2025’te Yapay Zeka’da Beklenecek Yedi Eğilim

Bir başka yıl, yapay zeka’ya (AI) bir başka yatırım. Bu kesinlikle 2024 için geçerliydi, ancak aynı momentum 2025 için de devam edecek mi, birçok kuruluş ROI’sını sorgulamaya başladığında?

Çoğu analiste göre, cevap ezici bir şekilde evet, küresel yatırımın önümüzdeki 12 ay içinde yaklaşık üçte bir oranında artması ve 2028’e kadar aynı yönde devam etmesi bekleniyor. Ancak, bütçelerin artmasına rağmen, 2025’te daha ihtiyatlı bir yaklaşım göreceğim, şirketlerin ihtiyaç duydukları teknoloji türüne ve daha da önemlisi, belirli gerçek yaşam iş zorluklarını aşabileceklerine daha seçici bir şekilde yaklaştıkları bir yıl olacak.

Bununla birlikte, 2025 için bazı tahminlerim şunlar:

1. Atlama Öncesinde Daha İyi Analiz

Daha iyi ROI’ye daha fazla vurgu ile şirketler, akıllıca harcama yapmalarını sağlamak için AI’ı kendilerine dönecekler. Bugüne kadar ki en büyük sorunlardan biri, özellikle generatif AI ve LLM’lerin tanıtımı sonrasında “bandwagon”a aceleyle binme eğilimi. Aslında, son bir çalışmaya göre, global iş liderlerinin %63’ü, AI’ya yaptıkları yatırımı, geride kalma korkusu (FOMO) nedeniyle yaptıklarını kabul ediyor. Bu nedenle, veri odaklı bir yaklaşım esas. Ajans otomasyonunun devamı olarak, bilişsel süreç zekası, iş operasyonları etrafında daha derin bir bağlam sağlayarak, AI’a temelde bir operasyonel danışman olarak davranma yeteneği verecek. Bu sistemler, bir organizasyon içindeki karmaşık iş akışlarını haritalamak, analiz etmek ve geçmiş kalıplara dayanarak gerçek zamanlı veri analizi ve geçmiş kalıplara göre iyileştirmeler önermek için predict edebilecek. Bu, özellikle finans, lojistik ve imalat gibi sektörlerde, operasyonlardaki küçük iyileştirmelerin önemli maliyet tasarrufuna dönüşeceği için özellikle çekici olacak.

2. AI-İlk Çağı BPM’ye İlgiyi Yeniden Canlandırıyor

İş süreci yönetimi (BPM) için yeni bir altın çağ horizon’da. 1990’larda, kurumsal kaynak planlaması (ERP)ın ortaya çıkmasıyla geniş çaplı bir dijitalleşme yaşanmamıştı ve şirketlerin rekabetçi kalabilmek için nasıl çalıştıklarını yeniden değerlendirmeleri gerekti. Değişimi sürdüren iki faktör var. İlk olarak, şirketler, her şeyin bedeliyle büyümenin sürdürülebilir olmadığını, performans ve verimlilik yoluyla sağlıklı birim ekonomisi ve pozitif ROI elde etme yönüne kaydığını anlıyor. İkincisi, gen AI ajans hypesi, şirket yöneticilerinin takımlarına teknolojiyi keşfetmeleri ve pazar avantajları kazanmaları için bir kullanım durumu empoze etmesi nedeniyle ilgi ve benimsemeyi hızlandırdı.

En etkili model veya karmaşık.prompt, izolasyonda üretken değildir. Sonuç olarak, BPM tekrar ön plana çıkıyor. AI’ın neredeyse tüm empresa iş akışlarına olan yakın etkisi, herhangi bir programı operasyonelleştirmek için, ölçeklendirmek için bile süreç keşfi, analizi ve yeniden tasarımı temel hale getiriyor. Bu ikilem, önceki dijital dönüşüm zorluklarını, teknolojiye aşırı odaklanma ve insan veya süreç konularını ihmal etme nedeniyle düşük başarı oranlarına sahip olanları yansıtıyor.

3. Daha Entegre Çok Modlu AI Sistemleri

Metin, görüş, ses ve sensör verilerini birleştiren çok modlu AI, şirketlerin holistik, durumsal farkındalık aradığı norm haline gelecek. Bu, yalnızca belge analizi veya ses tanıma ile sınırlı olmayacak; bunun yerine, entegre sistemler, karmaşık senaryoların daha zengin, daha doğru yorumlarını sağlamak için birden fazla modadan bilgiler çekebilecek.

Finans sektöründe, çok modlu AI, müşteri hizmetlerini devrimleştirerek metin, ses, işlem kayıtları ve davranış verilerini entegre ederek müşteri ihtiyaçlarının kapsamlı bir anlayışını sağlayabilir. Bu entegrasyon, finansal kurumların kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasına, müşteri memnuniyetini artırmasına ve operasyonel verimliliği iyileştirmesine olanak tanır.

Örneğin, AI güçlendirilmiş sanal finans danışmanları, 24/7 finansal danışmanlık sağlayarak müşteri harcama kalıplarını analiz edebilir ve kişiselleştirilmiş bütçeleme ipuçları sunabilir. Ayrıca, AI sürümlü sohbet botları, yüksek hacimli rutin sorguları işleyerek operasyonları akıcı hale getirebilir ve müşterileri meşgul edebilir.

Çok modlu AI’ı kullanarak, finansal kurumlar müşteri ihtiyaçlarını öngörebilir, proaktif olarak sorunları ele alabilir ve kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunabilir, böylece müşteri ilişkilerini güçlendirir ve pazar avantajı elde edebilir.

4. Düzenleme Hazır, Açıklanabilir AI

Küresel düzenlemelerin artmasıyla, açıklanabilir ve şeffaf AI üzerinde odaklanılacak, bu da düzenleyici gereksinimlerini karşılayacak. AI şeffaflığı, önyargı azaltma ve denetim izi sağlayan araçlara daha fazla vurgu olacak, şirketlerin AI çözümlerine güvenmelerini ve gerektiğinde uyumluluğu doğrulamalarını sağlayacak.

AI geliştiricileri, özellikle finans, sigorta, sağlık ve hukuk gibi kritik sektörlerde, AI kararlarını yorumlamak ve挑lemek için paydaşlara arayüzler sunacaklar.

Şeffaflık ötesinde, sorumlu AI’a bağlılık öncelik olacaktır, şirketler müşterilerin ve tüketicilerin güvenini kazanmaya çalışırken. OECD, 60’dan fazla ülkede geliştirilmekte olan 700’den fazla düzenleyici girişimden bahsetmektedir. Yasal düzenlemeler hala inovasyona yetişmeye çalışırken, şirketler gönüllü davranış kurallarına uymaya çalışacaklar, örneğin IEEE veya NIST tarafından geliştirilenler gibi, net standartlar belirlemek için. Şeffaflığı benimseyerek, en iyi uygulamalara uymak ve müşterilerle açık bir şekilde iletişim kurarak, AI’da güven açığını kapatmak ve sadakat ve güveni artırmak için bir üne kavuşacaklar.

Harici denetimler de, tarafsız bir bakış açısı sağlamak için popülerlik kazanacak. Bunun bir örneği, forHumanity gibi, AI sistemlerinin risklerini analiz etmek için bağımsız bir denetim sağlayan kar amacı gütmeyen bir kuruluştur.

5. İnsan Merkezli AI Tasarımı

AI araçları hayatımıza daha fazla entegre olurken, etik考虑ler ve insan merkezli AI tasarımı daha da önemli hale gelecek. Şirketlerin, kullanıcıların güçlendirilmesini, kapsayıcılığını ve refahını önceliklendiren AI sistemleri geliştirmeye yöneleceklerini bekleyebiliriz.

Şirketler, işbirliği zekası üzerine odaklanarak, AI sistemlerini insan karar alma süreçlerini geliştirmek için, yerine geçmek için değil, geliştirmek için tasarlayacaklar. Bu, insan-makine etkileşimlerinde psikolojik güvenlik ve kullanıcı refahına odaklanmayı da içerebilir.

6. Atın Düştüğü Yere Bakın Ajans

Deterministik ve ajans otomasyon arasındaki sınırlar 2025’te bulanıklaşacak, daha entegre, akıllı ve adaptif sistemlere yol açacak, hayatın ve endüstrilerin çeşitli yönlerini geliştirecek. Ancak deterministik otomasyon, en azından önümüzdeki yıl üretimdeki otomasyonun %95’ini hala yönetmeye devam edecek.

Kuşkusuz ajans otomasyonu, sistemlerin otomatik kararlar alabilmesi ve yeni durumlara uyum sağlayabilmesi ile karakterize edilen, önemli adımlar atmak için hazırlanıyor. Esneklik ve adaptasyonun kritik olduğu dinamik ortamlarda, bu sistemler daha kişiselleştirilmiş ve responsif etkileşimleri sağlayarak, kullanıcı deneyimlerini ve sonuçlarını iyileştirecek.

7. LLM’lere Karşı Tepki

Büyük dil modellerindeki (LLM) gelişmeler gerçekten devrim niteliğindeydi. Ancak, her büyük şeyin olduğu gibi, kendi zorlukları ile birlikte geliyor, özellikle de kaynaklar üzerinde büyük bir maliyet.

Generatif AI ve LLM’lerin birçok dezavantajı, değer üretmek için navigasyonu gereken devasa veri depolarından kaynaklanmaktadır. Bu, yalnızca etik, doğruluk gibi riskleri değil, aynı zamanda “halüsinasyon” ve gizlilik gibi konuları da artırıyor, ayrıca bu araçları kullanmak için gereken enerji miktarını da büyük ölçüde artırıyor.

Yüksek genel AI araçları yerine, 2025’te şirketlerin daha dar görevler ve hedefler için özel olarak tasarlanmış AI’a yöneleceğini göreceğiz. Bu, gerçekten ihtiyacınız olmayan şeyi kesmek gibi – bir Bonzi ağacını düşünün, daha ince ve verimli hale gelmesi için onu kesmeniz gerekir. Modeli kendisi sıkıştırarak, hesaplamalarının doğruluğu küçülür, hız artar ve bilgisayar gücü için enerji gereksinimleri düşer.

Sonuç

Kuşkusuz, 2025, yapay zeka’ya daha fazla yatırımın yapıldığı bir yıl olacak, özellikle generatif AI, her sektördeki şirketleri ve işleri dönüştürmeye devam edecek. Ancak, iş liderleri, gerçek iş hedeflerine ulaşan, aynı zamanda etik ve sürdürülebilirlik standartlarını karşılayan daha veri odaklı, holistik bir yaklaşımla yatırıma yönelecekler. Aslında, AI’ın gerçek potansiyeli, düşünceli ve stratejik bir şekilde uygulandığı şekilde bulunur – FOMO’nun yargınızı bulandırmamasına dikkat edin.