2025'te Üretken Yapay Zekanın Evrimi: Yenilikten Zorunluluğa

2025 yılı, insanlığın yolculuğunda önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor. üretken yapay zeka (Gen AI). Başlangıçta büyüleyici bir teknolojik yenilik olarak başlayan şey, artık çeşitli sektörlerdeki işletmeler için kritik bir araca dönüştü.

Üretken Yapay Zeka: Bir Sorun İçin Çözüm Aramaktan Sorun Çözme Merkezine

Gen AI coşkusunun ilk dalgası, etkileşimin ham yeniliğinden kaynaklandı büyük dil modelleri (LLMs), geniş kamu veri kümeleri üzerinde eğitim alırlar. İşletmeler ve bireyler, doğal dil komutlarını yazma ve kamusal sınır modellerinden ayrıntılı, tutarlı yanıtlar alma becerisine haklı olarak kapılmışlardı. LLMs'lerden elde edilen çıktıların insan benzeri kalitesi, birçok endüstriyi bu yeni teknolojiyle projelere, genellikle çözülmesi gereken net bir iş sorunu veya başarıyı ölçmek için gerçek bir KPI olmadan, hızla atılmaya yöneltti. Gen AI'nın ilk günlerinde bazı büyük değer kilitleri açılmış olsa da, işletmeler önce bir sorunu tanımlama ve ardından onu çözmek için uygulanabilir bir teknoloji çözümü arama uygulamasından vazgeçtiğinde, bir yenilik (veya abartı) döngüsünde olduğumuza dair açık bir işarettir.

2025'te, sarkacın geri sallanmasını bekliyoruz. Kuruluşlar, öncelikle teknolojinin çözebileceği sorunları belirleyerek iş değeri için Gen AI'ya bakacak. Kesinlikle çok daha fazla iyi finanse edilen bilim projesi olacak ve özetleme, sohbet robotları, içerik ve kod üretimi için Gen AI kullanım örneklerinin ilk dalgası gelişmeye devam edecek, ancak yöneticiler bu yıl yatırım getirisi için AI projelerini sorumlu tutmaya başlayacak. Teknoloji odağı ayrıca içerik üreten genel amaçlı genel dil modellerinden, ölçülebilir bir şekilde alt çizgiyi etkileyen gerçek dünya sorunlarını çözmek için bir işletmenin farklı dili üzerinde kontrol edilebilen ve sürekli olarak eğitilebilen daha dar modellerden oluşan bir topluluğa kayacak.

2025, AI'nın işletmenin özüne taşınacağı yıl olacak. İşletme verileri AI ile gerçek değeri açığa çıkarmanın yoludur, ancak dönüşümsel bir strateji oluşturmak için gereken eğitim verileri Wikipedia'da yok ve asla olmayacak. Sözleşmelerde, müşteri ve hasta kayıtlarında ve genellikle arka ofiste akan veya kağıt kutularında yaşayan dağınık, yapılandırılmamış etkileşimlerde yaşıyor. Bu verileri elde etmek karmaşıktır ve genel amaçlı LLM'ler gizlilik, güvenlik ve veri yönetimi endişelerine rağmen burada zayıf bir teknoloji uyumuna sahiptir. İşletmeler giderek daha fazla RAG mimarilerini benimseyecek ve küçük dil modelleri (SLM'ler) özel bulut ortamlarında, eğitilebilir modellerden oluşan bir portföy ile tescilli AI çözümleri oluşturmak için dahili kurumsal veri kümelerinden yararlanmalarına olanak tanır. Hedeflenen SLM'ler, bir işletmenin belirli dilini ve verilerinin nüanslarını anlayabilir ve daha düşük bir maliyet noktasında daha yüksek doğruluk ve şeffaflık sağlayabilir - veri gizliliği ve güvenlik gereklilikleriyle uyumlu kalırken.

Yapay Zeka Uygulamasında Veri Temizlemenin Kritik Rolü

Yapay zeka girişimleri yaygınlaştıkça, kuruluşlar veri kalitesine öncelik vermelidir. İster LLM ister SLM kullanın, yapay zekayı uygulamada ilk ve en önemli adım, dahili verilerin hatalardan ve yanlışlıklardan arınmış olduğundan emin olmaktır. "Veri temizleme" olarak bilinen bu süreç, yapay zeka projelerinin başarısının temel taşı olan temiz bir veri varlığının küratörlüğü için olmazsa olmazdır.

Birçok kuruluş, günlük iş operasyonları için dijitalleştirilmesi ve temizlenmesi gereken kağıt belgelere hâlâ güveniyor. İdeal olarak, bu veriler kuruluşun tescilli yapay zekası için etiketli eğitim setlerine aktarılmalıydı, ancak bunun gerçekleşmesini görmek için henüz erken. Nitekim, Ağustos-Eylül ayları arasında 500'den fazla BT karar vericisiyle görüştüğümüz Harris Poll iş birliğiyle gerçekleştirdiğimiz son bir anket, kuruluşların %59'unun tüm veri varlıklarını kullanmadığını ortaya koydu. Aynı rapor, kuruluşların %63'ünün kendi verilerini anlama konusunda eksiklikleri olduğunu ve bunun GenAI ve benzeri teknolojilerin potansiyelini en üst düzeye çıkarma yeteneklerini engellediğini kabul ettiğini ortaya koydu. Gizlilik, güvenlik ve yönetişim endişeleri kesinlikle engeller, ancak doğru ve temiz veriler kritik öneme sahip; en ufak eğitim hataları bile, bir yapay zeka modeli yanlış yaptığında çözülmesi zor olan daha büyük sorunlara yol açabilir. 2025 yılında, veri temizleme ve veri kalitesini sağlamak için kullanılan veri hatları kritik bir yatırım alanı haline gelecek ve yeni nesil kurumsal yapay zeka sistemlerinin güvenilir ve doğru bilgilerle çalışmasını sağlayacak.

CTO Rolünün Genişleyen Etkisi

Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) rolü her zaman kritik olmuştur, ancak etkisinin 2025'te on katına çıkması bekleniyor. Baş Pazarlama Sorumlusu yönetiminde müşteri deneyiminin en önemli olduğu "CMO dönemi" ile paralellik kuran önümüzdeki yıllar "CTO nesli" olacak.

CTO'ların temel sorumlulukları değişmeden kalsa da, kararlarının etkisi her zamankinden daha önemli olacak. Başarılı CTO'ların, gelişen teknolojilerin kuruluşlarını nasıl yeniden şekillendirebileceği konusunda derin bir anlayışa sahip olmaları gerekecek. Ayrıca, yapay zeka ve ilgili modern teknolojilerin yalnızca şirketin dört duvarı içinde verimliliği değil, iş dönüşümünü nasıl yönlendirdiğini de kavramaları gerekiyor. CTO'ların 2025 yılında alacağı kararlar, kuruluşlarının gelecekteki gidişatını belirleyecek ve rollerini her zamankinden daha etkili hale getirecek.

2025 tahminleri, Gen AI, veri yönetimi ve CTO'nun rolü için dönüştürücü bir yıl olduğunu vurguluyor. Gen AI, bir sorun arayan bir çözüm olmaktan, sorun çözme güç merkezine dönüşürken, veri temizlemenin önemi, kurumsal veri varlıklarının değeri ve CTO'nun genişleyen etkisi, kuruluşların geleceğini şekillendirecek. Bu değişiklikleri benimseyen kuruluşlar, gelişen teknolojik ortamda başarılı olmak için iyi bir konumda olacak.