Günlük ve haftalık bültenlerimize katılarak, sektördeki en son güncellemeler ve AI ile ilgili özel içerikler hakkında bilgi sahibi olun. Daha fazla bilgi
Analiz gerektiren bir işte çalışmış olan herkes, herhangi bir hız kazanımının günlerinin 30, 60 veya 90 dakikasını geri almak gibi olduğunu bilir.
Otomasyon araçları ve özellikle AI araçları, büyük miktarda veriyi analiz edip sonuçları özlü bir şekilde iletmek zorunda kalan iş analistlerine yardımcı olabilir.
Gartner tarafından yapılan bir analizde, “AI-Öncelikli Strateji Artan Yatırım Getirisine Yol Açıyor”, en gelişmiş işletmelerin doğruluk, hız ve ölçeklilik artırımı için AI’ya güvendiğini belirtiyor. Bu yaklaşım, iş büyümesi, müşteri başarısı ve maliyet verimliliği gibi üç temel amacı destekliyor.
Gemini 2.0 Flash ile Hız ve Esneklik
Google’ın yeni duyurduğu Gemini 2.0 Flash, iş analistlerine karmaşık analizler için Python betikleri tanımlama konusunda daha fazla hız ve esneklik sunuyor. Bu sayede analistler, ürettikleri sonuçlar üzerinde daha hassas bir kontrol elde ediyor.
Google’a göre, Gemini 2.0 Flash, 1.5 Flash’ın başarısını üzerine inşa ediyor ve performans açısından önemli iyileştirmeler sağlıyor.
Gemini 2.0 Flash’ı Test Etme
VentureBeat, Gemini 2.0 Flash’a bir dizi karmaşık Python betiği isteği verirken, hızını ve doğruluğunu test etmek amacıyla siber güvenlik pazarındaki nüanslarla uğraşarak test etti.
Google AI Studio aracılığıyla modeli erişen VentureBeat, başlangıçta basit betik talepleri ile başlayarak, siber güvenlik pazarına yönelik daha karmaşık isteklerde bulundu.
Gemini 2.0 Flash ile Python betikleri yazarken, hız dikkat çekici bir şekilde artıyor — neredeyse anında Python betikleri sağlıyor. Özellikle, 1.5 Pro, Claude ve ChatGPT ile kıyaslandığında, giderek karmaşıklaşan talepleri işleme konusunda belirgin bir hız avantajı sunuyor.
Sonuçların Etkileyici Olması
VentureBeat, bir iş veya pazar analistinin genellikle talep edebileceği bir görevi yerine getirmesini istedi: AI entegre edilmiş XDR platformları arasındaki şirketleri karşılaştıran bir tablo oluşturmak. Bu tür talepler genellikle, satış, pazarlama veya stratejik planlama için analistlerden hızlıca tablo oluşturmalarını gerektirir.
VentureBeat, şirkete özgü farklılıkları detaylandıran bir Excel dosyası oluşturmak amacıyla Gemini 2.0 Flash’a Python betikleri yazdırdı ve bu işlem tamamlandıktan sonraki toplam süre dört dakikadan daha az sürdü.
Analistlerin, zaman kaybını azaltarak dikkate değer içgörüler sunmalarına olanak tanıdığı için AI’nin tekrarlayan işlerin yükünü hafifletme potansiyeli, tüm ekiplerin verimliliği için mühim bir fırsat olarak karşımıza çıkıyor.
İş, rekabet analizi ve pazarlama ekiplerinin yöneticileri, hızla gelişen modellerin, özellikle Google’ın Gemini 2.0 Flash gibi araçların, ekiplerindeki yükü kontrol altına almalarına yardımcı olabileceğini göz önünde bulundurmalıdır.
