Bizimle iletişime geçin

Araştırma

Bir araştırmaya göre yapay zeka beyin fırtınası için en iyi prompt

Yapay zeka araçları çok sayıda benzer fikir üretmeleriyle ünlüdür. Araştırmacılar şimdi bu fikirleri daha çeşitli hale getirmek için bir prompt keşfettiler.

Yayınlanma tarihi

on

Yapay zeka araçları beyin fırtınası için harika olabilir, ancak size verdikleri fikirlerin biraz aynı olduğunu fark ettiyseniz, Pennsylvania Üniversitesi Wharton School’dan yeni bir çalışma makalesi yardımcı olabilir.

Çalışmada, büyük bir dil modeli (LLM) tarafından üretilen fikirlerin çeşitliliğini artırıp artıramayacağını görmek için bir dizi farklı “prompt” test edildi. Spoiler: Bir prompt diğerlerinin önüne geçti.

İşte buldukları şey.

İyi fikirler üretmenin üç anahtarı

Yapay zekanın etkili bir beyin fırtınası yapıp yapamayacağını bilmek için öncelikle etkili beyin fırtınasının ne olduğunu tanımlamanız gerekir. Neyse ki araştırmacılar bunu bir önceki makalelerinde yapmışlar.

Etkili fikir üretmenin üç anahtarını buldular:

  1. Çok sayıda fikir üretmek
  2. İyi fikirler üretmek
  3. Çeşitli fikirler üretmek

ChatGPT, 15 dakikada yaklaşık 5 fikir üretebilen bir insana kıyasla 15 dakikalık etkileşimde 200 fikir üretebildiğinden, yapay zeka araçları 1. maddede açık ara galiptir (üzgünüm, insanlar).

ChatGPT ayrıca biraz daha iyi fikirler üretiyor. Araştırmacılar hem ChatGPT’den hem de insanlardan 200 fikir üretmelerini ve ardından bunları kalite açısından derecelendirmelerini istediğinde, ilk 40 fikrin 35’i ChatGPT tarafından üretildi (tekrar özür dilerim, insanlar).

Ancak yapay zeka araçlarının zorlandığı üçüncü konu “çeşitli fikirler üretmek”. Birbirine benzer fikirler üretme eğilimindedirler (üzgünüm, robotlar).

Araştırmacılar, bu araçların “stokastik papağan” yazma yöntemine dayandığı için, yani anlamlarını anlamadan kelimeleri rastgele birbirine bağladıkları için, en yaygın fikirleri tekrar tekrar üretiyor olabileceklerini düşünüyorlar. Model istatistiksel olarak bir sonraki en olası kelimeyi seçtiğinden, aynı türden bir üretime yol açar. Daha da kötüsü, aynı yapay zeka aracıyla çalışan herkesin aynı fikirleri ürettiği anlamına gelir.

Ancak iyi bir yönlendirmenin kalite ve doğruluk gibi şeyleri önemli ölçüde artırabileceğini biliyoruz, bu nedenle YZ aracının daha çeşitli fikirler üretmesine yardımcı olacak bir yönlendirme tarzı bulup bulamayacağımızı merak etmek çok da zor değil.

Araştırmacıların yapmak istediği de buydu: Bir yapay zekanın en geniş çeşitlilikte iyi fikirler üretmesini sağlayacak en iyi yönlendirmeleri belirlemek.

Test: Üniversite öğrencileri için yeni ürünler

Bunu anlamak için araştırmacılar hem LLM hem de insan (sanırım) Wharton MBA öğrencilerinden üniversite öğrencilerini hedefleyen yeni ürünler bulmalarını istediler.

Fikirlerin birbirlerine ne kadar benzediğini anlamak için, bir fikrin diğerine ne kadar yakın olduğunu ölçmeye çalışan bir “benzerlik puanı” kullandılar.

İşte kullandıkları benzerlik puanının bir örneği. 1 puan tamamen aynı oldukları anlamına gelirken, 0 puan tamamen farklı oldukları anlamına geliyor.

Çeşitlilik için stratejiler

Araştırmacılar, yapay zekanın çok çeşitli fikirler üretmesini sağlamak için, hepsi de yapay zeka araçlarıyla yapılan diğer çalışmalara ya da insanların beyin fırtınası yapmasına yardımcı olan tekniklere dayanan sekiz strateji denedi.

Yapay zeka yönlendirme teknikleri

Bunlar, yapay zeka araçları üzerine daha önce yapılan araştırmaların başarılı olduğunu kanıtladığı tekniklerdir:

  1. Fikir yönlendirmeli GPT: Prompt’un bir parçası olarak araştırmacılar, YZ’nin ilham kaynağı olarak kullanabileceği örnekler olarak önceki araştırmalardan yedi başarılı fikir ekledi.
  2. Tehditler, ipuçları, yalvarmalar ve duygusal itirazlar: Yazarlar bunları uğursuz bir şekilde “özel teknikler” olarak adlandırıyor. Temel olarak, YZ’yi daha iyi fikirler üretmeye teşvik etmek için, YZ’ye kovulacaklarını söylemek veya fikirler çok benzer olursa YZ’yi kapatmakla tehdit etmek gibi çeşitli ikna edici ifadeler kullandılar. Evet, bunun ChatGPT’nin daha iyi yanıtlar bulmasına yardımcı olduğu gösterilmiştir.
  3. Persona değiştiricileri: Burada, yapay zekadan yaygın olarak bilinen bir girişimci (Steve Jobs veya Sam Altman) gibi davranmasını veya (genel) “son derece yaratıcı bir girişimci” gibi davranmasını ve “iyi”, “cesur” ve “çeşitli ve cesur” fikirler üretmesini istediler.
  4. Benzerlik bilgisi: Komut isteminde, araştırmacılar ChatGPT’ye beş harika fikir verdi ve her birinin diğerine ne kadar benzer olduğu hakkında bilgi ekledi. Ardından, chatbottan verilen benzerlik bilgilerini göz önünde bulundurarak yeni fikirler üretmesini istediler.
  5. Düşünce Zinciri: Bu teknik için araştırmacılar iki aşamalı bir komut istemi kullanmışlardır. Önce ChatGPT’den 100 fikir üretmesini istediler, ardından bu fikirleri cesur ve farklı hale getirmek için düzenlemesini istediler.

İnsan beyin fırtınası teknikleri

Araştırmacılar ayrıca yapay zeka için insan beyin fırtınasını geliştirdiği gösterilen birkaç teknik de eklediler.

  1. Hibrit beyin fırtınası: Bu yinelemeli yöntem iki aşamada beyin fırtınası yapar. Araştırmacılar ilk olarak ChatGPT’den fikir üretmesini istemiştir. Ardından ikinci bir oturumda ChatGPT’ye üretilen fikirlerin listesini vererek en farklı ve cesur olanları seçmesini ve yeni fikirler oluşturmak için fikirleri bir araya getirmesini istediler.
  2. HBR eğitimli GPT: Hal Gregersen Harvard Business Review‘da yüksek kaliteli beyin fırtınası için çok etkili bir uygulamanın cevap üretmek yerine soru sormak olduğunu yazıyor. Araştırmacılar Gregersen’in çalışmasını özetlemiş ve ChatGPT’den bu yöntemi kullanarak fikir üretmelerini istemişlerdir.
  3. Tasarım odaklı düşünme GPT: Bu yaklaşım, Stanford Tasarım Enstitüsü’nün Hasso Plattner Tasarım Düşüncesi Çerçevesi‘ndeki “Fikir Üret” adımını özetlemiş ve ChatGPT’den fikir üretmek için bu süreci dikkate almasını istemiştir. Hibrit yaklaşıma benzer şekilde, fikir üretimini kaliteyi değerlendirmekten ayırır.

Yönlendirme çeşitliliği artırabilir mi?

Hadi başlayalım: Bu yönlendirmelerden herhangi biri yapay zekanın fikir çeşitliliğini artırdı mı?

Çoğu için hayır. Neredeyse her bilgi istemi, MBA öğrencileri tarafından üretilenlerden önemli ölçüde daha benzer fikirlerle sonuçlandı. YZ araçları, çeşitli fikirler üretme konusunda insanlar kadar başarılı olamadı (üzgünüm, robotlar).

Şaşırtıcı bir şekilde, ChatGPT’ye iyi fikir örneklerinin verildiği ipuçlarıyla üretilen fikirler (önceki araştırmalarda daha yüksek kalite gösteren yaklaşım olan “birkaç atış istemi”) en benzer olanlarıydı. Bu ve diğer yöntemler arasındaki fark hala nispeten düşük olsa da, az sayıda istemin sonuncu olmasını beklemiyordum.

Farklı ipucu stratejilerinin performansı. Düşünce Zinciri yönlendirmesi koyu mor renktedir.

Ancak, zirveye çıkan bir bilgi istemi tarzı vardı.

Düşünce Zinciri yönlendirmesi kazandı

Düşünce Zinciri, en geniş çeşitlilikte fikir üreten yönergeydi.

Bu yöntem için ilk olarak yapay zeka aracının 100 fikir üretmesini sağladılar. Daha sonra, listeye geri dönmesini ve fikirlerin farklı ve kalın olup olmadığını belirlemesini ve iki fikrin aynı olmaması gerektiğini belirterek (ve bu talimatın önemli olduğunu vurgulayarak) öyle olacak şekilde değiştirmesini istediler. Daha sonra araca fikirlere bir isim ve ürün tanımı vermesi talimatı verildi.

İşte tam istem:

Aşağıdaki şartlara uygun yeni ürün fikirleri üretin: Ürün Amerika Birleşik Devletleri’ndeki üniversite öğrencilerini hedefleyecektir. Bir hizmet veya yazılım değil, fiziksel bir mal olmalıdır. Yaklaşık 50 USD’den daha düşük bir perakende satış fiyatıyla satılabilecek bir ürün istiyorum. Fikirler sadece fikirdir. Ürünün henüz mevcut olması gerekmediği gibi, açıkça uygulanabilir olması da gerekmez.

Bu adımları izleyin. İhtiyacınız olmadığını düşünseniz bile her adımı uygulayın.

İlk olarak 100 fikirden oluşan bir liste oluşturun (sadece kısa başlık) İkinci olarak, listeyi gözden geçirin ve fikirlerin farklı ve cesur olup olmadığını belirleyin, fikirleri daha cesur ve daha farklı hale getirmek için gerektiği şekilde değiştirin. Hiçbir iki fikir aynı olmamalıdır. Bu önemli! Ardından, fikirlere bir isim verin ve bunu bir ürün açıklamasıyla birleştirin. İsim ve fikir iki nokta üst üste ile ayrılır ve ardından bir açıklama gelir. Fikir 40-80 kelimelik bir paragraf olarak ifade edilmelidir. Bunu adım adım yapın!

Çoklu YZ stratejileri ve “Centaur” stratejileri kullanma

Stratejilerin çoğunun insan beyin fırtınacılarının kalitesine ulaşamaması hayal kırıklığı yaratsa da bazı iyi haberler de var: Araştırmacılar, genel olarak daha iyi bir çeşitlilik elde etmek için iki farklı ipucunun sonuçlarını birleştirebileceğinizi buldular.

Düşünce Zincirini başka herhangi bir ipucuyla birleştirmek en iyisi olma eğilimindeydi, ancak herhangi bir tekniği birleştirmek, farklı fikirler üretme yeteneklerini artırdı.

Ancak fikirlerinizi güçlendirmek için kendi beyin fırtınası sonuçlarınızı yapay zekanınkilerle de birleştirebilirsiniz. Araştırmacılar, öğrenci fikirlerinin YZ araçları tarafından üretilenlerden çok farklı olduğunu, bu nedenle kendi başınıza beyin fırtınası yapmanın ve ardından ChatGPT’nin de aynı şeyi yapmasını sağlamanın en etkili birleştirme yöntemlerinden biri olabileceğini buldular.

Farklı uyarı stratejileri arasındaki sonuçların benzerliğini karşılaştıran grafik

Sonuç

İnsanların hala egemen olduğu bir örnek görmek canlandırıcı, ancak yapay zeka hızla arayı kapatıyor ve iyi bir yönlendirme kullanarak sonuçları neredeyse insanlarla aynı seviyeye getirebilirsiniz.

Bununla birlikte, bu gerçekten yapay zeka-insan ekiplerinin güçlü yönlerini gösteriyor; her ikisini birlikte kullanmak, her ikisinin de tek başına olduğundan daha iyi sonuçlar verebilir.

Kaynak: Briana Brownell / Descript

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Araştırma

Sesli kitap satışları çift haneli büyümeyle 2,2 milyar dolara ulaştı

Sesli kitap satışları çift haneli büyüme ile 2,2 milyar dolara ulaştı; Amerikalı yetişkinlerin %51’i (134 milyon kişi) sesli kitap dinledi.

Yayınlanma tarihi

=>

Sesli kitap satışları çift haneli büyüme ile 2,2 milyar dolara ulaştı; Amerikalı yetişkinlerin %51’i (134 milyon kişi) sesli kitap dinledi.

Kâr amacı gütmeyen ticaret grubu Audio Publishers Association tarafından iki araştırma şirketi aracılığıyla düzenlenen iki ankette şu bilgiler elde edildi:

  • Sesli kitap satış gelirleri 2024 yılında çift haneli büyüme kaydetti. Sesli kitap satış gelirleri 2024 yılında 2,22 milyar dolara ulaşarak bir önceki yıla göre %13 artış gösterdi. Satış artışları, 2024 yılında gelirlerin %99’unu oluşturan ve bir önceki yıla göre %14 büyüme kaydeden dijital sesli kitaplar tarafından sürdürülmeye devam ediyor. Bu bilgiler, küresel araştırma şirketi Toluna tarafından yürütülen Audio Publishers Association Satış Anketi’nden alındı.
  • Amerikalı yetişkinlerin %51’i (134 milyon kişi) sesli kitap dinledi. Dinlemeyenler arasında ilgi önemli ölçüde artmıştır: %38’i sesli kitaplarla ilgilendiğini belirtirken, bu oran geçen yıl %32 idi ve çok ilgilenenlerin sayısı %10’dan %18’e neredeyse iki katına çıktı.

Bu rakamların ardındaki çalışma, Sesli Kitap Yayıncıları Birliği’nin talebi üzerine 1.700 ABD’li yetişkine anket uygulayan Edison Research tarafından yapıldı.

Manşetlerin arkasında, bu anketten elde edilen birkaç önemli bulgu yer aldı:

  • Dinleyicilerin giderek artan bir kısmı, sesli kitap tüketiminde erişilebilirliği önemli bir faktör olarak belirtmektedir: %72’si sesli kitapların tercih ettikleri dinleme platformunda mevcut olmasının önemli olduğunu, %63’ü ise kütüphane uygulaması üzerinden erişimin önemli olduğunu belirtiyor.
  • Genel kurgu, türlere göre gelirlerin en büyük payını oluşturuyor ve 2023 gelirlerine göre %16 artış gösterdi. Bilim kurgu/fantastik, romantik ve genel kurgu dışı türler, gelir açısından geri kalan en popüler türleri oluşturuyor.
  • Tür satışlarında yıllık bazda en büyük artışlar romantik (+%30), çocuk ve genç yetişkin (+%26) ve bilim kurgu/fantastik (+%21) türlerinde görüldü.
  • AI tarafından seslendirilen sesli kitapların tüketimi ve sayısı artmış olsa da, AI tarafından seslendirilen sesli kitapları deneme isteği yıllık bazda düşüş göstermiş ve 2023’te %77 olan oran 2025’te %70’e geriledir.

Son nokta özellikle ilginç. İnsan okuyucuların AI performansları tarafından yerinden edilmesi, serbest okuyucuların çoğunun işlerinin düzensiz ve değişken olduğu profesyonel okuyucular arasında önemli bir endişe konusu.

Daha fazlası BURADA

Kaynak: RainNews

Okumaya devam et

Araştırma

Bağımsız podcast uygulamalarına daha iyi video podcasting mi geliyor?

Bağımsız podcast uygulamalarına daha iyi video podcasting mi geliyor? LinkedIn’deki bir gönderide Podcast Standartları Projesi, açık RSS kullanarak video desteği için daha iyi bir çözümü tartışıldığını duyurdu.

Yayınlanma tarihi

=>

Bağımsız podcast uygulamalarına daha iyi video podcasting mi geliyor? LinkedIn’deki bir gönderide Podcast Standartları Projesi, açık RSS kullanarak video desteği için daha iyi bir çözümü tartışıldığını duyurdu. Odaklanılan çözüm, PodNews Editörü James Cridland’in geçen yıl yazdığı kişisel bir blog yazısında vurgulanan sorunların çoğunu çözmeyi vaat ediyor; hatta dinamik olarak eklenen video reklamlarına da izin verebilir ve mevcut örneklerden önemli ölçüde daha ucuza sunulurken daha iyi tüketim verileri de sağlayabilir.

——- 0 ——

Bu yıl Podcast Show’da iki ayrı PSP toplantısı yaptık. Büyük tartışmalardan biri şuydu…

Video/HLS akışı

Giderek daha fazla podcast yayıncısı içeriklerini video yoluyla dağıtmak istiyor.

Açık podcast sisteminin RSS aracılığıyla sunulan video podcast’ler için daha iyi bir çözüm sunması gerektiği konusunda neredeyse fikir birliği vardı.

Helen Ryles gibi müşteri başarısı alanında çalışan kişiler, “içerik oluşturucuların videolarını sadece YouTube’a dağıtmak istemediklerini, her yere dağıtmak istediklerini” vurguladılar.

Ses ve video için ayrı beslemelerden oluşan eski iTunes paradigması yerine, “önce ses” olan ancak HLS aracılığıyla video akışı için alternatif bir muhafazaya sahip tek bir RSS videosu görmek istiyoruz.

Bu, podcast yayıncılarının izleyicilerini iki yayın arasında bölmemelerini sağlar (Leo Laporte bunu TWiT ile yıllarca yapmak zorunda kaldı) ve podcast yayıncılarına RSS uygulamalarını açmak için bir video podcast yayınlama olanağı verir.

Bu senaryoda, içerik oluşturucular video bölümlerini barındırma platformlarına yükleyecektir. Videolar HLS ile uyumlu formatlarda kodlanacak ve Pocket Casts, TrueFans ve Fountain gibi akışı destekleyen uygulamaları kullanan dinleyiciler tarafından talep edilebilecek.

İdeal bir dünyada Apple Podcasts’in bu yeni paradigmayı desteklediğini görmek isteriz (özellikle Apple TV+’ı genişletmek ve Podcast Aboneliklerinde bonus içerik olarak video sunmak için faydalı olacağını düşünüyoruz). Ancak Ellie’nin de belirttiği gibi Pocket Casts gibi uygulamalar HLS akışını zaten destekliyor, bu nedenle spesifikasyon hazır olduğunda bunu kullanıma sunabiliriz.

Özellikle barındırma platformları için bant genişliği maliyetleri konusunda hala cevaplanmamış sorular var. Ancak PSP üyeleri bu zorlukları çözmek için işbirliği yapmaya istekli. Rockie ve Kevin gibi birkaç üye zaten bu altyapıyı kurma deneyimine sahip. (İlginç bir öneri, Apple Podcasts gibi daha büyük platformların videoyu önbelleğe almasıdır).

Eğer bunu başaramazsak, podcast yayıncılarına video için tek gerçek seçeneklerinin YouTube ve Spotify olduğunu söylemiş olacağız.

Bu konuyu daha fazla tartışmak için PSP Slack’e katılmak isterseniz bana (Justin Jackson) DM atın, sizi ekleyeyim.

Kaynak: Podcast Standards Project / LinkedIn

Okumaya devam et

Araştırma

İçerik üreticilerinin %80’inden fazlası artık iş akışlarında yapay zeka kullanıyor

Wondercraft’ın yeni bir araştırmasına göre, içerik üreticilerin %80’inden fazlası iş akışlarında yapay zeka kullanıyor. Ankete göre yapay zekanın temel faydası zamandan tasarruf etmek.

Yayınlanma tarihi

=>

Yapay Zeka Ses Stüdyosu Wondercraft, içerik oluşturucuların video, ses, tasarım ve metin alanlarında yapay zekayı nasıl kullandıklarına dair küresel bir çalışma olan İçerik Oluşturmada Yapay Zeka 2025 Raporu’nu yayınladı.  VEEDLuma, ve ElevenLabs’in desteğiyle gerçekleştirilen araştırma, yapay zekanın artık birçok sektör ve iş fonksiyonunda yaratıcı iş akışlarının ne kadar ayrılmaz bir parçası olduğunu ortaya koyuyor. Ankete katılanların %80’inden fazlası iş süreçlerinin bir aşamasında yapay zeka kullandıklarını teyit ederken, yaklaşık %40’ı fikir aşamasından teslimata kadar yapay zekaya güveniyor.

Wondercraft Kurucu Ortağı Oskar Serrander, “Yapay zeka, içerik üreticilerinin tükenmeden veya kaliteden ödün vermeden üretken kalmalarına yardımcı olan bir kısayol olmaktan çıkıp bir stüdyo ortağı haline geliyor. Yapay zekanın içerik üretiminde bir yenilik olmaktan çıkıp modern iş akışlarını bir arada tutan bağ dokusu haline geldiği eşiği geçtik. Asıl soru, ekiplerin artık yapay zeka kullanıp kullanmadığı değil, yapay zekanın ne kadar iyi benimsendiği ve kendi seslerine, değerlerine ve pazarlarında rekabet edebilmek için ulaşmak istedikleri hıza ne kadar uyduğur” diyor.

Rapor, Kuzey Amerika, Avrupa ve ötesinde pazarlama, eğitim, İK, yaratıcı ajanslar ve girişimcilik alanlarındaki rolleri kapsayan 500’den fazla içerik oluşturucudan elde edilen verilere dayanıyor. Sonuçlar ayrıca, yapay zeka odaklı yaratıcılığın bir sonraki bölümünü şekillendiren temel davranışsal değişimleri, araç tercihlerini ve benimseme modellerini de ortaya koyuyor.

Yapay zeka gelişmeye devam ederken Wondercraft, içerik oluşturmanın geleceğinin insanların yerini almaktan ziyade onları desteklemekle ilgili olduğuna inanıyor. Serrander, “Yarının en başarılı araçları yaratıcılığın yerini almıyor, ona iskele kuruyor” dedi.

Yapay Zekanın Benimsenmesinde Cinsiyet Eşitliği

Wondercraft raporu, kadınların yaratıcı iş akışlarında yapay zekayı tamamen benimseme olasılığının erkeklere göre biraz daha yüksek olduğunu ortaya koyuyor. Erkek katılımcılar daha fazla araç deneme eğilimindeyken, kadınların özellikle ton, tutarlılık ve etkinin en önemli olduğu rollerde güvendikleri platformlara bağlı kalma olasılığı daha yüksek.

Bu durum özellikle, kadınların liderliğindeki ekiplerin kurum içi iletişim ve eğitim içeriğini verimli ve sorumlu bir şekilde ölçeklendirmek için yapay zekayı kullandığı İK, L&D ve eğitim alanlarında belirgin.

“Yapay zekanın bir sonraki aşaması sadece daha akıllı modeller değil. Bu gerçekten daha akıllı iş akışlarıyla ilgili – hızlı, işbirliğine dayalı ve günlük yaşamınızda yaratıcı yolculuğun keyfini çıkarmanızı sağlayan UX/UI,” diyor Serrander. “Araçlar kullanıcıları sadece flaşla kazanmayacak. Günlük işlere uyum sağlayarak ve ekiplerin ellerindekiyle daha fazlasını yapmalarına yardımcı olarak kazanacaklar.”

Bulgular, yapay zekanın uzun vadede benimsenmesinin sadece özelliklere değil, güvenilirlik, netlik ve kullanıcı güvenine de bağlı olduğunu gösteriyor – özellikle de insan öncelikli mesleklerde.

Kuşak Paradoksu: Yaşlı İçerik Üreticiler Neden Daha Hızlı Benimsiyor?

Beklentilerin aksine, 25 yaş üstü içerik oluşturucular, özellikle de 35-54 yaş arası olanlar, yapay zeka araçlarını genç meslektaşlarına göre daha tutarlı bir şekilde benimsiyor. 25 yaş altı içerik oluşturucuların yalnızca %42’si içerik iş akışlarında yapay zeka kullandığını bildiriyor. Bu oran yaş ortalamasının oldukça altında.

Bu durum, genç kullanıcıların ilk harekete geçenler olarak görüldüğü tipik teknoloji benimseme modellerine ters düşüyor. Ancak rapor, daha yaşlı profesyoneller hız, ölçek ve yaratıcı çıktıyı sürdürmeye odaklanırken, genç içerik oluşturucuların hala seslerini keşfediyor veya bütçe kısıtlamaları dahilinde çalışıyor olabileceğini öne sürüyor.

“İronik ama ‘yapay zeka yerlileri’ olarak dijitalde yaşayan ve nefes alan en genç içerik oluşturucular henüz yapay zekayı tamamen benimsemiyor. Bu da bize benimsemenin sadece yaş veya araçlarla ilgili olmadığını, zihniyet, güven ve yaratıcı hırsın şekliyle ilgili olduğunu gösteriyor.” Oskar Serrander, Kurucu Ortak, Wondercraft

Veriler, yapay zekanın benimsenmesinde sadece yaşın değil, olgunluğun da etkili olduğuna işaret ediyor. Daha yüksek risklere, daha sıkı programlara veya daha karmaşık iş akışlarına sahip olanlar, yapay zekayı sadece denemenin değil, ivmeyi sürdürmenin bir yolu olarak benimsiyor.

İş Akışına Entegre Yapay Zekanın Yükselişi

Yapay zeka artık sadece beyin fırtınası veya içerik fikirleri için kullanılmıyor. Wondercraft’ın araştırması, içerik oluşturucuların yaklaşık %40’ının artık taslak hazırlamadan üretim ve dağıtıma kadar tüm iş akışlarında yapay zeka kullandığını ortaya koydu. Dış kitleler için içerik üreten içerik oluşturucular arasında bu sayı daha da yükseliyor.

Yapay zekanın önde gelen faydası? Katılımcıların %24’ü zaman tasarrufu sağladığını belirtiyor. Bunu, yapay zekanın içeriği formatlar arasında dönüştürme (%19) ve yeni yaratıcı yönelimleri tetiklemeye yardımcı olma (%19) becerisi izliyor.

İlginç bir şekilde, içerik oluşturucular kendilerini tek bir platformla sınırlamıyor. Ortalama olarak, Wondercraft ve ElevenLabs gibi ses öncelikli platformlar, VEED gibi video düzenleyiciler ve Canva veya Midjourney gibi üretken görüntü araçları dahil olmak üzere üç veya daha fazla araç kullanıyorlar. En başarılı iş akışları artık çok modlu; senaryo yazımı, ses üretimi ve görsel varlıkları harmanlayarak kanallar arası içeriği hızlı bir şekilde sunuyor.

Ses ve Yapay Zekanın Genişleyen Rolü

Video baskın içerik türü olmaya devam ederken, özellikle İK, L&D ve eğitim gibi yüksek etkili ancak genellikle kaynakları sınırlı sektörlerde ses yükselişte. Kurum içine dönük bu ekipler arasında, katılımcıların %100’ü yapay zekayı bir şekilde kullandıklarını ve her üç katılımcıdan birinin de tüm içerik süreçlerinde kullandığını bildirdi.

Wondercraft Kurucu Ortağı Dimi Nikolau, “Wondercraft gibi yapay zeka destekli araçlar, ses üretiminin önündeki engelleri azaltarak pazarlama ekiplerinin, iç iletişimin, İK’nın ve diğer departmanların kuruluşları için yüksek ROI’li podcast’ler yayınlamasına olanak tanıyor” dedi.

Bu profesyoneller, politika PDF’lerini anlatımlı kılavuzlara dönüştürmek, bölgeler arasında işe alım içeriğini yerelleştirmek ve yoğun materyalleri daha erişilebilir formatlara dönüştürmek için yapay zekayı kullanıyor. Kalite, tutarlılık ve marka uyumu en önemli öncelikler olmaya devam ediyor ve sezgisel, işbirliğine dayalı ve ton farkındalığı olan araçlara duyulan ihtiyacı vurguluyor.

İçerik Oluşturmada Yapay Zeka 2025 raporunun tamamını buradan indirebilirsiniz.

Okumaya devam et

En son