ABD (turkiyexhaber) – “The State of Enterprise AI Development” adlı rapor, en az 100 çalışanı bulunan kurumların 600’ün üzerinde ürün, mühendislik, veri ve yapay zeka uzmanının görüşlerine dayanmaktadır. Elde edilen bulgular, yapay zeka benimsemesinde önemli bir eşik aşıldığını ortaya koymaktadır. Yatırımlar ve konuya olan ilgi artarken, temel veri altyapısının aynı hızda gelişememesi dikkat çekmektedir.
Rapor sonuçlarına göre, şirketlerin yüzde 62’si şu anda üretken yapay zeka kullanıyor ve bunların yüzde 38’i uygulama aşamasına geçmiş durumda. Yazılım geliştirme (yüzde 72), veri analizi (yüzde 65) ve sohbet robotları (yüzde 59) gibi alanlar, yapay zekanın iş süreçlerinin vazgeçilmez bir parçası haline geldiğini göstermektedir.
Ancak, birçok kurum gelişmiş yapay zeka için gerekli veri altyapısına sahip olmadığını kabul etmektedir. Sadece yüzde 29’u birleştirilmiş çok modelli veritabanı kullanıyor. Dağınık veri kaynakları, performans, güvenlik ve ölçeklenebilirlik açısından ciddi tehditler oluşturmaktadır.
YÖNETİCİLERİN ENDİŞELERİ GÜVENLİK VE DOĞRULUK ÜZERİNDE YOĞUNLAŞIYOR
Katılımcıların yüzde 83’ü özel verilerin büyük dil modelleri (LLM) ile paylaşılmasından, yüzde 85’i ise yapay zeka halüsinasyonlarından endişe duymaktadır. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri, doğrulanmış iç verileri kullanarak bu riskleri azaltma potansiyeline sahip güçlü bir çözüm olarak dikkat çekmektedir.
Buna karşın, katılımcıların yüzde 74’ü RAG konusunda kendilerini orta ve ileri düzeyde olarak değerlendirse de yalnızca yüzde 3’ü RAG iş akışlarını veri mimarilerine entegre edebilmiştir. Bu durum, teorik bilgi ile kurumsal düzeyde uygulama arasında büyük bir boşluk olduğunu göstermektedir.
Couchbase Yapay Zeka ve Edge Yazılım Geliştirme Başkan Yardımcısı Mohan Varthakavi, konuya ilişkin şunları ifade etti:
“Kurumsal yapay zekanın evrimi açısından önemli bir dönüm noktasındayız. Üretken yapay zekanın hızlı benimsenmesi, mevcut dönüşüm dalgasının bir işareti. Ancak esas ilerlemeler, kuruluşlar bu sistemlerin arkasındaki veri karmaşıklığı sorunlarını çözdüklerinde yaşanacak. RAG, daha güvenli ve güvenilir bir yapay zeka için net bir yol sunuyor. Ancak etkinliği, metin ağırlıklı RAG veri yaşam döngüsünün tamamını milisaniye hızında desteklemeye bağlı. Bu durum ise birleşik bir geliştirici veritabanı platformu aracılığıyla JSON verileri kullanarak en kolay şekilde sağlanabilir. Gelecek, yapay zeka ajanlarına odaklanacak; fakat bu geleceği hayata geçirmek için veri karmaşıklığı, hız, mimari ve güven konularına dikkat etmemiz gerekiyor.”
Rapora göre, yapay zeka ajanlarının yükselişi beklentileri de değiştiriyor. Katılımcıların üçte ikisi, önümüzdeki yıl içinde yapay zeka ajanlarını devreye almayı planlıyor. Ancak yalnızca yüzde 35’i kapsamlı “guardrails” sistemlerine sahip olduğunu belirtmektedir. Bu durum, otonom yapay zeka geliştikçe yönetişim uygulamalarının hızla olgunlaşması ihtiyacını ortaya koyuyor.
Rapor ayrıca veri entegrasyonunun en büyük engellerden biri olduğunu vurguluyor. Katılımcıların yüzde 49’u veri akışı ve prompt mühendisliği, yüzde 47’si ise yapılandırılmamış verilerin yönetimi konusunda zorluklar yaşamaktadır. Birçok kurum, farklı veri sistemleri arasında bağlantı kurmakta ve yapay zeka çıktılarının hangi verilerden beslendiğini izlemekte güçlük çekmektedir.
PERFORMANS BASKISI GÜÇLENİYOR
Kuruluşların neredeyse yarısı (yüzde 48), yapay zeka uygulamalarının yarısından fazlasının gerçek zamanlı veritabanı performansına ihtiyaç duyduğunu belirtmektedir. Milisaniye hızında veri işleme yeteneği olmadan, yapay zeka sistemlerinin kullanıcı beklentilerini karşılaması mümkün olmamaktadır.
Raporun bulguları, yapay zeka başarısının veri birliği, güven ve hız temelinde şekillendiğini göstermektedir. Birleştirilmiş, güvenli ve yapay zekaya uygun olarak optimize edilmiş veri platformlarına yatırım yapan şirketler, hâlâ veri siloları ve yavaş sistemlerle mücadele eden rakiplerinin önüne geçecektir.
Varthakavi, son olarak şu noktaları vurguladı: “Yapay zeka uyumlu bir veri mimarisi oluşturmanın bir sonraki adımı, silo sistemlerini birleştirmek, verilerin yaşam döngüsü boyunca güvenliğini sağlamak ve RAG gibi gelişmiş iş akışlarını desteklerken JSON gibi üretken yapay zeka dostu formatlar için optimizasyon yapmaktır. Bu yaklaşım, kuruluşların yapay zeka ajanlarını ölçeklendirmelerine ve daha derin, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerine olanak tanıyacaktır.”
Couchbase, Capella geliştirici veri platformu aracılığıyla, bu dönüşümün merkezinde yer alarak, buluttan uç sistemlere kadar esneklik, hız ve güven için tek bir mimari altında analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini bir araya getirmektedir.
COUCHBASE HAKKINDA
Geleneksel veritabanı çözümleri, sektörler yapay zekayı benimsemek için yarışırken çok yönlülük, performans ve uygun fiyat açısından artan taleplere yanıt vermekte zorlanmaktadır. Couchbase, yapay zeka dünyasındaki kritik uygulamalar için tasarlanan geliştirici veri platformu Capella ile sektördeki liderliğini sürdürmektedir. Couchbase, işlemsel, analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini sorunsuz bir şekilde yönetilen bir çözümde birleştirerek geliştiricilere ve kurumlara uygulama oluşturma ve ölçeklendirme konusunda tam esneklik sunmaktadır. Buluttan uca ve aradaki her şeye kadar olağanüstü performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sağlamaktadır. Couchbase, kuruluşların inovasyon süreçlerini hızlandırmasına ve müşteri deneyimlerini yeniden şekillendirmesine yardımcı olmaktadır. Couchbase’in neden kritik günlük uygulamaların temeli olduğunu www.couchbase.com adresini ziyaret ederek ve bizi LinkedIn ile X platformlarında takip ederek keşfedebilirsiniz.
Couchbase®, Couchbase logosu ve Couchbase ürünleriyle ilişkili isimler ve markalar Couchbase, Inc. şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm ticari markalar ilgili sahiplerinin mülkiyetindedir.
