Girişimcilikte Yapay Zeka: Ölçeklenebilir Gelecek İnşa Etmek

## Girişimcilikte Yapay Zeka: Ölçeklenebilir Bir Gelecek İnşa Etmek

Bu makale, Google Cloud Platform (GCP) Başkan Yardımcısı ve Teknoloji Şefi (CTO) Will Grannis ile Highmark Health Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Veri ve Analitik Şefi Richard Clarke’ın katılımıyla gerçekleşen, VentureBeat’in Transform 2025 konferansında sunulan çığır açan bir oturuma odaklanmaktadır. “Sağlık Hizmetlerinde Yeni Yapay Zeka (YZ) Yığını: Çok Modelli, Çok Yönlü Ortamlar İçin Mimari Oluşturma” başlıklı bu oturum, Google Cloud ve ABD merkezli büyük bir sağlık sistemi olan Highmark Health arasındaki iş birliğinin somut bir örneğini sunmaktadır. Bu iş birliği, 14.000’den fazla çalışanı YZ araçlarıyla entegre ederek, karmaşıklığı, düzenlemeleri ve klinisyen güvenini göz ardı etmeden ölçeklenebilir bir YZ uygulaması geliştirme konusundaki vizyonlarını gözler önüne sermektedir. Makalemiz, bu başarılı iş birliğinin arkasındaki temel stratejileri, zorlukları ve geleceğe yönelik beklentileri derinlemesine inceleyerek, girişimciler ve teknoloji liderleri için değerli içgörüler sunmayı amaçlamaktadır. Hedefimiz, YZ entegrasyonlarında başarılı olmak isteyen şirketlere yol haritası sunmak ve bu alandaki en iyi uygulamaları ortaya koymaktır.

### Temeller Üzerine Kurulan Ortaklık

Highmark Health (entegre bir ödeme-sağlayıcı sistemi), Google Cloud’un YZ modellerini ve altyapısını kullanarak eski sistemlerini modernize etmek, dahili verimliliği artırmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için önemli adımlar atmaktadır. Bu girişimi diğerlerinden ayıran temel özellik, platform mühendisliğine odaklanmasıdır. YZ’yi sadece başka bir teknoloji katmanı olarak değil, çalışma şekillerinde temel bir değişim olarak ele almaktadırlar. Highmark’ın Veri ve Analitik Şefi Richard Clarke, esnek bir altyapı oluşturmanın önemini vurgulayarak, “COBOL’da kodlanmış bir istihdam platformundan daha eski bir şey yoktur” ifadesini kullanmıştır. Ancak Highmark, bu tür sistemleri bile bulut tabanlı YZ modelleriyle entegre etmeyi başarmıştır.

Bu sayede, sistemlerin %90’ına varan oranda kesintiye uğramadan kopyalanması sağlanmış, geçişler kolaylaşmış ve karmaşık idari süreçlere ilişkin gerçek zamanlı içgörüler elde edilmiştir. Google Cloud CTO’su Will Grannis de başarının temelini sağlam bir zemin oluşturmaya bağlamıştır. Grannis, “Bu üç, dört veya beş yıl sürebilir,” demiş ve eklemiştir: “Ancak verileriniz hazırsa, YZ’yi ölçeklenebilir bir şekilde kullanışlı hale getiren deney döngülerini ve değerlendirmeleri yürütebilirsiniz.” Bu yaklaşım, YZ entegrasyonlarının uzun vadeli bir yatırım ve stratejik bir yaklaşım gerektirdiğini göstermektedir.

### Kavram Kanıtından Günlük Kullanıma

Highmark’ın 40.000’den fazla çalışanının 14.000’den fazlası, Google Cloud’un Vertex AI ve Gemini modelleri tarafından desteklenen şirket içi üretken YZ araçlarını düzenli olarak kullanmaktadır. Bu araçlar, kişiselleştirilmiş üye iletişimleri oluşturmaktan, talep işleme için dokümantasyon alımına kadar çeşitli kullanım alanlarında uygulanmaktadır. Clarke, sağlayıcı tarafında yapılan bir örneği, kimlik bilgisi ve sözleşme doğrulamasını vurgulamıştır. Daha önce, bir personel üyesi bir sağlayıcının hazırlığını doğrulamak için manuel olarak birden fazla sistemde arama yapmak zorundaydı. Şimdi, YZ bu verileri topluyor, gereksinimleri çapraz kontrol ediyor ve alıntılar ve bağlamsal önerilerle tamamlanan özel çıktı oluşturuyor.

Bu yüksek benimseme oranını ne tetikliyor? Yapılandırılmış istem kütüphanelerinin, aktif eğitimin ve kullanıcı geri bildirim döngülerinin bir kombinasyonu. Clarke, “Sadece araçları bırakıp insanların kullanmasını beklemiyoruz,” diye açıklamıştır. “Onlara işlerini nasıl kolaylaştırdığını gösteriyoruz, ardından talep görenlere göre ölçeklendiriyoruz.” Bu yaklaşım, YZ araçlarının benimsenmesini artırmak için kullanıcı odaklı bir yaklaşımın ve sürekli iyileştirmenin önemini vurgulamaktadır.

### Sohbet Botlarından Öteye: Ajan Mimarisinin Yükselişi

Oturumun en ileri görüşlü temalarından biri, sohbet tabanlı etkileşimlerden, görevleri uçtan uca tamamlayabilen çoklu ajan sistemlerine geçişti. Grannis bunu, hızlı yanıt veren sohbet modellerinden, görev sentezi ve otomasyona doğru bir hareket olarak tanımladı. “Bir sohbet arayüzüne sahip olmaktan daha çok, ‘Bunu yap, geri getir ve ben karar vereyim’ demek gibi düşünün,” dedi Grannis. Bu ajanlar, çeviri, araştırma ve iş akışı yürütme gibi farklı işlevler arasında potansiyel olarak basamaklanarak birden fazla modeli koordine ederler. Highmark şu anda belirli iş akışları için tek kullanımlık ajanları denemektedir ve uzun vadeli hedef, bunları, eylemleri otonom olarak gerçekleştirmek için arka uç sistemlere gömmektir. Bu, birden fazla arayüz veya bağlayıcı ihtiyacını azaltacak ve daha geniş bir erişimle merkezi kontrol sağlayacaktır. Bu yaklaşım, YZ’nin sadece bilgi sağlamakla kalmayıp, gerçek dünya eylemlerini tetikleyebilen dinamik bir araç haline gelmesini sağlamaktadır.

### Görev Önceliği: Modelden Önce İş

Her iki konuşmacı da işletmeler için temel bir zihinsel değişimi vurguladı: modele başlamayı bırakın. Bunun yerine, görevle başlayın ve buna göre modelleri seçin veya düzenleyin. Örneğin Highmark, uzun, araştırma yoğun sorgular için Gemini 2.5 Pro ve hızlı, gerçek zamanlı etkileşimler için Gemini Flash kullanmaktadır. Bazı durumlarda, hasta iletişimlerini birden fazla dile çevirmek gibi, göreve daha iyi uyan klasik deterministik modeller bile kullanılmaktadır. Grannis’in ifadesiyle, “İş süreçleriniz sizin fikri mülkiyetinizdir. Bir görevi yerine getirmeyi düşünün ve bunu yapmak için modelleri düzenleyin.”

Bu esnekliği desteklemek için Google Cloud, model yönlendirme yeteneklerine ve açık standartlara yatırım yapmaktadır. Linux Vakfı ile birlikte tanıtılan son Agent Protocol girişimi, çoklu ajan ortamlarında birlikte çalışabilirliği ve istikrarı teşvik etmek için tasarlanmıştır. Bu strateji, YZ’nin işletmelerin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanabilmesini ve farklı görevler için en uygun modellerin kullanılmasını sağlamaktadır.

## Sonuç

Highmark ve Google Cloud arasındaki ortaklık, sağlık hizmetleri sektöründeki ve ötesindeki şirketler için ölçeklenebilir, sorumlu ve yüksek oranda kullanılabilir YZ sistemleri oluşturmak için bir model sunmaktadır. Clarke’ın dediği gibi, “Bu, gösterişli özelliklerle ilgili değil; insanların işlerini daha iyi yapmalarına gerçekten yardımcı olan şeyle ilgili.” Girişimciler ve teknoloji liderleri için bu oturumdan çıkarılabilecek en önemli dersler şunlardır: YZ entegrasyonuna erken yatırım yapın ve veri hazırlığına öncelik verin. Kendi temel modellerinizi oluşturmak yerine, mevcut modelleri kullanın ve özel kullanım durumları için ince ayar yapın. Model erişimini ve kullanım takibini merkezileştirerek platform odaklı bir yaklaşım benimseyin. Görev odaklı bir yaklaşım benimseyin ve YZ’nin yalnızca bilgi sağlamakla kalmayıp, gerçek dünya eylemlerini tetikleyebilen bir araç olmasını sağlayın. Son olarak, çalışanların YZ’nin faydalarını görmesini sağlayarak benimsemeyi artırın.

Özetle, YZ’de başarı, en büyük bütçelere sahip olanlara değil, en net planlara, esnek platformlara ve stratejik bir şekilde inşa etme sabrına sahip olanlara aittir. Bu, YZ’nin geleceğinin, büyük veri kümeleri veya karmaşık algoritmalarla sınırlı olmadığını, aynı zamanda net bir vizyon, kullanıcı odaklı bir yaklaşım ve sürekli iyileştirme taahhüdü gerektirdiğini göstermektedir. Girişimciler ve teknoloji liderleri, bu ilkeleri benimseyerek, YZ’nin gücünü kullanarak işletmelerini dönüştürebilir ve geleceğe hazır olabilirler.