“`html

Girişimcilik dünyasında, yapay zeka (YZ) teknolojilerinin hızla benimsenmesi, şirketler için hem fırsatlar hem de zorluklar yaratıyor. Özellikle büyük dil modelleri (BDM – LLM) üzerine kurulu yapay zeka sistemleri, işletmelerin operasyonel verimliliğini artırma potansiyeline sahipken, aynı zamanda vendor kilitlenmesi (belirli bir satıcıya bağımlılık) ve model değişikliklerinde yeniden yazma maliyetleri gibi sorunlarla karşı karşıya bırakabiliyor. Bu makalede, finans teknolojisi devi Intuit’in bu sorunlara getirdiği yenilikçi çözümleri ve girişimcilik ekosistemine etkilerini inceleyeceğiz. Intuit’in çoklu model yapay zeka mimarilerine yaklaşımını yeniden şekillendirebilecek çığır açan gelişmelerini ve bu gelişmelerin girişimciler için sağlayabileceği stratejik avantajları ele alacağız. Özellikle, Intuit’in GenOS platformu (Generative AI Operating System) ve bu platformda geliştirilen “akıllı veri biliş katmanı” gibi yenilikçi yaklaşımlar, yapay zeka tabanlı çözümler geliştiren şirketler için önemli dersler ve ilham kaynakları sunuyor.

Girişimcilikte Yapay Zeka: Intuit’in Yenilikçi Çözümleri ve Etkileri

Çoklu Model Yapay Zeka Mimarilerinde Vendor Kilitlenmesini Aşmak

Birçok işletme gibi, Intuit de çeşitli büyük dil modelleri kullanarak üretken yapay zeka destekli çözümler geliştiriyor. Şirketin Generative AI Operating System (GenOS) platformu, Intuit Assist gibi uygulamalarla geliştiricilere ve son kullanıcılara gelişmiş yetenekler sunuyor. Intuit, özellikle QuickBooks, Credit Karma ve TurboTax gibi ürünlerinde kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştiren, ajan tabanlı yapay zeka iş akışlarına odaklanıyor. Bu bağlamda, şirket üretkenliği ve genel yapay zeka verimliliğini artırmayı amaçlayan bir dizi güncellemeyle GenOS’u genişletiyor. Bu geliştirmeler arasında, 900 dahili geliştiricinin beş hafta içinde yüzlerce yapay zeka ajanı oluşturmasını sağlayan bir “Ajan Başlangıç Kiti” ve geleneksel veri alımına dayalı yaklaşımları aşan bir “akıllı veri biliş katmanı” yer alıyor.

Genetik Algoritmalar ile Vendor Kilitlenmesini Ortadan Kaldırmak ve Maliyetleri Düşürmek

İşletmeler, farklı BDM’leri üretimde kullanmanın çeşitli yollarını buldular. Bir yaklaşım, bir sorguyu nereye yönlendireceğini belirlemek için daha küçük bir BDM kullanan bir tür BDM model yönlendirme teknolojisi kullanmaktır. Intuit’in istem optimizasyon hizmeti farklı bir yaklaşım benimsiyor. Bir sorgu için en iyi modeli bulmaktan ziyade, herhangi bir sayıda farklı BDM için bir istemi optimize etmekle ilgileniyor. Sistem, istem varyantlarını otomatik olarak oluşturmak ve test etmek için genetik algoritmalar kullanır.

Intuit’in istem çeviri hizmeti, bileşeninde genetik algoritmalar barındırır ve bu algoritmalar istemin varyantlarını oluşturur ve ardından iç optimizasyon yapar. Belirli bir başlangıç kümesi ile başlayıp, bir varyant oluşturup test ederler. Bu varyant etkili ise, yeni bir temel oluştururlar ve optimizasyona devam ederler.

Bu yaklaşım, kolaylığın ötesinde hemen operasyonel faydalar sağlıyor. Sistem, satıcıya bağımlılık veya hizmet güvenilirliği konusunda endişe duyan işletmeler için otomatik arıza koruma yetenekleri sunar. Bir model çökerse, başka bir model devreye alınabilir.

Veri Entegrasyonunda Devrim: Akıllı Veri Biliş Katmanı

İstem optimizasyonu, model taşınabilirliği sorununu çözerken, Intuit mühendisleri bir başka kritik darboğazı tespit etti: yapay zekayı karmaşık kurumsal veri mimarileriyle entegre etmek için gereken zaman ve uzmanlık. Intuit, daha sofistike veri entegrasyon zorluklarının üstesinden gelen bir “akıllı veri biliş katmanı” geliştirdi. Bu yaklaşım, basit belge alımının ve alım destekli nesil (RAG – Retrieval-Augmented Generation) ötesine geçiyor.

Örneğin, bir kuruluş, büyük ölçüde farkında olmadığı belirli bir şemaya sahip üçüncü bir taraftan bir veri kümesi alırsa, biliş katmanı yardımcı olabilir. Katman, orijinal şemayı ve hedef şemayı ve bunların nasıl eşleneceğini anlar. Bu yetenek, verilerin farklı yapılarla birden fazla kaynaktan geldiği gerçek dünya senaryolarını ele alır. Sistem, basit şema eşleşmelerinin kaçıracağı bağlamı otomatik olarak belirleyebilir.

Tahmin ve Önerilerde Çığır Açan Bir “Süper Model”

Akıllı veri biliş katmanı, gelişmiş veri entegrasyonunu mümkün kılar, ancak Intuit’in rekabet avantajı, bu yetenekleri kanıtlanmış tahmini analizlerle nasıl birleştirdiğine de dayanır. Şirket, tahminler ve sofistike öneri motorları için çoklu tahmin modellerini ve derin öğrenme yaklaşımlarını birleştiren bir “Süper Model” işletiyor. Bu yaklaşım, saf BDM tabanlı sistemlerin eşleştiremeyeceği tahmin yeteneklerini sağlar.

Süper model, temel öneri sistemlerini inceleyen bir denetim modelidir. Bu önerilerin deneylerde ve sahada ne kadar iyi çalıştığını değerlendirir ve tüm bu verilere dayanarak, nihai öneriyi yapmak için bir topluluk yaklaşımı benimser. Ajan tabanlı yapay zeka ile tahminlerin birleşimi, kuruluşların geleceğe bakmasına ve örneğin, bir nakit akışı ile ilgili bir sorunla neler olabileceğini görmesine yardımcı olacaktır. Ardından, ajan, kullanıcının izniyle gelecekteki sorunları önlemeye yardımcı olmak için şu anda yapılabilecek değişiklikleri önerebilir.

Girişimcilik için Stratejik Çıkarımlar

Intuit’in yaklaşımı, yapay zeka benimsemede öncülük etmek isteyen işletmeler için birkaç stratejik ders sunuyor. İlk olarak, başından itibaren BDM’lerden bağımsız mimarilere yatırım yapmak, önemli operasyonel esneklik ve risk azaltma sağlayabilir. İstem optimizasyonu için genetik algoritma yaklaşımı, birden fazla bulut sağlayıcısı üzerinden faaliyet gösteren veya model kullanılabilirliği konusunda endişe duyan işletmeler için özellikle değerli olabilir. İkinci olarak, geleneksel yapay zeka yeteneklerini üretken yapay zeka ile birleştirme vurgusu, işletmelerin ajan mimarileri oluştururken mevcut tahmin ve öneri sistemlerinden vazgeçmemesi gerektiğini gösteriyor. Bunun yerine, bu yetenekleri daha sofistike muhakeme sistemlerine entegre etmenin yollarını aramalıdırlar.

Bu, yapay zekayı döngünün ilerleyen aşamalarında benimseyen işletmeler için gelişmiş ajan uygulamaları için çıtanın yükseltildiği anlamına geliyor. Kuruluşlar, rekabetçi kalmak için basit sohbet botları veya belge alım sistemlerinin ötesinde düşünmeli, bunun yerine karmaşık iş akışlarını ve tahmini analizleri yönetebilen çok ajanlı mimarilere odaklanmalıdır. Teknik karar vericiler için temel çıkarım, başarılı kurumsal yapay zeka uygulamalarının, temel modellere yapılan yalnızca API çağrılarından ziyade, sofistike altyapı yatırımları gerektirdiğidir. Intuit’in GenOS’u, rekabet avantajının, kuruluşların yapay zeka yeteneklerini mevcut verileri ve iş süreçleriyle ne kadar iyi entegre edebildiklerinden geldiğini gösteriyor.

Sonuç

Intuit’in yapay zeka alanındaki çalışmaları, girişimciler ve şirketler için önemli fırsatlar sunuyor. Özellikle, çoklu model yapay zeka mimarilerinde vendor kilitlenmesini aşma ve operasyonel maliyetleri düşürme konusunda sağladığı çözümler, işletmelerin yapay zeka stratejilerini yeniden değerlendirmesini sağlayabilir. Genetik algoritmalarla yapılan istem optimizasyonu ve akıllı veri biliş katmanı gibi yenilikler, veri entegrasyonu ve model geçişlerinde karşılaşılan zorlukların üstesinden gelmek için güçlü araçlar sunuyor. Ayrıca, geleneksel yapay zeka yöntemlerini üretken yapay zeka ile birleştiren “Süper Model” yaklaşımı, daha doğru tahminler ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlayarak rekabet avantajı elde etme imkanı sunuyor. Sonuç olarak, Intuit’in geliştirdiği bu yenilikler, yapay zeka teknolojilerini benimseyen girişimciler için daha esnek, verimli ve ölçeklenebilir çözümlerin yolunu açıyor. Bu gelişmeler, yapay zeka alanında lider olmak isteyen şirketlerin, sadece temel modellere bağımlı kalmayıp, kendi özel ihtiyaçlarına uygun entegre ve özelleştirilmiş yapay zeka sistemleri geliştirmeleri gerektiğini gösteriyor.

“`