Yapay zekâ kusursuz verilere ihtiyaç duymaz: Şirketlere yıllara mal olan yanlış algı – Geçiş efsanesine son verin

Sonsuz hazırlıkların sonu: Yapay zeka nihayet gerçek katma değeri nasıl sunuyor?

Yapay zekâ muazzam bir potansiyele sahip olmasına rağmen, iş pratiğinde çoğu zaman pahalı bir yanılsamaya dönüşüyor. Bunun nedeni basit olduğu kadar ölümcül de: Şirketler, farkında olmadan iddialı yapay zekâ girişimlerini devasa, kaynak yoğun veri taşıma projelerine dönüştürüyor. Hızlı ve ölçülebilir iş sonuçları elde etme orijinal hedefi, mükemmel veri altyapısı ve merkezi veri ambarlarında sorunsuz konsolidasyon için uzun süren bir mücadeleye dönüşüyor. Hazırlıklara milyarlarca dolar harcanırken, şirketlerin üçte ikisi pilot aşamasında takılı kalıyor ve gerçek değer yaratımı göz ardı ediliyor.

Bu makale, "altyapı öncelikli" bir stratejiye katı bir şekilde bağlı kalmanın neden düzenli olarak başarısızlığa yol açtığını ve yapay zeka başarısı için neden tam bir veri geçişinin mutlaka gerekli olmadığını ortaya koyuyor. Çok ihtiyaç duyulan bir paradigma değişimini özetliyor: Somut iş sonuçlarından geriye doğru plan yapan ve birleşik veri erişimine güvenenlerin, yıllarca süren BT mega projelerinin tamamlanmasını beklemelerine gerek yok. Verileri olduğu yerde tutmayı, yapay zekaya yalnızca ihtiyaç duyduğu özel bağlamı sağlamayı ve çok kısa sürede hedefli "hızlı kazanımlar" yoluyla ölçülebilir başarı elde etmeyi öğrenin. Odak noktasını saf veri mükemmelliğinden pragmatik yapay zeka değer yaratımına kaydırmanın zamanı geldi.

Bununla ilgili olarak:

• UNFRAME.AI: Veri Taşıma Hiçbir Zaman Amaç Değildi. Amaç Yapay Zeka Sonuçlarıydı.

Veri tuzağından kurtulmak: Yapay zekayı sonuç odaklı düşünmek

Yapay zekânın en büyük düşmanı veri geçişidir

Yapay zeka projeleri genellikle teknolojinin kendisinden değil, yalnızca BT altyapı projelerine dönüşmelerinden dolayı başarısız olur. Tüm verilerin birleştirilmesi, yanlışlıkla zorunlu bir gereklilik olarak kabul edilir.

Sonuç odaklı düşünme (tersine mühendislik)

Yapay zekâ için tüm verilerin nasıl hazırlanacağı sorusunu sormak yerine, asıl soru şu olmalı: Yapay zekâ, somut bir iş sonucu elde etmek için şu anda hangi özel veri bağlamına ihtiyaç duyuyor?

Kopya yerine bağlam (Federasyonlu Erişim)

Yapay zekâ, tüm veri ambarına ihtiyaç duymaz. Birleşik veri erişimi, veri sanallaştırma ve RAG (Alma-Artırılmış Üretim) gibi teknolojiler, verilerin kaynak sistemlerinde tutulmasını ve yalnızca sorgulama anında bağlamın bir araya getirilmesini mümkün kılar. Bu, muazzam zaman ve maliyet tasarrufu sağlar.

Durağanlık yerine paralel çalışma

Uzun vadeli veri geçişi (raporlama, geçmiş vb. için ETL süreçleri) devam edebilir ve etmelidir. Ancak yapay zeka girişimi bunun için beklemek zorunda değil, mevcut, dağıtılmış verilere paralel olarak erişebilir.

Çeviklik, mükemmeliyetçiliği yener

Kapsamlı bir veri şeması oluşturmaya çalışmak verimsizdir. Alan odaklı, kullanım senaryosuna özgü bağlam modelleri (veri ağı yaklaşımına benzer) çok daha umut vericidir.

"Hızlı kazanımların" gücü

Paydaşların sıklıkla zedelenen güvenini yeniden kazanmak için, yapay zeka projelerinin yatırım getirisini (ROI) hızla göstermesi gerekir. İdeal bir ilk kullanım örneği (yüksek frekans, ölçülebilir temel, mevcut veri), birkaç hafta içinde somut sonuçlar verir ve böylece daha fazla yatırımı haklı çıkarır.

Şirketler neden milyarlarca doları altyapıya yatırıp nihayetinde katma değer sunmuyor?

Son yıllardaki dijital dönüşüm, tüm sektörleri kapsayan paradoksal bir model ortaya çıkardı. Şirketler yapay zekaya önemli miktarda yatırım yapıyor, ancak çoğu durumda gerçek değer yaratımı beklentilerin altında kalıyor. Bunun nedeni nadiren teknolojinin kendisinde yatıyor. Bunun nedeni, kuruluşların yapay zekaya giden yola yaklaşım biçiminde yatıyor. Ölçülebilir iş sonuçlarına odaklanmak yerine, yapay zeka girişimleri yavaş yavaş kendi başına bir yaşam kazanan ve orijinal amacını yitiren devasa veri altyapısı projelerine dönüşüyor. Yapay zekadan yararlanmak için stratejik bir girişim olarak başlayan şey, çoğu zaman yatırım getirisinde görünür bir sonuç olmadan yıllarca süren veri geçişiyle sonuçlanıyor.

Gartner'ın Aralık 2025 tahminine göre, yapay zekâya yapılan küresel harcamalar 2025'te yaklaşık 1,8 trilyon dolara ulaşacak ve 2029'a kadar 4,7 trilyon dolara çıkması bekleniyor. Aynı zamanda, McKinsey'nin yapay zekânın durumu hakkındaki 2025 Küresel Anketi, ankete katılan şirketlerin %88'inin en az bir iş fonksiyonunda yapay zekâ kullandığını, ancak yaklaşık üçte ikisinin hala deneysel veya pilot aşamada olduğunu gösteriyor. Şirketlerin yalnızca yaklaşık %6'sı, FAVÖK'ün %5'inden fazlasının yapay zekâya atfedilebilir olduğu "yüksek performanslı yapay zekâ şirketleri" olarak nitelendiriliyor. Bu rakamlar, yapay zekâya akan para ile nihayetinde üretilen değer arasında temel bir tutarsızlığı ortaya koyuyor. Bu tutarsızlığın analizi, teknik sorunların çok ötesine uzanan yapısal bir sorunu ortaya çıkarıyor.

Altyapı projesi yapay zeka girişimini nasıl yuttu?

Şirketleri bu duruma sürükleyen mantık zinciri ilk bakışta mantıklı görünüyor. Yapay zekâ veriye ihtiyaç duyar. Veriler çok sayıda sistemde parçalanmış durumdadır. Bu nedenle birleştirilmesi gerekir. Birleştirme, geçişi gerektirir. Geçiş, dönüşümü gerektirir. Dönüşüm, yönetişimi gerektirir. Yönetişim, veri kalitesi programlarını gerektirir. Bu zincirdeki her bir karar tek başına mantıklıdır. Ancak birlikte ele alındığında, bir yapay zekâ girişimini, tek bir yapay zekâ sonucunun görünür hale gelmesi yıllar süren bir veri altyapısı programına dönüştürürler.

Bu olgu verilerde çarpıcı bir şekilde açıkça görülmektedir. Caylent'in 2025 Veri Geçiş Raporu'na göre, ankete katılan şirketlerin yalnızca yüzde altısı en karmaşık geçiş projelerini zamanında tamamladığını bildirmiştir. Katılımcıların neredeyse yarısı, kritik geçişler sırasında beş saatten fazla kesinti yaşamış ve bu da müşteri deneyimi sorunlarına, gelir kayıplarına ve operasyonel gecikmelere yol açmıştır. 500'den fazla şirket incelemesinin analizi, veri geçiş projelerinin yaklaşık yüzde 73'ünün yetersiz planlama, yönetim açıkları ve platforma özgü uzmanlık eksikliği nedeniyle başarısız olduğunu ortaya koymaktadır. Ortalama yüzde 150'lik zaman aşımı istisna değil, kuraldır.

Bu geçiş projeleri kendi dinamiklerini geliştirir. Özel ekipleri kendine çeker, kendi temel performans göstergelerini (KPI'lar) oluşturur ve projenin tamamlanmasına itibarını adayan yönetim kurulu düzeyinde kendi sponsorlarını kazanır. Orijinal yapay zeka kullanım örnekleri bir sonraki aşamaya, ardından geçiş sonrası döneme ertelenir ve sonunda planlama tartışmalarından sessizce kaybolur. Kimse bu sonucu planlamaz. Her biri kendi başına haklı gösterilebilen, ancak birlikte ele alındığında kaynakların ve dikkatin stratejik olarak yanlış tahsis edilmesine yol açan binlerce küçük karardan kaynaklanır.

Tipik bir senaryo sorunu şöyle açıklıyor: Son iki yıldır olduğu gibi, üç aylık iş incelemesi başlıyor. Veri dönüşüm ekibi ilerlemelerini sunuyor. Geçiş %73 oranında tamamlanmış. Veri kalitesi metrikleri altı alanda iyileşmiş. Veri ambarı mimarisi son denetimden geçmiş. Üst düzey yönetici kilometre taşı grafiklerine onaylayarak başını sallıyor. Sonra biri herkesin kaçındığı soruyu soruyor: Yapay zeka ne zaman devreye girecek? Sessizlik hakim oluyor. Biri ikinci aşamadan bahsediyor. Başka biri bağımlılıklara işaret ediyor. On sekiz ay içinde yapay zeka destekli içgörüler vaat eden orijinal zaman çizelgesi, kendi başına bir hayat kazanan veri altyapısı projesinde bir dipnot haline gelmiş durumda.

Yarım kalmış hazırlıkların milyar dolarlık fiyaskosu

Bu sorunun ekonomik boyutu oldukça önemli. Gartner, 2026 yılının sonuna kadar yapay zekâya hazır veriye sahip olmayan kuruluşların yapay zekâ projelerinin %60'ından fazlasının başarısız olacağını ve terk edileceğini öngörüyor. Harvard Business Review, yapay zekâ projelerinin genel başarısızlık oranını %80 olarak belirtiyor; bu oran, yapay zekâ içermeyen BT projelerinin başarısızlık oranının neredeyse iki katı. S&P Global Market Intelligence'ın 2025 yılında yaptığı bir araştırmaya göre, şirketlerin %42'si yapay zekâ girişimlerinin çoğunu terk etmiş durumda; bu oran bir önceki yıla göre %17'den dramatik bir artış gösteriyor. Ortalama bir kuruluş, yapay zekâ prototiplerinin %46'sını üretime geçmeden önce terk etmiş.

Gartner ayrıca, üretken yapay zeka projelerinin en az %30'unun, veri kalitesinin düşük olması, yetersiz risk kontrolleri, artan maliyetler veya belirsiz iş değeri nedeniyle kavram kanıtı aşamasından sonra terk edileceğini öngörüyor. Informatica CDO Insights Survey 2025, yapay zeka başarısının önündeki en büyük engelleri açıkça ortaya koyuyor: veri kalitesi ve olgunluğu (%43), teknik olgunluk eksikliği (%43) ve nitelikli personel eksikliği (%35).

Bu rakamlar, birçok kuruluşta yaygın olan temel bir yanlış anlamayı vurguluyor. Sorun, yapay zeka kullanım örneklerinin başarısız olması değil. Sorun, geçişin bir amaca ulaşmanın aracı olmaktan ziyade, bizzat görevin kendisi haline gelmesidir. Tüm verileri merkezi bir veri ambarında birleştirmek kendi başına bir amaç haline gelirken, orijinal iş değeri arka plana itiliyor. Bu arada, yapay zekaya hazır verilere yapılan yatırımlar hızla artıyor. Gartner, yapay zeka verileri pazarının 2024'te 134 milyon dolardan 2029'da 14,6 milyar dolara ulaşacağını ve yıllık bileşik büyüme oranının %155 olacağını tahmin ediyor. Para akıyor, ancak veri sağlama süreci yinelemeli bir süreç yerine tek parça, hazırlık projesi olarak ele alınırsa, yanlış yöne gidiyor.

Altyapı perspektifinden planlama yapmak yerine, sonucu göz önünde bulundurarak düşünün

Alternatif yaklaşım, temelde farklı bir soruyla başlar. Yapay zekâ için verilerin nasıl hazırlanacağı sorusunu sormak yerine, yapay zekânın belirli bir iş sonucunu sunabilmesi için hangi bağlama ihtiyaç duyduğu sorulmalıdır. Bu bakış açısı değişikliği, tüm proje mimarisini değiştirir.

Çoğu yapay zeka kullanım senaryosu, tamamen taşınmış bir veri portföyü yerine üç ila beş sistemden bağlam gerektirir. Bağlam gereksinimleri spesifiktir. Sözleşme analizi için bir yapay zeka, sözleşmelere, değişikliklere, taraflara ve yükümlülüklere ihtiyaç duyar. Tüm veri ambarına ihtiyaç duymaz. Müşteri hizmetleri için bir yapay zeka, etkileşim geçmişlerine, ürün verilerine ve vaka yönetimi kayıtlarına ihtiyaç duyar. Her kaynak sistemdeki her tabloya ihtiyaç duymaz.

Minimum gerekli veri yolu neredeyse her zaman geçiş projesinin kapsamından daha dardır. Geçiş, akla gelebilecek her türlü gelecekteki sorgu için optimize edilir. Yapay zeka, şu anki özel kullanım durumları için doğru bağlama ihtiyaç duyar. Bu iki gereksinim temelde farklıdır ve bunları eşdeğer olarak ele almak, altyapı projelerinin yapay zeka girişimlerini yutmasının tam olarak mekanizmasıdır.

Yapay zekâ sonucundan geriye doğru çalışırken, gerekli verilerin zaten erişilebilir olduğunu sıklıkla görürüz. Taşınmasına gerek yoktur. Bağlanması, kullanım senaryosuna göre organize edilmesi ve çalışma zamanında kullanılabilir hale getirilmesi gerekir. Etkili yapay zekâ veri yönetimi bu farkındalıkla başlar: önce sonucu tanımlayın, ardından bu sonucu mümkün kılan bağlama giden en basit yolu bulun.

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

Mimari alternatif model olarak birleşik veri erişimi

Veri geçişi olmadan yapay zeka bir kestirme yol değildir. Bu, yapay zekanın üretim ortamlarında gerçekte nasıl çalıştığını yansıtan farklı bir mimaridir. Bu yaklaşımı üç temel ilke karakterize eder.

Öncelikle, birleşik erişim, önceden merkezileştirme gerektirmeden yapay zekayı verilerin bulunduğu kaynak sistemlere bağlar. CRM verileri CRM'de kalır. Belgeler belge deposunda kalır. Operasyonel veriler ERP'de kalır. Yapay zeka katmanı, senkronizasyonu beklemeden bunların tümüne erişebilir. Birleşik veri erişimi, verileri orijinal konumunda tutar, birleşik bir görünüm sağlamak için sanallaştırma tekniklerinden yararlanır ve isteğe bağlı olarak gerçek zamanlı içgörüler sağlar. Verilerin fiziksel olarak merkezi bir konuma taşındığı veri ambarlarının aksine, birleşik erişim veri çoğaltma ile ilişkili riskleri ve maliyetleri ortadan kaldırır ve operasyonel verimliliği artırır.

İkinci olarak, kullanım senaryosuna özgü bağlam modelleri, her bir yapay zeka uygulamasının özel olarak neye ihtiyaç duyduğunu tanımlar. Her şeyi kapsamaya çalışan evrensel bir şema oluşturmak yerine, sistem her bir kullanım senaryosuna özgü varlıkları, ilişkileri ve sinyalleri tanımlar. Bu ilke, alan odaklı ekiplerin kendi verilerini bağımsız olarak yönettiği ve belirli iş gereksinimlerini yansıtan özel yönetim standartlarını koruduğu veri ağı mimarisi kavramıyla uyumludur.

Üçüncüsü, çalışma zamanı derlemesi, bağlamı önceden toplu işlem hatları aracılığıyla değil, karar anında bir araya getirir. Yapay zeka bir soruyu yanıtlaması gerektiğinde, ilgili bağlamı, bağlam nerede olursa olsun, tüm kaynaklardan derler. Senkronizasyon gecikmesi yok. Eski anlık görüntüler yok. Güncel veriler, talep üzerine derlenir. Bu ilke, Geri Alma Destekli Üretim (RAG) mimarilerinin yaygınlaşmasıyla teknolojik olgunluğa erişmiştir. RAG mimarileri, yapay zeka sistemlerinin yalnızca önceden eğitilmiş bilgilere güvenmek yerine, sorgulama anında ilgili harici bilgileri almasını ve bağlama yerleştirmesini sağlar. 2026 yılının ortalarına kadar, kurumsal üretken yapay zeka uygulamalarının %66'sından fazlası RAG mimarilerini kullanacaktır.

Bu mimarinin pratik uygulaması, gerçek dünya kurumsal ortamlarında açıkça görülmektedir. Örneğin, SAP'nin Federasyonlu Makine Öğrenimi Kütüphanesi, SAP Datasphere'in veri federasyon mimarisini kullanarak, çoğaltma veya veri taşıma gerektirmeden SAP ve SAP dışı verileri makine öğrenimi için akıllıca kullanıma sunmaktadır. Avustralya'nın en büyük entegre hizmet sağlayıcılarından biri olan Downer gibi şirketler, merkezi yönetişimle merkezi olmayan çevikliği birleştiren, iş birimlerinin bağımsız olarak yenilik yapmasını ve kurumsal verileri sorunsuz ve güvenli bir şekilde paylaşmasını sağlayan bir federasyonlu veri ve yapay zeka platformu uygulamıştır.

Veri sanallaştırma ve toplu işleme karşılaştırması

Veri sanallaştırma yoluyla birleşik erişim ile geleneksel ETL tabanlı konsolidasyon arasındaki seçim ikili bir seçim değil, ilgili iş yükünün gereksinimleriyle uyumlu hale getirme meselesidir. Veri sanallaştırma, daha küçük, dağıtılmış veri kümelerini sorgularken daha hızlı yanıt süreleri sağlar. Bununla birlikte, artan veri hacimleri ve karmaşık dönüşüm gereksinimleriyle, ETL, önceden tanımlanmış dönüşüm kurallarını kullanarak büyük veri kümelerini işleme yeteneği nedeniyle daha verimli olabilir.

Temel ödünleşme, veri sanallaştırmanın fiziksel konsolidasyonu mantıksal entegrasyonla değiştirmesidir. Sorgular kaynak sistemlere doğrudan eriştiği için daha güncel verilere sahip olursunuz ve tüm verileri tek bir veri ambarına kopyalamanın maliyetinden ve karmaşıklığından kaçınırsınız. Aynı zamanda, her bir altta yatan sistemin kullanılabilirliğine ve performansına bağımlı hale gelirsiniz. Petabayt aralığındaki yoğun analitik sorgular için, önceden hesaplanmış toplamlar ve sütun tabanlı depolama kullanan veri ambarları, ağlar arası birleşik sorgulara göre on kat veya daha fazla daha iyi performans gösterir.

En akıllı çözüm, her iki yaklaşımı da tamamlayıcı bir şekilde kullanmaktır. ETL, raporlama için yapılandırılmış, geçmişe ait verilerin işlenmesini sağlar ve tutarlılığı garanti eder. Veri sanallaştırma, zaman açısından kritik sorgular için canlı veya dağıtılmış verilere çevik erişim sağlar. Yeni bir veri kaynağı entegre edilirken, ETL iş akışlarının değiştirilmesi günler veya haftalar sürebilir. Veri sanallaştırma, geçici veya deneysel veri kaynaklarının anında entegrasyonuna olanak tanır. Bu hibrit yaklaşım, performansı, maliyeti ve esnekliği eşit derecede optimize eder.

Ölçülebilir yapay zeka sonuçlarına giden en kısa yol

Sonuç odaklı yaklaşımın ardındaki ekonomik mantık oldukça ikna edici. Ortalama bir yapay zeka projesinin süresi tanıdık bir kalıbı izler: üç ay planlama, altı ay geliştirme, altı ay test, üç ay devreye alma ve toplamda on sekiz ay yatırım getirisinin elde edilmesi. Gartner'a göre, ortalama olarak yapay zeka projelerinin yalnızca %48'i üretime geçiyor ve yapay zeka prototipinden üretime giden yol sekiz ay sürüyor. Yapay zeka projelerinin sadece %35'i üretime hazır hale geliyor.

Ancak başka bir yol da var. IDC'nin bir araştırmasına göre, başarılı yapay zeka uygulamalarının %92'si on iki ay içinde olumlu bir yatırım getirisi sağlıyor. Şirketlerin %40'ı ise altı ay içinde olumlu bir getiri bildiriyor. Buradaki kilit nokta, doğru başlangıç ​​kullanım senaryosunu seçmek ve aşırı iddialı altyapı hazırlıklarından kaçınmaktır.

Yapay zekâ yatırımlarının hızlı geri dönüşünü sağlayan çerçeve dört ilkeye dayanmaktadır. İdeal ilk kullanım senaryosu yüksek sıklıkta gerçekleşir; söz konusu görev günlük veya haftalık olarak yapılır. Net bir temel çizgisi vardır ve mevcut performans ölçülebilir. Veriler zaten mevcuttur ve kullanım senaryosunun diğer sistemlere bağımlılığı sınırlıdır. Bu kriterler karşılanırsa, birkaç hafta içinde ölçülebilir sonuçlar elde edilebilir.

Bu tür hızlı kazanımların etkisi, anlık finansal getirinin çok ötesine uzanıyor. Bir telekomünikasyon sağlayıcısı, faturalandırmayla ilgili en sık sorulan beş müşteri sorusu için yapay zekâ destekli bir chatbot uyguladı. Çözüm, 60 gün içinde soruların %35'ini insan müdahalesi olmadan çözdü, ortalama çözüm süresini 24 saatten 10 dakikaya indirdi ve müşteri memnuniyeti puanlarını %22 artırdı. Orta ölçekli bir üretici, kritik bir üretim hattında yapay zekâ destekli öngörücü bakım uyguladı. 45 günlük pilot proje, planlanmamış arıza sürelerinde %62 azalma, 157.000 dolarlık üretim kaybının önlenmesi ve bakım maliyetlerinde %28 azalma sağladı. Klarna'nın yapay zekâ asistanı, ilk ayda tüm müşteri sohbet sorularının üçte ikisini çözdü ve ortalama çözüm süresini on bir dakikadan iki dakikanın altına indirdi.

Paydaş güveni neden en değerli para birimidir?

Bu hızlı kazanımlar, salt maliyet tasarrufunun ötesine geçen bir işlev görüyor. Yıllarca süren ve görünür sonuçlar vermeyen altyapı projeleri nedeniyle aşınmış olan paydaş güvenini yeniden tesis ediyorlar. Hızlı başarılar, yapay zekanın iş değeri yarattığına dair hızlı ve somut kanıtlar sunuyor. Bu da karar vericilerin güvenini artırıyor, benimsemeye karşı direnci azaltıyor ve daha büyük yapay zeka yatırımlarının önünü açıyor.

Hızlı ve başarılı kazanımlar, yapay zekânın benimsenmesini hızlandıran olumlu geri bildirim döngüleri oluşturur. İlk başarı, daha geniş çaplı uygulama için coşku ve kaynak yaratır. Uygulamanın genişletilmesi, ek değer ve kurumsal öğrenme sağlar. Bu öğrenme, daha karmaşık uygulamalara ve daha büyük faydalara olanak tanır. Daha büyük faydalar, yapay zekâ yeteneklerine yapılan yatırımların artırılmasını haklı çıkarır.

McKinsey'nin verileri bu mekanizmayı vurguluyor. Yapay zekada yüksek performans gösteren şirketler (yapay zekadan ölçülebilir bir EBIT katkısı sağlayan şirketlerin yüzde altısı), kuruluşlarının dönüştürücü değişim için yapay zekayı kullanmayı amaçladığını bildirme olasılıkları diğerlerine göre üç kat daha fazla. Bu şirketlerin iş akışlarını temelden yeniden tasarlama olasılıkları da diğerlerine göre neredeyse üç kat daha fazla ve bu kasıtlı iş akışı yeniden tasarımı, ölçülebilir iş etkisine ulaşmada en güçlü katkılardan birini gösteriyor. Yüksek performans gösteren şirketler, emsallerine göre daha fazla iş fonksiyonunda düzenli olarak yapay zeka kullanıyor ve yapay zeka ajanlarının kullanımını genişletme olasılıkları üç kat daha fazla.

Sıralı bağımlılık yerine paralel işlem

Göç projesinin durdurulmasına gerek yok. Yapay zekanın ötesinde de amaçlara hizmet edebilir. Düzenleyici raporlama, tarihsel analizler veya iç yol haritasına ilişkin yönetici panoları gerçekten de birleştirilmiş verilere ihtiyaç duyabilir. Bu altyapıyı oluşturmaya yapılan yatırım bu amaçlar için boşa gitmez.

Ancak yapay zeka, geçişin tamamlanmasını beklemek zorunda değil. İkisi paralel olarak çalışabilir. Geçiş, amaçlanan hedeflere yönelik kendi zaman çizelgesine göre devam eder. Yapay zeka ise mevcut verilere karşı sonuçları hemen sunar.

Pragmatik yaklaşım, ölçülebilir iş değeri sağlayacak iki ila üç yapay zeka kullanım senaryosunun belirlenmesiyle başlar. Bunu, her kullanım senaryosu için gerekli olan belirli veri bağlamının haritalandırılması izler. Ardından, bu bağlamın geçiş gerektirmeden doğrudan erişilebilir olup olmadığı incelenir. Son olarak, yapay zeka en dar uygulanabilir veri yolu üzerinde pilot uygulamaya alınır.

Bu yaklaşım, Gartner analisti Haritha Khandabattu'nun bulgularıyla örtüşüyor; Khandabattu, yapay zekânın sürdürülebilir bir şekilde yaygınlaştırılmasını destekleyen temel unsurlara, yani yapay zekâya hazır verilere ve yapay zekâ ajanlarına doğru kademeli bir geçişi tanımlıyor. Yatırımlar, altyapı öncelikli bir stratejiden, veri ve yetenek öncelikli bir mimariye doğru kayıyor. Veri hazırlığını sonradan akla gelen bir şey olarak gören kuruluşlar, pilot aşamasının ötesine geçemeyen %94'lük kesim arasında yer alma olasılığı en yüksek olanlardır.

Yatırım mantığının yeniden düzenlenmesi

Gartner'ın harcama verileri, yatırım mantığında büyük bir değişim yaşandığını ortaya koyuyor. Yapay zeka altyapısı, 2025 yılında 965 milyar dolarla açık ara en büyük harcama kategorisi olmaya devam etse de, büyüme oranı yıllık %29 gibi nispeten ılımlı bir seviyede. Hızlanma başka alanlarda gerçekleşiyor: Yapay zeka verileri yıllık %155, yapay zeka siber güvenliği %74 ve yapay zeka modelleri %68 oranında büyüyor. Para, manşetleri değil, darboğazları takip ediyor.

Yapay zeka veri pazarında büyüme faktörleri daha da belirgin. Sentetik veri üretimi yıllık %178 oranında artarak 2029 yılına kadar 41 milyon dolardan 6,8 milyar dolara ulaşacak. Yapay zekaya hazır veri kümeleri (yani yapay zeka iş akışları için önceden düzenlenmiş, yapılandırılmış veriler) yıllık %136 oranında büyüyor. Şirketler üretimde kısayollar için ödeme yapmaya istekli. Bu, pazarın yavaş ve kapsamlı geçiş yerine hızlı veri hazırlığına değer verdiğinin açık bir işaretidir.

Bu dönüşümden gerçekten değer elde eden, kazanan kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin kurumsal ölçekte çalışmasını sağlayan yeteneklere yatırım yaparlar: veri hazırlığı, yönetişim, entegrasyon ve güvenlik. Tipik harcama oranlarını tersine çevirerek, zamanlarının ve bütçelerinin %50 ila %70'ini veri hazırlığına ayırırlar; yani veri çıkarma, normalleştirme, yönetişim meta verileri, kalite gösterge panelleri ve saklama kontrollerine. Ancak bu veri hazırlığı, tek parça bir geçiş projesi olarak değil, yinelemeli, kullanım senaryosuna dayalı bir süreç olarak anlaşılır.

Veri mükemmeliyetçiliğinden yapay zeka pragmatizmine

Bu analizin temel bulgusu tek bir ilkeyle özetlenebilir: Amaç asla mükemmel bir altyapı oluşturmak değildi. Amaç yapay zekadan sonuç elde etmekti ve neyse ki bu, verilerin tamamen birleştirilmesini gerektirmiyor. Bunu fark eden ekipler, geçişi bir ön koşul olarak görmeyi bırakıp, yapay zeka sonuçlarını gerçekten önemli olan ölçüt olarak değerlendirmeye başlıyorlar.

Veriler her şeyi açıkça ortaya koyuyor. Şirketlerin %88'i yapay zeka kullanıyor, ancak sadece üçte biri bunu ölçeklendirmeye başlamış durumda. Geçiş projelerinin %73'ü, teknolojinin kendisinden değil, uygulama sorunlarından dolayı başarısız oluyor. Şirketlerin %42'si 2025 yılına kadar yapay zeka girişimlerinin büyük çoğunluğunu terk edecek. Aynı zamanda, en üst %6'lık dilim, başarıya giden yolun geçiş projelerini tamamlamakta değil, iddialı hedeflerde, yeniden tasarlanmış iş akışlarında ve hızlı ölçeklendirmede yattığını gösteriyor.

Bu, CIO'lar ve CTO'lar için net bir eylem çağrısı sunmaktadır. Soru artık yapay zeka uygulanmadan önce tüm verilerin nasıl birleştirileceği değil. Soru, bir sonraki yapay zeka kullanım senaryosu için hangi özel veri bağlamına ihtiyaç duyulduğu ve bu bağlamın en hızlı ve en uygun maliyetli şekilde nasıl sağlanabileceğidir. Birleşik erişim, kullanım senaryosuna özgü bağlam modelleri ve çalışma zamanı derlemesi, bu yaklaşımı mümkün kılan mimari araçlardır. Bunlar, tam hazırlık paradigmasını yinelemeli değer yaratma paradigmasıyla değiştirir.

Yapay zekayı altyapı projelerinin ikincil bir faydalanıcısı olarak değil, veri gereksinimlerini belirleyen itici bir güç olarak gören şirketler, pilot aşamadan ölçeklendirme aşamasına en hızlı şekilde geçecek olanlardır. Geçiş projesi devam edebilir, ancak yapay zekanın beklemesi gerekmez.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet vermekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital iletişime

+49 89 89 674 804 (Münih) numarasından arayabilirsiniz .

LinkedIn