Dijital tabanlı teknolojiler her yıl gelişme gösteriyor. Her geçen gün daha multi-disipliner hale gelen teknolojiler müşteriler ve son kullanıcıların çoklu ihtiyaçlarına karşılık verebiliyor. Yapay zeka ise gelecekteki tüm teknolojilerin merkezi olma potansiyeli taşıyor.
Her yıl yeni bir teknoloji çözümü dünya gündemine geliyor ve tüm yıl boyunca konuşuluyor. İş süreçlerini daha iyi yönetme ya da bir işin büyümesine yardımcı olma noktasında birçok etkileyici teknoloji ön plana çıkıyor.
Bu teknolojiler işletmelere beklediklerinden daha fazla kazançlar da sağlayabiliyorlar, ancak bazıları oldukça kısa bir raf ömrüne sahip durumda. Bu durum çoğunlukla kısa ömürlü çözümün etkileyici sonuçlar ortaya çıkarmamasından kaynaklanıyor. Teknolojiler, işlerini daha iyi, daha hızlı ve daha güçlü yapan daha yeni ve daha parlak teknolojilerle yer değiştiriyorlar. İş yönetimi yazılımı, yeni teknolojiye yabancı olmamasına rağmen ve yeni teknolojiden faydalanmayan ve yeni teknolojilere uyum sağlayamayanlarla dolu bir piyasa durumunda.
Harvard Business Review geçtiğimiz günlerde, yapay zekayı daha erken bir zamanda benimsemeyen işletmelerin karşılaşabilecekleri tehlike risklerine dair bir makale yayınladı. İşletmeler açısından başlangıçta endişe uyandırıcı olarak gözüken makale, birkaç çok iyi ve doğru noktalar barındırıyor. Yapay zekayı geç benimsemenin tüm işletmelerin sonu olduğu iddia edilmiyor, ama bu sürecin doğal bir ilerleme olduğu kaydediliyor.
Son sürüm dijital teknoloji araçlarının tümü, günümüzdeki mevcut AI altyapısına sahip araçları oluşturmak üzere zaman içerisinde olgunlaştı. Bu büyük bir değişim yerine, doğal bir kazanım olarak görülüyor. Diğer taraftan, gerekli tedbirleri almayan işletmeler için bu riskler yıpratıcı, yıkıcı ve şirketin sonu olabiliyor.
Dell EMC, işletmelerin şimdiki süreçte AI ile çalışmaya hazır olup olmadıklarını soruyor. Dell, işletmelere çok geç olmadan yapay zeka çözümlerini kullanmaya başlamalarını tavsiye ediyor.
AI Ne Getiriyor?
Öncelikli olarak, AI sistemleri toplayıcı bir nitelikte hizmet veriyor. İş süreçlerindeki işlemlerde AI sistemlerini uygulamak zaman alıyor. Şirketlerin AI tanıtımı, başarılı modeller uygulayarak tamamen ölçeklendirilmiş AI uygulaması oluşturma ve sistemlerin nasıl çalıştığına dair tarama, analiz vb. barındıran yaşam döngüsünü içeriyor.
Ölçeklendirilmiş yapay zeka uygulamaları, nadiren bir defalık sonuçları uygulayan başarılı modeller yaratan birkaç GPU’ya sahip birkaç Veri Bilimcisi ile sınırlı değil. Veri Bilim İnsanları ve Veri Mühendislerinin verileri etiketleyebileceği ve bozabileceği, sonuçları görselleştirebileceği, modeller yaratabileceği, bu modellerin etkinliğini ölçekte gözden geçirebileceği bütünsel bir ortam bulunuyor. Bu, her Veri Bilim İnsanları için günlük büyük veri kümelerinden eğitilmiş ve Veri Mühendisleri tarafından sürekli çatışan çoklu modeller olabiliyor.
NVIDIA tarafından yayınlanan son #RapidsAI açıklaması, AI’nın Veri Bilimi ve Mühendisliği için GPU’ları hedef aldığını ve değişen ortamda bir başka kesinti sağladığından kesin ifadeler barındırıyor. Bu, Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği araçlarını modernize eden bir başka oyun değiştiren evrim durumunda. Bununla birlikte, Veri Mühendisliği görevlerinin GPU’larla hızlandırılması ve ölçeklendirilmesinin verimliliği zaman alabilir. Zaman, büyük ortamları inşa etmenin doğal yapısının bir parçası.
İkinci olarak, Yönetişim hızlı bir şekilde gerçekleşmiyor. Dell EMC, gelişmiş analitiklerin iyi yönetilmesi, önyargılara (veya bir modelin bazı yanlış varsayımlara ve bağlantılara sahip olma şansına), eski modellere (dayandığı demografik veya tarihsel verinin temelde değiştiği) ve uyum için model ve sonuçlar şirket misyonuna uygun olması yönünde tavsiyede bulunuyor.
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), çevresinde otomotiv endüstrisi ile yapılan çalışmalarda, OEM’ler(Ortak Ürün Üreticileri) ve Tier 1 ADAS üreticilerinin başlıca model sistemlerinin çoğu günlük bir kalibrasyon için üretiliyor. ADAS, bir modelin tüm simülasyonunu tek bir günde yeniden eğitebilecekleri bir SLA ve ortam yaratımında bulunuyor. Bu, düzenleyici yönetişimin (emniyetin) şu anda sınırlı olduğu (gelecekte yer alacak) bir endüstri örneği durumunda. Hızlı geri dönüş ihtiyacını önceden tahmin ederek, herhangi bir ani güvenlik sorununu hızlı bir şekilde ele almak için, AI yönetişimleri herhangi bir hükümetin zorunlu kılabileceği gelecekteki değişikliklere hazır. Ürünleri daha önce pazara sürmek olgunlaşmış bir AI yönetişimi adına avantaj olarak gözüküyor.
Üçüncüsü ve muhtemelen en çok düşünüleni AI’ya yapılan yatırımlara ilişkin. Düzenli olarak AI çabalarına kaynak bulmakta zorlanan teknoloji şirketleri yol haritalarını tam olarak belirlemeden yola çıkmaya çalışıyorlar. Bu şirketler çoğu zaman, çabalarının karşılığını almak için bir üçüncü tarafa tamamen gömülü AI teknolojisine güveniyorlar. Bu, şirketlerin AI ortamına yönelik ilk adımlarını hızlandırıyor.
Ancak çoğu zaman fikri mülkiyet haklarının (IP) yokluğu ile karşılaşılıyor. Günün sonunda, tüm IP’ler 3. tarafa ait ve şirketin ürün farklılaşması, başkasının teknolojisini kontrol etmesini sağlıyor. Bu genellikle stratejik olarak zor olurken, genellikle maliyet etrafında veya şirketin kaçınılmaz olarak teknolojiyi kendi teklifine dönüştürmek istediği konusunda sorunlara yol açıyor.
Şirketlerin altyapıyı kullandıkları ve teknolojiyi sahiplendikleri bir hizmet platformu olan (PAAS) modeli ile yalnızca başka birinin teknolojisine dayanan belirli modellere sahip olunan hizmet yazılımı (SAAS) modeli arasındaki fark burada ortaya çıkıyor. İşletmelerin iş süreçlerindeki farkı ve etkiyi anlaması, gelecek odaklı sürdürülebilir yapıları açısından önem taşıyor.
Dell Technologies işletmelere yardımcı olabilecek çözümleri ile öne çıkıyor. Ölçeklendirme deneyimi ile işletmeler adına maliyet dostu bir PAAS modelinde kullanmanıza yardımcı olabilecek ortaklara sahip durumda. Dell, işletmelerin fikri mülkiyet haklarını istedikleri maliyet modelinde uygulamalarında yardımcı olabileceğini belirtiyor.
