Yapay zeka uygulamalara daha bütünleşmiş hale geldikçe, veri mimarilerinin yapay zeka iş yüklerini destekleyebilmeleri için yeniden tasarlanması gerekecektir. Şirketler, yapay zeka sistemlerinin geçmişini ve süreçlerini yakalayabilmek adına basit kayıt depolamanın ötesine geçen, yeni veri mimarileri uygulayacaklardır. Bu noktada, güvenilir veri oluşturmak için platformların konsolidasyonu da dahil olmak üzere karmaşık mimarilerin basitleştirilmesi ve veri silolarının ortadan kaldırılması, kurumların yapay zeka uygulamalrına adaptasyonu açısından en önemli işkalemlerinden biri olacaktır.
Yazan: Couchbase Yapay Zeka ve Uç Fikir Liderliği Platformu Yazılım Geliştirme Başkan Yardımcısı Mohan Varthakavi
Yapay zeka uygulamalara daha bütünleşmiş hale geldikçe, veri mimarilerinin yapay zeka iş yüklerini destekleyebilmeleri için yeniden tasarlanması gerekecektir. Şirketler, yapay zeka sistemlerinin geçmişini ve süreçlerini yakalayabilmek adına basit kayıt depolamanın ötesine geçen, yeni veri mimarileri uygulayacaklardır. Bu noktada, güvenilir veri oluşturmak için platformların konsolidasyonu da dahil olmak üzere karmaşık mimarilerin basitleştirilmesi ve veri silolarının ortadan kaldırılması, kurumların yapay zeka uygulamalrına adaptasyonu açısından en önemli işkalemlerinden biri olacaktır.
Bu gelişmiş mimariler hem veri hem de yapay zeka iletişimi için sağlam güvenlik önlemleri içerecektir. Şeffaflık ve yönetişime öncelik verilmesi ile beraber kuruluşlar verilerinin yapay zeka eğitiminde nasıl kullanıldığını takip edebilecek, yapay zeka sistemlerinin karar alma süreçlerini izleyebilecek ve yapay zeka tarafından üretilen içgörüler ile bunların dayandığı mantığı ayrıntılı olarak kaydedebilecekler.
Veri Mimarisinden Dil Modeli Mimarisine Geçiş: Dil Modellerine Hibrit Yaklaşım
Kuruluşlar, müşterilerin güvenli ve kendilerine özgü yapay zeka çözümü taleplerini karşılamak için büyük dil modellerini daha küçük ve daha uzmanlaşmış modeller ile birleştiren hibrit bir yapay zeka yaklaşımını benimseyeceklerdir. Büyük dil modelleri güçlü yetenekler sağlamalarına karşın bir şirketin belirli bir iş alanıyla ilgili her soruyu yanıtlayacak donanıma sahip değildir. Bir iş alanına özgü veriler üzerinde eğitilen özel modellerin yaygınlaşması, şirketlerin büyük dil modellerinin geniş bilgi ve yeteneklerine erişirken veri gizliliğini ve güvenliğini koruyabilmelerine yardımcı olacaktır.
Bu modeller, kullanımı teknik karmaşıklığın çok olduğu veri mimarilerinden, insanların kullandığı dillere benzer, özel olarak tasarlanmış dil modeli mimarilerine kaydıracaktır. Bu değişim, belirli görevler için küçük dil modellerinden yararlanan yeni iPhone sürümlerinde şimdiden görülüyor. Altyapı kapasitesi yeni inovasyonlarla birlikte zamanla daha da artacaktır. Sonuç olarak, birçoğu daha fazla verimlilik, uyarlanabilirlik ve harici bilgi kaynaklarıyla entegrasyon elde etmek için Büyük Bağlam Modellerini (Large Context Models-LCM) kullanacak ve bu da onları yapay zeka uygulamaları sunabilmek için çok güçlü ve çok yönlü bir hale getirecektir. Bu LCM’ler multimodal işlevleri destekleyecek ve uzun vadeli, gerçek zamanlı bağlamları ölçeklenebilir ve etik bir şekilde ele alacaktır.
Gelişmiş Yapılandırılmamış Veri İşleme, Kurumsal Yapay Zeka Çözümleri için Olmazsa Olmazdır
Yapılandırılmamış verileri akıllıca işleme yeteneği, kurumsal yapay zeka çözümleri adına kritik önem taşıyor. Modern sistemler, dokümanlardaki anlamsal bölümleri tanımlamak için temel OCR ve meta veri çıkarımının ötesine geçmeli, bu sayede doğal dil sorgularına daha bağlama uygun ve doğru yanıtlar vermelidir.
Birçok kuruluşun, yapay zekanın benimsenmesinin bir sonucu olarak artan hacimde ve çeşitlilikte veriye erişebilmesine karşın bu verilerden anlamlı içgörüler çıkarmakta zorlandığı gözlemleniyor.. Yapay zeka destekli yapılandırılmamış veri işleme, geleneksel yöntemlerin gözden kaçıracağı bağlantıları belirleyerek belge depolarından değer elde etmeye yardımcı olur.
Hepsi Bir Arada Araçlar, Geliştirmeyi Basitleştirerek Yapay Zekanın Yaygın Olarak Benimsenmesini Sağlayacak
LangChain gibi bağımsız yapay zeka geliştirme araçları, geliştiricilerin model seçimi, önbelleğe alma stratejileri ve API entegrasyonları ile ilgili karmaşık kararlar vermesini gerektirmektedir. Bu noktada sektörün, esnekliği korurken bu yükü azaltan daha entegre çözümlere doğru evrilmesi gerekiyor. Geliştiricilerin yapay zeka uygulamaları oluşturmak için farklı sağlayıcılardan birden fazla hizmeti bir araya getirmesi gerekmemeli.
Başarılı platformlar; model dağıtımı, veri entegrasyonu ve güvenlik endişelerini ele alan hepsi bir arada çözümler sağlayarak yapay zeka teknoloji yığınlarını basitleştirecektir. Bu değişim, geliştiricilerin yapay zeka altyapısının her alanında uzmanlık gerektirmeden ana akım yapay zeka uygulamaları oluşturmalarını sağlayacaktır. Geliştiriciler, altyapı karmaşıklıklarını yönetmek yerine işlevsellik oluşturmaya odaklanabilmelidir. Bu, temel model yönetimi ve teknik detaylardan bağımsız olarak, sınıflandırma ve özetleme gibi yaygın yapay zeka görevleri için yüksek düzeyde işlevsellik sunmak anlamına geliyor.
Yapay Zeka, Kuruluşlar Ek Çözümlerin Ötesine Geçerken Uygulamaların Tamamen Yeniden Tasarlanmasını Sağlayacak
İçinde bulunduğumuz dönemde özellikle içerik üretimi ve pazarlama alanları başta olmak üzere mevcut uygulamalara yapay zeka yetenekleri ekleyen şirketlerin sayısı artarken, sağlık gibi büyük miktarda kullanılmamış veriye sahip sektörlerin basit yapay zeka geliştirmelerinin de ötesine geçmesi gerekecek. Şirketler, mevcut uygulamaları daha iyi hale getirmek için yalnızca yapay zeka kullanmanın yetersiz olduğunu ve yapay zekanın gerçek potansiyelinden tam olarak faydalanabilmek için uygulamalarını tamamen yeniden tasarlamaları gerektiğini fark edecekler.
Küçük, orta ve büyük ölçekli her uygulamanın yapay zeka kullanılarak revize edilmesi ve yeniden tasarlanması oldukça kapsamlı bir değişim olacaktır. Bu kapsamlı hareket sonucunda kuruluşlar, teknolojinin yeteneklerinden tam olarak yararlanabilecek ve gerçek anlamda yapay zeka öncelikli uygulamalar oluşturmanın faydalarını fark edecektir.
Uygulamalar, insan merkezli tasarımla derin öğrenme modellerindeki ilerlemelerin sağladığı daha fazla özerklik, proaktif davranış ve uyarlanabilirliğe sahip yapay zeka ajanlarına dönüşecektir. Kuruluşlar ise, dinamik olarak hareket eden ve çevrelerine yanıt veren, kullanıcı odaklı araçlardan hedef odaklı sistemlere geçiş yapan özel sistemler sunacaklardır. Tüm uygulamalar yapay zeka ajanlarına dönüşmeyecek olsa da, birçoğu akıllı yapay zeka sistemlerine yönelik artan talepleri karşılamak için daha fazla özerkliğe doğru revize edilecektir.
Yapay Zeka Uygulamalarının Potansiyelini Ortaya Çıkarmada Uç Bilişimin Rolü
Ağ bağlantısının sınırlamaları ve anlık işleme ihtiyacı, yapay zeka yeteneklerini uç ortamlara doğru itiyor. Örnek olarak, otonom araçlar uç bilişimin neden gerekli olduğunu açıkça ortaya koyuyor ki bu sistemler anlık kararlar verirken ağ gecikmesini göze alamaz. Kuruluşlar, yalnızca bulut yapay zeka mimarilerinin birçok gerçek dünya uygulaması için yetersiz olduğunu fark ettikçe bu gereksinim tüm sektörlere yayılacaktır.
Uç yapay zeka, daha az gecikme, gelişmiş veri gizliliği ve yüksek yanıt hızı dahil olmak üzere çeşitli temel avantajlar sunar. Verilerin uç cihazlarda işlenmesiyle beraber veri aktarılmasıyla ilgili gecikmeleri ortadan kaldırır ve etkileşimleri daha gerçek zamanlı hale getirir. Uç yapay zeka ayrıca uygulamaların yetersiz ağ erişimine sahip ortamlarda da çalışmasını sağlayarak bağlantı ile ilgili sorunları da ele alır. Böylelikle bant genişliği maliyetlerini azaltır, iletim sırasında verilerin kaybolma riskini en aza indirir ve veriler üzerinde daha iyi yönetişim ve kontrol sağlayarak veri gizliliği düzenlemelerine uyumu kolaylaştırır.
Modelin boyut büyüklüğü sorunu, uç yapay zekanın benimsenmesinin önündeki önemli bir engel olmaya devam etmektedir. Mobil cihazlar makul büyüklükteki modelleri barındırabilirken, birçok uç cihaz sınırlı kapasiteye sahiptir. Bu kısıtlama, model optimizasyonunda inovasyonu teşvik etmekte ve bu donanım sınırlamaları dahilinde yapay zeka yetenekleri sunabilecek yeni çözümler için talep yaratmaktadır.
Dağıtılmış sistemler, merkezi bulut bilişime kıyasla potansiyel olarak daha fazla saldırıya uğrayabilecek katmana sahip olduğundan gizlilik ve güvenlik dikkatle ele alınmalıdır. Uç yapay zeka, uç dağıtım için modelleri optimize etmek için özel uzmanlık ihtiyacı, sürekli model güncellemeleri ve farklı donanım ortamlarında tutarlı performans sağlamak gibi geliştirme ve bakım ile ilgili birtakım zorluklara da yol açabilir.
Yapay Zeka Hizmetleri Veri Gizliliğine ve Kurumsal Sınırlara Öncelik Vermelidir
Kuruluşlar, yapay zeka çözümlerini uygularken özellikle harici modellere veri aktarımı başta olmak üzere veri güvenliği konusunda giderek daha fazla endişe duymaktadır. Kurumsal yapay zeka hizmetleri, hassas verilerin güvenli ortamlardan asla ayrılmamasını sağlamak için ister VPC’lerde ister müşteri tarafından yapılandırılmış ortamlarda olsun, yeteneklerini kurumsal sınırlar içinde barındırmayı gerektirecektir.
Bu değişim, güçlü temel modellerin faydalarını katı veri gizliliği gereksinimleriyle dengeleyen model dağıtımına yönelik yeni yaklaşımlar gerektirmektedir. Kuruluşlar, açık kaynaklı modelleri dahili olarak barındırmak ve OpenAI gibi harici hizmetlere güvenli bir şekilde bağlanmak arasında seçim esnekliğine gereksinim duymaktadırlar.
İşgücünü Yapay Zekaya Hazırlamayan Kuruluşlar Önemli Zorluklarla Karşılaşacak
Kuruluşların, yapay zekaya ile ilgili mevcut işgücünü geliştirmek ve eğitmek için kapsamlı planlar geliştirmeleri gereken bir döneme giriyoruz. Yapay zeka sistemlerini insanların yerine koymaktansa, yapay zeka yeteneklerini tamamlamak için yeni yaratıcı ve stratejik roller geliştirilmelidir. Aggregator’lar, işletmelerin doğru yapay zeka çözümlerini belirlemelerine ve uygulamalarına yardımcı olmada çok önemli bir rol oynayacaktır İşletmeler, hükümetlerin yapay zeka düzenlemelerini etkili bir şekilde yönetebilmek için iş gücünü de hazırlamalıdır. Bu düzenlemelerin, organizasyonel ve yapay zeka sistemlerinde sürekli güncellemeler gerektirmesi muhtemel olduğundan, işletmelerin uyumlu ve esnek kalması da önemlidir.
