Panasonic Connect'te daha iyi küresel iletişim için dil yapay zekasını kullanma

Kısa bir süre önce DeepL'in Japonya Ülke Müdürü Tak Shirai; Panasonic'in Ar-Ge bölümünün Kıdemli Müdürü ve yapay zeka Teknoloji Evangelisti Shoji Otsubo ile bir araya geldi. Panasonic Connect'in DeepL'in dil yapay zekası teknolojisini kullanarak kuruluş içindeki dil engellerini nasıl aştığını tartıştılar.

Panasonic Connect hakkında bilmeniz gerekenler:

  • - 2022 yılında kurulan Panasonic Connect Co., Japonya'nın Osaka kentinde bulunan çok uluslu bir elektronik şirketi olan Panasonic Group'un bir parçasıdır

  • - Panasonic Connect, şirketin B2B çözümleri işinin büyümesinde önemli bir rol oynamaktadır

  • - Panasonic Connect, çeviri ve yazma becerilerini iyileştirmek için DeepL'i kullanarak ekiplerinin sınırların ötesinde kendinden emin bir şekilde iletişim kurmasını sağlıyor

Panasonic-Connect Customer LOGO
Sektör
Üretim, ISV ve teknoloji
DeepL ürünleri
DeepL Translator, DeepL Write
Temel pazarlar
Japonya, Almanya, Çin, Amerika Birleşik Devletleri
Temel diller
Japonca , İngilizce , Almanca , Çince

Sayın Otsubo, şirketteki mevcut görevinizi ve sorumluluklarınızın kapsamını açıklayabilir misiniz?

Panasonic Connect'in Ar-Ge departmanının bir üyesiyim. Kıdemli Yönetici olarak, çok çeşitli alanlarda ve işletmelerde kullanılmak üzere yapay zeka araştırma ve geliştirme çalışmalarından sorumluyum. Ayrıca teknolojimizi ve yapay zeka girişimlerimizi diğer müşterilere tanıtan bir evangelist olarak da çalışıyorum.

Panasonic Connect Corporation, Panasonic Group'un bir üyesidir. Başlangıçta Panasonic Corporation bünyesinde B2B çözümlerinden sorumlu bir şirket olan Panasonic Business Solutions, şirketin holding şirketine dönüştürülmesiyle bağımsız bir tüzel kişilik haline geldi. Müşterilerimiz özellikle şirketler ve devlet kurumlarıdır.

Misyonumuz, toplumda tabandan başlayarak bir şeyleri değiştirmek ve bu değişimi gelecekteki gelişime bağlamaktır. Başlangıçta uç donanım cihazları ile işimize başladık ve çok çeşitli müşterilerle doğrudan çalıştık. Ancak müşterilerimiz donanım değil, çözüm arıyorlardı. 

Tedarik zinciri, kamu hizmetleri, yaşam tarzı altyapısı ve eğlence sektörlerindeki müşterilerimize, başlangıçta projektörler ve yazılım gibi cihazlar için teknoloji sağladık. Artık müşterinin iş süreçlerini anlamak için danışmanlık hizmetleri de sunuyoruz.

Teknoloji Ar-Ge bölümünün sorumlusuyum, yani aşağıdaki teknoloji alanlarına odaklanan araştırma ve geliştirme faaliyetlerinde bulunuyorum: 

  • Dijital alan: Örneğin "PC'lerin içi ve bulut"
  • Algılama: İnsanların yaşadığımız bu fiziksel dünyada gördükleri ve duydukları şeyler
  • Yapay zeka ve simülasyon: Sensör araştırması/keşfi için
  • Robotik: Geliştirdiğimiz teknolojileri, bunlara gerçekten ihtiyaç duyan müşterilere hizmet olarak sunar

Hizmetlerimizi genişletmek için bir plan üzerinde de çalışıyoruz. Örneğin 2021 yılında satın aldığımız ABD şirketi Blue Yonder, tedarik zinciri şirketlerine altyapı sistemi yazılım hizmetleri sunmaktadır. Sahada topladığımız verileri dahil ederek hizmeti genişletiyoruz.

Two men sitting on a stage and having a conversation

Dil engellerini aşmanın zorlukları hakkında konuşabilir misiniz?

Panasonic Connect'in küresel bir müşteri tabanı vardır ve daha önce de belirttiğim gibi Blue Yonder'ı satın almamızla birlikte, artık daha da fazla sayıda yurtdışı müşterimiz bulunmaktadır.

Ayrıca CEO'muz Yasuyuki Higuchi, yönetim ve iç idari reformların teşvik edilmesini desteklemektedir. Ayrıca kendi üretken yapay zeka sistemimiz ConnectAI'nın piyasaya sürüldüğünü de duyurduk. Buna ek olarak araştırma ve geliştirme faaliyetlerimizin yapılış şeklini değiştirmek için çeşitli dış uzmanlarla iş birliği yapıyoruz.

Patronum geçen yıldan beri Almanya'da ve ben sürekli onunla iletişim halindeyim. Kendisiyle sıradaki teknoloji ve yapay zeka stratejilerini tartışıyoruz. Giderek daha fazla sayıda araştırmacı meslektaşım Afrika ve Çin de dahil olmak üzere dünyanın farklı yerlerinde yaşıyor.

Bu ortamda, iletişim sorunları doğal olarak her gün ortaya çıkmaktadır. Özellikle Ar-Ge departmanının yönetimi açısından, araştırmacıların motivasyonunu nasıl koruduğumuz önemlidir. Araştırma, işleri doğru yapmak kolay olmayan bir alandır: On denemeden birinde başarılı olabilirsiniz ya da hiç başarılı olamayabilirsiniz.

Bu durumda yöneticinin talimatlarının amacını ekip üyelerine doğru bir şekilde iletmek gerekir. Örneğin, araştırma politikalarını değiştirirken uygun şekilde iletişim kurmazsak, tek bir kelime bile algıdaki büyük farklar nedeniyle öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir.

Özellikle yapay zeka araştırma alanı da hızla gelişmektedir. Bir hafta önce ortaya çıkan teknoloji, bir hafta sonra eskimiş oluyor ve yeni bir teknoloji geliştiriliyor. Her gün birçok makale okumak ve bunları konferanslarda sunmak zorundayım. Bu durumda İngilizce okumak ve yazmak beni önemli ölçüde yavaşlattı.

Bu tür dil zorlukları nedeniyle DeepL Pro'nun çeviri işlevini kullandığınızı varsayıyorum. Bunun İşinizi nasıl değiştirdiğini bize anlatabilir misiniz?

DeepL'i kullanmak dünyamızı gerçekten değiştirdi.

İki büyük avantajı var. İlk olarak, bu hizmeti kullanmış olanlarınızın fark etmiş olabileceği gibi, çeviri sanki gerçekten Japonca yazıyormuşsunuz gibi doğal. İster İngilizceden Japoncaya ister Japoncadan İngilizceye olsun, alışılmış ücretsiz hizmetlerde sıklıkla görülebilen garip çeviriler neredeyse hiç yok. 

İkincisi çeviri hızı. DeepL elbette hızlı ancak bunun yanında çeşitli kullanıcı arayüzü yenilikleri de yapılmış. Örneğin artık farklı dillerde çok hızlı bir şekilde iletişim kurmak mümkün. "Control CC" kısayolunu kullanmak seçilen metni anında çevirmek için yeterli.

Yanlış anlaşılmaları önlemek için patronumla iletişim kurarken bir tarayıcı uzantısı kullanıyorum. Japonca cümleler yazıyorum ve tarayıcımdaki DeepL uzantısı sayesinde Japonca yazılmış cümleler doğrudan İngilizceye çevrilebiliyor. Patronumun da DeepL'de bir hesabı var, bu yüzden onun benim yazdıklarımı İngilizce mi yoksa Almanca mı gördüğünü bilmiyorum, ancak Teams tarayıcı ekranını ve Wiki ekranını tercih ettiği dilde görebiliyor.

Birden fazla dilde net ve hızlı bir şekilde iletişim kurabilmek büyük bir değişiklik; gerçekten heyecan verici.

Image of a stage with the DeepL logo

Panasonic Connect, DeepL Write Pro'yu deneyen ilk şirketlerden biriydi. Bunu nasıl kullandığınızı bize anlatabilir misiniz?

Araştırma makalelerini genellikle İngilizce yazıyorum. DeepL Write Pro'yu makale yazan üyelerle birlikte değerlendiriyoruz ve onların ilk söyledikleri şey, DeepL'in gerçekten faydalı olduğu.

Onlara İngilizce makaleleri nasıl yazdıklarını sordum ve çoğu Japonca bir şeyler yazıp sonra bunu İngilizceye çeviriyorlardı. Genel süreç, ücretli bir insan düzenleme hizmetinden İngilizce metni iyileştirmesini istemek ve bunu uluslararası bir dergiye göndermekti. 

Ancak ücretli düzenleme hizmeti tarafından zaten düzeltilmiş bir makaleyi DeepL Write ile düzenlediğimizde, DeepL Write'ın ücretli hizmetin sayfa başına 2-3 düzeltme yaptığına kıyasla 5-6 kat daha fazla düzenleme önerisi sunduğunu gördük. DeepL'in sunduğu metni iyileştirecek alternatif önerilerini çok etkili buluyorum.

Ekibimin bir başka üyesi, yurtdışı dergiler için yazdığı makaleleri çevirmek ve düzenlemek için üretken bir yapay zeka hizmeti kullandı. DeepL Write'ı onunla birlikte değerlendirdiğimde (genel) üretken yapay zeka kullanmanın sorununun, nüansı az da olsa değiştirirseniz metnin önceki çeviriden tamamen farklı bir şeye dönüşmesi olduğunu söyledi. 

Bu, değişiklikleri ve değiştirilen parçalar arasındaki ilişkiyi takip edemediğiniz anlamına gelir, bu da kontrolü zorlaştırır. DeepL Write kullanarak düzenleme yaptığımızda, hangi bölümün hangi bölüme karşılık geldiğini açıkça görebiliyor ve istediğimiz şekilde düzeltebiliyoruz. DeepL Write'ın en güçlü özelliklerinden biri bizim için bu.

Dil engellerinin ötesinde nasıl bir dünya olduğunu düşündüğünüzü paylaşır mısınız?

Araştırma ve geliştirme çalışmalarımız arasında üretken yapay zeka da yer alıyor ve şu anda araştırdığımız teknolojik trendlerle çok ilgileniyoruz. Yakın gelecekte yapay zekanın daha da gelişeceğini düşünüyorum. 

Olası bir gelişme, mantıksal çıkarımlarda bulunabilme yeteneği olacak. Bence bu çok yakın bir gelecekte gerçekleşecek. Sadece herhangi bir sonuç değil, artan mantıkla desteklenen sonuçlar. 

İkincisi, kişiselleştirmenin bir olasılık olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka, her bir kişinin söylemek istediği şeylere ve iletmek istediği nüanslara yanıt verebilir ve aynı zamanda veriler güvenli bir şekilde korunur.‌ Kişiselleştirme ve güvenlik arasındaki denge, teknolojik gelişmelerin bir sonucu olarak muhtemelen sağlanacaktır.

Ayrıca, çok modlu yapay zeka da ortaya çıkarken, bağlamı anlama yeteneği de iyileştirilecektir. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, çevirinin bağlamının yorumlanma ve ardından uygun şekilde ifade edilme biçiminde bir evrim göreceğimize inanıyorum.

Ancak farklı diller ve kültürlere sahip insanlar, örtük veya kültürel nüanslara sahip ifadelerin anlamını anlayabildiklerinde, farklı topluluklar arasında gerçek anlamda iletişim kurabiliriz. Zihnimizde ve kavramlarımızda örtük olarak bulunan bu ifadeler, kültürlere göre farklılık gösterir. 

Bu gerçekleştirildiğinde çeşitliliğin ve doğrudan iletişimin gerçek anlamda sınırları aşacağına inanıyorum. Dil engelinin ötesinde, değerler ve kültür bir sonraki adım olacak ve bunu gerçekten sabırsızlıkla bekliyorum. Bunun teknik olarak çok zor olacağına eminim, ancak bu noktaya gelmesini sabırsızlıkla bekliyorum.


Modern iş dünyasının hızına ayak uydurarak çeviri yapmaya hazır mısınız?

DeepL’in yapay zeka odaklı çok dilli platformuyla küresel potansiyeli ortaya çıkarın. Her ekibin sınırların ötesinde kendinden emin bir şekilde iletişim kurmasını sağlayın, verimliliği artırın ve yeni pazarlara açılırken pazar lideri kalitenin keyfini çıkarın.

DeepL’in gelişmiş dil yapay zekasını kullan

Tüm dil ihtiyaçlarını karşılayan tek bir kapsamlı çözümle ekibinin küresel iletişimi nasıl dönüştürebileceğini keşfet.