Yeni yapay zeka özelliğimiz ilk haftasında nasıl %5 benimsendi? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Kullanıcıların ürününüzden neye ihtiyaç duyduğuna ilişkin temel ilkelerle başlayarak, bu vizyonu destekleyen bir yapay zeka yeteneği oluşturarak ve ardından ürünün hedefine ulaştığından emin olmak için benimsenmeyi ölçerek, yapay zeka ile mühendislik çabalarından 10 kat daha iyi bir getiri elde ettik

genel-24

Bunu biliyorduk çünkü temel ölçümlerimizin hiçbiri kayda değer bir değişiklik göstermedi

Bizimki gibi birçok startup, genellikle net bir strateji olmaksızın en son teknolojiyi entegre etmenin cazibesine kapılıyor Yapay zeka ile ilgili bir şey sunma telaşımız nedeniyle gerçek değer sağlamayı kaçırmıştık Bu bize konuşacak bir konu sağladı ve bazı pazarlama içerikleri hazırladık ancak bunun kullanıcı deneyimimiz üzerinde anlamlı bir etkisi olmadı Geri dönen kullanıcıların yalnızca %0,5’i ilk ayda açıklamayla etkileşimde bulundu

Daha geniş bir perspektiften düşündüğümüzde bu özelliğin o metrikleri asla hareket ettirmeyeceği açıktı Biz de yazılım mühendislerinin programlama dillerinin icadından bu yana yaptığı şeyi yaptık; bir hackathon için bir araya geldik Çok geçmeden, üretimdeki yeni yapay zeka destekli öğeyle heyecan trenindeki yerimizi güvence altına aldık

İlk yapay zeka ürün özelliğimiz bu fikirle uyumlu değildi ve geri dönen kullanıcılar arasında hayal kırıklığı yaratan %0,5’lik bir benimseme oranına ulaşmak bir ay sürdü API çağrılarını, kullanıcıyla yapılan doğal dil konuşmasına dayalı olarak oluşturur ve kullanıcının kendisinden yapmasını istediği şeyi yerine getirmeye çalışır

Aracı, web ön uçumuzun çağırdığı aynı API uç noktalarına API çağrıları yaparak kendi ürünümüzü kullanır Bu hackathon’dan kullanıcı adına hareket eden bir yapay zeka aracısını hayata geçirdik Ancak gerçek iş değeri, yalnızca yeni teknolojinin kullanılmasından değil, kullanıcılar için önemli olan ürün özelliklerinin sunulmasından gelir Yapay zekadaki başarının bu formülü hemen hemen her yazılım ürününe uygulanabilir Ürünümüzün temel değer önerisi, büyük veri analizi ve verileri dünyayı anlamak için kullanmakla ilgilidir Üstelik kullanıcı aktivasyonunda herhangi bir gelişme olmadı ve kullanıcı kayıt hızında da herhangi bir değişiklik olmadı

Garth Griffin
Katkıda Bulunan

Yüklenen dosya hakkında birkaç kelime oluşturmak herhangi bir önemli analitik içgörüyle sonuçlanmayacak, bu da kullanıcılarımıza pek fazla yardımcı olmayacağı anlamına geliyor Bu tarif, API çağrıları üzerine oluşturulmuş hemen hemen her yazılım ürününe uygulanabilir

Lansmandan bu yana Teknoloji şirketi liderlerinden oluşan bir izdiham, ChatGPT’nin heyecanını takip ediyor: Nereye dönsem başka bir şirket öncü yapay zeka özelliklerini tanıtıyor Kullanıcılarımızın ürünümüzden neye ihtiyaç duyduğuna ilişkin temel ilkelerimizi yeniden belirledikten sonra, bir “aracı olarak yapay zeka” yaklaşımı geliştirdik ve ilk haftada benimsenme oranı %5’e ulaşan yeni bir yapay zeka yeteneği sunduk

Bu ilk yapay zeka yeteneği, kullanıcımızın ürünümüze yüklediği her dosyayı açıklayan kısa bir paragraf yazmak için GPT’yi kullanan küçük bir özetleme özelliğiydi Öncü bir veri bilimcidir ve Bilimsel Araştırma Onur Topluluğu Sigma Xi’nin saygın bir üyesidir

Çoğu startup, net bir strateji olmadan en son teknolojiyi entegre etmenin cazibesine kapılıyor Dolayısıyla, OpenAI’nin üretken önceden eğitilmiş transformatör (GPT) modellerinin çeşitli enkarnasyonlarının çığır açıcı bir şekilde piyasaya sürülmesinden sonra, ürünümüzde büyük dil modeli (LLM) AI teknolojisini kullanmanın bir yolunu aramaya başladık

İlk AI özelliğimizden sonra kutuyu işaretledik ancak memnun değildik çünkü kullanıcılarımız için daha iyisini yapabileceğimizi biliyorduk

Bize başarıyı getiren yapay zeka yaklaşımı, kullanıcılarımızın ürünümüzdeki verilerle doğal dil aracılığıyla etkileşim kurmasına olanak tanıyan bir “aracı olarak yapay zeka” ilkesidir