Yapay zekânın arkasındaki teknoloji devleri nasıl para kazanacak?

Üretken yapay zeka platformlarının baş döndürücü patlaması geçtiğimiz yılın en büyük iş hikayesi oldu, ancak nasıl para kazanacakları ve akıllı şirketlerin bunları akıllıca nasıl kullanabilecekleri önümüzdeki 12 aya hakim olacak sorular.

Harvard Business School’da İşletme Doçenti olan Andy Wu, öğrenciler ve yöneticilerin artık yapay zekayı benimseyip benimsememe aşamasını geçtiğini, bunun ne zaman ve nasıl yapılacağı sorusunun gündemde olduğunu söylüyor.

Wu’nun yakın tarihli vaka çalışması ve arka plan notu, “AI Wars and the Generative AI Value Chain”, ChatGPT, Bard ve diğer YZ chatbot’larının yanı sıra bunların arkasındaki teknoloji devleri hakkında hızlandırılmış bir ders sunuyor ve yenilikçiler ve kullanıcılar için önümüzdeki stratejik ikilemleri araştırıyor. Wu, halkın chatbotların insana benzeyen yönlerine duyduğu hayranlığın, şirketlerin yapay zekadan nasıl kâr elde edebileceğine ilişkin daha temel soruları gölgede bırakıyor olabileceğini söylüyor. Wu bu vaka çalışmasında HBS araştırma görevlisi Matt Higgins, HBS doktora öğrencisi Miaomiao Zhang ve Massachusetts Institute of Technology doktora öğrencisi Hang Jiang ile işbirliği yaptı.

Harvard Business School’un Working Knowledge yayınında Ben Rand tarafından yapılan söyleşide Wu, YZ’nin zorlu ekonomisini, iş modellerinin geleneksel yazılım modellerinden nasıl farklı olacağını tartışıyor.

Ben Rand: Bu vakayı hazırlarken sizi en çok şaşırtan şey neydi ve neden?

Andy Wu: Üretken bir yapay zekanın temel ekonomisinin göz ardı edildiğini düşünüyorum. İnsanların bu teknolojiyle gerçekte nasıl para kazanacakları konusunda cevaplanmamış önemli sorular var. Google, OpenAI ve diğerleri sonsuza kadar para kaybedemez. Ancak bunun tam olarak nasıl paraya dönüştürüleceği henüz kimse için açık değil. En azından yeni iş modellerine ihtiyacımız olacağını ve üretken yapay zekanın entegrasyonunun yazılımdan ve iş modelinden nasıl para kazanacağımızı dönüştüreceğini söyleyebilirim.

Rand: Nasıl yani?

Wu: Burada sabit maliyet ve değişken maliyet kavramlarımız, geçmişte yaşadığımız diğer bilgi işlem biçimlerinde olduğundan farklı. Temel anlayış, üretken YZ’yi son kullanıcıya ulaştırmanın değişken maliyetinin sıfır olmadığıdır… bu da üretken YZ içeren gelecekteki hizmet olarak yazılım uygulamalarını herkese ücretsiz olarak veya hatta bugün alıştığımız gibi kullanım sınırları olmayan ücretli bir abonelik olarak dağıtamayacağımız anlamına gelir. Kullanım fiyatlandırması çok daha önemli olacak.

İkinci bir ayrım, çekirdek teknolojinin önemli bir kısmının açık kaynak olması ve bu modelleri eğitmek için kullanılan verilerin çoğunun kamuya açık veriler olması ve telif hakkıyla korunuyor olsa da çevrimiçi olarak herkese açık olmasıdır. Yapay zeka için giriş engelleri göründüğü kadar yüksek değildir. Dolayısıyla, en azından belirli dikey YZ modelleri ve uygulamaları için pek çok şirket oyunda yer alacaktır.

Rand: Hangi iş modelinin ortaya çıkacağını söylemek için çok mu erken?

Wu: Evet: Şirketler hala bunu anlamaya çalışıyor. Ancak bence onların eylemlerinden, gideceğimiz yön hakkında bazı ipuçları elde edebiliriz. Dışarıdaki üretken yapay zeka şirketleri aslında bir kullanım modeli üzerinden fiyatlandırma yapıyor, bu da bana abonelik modelini bugün ekonomik olarak çalıştırabileceklerini düşünmediklerini söylüyor.

Rand: Şu anda en iyi konumda olan şirketler hangileri?

Wu: LLaMA modeliyle açık kaynak tarafında öne çıkmak için sıkı bir mücadele veren Meta şu anda öne çıkan şirketlerden biri. Geçen yıldan önce pek çok kişi Google’ın pazarın açık kaynak kısmında sözde lider olacağını varsayardı. Microsoft da OpenAI ile çalışma kararı aldığı ve hem kendi uygulamalarına entegre edebilecekleri hem de bulut bilişim hizmetleri satmanın bir yolu olarak kullanabilecekleri lider teknolojiye erişim sağladığı için büyük bir övgüyü hak ediyor.

Ancak burada ilginç olan, büyük teknoloji sağlayıcılarının hiçbirinin asıl modelin kendisini satma işinde olmamasıdır. Amazon, bulut müşterilerine büyük ölçüde başkalarının yaptığı açık kaynaklı modelleri sunuyor. Meta, modelini büyük ölçüde ücretsiz olarak dağıtıyor (bazı sınırlamalarla) ve Microsoft, çekirdek teknolojinin çoğunu OpenAI’ye dış kaynak olarak verdi. Bu kararları birlikte değerlendirdiğimizde, her iki şirket de nelerden kaçınılması gerektiği konusunda üstü kapalı da olsa gerçek bir açıklama yapıyor; bu da aslında çekirdek teknolojiden -yani YZ modelinin kendisinden- doğrudan para kazanmaya çalışmaktır.

Şu anda YZ ile karşı karşıya olduğumuz zorluk, insanların para kazanacağı şeyin teknolojinin gerçek icadı olmaması olasılığıdır. Dünyayı dönüştürecek ama para dönüşümü sağlayan şeyden kazanılmayacak.

Rand: Düzenlemelerin nasıl bir rol oynayacağını düşünüyorsunuz?

Wu: Bu teknolojinin riskleri göz önüne alındığında düzenleyicilerin ilgisini anlıyorum. Ancak düzenleyicilerin her şeyi kontrol etmek istedikleri şekilde kontrol eden kapsamlı bir politika oluşturmaları çok zor olacak. Bu da tek bir temel faktöre dayanıyor; o da giriş engelinin o kadar da yüksek olmaması. Halihazırda sizin ya da benim üzerine inşa edebileceğimiz önemli miktarda açık kaynak modeli var.

Diyelim ki yapay zekanın nefret söylemi üretmesini engellemek istiyoruz. Nefret söylemi için bir pazar olduğu ölçüde, bazı girişimciler bu modeli oluşturabilecektir. Bunu nasıl engelleyeceğinizi tam olarak anlamak zor. Eğer bir pazar varsa, birileri bunu nasıl yapacağını bulacaktır.

Rand: Düzenlemenin faydalı olabileceği bazı alanlar var mı?

Wu: Telif hakkı yasası ele alabilecekleri alanlardan biri. Sorun şu ki, biz normalde fikri mülkiyeti telif hakkı olan ya da olmayan olarak düşünürüz. Ancak ben öğrencilerime yeni bir dünyada olduğumuzu öğretmeyi seviyorum. Telif hakkı olan ve olmayan var, bir de kamu ve özel var. Ve şu anda sorun şu ki, aynı zamanda kamuya açık olan telif hakkıyla korunan verilere sahip olabilirsiniz. Örneğin, haber makalelerinin arama motorları tarafından indekslenmesine izin veren herhangi bir gazete yayıncısı, fikri mülkiyetlerini hem telifli hem de kamuya açık olma durumuna sokmuştur.

Bu içerik oluşturucular verileri hakkında ne yaparlar? Telif hakkı olduğunu söyleyebilir ve başkalarının bunu kullanamayacağını söyleyebilirsiniz, ancak tüm bu farklı modellerin sizin verileriniz kullanılarak eğitildiğini kanıtlayamazsınız. Bu, düzenleyicilerin açıklığa kavuşturması gereken ve aynı zamanda şirketlerin, özellikle müzik alanında ve görüntü alanında, kendilerinin de dikkat ettiği bir konudur.

“Belki şu anda bir yapay zeka teklifi istemiyorsunuz ama bundan beş yıl sonra bir tane istiyorsunuz, tüm bu veriler için merkezi bir veri deposu oluşturma çabası önemli olacaktır.”

Rand: Göz önünde bulundurulması gereken bu kadar çok şey varken, yöneticiler yapay zeka alanındaki gelişmeleri nasıl takip edebilir? Çok hızlı değişiyor gibi görünüyorlar.

Wu: Yöneticilere gelecek yıl için oynamamalarını tavsiye ederim. Önümüzdeki 10 yıl için oynayın. Buradaki fikir, şirketinizin içinde farklı teknolojilerin zirvesinde olan ve farklı şeyler deneyen insanlara sahip olmak istemenizdir. Onlara, hangi teknolojilere yatırım yapılacağı konusunda CEO ve üst yönetim ekibiyle iletişim kurmaları için bir yol vermeniz gerekir.

Bunun bir sonucu da şirketteki iş birimleri arasında veri entegrasyonunun sağlanmasıdır. Benim deneyimlerime göre şu anda bu yeterince iyi yapılmıyor. Şirketler halihazırda verilerini depolayan farklı veritabanları ve kurumsal ürünlerden oluşan oldukça karmaşık bir portföye sahip. Bu verilerin giderek daha fazla takip edilmesi ve ideal olarak entegre edilmesi gerekiyor. Bu nedenle, belki şu anda bir yapay zeka teklifi istemiyorsunuz, ancak bundan beş yıl sonra bir tane istiyorsunuz, tüm bu veriler için merkezi bir veri deposu oluşturma çabası önemli olacaktır.

Rand: Şirketlerin şu anda yapması gereken bazı en iyi uygulamalar nelerdir?

Wu: Yapay zekayı uygulamayı düşünen bir şirketseniz, göz önünde bulundurmanız gereken farklı gelişmişlik seviyeleri var. Diğer şirketlerin ilgili uygulamaları geliştirmesini bekleyebilir veya bir API satın alıp kendi uygulamanızı oluşturabilir ya da kendi modelinizi eğitip kendi uygulamanızı oluşturabilirsiniz. Bence şirketlerin hangi düzeyde gelişmişlik istediklerini belirleme sürecine şimdiden başlamaları gerekiyor. Örneğin, bu sürecin ilk liderlerinden biri olan Bloomberg, finansal görevler için özel olarak tasarlanmış geniş dilli bir model olan BloombergGPT’yi çoktan geliştirdi. Açık kaynaklı bir modele ince ayar yapmak için kendi özel verilerini kullandılar. Bloomberg gibi bir şirket için finansal içgörü sağlamak kritik önem taşıyor ve bu nedenle başka birinin bu yapay zeka modelini ve uygulamasını geliştirmesini bekleyemezler.

Kaynak: Harvard Business School Working Knowledge

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle