Şirketin dahili yapay zeka platformu stratejik altyapı ve bir iş zorunluluğu olarak

Dijital egemenlik: Şirketler yapay zeka ve verileri üzerindeki kontrolü nasıl koruyor?

Yapay zeka deneyleri dönemi sona erdi. Yapay zeka artık isteğe bağlı bir inovasyon projesi değil, rekabet gücü, verimlilik ve gelecekteki sürdürülebilirlik için hızla belirleyici bir faktör haline geldi. Şirketler yapay zeka benimseme oranlarını ikiye katlıyor ve eylemsizliğin stratejik gerilemeye eşdeğer olduğunu kabul ediyor. Ancak, yapay zekanın potansiyelini ortaya çıkarma telaşıyla çoğu, uzun vadeli sonuçları (gizli maliyetler, tehlikeli tedarikçi bağımlılığı ve veri gizliliği ile dijital egemenliğe yönelik ciddi riskler) göz ardı ederek hızlı ve harici bulut çözümlerine başvuruyor.

Bu kritik dönüm noktasında, şirketin kendi yönettiği yapay zeka platformu, kendisini birçok seçenekten biri olarak değil, stratejik bir zorunluluk olarak konumlandırıyor. Bu, yalnızca harici yapay zeka teknolojisi kullanmaktan, kendi veri odaklı değer yaratımının bağımsız mimarı olmaya geçişi temsil ediyor. Bu karar, teknik uygulamanın çok ötesine geçiyor; şirketin en değerli dijital kaynakları olan veriler, modeller ve ortaya çıkan yenilikçi güç üzerinde kontrolün kimin elinde kalacağını belirleyen temel bir rota düzeltmesi niteliğinde.

Bu makale, bu paradigma değişiminin ikna edici nedenlerini aydınlatıyor. Ölçeklendirme sırasında dahili bir platformu genellikle daha uygun maliyetli bir çözüm haline getiren karmaşık ekonomik mantığı analiz ediyor ve GDPR ve AB Yapay Zeka Yasası'ndan kaynaklanan düzenleyici baskının, veri egemenliğini nasıl bir tavsiyeden bir yükümlülüğe dönüştürdüğünü gösteriyor. Ayrıca, tedarikçi bağımlılığının stratejik tuzağını ve yapay zekanın tüm potansiyelini güvenli, uyumlu ve sürdürülebilir bir şekilde ortaya çıkarmak için kurumsal hazırlığın kritik önemini inceliyor.

Dijital egemenlik rekabet unsuru haline geldiğinde: Yönetilen yapay zeka neden bir seçenek değil, bir hayatta kalma stratejisidir?

Yapay zekanın kurumsal yapılardaki yönetimi kritik bir dönüm noktasında. Sadece birkaç yıl önce deneysel bir konu olarak kabul edilen bu yaklaşım, rekabet gücü, inovasyon ve dijital özerklik açısından geniş kapsamlı sonuçları olan temel bir stratejik karara dönüşüyor. Yönetilen Yapay Zeka çözümü olarak yönetilen, şirket içi Yapay Zeka platformu, kuruluşların zamanımızın en dönüştürücü teknolojisiyle nasıl başa çıktığına dair bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Küresel yapay zeka platformları pazarı, 2025 yılında 65,25 milyar dolarlık önemli bir büyüklüğe ulaştı ve 2030 yılına kadar 108,96 milyar dolara ulaşması bekleniyor; bu da yıllık ortalama %10,8'lik bir büyüme oranına işaret ediyor. Ancak bu rakamlar, yaşanan temel dönüşümün gölgesinde kalıyor. Bu yalnızca pazar büyümesiyle ilgili değil, aynı zamanda bağımsız olarak hareket edebilen, öğrenebilen ve karar verebilen akıllı sistemler aracılığıyla iş değeri yaratma sürecinin yeniden düzenlenmesiyle de ilgili.

Almanya'da şirketlerin %27'si iş süreçlerinde yapay zekâ kullanıyor; bu oran geçen yıl sadece %13,3'tü. Bir yıl içinde ikiye katlanan bu artış, bir dönüm noktasına işaret ediyor. Bu konudaki isteksizlik, yapay zekâdan uzak durmanın artık tarafsız bir tutum değil, aktif bir rekabet dezavantajı olduğu gerçeğinin farkına varılmasına yol açıyor. Şirketler, yapay zekâ kullanımıyla yüzde ondan fazla verimlilik artışı bekliyor ve bu, ekonomik belirsizlik ve beceri eksikliğinin yaşandığı bir dönemde göz ardı edilemez.

Yapay zeka kullanımının sektörel dağılımı özellikle dikkat çekici. BT hizmet sağlayıcıları %42 ile başı çekerken, onları %36 ile hukuk ve vergi danışmanlıkları ve yine %36 ile araştırma ve geliştirme takip ediyor. Bu sektörler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin yoğun bir şekilde işlenmesi, iş süreçlerinin yüksek bilgi yoğunluğu ve bilgi işleme ile değer yaratma arasındaki doğrudan bağlantı ile birleşiyor. Bu sektörler, ekonominin tüm sektörlerine yayılacak bir gelişmenin erken göstergeleri olarak hizmet ediyor.

Şirket içi yapay zeka platformlarının ekonomik rasyonalitesi

Şirket içi, yönetilen bir yapay zeka platformu uygulama kararı, basit maliyet karşılaştırmalarının çok ötesine geçen karmaşık bir ekonomik mantığı izler. Tipik yapay zeka uygulamalarının toplam sahip olma maliyeti, bilinen lisanslama ve altyapı maliyetlerinden çok daha fazlasını kapsar. Satın alma ve uygulama maliyetlerinden işletme giderlerine, gizli maliyetlerden çıkış maliyetlerine kadar tüm yaşam döngüsünü kapsar.

Yapay zeka projelerinin uygulama maliyetleri, kullanım durumuna bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterir. Basit sohbet robotu çözümlerinin maliyeti 1.000 ila 10.000 € arasında değişirken, müşteri hizmetleri otomasyonunun maliyeti 10.000 ila 50.000 € arasındadır. Satış süreçleri için öngörücü analitik 20.000 ila 100.000 € arasında değişirken, özel derin öğrenme sistemleri herhangi bir üst sınır olmaksızın 100.000 €'dan başlamaktadır. Ancak bu rakamlar yalnızca ilk yatırımı yansıtmakta ve toplam maliyetleri sistematik olarak düşük tahmin etmektedir.

Bir araştırma, kuruluşların yalnızca %51'inin yapay zeka projelerinin yatırım getirisini (YG) güvenilir bir şekilde değerlendirebildiğini gösteriyor. Bu belirsizlik, yapay zeka sistemlerinin nüfuz ettiği değer zincirlerinin karmaşıklığından ve dolaylı etkileri ölçmenin zorluğundan kaynaklanıyor. Üçüncü taraf maliyet optimizasyon araçlarını kullanan şirketler, YG hesaplamalarına önemli ölçüde daha fazla güven duyduklarını bildiriyor ve bu da profesyonel yönetim yapılarına olan ihtiyacı vurguluyor.

Ortalama aylık yapay zeka bütçelerinin 2025 yılında %36 oranında artması bekleniyor; bu da daha büyük ve daha karmaşık yapay zeka girişimlerine doğru önemli bir geçişi yansıtıyor. Bu artış tüm şirketlerde aynı oranda değil, daha küçük yapay zeka projelerini başarıyla uygulamış ve artık ölçeklendirmek isteyen kuruluşlarda yoğunlaşıyor. Bu ölçeklendirme dinamiği, stratejik bir platform kararının önemini önemli ölçüde artırıyor.

Bu bağlamda, bulut tabanlı ve şirket içi çözümler arasındaki ayrım giderek önem kazanmaktadır. Bulut çözümleri daha düşük giriş engelleri sunup hızlı denemelere olanak tanırken, şirket içi uygulamalar yeterli kullanım yoğunluğuyla daha uygun maliyetli olabilir. Şirket içi sistemlerin sermayelendirilmesi, birkaç yıla yayılan amortisman ve vergisel amortisman seçenekleri, kurumsal çaptaki veriler üzerinde büyük dil modelleri için ilk eğitim maliyetleriyle bir araya geldiğinde, şirket içi çözümler ölçeklenirken ekonomik açıdan cazip hale gelir.

Harici yapay zeka sağlayıcılarının fiyatlandırma modelleri farklı mantıklar izler. Lisans tabanlı modeller, yüksek ön yatırımlarla planlama güvenliği sunar. Tüketime dayalı kullanım başına ödeme modelleri, dalgalanan talep karşısında esneklik sağlar, ancak yoğun kullanımda katlanarak artan maliyetlere yol açabilir. Abonelik modelleri finansal planlamayı kolaylaştırır, ancak kullanılmayan kapasite için ödeme yapma riskini taşır. Freemium yaklaşımlar, ücretsiz temel özellikleriyle müşterileri cezbetse de ölçeklendirmeyle maliyetler hızla artabilir.

Pratik bir örnek, ekonomik boyutu göstermektedir. Her biri haftada sekiz saat raporlamaya harcayan on çalışanı olan bir şirket, bu göreve yılda 3.600 çalışma saati harcıyor. Bu süreyi rapor başına bir saate düşüren bir yapay zeka çözümü, yılda 2.700 çalışma saati tasarrufu sağlıyor. Ortalama saatlik 50 € ücretle, bu, yılda 135.000 € maliyet tasarrufu anlamına geliyor. 80.000 €'luk uygulama maliyetleriyle bile, yatırım yedi ay içinde kendini amorti ediyor.

Yapay zeka yatırımlarının genel bir analizi, en yüksek yapay zeka olgunluğuna sahip şirketlerin, sınırlı benimsemeye sahip kuruluşlara göre yüzde altıya kadar daha yüksek yatırım getirisi bildirdiğini göstermektedir. Yapay zeka kullanıcılarının neredeyse üçte ikisi, özellikle de yüzde 65'i, üretken yapay zeka çözümlerinden memnundur. Bu, yapay zekanın ekonomik değerinin varsayımsal değil, ölçülebilir ve ulaşılabilir olduğunu göstermektedir.

Yönetişim, veri koruma ve düzenleyici uyumluluk

Avrupa Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve AB Yapay Zeka Yasası, kurum içi yapay zeka platformlarını yalnızca etkinleştirmekle kalmayıp aynı zamanda etkili bir şekilde zorunlu kılan bir düzenleyici çerçeve oluşturur. GDPR, doğası gereği kişisel verilerin işlenmesinde hesap verebilirlik, veri en aza indirme, amaç sınırlaması ve şeffaflık gerektirir. Bu gereklilikler, veri toplama, müşteri verileriyle model eğitimi ve şeffaf olmayan karar alma süreçlerine dayanan birçok harici yapay zeka sağlayıcısının iş modelleriyle temelden çelişmektedir.

Yapay Zeka Yasası, yapay zeka sistemlerinin yasaklıdan yüksek riskliye ve minimum riskli sınıflara kadar risk bazlı bir sınıflandırmasını getirmektedir. Bu sınıflandırma, yüksek riskli sistemler için kapsamlı dokümantasyon, test, yönetişim süreçleri ve insan gözetimi gerektirmektedir. Kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin ayrımcı etkilere yol açmadığını, karar alma süreçlerinde şeffaf olduğunu ve önyargılara karşı sürekli olarak izlendiğini gösterebilmelidir.

Veri egemenliği stratejik bir zorunluluk haline geliyor. Devletlerin veya kuruluşların, verilerinin fiziksel olarak nerede depolandığı veya işlendiğine bakılmaksızın, verileri üzerinde kontrol sahibi olma becerisini ifade ediyor. Egemen yapay zekâ sistemleri, ulusal veya bölgesel düzenlemelere ve sınırlamalara uyarak yapay zekâ modellerini ve verilerini depolar ve yönetir. Verilere kimin erişebileceğini ve modellerin nerede eğitileceğini kontrol ederler.

GDPR uyumlu yapay zeka sistemlerinin uygulanması birkaç temel önlem gerektirir. Tasarıma Göre Gizlilik ve Varsayılan Gizlilik, sistem mimarisine en başından itibaren entegre edilmelidir. Veri sahibi haklarına yönelik yüksek risk nedeniyle, Veri Koruma Etki Değerlendirmeleri neredeyse tüm modern yapay zeka araçları için zorunludur. Tüm veri akışlarının, işleme amaçlarının ve güvenlik önlemlerinin kapsamlı bir şekilde belgelenmesi esastır. Veriler AB'den ayrıldığında, uluslararası veri aktarımları için standart sözleşme maddeleri vazgeçilmezdir.

Bu gerekliliklerin pratikte uygulanması, farklı dağıtım senaryoları arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir. Büyük ABD sağlayıcılarının bulut tabanlı çözümleri genellikle AB-ABD Veri Gizliliği Çerçevesi kapsamında faaliyet göstermektedir; ancak bu çerçeve, Schrems II kararının ardından artan yasal belirsizliğe tabidir. Şirketler, veri aktarım etki değerlendirmeleri yapmalı ve veri aktarımlarının GDPR gerekliliklerine uygun olduğunu göstermelidir.

İstem verilerinin depolanması özellikle risklidir. Google Gemini, istemleri 18 aya kadar saklar ve bu da kişisel verilerin yanlışlıkla girilmesi durumunda önemli uyumluluk sorunlarına yol açabilir. Microsoft Copilot, Microsoft Purview ile kapsamlı yönetişim araçları sunsa da, bunların etkili olması için doğru şekilde yapılandırılması gerekir. ChatGPT Enterprise, kullanım ve eğitim verilerinin ayrılmasına olanak tanır ve AB sunucu konumları sunar, ancak uygun sözleşmesel anlaşmalar gerektirir.

Kendi şirket içi yapay zeka platformunuza sahip olmak önemli avantajlar sunar. Veriler şirket altyapısından asla ayrılmaz, bu da veri gizliliği risklerini en aza indirir ve uyumluluğu kolaylaştırır. Erişim kısıtlamaları, işlem prosedürleri ve denetlenebilirlik üzerinde tam kontrol, dahili yönetim aracılığıyla otomatik olarak sağlanır. Şirketler, genel tedarikçi politikalarına bağlı kalmadan, yönetişim politikalarını kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabilirler.

Yapay zeka için resmi bir yönetim yapısı oluşturmak, tercihen bir Yapay Zeka Yöneticisi veya bir Yapay Zeka Yönetim Komitesi ile birlikte C seviyesinde olmalıdır. Bu liderlik seviyesi, yapay zeka stratejilerinin genel iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamalıdır. Veri yöneticileri, yapay zeka liderleri ve uyum görevlileri için net rol ve sorumluluklar şarttır. Hizmet seviyesi standartları olarak hizmet veren tekrarlanabilir yapay zeka politikaları geliştirmek, ölçeklendirmeyi ve yeni çalışanların işe alımını kolaylaştırır.

Tedarikçi bağımlılığının tuzağı ve birlikte çalışabilirliğin önemi

Yapay zeka çağında, tedarikçi bağımlılığı kritik bir stratejik risk haline geliyor. Bireysel sağlayıcıların özel ekosistemlerine güvenmek, uzun vadede esnekliği kısıtlıyor, maliyetleri artırıyor ve seçilen sistemin dışındaki yeniliklere erişimi kısıtlıyor. Bu bağımlılık, görünüşte pragmatik bireysel kararlar dizisiyle kademeli olarak gelişiyor ve çoğu zaman ancak geçiş aşırı derecede pahalı hale geldiğinde ortaya çıkıyor.

Tedarikçi bağımlılığının mekanizmaları çok yönlüdür. Tescilli API'ler, uygulama kodu doğrudan tedarikçiye özgü arayüzlere göre yazıldığı için teknik bağımlılıklar yaratır. Veri aktarımı, tescilli formatlar ve yüksek çıkış ücretleri nedeniyle karmaşıktır. Uzun vadeli taahhütler içeren sözleşmesel yükümlülükler, pazarlık gücünü azaltır. Süreç bağımlılığı, ekipler yalnızca tek bir tedarikçinin araçları konusunda eğitildiğinde ortaya çıkar. Tedarikçi değiştirmenin maliyetleri (teknik, sözleşmesel, prosedürel ve veriyle ilgili) zamanla katlanarak artar.

Alman şirketlerinin neredeyse yarısı, artan maliyetler ve bağımlılık endişeleri nedeniyle bulut stratejilerini yeniden değerlendiriyor. Kuruluşların %67'si halihazırda bireysel yapay zeka teknolojisi sağlayıcılarına aşırı bağımlılıktan kaçınmaya çalışıyor. Bu rakamlar, tescilli platformların stratejik risklerine ilişkin artan farkındalığı yansıtıyor.

Bağımlılığın maliyetleri çeşitli düzeylerde kendini gösterir. Teknik veya ekonomik olarak mümkün olmayan bir geçiş durumunda, rakiplere geçiş fiyat artışlarını telafi edemez. Gelişmiş modeller veya teknolojiler seçilen ekosistemin dışında mevcut hale geldiğinde ancak kullanılamadığında inovasyon gecikmesi ortaya çıkar. Tedarikçi, müşterinin fiilen kapana kısıldığını anladığında pazarlık gücü azalır. Kişinin kendi yol haritası tedarikçininkine bağlandığında stratejik çeviklik kaybolur.

Varsayımsal bir örnek sorunu açıkça göstermektedir. Bir perakende şirketi, bir sağlayıcının kapsamlı yapay zeka pazarlama platformuna büyük yatırımlar yapar. Niş bir rakip, önemli ölçüde daha üstün bir tahminsel müşteri kaybı modeli sunduğunda, şirket geçişin imkansız olduğunu görür. Orijinal sağlayıcının tescilli API'lerinin müşteri veri sistemleri ve kampanya yürütmeyle derinlemesine entegrasyonu, yeniden yapılandırmanın bir yıldan fazla sürmesi ve milyonlarca dolara mal olması anlamına gelir.

Birlikte çalışabilirlik, tedarikçi bağımlılığına karşı bir panzehir görevi görür. Farklı yapay zeka sistemlerinin, araçlarının ve platformlarının, tedarikçilerinden veya temel teknolojilerinden bağımsız olarak sorunsuz bir şekilde birlikte çalışabilme yeteneğini ifade eder. Bu birlikte çalışabilirlik üç düzeyde işler. Model düzeyinde birlikte çalışabilirlik, altyapı değişiklikleri olmadan aynı iş akışında farklı tedarikçilerden birden fazla yapay zeka modelinin kullanılmasını sağlar. Sistem düzeyinde birlikte çalışabilirlik, hızlı yönetim, güvenlik bariyerleri ve analitik gibi destekleyici altyapıların farklı modeller ve platformlar arasında tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlar. Veri düzeyinde birlikte çalışabilirlik, sorunsuz veri alışverişi için JSON şemaları ve yerleştirmeler gibi standartlaştırılmış veri biçimlerine odaklanır.

Standartlar ve protokoller merkezi bir rol oynar. Ajanlar arası protokoller, yapay zeka sistemlerinin insan müdahalesi olmadan bilgi alışverişinde bulunmasını ve görevleri devretmesini sağlayan ortak bir dil oluşturur. Mesh İletişim Protokolü, yapay zeka ajanlarının gereksiz iş yükü olmadan iş birliği yapabileceği açık ve ölçeklenebilir bir ağ oluşturur. Bu protokoller, tedarikçi bağımlılığından kaçınan açık yapay zeka ekosistemlerine doğru bir hareketi temsil eder.

Bağımlılığa karşı koruma sağlamak üzere tasarlanan modüler mimari, sistemin tamamen yeniden tasarlanmasını gerektirmeden tek tek yapay zeka bileşenlerinin değiştirilmesine olanak tanır. Örneğin, teknolojiden bağımsız bir platform, tüm uygulamayı yeniden uygulamadan temeldeki Büyük Dil Modelinin değiştirilmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, tek bir teknoloji yığınına olan bağımlılığı %90'ın üzerinde azaltır.

Kodsuz platformlar, dış geliştiricilerden bağımsızlığı daha da güçlendirir ve iş departmanlarının özerkliğini artırır. İş kullanıcıları iş akışlarını kendileri yapılandırıp özelleştirebildiklerinde, yalnızca belirli bir tedarikçi ekosistemine aşina olabilecek uzman geliştirme ekiplerine olan bağımlılık azalır.

Bu nedenle stratejik önerimiz şudur: Bilinçli bir şekilde bağımlılıklara girin, ancak kritik alanları koruyun. Kritik görev süreçleri için alternatifler ve çıkış seçenekleri planlanmalıdır. Yeni hizmetleri denemeye istekli olun, ancak bunları yalnızca kapsamlı bir değerlendirmeden sonra derinlemesine entegre edin. Sağlayıcıların sağlığını ve alternatiflerin kullanılabilirliğini sürekli izleyin. Piyasa koşulları veya ihtiyaçları değiştiğinde evrimsel bir adaptasyon stratejisi izleyin.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Örgütsel hazırlık ve yetkinlik krizi

Yapay zeka çözümlerinin teknolojik olarak erişilebilir olması, kuruluşların bunları etkili bir şekilde kullanmaya hazır olduğu anlamına gelmez. Yapay zeka beceri açığı, yapay zeka ile ilgili rollere yönelik hızla artan talep ile mevcut nitelikli yetenekler arasındaki tutarsızlığı ifade eder. Şirketlerin %60'ından fazlası yapay zeka uzmanlarını işe almakta zorlanmaktadır. Bu açık yalnızca kodlama veya veri bilimi becerilerini değil, aynı zamanda teknik uzmanlık, iş zekası, problem çözme becerileri ve etik kaygıların birleşimini de etkilemektedir.

Küresel yapay zeka yetenek açığı 2025 yılına kadar kritik boyutlara ulaşacak. Tüm kilit rollerde talep, arzı 3,2'ye 1 oranında aşacak ve 1,6 milyondan fazla açık pozisyon ve yalnızca 518.000 nitelikli aday bulunacak. Hukuk alanında yüksek lisans (LL.M) geliştirme, makine öğrenmesi (MLOps) ve yapay zeka etiği, 100 üzerinden 85'in üzerinde talep puanları, 100 üzerinden 35'in altında arz puanları ile en ciddi darboğazları yaşayacak. Yapay zeka pozisyonlarının ortalama doldurulma süresi altı ila yedi ay olacak.

Yapay zeka rolleri için maaş beklentileri, geleneksel yazılım pozisyonlarına göre %67 daha yüksek olup, tüm deneyim seviyelerinde yıllık %38 artış göstermektedir. Bu fiyat dinamiği, arz ve talep arasındaki temel dengesizliği yansıtmakta ve birçok kuruluş için işe alımı finansal bir zorluk haline getirmektedir.

Yapay zekâ yalnızca teknolojik sistemleri değil, aynı zamanda organizasyon yapılarını, iş süreçlerini ve kurum kültürlerini de değiştiriyor. Değişim yönetimi, yapay zekâ uygulamaları için kritik bir başarı faktörü haline geliyor. IBM'in 2022 tarihli bir araştırması, yapay zekâ kullanımındaki en büyük sorunun bilgi eksikliği olduğunu ortaya koyuyor. Microsoft gibi teknoloji devleri bile başlangıçta çalışanlarını yapay zekânın faydaları konusunda ikna etmekte ve gerekli becerileri kazandırmakta zorlandı.

Başarılı yapay zeka entegrasyonu, tüm çalışanları kapsayan kapsamlı eğitim programları ve değişim yönetimi girişimleri gerektirir. Bu önlemler, yapay zeka teknolojilerinin daha fazla benimsenmesini ve iş gücü becerilerinin geliştirilmesini sağlar. JPMorgan Chase, yasal belgeleri analiz etmek için makine öğrenimini kullanan COiN platformunu geliştirerek yılda 12.000 sözleşmeyi işlerken yaklaşık 360.000 çalışma saati tasarrufu sağlamıştır. Ancak başarı, çalışanların yapay zekayı kullanmayı öğrenmesine ve bunu yapmaya istekli olmasına bağlıdır.

Kurumsal yapay zeka hazırlığı, yalnızca teknolojik ön koşulları kapsamaz. Teknik ve sosyal becerilerin etkileşimini, kurumsal uyumu ve yapay zekaya güven oluşturma becerisini gerektirir. Temel hazır olma faktörleri arasında güven, yönetim desteği, veriler, beceriler, stratejik uyum, kaynaklar, kültür, yenilikçilik, yönetimsel yetenekler, uyum yeteneği, altyapı, rekabet gücü, maliyet, kurumsal yapı ve büyüklük yer alır.

Yapay zekaya hazır bir kültüre doğrudan katkıda bulunan temel özelliklerden biri, veri odaklı bir organizasyon kültürüdür. Kararlarını sezgi veya gelenek yerine veri ve kanıtlara dayanarak alan organizasyonların yapay zekaya hazır olma olasılığı daha yüksektir. Veri odaklı bir kültür, her seviyedeki çalışanın yapay zekayı günlük karar alma süreçlerine entegre etmek için gerekli araçlara ve düşünce yapısına sahip olmasını sağlar.

Yapay zeka değişim yöneticilerinin rolü giderek önem kazanıyor. Bu profesyoneller, kuruluşların yapay zekanın getirdiği dönüşümü başarıyla yönetmelerine destek oluyor. Özellikle bu değişim sürecinde çalışanları desteklemeye odaklanarak, yapay zeka çözümlerinin benimsenmesini teşvik etmeyi, endişeleri azaltmayı ve değişimi benimseme isteğini artırmayı hedefliyorlar. Görevleri arasında değişim süreçlerini planlamak, yönetmek ve uygulamak; değişim stratejileri geliştirmek; vizyon ve faydaları iletmek; atölye çalışmaları ve geri bildirim oturumlarına aracılık etmek; değişim ihtiyaçlarını ve kabul önündeki engelleri analiz etmek; eğitim ve iletişim önlemleri geliştirmek yer alıyor.

Paradoksal olarak, şirket içi bir yapay zeka platformunu yönetmek beceri gelişimini kolaylaştırabilir. Çalışanların çeşitli harici araçlar ve bunların farklı arayüzleriyle boğuşması yerine, merkezi bir platform, öğrenme ve deneme için tutarlı bir ortam sunar. Belirli platformlara özel olarak uyarlanmış standart eğitim programları geliştirilebilir. Herkes aynı sistemi kullandığında bilgi aktarımı kolaylaşır.

Çalışanların yalnızca yüzde altısı yapay zekâyı rollerinde kullanırken oldukça rahat hissederken, neredeyse üçte biri bu konuda önemli ölçüde rahatsızlık duyuyor. Teknolojik erişilebilirlik ile insan kapasitesi arasındaki bu tutarsızlık giderilmelidir. Araştırmalar, yapay zekâ odaklı bir geleceği yönetmek için problem çözme becerilerinin, uyum sağlama yeteneğinin ve öğrenme isteğinin kritik yetkinlikler olduğunu ortaya koymaktadır.

Bu beceri eksikliklerinin giderilmemesi, işten ayrılmaya, işten ayrılma oranlarının artmasına ve kurumsal performansın düşmesine yol açabilir. Görevlerinden ayrılmayı planlayan çalışanların yüzde 43'ü eğitim ve gelişim fırsatlarına öncelik veriyor. Bu alanlara yatırım yapan işverenler, yalnızca yetenekleri elde tutmakla kalmayıp, aynı zamanda ileri görüşlü bir kuruluş olarak itibarlarını da güçlendirebilirler.

Piyasa dinamikleri ve gelecekteki gelişmeler

Yapay zeka platformları dünyası hızlı bir konsolidasyon ve farklılaşma döneminden geçiyor. Bir yandan Microsoft Azure AI, AWS Bedrock ve Google Vertex AI gibi hiper ölçekleyiciler, entegre altyapı, kimlik ve faturalama sistemleriyle öne çıkıyor. Bu sağlayıcılar, hesapların yer değiştirmesini önlemek için mevcut bulut ekosistemlerinden yararlanıyor. Diğer yandan OpenAI, Anthropic ve Databricks gibi salt hizmet sağlayıcılar, model boyutu, açık ağırlık sürümleri ve ekosistem genişletilebilirliği açısından sınırları zorluyor.

Birleşme ve satın alma faaliyetleri 2024 yılında 50 milyar doları aştı; Meta'nın Scale AI'ya yaptığı 15 milyar dolarlık yatırım ve Databricks'in 15,25 milyar dolarlık finansman turu öne çıkan örnekler. Donanım ortak tasarımı, Google'ın TPU v5p ve Amazon'un Trainium2 çiplerinin token başına maliyette düşüş vaat etmesi ve müşterileri tescilli çalışma zamanlarına çekmesiyle yeni bir hendek olarak ortaya çıkıyor.

Yazılım bileşeni, 2024 yılında yapay zeka platformu pazar payının %71,57'sine sahip oldu ve bu da veri toplama, düzenleme ve izlemeyi birleştiren entegre model geliştirme ortamlarına olan güçlü talebi yansıtıyor. Hizmetler, daha küçük olsa da, şirketler yatırım getirisi döngülerini kısaltmak için tasarım ve işletme desteği aradıkça %15,2'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla büyüyor.

Bulut yapılandırmaları, 2024 yılında yapay zeka platformu pazar büyüklüğünün %64,72'sini oluşturdu ve %15,2'lik bileşik yıllık büyüme oranıyla en hızlı büyümeyi kaydetmesi bekleniyor. Ancak, veri egemenliği kurallarının geçerli olduğu sağlık, finans ve kamu sektörü iş yüklerinde şirket içi ve uç düğümler önemini koruyor. Konumları soyutlayan hibrit düzenleyiciler, kuruluşların uçta çıkarım yaparken merkezi olarak eğitim almalarına olanak tanıyarak gecikme ve uyumluluk arasında denge sağlıyor.

Özellikle dikkat çeken husus, AB tarafından yönlendirilen ve Asya-Pasifik ve düzenlemeye tabi ABD sektörlerine yayılan veri egemenliği için özel/uç yapay zekaya geçiştir. Bu geçişin uzun vadeli bileşik yıllık büyüme oranına tahmini %1,7 etkisi vardır. AB liderliğinde ve ABD federal hükümetinin onayı beklenirken, modelin denetlenebilirliğine yönelik düzenleyici baskı, uzun vadeli bileşik yıllık büyüme oranına %1,2 daha eklemektedir.

Almanya'da ise tablo karmaşık. Şirketlerde yapay zekanın mutlak kullanımı %11,6 seviyesinde olup, %8 olan AB ortalamasını aşmış olsa da, bu kullanım 2021'den bu yana şaşırtıcı bir şekilde durgunlaştı. Bu durgunluk, ChatGPT gibi GenAI uygulamalarının dinamik gelişimiyle çelişiyor ve olumlu üretkenlik etkileri göz önüne alındığında mantık dışı görünüyor.

Ancak daha detaylı bir analiz, önemli bir artış olduğunu ortaya koyuyor. Önceki anketlerde yapay zeka kullandığını bildiren ancak 2023'te kullanmayan şirketler de dahil edildiğinde (muhtemelen yapay zeka süreçleri o kadar entegre ki katılımcılar artık bunları dikkate değer bulmuyor), 2023'te 2021'e kıyasla yapay zeka kullanımında belirgin bir artış ortaya çıkıyor. Bu, iş süreçlerinde yapay zekanın normalleştiğini gösteriyor.

Alman şirketlerinin yüzde 91'i artık üretken yapay zekayı iş modelleri ve gelecekteki değer yaratımları için önemli bir faktör olarak görüyor; bu oran geçen yıl sadece yüzde 55'ti. Yüzde 82'si önümüzdeki on iki ayda daha fazla yatırım yapmayı planlıyor ve yarısından fazlası bütçelerini en az yüzde 40 oranında artırmayı planlıyor. Yüzde 69'u ise üretken yapay zeka için bir strateji belirledi; bu oran 2024'e göre yüzde 38 daha fazla.

Şirketlerin yapay zekadan beklediği faydalar arasında artan inovasyon, verimlilik, satış ve otomasyonun yanı sıra ürün ve büyüme fırsatları da yer alıyor. Ancak, yönetişim, etik kurallar ve eğitim birikimi hala bir sorun teşkil ediyor ve yapay zekanın güvenilir kullanımı önemli bir engel olmaya devam ediyor.

Agentic AI, önümüzdeki beş yıl içinde BT bütçe genişlemesine hakim olacak ve 2029'da 1,3 trilyon dolara ulaşarak küresel BT harcamalarının yüzde 26'sından fazlasını oluşturacak. Agent filolarını yönetmek için agentic AI özellikli uygulama ve sistemlerin büyümesinden kaynaklanan bu yatırım, özellikle yazılım alanında kurumsal BT bütçelerinde, agentic AI temeline dayalı ürün ve hizmetler tarafından yönlendirilen yatırım stratejilerine doğru bir dönüşümün sinyalini veriyor.

Tahminler, yapay zeka harcamalarındaki artış ile BT liderlerinin etkili yapay zeka kullanımının gelecekteki iş başarısını artırabileceğine olan güveni arasında net bir uyum olduğunu gösteriyor. Yapay zekayı ürünlerine entegre etmede geride kalan ve bunları temsilcilerle geliştirmeyi başaramayan uygulama ve hizmet sağlayıcıları, yapay zekayı ürün geliştirme yol haritalarının merkezine yerleştirme kararı alan şirketlere karşı pazar payı kaybetme riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Almanya'daki yapay zeka pazarının 2025 yılında dokuz milyar avronun üzerine çıkması ve 2031 yılına kadar 37 milyar avroya ulaşması bekleniyor. Bu, genel ekonomik kalkınmayı önemli ölçüde aşan yıllık bir büyüme oranını temsil ediyor. Almanya'daki yapay zeka girişimleri yelpazesi, 2024 yılında 687 girişimden oluşuyordu ve bu da yıllık %35'lik bir büyümeye denk geliyor. Berlin ve Münih, ülkedeki tüm yapay zeka girişimlerinin yaklaşık %50'sini oluşturarak yapay zeka girişimleri yelpazesine hakim durumda.

Almanya'daki şirketlerin %73'ü, doğru uygulandığında net yapay zeka düzenlemelerinin Avrupa şirketleri için rekabet avantajı sağlayabileceğine inanıyor. Bu durum, Avrupa düzenleme yaklaşımının sunduğu fırsatı vurguluyor: Avrupa'da üretilen güvenilir yapay zeka, fark yaratan bir faktör olabilir.

Dağıtım senaryoları için stratejik karar matrisi

Yapay zeka platformları için bulut, şirket içi ve hibrit dağıtım modelleri arasındaki seçim, evrensel bir mantığı takip etmez; her kuruluşun kendine özgü gereksinimlerini, kısıtlamalarını ve stratejik önceliklerini yansıtmalıdır. Her model, iş hedeflerine göre dikkatlice değerlendirilmesi gereken farklı avantajlar ve dezavantajlar sunar.

Şirket içi dağıtım modelleri, veriler ve fikri mülkiyet üzerinde maksimum güvenlik ve kontrol sunar. Finans veya sağlık sektörleri gibi son derece hassas veriler, fikri mülkiyet veya sıkı yasal uyumluluk gerekliliklerine tabi veriler burada en iyi şekilde ele alınır. Yüksek özelleştirme olanağı, modellerin özel ihtiyaçlara göre uyarlanmasına olanak tanır. Kritik gerçek zamanlı uygulamalar için potansiyel olarak daha düşük gecikme, yerel işleme sayesinde elde edilir. Ölçeklendirme sırasında maliyet avantajları, sermayeleştirme fırsatları ve daha düşük değişken işlem maliyetlerinden kaynaklanır.

Şirket içi çözümlerin zorlukları arasında yüksek ilk altyapı yatırımları, daha uzun uygulama süreleri, bakım ve güncellemeler için şirket içi uzmanlığa ihtiyaç duyulması ve bulut esnekliğine kıyasla sınırlı ölçeklenebilirlik yer alır. Bu zorluklar, standart bir ürün, yapılandırma hizmetleri ve şirket içi dağıtım desteği sunabilen bir iş ortağı seçilerek azaltılabilir.

Bulut dağıtımı, ilk denemeler veya kavram kanıtlama için hızlı bir değer elde etme süresi sunar. Donanım yatırımı gerektirmediği için daha düşük başlangıç ​​bütçeleri gerektirir. Otomatik ölçeklenebilirlik, dalgalanan iş yüklerine uyum sağlamayı sağlar. Standart ürünler için hızlı canlıya geçiş, değer yaratmayı hızlandırır. Bakım, yedeklilik ve ölçeklenebilirlik tedarikçi tarafından yönetilir.

Bulut çözümlerinin dezavantajları, yoğun kullanımda katlanarak artan maliyetlerde kendini gösterir; çünkü kullanım başına ödeme modelleri yüksek hacimlerde pahalı hale gelir. Rakipler aynı hazır çözümleri kullanabildiği için sınırlı rekabet farklılaşması ortaya çıkar. Veri ve model sahipliği sağlayıcıda kalır ve bu da gizlilik, güvenlik ve tedarikçi bağımlılığı sorunları yaratır. Sınırlı özelleştirme olanağı, gelişmiş denemeleri kısıtlar.

Hibrit bulut modelleri, her iki yaklaşımın avantajlarını bir araya getirirken, sınırlamalarını da ele alır. Hassas yapay zeka iş yükleri, uyumluluk için çıplak metal veya özel kümelerde çalışırken, daha az kritik eğitim genel buluta aktarılır. Sabit durum iş yükleri özel altyapıda çalışırken, genel bulut esnekliği yalnızca ihtiyaç duyulduğunda kullanılır. Hassas veriler şirket içinde tutulurken, izin verilen yerlerde genel bulut ölçeğinden yararlanılarak veri egemenliği sağlanır.

Üretken yapay zeka, büyük dil modelleri ve yüksek performanslı bilgi işlem iş yükleri aracılığıyla yapay zeka hızlandırma, altyapı gereksinimlerini yeniden şekillendiriyor. İşletmelerin, sağlayıcılar arasında eşit olarak dağıtılmayan GPU kümelerine, yüksek bant genişliğine sahip ağlara ve düşük gecikmeli ara bağlantılara erişime ihtiyacı var. Çoklu bulut ortamlarında, işletmeler Google'ın TPU hizmetleri veya Azure'un OpenAI entegrasyonu gibi yapay zeka uzmanlığına dayalı bir sağlayıcı seçiyor. Hibrit bulut ortamlarında ise hassas yapay zeka iş yükleri şirket içinde çalıştırılırken, eğitim genel buluta dış kaynaklı olarak veriliyor.

Düzenleyici baskılar küresel olarak yoğunlaşıyor. AB Dijital Operasyonel Dayanıklılık Yasası, Kaliforniya'nın CPRA'sı ve Asya-Pasifik'teki yeni veri egemenliği zorunlulukları, işletmelerin veri konumu üzerinde görünürlük ve kontrole sahip olmasını gerektiriyor. Çoklu bulut, coğrafi esneklik sunarak verilerin düzenlemelerin gerektirdiği yargı bölgelerinde depolanmasına olanak tanıyor. Hibrit bulut ise hassas verileri şirket içinde tutarken, izin verilen yerlerde genel bulut ölçeğinden yararlanarak egemenlik güvencesi sağlıyor.

Yönetilen bir yapay zeka çözümünün dahili bir platform olarak pratik uygulaması genellikle yapılandırılmış bir yaklaşımı izler. İlk olarak, hedefler ve gereksinimler tanımlanır ve yapay zeka kullanımının mantıklı olup olmadığı, nasıl ve nerede mantıklı olduğu ayrıntılı bir şekilde analiz edilir. Teknoloji seçimi ve mimari tasarım, esnek bir şekilde değiştirilebilen modüler bileşenleri dikkate alır. Veri entegrasyonu ve hazırlanması, yüksek performanslı modellerin temelini oluşturur. Model geliştirme ve MLOps kurulumu, sürekli dağıtım ve izleme süreçlerini oluşturur.

Şirket içi bir yapay zeka platformunun sağladığı avantajlar arasında, standardizasyon ve yeniden kullanım yoluyla azaltılmış geliştirme süreleri, eğitim, dağıtım ve izleme için otomatikleştirilmiş süreçler, tüm uyumluluk gerekliliklerini dikkate alarak mevcut sistemlere güvenli entegrasyon ve veriler, modeller ve altyapı üzerinde tam kontrol yer alır.

Stratejik altyapı olarak yapay zeka platformu

Yönetilen bir yapay zeka çözümü olarak, şirket içi yönetilen bir yapay zeka platformu, teknolojik bir karardan çok daha fazlasını temsil eder. Rekabet gücü, dijital egemenlik, kurumsal çeviklik ve uzun vadeli inovasyon kapasitesi üzerinde temel etkileri olan stratejik bir değişimi temsil eder. Piyasa verileri, şirket deneyimi ve düzenleyici gelişmelerden elde edilen kanıtlar net bir tabloyu ortaya koymaktadır: Yapay zekayı benimseme konusunda ciddi olan şirketlerin, yönetişim, esneklik ve değer yaratma arasında denge kuran tutarlı bir platform stratejisine ihtiyacı vardır.

Ekonomik gerekçeler, farklılaştırılmış bir yaklaşımı savunur. Harici bulut hizmetleri düşük giriş engelleri ve hızlı deneme olanağı sunarken, maliyet yapıları sistemler ölçeklendikçe dahili çözümler lehine önemli ölçüde değişir. Toplam sahip olma maliyeti, tedarikçi bağımlılığı, veri sızdırma ve kontrol eksikliğinden kaynaklanan gizli maliyetler de dahil olmak üzere tüm yaşam döngüsü boyunca dikkate alınmalıdır. Yoğun yapay zeka kullanımına ve sıkı uyumluluk gerekliliklerine sahip kuruluşlar, genellikle ekonomik ve stratejik olarak en uygun çözümü şirket içi veya hibrit modellerde bulurlar.

Avrupa'daki GDPR ve Yapay Zeka Yasası ile birlikte düzenleyici ortam, yapay zeka sistemleri üzerinde şirket içi kontrolü yalnızca arzu edilir kılmakla kalmıyor, aynı zamanda giderek daha gerekli hale getiriyor. Veri egemenliği, "olması güzel" bir özellikten "olması gereken" bir özelliğe dönüşüyor. Verilerin nerede işlendiğini, kimlerin erişebildiğini, modellerin nasıl eğitildiğini ve kararların hangi temele göre alındığını her an gösterebilme yeteneği, bir uyumluluk zorunluluğu haline geliyor. Harici yapay zeka hizmetleri genellikle bu gereklilikleri karşılayamıyor veya ancak önemli ölçüde ek çaba gerektiriyor.

Tedarikçi bağımlılığı riski gerçektir ve her özel entegrasyonla birlikte artar. Modüler mimariler, açık standartlar ve birlikte çalışabilirlik, platform stratejilerine en başından itibaren entegre edilmelidir. Bileşenleri değiştirme, modeller arasında geçiş yapma ve yeni teknolojilere geçiş yapma olanağı, kuruluşun bir tedarikçi ekosisteminin tutsağı haline gelmemesini sağlar.

Kurumsal boyut hafife alınmamalıdır. Teknolojinin erişilebilirliği, onu etkili bir şekilde kullanma becerisini otomatik olarak garanti etmez. Beceri geliştirmek, değişimi yönetmek ve veri odaklı bir kültür oluşturmak sistematik yatırım gerektirir. Dahili bir platform, tutarlı ortamlar, standartlaştırılmış eğitimler ve net sorumluluklar aracılığıyla bu süreçleri kolaylaştırabilir.

Piyasa dinamikleri, yapay zeka yatırımlarının katlanarak arttığını gösteriyor ve Agentic AI, evrimin bir sonraki aşamasını temsil ediyor. Ölçeklenebilir, esnek ve güvenli yapay zeka altyapısının temellerini şimdiden atan şirketler, kendilerini yaklaşan otonom sistem dalgasına hazırlıyor. Yönetilen bir yapay zeka platformu seçmek, inovasyona karşı bir karar değil, sürdürülebilir inovasyon kabiliyetine yönelik bir karardır.

Nihayetinde mesele kontrol meselesine geliyor. Verileri, modelleri, altyapıyı ve dolayısıyla yapay zekadan değer üretme yeteneğini kim kontrol ediyor? Dış bağımlılıklar kısa vadede kullanışlı görünebilir, ancak uzun vadede temel stratejik yetkinlikleri üçüncü taraflara devrederler. Yönetilen bir yapay zeka çözümü olarak şirket içi bir yapay zeka platformu, kuruluşların giderek yapay zeka odaklı bir ortamda ve ekonomide verileri, yenilikçi kapasiteleri ve nihayetinde gelecekleri üzerinde kontrol sahibi olmalarının yoludur.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn