyetlerini düşürmek için A/B testi yapmaya odaklandığı bir dünyada geçerli oluyor. Bunların tümü, belirli sonuçlara göre nicelleştirilebilen ve ölçülebilen işlevlerdir. Bu, NLP aracılığıyla otomatikleştirilebilen işlevler oldukları anlamına geliyor.
Chatbot’lar, NLP’yi kullanan başka bir çerçevedir. Örneğin, bir yolcu yaklaşan uçuşları hakkında sorular sormak için Delta’yı arayabiliyor veya mesaj atabiliyor. Milyonlarca müşteri arasında, bu soruların bir kısmının tekrarlanması ve benzer cevapların olması muhtemeldir. Çağrı merkezlerindeki insanları çağrı komut dosyasından robotlar olmaları için eğitmek yerine, gerçek robotların veya bu durumda, sohbet robotlarının bunu yapmasına ve otomatikleştirilemeyen sorunlar için insan sermayesini serbest bırakmasına izin verilmesi gerekiyor.
Halweil, konuşmadan metne uygulamaların birçoğunun, farklı geçmişlerden, dillerden veya işitme engelliler gibi farklı engelli insanlar arasında daha etkili gerçek zamanlı iletişimde atılımların anahtarını tutabileceğini söylüyor.
Halweil, harika bir örnek veriyor: “Artık gerçek zamanlı olarak sesli metne kapalı altyazı yapan Google Hangouts’tur. Şimdi bu metnin bir yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak çevrilebileceği bir dünya hayal edin, böylece bir İspanyolca konuşmacı ve bir Çince konuşmacının gerçek zamanlı olarak bir dil engeli üzerinden Google Hangouts’ta iletişim kurabilir mi?”
Tüm bu kullanım durumlarının anahtarı, kuruluşların tekrarlayan görevleri kolaylaştırmak veya dil engellerini aşmak, makinelerin şu anda çözemediği daha karmaşık sorunları çözmek ve insan sermayesini serbest bırakmak için NLP’yi kullanabileceğini gösteren bir ilke olarak benimseniyor.
Halweil, NLP’nin zorluklarının mutlaka olacağını söylüyor. Çok fazla dezenformasyon kampanyasını işledikten sonra Twitter sohbet robotunu veya diğer uçtaki kişinin başka bir kişiyle konuşup konuşmadığından emin olamayacak kadar ürkütücü derecede doğru olan GPT-3 AI modelini düşünüldüğünde, NLP kullanımında dikkate alınması gereken etik sorular ve iş konuları vardır. Bu bir manipülasyon şeklidir ve herhangi bir manipülasyonda olduğu gibi, etkileri önceden düşünmek ve sonuçların kapsayıcı, adil, şeffaf ve doğrulanabilir olduğundan emin olmak daha etiktir.
Herkesin isteyeceği son şeyin, sosyal ağlarda demokrasiyi, oylamayı ve diğer önemli kurumları baltalayan dezenformasyon kampanyaları yürüten chatbot orduları olacağını söyleyen Halweil, bu nedenle, etik yapay zekanın nasıl oluşturulacağına dair çerçeveler oluşturmaya başlanmasının oldukça önemli olduğunu belirtiyor.
NLP’nin Yaygın Olarak Benimsenmesi
Yapay zeka teknolojilerinin bir alt kümesi olarak NLP teknikleri, şirketler ve bireyler arasında geniş çapta benimseniyor ve kabul görüyor.
İşleme parçası, metin tabanlı bilgilerin bağlamında anlaşılabileceği ve amacın yapılandırılmamış verilerden ayırt edilebileceği anlamına geliyor. Bu, birçok iş sürecini destekleyen ve insan kapasitesini artıran güçlü bir bilişsel yetenektir. Örneğin, Montreal Limanı, 2020’deki pandeminin en zor aylarında önemli kargoları tespit etmek ve dağıtmak için NLP ve AI modellerini kullandı. NLP özellikli çözümler, içgörüleri çıkarmak ve insan odaklı karar vermeyi desteklemek için sıkıcı veya tekrarlayan manuel okuma işlemleriyle ilgileniyor.
Halweil, NLP’nin ilginç yanının, teknoloji veya teknolojiler dizisi olarak olgunluğu olduğunu belirtiyor. Uygulanan modele bağlı olarak farklı performans seviyelerinin var olduğunu, ancak aynı zamanda sonuçlar ve gereksinimler arasındaki dengenin gerçekçi bir şekilde anlaşılması da gerektiğini ekliyor. Bu, kitlesel benimsenme için anahtardır.
En büyük şirketler GPT-3 veya eşdeğerleri gibi son teknoloji modellere odaklanırken, diğer kuruluşlar ya eski teknikleri uyguluyor ya da Azure, AWS ve GCP aracılığıyla bulutta yerel özelliklerden yararlanıyor. İlk gereksinimler ve uygulama süreleri değişebiliyor, ancak nihai hedef aynıdır. İnsanların verileri kullanarak daha iyi ve daha hızlı kararlar almasına yardımcı olun.
