ChatGPT’nin 2023’te kurumsal aramayı şekillendirmesinin 5 yolu

OpenAI’nin ChatGPT’yi piyasaya sürmesinden bu yana heyecan verici birkaç ay geçti, artık herkes onun hakkında konuşuyor, birçok kişi onunla konuşuyor ve tüm gözler sırada ne var.

Şaşırtıcı değil. ChatGPT, bilgisayarların yapabilecekleri konusunda çıtayı yükseltti ve yapay zeka ile nelerin mümkün olabileceğine açılan bir pencere. Ve teknoloji devleri Microsoft, Google ve şimdi de Meta’nın yarışa katılmasıyla, hepimiz heyecan verici ama inişli çıkışlı bir yolculuk için kemerlerimizi bağlamalıyız.

Bu yeteneklerin özü, büyük dil modelleridir (LLM’ler), özellikle de ChatGPT’yi mümkün kılan belirli bir üretken LLM’dir. LLM’ler yeni değil, ancak yenilik oranı, yetenekler ve kapsam akıllara durgunluk veren bir hızla gelişiyor ve hızlanıyor.

AI perdesinin arkasına bir bakış

Ayrıca “perdenin arkasında” karışıklığa yol açan pek çok şey oluyor ve bazıları yanlışlıkla ChatGPT’yi Google’ın katili olarak nitelendiriyor, yoksa üretken yapay zeka aramanın yerini alacak. Tam tersi.

İlk olarak, arama ve üretken AI arasında ayrım yapmak önemlidir. Aramanın amacı bilgi almaktır: Halihazırda var olan bir şeyi ortaya çıkarmak. Üretken yapay zeka ve ChatGPT gibi uygulamalar üretkendir ve LLM’nin üzerinde eğitildiği şeye dayalı olarak yeni bir şey yaratır.

ChatGPT biraz arama gibi hissettiriyor çünkü onunla doğal dildeki konuşma soruları aracılığıyla etkileşim kuruyorsunuz ve iyi yazılmış düzyazı ve kendinden çok emin bir yanıtla yanıt veriyor. Ancak aramanın aksine, ChatGPT bilgi veya içerik almıyor; bunun yerine, halihazırda bildiği (üzerinde eğitilmiş olduğu) malzemenin kusurlu bir yansımasını yaratır. Gerçekte olasılıklara dayalı olarak oluşturulmuş bir kelime karmaşasından başka bir şey değildir.

LLM’ler aramanın yerini almayacak olsa da, bir arama deneyimini tamamlayabilirler. Üretken LLM’leri aramaya uygulamanın gerçek gücü kolaylıktır: Sonuçları özlü, okunması kolay bir biçimde özetlemek. Üretken LLM’leri arama ile birleştirmek, yeni olasılıklar için kapı açacaktır.

AI ve LLM’ler için bir kanıtlama alanı arayın

LLM’lere dayalı üretken modeller burada kalacak ve birçok şeyi yapma şeklimizde devrim yaratacak. Günümüzün düşük asılı meyvesi sentezdir – ortak konular için listeler derlemek ve özetler yazmak. Bu yeteneklerin çoğu arama olarak sınıflandırılmaz. Ancak arama deneyimi, belirli ihtiyaçlara hizmet eden uzmanlaşmış LLM’lerle dönüştürülecek ve parçalanacaktır.

Bu nedenle, üretken AI, LLM’ler ve ChatGPT’nin heyecanının ortasında, hakim olan bir nokta var: Arama, AI ve LLM’ler için bir kanıtlama alanı olacak. Bu, özellikle kurumsal arama için geçerlidir. B2C uygulamalarından farklı olarak, B2B ve iş içi uygulamalar, yanlışlığa karşı çok daha düşük bir toleransa ve özel bilgilerin korunmasına yönelik çok daha yüksek bir ihtiyaca sahip olacaktır. Kurumsal aramada üretken yapay zekanın benimsenmesi, internet aramasının gerisinde kalacak ve işin özel zorluklarını aşmak için yaratıcı yaklaşımlar gerektirecektir.

Bu amaçla, 2023 kurumsal arama için ne getiriyor? İşte önümüzdeki yıl kurumsal aramanın geleceğini şekillendiren beş tema.

LLM’ler arama deneyimini geliştirir

Yakın zamana kadar, LLM’leri aramaya uygulamak maliyetli ve külfetli bir işti. Bu, geçen yıl ilk şirketlerin LLM’leri kurumsal aramaya dahil etmeye başlamasıyla değişti. Bu, on yıllardır arama teknolojisinde ilk büyük atılımı sağladı ve daha hızlı, daha odaklı ve daha bağışlayıcı aramayla sonuçlandı. Yine de daha yolun başındayız.

Daha iyi LLM’ler ortaya çıktıkça ve mevcut LLM’ler belirli görevleri yerine getirmek için ince ayar yaptıkça, bu yıl bu modellerin gücünde ve yeteneğinde hızlı bir gelişme bekleyebiliriz. Artık bir belge bulmakla ilgili olmayacak; bir belge içinde belirli bir yanıt bulabileceğiz. Artık sadece doğru kelimeyi kullanmamız gerekmeyecek, ancak anlama göre bilgi alınacak.

LLM’ler, en alakalı içeriği ortaya çıkararak daha iyi bir iş çıkaracak, bize daha odaklı sonuçlar getirecek ve bunu doğal dilde yapacak. Üretken LLM’ler, arama sonuçlarını kolayca sindirilebilir ve kolayca anlaşılan özetler halinde sentezleme konusunda umut vaat ediyor.

Arama, bilgi kaybıyla mücadeleye yardımcı olur

Kurumsal bilgi kaybı, günümüzde işletmelerin karşılaştığı en ciddi ancak yeterince bildirilmeyen sorunlardan biridir. Gönüllü yıpranma, işten çıkarmalar, birleşme ve satın almaların yeniden yapılandırılması veya küçülme nedeniyle yüksek çalışan devri, genellikle bilgiyi bilgi adalarında mahsur bırakır. Bu, uzaktan ve hibrit çalışmaya geçiş, müşteri ve çalışan algılarındaki çarpıcı değişiklikler ve yapılandırılmamış veri ve dijital içerik patlamasıyla birleştiğinde, bilgi yönetimi üzerinde büyük bir baskı oluşturdu.

İçinde güncel araştırma Büyük kuruluşlardaki 1.000 BT yöneticisinin %67’si, insanlar şirketten ayrıldığında bilgi ve uzmanlık kaybından endişe duyduklarını söyledi. Ve bilgi kaybının ve verimsiz bilgi paylaşımının maliyeti çok yüksek. IDC, Fortune 500 şirketlerinin kabaca kaybettiğini tahmin ediyor 31,5 milyar dolar bilgiyi paylaşmayarak geçen bir yıl – özellikle günümüzün belirsiz ekonomisinde endişe verici bir rakam. 4.000 çalışanı olan bir Fortune 500 şirketi için bilgi arama ve alma araçlarını geliştirmek, üretkenlik kaybında ayda yaklaşık 2 milyon dolar tasarruf sağlayabilir.

Akıllı kurumsal arama, bilgi adacıklarını önler ve kuruluşların bilgileri ve en iyi çalışanlarının kurumsal bilgilerini kolayca bulmasını, ortaya çıkarmasını ve paylaşmasını sağlar. Dijital iş yerinde bilgi ve uzmanlık bulmak sorunsuz ve zahmetsiz olmalıdır. Doğru kurumsal arama platformu, çalışanları bilgi ve uzmanlığa bağlamaya yardımcı olur ve hatta keşif, yenilik ve üretkenliği kolaylaştırmak için farklı bilgi silolarını birbirine bağlar.

Arama, uygulama parçalanmasını ve dijital sürtüşmeyi çözer

Bugün çalışanlar aletler arasında boğuluyor. Forrester tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, kuruluşlar ortalama bir 367 farklı yazılım araçları, veri siloları oluşturmak ve ekipler arasındaki süreçleri bozmak. Sonuç olarak, çalışanların harcaması %25 zamanlarını işlerine odaklanmak yerine bilgi aramakla harcıyorlar.

Bu sadece çalışan üretkenliğini doğrudan etkilemekle kalmaz, aynı zamanda gelir ve müşteri sonuçları üzerinde de etkileri vardır. Bu “uygulama parçalanması”, bilgi silolarını şiddetlendirir ve işi yapmak için bir araçtan diğerine geçerek sürekli uygulama değiştirme yoluyla dijital sürtüşme yaratır.

Yakın tarihli bir Gartner anketine göre, %44 Kullanıcıların oranı, yardımcı olabilecek bilgilerin farkında olmadıkları için yanlış bir karar verdi ve kullanıcıların %43’ü, çok fazla uygulama arasında kaybolduğu için önemli bilgileri fark etmediğini bildirdi.

Akıllı kurumsal arama, çalışanların tüm kurumsal bilgilere tek bir arayüzden sorunsuz ve doğru bir şekilde erişebilmeleri için deneyimlerini birleştirir. Bu, uygulama değiştirmeyi ve zaten yorgun olan iş gücü için hayal kırıklığını büyük ölçüde azaltırken üretkenliği ve işbirliğini kolaylaştırır.

Arama daha alakalı hale gelir

Kuruluşunuzda bir şey aradığınızda aradığınızı ne sıklıkla buluyorsunuz? Tamamen birde birBenrd Aradıkları bilgiyi her zaman veya çoğu zaman “asla bulamadıklarını” bildiren çalışan oranı. O halde ne yapıyorlar? Tahmin mi? Uydurmak mı? Cehalet içinde ileri şarj?

Arama alaka düzeyi, bilim adamlarının, mühendislerin, karar vericilerin, bilgi çalışanlarının ve diğerlerinin bilinçli kararlar almak ve daha fazlasını, daha hızlı yapmak için gereken bilgi, uzmanlık ve içgörüleri keşfetmesini sağlayan gizli sostur. Bir aramanın sonuçlarının kullanıcının sorgusuyla ne kadar yakından ilişkili olduğunu ölçer.

Kullanıcının bulmayı umduğu şeyle daha iyi eşleşen sonuçlar daha alakalıdır ve sonuçlar sayfasında daha üst sıralarda görünmelidir. Ancak günümüzde birçok kurumsal arama platformu, kullanıcının amacını anlama ve ilgili arama sonuçları sunma becerisinden yoksundur. Neden? Çünkü geliştirmek ve ayarlamak zordur. Yani, sonuçlarıyla yaşıyoruz.

Akıllı kurumsal arama araçları, uygulama içi aramadan çok daha alakalı sonuçlarla çok daha iyi sonuç verir. Ancak onlar bile zor senaryoların üstesinden gelmekte zorlanabilirler ve istenen sonuçlar listenin başında olmayabilir. Ancak LLM’lerin ortaya çıkışı, anlama dayalı bilgileri alarak vektör arama için kapıyı açtı.

Sinirsel arama yeteneklerindeki gelişmeler, LLM teknolojisini derin sinir ağlarına dahil eder: Anlamsal arama yoluyla mükemmel alaka düzeyi sağlamak için bağlamı birleştiren modeller. Daha da iyisi, anlamsal ve vektör arama yaklaşımlarını istatistiksel anahtar kelime arama yetenekleriyle birleştirmek, çok çeşitli kurumsal senaryolarda uygunluk sağlar. Sinirsel arama, bilgisayarların insanlarla nasıl çalışacaklarını öğrenebilmeleri için on yıllardır ilk adım değişikliğini alaka düzeyine getiriyor.

Soru cevaplama yöntemleri sinirsel bir destek alır

Hiç şirketinizin Google gibi çalışan bir arama yapmasını dilediniz mi? Önce doğru belgeyi bulmak, ardından doğru bölümü bulmak ve ardından ihtiyacınız olan bilgi külçesini bulmak için paragrafları taramak yerine, hemen yanıt alabileceğiniz bir yer var mı? Basit sorular için doğrudan bir cevap almak güzel olmaz mıydı?

LLM’ler ve anlamsal olarak (anlam temelinde) çalışma yeteneği ile, işletmede soru yanıtlama (QA) yeteneği mevcuttur. Sinirsel arama, QA’yı hızlandırıyor: Kullanıcılar, bu yanıtlar arama külliyatında mevcut olduğunda, basit soruların yanıtlarını çıkarabilir. Bu, içgörü süresini kısaltarak, bir çalışanın hızlı bir yanıt almasına ve uzun bir bilgi arayışında dikkati dağılmadan iş akışına devam etmesine olanak tanır.

Bu şekilde, soru yanıtlama yetenekleri, akıllı kurumsal aramanın kullanışlılığını ve değerini artıracak ve çalışanların ihtiyaç duyduklarını bulmalarını her zamankinden daha kolay hale getirecek. Kuruluşa uygulanan kalite güvencesi henüz başlangıç ​​aşamasındadır, ancak teknoloji hızla ilerlemektedir; soruları yanıtlayabilecek, benzer belgeleri bulabilecek ve bilgiye ulaşma süresini kısaltan ve çalışanların işlerine odaklanmasını her zamankinden daha kolay hale getirecek başka şeyler yapabilecek çeşitli yapay zeka teknolojilerinin daha fazla benimsendiğini göreceğiz.

İleriye bakmak

İnovasyon bilgiye ve onun bağlantılarına dayanır. Bunlar, içerikle ve birbirleriyle etkileşime girme, bu etkileşimlerden anlam çıkarma ve yeni değer yaratma yeteneğinden gelir. Kurumsal arama, bilgi siloları arasındaki bu bağlantıları kolaylaştırır ve bu nedenle inovasyonun kilit bir kolaylaştırıcısıdır.

Yapay zekadaki sinir ağları ve LLM’ler gibi gelişmeler sayesinde, kurumsal arama, yepyeni bir doğruluk ve yetenek alanına giriyor.

Jeff Evernham, kurumsal arama sağlayıcısında ürün stratejisinden sorumlu Başkan Yardımcısıdır. Sinequa.