Google Türkiye’nin rengarenk ofisinde, AITR’nin AIWARENESS etkinliğindeydim.

Her oturumunda ufkumuzu açan buluşmalarda, yine çok kıymetli konuşmacılar vardı. Aldığım notlardan bazılarını konuşma sırasına göre paylaşıyorum:

Mehmet Keteloglu – Google Türkiye Ülke Direktörü:

YZ’de Doğru Avrupa’ya kıyasla fena bir yerde değiliz. Ancak altyapıda gerideyiz! Danimarka, YZ’de yönlendirici çerçeveyi oluşturmuş.

Gazi Üniversitesi Öncülüğünde hayata geçirilen “Türk Beyin Projesi”ne değindi. Tümör, inme gibi tanıların erken teşhisi ve öncelikli hastalara hızlı müdahale sağlanması için MR görüntüleri üzerinde yapay zeka tabanlı sistemlerin çalıştığı bir proje.

YZ’ye entegrasyonda hızlı olunmazsa kurumların rekabetçi olmalarında zorluklar yaşanacağını iletti:

Türkiye’deki işlerin %55’inde (yak. 17 milyon) YZ etkinliği arttırıcı rol oynayacak. İşlerin %41’i fiziksel iş (inşaat işçiliği gibi), burada YZ’nin iş gücüne etkisi olmayacak. Ancak, %4’lük bir kısımda ise kısmen iş kayıpları ve iş değişiklikleri bekleniyor ki, bu 2008’den bu yana hep %3 civarlarında var olmuş zaten. Yeni bir durum değil…

Kobi dijitalleşmeden, Türkiye dijitalleşemez! Avrupa’da Kobilerin YZ kullanma oranı %7, Türkiye’de %5.

Çağrı Merkezleri de çok güzel uygulama alanlarının başında geliyor: Firmalar zaten müşteri memnuniyeti kapsamında çağrı kayıtlarına hakim. Pek çok talep aslında standart. YZ desteği ile eğitilmiş chat-botlar, müşterilere çok daha hızlı cevap verebilir.

Google I/O etikinliğinde de değinilen noktaları şöyle paylaştı:

Google bugüne kadar arama odaklıydı, artık daha komplike sorulara cevap verebilecek. Örneğin:

“2 günlük Dubai seyhatim var, benim için bir gezi planı yapar mısın?”
Fotoğraflar: “Çocuğumun yüzme öğreniminin gelişimini göster.”
E-mail: “Çocuğumun veli toplantısından çıkan notları bana ilet.”

Ayrıca:

Avrupa Bioenformatik Ensititüsü ile birlikte yürütülen Google DeepMind’ın Alpha Fold projesine değindi. AlphaFold, DeepMind tarafından geliştirilen ve proteinlerin 3 boyutlu yapılarını yüksek doğrulukla tahmin edebilen bir yapay zeka sistemidir. İlk protein analizi 1960’da gerçekleştiriliyor. Protein yapılarının analizi ilaç geliştirmek için kritik bir öneme sahip. Alpha Fold, %90 doğruluk oranı ile protein yapısını öngörebiliyor. Bu projeyle birlikte 200 milyon proteinin yapısı araştırmaya açıldı.

Neşe Umut – Veri Analitiği Satış Lideri, Google:

Gen AI ekonomisi ile katmadeğersiz işlerin %50’si silinecek. Ve bunun öngörülen tarihi, MCKinsey’in raporunda da ele alındığı gibi, 2040’tan 2030’a çekildi!

Kurum içi YZ projelerinde, pilot çalışmalarla başlayıp, hatadan korkmamanın önemine değindi. (“MVP-Minimum Viable Product: Minimum Uygulanabilir Ürün” stratejesi) Operasyonel olan, katma değeri olmayan neler varsa onlara öncelik verilmeli. Projenin kuruma ne kadar hitap ettiği, kısa vadedeki amaç ve hedeflere göre önceliklendirilmesi de diğer akla gelenler arasında.

Güzel bir tanımlaması vardı:

Google Search: Library
Google Gemini: Story Teller

Google’ın farklılaştığı alan olarak “AI Hiper Bilgisayarlar” a değindi. Google tarafından özel olarak geliştirilmiş bir yapay zeka hızlandırıcısı olan TPU (Tensor Processing Unit)’ların, CPU ve GPU’lardan çok daha hızlı olduğunun altı çizildi.

Cigdem Gunduz Demir – KUIS (Koç University & İş Bank) AI Center

Gen AI uygulamalarının sağlık alanında kullanımını ele aldı ve Gemini AI’ın sağlık alanında elde ettiği etkileyici sonuçlara verdiği pek çok örnekle dikkat çekti.

Kaba bir özetle: Veri yoksa, Büyük Dil Modellerinin – MedGemini – gibi, iyi bir başlangıç olduğunu, veri varsa da kendi verimizi kullandığımız özelleştirilmiş modellerin daha iyi sonuç verdiğini dile getirdi.

Vakaya göre hekim seçme, hasta önceliklendirme gibi YZ temelli uygulamalara değindi. Bir sağlık sorunu için yapılan tettikten, şikayetsiz başka bir sağlık sorununun yakalanabildiği YZ ile “Fırsatçı tanı” modelini de bizlerle paylaştı. Tüm bu ciddi konu başlıklarını, büyük bir neşe ve heyecanla aktarması, bence bütün salona sirayet etti.