ABD (İGFA) – “The State of Enterprise AI Development” başlıklı rapor, en az 100 çalışanı bulunan kuruluşlardan 600’ün üzerinde eser, mühendislik, bilgi ve yapay zeka profesyonelinin görüşlerine dayanıyor. Bulgular, yapay zeka benimsemesinde yeni bir dönüm noktasına gelindiğini gösteriyor. Mevzuya ilgi ve yatırımlar artmaya devam etse de temel data altyapısı tıpkı süratte gelişim gösteremiyor.
Raporun bulgularına nazaran, şirketlerin yüzde 62’si halihazırda üretken yapay zeka ile çalışıyor ve bunların yüzde 38’i tam uygulamaya geçmiş durumda bulunuyor. En yaygın kullanım alanları, yazılım geliştirme (yüzde 72), data tahlili (yüzde 65) ve sohbet robotları (yüzde 59) olarak öne çıkıyor. Bu da bir bakıma yapay zekanın artık iş süreçlerinin doğal bir kesimi haline geldiğini gösteriyor.
Buna karşın birçok kuruluş, gelişmiş yapay zeka için gerekli bilgi altyapısına sahip olmadığını kabul ediyor ve sadece yüzde 29’u birleştirilmiş çok modelli bir veritabanı kullanıyor. Dağınık bilgi kaynakları ise performans, güvenlik ve ölçeklenebilirlik açısından önemli riskler oluşturuyor.
YÖNETİCİLERİN EN BÜYÜK TASASI GÜVENLİK VE DOĞRULUK
Katılımcıların yüzde 83’ü, özel bilgilerin büyük lisan modelleriyle (LLM) paylaşılmasından, yüzde 85’i ise yapay zekâ halüsinasyonlarından telaş duyuyor. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri, doğrulanmış iç dataları kullanarak bu riskleri azaltan güçlü bir tahlil olarak öne çıkıyor.
Ancak iştirakçilerin yüzde 74’ü RAG konusunda kendini orta ve ileri seviyede olarak görse de yalnızca yüzde 3’ü RAG iş akışlarını data mimarilerine entegre etmiş durumda bulunuyor. Bu da teorik bilgi ile kurumsal seviyede uygulama ortasında büyük bir boşluk olduğunu ortaya koyuyor.
Couchbase Yapay Zeka ve Edge Yazılım Geliştirme Lider Yardımcısı Mohan Varthakavi, bahisle ilgili olarak fikirlerini şu cümlelerle paylaştı:
“Kurumsal yapay zekanın evrimi açısından bir dönüm noktasındayız. Üretken yapay zekanın süratle benimsenmesinin, halihazırda devam eden bir dönüşüm dalgasının habercisi olduğunu söyleyebiliriz. Fakat asıl atılımlar, kuruluşlar bu sistemlerin gerisindeki data karmaşıklığı problemlerini çözdüklerinde gerçekleşecek. RAG, daha inançlı ve daha sağlam bir yapay zekaya giden net bir yol sunuyor lakin aktifliği, metin yüklü RAG data hayat döngüsünün tamamını milisaniye suratında desteklemeye bağlı. Bu da birleşik bir geliştirici veritabanı platformu aracılığıyla JSON dataları kullanarak en kolay halde gerçekleştirilebilir. Gelecek, yapay zeka casusları odaklı olacak lakin bu geleceği gerçekleştirmek için bilgi karmaşıklığı, sürat, mimari ve itimat mevzularını ciddiye almamız gerekiyor.”
Rapora nazaran, yapay zeka casuslarının yükselişi de beklentileri değiştiriyor. İştirakçilerin üçte ikisi önümüzdeki bir yıl içinde yapay zeka casuslarını devreye almayı planlarken, sadece yüzde 35’i kapsamlı “guardrails”lere sahip olduğunu belirtiyor. Bu da otonom yapay zeka geliştikçe yönetişim uygulamalarının süratle olgunlaşması gerektiğine işaret ediyor.
Rapor ayrıyeten bilgi entegrasyonunun en büyük darboğazlardan biri olduğunu gösteriyor. İştirakçilerin yüzde 49’u bilgi akışı ve prompt mühendisliği, yüzde 47’si yapılandırılmamış dataların idaresi konusunda zorluk yaşıyor. Birçok kuruluş, farklı bilgi sistemleri ortasında ilişki kurmakta ve yapay zeka çıktılarının hangi bilgilerden beslendiğini izlemekte zorlanıyor.
PERFORMANS BASKISI ARTIYOR
Kuruluşların neredeyse yarısı (yüzde 48), yapay zeka uygulamalarının yarısından fazlasının gerçek vakitli veritabanı performansına muhtaçlık duyduğunu söylüyor. Milisaniye suratında data sürece yeteneği olmadan, yapay zeka sistemleri kullanıcı beklentilerini karşılayamıyor.
Raporun sonuçları, yapay zeka başarısının veri birliği, itimat ve hız üzerine kurulu olduğuna işaret ediyor. Görünen o ki, birleştirilmiş, inançlı ve yapay zekaya uygun bir formda optimize edilmiş data platformlarına yatırım yapan şirketler, hâlâ data siloları ve yavaş sistemlerle uğraşan rakiplerinin önüne geçecek.
Varthakavi son olarak şunları vurguladı: “Yapay zeka uyumlu bir data mimarisi oluşturmanın bir sonraki adımı, silo sistemlerini birleştirmek, dataların hayat döngüsü boyunca güvenliğini sağlamak ve RAG üzere gelişmiş iş akışlarını desteklerken JSON üzere üretken yapay zeka dostu formatlar için optimizasyon yapmaktan geçiyor. Bu yaklaşım, kuruluşların yapay zeka casuslarını ölçeklendirmelerine ve daha derin, daha aksiyona geçirilebilir içgörüler elde etmelerine imkan tanıyacaktır.”
Couchbase, Capella geliştirici bilgi platformu aracılığıyla, bu dönüşümün tam da merkezinde yer alarak, buluttan uç sistemlere kadar esneklik, sürat ve inanç için oluşturulmuş tek bir mimari altında analitik, taşınabilir ve yapay zeka iş yüklerini bir ortaya getiriyor.
COUCHBASE HAKKINDA
Geleneksel veritabanı tahlilleri, bölümler yapay zekayı benimsemek için yarışırken çok taraflılık, performans ve uygun fiyat açısından gitgide artan taleplere cevap vermekte zorlanıyor. Couchbase, yapay zeka dünyasındaki kritik uygulamalar için tasarlanan geliştirici bilgi platformu Capella ile bölüme liderlik ediyor. Couchbase; işlemsel, analitik, taşınabilir ve yapay zeka iş yüklerini problemsiz, tam olarak yönetilen bir tahlilde birleştirerek geliştiricilere ve kurumlara tam esneklikle birlikte uygulama oluşturma ve ölçeklendirme gücü veriyor. Buluttan uca ve ortadaki her şeye kadar fevkalâde performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sunuyor. Couchbase, kuruluşların inovasyonun kapısını aralamasına, yapay zeka dönüşümünü hızlandırmasına ve nerede olursa olsun müşteri tecrübelerini yine tanımlamasına imkan tanıyor. Couchbase’in neden kritik günlük uygulamaların temeli olduğunu www.couchbase.com adresini ziyaret ederek ve bizi LinkedIn ve X’te takip ederek keşfedebilirsiniz.
Couchbase®, Couchbase logosu ve Couchbase eserleriyle bağlantılı isimler ve markalar Couchbase, Inc. şirketinin ticari markalarıdır. Öbür tüm ticari markalar ilgili sahiplerinin mülkiyetindedir.
