Üretken yapay zekâ teknolojisi, ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney ve GitHub Copilot gibi herkesin kullanımına açık uygulamalar sayesinde geniş kitlelerin ilgisini çekiyor. Özellikle, Kasım 2022’de, OpenAI tarafından, ChatGPT’nin piyasaya sürülerek, 2 aylık bir sürede yaklaşık 100 milyon kullanıcıya ulaşmasıyla beraber organizasyonların üretken yapay zekâya yönelik yatırım hamleleri hız kazandı. Teknoloji sektöründe, Microsoft, Google, Amazon ve Meta gibi büyük oyuncular, kendi büyük dil modellerini (LLM/large language model1) yaratarak üretken yapay zekâ yetkinlikleri kazanmak için önemli çalışmalar başlattı. Bu gelişmeler ışığında, Forbes’a göre, üretken yapay zekâ pazarının 2028’e kadar %32,2 BYBO ile yaklaşık 54 milyar USD büyüklüğe ulaşması bekleniyor.
Goldman Sachs Research; yapay zekânın, global GSYİH’de %7’lik ve üretkenlik kaynaklı büyümede, gelecek 10 yılda %1,5’luk bir artış sağlama potansiyeli olduğunu öngörüyor. The IBM Institute for Business Value ve Oxford Economics tarafından, 24 farklı sektörden 3.000 CEO ile görüşülerek yapılan 2023 tarihli IBM C-suite Study verilerine göre ise; CEO’ların %50’si, ürün ve servislerine yapay zekâ uygulamalarını entegre ediyor. Aynı araştırmaya göre, CEO’ların %75’i, rekabet avantajı sağlamanın, gelişmiş yapay zekâ uygulamalarıyla doğrudan ilişkili olduğunu düşünüyor.
Üretken yapay zekâ
Cornell Üniversitesi’ne göre üretken yapay zekâ; makine öğrenimi2 modellerini kullanarak, eğitildiği veriler üzerine görsel, yazılı veya işitsel formatta yeni ve orijinal içerikler üretebilen bir yapay zekâ türüdür. Üretken yapay zekâ tarafından en çok kullanılan model türü ise büyük dil modelleridir.
Büyük dil modelleri; üretken yapay zekâ programlarının, dili insanlar gibi anlamasını ve kullanmasını sağlayan kompleks algoritmalardır. IBM’in 2023 tarihli, “Açık kaynaklı büyük dil modelleri: Faydaları, riskleri ve türleri” makalesine göre; büyük miktarda metin verisi işleyen ve sinir ağları3 olarak bilinen bilgi işlem yapılarını kullanan büyük dil modelleri, konseptler ve kelimeler arasındaki derin anlam ilişkilerini kavrayabilme yetisine sahiptir. Bu sebeple, büyük dil modelleri; doğru programlama ile dağınık veriden içgörü oluşturmaktan, spesifik bir konuya ilişkin araştırma yaparak bilgi sağlamaya kadar farklı görevleri yerine getirebilir.
Bu doğrultuda, ağırlıklı olarak büyük dil modellerini kullanan üretken yapay zekâ teknolojisinin, perakende şirketleri için de büyümeden, operasyonel verimliliğe kadar pek çok alana etki etmesi bekleniyor. Ayrıca, perakende sektörü için üretken yapay zekâ uygulamalarıyla mevcut dijital yetkinliklerini geliştirmek, özellikle ürün ve servislerini kişiselleştirerek rekabette farklılaşmak adına önemli fırsatlar sunuyor. Üretken yapay zekâ tabanlı uygulamaların, kişiselleştirilmiş ürün önerileri yoluyla alışveriş asistanlığı yapması perakende sektöründe ön plana çıkan kullanım alanlarından biridir. Üretken yapay zekâ aynı zamanda, perakende şirketleri için büyük veri setlerini detaylı analiz edip ürün ve müşteri içgörülerine dönüştürerek optimum mağaza düzeni ve ürün yerleşimi önerileri de yapabiliyor. Benzer şekilde, üretken yapay zekânın yazılım mühendisliği alanında kodlama süreçlerinde de önemli bir verimlilik katkısı ve İK süreçlerinin optimizasyonunu sağlaması öngörülüyor.
Üretken yapay zekânın perakende sektöründe kullanım alanları
Üretken yapay zekânın müşteri ve büyüme alanlarında, özellikle kişiselleştirilmiş pazarlama, içerik üretimi, satış öncesi ve sonrası hizmetlerde perakende şirketleri için önemli değişikliklere yol açması bekleniyor.
Kişiselleştirilmiş pazarlama stratejilerinde ve uygulamalarında üretken yapay zekâ, etkin bir şekilde geniş kitlelerin kullanımına olanak sağlayabilecek. Bu sayede perakendeciler, yüzlerce kişiye ulaşmasını hedefledikleri e-posta kampanyalarında, tüketicilerin geçmiş tercihlerini göz önünde bulundurarak mesajın kişiselleştirilmesini sağlayabilecek. Örneğin, perakende şirketlerinden Walmart4; üretken yapay zekâ aracılığıyla, online alışveriş sırasında müşterilerinin geçmiş verilerine dayanarak kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde bulunuyor. Şirket bu yöntemle, müşterilerinin alışveriş deneyimini geliştirerek satışlarını artırmayı hedefliyor.
İçerik üretiminde üretken yapay zekâ uygulamaları, özellikle marka reklamları, sosyal medya paylaşımları ve ürün açıklamaları gibi içeriklerin oluşturulması noktasında önemli olacak. İçerik üreticiler, üretken yapay zekâ sayesinde, metinlerle ilgili araştırmalarını kısa sürede tamamlayıp yazıların ilk versiyonlarını oluşturabilecek. Örneğin Carrefour5, Fransa’da ChatGPT entegrasyonlu bir uygulama aracılığıyla, online alışverişlerde, satın alınan malzemelerle tarif oluşturulması ve ürün açıklamalarının yazılması ile müşteri deneyimini geliştirmeyi hedefliyor.
Satış öncesi ve sonrası hizmetlerde ise özelikle interaktif fonksiyonların otomatize edilmesiyle üretken yapay zekâ uygulamaları, müşteri sorularını ve taleplerini hızlı ve etkin bir şekilde yanıtlayarak müşteri deneyimini iyileştirebilecek. Buna örnek olarak; ABD merkezli süper market zinciri The Fresh Market6, video alışveriş için üretken yapay zekâ tabanlı pilot bir uygulama başlattı. Marka bu uygulamayla müşterilerinin, ürün ve servis hizmetleriyle ilgili sorularını, anlık ve kişiselleştirilmiş mesajlarla yanıtlayarak müşteri deneyimini ve satış oranlarını geliştirmeyi planlıyor. Carrefour5 da “Hopla” isimli üretken yapay zekâ tabanlı alışveriş asistanı yardımıyla, müşterilerinin bütçelerine ve tercihlerine göre alışveriş sürecini kolaylaştırmayı ve müşteri deneyimini geliştirmeyi hedefliyor.
- Veri, analitik ve mühendislik
Veri, analitik ve mühendislik alanlarında üretken yapay zekâ uygulamaları, özellikle dağınık veriden hızlı bir biçimde içgörü sağlanması ve yazılım mühendisliği alanına sağladığı kodlama kolaylığıyla kayda değer bir değişim potansiyeli barındırıyor.
Üretken yapay zekâ sayesinde perakende şirketleri; farklı kaynaklarda tutulan düzensiz verileri bir araya getirerek hızla anlamlı bir çıktı oluşturulmasını sağlayabiliyor. Metin ve görsel formatındaki haberler, makaleler ve sosyal medya içeriklerini tarayabilen üretken yapay zekâ uygulamaları, verinin daha etkin kullanımıyla, organizasyonların odaklandıkları alanlarda içgörü sağlamasına olanak tanıyacaktır. Bu doğrultuda, perakende şirketi Kroger7, üretken yapay zekâ uygulamalarıyla müşteri verilerini hızlı bir şekilde analiz ederek müşterilerinin dijital deneyimini ve mağaza operasyonlarını geliştirmeye yatırım yapıyor.
Buna ek olarak, üretken yapay zekâ uygulamaları, farklı mecralardaki dağınık müşteri geri bildirimlerinin de sentezlenerek hem organizasyon hem de müşteriler için etkin bir şekilde karar mekanizmalarına dahil edilmesini kolaylaştıracaktır. E-ticaret şirketi Amazon8, milyonlarca müşterisinden aldığı geri bildirimleri (Bu sayı 2022’de 125 milyon müşteriden yaklaşık 1,5 milyar yorum ve değerlendirmeye ulaştı.) üretken yapay zekâ uygulamaları aracılığıyla, ürün özelliklerine göre kategorize edip müşteri deneyimini geliştirmeyi amaçlıyor.
Üretken yapay zekâ uygulamalarının perakende şirketlerine, önemli rekabet avantajı sağlayacağı bir diğer alan ise yazılım mühendisliğidir. Bu alanda, taslak kodların oluşturulması, kodun yeniden düzenlenmesi, kök neden analizi ve yeni sistem tasarımlarının sağlanması, kodlama sürecinde üretken yapay zekâ uygulamalarından faydalanılabilecek temel aktivitelerdir. Örneğin, 2022 yılında Amazon tarafından geliştirilen CodeWhisperer’ın9 kullanımıyla yazılımcılar, kodlamada %57 hız kazanımı ve başarı oranında %27 artış sağladı.
- Operasyonlar ve verimlilik
National Bureau of Economic Research tarafından 2023’te yapılan “Üretken yapay zekâ ve şirket değerleri” araştırmasına göre; üretken yapay zekanın, perakende şirketlerine yaklaşık %30 oranında iş gücü verimliliği sağlaması öngörülüyor. Özellikle, finans, pazarlama, satış, IT ve hukuk alanlarında yüksek verimlilik etkisi görülmesi bekleniyor.
Bu kapsamda, örneğin, otomotiv perakende şirketi CarMax10, müşterilerine otomobillere ilişkin doğru ve bilgilendirici yorumlar sağlayarak müşteri deneyimini artırmak amacıyla, üretken yapay zekâ uygulamalarından faydalanmaya karar verdi. Şirket, bu adımla portföyündeki 5.000 farklı otomobil için, ürün incelemelerine odaklanan ve mevcut manuel sistemleriyle yaklaşık 10 yılda tamamlanacak çalışmayı, yalnızca birkaç ayda üreterek web sitesinde paylaştı. Sonuç olarak, şirket üretken yapay zekâ kullanımıyla, iş süreçleri için önemli bir verimlilik elde etti.
Benzer şekilde perakende şirketleri, üretken yapay zekâ uygulamaları yardımıyla, müşteri tercihleri ve beklentileri hakkında detaylı içgörüye sahip olarak satış sürecini daha etkin yönetebilir. Organizasyon içi ve dışındaki verilerin hızlı senteziyle perakendeciler; müşteri talebi, promosyon ve fiyatlandırma gibi alanlarda gerekli optimizasyon süreçlerini, üretken yapay zekâ uygulamalarıyla geliştirebilecek. İngiltere merkezli perakende şirketi Tesco11, üretken yapay zekâ tabanlı sofistike algoritmalar yardımıyla, müşteri taleplerini efektif bir şekilde tahmin ederek dağıtım ve fiyatlandırma gibi alanlarda gerekli optimizasyon çalışmaları yapmayı hedefliyor. Şirketin bu sayede önemli bir operasyonel verimlilik elde etmesi öngörülüyor.
Üretken yapay zekâ uygulamaları, perakende şirketlerine, işe alım, yetenek yönetimi, performans ve kariyer yönetimi, çeşitlilik ve kapsayıcılık gibi İK süreçlerinde önemli verimlilik katkısı sağlama potansiyeline sahiptir.
Bu kapsamda, perakende şirketi Walmart12, ABD’deki çalışanları için üretken yapay zekâ tabanlı “My Assistant” uygulamasını hayata geçirdi. Şirket, ilgili uygulamayla yeni işe başlayan çalışanları için operasyonel süreçleri yönetmeyi ve çalışanlarına yan haklarıyla ilgili bilgilendirme yapmayı hedefliyor. Şirket bu sayede, İK süreçlerinde, tekrar eden işlerin otomatizasyonunu sağlayarak daha stratejik ve kreatif işlere ayrılan eforu artırmayı amaçlıyor.
Benzer şekilde, giyim perakendecisi Levi’s13, yapay zekâ tabanlı modeller aracılığıyla, online alışverişler sırasında kişiselleştirmeyi ve çeşitliliği artırmayı hedefliyor. Şirket, bu uygulamayla ürünlerini farklı vücut tipi, yaş ve cinsiyetteki modeller aracılığıyla müşterilerine sunarak müşteri deneyimini geliştirmeyi planlıyor.
Üretken yapay zekâ uygulamalarının, perakende şirketleri için müşteri ve büyüme, veri, analitik ve mühendislik, operasyonlar ve verimlilik, insan ve organizasyon alanlarında önemli katkılar sağlaması öngörülüyor. Müşteri ve büyüme alanında, üretken yapay zekânın, özellikle pazarlama kampanyalarının kişiselleştirilmesi, içerik üretim sürecinin geliştirilmesi, satış ve satış sonrası süreçlerin efektif hale getirilmesi konularında katkı sağlaması bekleniyor. Veri, analitik ve mühendislik alanında ise dağınık veriden hızlı bir biçimde içgörü sağlanması ve yazılım mühendisliği alanındaki süreç efektifliği katkısı gibi önemli etki alanları bulunuyor. Üretken yapay zekânın, operasyonel anlamda ise özellikle pazarlama ve fiyatlandırma gibi konularda verimlilik sağlaması bekleniyor. Üretken yapay zekânın insan ve organizasyon alanlarında önemli uygulama alanları ise; İK süreçlerinin optimize edilmesi, çeşitlilik ve kapsayıcılık etkisidir. Belirtilen alanlardaki potansiyel önemi göz önünde bulundurulduğunda, perakende şirketlerinin, sürdürülebilir rekabet avantajı için üretken yapay zekâ teknolojilerine yatırımı önceliklendirmeleri oldukça kritiktir.
*Retail Türkiye dergisinde yayımlanan bu yazı, Danışmanlık Bölümü Kıdemli Uzmanı Elif Tulum’un katkılarıyla hazırlanmıştır.
