genAI aynı zamanda yeniliğe de kanat açabilir Yeni hatlar üretin, mevcut olanları hızlı bir şekilde uyarlayın… Günümüzde operasyonlar uzun ve karmaşıktır, özellikle de montaj robotlarına yeni davranışları öğretmek için kullanılan tekniklerin yavaş olması ve genellikle basit görevlerle sınırlı olması ve çok denetlenen ortamlarda gerçekleştirilmesi nedeniyle
Üretken yapay zeka – veya Gen AI – otomotiv sektörünün birçok alanına girecek Toyota Araştırma Enstitüsü yakın zamanda bu konuda, robotlar için büyük dil modellerine (“LLM”) benzer “büyük davranış modelleri” (“LBM”) oluşturmayı mümkün kılan, insan örneğiyle öğrenme yöntemini duyurdu
“2023 verimlilik yılı olmalı” Geçtiğimiz Mart ayında Volkswagen’in finans direktörü tarafından açıklanan slogan, otomobil sektörünün tüm tarihi oyuncuları tarafından pekala benimsenebilir
Dahası, büyümeyi sağlayacak itici güçler arayışında olan üreticiler, yavaş yavaş, yeni bir araç piyasaya sürmek zorunda kalmadan yeni özelliklerin pazarlanmasını mümkün kılan yazılım üreten “teknoloji” şirketleri haline geldi
Somut olarak bu, tüm endüstride sistematik bir devrimle sonuçlanmayacak, daha ziyade belirli alanların optimizasyonunda benzeri görülmemiş ilerlemelerle sonuçlanacak Geliştirmede ortak pilot çalışma ve tek bir dilin paylaşılmasını vaat eden genAI, iki dünyanın birbirini daha iyi anlamasını sağlayarak ve üreticileri büyük teknoloji oyuncularına daha az bağımlı hale getirerek işleri kolaylaştırmalı
genel-16
Üreticiler orta vadedeki büyüme faktörlerini zaten net bir şekilde belirlediler ancak yakın gelecekte finansal sağlamlıklarını korumak için verimlilik puanları kazanmaları hayati önem taşıyor Örneğin bu sektörde önemli bir işlev olan satın alma yönetimi
İyi kullanıldığında genAI, daha önce aşılamaz olan optimizasyon engellerini ortadan kaldırabilir ve üreticilere, gelişmeye devam etmek için çaresizce ihtiyaç duydukları değerli üretkenlik noktalarını sunabilir
Üretken yapay zeka, doğal dili kullanma ve üretme ve toplu verileri sentezleme yetenekleriyle durumu basitleştirir ve bazen birbirini anlamakta zorluk çeken dünyaların birlikte daha iyi çalışmasına olanak tanır Ancak önemli ölçüde fark yaratacağı nokta, tam da üreticilerin işleri optimize etmek ve kâr elde etmek için mücadele ettiği sektördeki yeni mesleklere neler getirebileceği olacak genAI, şu anda tabi olduğu kültürel ve düzenleyici engelleri sınırlandırarak bu alanda ilerlemeyi mümkün kılacaktır
Sürekli test etmesi ve öğrenmesi gereken otonom araçlara örnek Sonunda yapay zekayı kurumsal ortama entegre edin, en uygun modelleri bulun, sistemlerin bir arada var olmasını sağlayın… Ve üreticinin kurum kültürü ile start-up’ların teknolojileri için kaçınılmaz olarak başvurulacak teknik olanaklarını bir araya getirmeyi başarın
Aynı doğrultuda genAI, yeni malzemeler ve sentetik yakıtlar üzerine yapılan araştırmalar hakkında farklı düşünmeyi mümkün kılabilir Yeni bir montaj hattı kurmak, karmaşık kodların zaman alıcı bir şekilde yazılmasını ve/veya davranışları programlamak için deneme-yanılma döngülerinin kapsamlı bir şekilde kullanılmasını gerektirir Son aylarda tam bir kuantum sıçraması yaşayan Yapay Zeka Kuşağı, bu arayışta değerli bir müttefik olduğunu kanıtlayabilir Konuşmaya dayalı yapay zekada devrim yarattı
Yenilik için test paradigmasını değiştirmeBir diğer önemli boyut: genAI, fabrikaların daha iyi yaratılmasına yardımcı olabilir genAI, sentetik veriler ve gerçeğe yakın “test” ortamları üreterek mevcut kaynakları on kat artırır
Tüm zorluk genAI’nin operasyonelleştirilmesinde olacaktır: akıllı modellerin rasyonelleştirilmesi ve geçici mimarilerin uygulanması, niteliksel verilerin optimal bir güvenlik çerçevesinde sağlanması Otomobil endüstrisinde fikir sıkıntısı yok ancak gelişmelerin test edilmesi uzun ve pahalı
Yapay zeka otomotiv endüstrisinde yeni değilse, genAI yeni ve çok boyutlu bir esneklik getiriyor: Yetenekleri ve sorunlara yaklaşma şeklini artırarak, daha önce ulaşılamayan denklemlerin çözülmesini mümkün kılabiliyor ve böylece yeni ekonomik verimliliğin anahtarları
Yabancı dünyaları bir araya getiriyoruzgenAI’nin otomobil endüstrisindeki potansiyeli etkileyicidir Ancak kullanım senaryolarının tasarlanması nispeten kolay olsa da bunları uygulamak başka bir hikaye Çok eksik olduğu yerde akışkanlığı devreye sokuyor ve sonuç olarak ortaya çıkacak ihtiyaçlara ve fırsatlara göre kaynakların daha iyi tahsis edilmesine olanak tanıyor Zamandan tasarruf, yeni bir vizyon ve alıcıların pazarlığa daha iyi konsantre olmalarını sağlar İçeriği analiz etme ve üretme yeteneği, onu sözleşme taslakları, ihale çağrıları ve kategori stratejileri hazırlamak, orijinal kaynak bulma planları tasarlamak ve hatta insanların düşünemeyeceği gruplamalar önermek için çok güçlü bir araç haline getiriyor