Trendyol, yapay zekâ ve makine öğrenmesi çözümlerini “Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Zirvesi: Ölçeklenebilir Yapay Zeka” (AI/ML Summit: AI at Scale) buluşmasında profesyoneller ve akademisyenlerle paylaştı. Teknoloji ekosistemine katkı sağlama amacıyla bu yıl dördüncü ve en kapsamlı buluşmasını düzenleyen Trendyol, 350’den fazla mühendis, veri bilimci, akademisyen, ürün lideri ve yapay zeka uzmanını Trendyol Kampüs’te bir araya getirdi.
Açılış panelinde söz alan Trendyol Grubu CEO’su Erdem İnan, Trendyol’un teknoloji deneyimlerini sektör profesyonelleriyle paylaşarak ekosisteme katkı sağlamayı hedeflediklerini kaydetti:
“Yapay zekanın sunduğu asıl büyüme fırsatı, mevcut iş akışlarımızı sadece hızlandırmakta değil; süreçleri en baştan tasarlayarak yepyeni alanlar açabilmekte yatıyor. Bu noktada kendimize sormamız gereken temel soru; ‘Şu an yaptığım bu işi, en baştan kurgulasaydım yine böyle mi yapardım?’ olmalı. AI-native diye tanımladığımız bu süreçte, benzer kaynaklarla daha kaliteli, hızlı hizmet sunma ve büyüyebilme fırsatı var. Alışverişin keşif, eğlence ve sosyal boyutu güçlenerek sürerken; az veriyle bile kişiye özel görsel, video, ürün ve vitrin tasarlama imkanı doğuyor. Geleceğin e-ticaretini de tam olarak bu kişiselleştirilmiş deneyimler şekillendirecek. Tüm dünyada rekabetin yeniden tanımlandığı bu yeni dönemde, ekosistemimizle birlikte dönüşüme öncülük etmekten heyecan duyuyoruz. ”
Trendyol Grubu CTO’su Cenk Çivici ise, konuşmasında yapay zeka araçları ile sonuç üretmenin önemine vurgu yaparak, “Güçlü bir yapay zeka mimarisi, tek bir modele bağımlı kalmadan doğru işi doğru modele yönlendiren ortak bir altyapı katmanıyla mümkün hale geliyor. Geliştirdiğimiz otonom yapay zeka sistemleri Trendyol’da 16 binden fazla yazılım görevini şimdiden başarıyla tamamladı. Mühendislerimizin üzerindeki rutin teknik yük azaldıkça stratejik karar alma süreçlerine ayrılan kapasite artıyor; yeni dönem mühendisliğin etkisini ve uzmanlık alanlarını hiç olmadığı kadar büyütüyor” dedi.
Zirve kapsamında, yapay zeka ajanları, yazılım geliştirme süreçlerinde otomasyon, büyük dil modellerinin kurumsal kullanımı ve uçtan uca makine öğrenmesi sistemleri ele alındı.
