Çevrimiçi mücevher üreticisi J’evar, yeni ürünler tasarlamak için kendi üretken yapay zeka uygulamasını oluşturdu.
Digital Commerce 360’a göre, J’evar’ın mücevher tasarımcıları, ürünün bileşimi ve teknik özellikleriyle ilgili ayrıntıların girilmesine izin veren bir araç kullanıyor ve ardından üretken yapay zeka, ürünün bir görüntüsünü gösteriyor.
2022’de tanıtılan J’evar’ın yapay zeka destekli mücevher görüntü oluşturucusu, materyallere yönelik kapsamlı bir görüntü, metin ve ölçüm arşivine erişiyor. Bu veritabanı, jeneratörün nihai görüntüyü oluşturmadan önce referans aldığı, altın ve gümüş gibi değerli metallerin ağırlığı gibi belirli ayrıntıları içerir.
Örneğin Shah, bir bileklik oluşturmak istediğinde üretken yapay zekaya altının ağırlığını, boyutlarını ve istenen stili ayrıntılarıyla anlatan bir açıklama sağladığını söyledi. Hatta tek bir talimata göre 50 farklı tasarım talep etme seçeneğine de sahip. Yapay zeka daha sonra çeşitli tasarımlar üretiyor ve bazıları hemen üretime hazır hale geliyor. Ancak bazı tasarımların üretime uygun hale gelmesi için J’evar ekibinin ayarlamalar yapması gerekiyor. Shah, bu tasarımlardan bazılarının gerçekleştirilmesinin önündeki ana engelin, yapay zeka tarafından oluşturulan şekilleri eşleştirmek için elmas kesmedeki mevcut sınırlamalar olduğuna dikkat çekti. Yine de Shah, makinelerdeki ilerlemelerin yakında bu zorluğun üstesinden geleceğine inanıyor.
Fast Company globale göre “Üretken yapay zeka, yapay zekayı bir sonraki seviyeye taşıyor. Adından da anlaşılacağı gibi, üretken yapay zeka, ses, bilgisayar kodu, 3 boyutlu nesneler, video vb. veriler üretir. Yeni çıktılar oluşturmak için mevcut verileri kullanır ve ürün tasarımı için kullanıldığında üretken yapay zeka, tanımak ve mevcut verileri kategorize etmek yerine yeni fikirler ve tasarımlar yaratır.” ChatGPT şu anda en bilinen örnektir.
Üretken yapay zeka, özellikle kavramsallaştırma aşamasında ürün geliştirmede önemli bir araç haline geliyor.
Bu teknoloji, çeşitli teknikleri, süreçleri ve yerleşik çözümleri yeni fikir ve yapılara entegre etme konusunda mükemmeldir. Sonuç olarak, tasarımcılar daha önce keşfedilmemiş tasarım olanaklarını araştırabiliyorlar. Üstelik yapay zekanın ürettiği sonuçlar tasarım test aşamasını hızlandırabilir ve geliştirebilir.
Ancak Forrester araştırma firmasının başkan yardımcısı ve baş analisti Brendan Witcher, üretken yapay zekanın hâlâ sınırlamaları olduğuna inanıyor. Kendisi, “henüz mühendislik ve yapısal unsurlar veya fiziksel uygulanabilirlik hakkında düşünmediğini” belirtti, ancak sonunda bu noktaya gelebileceğini de kabul etti.
Digital Commerce 360’a göre, “Witcher, mevcut kısıtlamalarına rağmen, üretken yapay zekanın değerinin halihazırda yapmayı öğrendiği değerlendirmelerden geldiğini söylüyor.” “Aynı zamanda insanların düşünemediği veya düşünemeyeceği fikirler de ortaya çıkabiliyor çünkü insan zihni bilgiyi yapay zeka araçları gibi işlemez.”
Yapay zekanın işleyişi insanın iş performansını yansıtırken aynı zamanda bunun da ötesine geçerek insanların işleyebileceğinden daha fazla veriden sonraki en iyi adımları değerlendiriyor. Witcher, benzeri görülmemiş görüntüler veya konseptler yaratma yeteneğinin muazzam bir potansiyele sahip olduğunu vurguladı.
J’evar söz konusu olduğunda Shah, üretken yapay zekanın insan tasarımcılara destekleyici bir yardım işlevi gördüğüne inanıyor. Teknolojinin bir tasarım parçasının ne zaman tamamlanacağı şuanda bilinmiyor. Adobe ve Corel gibi grafik yazılımı araçlarıyla paralellikler kuran Shah, üretken yapay zekayı, insan yaratıcılığının ve karar alma sürecinin yerini alacak şekilde değil, tasarımcının setindeki başka bir araç olarak konumlandırıyor.
Bu tür araçlardan biri, halihazırda Google ve Apple gibi büyük isimler tarafından kullanılan ve “eskizlere, referanslara ve metinsel açıklamalara dayalı olarak yeni ürün tasarımlarının hızlı prototiplenmesi için Üretken Yapay Zeka modelleri sağlayan” bir başlangıç kiti sunan Grid Dynamics‘tir.