Sadece bilimsel çevreler ya da B2B sektörlerde boy göstermeyen Yapay Zekâ (Artificial Intelligence – AI) kavramı pazarlama alanında da çok geçmeden işletmelerin gündeminde önemli yer edinmeyi başardı. Pazarlama aksiyonlarında kullanılan en önemli araç gereçler arasında yerini sağlamlaştıran AI, küresel firmaların vazgeçilmezi konumuna erişti diyebiliriz.

Kullandığı AI çözümleriyle birçok mecrada boy gösterip, birçok uzmanın verdiği örnek olan UPS bizim de bu yazımızın konuğu olacak. UPS tüm küresel operasyonlarında yıllık 200 Milyon USD’nin üzerinde tasarruf sağlamak için AI’ya sımsıkı sarılmış durumda diyebiliriz. Elbette UPS’in teknoloji yatırımları için yılda 1 Miyar USD ayırdığını düşündüğümüzde AI ile aralarındaki ilişki hiç de sürpriz görünmüyor.

Tıpkı Ali Express örneğinde de görüleceği üzere Müşteri Deneyimini geliştirmek ve iyileştirmek için bir AI ChatBot kullanan UPS, böylelikle müşterilerinin gönderileri ile ilgili özellikle takip vb. sorularında hızlı ve eksiksiz cevap verebilir konuma kavuşmuş durumda. Ücret bilgisi dahi öğrenilebilen bu ChatBot’lar birçok sosyal iletişim kanalından müşteriyle sohbete bağlanabiliyor. Bu AI’nın müşteriler için gerçek değer yaratabileceği basit ama güçlü bir örnektir bizler için.

ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) şirketin operasyonlarının merkezinde yer alan, UPS tarafından geliştirilmiş son derece sofistike bir AI platformudur. Bu platform, UPS sürücüleri tarafından alınan yüklere ait rotaları planlamak ve optimize etmek için gelişmiş algoritmalar kullanmakta ve böylece hızlı, zamanında ve verimli rotaları insandan bağımsız olarak paketler alınır alınmaz oluşturabilmektedir.UPS’in EDGE (Enhanced Dynamic Global Execution) aksiyonunun içeriği şirketin operasyonları boyunca topladığı muazzam büyüklükteki dünyanın farklı bölgelerinden onlarca şirketten toplanan veri koleksiyonuna dayanmaktadır. Bu koleksiyonun AI ile analizi sonucunda yüklerin tırlara nasıl yükleneceği, hatta tırlar ıslak olan tırlara bunun nasıl yapılabileceği başlığına kadar detayda bilgiye dinamik olarak ulaşılabiliyor olacak. EDGE planının tamamen küresel sisteme entegre edilip çalışır hale getirilmesiyle beraber şirketin yılda 200 Milyon USD’nin üzerinde tasarruf beklentisi bulunuyor.

Pazarlamacılar UPS’den Ne Öğrenebilirler?

Pazarlamacılar, UPS ile aynı ölçekte çalışmayabilirler, ancak bu konunun uzmanı birçok danışmana göre şirketin AI ile gerçekleştirdiği deneyimlerden hızlıca çıkarabilecekler birkaç basit ders bulunuyor:

Bütçenizde Yapay Zekâ (AI) Sistemlerine yer ve meblağ ayırın: Birçok şirket, teknolojinin bir öncelik olduğunu söylese de bunu söyleyenlerden de birçoğunun ne yazık ki AI için ayrılmış özel bir bütçesi bulunmuyor. Pazarlama aksiyonlarındaki AI avantajlarını yakalayabilmek ve şirkete uyarlayabilmek için AI’ya özel bir nominal bütçe ayırmalısınız. Tahmin edemeyeceğiniz kanallardan büyük geri dönüşlerle karşılaşacaksınız.

Varsayımınızdaki problemleri değil gerçek problemleri çözün: Gayet net ve basit görünüyor ama değil. Birçok işletme AI’nın gerçekte problemleri nasıl çözdüğüne dair fikir sahibi olmadan çok büyük miktarlarda parayı AI’ya yatırıyor.  Hâlbuki öncelikle işletmenin ve müşterilerin karşılaştığı ‘gerçek’ problemler tespit edilip bunlarla başlanmalı ve ardından AI’nın size nasıl yardımcı olabileceğine dair tersine mühendislik yapılmalıdır!

Veri dağınıklığından kurtulup hepsini sistematik bir şekilde organize edin: Hangi büyüklükte şirket olursanız olun, verilerinizi daha sonra değil, şimdi! toplamaya ve organize etmeye başlayın. Veriler AI’yı harekete geçiren yegâne enerjidir. AI’yı etkili bir şekilde kullanmak için, verilerinizi doğru bir şekilde derliyor ve arşivliyor olmanız gerekir.

The post Pazarlamada Yapay Zeka (AI) – UPS Bunu Nasıl Yaptı? appeared first on On1Medya Reklam Ajansı | Grafik | Web | Tasarım | Sosyal Medya.

Yapay Zeka (AI) ; “akıllı” olarak değerlendireceğimiz bir şekilde işleri yürüten makinelerin daha geniş konseptidir. Makineler tarafından, sergilenen insan zekası da diyebiliriz.

Makine Öğrenimi (ML) ise; makinelere verdiğimiz izin ile matematiksel ve istatiksel yöntemler kullanarak verilerden çıkarım yapan, kendileri için öğrenim yapma fikrine dayanan Yapay Zeka uygulamasıdır.

Dünden Bugüne Yapay Zeka

Aslında yapay zeka uzun zamandır var olan bir gerçek. Çok eski Avrupa bilgisayarları “mantıksal makineler” olarak tasarlandı ve temel aritmetik ve bellek gibi yetenekleri yeniden üreterek mühendisler, mekanik beyinleri yaratmaya çalıştıkça işlerini temel olarak gördüler. Teknoloji olarak ve daha önemlisi, zihinlerimizin nasıl çalıştığına dair anlayışımız ilerledikçe, yapay zekayı oluşturan kavram da  değişti. Giderek karmaşıklaşan hesaplamalardan ziyade, yapay zeka alanında çalışmak; insan karar verme süreçlerini taklit etmek ve daha fazla insani şekilde görevleri gerçekleştirmek üzerine yoğunlaştı.

Yapay Zeka genellikle uygulanan veya genel olmak üzere iki temel gruba ayrılır. Uygulamalı yapay zeka çok daha yaygındır – stokları ve hisseleri zekice ticarete yönelik olarak tasarlanmış sistemler veya otonom bir taşıtın manevraları bu kategoriye girer.Genelleştirilmiş yapay zekalar daha az yaygındır, ancak günümüzde en heyecan verici ilerlemelerin gerçekleştiği yer burasıdır. Aynı zamanda Makine Öğreniminin gelişmesine yol açan alan yapay zeka türü de budur.

Örnek verecek olursak; Ünlü Atarı oyunu breakout’da zayıf yapay zeka algoritması topun tuğlaları kırması gerektiğine odaklı olarak, aşağıdan yukarıya doğru tuğlaları tek tek kıran bir oyunu bize izletir. Oysa kuvvetli yapay zeka, bunun tam tersine elindeki verileri değerlendirerek topu tuğlaların üst tarafına  çubuğu hareket ettirmeden gönderir, dolaysıyla topu kaybetme riskini minimize ederek oyunu bitirebilmektedir. Bu durumdan şunu çıkartırız; hedefe daha iyi bir yoldan ulaşabilmek için yapay zeka oyuna yorum katmıştır. Böylece makine, yazılım içerisinde yer almayan bir strateji geliştirerek sadece 2.5 saat içerisinde bir insanoğlundan daha iyi sonuç alacak şekilde kendini programlamıştır.

Makine Öğreniminin Gelişim Macerası

Makine Öğreniminin zaten sahip olduğu hız, yapay zeka gelişimini ilerleten araç olarak ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bununla ilgili 2 önemli gelişme vardır;

İlki, 1959’da Arthur Samuel’e verilen görevdi; “Bilgisayarlara dünya hakkında bilmeleri gereken her şeyi öğretmek yerine ve görevleri nasıl gerçekleştireceklerini öğretmek yerine, kendileri için öğrenmelerini öğretmek mümkün olabilirdi.”

İkincisi ise, hepimizin şu an eli ayağı olan internetin ortaya çıkmasıydı, ve dijital bilginin üretilen, saklanan ve analize hazır hale gelitirilmesinde büyük miktarda artış oldu.

Bu yeniliklerin ışığında mühendisler, sadece bilgisayarlara değil her türlü makineye her şeyi nasıl yapacağını öğretmekten ziyade, onları insan gibi düşünebilecek hale getirmek için kodlamanın çok daha etkili olduğunu düşündüğünden artık kodlamaları bu yöne kaydırmışlardır.

Nöral Ağlar

Sinir ağlarının gelişimi, bilgisayarların dünyayı, bizim hızımızı, doğruluğu ve önyargı eksikliği gibi doğuştan gelen avantajları koruyarak, dünyayı bizim yaptığımız şekilde düşünmesi ve anlaması için öğretmenin anahtarı olmuştur. Bir sinir ağı, bir insan beyninin yaptığı gibi bilgiyi sınıflandırarak çalışmak üzere tasarlanmış bir bilgisayar sistemidir. Örneğin, görüntüleri tanımak ve içerdikleri öğelere göre sınıflandırmak öğretilebilir.

Esasen ona verilen verilere dayanarak, bir kesinlik derecesiyle ifadeler, kararlar veya tahminler yapabilecek şekilde çalışır. Bir geri bildirim döngüsünün eklenmesi “öğrenmeyi” mümkün kılar ve kararlarının doğru ya da yanlış olup olmadığını algılayarak ya da söyleyerek, gelecekte alacağı yaklaşımı değiştirir.

Makine Öğrenimi uygulamaları metni okuyabilir ve bunu yazan kişinin şikayette bulunup bulunmadığını veya tebrik sunup sunmadığını öğrenebilir. Ayrıca bir müzik parçasını dinleyebilir, birisini mutlu veya üzgün yapıp yapamayacağına ve ruh halinize uyacak başka müzik parçaları bulup bulamayacağına karar verebilirler. Bazı durumlarda, aynı temaları ifade eden kendi müziklerini bile oluşturabilirler ya da orijinal parçanın hayranları tarafından takdir edilebileceklerini bilirler. Bunun en basit örneği neredeyse hepimizin telefonunda bulunan Spotify’dır. Sizin için çalma listeleri, öneri müzikler oluştururken kullandığı yapay zekaya bağlı bir makine öğrenmesidir. Bu sayede verilerimizi okur, bizim için işleri kolaylaştırır, tıpkı diğer birçok uygulama gibi.

Bazılarımızın halen korktuğu bu iki kavram, aslında çok uzun zamandır hayatı bizim için kolaylaştırmaktadır. Belki korkulan senaryolar başımıza çok büyük sorunlar açacak, belki de bunların hepsi sadece senaryo olarak kalacak. Yaşayıp gördüğümüz birçok değişimin yanında, daha görecek çok değişimimiz var.

Hepimizin bildiği Albert Einstein’e ait ; “ 3.Dünya Savaşı’nda hangi silahların kullanılacağını bilmiyorum ancak 4.Dünya Savaşı taş ve sopalarla yapılacak.” sözünde bahsettiği, herkesin felaket senaryoları kurduğu, medeniyetlerimizin sonunu getirecek silah yapay zeka olur. Kim bilir, belki de bizi 4.Dünya Savaşından koruyacak olandır yapay zeka, belki de Einstein yanılır. Bekleyip göreceğiz.

The post Farklarıyla Birlikte Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nedir? appeared first on On1Medya Reklam Ajansı | Grafik | Web | Tasarım | Sosyal Medya.