Zoom’un Yapay Zeka Stratejisi: LLM ve SLM’lerle Yeni Dönem

Uzaktan çalışma neredeyse bir gecede norm haline geldiğinden, Zoom pandemi sırasında herkesin bildiği bir isim haline geldi.

Şirket bir zamanlar yalnızca görüntülü konferansla eşanlamlıyken, son birkaç yıldır işyeri üretkenliğini yeniden tanımlama amacıyla sessizce gelişmiş bir AI altyapısı kuruyor. Görüntülü konferans önemli olsa ve Zoom’un işinin temel taşı olmaya devam etse de, AI sayesinde artık çok daha fazlası da var.

Toplantıdan Dönüm Noktasına Geçiş

Herkes Zoom’un toplantılar için bir teknoloji olduğunu biliyor. Peki toplantı ne için?

Bir iş bağlamında, kesinlikle hiçbir amacı olmayan toplantılar olabilir, ancak bunlar uç noktalar olmalıdır. Toplantılar bir şeye yol açmalıdır, ister bir eylem maddesi ister başka bir dönüm noktası olsun.

Zoom CTO’su Xuedong Huang, VentureBeat‘e verdiği özel röportajda,

“Aracı yapay zeka çağında, teknoloji nihayet toplantıdan dönüm noktasına dönüşebileceğimiz noktaya ulaşıyor”

Ifadesini söyledi.

Zoom bugün, bir dizi yeni hizmeti içeren agresif bir aracı yapay zeka stratejisi duyuruyor. Güncelleme, toplantıları iletişim etkinliklerinden eylem odaklı iş akışlarına dönüştürmeyi vaat eden aracı yeteneklerini ve kuruluşların özelleştirilmiş yapay zeka aracıları oluşturmasına olanak tanıyan yeni bir AI Studio’yu tanıtıyor.

Zoom’un Yapay Zekasının Ardındaki Gizli Teknik Evrim

Zoom’a katılmadan önce Huang, Microsoft’ta 30 yıl geçirdi ve konuşma teknolojileri ve Microsoft’un Azure OpenAI hizmeti üzerinde çalıştı. 2023’te Zoom’a katıldığında bu deneyimden öğrendiği birçok dersi ileriye taşıdı.

Huang’ın yönetimi altında Zoom, yalnızca konuşmaları özetlemekten ziyade görevleri kolaylaştırmak için tasarlanmış bir yapay zeka mimarisi oluşturmaya sessizce başladı. Zoom, Mayıs 2023’te Anthropic ile bir ortaklık duyurdu. Ancak Zoom’da kullanılan tek büyük dil modeli LLM bu değil.

Microsoft Teams genel olarak Microsoft OpenAI Azure hizmeti üzerinden OpenAI’ye güvenirken ve Google Meet, Google Gemini tarafından desteklenirken, Zoom LLM’lere karşı tarafsız bir yaklaşım benimsemiş durumda.

Huang, Zoom’un 2023’te AI arkadaşının ilk yinelemesini başlattığında bunun tek bir LLM’ye dayanmadığını açıkladı. Bunun yerine şirket, kendi özel olarak oluşturulmuş küçük dil modeli SLM dahil olmak üzere birden fazla LLM kullanarak federasyon yaklaşımıyla başladı.

Huang,

 “OpenAI ve Anthropic gibi piyasadaki en iyi modellerle ortaklık kurduk, ancak aynı zamanda kendi son derece özelleştirilmiş 2 milyar parametreli dil modelimizi de oluşturduk”

Ifadesini ekledi.

Zoom’un AI Companion’ı, daha küçük Zoom modelinin daha büyük, sektör lideri dil modelleriyle birlikte kullanıldığı bir federasyon yaklaşımı kullanır. Daha küçük model başlangıçta girdiyi değerlendirir ve işler ve ardından kısmi sonuçlar nihai çıktıyı üretmek için daha büyük modellere geçirilir.

Bu yaklaşım, Zoom’un hem daha küçük, özelleştirilmiş modelin hem de daha büyük, daha güçlü modellerin güçlü yönlerinden yararlanmasını sağlarken maliyetleri azaltır ve performansı iyileştirir.

Küçük Dil Modeli Zoom’un Aracı AI Yolculuğunun Merkezinde Nasıl Yer Alıyor?

Zoom’un yapay zeka stratejisinin belki de teknik olarak en ilgi çekici yönü SLM’lere odaklanmasıdır. Daha küçük modelleri daha büyük modellerden ayırma yönündeki endüstri trendini takip etmek yerine, Zoom 2 milyar parametreli modelini tamamen sıfırdan oluşturdu.

Bu yaklaşımın teknik avantajı, belirli alanlar için özelleştirme yaparken belirginleşiyor. Huang,

“Özelleştirdiğinizde daha fazla çaba gerekiyor, daha büyük bir gemiyi yönlendirmek zor oluyor,”

 diye açıkladı.

Görünen o ki, küçük modeli özelleştirme yeteneği, belirli aracı yapay zeka iş akışlarının geliştirilmesinde kritik bir bileşen.

Zoom, geleceğe bakıldığında, SLM’lerinin sonunda doğrudan kullanıcı cihazlarında çalışmasını ve hem daha iyi gizlilik hem de daha kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamasını öngörüyor.

Toplantıları Dönüm Noktalarına Dönüştürüyor

Zoom güncellemelerinin merkezinde, Zoom’un AI yeteneklerini toplantı desteğinden tamamen aracısal işlevlere dönüştüren AI Companion 2.0 yer alıyor. 2.0 ile Zoom, akıl yürütme, hafıza ve görev yürütme yeteneğine sahip asistandan aracısal AI’ya dönüşüyor.

Geliştirilen AI Companion artık kullanıcılar adına çok adımlı eylemleri gerçekleştirebiliyor, toplantı planlama, video klipler oluşturma ve belgeler oluşturma gibi görevleri organize edebiliyor.

Önemli Güncellemeler Şunları İçeriyor:

Temsilcilik Becerileri: Takvim yönetimi, klip oluşturma, gelişmiş yazım yardımı.

Görev Yönetimi: Toplantı ve sohbetlerden eylem öğelerinin otomatik olarak algılanması.

Toplantı Geliştirmeleri: Yapay zeka destekli gündemler, canlı notlar ve ses kaydı.

Belge Oluşturma: Zoom Docs’ta gelişmiş referanslar ve otomatik veri tablosu oluşturma.

Sanal Temsilciler: Hem sohbet hem de ses desteğiyle müşteri hizmetleri için self servis yetenekleri.

Sektör Çözümleri: Saha çalışanları, sağlık profesyonelleri ve eğitimciler için özel araçlari.

Zoom Drive: Toplantı varlıkları ve üretkenlik belgeleri için yeni merkezi depolama alanı.

Özel avatarlar: Sunum klipleri oluşturmak için yapay zeka tarafından oluşturulan video avatarları.

Çoğu özellik Mart ve Temmuz 2025 arasında kullanıma sunulacak. Standart AI Companion ücretli kullanıcılar için ek ücrete tabi olmasa da, özel aracılar ve özel yapılandırmalar ek ücret gerektirecek.

Huang,

“Bizim için aracı yapay zekanın en önemli yönü, eylem odaklı bilgi akışını gerçekten etkinleştirmektir,” dedi. “Bu, bir toplantınız olduğunda eylem görevinin Docs’a veya sohbete veya gerçekleştirmeniz gereken diğer eylemlere akacağı anlamına gelir.”

AI Studio: İşletmeler İçin Özel Aracılar Oluşturma

Zoom, kullanıcılara birçok farklı aracı yapay zeka yeteneği sunarken, Huang, işletmelerin genellikle daha özelleştirilmiş seçeneklere ihtiyaç duyduğunu fark etti.

İşte tam bu noktada AI Studio devreye girerek şirketlerin belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış özelleştirilmiş AI aracıları oluşturmasına olanak tanır.

Bunlar, şirkete özgü bilgi ve iş akışı süreçleriyle derinlemesine entegre edilebilir.

Örnek olarak, Huang insan kaynakları politikası için pratik bir uygulamayı ayrıntılı olarak açıkladı. İşletmeler, tüm dahili İK politika belgelerini yüklemek için AI Studio’yu kullanabilir.

AI arkadaşı daha sonra bu şirkete özgü İK politika bilgileri konusunda eğitilecek ve bu da çalışanların İK yönergeleri ve prosedürleri hakkındaki sorularını doğru bir şekilde yanıtlamasına olanak tanıyacaktır.

BT yöneticileri, AI Studio’yu, arkadaşı BT destek belgeleri gibi diğer dahili bilgi tabanlarına bağlamak için de kullanabilir. Amaç, şirketlerin kendi süreçleri, verileri ve iş akışlarıyla derinlemesine entegre olan AI aracıları oluşturmasını sağlayarak AI arkadaşını özelleştirilmiş ve değerli bir üretkenlik aracına dönüştürmektir.

Kurumsal AI Karar Vericileri İçin Çıkarımlar

Üretkenlik odaklı yapay zeka çözümlerini değerlendiren teknik karar vericiler için Zoom’un yaklaşımı, Microsoft, Google ve diğer tedarikçilerin alternatiflerine kıyasla çeşitli farklı hususlar sunuyor.

Eylem odaklı bilgi akışı modeli, toplantıların birincil iş birliği ortamı olduğu ve görev tamamlamanın çeşitli araçlardaki bilgi parçalanmasıyla engellendiği kuruluşlara daha uygun olabilir.

Yüksek toplantı hacmine sahip şirketler, Zoom’un konuşmaları sonraki eylemlere bağlama becerisinde özellikle değer bulabilir.

Ek olarak, SLM’leri ve LLM’leri birleştiren birleşik yapau zeka yaklaşımı, incelenmeye değer bir mimari sunar.

Kaliteyi korurken daha iyi ekonomiler sunma potansiyeline sahiptir. AI maliyetleri, AI uygulamalarını ölçeklendiren işletmeler için giderek artan bir endişe haline geldikçe, bu dengeli yaklaşım etkili olabilir.

Yapay zeka benimsemesinde öncü olmak isteyen işletmeler için Zoom’un toplantı aracından kapsamlı üretkenlik platformuna dönüşümü, mevcut iş akışlarına yapay zeka eklemek yerine mevcut güçlü yönlerin nasıl geliştirileceği konusunda değerli dersler sunuyor.

Toplantı hakimiyetini tüm üretkenlik deneyimini yeniden tasarlamak için kullanarak Zoom, alan uzmanlığının yapay zeka yetenekleriyle nasıl birleştirilebileceğini ve genel yapay zeka asistanları yerine belirli iş sorunlarını ele alan çözümlerin nasıl oluşturulabileceğini gösteriyor.

Derleyen: Ceren Bal