2024'ün En İyi 13 Trendi: Yapay Zeka Tahminleri

Küresel yapay zeka pazarının 2025 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde 190,61 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini ve yıllık yüzde 36,62 bileşik büyüme oranıyla büyüyeceğini biliyor muydunuz?

Yapay zeka yazılımı dünyamızı hızla dönüştürüyor ve bu trend önümüzdeki yıllarda daha da hızlanacak.

2024'te devrim yaratmaya hazır en önemli 13 yapay zeka trendini içeren rehberimizle yapay zekanın geleceğine dalalım. Üretken yapay zekanın yükselişinden BYOAI ve yapay zeka mevzuatına kadar çevremizdeki dünyayı nasıl şekillendirdiğini keşfedin.

2024'ün En İyi Yapay Zeka Trendleri

İşte 2024 için en iyi 13 yapay zeka tahmininin kısa bir özeti.

1. Üretken Yapay Zeka: On yılın en yıkıcı yapay zeka trendi
2. Artırılmış çalışma, BYOAI ve Gölge Yapay Zeka
3. Açık kaynaklı yapay zeka
4. Yapay zeka risk halüsinasyon politikası
5. Yapay zeka kodlaması
6. AI TRiSM
7. Kişiselleştirme için yapay zeka: Yapay zeka uygulama trendi
8. Kuantum Yapay Zeka
9. Yapay Zeka Mevzuatı
10. Etik yapay zeka
11. Yapay Zeka İşleri
12. Yapay zeka destekli çevrimiçi arama
13. Müşteri hizmetlerinde yapay zeka

1. Üretken Yapay Zeka: On Yılın En Yıkıcı Yapay Zeka Trendi

Üretken AI (GenAI), metin, kod, komut dosyaları, müzik parçaları, e-postalar, mektuplar vb. gibi yeni yaratıcı içerikler üretebilen bir yapay zeka türüdür. GenAI modelleri, çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve Verilerdeki kalıpları öğrenin ve bu kalıpları yeni çıktılar oluşturmak için kullanın.

Bu makaledeki görsellerin neredeyse tamamı Bing'in yerleşik Chat GPT-4 ve DALL-E 3'ü kullanılarak oluşturulmuştur. Bu metnin tamamı Google'ın Bard ve Chat GPT-3'ünün yardımıyla yazılmıştır.

Üretken yapay zeka yazarların ve grafik tasarımcıların yerini almayacak (DALL-E 3 hâlâ ürettiği görüntülerde kelimeleri doğru şekilde alamıyor); ancak görüntüler ve metinler oluşturarak, yeniden ifade ederek, daha kısa, daha uzun veya daha basit hale getirerek ve doğruluk ve dilbilgisi açısından kontrol ederek tüm süreci önemli ölçüde hızlandırır.

Üretken yapay zekanın işi hızlandırma eğilimi her iş ve aktivite için geçerli. Görevleri otomatikleştirme, üretkenliği artırma, maliyetleri azaltma ve yeni büyüme fırsatları sunma potansiyeli sunar.

Bilgiye ve becerilere erişimi demokratikleştiren yapay zeka içerik oluşturma araçlarının yaygın olarak bulunmasının, onu bu on yılın en yıkıcı trendlerinden biri haline getirmesinin nedeni budur.

Gartner'ın yapay zeka trendleri raporu şunu öngörüyor : 2026 yılına kadar üretken yapay zekanın benimsenmesinin hızla artması bekleniyor; işletmelerin üretken yapay zeka API'lerini, modellerini ve uygulamalarını operasyonlarına dahil etme oranı şu anda %5'ten azken %80'den fazla.

2. Artırılmış Çalışma, BYOAI ve Gölge Yapay Zeka

BYOAI (Kendi Yapay Zekanızı Getirin) , çalışanların kendi yapay zeka araçlarını ve uygulamalarını işe getirdiği yeni bir iş yeri trendidir. Uygun fiyatlı ve kullanımı kolay yapay zeka araçlarının artan kullanılabilirliği ve iş gücünde yapay zeka becerilerine yönelik talebin artması bu trendi tetikliyor. Forrester, çalışanların %60'ının görevleri gerçekleştirmek için kendi yapay zekalarını kullanacağını bildiriyor .

BYOAI'nin artan üretkenlik ve yenilikçilik, artan çalışan memnuniyeti ve azalan maliyetler dahil olmak üzere birçok faydası vardır.

BYOAI işçiler için harika bir fırsat olsa da kolaylıkla kontrolden çıkabilir .

Shadow AI, aynı zamanda AI için Shadow IT olarak da bilinir , bir kuruluş içindeki yapay zeka uygulamalarının ve araçlarının, BT departmanının açık bilgisi veya gözetimi olmadan kullanılması anlamına gelir.

Aşağıdakiler gibi çeşitli riskler taşır:

• Veri gizliliği ve güvenlik ihlalleri : Onaylanmamış yapay zeka araçları, resmi araçlarla aynı korumaya sahip olmayabilir, bu nedenle hassas bilgiler çalınabilir veya kaybolabilir.

• Uyumluluk ihlalleri : Benzer şekilde, bu araçlar yasal sorunlara yol açabilecek önemli düzenlemelere uymayabilir.

3. Açık Kaynak Yapay Zeka

2023'teki üretken yapay zeka patlaması çoğunlukla OpenAI'nin tescilli modellerinden kaynaklandı; Pragmatik yapay zeka sohbet robotumuzu da ChatGPT 3.5 Turbo kullanarak oluşturduk .

Ancak birçok kuruluş artık GPT-J gibi açık kaynaklı modelleri benimsiyor.

Açık kaynaklı modeller, tescilli modellere göre daha şeffaf, esnek, özelleştirilebilir ve uygun maliyetlidir.

Bu, özel modellerin yakında ortadan kalkacağı anlamına gelmese de, Forrester'a göre işletmelerin %85'inin açık kaynaklı yapay zeka modellerini teknoloji yığınlarına dahil etmesiyle gelecek, açık kaynaklı yapay zeka çözümlerine daha fazla alan bırakıyor .

4. Yapay Zeka Riski Halüsinasyon Politikası

GenAI güçlü bir araç olsa da, aynı zamanda doğru gibi görünen yanlış çıktılar üretme potansiyeline de sahiptir. Bu yanlış çıktılara halüsinasyonlar denir.

GenAI daha yaygın olarak kullanıldıkça, halüsinasyon riski konusunda artan bir endişe var ve sigorta kapsamına olan talep de artacak.

Yapay zeka risk halüsinasyon sigortası pazarı henüz başlangıç aşamasında ancak önümüzdeki yıllarda hızla büyümesi bekleniyor. Forrester'ın 2024 için yapay zeka tahminlerinden birine göre, büyük bir sigorta şirketi belirli bir yapay zeka risk halüsinasyonu politikası sunacak . [...] Aslında halüsinasyon sigortası 2024'te büyük para kazandıracak .

5. Yapay Zeka Kodlaması

Gartner'a göre 2028 yılına kadar dört kurumsal yazılım mühendisinden üçü kod yazmak için yapay zeka yardımcılarını kullanacak . Karşılaştırma yapmak gerekirse: 2023'ün başlarında on yazılım mühendisinden birinden azı bu yardımcıları kullanıyordu.

Neden trend?

Yapay zeka, geliştiricilere aşağıdakiler gibi çeşitli şekillerde yardımcı olur:

• Tekrarlanan görevlerin otomasyonu (kod oluşturma, dokümantasyon formatlama, uygulama testi),
• Yaratıcı süreçlerin optimizasyonu,
• Kod kalitesinin iyileştirilmesi,
• Sorun çözmeyi destekleyin.

Yapay zekanın geliştirme sürecini bu kadar geliştirmesiyle çevrenizdeki herkesin üretkenliğini ve pazara sunma süresini artırmak için yapay zeka araçlarını kullanmaya başladığını varsaymalısınız .

Henüz olmasa da yakında yapay zeka kodlama araçlarını kullanmak standart bir uygulama haline gelecek. Bunları zamanında benimsemeyenler kısa sürede rakiplerinin gerisine düşecekler.

6. AI TRiSM

AI TRiSM, Yapay Zeka Güven, Risk ve Güvenlik Yönetimi anlamına gelir. Kuruluşların yapay zeka modellerini geliştirme ve dağıtma risklerini yönetmelerine yardımcı olan bir çerçevedir.

AI TRiSM beş temel alanı ele alır:

1. Açıklanabilirlik : AI TRiSM, kuruluşların AI modellerinin nasıl karar verdiğini anlamalarına ve potansiyel önyargıları belirlemelerine yardımcı olur.

   
   

2. ModelOps : Yapay zeka modellerinin tıpkı diğer yazılım sistemleri gibi yönetilmesi ve bakımının yapılması gerekir. AI TRiSM, yapay zeka modellerinin yaşam döngüsünü otomatikleştirmek ve izlemek için araçlar ve süreçler sağlar.

   
   

3. Veri anormalliği tespiti : Yapay zeka modelleri veriler üzerinde eğitilir; eğer veriler yanlışsa çıktılar da tatmin edici olmayacaktır. AI TRiSM, kuruluşların AI modellerinde hatalara yol açabilecek veri anormalliklerini tanımlamasına ve ele almasına yardımcı olur.

   
   

4. Düşman saldırılarına karşı dayanıklılık : AI TRiSM, düşman saldırılarına karşı savunma için araçlar ve teknikler sağlar.

   
   

5. Veri koruma : Yapay zeka modelleri genellikle hassas kişisel veriler içerir. AI TRiSM, kuruluşların veri gizliliği düzenlemelerine uymasına ve bireylerin gizliliğini korumasına yardımcı olur.

Kuruluşlar daha fazla yapay zekayı benimsedikçe AI TRiSM giderek daha önemli hale geliyor. Gartner'ın öngörülerine göre, 2026 yılına kadar yapay zeka sistemlerini yönetmek için AI TRiSM kullanan şirketler, hatalı veya sahte verilerin %80'ini kaldırarak daha iyi kararlar alacak.

7. Kişiselleştirme için Akıllı Uygulamalar ve Yapay Zeka

Fintech tahminleri , bankacılığın geleceği veya 2024 için dijital sağlık trendleri hakkındaki son birkaç makalemizi okuduğunuzda, "kişiselleştirme" kelimesinin orada her zaman ortaya çıktığını göreceksiniz.

Yapay zekanın yükselişinin teknolojiyle etkileşim şeklimizi değiştirmesine şaşmamalı ve bu özellikle kişiselleştirme alanında açıkça görülüyor.

Gartner'ın raporunda okuyabileceğimiz gibi, 2026 yılına kadar tüm yeni uygulamaların üçte biri kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir kullanıcı arayüzleri oluşturmak için yapay zekayı kullanacak . Bu, uygulamaların yalnızca %5'inin yapay zekayı bu şekilde kullandığı günümüz rakamlarına göre önemli bir artış.

Neden trend oluyor?

Akıllı uygulamalar, kullanıcı verilerini ve tercihlerini analiz etmek için yapay zeka algoritmalarından yararlanarak içeriği, önerileri ve kullanıcı deneyimlerini her bir kullanıcıya özel hale getirebilir.

Yapay zeka destekli kişiselleştirmenin kullanıcı etkileşimi ve dönüşüm oranları üzerinde büyük etkisi var. Örneğin McKinsey tarafından yapılan bir araştırma , kişiselleştirme konusunda başarılı olan şirketlerin bu faaliyetlerden ortalama oyunculara göre %40 daha fazla gelir elde ettiğini ortaya çıkardı.

Bunun nedeni, kişiselleştirilmiş önerilerin kullanıcının ilgi alanlarıyla daha uyumlu olması ve kullanıcıların bir ürünü tıklayıp satın alma olasılığını artırmasıdır.

8. Kuantum Yapay Zeka

Kuantum hesaplama ve yapay zekanın (kuantum yapay zeka olarak bilinen) evliliği, birçok olasılığın önünü açan, hızla gelişen bir alandır. Küresel Kuantum Yapay Zeka pazarının 2030 yılına kadar %34,1'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile 1,8 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor .

Kuantum bilgisayarlar karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gerekli hesaplama gücünü sağlayabilirken, yapay zeka algoritmaları kuantum kaynaklarını verimli bir şekilde optimize edip kullanabilir.

Bu sinerjik ilişki aşağıdaki gibi alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahiptir:

• Finansal modelleme ve risk değerlendirmesi : Quantum AI, kalıpları belirlemek ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için büyük miktarda finansal veriyi analiz edebilir, risk yönetimini ve yatırım stratejilerini iyileştirebilir.

• İlaç keşfi ve geliştirilmesi : Bilim insanları, kuantum algoritmaları sayesinde yeni ve etkili tedavilerin keşfini hızlandırmak için ilaç tasarımını optimize edebilecek ve moleküler etkileşimleri simüle edebilecek.

• Yapay Genel Zeka (AGI) : Kuantum AI, henüz varsayımsal olan yapay genel zekanın (AGI), yani makinelerin bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirme yeteneğinin elde edilmesinde çok önemli bir rol oynayabilir.

9. AI Mevzuatı

Yapay zeka giderek daha karmaşık hale geldikçe ve hayatlarımıza entegre oldukça, gelişimini ve kullanımını yönetecek mevzuata olan ihtiyaç da artıyor.

Yapay zeka çok çeşitli olumlu ve olumsuz amaçlar için kullanılabilir ve bunun sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlayacak yasaların mevcut olması önemlidir.

AB Yapay Zeka Yasası

Avrupa Birliği, Yapay Zeka mevzuatında öncülük ediyor ve Avrupa Komisyonu 2021'de Yapay Zeka Yasasını teklif ediyor. Önerilen bu düzenleme, yapay zeka yönetişimine yönelik ilk küresel çerçeve olacak. AB AI Yasası muhtemelen Haziran 2024 Avrupa Parlamentosu seçimlerinden önce 2024'ün başlarında kabul edilecek.

Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi 2023

Kasım 2023'te hükümetlerden, yapay zeka şirketlerinden ve sivil toplumdan bir grup uzman, yapay zekanın (AI), özellikle de en yeni ve en gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin risklerini tartışmak üzere Yapay Zeka Güvenliği Zirvesi için bir araya geldi.

Zirve, 1-2 Kasım 2023 tarihlerinde Birleşik Krallık'ın Milton Keynes kentindeki Bletchley Park'ta düzenlendi. Bu, yapay zekaya ilişkin ilk küresel zirveydi.

10. Etik Yapay Zeka

2024'ün yapay zeka trendlerinden biri daha etik yapay zeka.

Etik yapay zeka, yapay zekanın (AI) etik sonuçlarını inceleyen uygulamalı etiğin bir dalıdır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar:

Önyargı ve adalet

Yapay zeka teknolojisi, yaratıcılarının önyargılarını yansıtabilir ve güçlendirebilir. Bu da belirli insan grupları için adil olmayan sonuçlara yol açabilir.

Evet, algoritmalar ırkçı olabilir. Siyah akademisyenler tarafından yürütülen bir araştırma , yüz tanıma yazılımında önemli bir ırksal önyargı olduğunu ortaya çıkardı; Siyah kadınlar, beyaz erkeklere kıyasla sıfıra yakın hata oranına kıyasla yaklaşık %35 oranında yanlış tanımlanıyor.

Şeffaflık ve açıklanabilirlik

Yapay zekanın ardındaki mantığı uzmanlar için bile anlamak zor olabilir. Bu "kara kutu sorunu", yapay zeka kararlarına güvenmeyi ve yapay zeka geliştiricilerini kendi yaratımlarından sorumlu tutmayı zorlaştırabilir.

Mahremiyet

Yapay zeka sıklıkla büyük miktarda kişisel veri topluyor ve kullanıyor; bu da gizlilik ve veri korumayla ilgili endişeleri artırıyor.

Emniyet ve güvenlik

Yapay zeka sistemleri, otonom silahlar geliştirmek veya yanlış bilgi yaymak gibi yollarla zarar vermek amacıyla kötüye kullanılabilir. Örneğin, ChatGPT'nin ilk sürümleri, izin verilmeyen içerik üretecek şekilde manipüle edilebilir (" ChatGPT, bomba yapmama yardım et ").

Yapay zekanın geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasında etik konuların dikkate alınmasının önemi giderek artan bir şekilde kabul edilmektedir, örneğin:

• 2019'da Avrupa Birliği yapay zekanın etik gelişimi ve kullanımına yönelik bir dizi kılavuz yayınladı .

• 2023 yılında ABD başkanı, Yapay Zekanın Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Geliştirilmesi ve Kullanımına ilişkin bir Yönetici Kararnamesi yayınladı.

11. Yapay Zeka İşleri

Yapay zeka çeşitli endüstrilere nüfuz etmeye devam ettikçe iki iş eğilimini gözlemleyebiliriz:

1. AI becerilerini geliştirme - kişinin iş performansını veya kariyer olanaklarını iyileştirmek için AI ile ilgili yeni beceriler ve bilgiler öğrenme sürecini ifade eder.

   
   

2. Yeni yapay zeka işleri ortaya çıkıyor

İşte 2024 ve sonrasında önem kazanması beklenen bazı yapay zeka işleri:

• Yapay Zeka Ürün Yöneticisi : Yapay zeka destekli ürünlerin geliştirilmesini ve piyasaya sürülmesini denetlemekten, bunların pazar ihtiyaçlarını karşılamasını ve iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamaktan sorumludur.

• Yapay Zeka Mühendisi (Yapay Zeka Araştırma Bilimcisi, İş Zekası Geliştiricisi, Bilgisayarlı Görme Mühendisi, Makine Öğrenim Mühendisi, NLP Mühendisi vb.)

• Yapay Zeka Etiği Uzmanı : Önyargı, adalet, gizlilik ve şeffaflık konularını ele alarak yapay zeka sistemlerinin etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlar.

• Yapay Zeka Giriş ve Çıkış Yöneticisi : Yapay zeka sistemlerine beslenen girdi verilerini yönetir ve bu sistemler tarafından üretilen çıktıları yorumlar.

• Duyarlılık Analizcisi : Kamuoyunun duyarlılığını ve görüşlerini anlamak için müşteri geri bildirimlerini, sosyal medya yorumlarını ve diğer metin verisi türlerini analiz eder.

• Yapay Zeka Düzenleme Uzmanı : Yapay zeka etrafında gelişen düzenleyici ortam hakkında güncel bilgi sahibi olur ve şirketlerin ilgili düzenlemelere uymasını sağlar.

• Yapay Zeka İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI) Tasarımcısı : Kullanıcı deneyimini geliştirmek ve sezgisel etkileşim sağlamak amacıyla yapay zeka destekli ürünler ve uygulamalar için kullanıcı arayüzleri tasarlar.

12. Yapay Zeka Destekli Çevrimiçi Arama

Yapay zeka, çevrimiçi aramayı dönüştürerek bize kişiselleştirilmiş, bağlamsal ve tahmine dayalı deneyimler sunuyor:

• Yapay zeka algoritmaları, daha alakalı ve zamanında bilgi alabilmemiz için sonuçları kullanıcı tercihlerine göre uyarlar.

• Bağlamsal anlayış, karmaşık sorgularda bile doğru sonuçların elde edilmesini sağlar.

• Doğal dil işlemeyle desteklenen konuşmalı arama , arama motorlarıyla doğal etkileşimlere olanak tanır.

• Görsel arama, kullanıcıların görselleri veya videoları kullanarak arama yapmasına olanak tanır.

  
  

Yapay zekanın etkisi SEO ve içerik oluşturmada açıkça görülüyor. Ancak yapay zeka arama destekli şirketlerin karşılaştığı en büyük zorluk müşterilerin güvenini kazanmaktır.

Statista'nın Şubat 2023'te gerçekleştirdiği araştırma, tüketicilerin yapay zeka destekli aramayı merak ettiğini ancak doğruluğu ve önyargıları konusunda endişeleri olduğunu gösterdi. ABD'de ankete katılan yetişkinlerin %39'u, veri gizliliklerine saygı konusunda yapay zeka araçlarına güvenmediklerini belirtti.

Tüketiciler güvenliğe, kullanım kolaylığına ve mevcut dijital platformlarla entegrasyona öncelik veriyor. Bazıları yapay zekayla geliştirilmiş sonuçlar ararken, diğerleri geleneksel arama yöntemlerini tercih ediyor.

Aynı anket , ABD'li yetişkinlerin yarısından fazlasının yapay zeka destekli arama motorlarına geçişte tereddüt ettiğini ortaya çıkardı. Bu direnç Baby Boomers kuşağı arasında daha belirgindi; genç katılımcıların %54'ü de isteksizlik ifade ediyordu. Bunun tersine, Y kuşağı yapay zeka destekli aramaya daha fazla açıklık gösterdi; %40'ı geçiş yapmaya istekli olduğunu gösterdi.

13. Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zeka

Son olarak yapay zeka tahminlerimizi sonuçlandırmak için Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zekanın Durumu: Intercom'un 2023 Raporuna bakalım ve yapay zeka trendlerinin müşteri hizmetlerini nasıl değiştireceğinin tahmin edildiğini görelim.

1. Şirketler müşteri hizmetleri için yapay zekaya daha fazla yatırım yapıyor.

Müşteri hizmetleri liderleri yapay zekanın potansiyeli konusunda heyecan duyuyor ve önümüzdeki yıllarda ona daha fazla yatırım yapmayı planlıyor. Aslında destek liderlerinin %69'u önümüzdeki yıl yapay zekaya daha fazla yatırım yapacaklarını söylüyor.

2. Yapay zeka, müşteri hizmetleri işlerini daha iyi hale getirecek, onların yerine geçmeyecek.

Yapay zeka, insan müşteri hizmetleri temsilcilerinin yerini almayacak ancak onların işlerini daha kolay ve verimli hale getirecek. Destek liderlerinin dörtte üçünden fazlası (%78) yapay zekanın önümüzdeki beş yıl içinde müşteri destek kariyerlerini dönüştürmesini bekliyor.

3. Yapay zeka, şirketlerin paradan tasarruf etmesine ve verimliliği artırmasına yardımcı olabilir.

Müşteri hizmetleri araç setinize yapay zeka ve otomasyon eklemek, paradan tasarruf etmenize ve verimliliği artırmanıza yardımcı olabilir. İş esnekliğinin her zamankinden daha önemli olduğu bir dönemde, destek liderlerinin %66'sı önümüzdeki yıl ekiplerinin verimliliğini artırmak için yapay zeka ve otomasyon kullanma konusunda heyecan duyuyor.

4. Yapay zeka, şirketlere müşteri hizmetlerinde rekabet avantajı sağlayabilir.

Müşteri deneyimi, günümüz pazarında önemli bir fark yaratan unsurdur ve yapay zeka, şirketlerin daha iyi müşteri hizmetleri sunmasına ve onlara rekabet avantajı sağlamasına yardımcı olabilir. Aslında destek liderlerinin %73'ü müşterilerin önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka destekli müşteri hizmetleri bekleyeceklerine inanıyor.

5. Müşteri hizmetleri liderleri ile müşteri hizmetleri temsilcilerinin yapay zeka hakkında bildikleri arasında bir boşluk var.

Destek liderlerinin üçte ikisinden fazlası müşterilerin bir yapay zeka sohbet robotuyla etkileşime girmeye hazır olduğundan eminken, destek uygulayıcılarının yarısından azı da aynı fikirde.

Müşteri hizmetleri liderleri yapay zeka kullanımı konusunda iyimser ancak tüketiciler sohbet robotlarını kullanmaya o kadar da istekli değiller (buna bakın) Gartner'ın araştırması ). Bu, müşteri hizmetlerinde yapay zekanın yakın geleceği konusunda şüphe uyandırıyor.

2024'ün En İyi Yapay Zeka Trendleri. Özet

Yapay zeka dünya çapında hızla gelişiyor ve endüstrileri dönüştürüyor.

Bu yıl bu alanda daha fazla yenilik ve ilerleme görmeyi bekleyebiliriz. Yukarıda bahsedilen Yapay Zeka 2024 trendlerinin çoğu zaten günlük gerçekliğimiz haline geldi veya yakında gelecek.

İşletmeniz için yapay zekanın gücünden yararlanmak istiyorsanız bugün yapay zeka yazılım geliştirme hizmetlerimize göz atın. İşletmenizi dönüştürecek ve size rekabet avantajı sağlayacak yapay zeka çözümleri geliştirmenize ve dağıtmanıza yardımcı olabiliriz.

Burada da yayınlandı