OpenAI, Büyük Dil Modelleri (LLM) Alanında Liderliğini Sürdürüyor
OpenAI, uzun süredir büyük dil modelleri (LLM) alanında lider konumunu koruyor ve geliştiriciler arasında halen popülerliğini sürdürüyor. Ancak son araştırmalar, pazar dinamiklerinin değişmekte olduğunu ve geliştirici sadakatinin sorgulanabileceğini gösteriyor.
Vercel tarafından düzenlenen ankete göre, katılımcıların %87’si OpenAI modellerini tercih ederken, %83’ü çıkarım API’lerinden yararlanıyor. Ancak geliştiriciler artık ortalama olarak iki farklı sağlayıcı kullanıyor. %60’ı son altı ay içinde tedarikçilerini değiştirdiğini belirtirken, sağlayıcı sadakatinin zayıflamaya başladığı görülüyor.
Pazarın Yeni Oyuncuları ve Dikkat Çeken Trendler
DeepSeek, işletmelerin %29’u tarafından tercih edilirken, Microsoft’un LLM çözümleri %10’luk bir kullanım oranına sahip. Microsoft’a olan ilginin sınırlı olması dikkat çekiyor.
Yapay zeka teknolojileri, çalışma modellerinde önemli bir değişim sağlıyor. Ekip üyelerinin fikirlerini bağımsızca geliştirmesi ve test etmesine olanak tanıyan araçlar, geliştiricilerle tasarımcılar arasında daha esnek bir iş birliği sağlıyor. Bu dönüşümü AKQA CTO’su Nicolas Le Pallec şu şekilde ifade ediyor: “Artık herkes yaratıcı akışta UX, UI ve kodu birleştirebiliyor.”
Yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesiyle, geliştiriciler ekip yapıları yerine kullandıkları araçlara odaklanıyor. Anket katılımcılarının %45’i özel bir yapay zeka ekibine sahip olmadığını, %57’si ise belirli bir liderlik yapılanmasının olmadığını belirtiyor. Yapay zeka ile başarıya ulaşmanın doğru araç ve önceliklere dayandığına vurgu yapılıyor.
Öncelik: Yapay Zeka Özellikleri ve Maliyet Kontrolü
Müşteri odaklı uygulamalarda yapay zeka özelliklerinin varlığı birincil öncelik haline gelirken, geleneksel destek sohbet robotlarının kullanım oranı %39’da kalıyor. Web sitesi kişiselleştirme oranı ise %27 ile yeniliklere açık bir alan olarak dikkat çekiyor.
Geliştiricilerin maliyet kontrolüne verdiği önem öne çıkıyor. Geliştiricilerin %70’inden fazlası modellerini manuel olarak test ederken, çoğunluğu aylık 1000 dolardan az bütçeyle çalışıyor. Bu da sınırlı kaynaklarla bile büyük başarılar elde edilebileceğini gösteriyor. Ancak yalnızca %14’ü modellerini eğitmeyi tercih ederken, %60’ı alma-artırılmış üretim (RAG) ve vektör veritabanı yöntemlerini kullanıyor.
Geliştiriciler arasında yapay zekanın “aşırı abartılmış” olarak değerlendirildiği görülse de, yapay zekanın sektörü dönüştürme potansiyeli hala yüksek bir umut kaynağı olarak görülüyor. Hız, doğruluk ve uyarlanabilirlik gibi özellikler, ölçekten daha önemli bir yere sahip. Geleceğe yönelik çözümler üreten modeller tercih ediliyor.
