Yapay zeka ve makine öğrenimi artık bilim kurgu unsurları değil; bunlar günümüzün gerçekleri. Bu teknolojiler farklı endüstrileri dönüştürdü ve BT dünyası da bir istisna değil.

Büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etme, kalıpları belirleme ve anormallikleri tespit etme becerisine sahip yapay zeka/makine öğrenimi destekli araçlar, BT sektöründeki işletmelerin operasyonel verimliliğini artırıyor.

AI/ML neden modern dünyanın geleceği olmayı hak ediyor? İşletmelerin çalışma şeklini nasıl yeniden şekillendiriyor? AI/ML'nin teknoloji endüstrisindeki kritik rolünü anlayalım.

AI ve ML'nin yükselişi

AI ve ML'nin yolculuğu dikkat çekicidir. Son yıllarda BT sektöründe yapay zeka ve makine öğreniminde inanılmaz bir büyümeye tanık olduk. Bu popülerliğin temel nedeni büyük verinin yayılması ve algoritmalardaki gelişmelerdir.

Yapay zekanın yalnızca fütüristik vizyonlarla ilişkilendirildiği zamanlardan, makine öğrenimi algoritmalarının günlük yaşamlarımızda sorunsuz bir şekilde yön verdiği günümüz gerçekliğine dönüş. Bu teknolojiler derin bir evrim geçirdi.
Göre Öncelik AraştırmasıMakine öğreniminin küresel pazar büyüklüğü, şaşırtıcı bir şekilde %35'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyecek ve 771.38 yılına kadar yaklaşık 2032 milyar dolara ulaşacak. Aynı şekilde yapay zekanın da yüzde 19'luk bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyerek 2,575.16 yılında 2032 milyara ulaşması bekleniyor.

Yani bu teknolojiler, teknolojinin yönlendirdiği bu dünyada merkez sahneye çıktı, ancak otomasyon ve makine öğrenimi algoritmaları burada bitmiyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi sürekli olarak geliştirilmekte, finansman ve yenilikçi düşünce sayesinde süreçlerimizi kolaylaştırıyor ve üretkenliği artırıyoruz.

Yapay zeka ve makine öğreniminin BT endüstrisindeki kritik rolü

Bilgi teknolojisi, bilgisayarların verileri depolama, iletme, alma ve işleme gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Yapay zeka bu bilgisayarlara bazı zeka işaretleri koyuyor. Sonuç olarak bu bilgisayarlar, önceden yalnızca insanların gerçekleştirebildiği veya gerçekleştirebildiği karmaşık görevleri yerine getiriyor. onlardan daha iyi performans göster.

2023 raporuna göre Rackspace TeknolojisiAnkete katılan şirketlerin %72'si yapay zeka ve makine öğrenimini BT ve iş stratejilerinin bir parçası olarak kullanıyor ve %69'u bunların en önemli teknoloji olduğunu düşünüyor. Bu şirketler mevcut süreçleri iyileştirmek, riskleri azaltmak ve iş performansını ve sektör eğilimlerini tahmin etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanıyor.

Yapay zekanın bilgi teknolojisindeki rolü söz konusu olduğunda, derin öğrenme yetenekleriyle makine öğrenimi en iyi kullanım örneğidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, veriler içindeki bağlantıları ve kalıpları ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır. Sonuçları tahmin etmek, bilgileri kategorilere ayırmak, veri noktalarını gruplandırmak, karmaşıklığı basitleştirmek ve hatta yeni içerik oluşturmak için geçmiş verilerden yararlanırlar. ChatGPT, Dall-E 2 ve GitHub Copilot gibi yeni uygulamalar, yenilikçi içerik üretmede makine öğreniminin yeteneklerini sergiliyor.

BT'de AL/ML kullanım örnekleri

Yapay zeka ve makine öğreniminin BT sektöründe yaygın kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:

BT desteği ve yardım masası otomasyonu

Yapay zeka destekli sohbet robotları, sanal asistanlar ve akıllı bilet yönetimi sistemleri, rutin istekleri hızlı bir şekilde yerine getirerek kullanıcı memnuniyetini artırır. Bu araçlar, parola sıfırlamalardan karmaşık donanım yapılandırmalarına kadar her şeyin sorununu giderir.

Bir göre ders çalışmaYapay zeka, 95 yılına kadar çevrimiçi görüşmeler ve canlı telefonlar da dahil olmak üzere tüm müşteri etkileşimlerinin %2025'ini kolaylaştıracak. Ayrıca şirketler yapay zekayı müşteri hizmetlerine entegre ederek operasyonel maliyetlerini yüzde 30 oranında azaltabiliyor.

Veri analitiği ve iş zekası

İşletmeler dijital dönüşümü tercih ettikçe, artık inanılmaz derecede değerli olan ancak toplanması, analiz edilmesi ve işlenmesi külfetli bir veri tsunamisiyle karşı karşıya kalıyorlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları ayırt etme, eğilimleri ortaya çıkarma ve tahminlerde bulunma kapasiteleriyle BT'deki veri analitiğine dönüştürücü bir üstünlük sağlar.

Ayrıca, doğal dil işleme (NLP), kullanıcıların ChatGPT gibi konuşma yoluyla veri içgörüsü elde etmelerine olanak tanıyarak verileri daha da erişilebilir hale getirir. Microsoft yüzde 27 rapor etti kar artışı bulut bilişime odaklanması ve yapay zekaya yaptığı yatırımlar nedeniyle. Ayrıca şirket, faaliyetleri için ayda 30 ABD doları ücret alacak. üretken yapay zeka özellikleri.

Bulut fiyatlandırma optimizasyonu

Yapay zeka araçları, bu şirketlerin bulutu nasıl kullandıklarını analiz etmelerine, maliyetleri daha doğru tahmin etmelerine, alışılmadık kullanım kalıplarını tespit etmelerine, paradan tasarruf etmenin yollarını bulmalarına ve kullanılacak daha uygun fiyatlı kaynaklar önermelerine yardımcı oluyor.
Örneğin Airbnb, ihtiyaç duydukları bulut kapasitesini verimli bir şekilde yönetmek, maliyetleri takip etmek için araçlar oluşturmak ve depolama ile bilişimi daha uygun maliyetli hale getirmek için AWS'de yapay zekayı kullanıyor. Dropbox ayrıca bulut hizmetlerini kullanırken masrafları azaltmak için AI'yı kullanarak AWS'ye olan bağımlılıklarını azaltır ve yaklaşık 75 milyon dolar tasarruf.
BT belgeleri

NLP ve makine öğrenimi aracılığıyla belgelerin sınıflandırılmasını ve düzenlenmesini otomatikleştirerek ilgili bilgilerin aranmasını kolaylaştırabilirsiniz. Ayrıca yapay zeka, belgelerden önemli bilgiler elde edebilir ve bunları gerekli ayrıntılara hızlı bir şekilde erişmek için kullanabilir.

Yapay zeka destekli araçlar, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek, kod parçacıkları oluşturarak ve hata ayıklamaya yardımcı olarak geliştiricileri destekler. Ayrıca yapay zeka, kodlama standartlarına uygunluğu sağlamak ve olası sorunları büyümeden önce tespit etmek için kod incelemeleri gerçekleştirir. Üstelik ML algoritmaları, test verilerindeki kalıpları tespit ederek daha etkili hata tespitine olanak tanır ve son üründeki kusur riskini azaltır.

BT operasyonları yönetimi

BT operasyon yönetimindeki (AIOps) yapay zeka araçlarının popülaritesi artıyor. Bir göre raporBu araçlar şirketlere akıllı uyarılar vermek (%70), sorunların ana nedenini bulmak (%57), olağandışı etkinlikleri veya tehditleri tespit etmek (%52), sorunları otomatik olarak düzeltmek (%50) ve kaynaklarını kullanma şeklini optimize etmek (%27).

Delta Havayolları küresel operasyonlarının dijital simülasyonunu oluşturmak için AIOps'u kullanıyor. Bu benzersiz kurulum, verileri analiz ederek ve farklı senaryoları simüle ederek, özellikle kötü hava koşullarında güvenilirliği korumalarına yardımcı olur. Bu, Delta ekibinin büyük aksaklıklar öncesinde, sırasında ve sonrasında önemli kararlar almasına olanak tanır.

Finansal raporlama ve muhasebe

Yapay zeka algoritmaları, raporlama ve muhasebeye birçok açıdan yardımcı olur; dikkate değer yollardan biri, yapay zekanın belirli bir veri kümesine dayalı olarak raporlar oluşturulmasına yardımcı olabileceği otomatik rapor oluşturmadır. Giderek daha fazla şirket, finansal raporlama ve muhasebede yapay zeka kullanmanın avantajlarını fark ediyor.
Intuit, müşterileri için finansal planlamayı kolaylaştırmak amacıyla yapay zekayı kullanıyor. Üretken AI adında bir platformları var

Vergi, muhasebe ve nakit akışını yönetme gibi görevleri yerine getirmek için geniş dil modellerini kullanan İşletim Sistemi (GenOS). Benzer şekilde PwC, danışmanlık hizmetlerini doğal dil işleme, makine öğrenimi ve diğer yapay zeka teknolojileriyle geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Şirket, performansını artırmak için 1 milyar doların üzerinde yatırım yapıyor AI yetenekleri.

Siber güvenlik ve tehdit tespiti

Yapay zeka destekli sistemler ve makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etme yeteneği sayesinde, bir sistemdeki geleneksel güvenlik önlemleriyle fark edilmeyebilecek anormallikleri ve şüpheli etkinlikleri tespit edebilir. Yapay zeka ve makine öğrenimine yönelik bu proaktif yaklaşım, kuruluşların riskleri azaltmasına, yanıt süresini kısaltmasına ve hassas verileri korumasına olanak tanır.

Donanım için kestirimci bakım

Yapay zeka algoritmaları, BT donanımının (sunucular veya ağ donanımı gibi) ne zaman sorun yaşayabileceğini tahmin etmek için sensörlerden, geçmiş performanstan ve daha fazlasından veri analizi gerçekleştirir. Bu proaktif yaklaşım, kuruluşların bakım veya değiştirmeleri planlamalarına, sorunları erken tespit etmelerine ve beklenmedik arıza sürelerini önlemelerine yardımcı olur.

AI/ML girişimlerine yapılan son harcamalar

AI/ML girişimlerindeki önemli artış, bu teknolojinin inovasyonunu ve yayılmasını destekliyor. Modern işletmeler, süreçlerde devrim yaratmak, verimliliği artırmak ve inovasyona yönelik yeni yolların kilidini açmak için bu teknolojilere önemli bütçeler ayırıyor.

ABD ve Çin 2013'ten bu yana genel liderliği ele alan ve 250 şirkete yaklaşık 4,643 milyar dolar yatırım yapan ABD ile yapay zeka yatırımlarında öncü konumdayız. Yalnızca 2022 yılında Amerika Birleşik Devletleri'nde 524 yapay zeka girişimi kuruldu ve bu sayede 47 milyar dolarlık etkileyici bir hükümet dışı finansman sağlandı. Govini verilerine göre federal hükümetin yapay zeka girişimlerine yaptığı toplam harcama 2.5'den bu yana 2017 kat arttı.

Bu arada Çin, 2022'de en yüksek ortalama kurumsal yatırımı sergiledi; yeni kurulan 160 yapay zeka girişiminin her biri ortalama 71 milyon dolar aldı. Ayrıca İngiltere'nin ilk ev sahipliği yapmasına yanıt olarak Yapay zeka güvenliği konusunda küresel zirveBilim, İnovasyon ve Teknolojiden Sorumlu Dışişleri Bakanı, yapay zeka projelerine 37 milyon £ yatırım yapılacağını duyurdu.

Finansmandaki bu artış, yapay zekayı sınırların ötesine taşıyarak etkisinin küresel olarak hissedilmesini sağladı. Özellikle, Gates Vakfı düşük ve orta gelirli ülkelerde 50 üretken yapay zeka projesini destekliyor.

AI/ML'nin geleceği

Yapay zeka ve makine öğrenimini BT endüstrisine entegre etmek bir tercih meselesi değil, dijital çağın zorunluluklarına bir yanıttır. Büyük veri, bulut bilişim ve gelişmiş analitiğin birleşimi, yapay zeka ve makine öğreniminin dönüştürücü gücünden yararlanabilecek uyarlanabilir çözümler gerektirir.

Yani yapay zeka artık geçici bir moda değil; teknoloji dünyasının geleceği. Veriye dayalı içgörüler, tahmine dayalı analitikler ve şeffaf izleme sunarak Kurumsal Sosyal Sorumlulukta (CSR) devrim yaratma yeteneği, parlak bir geleceğe işaret ediyor.

Bu fütüristik teknolojilerin öneminin farkında olan kuruluşlar kendilerini yalnızca ilk benimseyenler olarak değil aynı zamanda geleceğe hazır bir BT ortamının mimarları olarak konumlandırıyorlar.

Geçtiğimiz günlerde Meta'nın CEO'su, insan zekasına eşdeğer araçlar yaratıp bunları halka açma planlarını açıklamasının ardından 'sorumsuz' olmakla suçlanmıştı. Ayrıca OpenAI'nin ChatGPT'si gibi üretken yapay zeka araçları da sorunlarla karşı karşıyadır. telif hakkı davaları.

Bu nedenle, AI/ML teknolojilerinin uzun vadede konumlarını koruyabilmeleri için bu zorlukların üstesinden gelmeleri ve BT operasyonlarında sorumlu entegrasyonu sağlamaları gerekiyor.

Son sözler

Bir zamanlar sadece moda bir kelime olduğu düşünülen yapay zeka, artık modern işletmelerin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yapay zeka, rutin görevlerin otomatikleştirilmesinden derinlemesine analizlerin gerçekleştirilmesine kadar çok yol kat etti. Artık kuruluşlar bu teknolojilerin dönüştürücü potansiyelini fark etti.

Bu teknoloji devrimine yanıt olarak modern işletmeler, AI/ML'nin operasyonlarına entegrasyonu için önemli bir bütçe ayırdı. Bu nedenle yapay zekanın ve makine öğreniminin parlak bir geleceğini öngörebiliriz.
Etik hususlar ve yasal testler kesinlikle bunların yaygın olarak benimsenmesini engellemeye çalışsa da, bu müthiş teknolojiler artık karşılaşabilecekleri her türlü zorluğun üstesinden gelme kapasitesine sahip.

Öne çıkan resim kredisi: benzoix/Freepik.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2024/02/06/navigating-tomorrow-role-of-ai-and-ml-in-information-technology/