Yapay Zekâ Altyapısında Ağların Gözden Kaçan Rolü

Kuruluşlar, yapay zekâyı üretim ortamlarına taşımak için gereken GPU’lara, sunuculara, modellere ve işlem kapasitesine büyük yatırımlar yapıyor. Ancak ajan tabanlı yapay zekâ, ağdan farklı şeyler bekliyor.

Bir sohbet robotu genellikle birinin kendisine soru sormasını beklerken, bir ajana görev verilebilir; ajan farklı sistem ve uygulamalarla etkileşime girebilir, kararlar alabilir ve harekete geçebilir. Ajanlar kuruluş genelinde daha fazla işi üstlendikçe, bu faaliyetlerin büyük bölümü klavye başında kimse olmadan gerçekleşecek.

Google Cloud’un Ajan Tabanlı Yapay Zekâ Çağında Altyapının Durumu raporuna göre kuruluşların %83’ü, üretim düzeyinde otonom sistemleri desteklemek için altyapı yükseltmelerine ihtiyaç duyduğunu belirtiyor. İşlem gücü bu tablonun bir parçası olsa da kuruluşların ağlarına da öncelik vermesi gerekiyor; çünkü ağların, insan çalışanlarınkinden farklı bir düzen izleyen faaliyetleri desteklemesi gerekecek.

9’dan 5’e Çalışma Düzenine Göre Tasarlanmış Ağın Sonu

Kurumsal ağlar onlarca yıldır büyük ölçüde insanların çalışma biçimine göre tasarlanıyor. Çalışanlar iş günü boyunca uygulamalara bağlanıyor, verilere erişiyor ve bulut hizmetlerinden yararlanıyor. Bu da ağ mimarisini ve operasyonlarını şekillendiren, görece öngörülebilir trafik düzenleri oluşturuyor.

Yapay zekâ ve ajan tabanlı sistemler bu denklemi değiştiriyor. Ajanlar günün her saatinde görevleri yerine getirebilir; uygulamalar, API’ler, veri kaynakları ve diğer ajanlarla etkileşime girerek kampüs ağları, veri merkezleri, bulut ortamları ve WAN genelinde daha sürekli ve dinamik trafik akışları oluşturabilir. Kullanım yaygınlaştıkça ağların giderek daha karmaşık bağımlılıkları desteklemesi gerekir; bu nedenle performans, gecikme, dayanıklılık ve güvenlik, güvenilir yürütme açısından kritik önem taşır.

Bu talepler, sorunları belirlemek için izleme araçlarına, bunları araştırıp çözmek içinse insan operatörlere dayanan geleneksel NetOps modellerinin sınırlarını da ortaya çıkarıyor. Yeni nesil NetOps, tek tek cihazları ve olayları yönetmenin ötesine geçerek uygulama ve ajan bağımlılıklarını uçtan uca anlamalı; daha kapsamlı görünürlükten, yapay zekâ destekli ilişkilendirme ve kök neden analizinden ve sorunları proaktif biçimde iyileştirmek için akıllı otomasyondan yararlanmalıdır.

Fırsat, yapay zekâ desteğiyle yönetilen ağlardan yapay zekâ odaklı zekâ ve denetimli özerklikle işletilen ağlara geçmektir. Ağ ekipleri, tekrarlayan sorunları gidermeye daha az, ilkeler belirlemeye, koruyucu sınırlar oluşturmaya ve mimarileri iyileştirmeye daha fazla zaman ayırabilir. 9’dan 5’e çalışma düzenine göre tasarlanmış ağın sonu, yalnızca ağların 7/24 çalışmasıyla ilgili değildir; ağ talebini neyin yönlendirdiğinde ve her zaman etkin, akıllı ve otonom sistemlerden oluşan bir ekosistemi desteklemek için ağların nasıl tasarlanması, güvenliğinin sağlanması ve işletilmesi gerektiğinde yaşanan temel bir değişimle ilgilidir.

Birkaç Yapay Zekâ Aracından Ajan Filolarına

Çoğu kuruluş, yapay zekânın hâlâ kolayca yönetilebildiği bir aşamada; işin farklı alanlarında yardımcı pilotlar, asistanlar ve yapay zekâ uygulamaları kullanılıyor.

Ancak IBM, anketine katılan yöneticilerin yalnızca %11’inin önümüzdeki 12 ay içinde beklenen yapay zekâ ajanı dağıtımlarının ölçeğine tamamen hazır olduğunu tespit etti. Dağıtımlar yaygınlaştıkça ağ ekiplerinin anlamlandırması gereken faaliyetlerin ve araştırması gereken sorunların sayısı artacak; üstelik bu işleri çoğu zaman ek personel olmadan yürütmeleri gerekecek.

Bu nedenle mühendislerin panoları inceleyerek, bilgi toplayarak ve rutin soruları üst kademelere ileterek harcadığı zamanı azaltmak önem taşıyor. Ekiplerin ihtiyaç duydukları anda ilgili operasyonel bilgilere ve sorun giderme rehberliğine ulaşması, her soruyu yanıtlamak için az sayıdaki deneyimli uzmana bel bağlamak yerine uzmanlığın ekipler arasında paylaşılmasını da kolaylaştırabilir. İnsanların uzmanlığından en iyi şekilde, ilke belirlemek, sınırlar koymak ve riskleri değerlendirmek gibi sağduyulu kararlar gerektiren işlerde yararlanılır.

Yapay Zekâ Stratejisinde Ağlara da Söz Hakkı Verilmeli

Yapay zekâ planlaması çoğu zaman modeller, uygulamalar, veriler ve işlem kaynaklarıyla başlar; ancak ağlar da bu görüşmelerin en başından itibaren ele alınmalıdır. Ajanların yararlı önerilerde bulunabilmesi için doğru bağlama ihtiyacı vardır. Ağ operasyonlarında bu, tek başına bir uyarıya ya da ölçüme bakmak yerine kullanıcılar, cihazlar ve uygulamalar hakkındaki bilgilerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak demektir.

Bu bağlam, ekiplerin bir sorunun kaynağına daha hızlı ulaşmasına ve sonraki adımı belirlemesine yardımcı olur. Özellikle ajanlar daha fazla özerklik kazandıkça insan gözetimi önemini korur; bunun için ajanların bağımsız olarak yapabileceklerine ilişkin sınırların açıkça tanımlanması ve bu sınırları uygulayan kontrollerin bulunması gerekir. Ekipler ayrıca bir önerinin neden sunulduğunu ve harekete geçip geçmemeye karar vermeden önce hangi bilgilere dayandığını görebilmelidir.

Gartner’ın öngörüsüne göre, 2029’a kadar BT operasyonlarında yapay zekâ ajanları kullanan kuruluşların en az %70’i, en azından kısmen zayıf kontrollerden kaynaklanan hizmet, güvenlik veya maliyet açısından ciddi sorunlar yaşayacak. Bu nedenle görünürlük, otomasyon, güvenilirlik ve kontrol, yapay zekâ altyapısı planlarına en başından itibaren dâhil edilmelidir.

Her Zaman Etkin Bir Yapay Zekâ Kuruluşu İçin Altyapı Oluşturmak

Ajan tabanlı yapay zekâ, kurumsal ağların kullanım biçimini değiştiriyor. Faaliyetler artık çalışanların çevrimiçi olduğu zamanlara eskisi kadar bağlı değil. Ağ ekiplerinin bu değişimi yönetirken ağı işletmek için gereken iş yükünün de aynı hızla artmasına izin vermemesi gerekecek.

İşletmelerin ağlarını baştan sona yenilemesi gerekmez; ancak yapay zekâ kullanımları arttıkça mevcut altyapılarındaki olası zayıf noktaları belirlemelidir. Özellikle ekiplerin sorunları hızla tespit edebilecek görünürlüğe sahip olmadığı, yanıt sürelerinin kötüleşmeye başladığı veya rutin sorun giderme işlemlerinin hâlâ önemli ölçüde manuel çalışma gerektirdiği noktalar buna dahildir.

Dokuz-beş çalışma düzenine göre tasarlanmış bir ağın yerini; çoğu zaman birbirinden çok farklı programlara ve hızlara göre çalışan insanları, uygulamaları ve ajanları birlikte destekleyen bir ağ almalıdır. Bu altyapının doğru kurulup kurulmadığı, sonuçta işletmelerin zaten önem verdiği ölçütlere yansır: daha az kesinti, bir sorun çıktığında daha hızlı çözüm, daha iyi kullanıcı deneyimleri ve sorunların izini sürmeye daha az zaman harcanması.