Yapay zeka uzmanları yok olma tehlikesiyle mi karşı karşıya? Neden artık akıllı yapay zeka platformları insan köprüsünün yerini alıyor?

Kurumsal yapay zeka mimarisinin dönüşümü: İnsan eşleştirme paradigmasından akıllı bağlam entegrasyonuna

Uzun bir süre, yapay zekayı bir iş ortamında uygulamak, kişiye özel, emek yoğun projelerle eş anlamlıydı. Karmaşık yazılımlar daha da karmaşık bir iş gerçekliğiyle karşılaştığında, denenmiş ve test edilmiş çözüm daha fazla insan uzmanlığıydı. Bu kritik rolde, İleriye Dönük Mühendisler olarak adlandırılan, katı teknoloji ile her müşterinin kendine özgü gereksinimleri arasında esnek bir köprü görevi gören, geliştirici, danışman ve ürün yöneticisinden oluşan son derece uzmanlaşmış karmalar öne çıktı. Standart ürünlerin yetersiz kaldığı durumlarda, ayrıntılı özel çözümler ürettiler, uyarladılar ve oluşturdular. Bu model altın standarttı ve çığır açan dijitalleşme projelerine olanak sağladı.

Ancak insan aracılığına dayanan bu paradigma, temel sınırlarına ulaşıyor. Yapay zeka teknolojisinin katlanarak ilerlemesiyle, oyunu kökten değiştiren yeni nesil platformlar ortaya çıkıyor. Pahalı uzmanların manuel çevirilerine güvenmek yerine, bu akıllı sistemler, veri yapıları ve iş süreçlerinden yönetişim kurallarına kadar iş bağlamını doğrudan yorumlama ve entegre etme yeteneğine sahip. Bu değişim bir dönüm noktasını işaret ediyor ve yalnızca insan entegratörünün rolünü değil, aynı zamanda yerleşik iş modellerini ve yatırım stratejilerini de zorluyor.

Bu makale, insan odaklı bir yapay zeka mimarisinden platform merkezli bir yapay zeka mimarisine geçişi derinlemesine inceliyor. Ölçeklenebilirlik çağında manuel yaklaşımın yapısal zayıflıklarını vurguluyor ve bağlam farkındalığına sahip platformların, makine tarafından okunabilir semantik ve otomatik öğrenme döngüleri aracılığıyla nasıl üstün ekonomik ve operasyonel avantajlar yarattığını gösteriyor. Bu, işletmelerin giderek daha otomatik hale gelen bir dünyada nasıl değer yaratacaklarını, büyüyeceklerini ve rekabet güçlerini nasıl koruyacaklarını yeniden tanımlayan bir değişim.

Akıllı platformlar neden bireysel sistem entegratörünün rolünü yeniden tanımlıyor?

Kurumsal yapay zekâ projelerinin uygulanmasında karşılaşılan dirençlere klasik yanıt, daha fazla personel alımıydı. İleriye Dönük Mühendisler, teknoloji ve gerçek dünya iş uygulamaları arasında esnek bir köprü görevi görerek bu boşluğu uzun süre doldurdu. Teknik karmaşıklığı özel çözümlere dönüştürdüler ve başlangıçta birlikte çalışması amaçlanmayan sistemleri işlevsel hale getirdiler. Uzun bir süre, bu yaklaşım kurumsal çapta dijitalleşme projelerini uygulamak için standart modeldi. Ancak yapay zekâ katlanarak geliştikçe, işletmelerin temel gereksinimleri de aynı şekilde gelişti. Modern yapay zekâ platformlarının kapsamlı manuel entegrasyona güvenmeden iş bağlamını doğrudan yorumlama yeteneği, kuruluşların BT altyapılarını oluşturma ve ölçeklendirme biçimlerinde bir dönüm noktası teşkil ediyor.

Bu gelişme, sistem entegratörlerinin iş modellerini zorlamakla kalmıyor, aynı zamanda manuel özelleştirmenin maliyet etkinliği, öğrenme süreçlerinin ölçeklenebilirliği ve uzun vadeli yatırım getirileri hakkında daha derin soruları da gündeme getiriyor. Kurumsal yapay zeka alanında şu anda devam eden temel teknolojik dönüşümler, kuruluşların insan kaynakları, mimari kararlar ve iş modelleriyle ilgili stratejilerini yeniden düşünmeleri gerektiğini gösteriyor.

İçin uygun:

• İleriye Dönük Mühendisler ve Yapay Zeka: Manuel Ayarlamadan Stratejik Danışmanlığa Değişen Rol

Sistem bütünleştirici yaklaşımın işlevlerinin kapsamı ve operasyonel gerçekliği

İleriye Dönük Mühendis, özünde mühendis, danışman ve ürün uzmanının bir karışımıdır ve misyonu, müşteri ortamına doğrudan dalmak ve standart ürün ekiplerinin genellikle karşılayamadığı son derece özelleştirilmiş çözümler sunmaktır. Bu rol, geleneksel bir yazılım geliştiricisi veya sistem yöneticisinin rolüyle aynı değildir; aksine, yüksek karmaşıklık ve özel gereksinimlere sahip ortamlarda başarılı olan uzmanlaşmış bir işlevsel kategoriyi temsil eder.

İleriye Dönük Mühendis'in tipik sorumlulukları, kurumsal entegrasyonun birçok boyutunu kapsar. Müşteri ekipleriyle yakın bir şekilde çalışarak iş süreçlerini, iş akışlarını ve kurumsal özelliklerini anlarlar. Bu çalışma, yüzeysel dokümantasyon çalışmalarının ötesine geçer ve insanların organizasyonel yapılar içinde nasıl çalıştıklarına dair derin ve örtük bir bilgi gerektirir. İleriye Dönük Mühendis, her bir müşteri kuruluşuna özel olarak uyarlanmış entegrasyonlar, veri hatları ve altyapı çözümleri geliştirir. Bu faaliyetler, önceden tanımlanmış yapılandırmaların çok ötesine geçer ve genellikle daha önce bu şekilde ortaya çıkmamış sorunlara yenilikçi yaklaşımlar gerektirir.

Öncelikli odak noktası, diğer müşterilere kolayca aktarılabilecek genelleştirilebilir çözümler geliştirmek yerine, tek bir kuruluşa veya hatta tek bir departmana özgü yetenekler sağlamaktır. Bu, her uygulamanın kendine özgü özelliklere sahip olduğu son derece kişiselleştirilmiş bir yaklaşımla sonuçlanır. Esasen, ileriye yönelik konuşlandırılmış mühendisler, ürün ekibi ile gerçek müşteri gerçekliği arasında aracı görevi görür. Bu aracı rolü, entegrasyonun karmaşık, her konuşlandırmanın benzersiz ve arıza maliyetinin yüksek olabileceği kritik alanlarda özellikle değerli olduğu kanıtlanmıştır.

Yapay zeka iş dünyasının erken aşamalarında manuel entegrasyon ilkesinin yükselişi

İleriye Dönük Mühendis modelinin kurumsal yapay zeka girişimlerinin ilk aşamalarında neden merkezi bir unsur haline geldiğini anlamak için, bu ilk aşamalardaki teknolojik ortamı göz önünde bulundurmak gerekir. Kurumsal yapay zeka geliştirme sürecinin ilk aşamalarında, mevcut ürünler genellikle esneklik ve mevcut kurumsal ortamların çeşitliliğine uyum sağlama konusunda yetersizdi. Mevcut sistemler genellikle katıydı, belirli kullanım durumlarına yönelikti ve gerçek dünyadaki kurumsal ortamların çeşitliliğini etkili bir şekilde ele alamıyordu.

İleriye Dönük Mühendisler, yazılımları her bir dağıtıma göre uyarlayarak kuruluşların bu sınırlamaların üstesinden gelmelerine yardımcı oldu. Bu destek, sistemlerin eski veri depolarıyla, onlarca yıldır gelişen manuel süreçlerle veya sıkı düzenlemelere tabi gereksinimleri olan uyumluluk gerektiren ortamlarla iletişim kurması gereken durumlarda özellikle değerliydi. Modern yapay zeka sistemlerini, genellikle tamamen farklı paradigmalarla tasarlanmış eski teknolojik katmanlarla bağlama konusunda bu mühendislerin uzmanlığı eşsizdi.

İleriye Dönük Mühendisler, ürünlerin kapsamlı özelleştirme gerektirdiği senaryolarda doğal çözüm stratejisi haline geldi. Müşteri verileri genellikle parçalanmış ve modern veri entegrasyonu için hiç tasarlanmamış birden fazla eski sisteme dağılmıştı. Her müşteri sisteminin kendine özgü özelliklerine yönelik otomatik çözümler eksik olduğundan, karmaşık veri kanalları manuel olarak tasarlanıp uygulanmak zorundaydı. Ticari değer elde etmek, müşteri organizasyonunun, pazarlarının, rakiplerinin ve stratejik hedeflerinin derinlemesine bir bağlamsal anlayışını gerektiriyordu.

Bu yaklaşım, özellikle uygulamaların seyrek ve müşteri sözleşmesi başına iş hacimlerinin çok yüksek olduğu bir dönemde, uzun bir süre boyunca oldukça başarılı oldu. Büyük finans kuruluşları, kendilerine özgü operasyonel gereksinimlerini karşılayan özel çözümler için milyonlarca dolar harcadı. Tescilli üretim süreçlerini korumak isteyen sanayi devleri, özel entegrasyon çözümlerine önemli yatırımlar yapmaya istekliydi. Bu bağlamda, ileriye yönelik konuşlandırılmış mühendislerin istihdamı yalnızca mantıklı olmakla kalmayıp, aynı zamanda başarılı kurumsal anlaşmalar için çoğu zaman zorunluydu.

Ölçeklenebilirlik gereksinimlerinin olduğu çağda manuel entegrasyon ilkesinin yapısal sınırlamaları

Ancak, kurumsal yapay zekâya ilişkin iş dünyası büyük ölçüde değişti. Modern yapay zekâ platformları, aynı düzeyde manuel çeviriye gerek kalmadan veri kümelerindeki anlamı, yapıyı ve ilişkileri yakalayarak bağlamı doğrudan analiz etmeye ve anlamaya başlıyor. Bu yeni teknolojik ortamda, FDE ağırlıklı hizmet modeli, yalnızca iyileştirilmiş işe alım veya eğitimle çözülemeyecek temel zorluklarla karşı karşıya.

İlk kritik sınır, veri değişkenliği ve model karmaşıklığının ölçeklenebilirliğini koruyan insan entegrasyonu düzeyini aştığı zamandır. İleriye yönelik konuşlandırılmış mühendisler, çeşitlilik iş akışlarında bulunduğunda, yani çeşitli müşteriler arasındaki farklar öncelikle insanların işlerini nasıl organize ettiklerinden kaynaklandığında çarpıcı biçimde etkilidir. Ancak yapay zekâ sistemleri, kurumsal süreç farklılıklarının çok ötesine uzanan birden fazla düzeyde değişkenlik getirir. Ham verilerin kendisinde, bu verilerin istatistiksel özelliklerinde, farklı veri öğelerinin anlam düzeylerinde, veri güncelleme sıklığında ve bu verilerin zaman içindeki kalitesinde ve tutarlılığında değişkenlik vardır. Bu verileri işlemek için kullanılan modellerde, bu modellerin hiperparametrelerinde, model hassasiyeti gerekliliklerinde ve model performansını değerlendirme kriterlerinde değişkenlik vardır.

Yönetişim gereklilikleri, kendi değişkenlik katmanlarını beraberinde getirir. Farklı yargı bölgelerinin farklı veri koruma yasaları vardır. Farklı sektörlerin farklı uyumluluk gereklilikleri vardır. Her bir kuruluşun, otomatik karar alma sistemlerine olan güveni sınırlayan kendi iç yönetişim yapıları vardır. Bu karmaşıklığı yalnızca insan entegrasyonuyla yönetmek ölçeklenebilir değildir. Bu karmaşıklığa ayak uydurmak için otomatik, bağlam farkında veri ve model katmanları gereklidir.

İkinci kritik sınır, otomatik ve manuel olarak aracılık edilen bilgi aktarımı arasında ortaya çıkan öğrenme döngüsü dinamiklerinde yatmaktadır. Yapay zekâ sistemleri, sürekli geri bildirim döngüleri sayesinde gelişir. Bu sistemler geri bildirimi ne kadar hızlı toplayabilir, modelleri yeniden eğitebilir ve revize edilmiş sürümleri üretime ne kadar hızlı aktarabilirse, gerçek iş değerine o kadar hızlı ulaşırlar. Ürün sistemi ile müşteri bağlamı arasında insan aracılar bulunduğunda, bu geri bildirim döngüleri önemli ölçüde yavaşlar. Otomatik öğrenme kanalları, ürünlerin daha hızlı gelişmesini ve daha yüksek hassasiyetle ilerlemesini sağlar. Ürün sisteminden gelen telemetri, tüm ürün portföyünü iyileştiren içgörüler üretmek için müşteriye özel bağlamsal bilgilerle sürekli olarak birleştirilebilir.

Manuel FDE modelinde, geri bildirimler genellikle epizodik ve anekdotsaldır. İleriye yönelik görevlendirilen bir mühendis, sahada birkaç ay geçirdikten sonra müşterilerin çözümle ilgili X sorunu yaşadığını ve bunun da geçici bir ayarlamaya yol açtığını bildirir. Bu bilgi sistematik olarak kaydedilmez, diğer müşterilerdeki sorunlarla birleştirilmez veya ürün geliştirme süreci boyunca standartlaştırılmaz. Öğrenme döngüsü parçalı ve yetersizdir ve ürün ekibini daha iyi tasarım kararlarına sistematik olarak yönlendirmede başarısız olur.

Üçüncü kritik sınır, mühendislerin her müşteri dağıtımına derinlemesine dahil olmasıyla ortaya çıkan ürün sınırlarının belirsizleşmesinde yatar. Gerçek bir ürünün temel özelliklerinden biri tekrarlanabilirliğidir. Bir ürün, her uygulama sıfırdan tamamen yeniden yapılandırma gerektirmeden farklı müşterilere dağıtılabilir. İleriye dönük dağıtım yapan mühendisler her müşteri dağıtımına dahil olduklarında, her dağıtımı benzersiz tasarımlar ve tescilli çözümler gerektiren tek seferlik, benzersiz bir yapıya dönüştürme riskiyle karşı karşıya kalırlar. Bu durum, birden fazla kuruluş genelindeki toplu bağlamdan öğrenmesi ve genelleme yapması amaçlanan bir yapay zeka platformu için temelden yıkıcıdır. Her dağıtım tamamen benzersizse, dağıtımların birbirini güçlendirmesi için standart bir yol yoktur.

Teknolojik dönüm noktası: Bağlam farkındalığına sahip platformlar yeni bir temel olarak

Yeni nesil kurumsal yapay zeka platformları, bağlamsal değerlendirmeleri doğrudan sistem mimarisinin özüne yerleştirerek temel bir mimari değişim yaratır. Bu değişim, sistemlerin kapsamlı insan müdahalesi gerektirmeden her ortama otomatik olarak uyum sağlamasını sağlayan ontolojiler, anlamsal katmanlar ve uyarlanabilir bağlayıcılar gibi çeşitli teknolojik mekanizmalar aracılığıyla sağlanır.

İlk temel fark, bu modern platformlarda bağlamın makine tarafından okunabilir hale gelmesidir. Eski sistemler, bağlamı konsept geliştiricilerinde yakalardı: İnsanlar bir müşterinin iş süreçlerini anlar ve ardından bu anlayışı gayri resmi olarak zihinlerinde tutar veya yapılandırılmamış belgelere kaydederlerdi. Yeni platformlar ise her katmanda anlamı yakalar ve sistemler arasında eşleyerek yapay zekâ sistemlerinin verileri anlamlı bir şekilde yorumlamasını sağlar. Örneğin, bir anlamsal katman, farklı müşteri veri öğeleri arasındaki ilişkiyi yakalayabilir: Sistem A'daki "müşteri numarası"nın Sistem B'deki "müşteri kimliği"ne eşdeğer olması, her ikisinin de aynı işletme birimlerine atıfta bulunması ve Sistem A'da kaydedilen işlemlerin Sistem B'de doğrulanması gerektiği.

İkinci temel değişim, özelleştirmenin insanlardan sistemlere kaymasıdır. Eski modelde, özelleştirme manuel bir işlemdi: Bir mühendis müşterinin koduna bakar, eski arayüzleri anlar ve ardından iki dünya arasında köprü kurmak için yeni kodu yazardı. Bağlam farkında sistemlerde ise özelleştirme, manuel kodlamayla değil, yapılandırma ve makine öğrenimiyle sağlanır. Bir sistem, bir mühendisin müşteri koduyla etkileşime girmesine gerek kalmadan farklı veri kaynaklarını otomatik olarak tanıyabilir, yapılarını anlayabilir ve uygun dönüşümleri formüle edebilir.

Üçüncü temel değişim, öğrenme süreçlerinin sürekliliğinde yatmaktadır. FDE modelinde, her dağıtım bir sıfırlamaydı. Bir mühendisin A müşterisinde aylarca sahada topladığı bilgi, B müşterisindeki dağıtıma sistematik olarak uygulanamıyordu. Bağlam odaklı bir modelde, içgörüler birikir. Platform yüz müşteriye dağıtılırsa, bu doksan dokuz önceki dağıtımdan elde edilen bilgi, yüzüncü dağıtım için bağlam görevi görür.

Dördüncü temel değişim, yönetişim süreçlerinin ölçeklenebilirliğinde yatmaktadır. Manuel modelde, bir yönetişim yöneticisinin doğrudan denetim yoluyla politikalara uyumu sağlaması gerekiyordu. Otomatik modelde ise meta veriler ve veri soyağacı platformun kendisine yerleştirilerek, yönetişim gereksinimlerinin algoritmik olarak uygulanmasına olanak tanırken, sistem otomatik olarak ölçeklenir.

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

Ekonomik dönüşüm: Bireylere bağımlılıktan platform etkinliğine

İleriye dönük mühendislere dayanan kuruluşların iş modeli, bağlam farkındalığına sahip platformlar kullanan kuruluşların iş modelinden temelde farklıdır. Bu ekonomik dinamik, teknolojik değişimin neden bu kadar ekonomik baskıyla birlikte geldiğini açıklamaktadır.

FDE'ye bağlı bir modelde, bir mühendisin müşteri entegrasyonuna harcadığı her saat, diğer müşterilere aktarılmayan bir fırsat maliyetini temsil eder. Bir mühendis, Müşteri A ile on altı hafta geçirerek sistemlerini, süreçlerini ve yönetişim gereksinimlerini öğrenir. Bu on altı haftalık öğrenme süreci, dağıtımdan sonra neredeyse tamamen ortadan kalkar. Bu mühendis daha sonra Müşteri B'ye geçtiğinde, tüm öğrenme sürecini sıfırdan başlatmak zorunda kalır. Bazı aktarımlar (eski sistemleri entegre etme teknikleri, genel en iyi uygulamalar) olsa da, bağlama bağlı içgörülerin büyük kısmı kaybolur.

Dahası, bir mühendisin yazdığı her özelleştirme, kuruluş için uzun vadeli bir taahhüt haline gelir. Müşteri A, yalnızca kendi veritabanı sürümünde çalışan özel bir entegrasyon betiği alırsa, bu betiğin yıllarca bakıma ihtiyacı olacaktır. Veritabanı sürümü güncellendiğinde, iş süreçleri değiştiğinde, yeni entegrasyon noktalarına ihtiyaç duyulduğunda, betiğin tekrar uyarlanması gerekir. Bu bakım, her yeni müşteriyle biriken sabit bir maliyettir. Her biri yüz adet özel betiğe sahip yüz müşteri, katlanarak artan bir teknik borç yükü yaratır.

Dahası, ileri konuşlandırılmış mühendislere güvenmek, pazara ve müşterilere ürünün henüz tam olarak tamamlanmadığı sinyalini verir. Gerçek bir ürün, minimum özelleştirmeyle dağıtılabilir olmalıdır. Bir kuruluş, müşterilerine yapay zeka çözümünün tam dağıtımının son derece yetenekli bir mühendisin üç aylık taahhüdünü gerektirdiğini söylediğinde, bir sinyal göndermiş olur: bu gerçek bir ürün değil, hizmet tabanlı bir yaklaşımdır. Bu, bir kuruluşun ölçeklenebileceği müşteri sayısını sınırlar. On adet son derece yetenekli ileri konuşlandırılmış mühendisi olan tipik bir kuruluş, yirmi ila kırk müşteriye hizmet verebilir (görevlerin karmaşıklığına bağlı olarak). Bu, büyüme için önemli ölçüde sınırlı bir ölçekleme potansiyelini temsil eder.

Bağlam-farkında platformlar ise ölçek ekonomisi yaratır. Bir finansal hizmetler ontolojisinin ilk uygulaması, mimari kararlar, anlamsal modelleme ve teknolojik altyapıya önemli yatırımlar gerektirir. Ancak, bu ilk uygulama, sonraki uygulamaları katlanarak daha hızlı ve daha uygun maliyetli hale getirir. İkinci bir finansal müşteri, mevcut anlamsal modeli yalnızca kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlayarak geliştirebilir ve aylarca süren geliştirme süresinden tasarruf edebilir. Yüzüncü müşteri ise platforma entegre doksan dokuz yıllık öğrenme deneyiminden faydalanır.

Bu ölçek ekonomileri, aynı sayıda çalışana sahip bir kuruluşun yüzlerce hatta binlerce müşteriye hizmet vermesini sağlar. Ekonomik avantaj oldukça büyüktür. Bağlam farkındalığına sahip bir platform geliştirmeye milyonlarca dolar yatırım yapan bir kuruluş, bu yatırım değerini katlanarak daha büyük bir müşteri segmentine yayabilir.

Bilgi Yapısı Mimarisi: Teknolojik Bir Uygulama

Bu mimari değişimin pratikte nasıl uygulandığını anlamak için somut bir teknolojik örneğe bakmak faydalı olacaktır. Modern kurumsal yapay zeka platformlarında uygulanan Bilgi Dokusu mimarisi, bu değişimin paradigmatik bir örneği haline gelmektedir.

Bilgi dokusu, veri kaynaklarını, işletme sınıflandırmalarını ve operasyonel meta verileri tek bir anlam grafiğinde birleştirir. Bu grafik yapısı, yapay zekâ modellerinin, temsilcilerinin ve karar sistemlerinin işletmenin kendisi hakkında düşünmesini sağlar. Daha önce "müşteri grubu"nun ne anlama geldiğini veya "müşteri türü" ile nasıl ilişkili olduğunu bilmeyen bir yapay zekâ modeli, artık bu kavramları doğrudan bilgi grafiğinden alabilir. Farklı iş birimlerinin nasıl ilişkili olduğunu bilmeyen bir karar sistemi ise artık bu yapıları bilgi dokusundan okuyabilir.

FDE faaliyetlerinin bilgi yapısı işlevselliğiyle somut olarak değiştirilmesi çeşitli biçimlerde gerçekleşir. İleriye yönelik konuşlandırılmış bir mühendis, müşteri iş akışlarını yürütülebilir sistemlere çevirir. Bir bilgi yapısı eşdeğeri, alan anlamlarını ontolojilere, yani kavramların ve bunların ilişkilerinin makine tarafından işlenebilir biçimsel temsillerine kodlar. Bir mühendis, farklı veri biçimlerini uzlaştırmak için dönüşümler yazarak verileri sistemler arasında normalleştirir. Bir bilgi yapısı eşdeğeri, veri biçimi farklılıklarını otomatik olarak algılayan ve uygun dönüşümleri öneren uyarlanabilir şema ve meta veri katmanları kullanır.

Bir mühendis, sistemler arasında bağlantı noktalarını değiştirerek özel veri hatlarını entegre etti. Bir bilgi yapısı, birçok sistemde çalışan genelleştirilmiş bağlayıcılar olan birleşik veri bağlayıcıları ve API'leri kullanır. Bir mühendis, belirli veri öğelerinin yanlış ellere geçmediğini, erişim kontrolünün uygulandığını ve veri soyunun izlenebilir olduğunu doğrulayarak yönetimi manuel olarak yönetir. Bir bilgi yapısı, bu gereksinimleri doğrudan veri akışı mimarisine yerleştirerek soy ve politika uygulamasını otomatikleştirir.

Bu teknolojik dönüşüm önemsiz değil. Mimari, anlambilim ve altyapıya önemli yatırımlar gerektiriyor. Ancak bu yatırımlar yapıldığında, ölçek ekonomileri açıkça görülüyor.

Kuruluşlar ve stratejik kararları için çıkarımlar

Yapay zeka platformlarını değerlendiren iş liderleri için FDE'ye bağımlı modellerden bağlam farkında modellere geçiş, dikkatlice değerlendirilmesi gereken birkaç stratejik soruyu gündeme getiriyor.

İlk soru, incelenen platformun halihazırda gerçek ölçek ekonomileri sağlayıp sağlamadığı, yoksa hala proje aşamasında takılıp kaldığıdır. Basit bir teşhis testi: Platform, her müşteri uygulamasının ileriye yönelik konuşlandırılmış bir mühendis gerektirdiğini iddia ediyorsa, platform ölçeklenebilir bir ürüne gerçek anlamda geçiş yapmamış demektir. Son derece uzmanlaşmış gereksinimleri karşılayan mükemmel bir ürün olabilir, ancak ölçeklenebilir bir ürün değildir.

İkinci soru, bir şirketin yapay zeka teknolojisine yaptığı yatırımların gerçekten yeniden kullanılabilir bir temele mi yol açtığı, yoksa her yatırımın ayrı ayrı mı kaldığıdır. Bir şirket, müşteri A için belirli bir yapay zeka uygulaması geliştirmeye yatırım yaparsa ve bu yatırım müşteri B için uygulamayı kolaylaştırmazsa, şirket ayrı ayrı uygulamalara yatırım yapmış olur. Bağlam farkındalığına sahip platformlar, ontolojik yapılara, anlamsal modellere ve yönetişim çerçevelerine yapılan yatırımların her yeni müşteri için yeniden kullanılmasını sağlamalıdır.

Üçüncü soru, bir kuruluşun gelecekte ne tür bir yeteneğe ihtiyaç duyacağıdır. İleriye dönük konuşlandırılmış mühendislere olan ihtiyaç tamamen ortadan kalkmayacak, ancak gerekli işin niteliği önemli ölçüde değişecek. Kuruluşlar, aylarca sahada kod yazan mühendislere ihtiyaç duymak yerine, soyut anlamsal modeller tasarlayabilen, bağlamsal yapıları genelleştirebilen ve diğer mühendislerin yeniden kullanımına olanak tanıyan ontolojik yapılar oluşturabilen daha fazla mimara ihtiyaç duyacak. Odak noktası, bireysel problem çözmeden sistematik bilgi yapılandırmasına kayıyor.

Yeni mimaride yönetişim ve uyumluluk

İnsan odaklı yönetimden platform odaklı yönetime geçişe yönelik yaygın bir itiraz, yönetişim gerekliliklerinin bunu engellediğidir. Düzenlemeye tabi sektörlerdeki şirketler, tüm veri kullanımının denetlenebilir ve doğrulanabilir olması gerektiğini ve yönetişim kararları için insan uzmanlığının gerekli olduğunu savunuyor. Bu anlaşılabilir bir itiraz, ancak bağlam farkındalığına sahip platformların yönetişimi uygulama mekanizmalarını genellikle yanlış anlıyor.

Geleneksel yaklaşımda, yönetişim insan incelemesi yoluyla sağlanır. Bir veri koruma görevlisi, belirli veri kategorilerinin belirli amaçlar için kullanılmadığını manuel olarak doğrular. Bir uyumluluk yöneticisi ise veri erişimlerinin denetim günlükleri arasında tutarlı olup olmadığını kontrol eder. Bu süreç zaman alıcı, hataya açık ve ölçeklenebilir değildir.

Bağlam farkındalığına sahip bir platformda, yönetişim otomatikleştirilmiştir. Veri öğelerinin sınıflandırmasını tanımlayan meta veriler platforma gömülüdür. Hangi veri kategorilerinin hangi amaçlar için kullanılabileceğini açıklayan yönergeler, yürütülebilir kurallar olarak kodlanmıştır. Sistem, bir yapay zeka işlemi yürütülmeden önce, söz konusu işlemin yönetişim çerçevesine uygun olup olmadığını otomatik olarak kontrol edebilir. Uygun değilse, sistem işlemi engeller veya gerçekleştirilmeden önce onay ister.

Bu otomatik yönetim modeli, manuel yönetimden yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha titizdir. Bir insan değerlendirici, yorgunluk veya dikkatsizlik nedeniyle hata yapabilir. Otomatik bir sistem ise aynı değerlendirmeyi on binlerce kez aynı şekilde gerçekleştirir. Bu, bağlam farkındalığına sahip platformların, ileriye yönelik mühendislere veya diğer manuel süreçlere dayalı yaklaşımlardan daha iyi yönetişim sonuçları sunabileceği anlamına gelir.

Düzenlemeye tabi sektörler için bu, bağlam farkındalığına sahip platformlara geçişin yönetişim kalitesinde bir gerileme değil, aksine bir iyileşme anlamına geldiği anlamına gelir. Denetçiler, hangi verilerin kullanıldığı, hangi modellerin uygulandığı ve hangi yönetişim kurallarının incelendiği gibi bilgiler de dahil olmak üzere her yapay zeka işleminin eksiksiz ve değiştirilemez izlerini görebilmelidir. Bu, manuel insan incelemesine güvenmekten gerçekten daha güçlü bir denetim pozisyonudur.

Farklı müşteri segmentleri için çıkarımlar

FDE'ye bağımlı modellerden bağlam-farkında modellere doğru genel bir geçiş kaçınılmaz olsa da, bu geçiş farklı müşteri segmentlerinde farklı şekillerde ortaya çıkmaktadır.

Orta ölçekli kuruluşlar için bu değişim dönüştürücü niteliktedir. Tarihsel olarak, bu kuruluşlar genellikle ileriye yönelik konuşlandırılmış mühendislerin maliyetlerini karşılayamıyordu ve bu da onları kurumsal yapay zeka çözümlerinin dışında bırakıyordu. Ölçeklenebilir ve minimum özelleştirme gerektiren bağlam farkındalığına sahip platformlar bu pazarların önünü açıyor. Orta ölçekli bir finansal hizmet sağlayıcısı artık, özelleştirmeye milyonlarca dolar harcamak zorunda kalmadan, finansal hizmetlerin nasıl çalıştığını zaten anlayan bir platforma erişebiliyor.

Büyük kurumsal müşteriler için bu değişim, daha az dönüşüm anlamına gelmiyor. Büyük bir kuruluş, önemli bir FDE varlığının maliyetini karşılayabilir. Ancak böyle bir kuruluş artık bu yöne yatırım yapmayı veya bağlam farkındalığına sahip bir platform benimseyip iç uzmanlığını, özel kod yazmak gibi zahmetli bir iş yerine platformu izleme, doğrulama ve sürekli iyileştirmeye odaklamayı seçebilir.

Sistem entegratörleri ve danışmanlık firmaları için bu değişim, iş modellerinde köklü bir dönüşüm anlamına geliyor. Geleneksel olarak manuel özelleştirme ve entegrasyon yoluyla değer üreten şirketler, bu değer kaynağının erozyona uğradığını görecekler. Bu kaçınılmaz olarak ölümcül değil, aksine yeniden konumlandırma gerektiriyor. Danışmanlık firmaları, rollerini "kod yazan uygulayıcı"dan "iş dönüşümüne liderlik eden stratejik danışman"a dönüştürebilirler. Mevcut kurumsal süreçlere geçişi yönetebilir, ekipleri yeni sistemleri etkili bir şekilde kullanmaları için eğitebilir ve yeni teknolojik yeteneklerden değer yaratmak için iş süreci tasarımı gerçekleştirebilirler.

Platform olgunluğunun ve uygulama kalitesinin ölçülmesi

Kuruluşlar farklı yapay zeka platformları arasında seçim yaparken, bu platformların olgunluğunu ve gerçek ölçeklenebilirliğini değerlendirmek giderek daha önemli hale geliyor. İleriye dönük konuşlandırılmış mühendislerin varlığı başlı başına olumsuz bir sinyal olmasa da (büyük kuruluşlar geçici olarak uzman mühendislere ihtiyaç duyabilir), bu durum bazı soruları gündeme getirmelidir. Doğru teşhis sorusu "Bu platformun ileriye dönük konuşlandırılmış mühendislere ihtiyacı var mı?" değil, "Bu platform neden onlara ihtiyaç duyuyor?" olmalıdır.

Bir platformun FDE (Fonksiyonel Veri Entegrasyonu) gerektirmesi anlaşılabilir bir durumdur, çünkü müşteri kuruluşlarının platform kapsamının tamamen dışında gereksinimleri vardır. Ancak, bir platform bağlam farkındalığından yoksun olduğu, yapılandırma yoluyla uyarlanabilirlik sağlayamadığı ve heterojenliği yönetemediği için FDE'ye ihtiyaç duyuyorsa, bu durum platformun henüz üretim olgunluğuna ulaşmadığının bir göstergesidir.

Bir diğer teşhis testi, belirli bir müşteri grubu için ikinci ve üçüncü uygulamaların ne kadar hızlı gerçekleştirilebileceğidir. Bir finans kuruluşundaki ilk uygulama altı ay, ikinci ve üçüncü uygulamalar ise altı hafta sürüyorsa, bu, platformun ölçeklendiğine ve alan hakkında bilgi biriktirdiğine dair iyi bir işarettir. Her uygulama altı ay sürüyorsa, uygulama sayısı ne olursa olsun, bu gerçek bir ölçeklendirmenin gerçekleşmediğinin bir işaretidir.

Yapay zeka endüstrisinin yapısı için uzun vadeli etkiler

FDE'ye bağımlı modellerden bağlam-farkında modellere geçişin, yapay zeka sektörünün yapısal gelişimi açısından geniş kapsamlı etkileri bulunmaktadır.

Platform sağlayıcıları, belirli alanlar veya sektörler için derin bağlamsal zekayı kodlayabilme yeteneklerine dayanarak kendilerini daha güçlü bir şekilde farklılaştıracaklardır. Finansal hizmetler alanlarında gerçek uzmanlığa sahip ve bu uzmanlığı ontolojilerine, anlamsal modellerine ve yönetişim yapılarına kodlayabilme yeteneğine sahip bir sağlayıcı, genelci yaklaşımlara sahip sağlayıcılara göre önemli bir rekabet avantajına sahip olacaktır.

Bu da, uzmanlaşmış dikey platformların genel yatay platformlardan daha iyi performans gösterme olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. Uzmanlaşmış bir finansal hizmetler sağlayıcısı, uyumluluk gerekliliklerinin alana özgü olduğunu, risk modelleme yöntemlerinin farklılık gösterdiğini ve müşteri sınıflandırmasının sektör standartlarına uygun olduğunu anlayabilir. Geniş bir müşteri tabanına sahip genel bir sağlayıcı ise bu özellikleri genelleştirmek zorunda kalacak ve bu da optimum olmayan sonuçlara yol açacaktır.

Bu aynı zamanda yapay zeka sektörünün, derin alan uzmanlığının savunulabilir bir farklılaştırıcı haline geldiği bir tür konsolidasyon sürecinden geçtiği anlamına geliyor. Belirli sektörlerde niş pozisyonlara sahip girişimler, daha derinlemesine uzmanlaşmış olmaları nedeniyle daha geniş çapta ilgili platformlardan daha iyi performans gösterebilir.

Bu, sektörün, altyapı katmanı sağlayıcılarının (temel yetenekler sağlayan) ve alan uzmanlığını kodlayan alan odaklı katman sağlayıcılarının bir arada var olduğu ve birbirini tamamladığı bir tür iki katmanlı yapı geliştirdiği anlamına gelir. Bir kuruluş, alan odaklı istihbarat sağlayıcı B tarafından kodlanırken, A sağlayıcısından bir temel model oluşturmayı tercih edebilir.

BT'de dönüm noktası: FDE'lerden bağlam farkında platformlara

İleriye yönelik konuşlandırılmış mühendislerden bağlam farkındalığına sahip platformlara geçiş, yalnızca teknolojik bir evrim değil, aynı zamanda kurumsal kuruluşların BT altyapılarını kavramsallaştırma ve oluşturma biçimlerinde köklü bir dönüşümdür. Bu değişim, ekonomik zorunluluklar (platformların ölçeklenebilirliği ve insanların ölçeklenebilirliği), teknolojik zorunluluklar (modern yapay zeka sistemlerinin bağlamı anlama yeteneği) ve stratejik zorunluluklar (platform zekasına yapılan yatırımın uzun vadeli getirisi ve proje odaklı özelleştirme) tarafından yönlendirilmektedir.

İş liderleri için bu, yapay zeka platformlarının değerlendirilme şeklinin değişmesi gerektiği anlamına geliyor. Artık "Bu platform bizim özel sorunumuzu çözebilir mi?" diye sormak yeterli değil. Doğru soru şu: "Bu platform ölçeklenebilir mi, eğer değilse neden?" Bu soruların cevapları, önümüzdeki yıllarda stratejik yatırım kararlarını şekillendirecek.

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

 

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi