Veri Yönetimi için AI Araçları: Hype’den İşletme Etkisine

Avrupa genelinde, çalışanlar, son teknoloji ürünleri kullanarak iş uygulamalarını iyileştirebileceklerini üst düzey yöneticilere kanıtlamak için artan bir baskı altına girmektedirler. Şirketler, otomasyon, yapay zeka, bulut tabanlı işbirliği platformları ve gelişmiş veri analitiği benimsemeyi hızlandırırken, rekabet gücü ve büyüme, bir şirketin dijital araç setinin gücüyle giderek daha fazla tanımlanmaktadır.

Örneğin, veri temelli içgörüler sunmak için önce analize edilecek verileri elde etmeniz gerekir. İnternet, çeşitli işletme ile ilgili verilerin önemli bir kaynağıdır. Ancak, web veri toplama zaman alır ve web scraping konusunda uzmanlaşmış bilgi gerektirir, Örneğin, web tarayıcıları oluşturmak ve parselere ayarlamak. Bu becerilere sahip olsanız bile, zaman alacaktır ve çoğu analist bu becerilere sahip değildir. Ancak şimdi, AI tabanlı veri toplama platformlarını işinizi yapmak için yönlendirebilirsiniz.

Bu, ölçülebilir bir etkiye sahip özel bir kullanım senaryosudur. AI’yi trendi takip etmekten öteye taşımak isteyen işletmeler, iş akışlarında AI’nin iyileştirebileceği benzer kullanım senaryolarını ve bu kullanım senaryolarına uygun araçları aramalıdır. Ayrıca, bir organizasyondaki AI benimsemesi, kaynak sağlama, eğitim sağlama ve destek kültürünü kolaylaştırma bağımlılığına sahiptir, böylece bu teknolojik değişimlerin ortasında kimse geride kalmaz.

AI hype’ini ölçmek için demistifiye etmek

Bir şirketin operasyonlarını AI araçlarının nasıl iyileştirebileceğini gerçekten anlamak için, önce “AI” nin bir medya buzzword’u haline geldiğini ve souvent surrounding hype tarafından çevrildiğini kabul etmeliyiz – ki bu, beklentileri gerçekte sunabileceğinden daha fazla şişiren bir hype’dir. AI, kontrolsüz ortamlarda sık sık hatalar, hallucinations veya önyargılı çıkışlar üretir nếu etkili bir şekilde düzenlenmez.

AI terimi, bir dizi süreci ve gelişmeyi kapsadığından, şüpheci olanlar, AI etrafındaki hype’in current yeteneklerini abarttığını, medya kapsamı ve yatırım trendlerinin souvent AI’nin şu anda sunabileceğinden daha fazlasını vaat ettiğini iddia ederler. Örneğin, Yapay Genel Zeka (AGI) konuşması, bu konuda bazı temel sorunları çözmediğimiz için преждевременное’dir.

Eğer somut sonuçlara bakarsak, en önemli atılımlar şimdiye kadar Büyük Dil Modellerinden (LLM’ler) geldi. Doğal dil anlama, metin oluşturma, kod yardımı ve akıl yürütme konularında uzmanlaşmış sistemler, diğer çoğu AI uygulaması hala deneysel düzeydedir. Ve LLM’lerle ilerlemenin gelecekte daha yavaş olacağına dair işaretler vardır, bu nedenle her birkaç ayda bir büyük atılımlar beklememeliyiz.

İyi performans gösteren şirketler, hype’den uzaklaşmalı ve anlamlı bir şekilde AI kullanan araçlar yerine, AI ambalajında sunulan miras çözümlerinden kaçınmalıdır. Bu tür çözümlerın bolluğuna bakıldığında, şirketlerin %95’i AI projelerinde başarısız olmasının şaşırtıcı olmadığı görülür. Yeni ürünleri değerlendirirken, şirketler, AI katmanının gerçekten ne kadar ince olduğunu ve aynı çözümü kendileri inşa etmenin ne kadar zor olacağını araştırmalıdır. Bir şirket, yalnızca büyük LLM’leri kullandığının ötesinde, kolayca tekrarlanamayacak şekilde yeni şeyler yapma yollarını sunarak değer katar.

Ürünün gerçekten ne olduğunu, sadece ne yapabileceğini söylediğini araştırmak ve araçları, ölçülebilir bir etkiye sahip olabilecek kullanım senaryolarıyla eşleştirmek suretiyle, şirketler, erişilebilen şeylerde opportunity olduğunu öğreneceklerdir.

AI Araçları ve Veri Kullanımı

Veri, tüm bir organizasyonun departmanlarının yararlanabileceği bir şeydir. Ancak, veri toplamak ve analiz etmek zaman ve kaynak gerektirir, bu da veri profesyonellerinin uzmanlaşmış bilgilerini gerektirir. AI araçları, en azından bazı durumlarda, bu engelleri kaldırabilir ve veri toplama ve analizini daha erişilebilir hale getirebilir.

Bazı AI araçları, doğal dil komutlarına anlam verebilir ve eylemde bulunabilir. Bir çalışanın kodlama öğrenmesine gerek yoktur, sadece plain dilde hangi verilere ihtiyacı olduğunu söyleyebilir ve araç internetten toplar. Örneğin, bir pazarlama ekibinin recent bir ürün lansmanıyla ilgili müşteri sentimentini anlamak istemesi durumunda, analistler artık hızlı bir şekilde ve scraping ekiplerine başvurmadan online verileri alabilir.

Ayrıca, scraping pipeline’ları oluşturmak kaynak yoğun ve zaman alıcıdır. Şirketlerin bu kaynaklara erişimi yoksa, LLM’ler kullanılabilir. Bir web scraping pipeline’ını sıfırdan oluşturmak yerine, AI tabanlı bir platform kullanmak daha hızlıdır. Bu nedenle, kaynakları olan şirketler bile, veri toplamak için hemen başlamak istediklerinde, AI tabanlı bir platformu tercih edebilir.

Şirketler, tüm disiplinlerden çalışanlarını bu tür araçları kullanmak için yetiştirmelidir, online olarak çok sayıda bilgi ve eğitim mevcuttur. Gerçekten değerli bilgiler ücretsizdir. Google ve Anthropic ücretsiz kurslar sunar, ayrıca, insanların bilgi ve fikirlerini paylaştığı birçok online forum ve OxyCon 2025, AI araçlarını kullanarak kodlama olmadan bir fiyat karşılaştırma aracı oluşturma konulu pratik oturumumu içerir.

İşletme İlgili AI’nin Geleceği

Küresel AI pazarı, 2025’te yaklaşık $391 milyar olan pazarın 2030’a kadar $1.8 trilyon’a çıkması beklenmektedir. Ancak, LLM’lerdeki ilerleme yavaşlayabilir, çünkü veri ve hesaplama kaynakları sınırlıdır.

Bunun üzerine, daha az hesaplama kaynağı gerektiren ve özel görevlere yönelik küçük dil modellerinin yükselişini bekleyebiliriz. Bu modellerin bir başka avantajı, daha küçük olmaları nedeniyle, iç sunucularda barındırılabilmesi ve bu sayede bazı veri gizliliği ve güvenliği endişelerini gidermesidir.

Sonuç olarak, AI’nin işletme geleceği, devrim niteliğinde değişim vaatlerinden değil, şirketlerin erişilebilen araçları ne kadar etkili bir şekilde kullanabildiğinden tanımlanacaktır. Hype’den uzaklaşarak, pratik uygulamalara odaklanarak ve eğitim ve entegrasyona yatırım yaparak, şirketler bugün gerçek verimlilik kazançları elde edebilir ve bir sonraki inovasyon dalgasına hazırlanabilir.