Yapay zekâ kör uçuş yapıyor: Büyük şirketler neden artık kendi verilerini anlamıyor?

Hafife alınan yapay zeka riski: Veri karmaşası şirketlere neden milyonlarca dolara mal olabilir?

Yapay zekâ etrafındaki abartı, üst düzey yöneticiler arasında giderek daha ciddi bir gerçekliğe dönüşüyor. OpenAI, Google ve diğerlerinin dil modelleri giderek daha güçlü hale gelirken, bunların pratikte verimli kullanımı genellikle büyük, ancak çoğu zaman göz ardı edilen bir sorun nedeniyle başarısız oluyor: iç veri karmaşası. Sözleşmeler, sohbet geçmişleri, e-postalar ve elektronik tablolar sayısız silo ve departmana yapılandırılmamış bir şekilde dağıldığında, en zeki yapay zekâ ajanları bile hiçbir şey elde edemiyor veya sadece hayal görüyor. İşte tam da bu zafiyet noktasında hızla büyüyen, milyarlarca dolarlık bir pazar ortaya çıkıyor. Uzmanlaşmış girişimler ve köklü teknoloji devleri, kurumsal veriler için yeni, merkezi işletim sistemi olan sözde semantik veri katmanları oluşturuyor. Ancak bu teknoloji yalnızca muazzam verimlilik kazanımları ve devrim niteliğinde ödeme modelleri getirmekle kalmıyor, aynı zamanda siber güvenlik ve bağımlılık açısından da somut riskler barındırıyor. Bu makale, yapay zekâ geleceğinin mimarisine derinlemesine bir bakış sunuyor ve bu dönüşümün ekonomi için – büyük şirketlerden orta ölçekli işletmelere kadar – ne anlama geldiğini inceliyor.

Bununla ilgili olarak:

• Yapay Zekayı Unframe Hale Getirin | Yapay zekaya hazır veriler. Zaten kullandığınız sistemlerden oluşturulmuştur.

Eski bir sorundan milyar dolarlık bir pazar doğuyor

İş dünyasında yapay zekâya ilişkin tartışma, son iki yılda temelden değişti. Başlangıçta odak noktası hangi dil modelinin en iyi cevapları verdiği iken, şimdi çok daha pragmatik bir yön ön plana çıktı: bu modellerin çalışması gereken verilerin kalitesi, güncelliği ve erişilebilirliği. Geliri iki milyar ABD dolarını aşan ve beş binden fazla çalışanı olan şirketlerden yüz üst düzey veri ve teknoloji yöneticisiyle yapılan bir anket, düşündürücü bir tablo ortaya koyuyor. Katılımcıların neredeyse tamamı (tam olarak yüzde doksan dokuzu), farklı araçlar ve departmanlar arasında tutarlı iş ölçütleri tanımlamakta zorlanıyor. Veri ekiplerinin neredeyse yüzde sekseni, verilerden gerçek anlamda içgörü elde etmek yerine, verilerin hazırlanması için zamanlarının yarısından fazlasını harcıyor. Bu rakamlar, anlamsal tutarsızlığın artık marjinal bir sorun değil, birçok büyük şirketin hala üzerinde çalıştığı işletim sisteminin ta kendisi olduğunu ortaya koyuyor.

Yeni bir sağlayıcı kategorisi, tam da bu boşluğu doldurarak, işletmelerin parçalanmış gerçekliği ile modern yapay zeka sistemlerinin talepleri arasında bir köprü görevi görüyor. Vaatleri, bir şirketin tüm veri kaynaklarını (e-postalardan sözleşmelere, ERP ve CRM sistemlerine kadar) sürekli senkronize edilmiş, yönetişim özellikli bir katmanda birleştirmektir. Bu vaadin başarısı, resmi pazar lansmanından sonraki on iki ay içinde yüz milyon ABD dolarının üzerinde sözleşme hacmi elde eden Kaliforniya-İsrail-Almanya girişimi Unframeörneğinde açıkça görülmektedir. Highland Europe liderliğindeki son elli milyon ABD dolarlık fonlama turu, toplanan toplam fon miktarını yüz milyon ABD dolarına çıkardı. Bu tür büyüme rakamları, yalnızca birkaç yıldır var olan bir pazar segmentinde gerçek, sadece iddia edilen değil, bir ihtiyacın olduğuna dair dikkat çekici bir işarettir.

Geleneksel veri mimarileri neden yapay zekayı engelliyor?

Bu gelişmenin sonuçlarını anlamak için, veri ambarlarının tarihsel işlevine bakmakta fayda var. Onlarca yıldır, bunlar tek bir amaç için optimize edilmişti: geriye dönük raporlama. Çeyreklik rakamlar, satış istatistikleri, yönetim için temel performans göstergeleri – bunların hepsi, periyodik olarak güncellenen, yüksek düzeyde yapılandırılmış veritabanları kullanılarak tatmin edici bir şekilde temsil edilebiliyordu. Bununla birlikte, yapay zeka, özellikle bağımsız kararlar almak veya eylemleri tetiklemek üzere tasarlanmış ajan tabanlı sistemler, temelde farklı bir şeye ihtiyaç duyar. Gerçek zamanlı olarak güncel ve gerçek iş süreçleriyle bağlantılı operasyonel bilgilere ihtiyaç duyar. Bir tedarik zinciri kararını desteklemek için tasarlanmış bir yapay zeka ajanı, üç hafta öncesine ait ve yalnızca geriye dönük analiz için hazırlanmış verilerle çalışamaz.

Bu tutarsızlık, başka bir yapısal sorunla daha da kötüleşiyor. Büyük teknoloji şirketlerinden gelen tahminler, kurumsal verilerin %90'a kadarının yapılandırılmamış olduğunu, belgeler, sohbet geçmişleri, destek talepleri, faturalar ve takvim girişleri arasında dağınık halde bulunduğunu gösteriyor. Bu muazzam bilgi miktarı, geleneksel, elektronik tablo tabanlı veri depolarının kapsamı dışında kalıyor ve geleneksel analiz araçları için erişilemez durumda. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış içeriği tutarlı bir şekilde temsil eden birleşik bir anlamsal katman olmadan, çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri bir araya getirmek ve bir yapay zeka modeline güvenilir bir bağlam olarak sağlamak neredeyse imkansız kalıyor.

Üretken yapay zekâ için veri olgunluğunu değerlendiren ayrı bir kıyaslama projesi, farklı ağırlıklandırmalarla da olsa yapısal olarak benzer bir bulguya ulaşıyor. Bu çalışmada, ankete katılan yöneticilerin %59'u, üretken yapay zekânın verimli kullanımının önündeki en büyük engel olarak veri kalitesi ve tutarlılığını gösterirken, bunu %50 ile parçalanmış veri ortamları ve yine %50 ile veri güvenliği ve gizlilik sorunları takip ediyor. Ayrıca, üretken yapay zekâ kullanan şirketlerin yalnızca %13'ünün müşteri veya çalışan bilgileri gibi hassas verilerin filtrelenmeden dil modellerine akmasını engelleyebildiği de dikkat çekicidir. Bu, teknik uyumluluk sorunlarının çok ötesine uzanan ve doğrudan veri koruma ve düzenleyici sorumluluk alanına giren bir yönetim açığına işaret etmektedir.

Yeni veri katmanının ardındaki iş modeli

Unframe gibi sağlayıcıların izlediği temel ilke dört işlevsel adımda açıklanabilir. İlk olarak, kurumsal sistemler, uygulamalar, veri depoları, dosyalar ve API'ler platforma bağlanır. Ardından, bu heterojen kaynaklar, tüm kuruluşa uygulanan tek, yönetişim özellikli bir veri katmanına dönüştürülür. Üçüncü adım, kaynak sistemlerle sürekli senkronizasyonu içerir ve veri katmanının yalnızca eski bir anlık görüntü olmaktan ziyade, işletmenin gerçek durumunu yansıtmasını sağlar. Sadece dördüncü adımda, bu temel yapay zeka, analitik ve otomasyonu desteklemek için kullanılır – hepsi aynı tutarlı temel üzerine inşa edilmiştir.

Kavramsal olarak, bu yaklaşım, öncelikle fiziksel süreçleri simüle etmek için değil, kuruluşun bir tür dijital ikizine benzemektedir. Bunun yerine, müşterileri, ürünleri, sözleşmeleri ve işlemleri tutarlı bir şekilde haritalandırmaya hizmet eder. Bu modelin ekonomik cazibesi, her yeni yapay zeka uygulamasının ilgili iş verilerine erişmek için sıfırdan başlamak zorunda olmamasında yatmaktadır. Bunun yerine, her uygulama aynı, zaten temizlenmiş ve zenginleştirilmiş temelden yararlanır. Bu, yapay zeka projesinin en karmaşık ve genellikle hafife alınan kısmı olan veri entegrasyonu ve temizliğinin yalnızca bir kez yapılması gerektiğinden, her sonraki yapay zeka girişiminin maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir.

Unframe sunduğu çözümü, her kullanım durumu için ayrı model eğitimi gerektirmeden özelleştirilmiş çözümlere dönüştürülebilen modüler, yeniden kullanılabilir yapı taşları olarak tanımlıyor. Framery olarak adlandırılan yapı, altyapının bulutta, şirket içi veya hibrit bir ortamda çalıştırılıp çalıştırılmadığına bakılmaksızın, herhangi bir Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) teklifine, API'ye, veritabanına veya dosya formatına bağlanabilen açık bir platform katmanı olarak işlev görüyor. Avrupa, özellikle de Alman şirketleri için önemli bir diğer husus ise platformun herhangi bir özel dil modeli sağlayıcısından bağımsız olarak çalışması, yani belirli bir sağlayıcıya bağlı olmamasıdır. Ayrıca, Avrupa Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve AB'nin yapay zeka yasasına uyumluluk açıkça belirtiliyor. Veriler, varsayılan olarak, açıkça talep edilmedikçe müşterinin sistem sınırlarının dışına çıkmamalıdır.

Güvensizliğin hakim olduğu bir piyasada güven sinyali olarak sonuç odaklı fiyatlandırma

İş stratejisinin özellikle dikkat çekici bir yönü, fiyatlandırma modelinde yatmaktadır. Gerçek faydadan bağımsız olarak lisans ücreti alan geleneksel yazılım sağlayıcılarının aksine, Unframe sonuç odaklı bir faturalandırma modeline güvenmektedir. Müşteriler yalnızca bir çözümün kanıtlanabilir şekilde işe yaradığı ve sonuç verdiği zaman ödeme yaparlar. Bu karar kesinlikle tesadüfi değil, aksine yönetim kurullarındaki derinlere kök salmış şüpheciliğe doğrudan bir yanıt niteliğindedir. Şirketin kurucu ortağının kamuoyuna açıkladığı gibi, şirketler vakaların büyük çoğunluğunda başarısız olan çözümleri finanse etmekten bıktılar ve bu nedenle gerçek başarı için ödeme yapılan bir model talep ediyorlar.

Bu gözlem, yıllarca üretim sistemlerine entegre etmeden "kavram kanıtı" projeleri üzerinde deneyler yapan birçok şirketin daha geniş deneyimiyle örtüşmektedir. Umut vadeden yapay zeka kullanım örneklerinin önemli bir birikimi, sayısız pilot proje ve yine de günlük operasyonlarda neredeyse hiçbir şeyin kullanılmaması – bu, birçok şirketin bu yeni sağlayıcı kategorisine yönelmesinin başlangıç ​​noktasını özetlemektedir. Bu vaadin ekonomik özü, başarısız bir projenin riskini yalnızca müşteriden, en azından kısmen sağlayıcının kendi riskine kaydırmakta yatmaktadır. Bu, teşvik yapısını temelden değiştirir ve özellikle yukarıda bahsedilen %400'lük net gelir tutma oranının (mevcut müşterilerin harcamalarını ortalama olarak bir yıl içinde dört katına çıkarması anlamına gelir) gözlemlenen büyüme dinamiklerinin temel nedenlerinden biri olması muhtemeldir.

Müşterilerin kimler olduğu ve bunun pazar olgunluk düzeyi hakkında neyi ortaya koyduğu

Bahsi geçen referans müşteriler, çeşitli sektörlere dair ilginç bir tablo çiziyor. Bunlar arasında gayrimenkul şirketleri Cushman & Wakefield ve Avison Young, siber güvenlik şirketi Armis ve İsviçre yayıncılık şirketi NZZ yer alıyor. Ayrıca, havayollarının mürettebat planlamasını optimize etmesi ve perakendecilerin satış promosyonlarını planlaması için kullanım örnekleri de rapor ediliyor. Gayrimenkul, medya, güvenlik, havacılık ve perakende sektörlerindeki bu dağılım, bunun tek bir sektöre özgü bir çözüm değil, aksine çok farklı ekonomik bağlamlarda ortaya çıkan sektörler arası bir altyapı sorunu olduğunu gösteriyor.

Şirketin coğrafi ve organizasyonel yapısı da ilgi çekicidir. Merkezi Kaliforniya, Cupertino'da bulunan ve Tel Aviv ile Berlin'de ek ofisleri olan Unframe , Amerikan sermayesini, İsrail teknolojik gelişimini ve Avrupa pazarına yakınlığı bir araya getiren, teknoloji sektörüne özgü transatlantik veya kıtalararası bir yapılanmayı temsil etmektedir. Almanya odaklı bir şirket için, operasyonel kurucu ortağın açıkça Berlin'den çalışması ve şirketin Berlin'deki Mind the Tech konferansı gibi Avrupa dijital etkinliklerine defalarca katılması özellikle önemlidir. Bu, daha sıkı veri koruma gereksinimleri ve şirket verilerinin Amerikan bulut sağlayıcılarına kontrolsüz transferine karşı genel olarak daha temkinli bir tutum nedeniyle Kuzey Amerika pazarından farklı gereksinimlere sahip olan Avrupa pazarına yönelik bilinçli bir stratejik odaklanmayı işaret etmektedir.

Rekabet ortamı ve teknoloji devlerinin yarışı

Tanımlanan eğilim, uzmanlaşmış girişimlerle sınırlı değildir. Köklü teknoloji şirketleri de parçalanmış kurumsal veri sorununu önemli bir büyüme alanı olarak belirlemiştir. Dell Technologies, Nvidia ile birlikte, on yıllarca parçalanmış kurumsal veriyi eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürmeyi hedefleyen bir Yapay Zeka Veri Platformu geliştirmiştir. Dell'de kıdemli bir ürün pazarlama yöneticisi, veri sorununa çözümün yalnızca depolama düzeyini ele almaması, veri alımından ve düzenlenmesinden orkestrasyona kadar tüm süreci kapsaması gerektiğini, böylece verilerin nihayetinde grafik işlemcilerinin işlem gücüne güvenilir bir şekilde ulaşmasını sağlaması gerektiğini yerinde bir şekilde ifade etmiştir.

IBM, 2026 için temel veri trendlerine ilişkin değerlendirmesinde, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere birleşik erişim sağlayan entegre bir platform olmadan şirketlerin analitik ve otonom otomasyonu gerekli hız ve güvenilirlikle uygulayamayacaklarını da vurguladı. Dünyanın en eski ve en büyük BT şirketlerinden birinin bu değerlendirmesi, bunun küçük satıcılar için niş bir sorun değil, sektör genelinde kritik bir darboğaz olarak tanımlanan temel bir yapısal zorluk olduğunu ortaya koyuyor. Önemli olarak, IBM, dağıtılmış verilerin entegrasyonu ve otonom yapay zeka sistemleri için gerekli altyapının geliştirilmesinin geniş bir ortak ve teknoloji ekosistemi gerektirdiğinden, hiçbir satıcının bu sorunu tek başına çözemeyeceğini açıkça vurguluyor.

Bu değerlendirme, gerçek rekabet dinamiklerine önemli bir ışık tutuyor. Ortaya çıkan pazar, tüm değer zincirine tek bir kazananın hakim olduğu bir pazar değil; aksine, farklı odak noktalarına sahip, bazıları birbirini tamamlayan, bazıları ise birbiriyle rekabet eden çok sayıda sağlayıcıdan oluşuyor. K2View gibi uzmanlaşmış sağlayıcılar, özellikle operasyonel, üretime hazır veri mimarilerine odaklanırken, Dell ve Nvidia gibi altyapı şirketleri temel bilgi işlem kapasitesini sağlıyor ve Unframe gibi platform sağlayıcıları ise ham veri ile dağıtılabilir yapay zeka uygulamaları arasındaki boşluğu dolduruyor.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Resim: Xpert.Digital

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

Yönetilen bir yapay zeka platformu, yapay zeka için her şeyi kapsayan, endişesiz bir çözümdür. Karmaşık teknoloji, pahalı altyapı ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış hazır bir çözüm alırsınız – genellikle sadece birkaç gün içinde.

Başlıca avantajlara genel bakış:

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

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizde kalır. Verilerinizi üçüncü taraflarla paylaşmadan güvenli ve mevzuata uygun işlemeyi garanti ediyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlar için ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personel için yüksek başlangıç ​​yatırımları tamamen ortadan kalkar.

🎯 Asıl işinize odaklanın: En iyi yaptığınız şeye konsantre olun. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe hazır ve ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlıyor ve modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlıyoruz.

Daha fazla bilgi burada:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Yönetişim, hafife alınan bir rekabet faktörüdür

Yapay zekâ hakkındaki kamuoyu tartışmalarında sıklıkla göz ardı edilen bir husus, yönetişim meselesidir; yani, hangi verilere kimin erişebileceği, verilerin nasıl işlendiği ve belirli yapay zekâ kararlarına nasıl geri izlenebileceği konusundaki kontrol. Yukarıda bahsedilen yüz veri yöneticisiyle yapılan anket, katılımcıların yüzde seksen yedisinin yapay zekânın verilerini nasıl kullandığı ve yorumladığı konusunda daha fazla şeffaflık talep ettiğini göstermektedir. Bu oldukça yüksek bir rakamdır ve yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliğine duyulan güvenin ikincil bir konu değil, kuruluşlar içinde daha geniş kabul görmeleri için temel bir ön koşul olduğunu göstermektedir.

Ankete katılan şirketlerin önümüzdeki üç ila beş yıl için orta vadeli öncelikleri bu tabloyu doğruluyor. Çeşitli veri kaynaklarında ölçeklenebilirlik %92, veri ve temel performans göstergelerinin (KPI'lar) taşınabilirliği %83 ve yapay zekanın yönetişimi ve gözlemlenebilirliği %82 oranında öncelik olarak belirtiliyor. Bu üç öncelik yakından ilişkilidir. Sistem sınırları boyunca tutarlı, ölçeklenebilir veri yapıları olmadan güvenilir bir yönetişim kurulamaz ve yönetişim olmadan, herhangi bir ölçeklendirme, özellikle Avrupa Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Avrupa Birliği'nin artık yürürlükte olan yapay zeka yasasıyla ilgili olarak, önemli yasal ve itibar riskleriyle ilişkilendirilir.

Bu durum, özellikle Alman ve Avrupa şirketleri için önemlidir, çünkü düzenleyici çerçeve Amerika Birleşik Devletleri veya Asya'nın büyük bir bölümüne göre önemli ölçüde daha katıdır. Yapay zekâ için bir veri katmanı uygulayan Avrupa şirketleri, kişisel verilerin nasıl korunacağı, işleme prosedürlerinin nasıl belgeleneceği ve bir anlaşmazlık durumunda yapay zekâ sistemi kararlarının nasıl şeffaf hale getirilebileceği konularını en başından itibaren dikkate almalıdır. Bu gereksinimleri mimarilerine en başından itibaren dahil eden, örneğin verilerin tamamen kendi sistem sınırları içinde kalmasına izin veren sağlayıcılar, daha az katı düzenlemelere sahip ABD bulut altyapılarına öncelikle güvenen rakiplerine göre yapısal bir avantaj elde ederler.

Alman KOBİ'leri için ekonomik sonuçlar

Şimdiye kadar bahsedilen referans müşteriler ağırlıklı olarak büyük, uluslararası faaliyet gösteren şirketler olsa da, geleneksel olarak Alman ekonomisinin omurgasını oluşturan Alman KOBİ'leri için bu konunun ne kadar geçerli olduğu sorusu akla geliyor. İlk bakışta, daha küçük şirketler için durum daha az dramatik görünüyor, çünkü doğal olarak daha az sisteme ve daha az veriye sahipler. Bununla birlikte, daha yakından incelendiğinde, yıllar içinde organik olarak büyüyen ve muhasebe, envanter yönetimi, müşteri ilişkileri yönetimi ve iletişim için çeşitli bağımsız çözümler uygulayan KOBİ'lerin, yapısal olarak benzer bir parçalanma sorunuyla karşı karşıya olduğu ortaya çıkıyor – sadece daha küçük ölçekte.

Dolayısıyla, en önemli ekonomik soru, sorunun var olup olmadığı değil, sınırlı BT bütçeleri göz önüne alındığında birleşik bir veri katmanına yapılan yatırımın ekonomik olarak haklı çıkarılıp çıkarılamayacağıdır. Unframe tarafından öncülük edilen sonuç odaklı fiyatlandırma modellerinin ortaya çıkışı burada önemli bir rol oynayacak gibi görünüyor, çünkü bu model küçük şirketler için finansal riski önemli ölçüde azaltıyor. Aynı zamanda, milyarlarca dolarlık şirketler için tasarlanmış kapsamlı platformlardan ziyade, orta ölçekli işletmeler için daha yalın, daha özel çözümlerin yerleşeceği varsayılabilir. Bununla birlikte, tutarlı, sürekli senkronize edilmiş bir veri katmanının herhangi bir anlamlı yapay zeka uygulaması için ön koşul olduğu temel mantığı, şirket büyüklüğünden bağımsız olarak geçerliliğini koruyor.

Yeni veri katmanına ilişkin riskler ve açık sorular

Bu gelişme büyük ilgi görse de, beraberindeki riskler göz ardı edilmemelidir. Tüm kurumsal veri ortamının birleşik, merkezi bir katmana taşınması, siber suçlular için son derece cazip bir hedef oluşturmaktadır. Bu merkezi veri katmanının başarılı bir şekilde ele geçirilmesi, tek bir izole sistemin ihlalinden çok daha kapsamlı sonuçlar doğurabilir; zira bu durum, tüm şirketin müşteri, sözleşme ve finansal verilerine anında erişim sağlayabilir. Bu nedenle, bu tür platformların güvenlik mimarisi son derece sağlam olmalı ve şirketler, bir sağlayıcı seçerken ayrıntılı erişim haklarının nasıl kontrol edildiğini ve şifreleme standartlarının nasıl uygulandığını dikkatlice incelemelidir.

Daha stratejik bir risk ise tek bir platform sağlayıcısına bağımlılıktır. Unframe belirli bir dil modeline bağlı olmadığını açıkça vurgulasa da, altta yatan veri katmanı yine de önemli bir yapısal bağımlılığı temsil etmektedir. Bir şirket başka bir sağlayıcıya geçmeye karar verirse, yıllar içinde büyümüş şirket çapındaki bir veri katmanını taşımak, büyük ERP sistemlerini değiştirmenin bilinen zorluklarına benzer şekilde, önemli bir girişim olacaktır. Bu tür bir kilitlenme etkisi, sağlayıcılar tarafından nadiren ele alınır, ancak her stratejik kararın değerlendirilmesinde dikkate alınmalıdır.

Son olarak, sonuçların gerçek kalitesi sorunu hala ortada duruyor. En gelişmiş veri katmanı bile, ondan türetilen yapay zeka kararlarının hatasız olacağını garanti edemez. Özellikle bağımsız olarak eylemler başlatan otonom, ajan tabanlı sistemlerde, hatalar durumunda sorumluluk sorunu çözümsüz kalmaktadır. Bir yapay zeka ajanı, hatalı senkronize edilmiş bir veri katmanına dayanarak yanlış bir iş kararı verirse (örneğin, bir sözleşme maddesini yanlış yorumlarsa veya hatalı bir tedarik zinciri kararı verirse), sorumluluk sorunu hemen ortaya çıkar; bu sorun, hem sözleşmesel hem de düzenleyici olarak bugüne kadar yeterince ele alınmamıştır.

Gerçek ilerlemenin objektif bir değerlendirmesi

Bu gelişmenin eleştirel bir değerlendirmesi, abartılı kurtuluş vaatleri konusunda temkinli olmayı gerektiriyor. Yapay zekanın birkaç gün içinde kurumsal bir ortamda uygulanabileceği ve üretime hazır hale getirilebileceği fikri, seçilmiş, açıkça tanımlanmış kullanım durumlarında doğru olabilir, ancak karmaşık iş süreçlerinin büyük çoğunluğu için gerçekliğin önemli ölçüde basitleştirilmesi olasılığı yüksektir. Bulut altyapısının tanıtılması veya ERP sistemlerinin uygulanması gibi önceki dijital dönüşüm dalgalarıyla ilgili deneyimler, teknik olarak gelişmiş çözümlerin bile örgütsel direnç, kaynak sistemlerdeki yetersiz veri kalitesi ve iş gücü arasında değişime isteksizlik nedeniyle düzenli olarak başarısız olduğunu göstermektedir.

Aynı zamanda, altta yatan teşhisin tartışmasız doğru olduğu da bir gerçektir. Kurumsal verilerin parçalanması gerçektir, ampirik olarak iyi belgelenmiştir ve yapay zekanın verimli kullanımı için en önemli darboğazlardan birini temsil etmektedir. Bu nedenle, soru, birleşik, yapay zeka uyumlu bir veri katmanının mantıklı olup olmadığı değil, belirli bir şirketin kendine özgü tarihsel sistem yapısı, risk toleransı ve mevcut bütçesi için en ekonomik olarak uygulanabilir yolun hangisi olduğudur. Bu konuyu ele almakta şimdiye kadar tereddüt eden şirketler için, son iki yıldaki piyasa gelişmeleri önemli bir ipucu vermektedir: İzole, koordinasyonsuz pilot projelerle denemeye devam edenler, orta vadede tutarlı bir veri altyapısına erken yatırım yapan rakiplerinin gerisinde kalacaklardır.

Veri silolarını ortadan kaldırmak: Birlikte çalışabilir kurumsal yapay zekaya giden yol

Önümüzdeki yılların gelişimi, farklı veri katmanları ve yapay zeka platformları arasında birlikte çalışabilirlik için tek tip standartların oluşturulup oluşturulmamasına büyük ölçüde bağlı olacaktır. Sektör, farklı veri katmanı ve yapay zeka modeli sağlayıcılarının sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasına olanak tanıyan açık protokoller geliştirmeyi başarırsa, bu mevcut bağımlılık risklerini önemli ölçüde azaltacak ve rekabeti müşterilerin yararına yoğunlaştıracaktır. Bu yönde atılan ilk adımlar, örneğin, mevcut, şirket içi yapay zeka asistanlarının tamamen değiştirilmesini gerektirmeden entegrasyonu sağlayan açık arayüz protokollerinin desteğiyle zaten görülebilir.

Geleneksel olarak yeni dijital teknolojileri benimsemekte oldukça tereddütlü olan, ancak uluslararası standartlara göre katı ve birçok açıdan örnek teşkil eden bir veri koruma kültürüne sahip Alman işletmeleri için bu gelişme ilginç bir stratejik fırsat sunmaktadır. Avrupa uyumluluk gereksinimlerini en başından itibaren mimarilerine entegre eden sağlayıcılar, özellikle Almanca konuşulan ülkelerde, veri işleme uygulamaları geleneksel olarak daha az şeffaf ve daha az katı düzenlemelere tabi olan tamamen Amerikan sağlayıcılara göre güven açısından önemli bir avantaj elde edebilirler. Tutarlı, yönetişime hazır bir veri katmanını erken aşamada kuran Alman şirketleri, yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda düzenleyici bir rekabet avantajı da elde edeceklerdir; bu da Avrupa yapay zeka mevzuatının pratik uygulaması daha da ivme kazandıkça önümüzdeki yıllarda giderek daha değerli hale gelecektir.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet vermekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein∂xpert.digital iletişime

Beni +49 7348 4088 965 numarasından arayabilirsiniz .

LinkedIn