Açık ve Kapalı Kaynaklı Yapay Zeka: Girişimciler İçin Rehber

## Açık ve Kapalı Kaynaklı Yapay Zeka Modelleri Arasındaki Seçim: Girişimciler İçin Bir Rehber

Girişimcilik dünyasında, yapay zeka (YZ) teknolojilerinin yükselişi, şirketlerin iş yapış biçimlerini kökten değiştirmekte ve rekabet avantajı sağlamak için önemli bir araç haline gelmektedir. Bu dönüşümün merkezinde ise, YZ modellerinin seçimi yer almaktadır. Özellikle açık kaynaklı ve kapalı kaynaklı modeller arasındaki tercih, hem maliyet hem de özelleştirme açısından kritik önem taşımaktadır. Bu makalede, YZ alanında faaliyet gösteren girişimcilerin bu karmaşık ortamda nasıl yol alabileceğine odaklanacağız. Açık ve kapalı kaynak modellerin avantajlarını ve dezavantajlarını inceleyecek, doğru seçimi yapabilmeleri için pratik bir rehber sunacağız. 2025 ve sonrasında YZ stratejilerini şekillendirecek olan bu karar, şirketlerin hem kısa vadeli hedeflerine ulaşmasında hem de uzun vadeli başarılarını sürdürmelerinde belirleyici olacaktır.

### Açık ve Kapalı Kaynak Modellerin Temel Farkları

Yapay zeka dünyasında, “açık kaynak” ve “kapalı kaynak” kavramları, yazılım sektöründe olduğu gibi belirleyici bir rol oynamaktadır. Kapalı kaynaklı bir model, örneğin OpenAI’nin GPT-4o’su gibi, model kodu, eğitim verileri ve ağırlıklarının kamuya açık olmadığı bir yapıdır. Bu modeller genellikle ticari lisanslara sahiptir ve kullanımları ücrete tabidir. Avantajları arasında, kolay kullanım, ölçeklenebilirlik, düzenli güncellemeler ve geliştirici desteği yer alır. Kısacası, kapalı kaynak modeller, genellikle daha hızlı entegrasyon ve daha az teknik uzmanlık gerektirir. Ancak, bu durum aynı zamanda kontrol ve özelleştirme imkanlarını da kısıtlar.

Açık kaynaklı modeller ise, Meta’nın Llama’sı, IBM’in Granite’i veya DeepSeek gibi, kodları herkese açık olan modellerdir. Bu modeller, genellikle ücretsiz olarak kullanılabilir ve şirketlerin modelleri kendi ihtiyaçlarına göre uyarlamalarına olanak tanır. Açık kaynak modeller, daha fazla kontrol, esneklik ve özelleştirme imkanı sunar. Ayrıca, geniş bir geliştirici topluluğu tarafından desteklenir ve sürekli olarak geliştirilir. Ancak, bu modellerin kullanımı, daha fazla teknik uzmanlık ve altyapı yönetimi gerektirebilir. Girişimciler, kendi özel kullanım senaryolarına göre bu iki model türü arasındaki dengeyi iyi değerlendirmelidir.

### Doğru Model Seçimi: İş Akışınız İçin En İyisini Bulmak

Bir YZ modeli seçimi söz konusu olduğunda, “en iyi” cevap, duruma göre değişir. EY Americas’tan David Guarrera’nın da belirttiği gibi, bu, bir “ya hep ya hiç” durumu değildir. Başarılı bir YZ stratejisi, doğruluk, gecikme süresi, maliyet, yorumlanabilirlik ve güvenlik gibi faktörlerin dikkate alındığı bir yaklaşım gerektirir.

Kapalı kaynak modeller, entegrasyonu kolaylaştırırken, özelleştirme imkanlarını kısıtlayabilir. Bu durum, belirli bir iş akışı için özel olarak tasarlanmış sistemler oluşturmayı zorlaştırır. Öte yandan, açık kaynak modeller, özelleştirme, güvenlik ve belirli kullanım senaryoları için optimizasyon imkanı sunar. Özellikle, modelin davranışını düşük maliyetle ve tam şeffaflıkla şekillendirme yeteneği, rekabet avantajı sağlayabilir. Bu, görevlere özel yapay zeka uygulamaları geliştirirken veya yüksek oranda düzenlenmiş çözümler sunarken kritik öneme sahiptir.

Gelecekte, model seçimi kullanıcılar için görünmez hale gelecektir. Örneğin, bir kullanıcı bir e-postayı bir YZ aracıyla tasarlayabilir, yasal belgeleri başka bir araçla özetleyebilir, şirket içi belgeleri özelleştirilmiş bir açık kaynak modeliyle arayabilir ve cihaz üzerinde bir LLM (Büyük Dil Modeli) ile etkileşim kurabilir. Tüm bunlar, hangi modelin hangi görevi yerine getirdiğini bilmeden gerçekleşebilir. Bu nedenle, önemli olan, iş akışının özel taleplerine en uygun model kombinasyonunu belirlemektir.

### Toplam Sahip Olma Maliyetini (TCO) Değerlendirmek ve Strateji Geliştirmek

Açık kaynak modellerin kullanımı genellikle ücretsiz olsa da, toplam sahip olma maliyeti (TCO) daha karmaşık bir konudur. Altyapı barındırma maliyetleri, mühendislik, modelin özelleştirilmesi, güvenlik testleri ve bakım gibi faktörler, TCO’yu etkileyen önemli unsurlardır. Kapalı kaynak modellerde ise, bu maliyetler genellikle hizmet sağlayıcı tarafından karşılanır.

Açık kaynak modellerin özelleştirilmesi, bazen önemli mühendislik çabası gerektirebilir. Bu nedenle, şirketlerin kendi mühendislik yeteneklerini değerlendirmesi önemlidir. Büyük ölçekli veya yüksek talep gören yapay zeka uygulamaları için, dağıtılmış açık kaynak modellerin maliyet etkinliği daha yüksek olabilir. Girişimciler, modelin dağıtım ölçeği, organizasyonel olgunluk ve güvenlik gereksinimlerini dikkate alarak TCO’yu değerlendirmelidir.

### Sonuç: Yapay Zeka Stratejinizi Şekillendirmek

2025 ve sonrasında YZ yatırımlarını değerlendiren girişimciler için, açık ve kapalı kaynak tartışması, taraf seçmekten ziyade, kuruluş içindeki farklı kullanım senaryoları için optimize edilmiş stratejik bir portföy oluşturmakla ilgilidir.

Bu süreçte atılacak adımlar şunlardır:

• Mevcut YZ iş yüklerinizi denetleyin ve bunları, doğruluk gereksinimleri, gecikme ihtiyaçları, maliyet kısıtlamaları, güvenlik talepleri ve her kullanım durumu için uyum yükümlülüklerini dikkate alarak, uzmanlar tarafından özetlenen karar çerçevesine göre eşleştirin.
• Model özelleştirme, barındırma ve bakım için organizasyonunuzun mühendislik yeteneklerini dürüstçe değerlendirin, çünkü bu, gerçek toplam sahip olma maliyetinizi doğrudan etkiler.
• Görevleri en uygun modele (açık veya kapalı) otomatik olarak yönlendirebilen model düzenleme platformlarıyla denemeler yapmaya başlayın. Bu, kuruluşunuzu, model seçiminin son kullanıcılar için görünmez hale geldiği, sektör liderlerinin (örneğin EY’den Guarrera) öngördüğü bir gelecek için konumlandırır.

Unutmayın, YZ stratejisi, sürekli bir evrim sürecidir. Şirketlerin değişen ihtiyaçlarına ve teknolojik gelişmelere uyum sağlamak için düzenli olarak gözden geçirilmesi ve güncellenmesi gerekir. Bu rehber, girişimcilerin bilinçli kararlar almasına ve yapay zekanın sunduğu potansiyeli en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olacaktır.