“`html

Kurumsal Yapay Zeka Uygulamalarında Karşılaşılan Zorluklar ve Çözüm Yolları

Kurumsal yapay zeka (YZ) uygulamalarının geliştirilmesi sürecinde, şirketler sıklıkla neyin inşa edileceği ve bu süreçte yer alan çeşitli süreçlerin nasıl ele alınacağı konusunda zorluklarla karşılaşmaktadır. VentureBeat Transform 2025 etkinliğinde, şirketler YZ’nin deneysel aşamasını aşarak, ajanları ve diğer uygulamaları ölçeklendirme ve ürünleştirme yollarını ararken, veri kalitesi ve yönetişimi ön plana çıkmıştır. Bu makalede, Boston Consulting Group’tan Braden Holstege’in belirttiği gibi, teknolojinin insanlarla, süreçlerle ve tasarımla nasıl kesiştiğini düşünmekteki zorluklar incelenecektir. Ayrıca, veri açıklığı, kişi başına YZ bütçeleri, erişim izinleri ve hem dış hem de iç risklerin yönetimi gibi karmaşıklıklar ele alınacaktır. Özellikle, daha önce kullanılamayan verilerden nasıl faydalanılabileceği ve YZ’ye hazır verinin kurumsal benimseme için neden kritik olduğu vurgulanacaktır. Bu bağlamda, Bank of America’dan Awais Sher Bajwa ve sektör analisti Susan Etlinger’ın görüşleri ile bulut tabanlı uygulamaların fırsatları ve zorlukları da değerlendirilecektir. Bu analiz, girişimcilerin YZ stratejilerini oluştururken dikkate almaları gereken temel faktörlere ışık tutmaktadır.

YZ’ye Hazır Verinin Önemi

Yapay zeka projelerinin başarılı bir şekilde hayata geçirilmesi için YZ’ye hazır veri, kritik bir öneme sahiptir. Bir Gartner araştırmasına göre, orta ölçekli işletmelerdeki (KOBİ) 500’den fazla BT yöneticisinin yarısından fazlası, YZ’ye hazır altyapıların benimsenmesinin daha hızlı ve daha esnek veri süreçlerine yardımcı olacağını belirtmiştir. Ancak bu süreç, uzun zaman alabilir. Gartner, 2026 yılına kadar, YZ’ye hazır veri ile desteklenmeyen projelerin %60’ının başarısız olacağını öngörmektedir. Geçtiğimiz yaz yapılan bir anket, veri yönetimi liderlerinin %63’ünün kuruluşlarında doğru veri yönetimi uygulamalarının bulunmadığını veya bu uygulamalar hakkında emin olmadıklarını ortaya koymuştur. Bu durum, veri yönetimi stratejilerinin ve uygulamalarının gözden geçirilmesi ve geliştirilmesi gerektiğini işaret etmektedir. Veri yönetimi uygulamalarında eksiklikler, YZ modellerinin zamanla “sürüklenmesi” (model drift) gibi devam eden zorluklarla başa çıkmayı zorlaştırır. Bu nedenle, veri kalitesinin ve yönetişiminin sağlanması, YZ projelerinin başarısı için temel bir gerekliliktir. Bu, veri hazırlama, temizleme, etiketleme ve düzenleme gibi süreçleri içerir.

YZ Uygulamalarında Karşılaşılan Zorluklar ve Karmaşıklıklar

YZ uygulamalarının olgunlaşmasıyla birlikte, model sürüklenmesi gibi devam eden zorlukların üstesinden gelmek önemlidir. Bank of America’dan Awais Sher Bajwa’ya göre, şirketlerin, sohbet tabanlı uygulamaların potansiyeli konusunda zaten bilgili olan son kullanıcılara hemen bir şey sunmalarına gerek yoktur. Ancak, bu aynı zamanda işbirliğine dayalı bir süreç gerektirir. Uygulama ve ölçeklendirme unsurlarını belirlemek zorlaşır. Şirketlerin, bulut tabanlı, şirket içi (on-premise) ve hibrit uygulamaların hem fırsatlarını hem de zorluklarını değerlendirmesi gerekmektedir. Bulut tabanlı YZ uygulamaları, farklı teknolojilerin test edilmesini ve daha soyut bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlar. Ancak, güvenlik ve maliyet gibi çeşitli altyapı sorunları da dikkate alınmalıdır. Nvidia ve AMD gibi tedarikçiler, şirketlerin farklı modelleri ve farklı dağıtım modlarını test etmelerini kolaylaştırmaktadır. Bulut sağlayıcıları (Cloud provider) ile ilgili kararlar, birkaç yıl öncesine göre daha karmaşık hale gelmiştir. Yeni seçenekler (NeoClouds gibi), geleneksel hiper ölçekleyicilere göre daha ucuz alternatifler sunabilirken, birçok müşteri verilerinin zaten bulunduğu yerde YZ uygulamaları dağıtacaktır, bu da büyük altyapı değişikliklerini daha az olası hale getirecektir. Bununla birlikte, daha ucuz alternatiflerle bile, hesaplama, maliyet ve optimizasyon arasında bir denge vardır. Örneğin, Llama ve Mistral gibi açık kaynaklı modeller daha yüksek hesaplama taleplerine sahip olabilir. Bu nedenle, açık kaynaklı modeller kullanmanın getirdiği baş ağrısına ve verilerinizi taşımanın getirdiği maliyete değip değmediğini değerlendirmek gerekir. Sonuç olarak, şirketler, daha önce hiç olmadığı kadar geniş bir yelpazede seçeneklerle karşı karşıyadır.

Sonuç

Kurumsal yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi, şirketlerin hem teknik hem de stratejik açılardan dikkat etmesi gereken bir dizi zorluğu beraberinde getirmektedir. YZ’ye hazır verinin sağlanması, projelerin başarısı için kritik öneme sahip olup, bu süreçte veri yönetimi uygulamalarının güçlendirilmesi hayati önem taşır. Şirketler, YZ modellerinin zaman içindeki performansını etkileyen model sürüklenmesi gibi devam eden zorlukların üstesinden gelmek için proaktif yaklaşımlar benimsemelidir. Bulut tabanlı, şirket içi ve hibrit uygulamaların sunduğu fırsatlar ve zorluklar değerlendirilmeli, güvenlik, maliyet ve optimizasyon gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Açık kaynaklı modellerin kullanımı, hesaplama maliyetleri ve veri taşıma gibi ek zorluklar yaratabilir; bu nedenle, her bir çözümün avantaj ve dezavantajları dikkatlice analiz edilmelidir. Sonuç olarak, şirketlerin YZ stratejilerini oluştururken, veri yönetimi, altyapı seçimi ve model performansını sürekli olarak değerlendirerek, uyarlanabilir ve esnek bir yaklaşım benimsemeleri gerekmektedir. Bu, YZ projelerinin başarısını artıracak ve uzun vadede rekabet avantajı sağlayacaktır. Girişimciler ve şirket yöneticileri, YZ’nin potansiyelini tam olarak değerlendirmek için, teknolojik gelişmeleri yakından takip etmeli ve iş süreçlerini bu doğrultuda yeniden yapılandırmalıdır.

“`