OpenAI'da sahada uygulamalı mühendislik
Yüksek etkili sorunları yapay zeka ile çözmek için kuruluşlarla iş ortaklığı yapıyoruz. Bunu ilk ilkelerden yola çıkarak ve sistemleri gerçek dünya ortamlarında dağıtarak gerçekleştiriyoruz.
Sahada uygulamalı mühendislik (FDE), OpenAI'ın karmaşık ve gerçek dünyaya özgü kullanım alanlarında yapay zekayı üretime taşıma yaklaşımıdır.
FDE ekipleri, genel bir ürünle yola çıkmak yerine belirli bir sorunu çözmek, etkiyi kanıtlamak ve ardından ölçeklenebilecek örüntüleri belirlemek için doğrudan müşterilerle çalışır.
Bu yaklaşım, kuruluşların yapay zeka denemelerinden güvenilir devreye alımlara geçmesine yardımcı olur.
FDE ekipleri, geleneksel yazılım yaklaşımlarının yetersiz kaldığı ve belirsizliğin yüksek olduğu ortamlarda çalışır.
Temel ilkelerden yola çıkarak geliştirin
Hıza ve gerçek dünya etkisine öncelik verin
Doğrudan alan uzmanlarıyla çalışın
Erken aşamada değer sunun, ardından ölçeklenmeye yönelik yinelemeler yapın
Hedef basit: Yalnızca teoride değil, pratikte de işe yarayan yapay zeka sistemleri geliştirmek.
BBVA, küresel ölçekte yapay zeka odaklı bir banka oluşturulmasına yardımcı olmak için OpenAI ile iş ortaklığı yaptı. ChatGPT Enterprise'ın erken bir devreye alımı olarak başlayan çalışma, kısa sürede kuruluş geneline yayılarak çalışanların iş akışlarını iyileştirmesine, karar alma süreçlerini geliştirmesine ve daha iyi müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı oldu. Bugün bu iş birliği, yapay zekanın bankanın temel işleyişine yerleştiği 25 ülkede 120.000 çalışana ölçekleniyor.
Ekim sezonunda çiftçilere yapay zeka destekli öneriler sunmak için John Deere ile iş ortaklığı yaptık. Alan uzmanlarıyla birlikte yüzlerce gerçek dünya örneğini inceledikten, doğruluğu ölçmek için özel değerlendirme sistemleri geliştirdikten ve model performansını iyileştirmek için hızla yinelemeler yaptıktan sonra John Deere, çiftçilerin kimyasal kullanımını %70 azaltmasına ve müşteri etkileşimini 6 kat artırmasına yardımcı oldu.
Sahada uygulamalı mühendislik ekiplerimiz, gerçek müşteri sorunlarını çözerek ürün yeteneklerine dönüşebilecek tekrarlanabilir örüntüleri belirler. Bu oluşturma, kanıtlama ve genelleştirme döngüsü, devreye alım çalışmalarını Agent SDK, yapay zeka destekli yazma sistemleri, model kıyaslama ve güvenilirlik araçları gibi alanlardaki ürün geliştirme süreçlerine bağlar.