Şirketler eş zamanlı olarak acil iş zorunluluklarıyla boğuşurken, insan toplumunu ve ticaretini tüm yönleriyle yeniden şekillendirme vaadiyle üretken yapay zekanın (AI) dönüştürücü gücüne hepimiz tanık oluyoruz. 2024'te şirketler, gerçekleşmemiş gelirleri önlemek için iş gücü verimliliğini yeniden tanımlamalarını, yazılım tedarik zincirini saldırılara karşı korumalarını ve rekabetçiliği sürdürmek için sürdürülebilirliği operasyonlara dahil etmelerini gerektiren önemli bir kesintiyle karşı karşıya kalacak.

Yapay zeka, bir kuruluşun refahı ve büyümesinde katlanarak artan ilerlemelere yön veren bir dönüm noktasındadır. Üretken yapay zeka (gen yapay zeka), bir işletmenin tüm yönlerine dönüştürücü inovasyonu getirir; ön ofise, devam eden teknoloji modernizasyonuna ve yeni ürün ve hizmet geliştirmeye kadar.

Pek çok kuruluş yapay zekayı uygulamış olsa da, rekabet avantajını koruma ve iş büyümesini teşvik etme ihtiyacı yeni yaklaşımlar gerektiriyor: eş zamanlı olarak yapay zeka stratejilerini geliştirmek, değerlerini sergilemek, risk duruşlarını geliştirmek ve yeni mühendislik yeteneklerini benimsemek. Bu, bütünsel bir kurumsal dönüşüm gerektirir. Bu dönüşüme yapay zeka+ kuruluşu olma adını veriyoruz.

Bir AI+ kuruluşu olun

Bir AI+ kuruluşu, birincil odak noktası olarak yapay zekayı kullanarak yenilik yapar, yapay zekanın tüm işletme için temel olduğunu anlar ve yapay zekanın işin tüm yönlerini etkilediğini kabul eder: ürün yeniliği, iş operasyonları, teknik operasyonların yanı sıra insanlar ve kültür. 

Bir AI+ kuruluşu, yapay zekayı işletme genelinde birinci sınıf bir işlev olarak entegre eder. İşin bir alanı yapay zekayı benimserken diğerlerinin (geçerli endişeler nedeniyle) geride kalması veya direnmesi durumunda, bunun Gölge Yapay Zeka gibi sorunları daha da kötüleştireceğini ve bütünsel bir stratejinin uygulanmasını zorlaştıracağını anlıyorlar.

Yapay zeka+ kuruluşu olmanın faydaları

Gartner'ın küresel ekonomiye sektörler genelinde 3 ila 4 trilyon ABD doları tutarında ekonomik fayda sağlayacağı tahmin edilen yapay zeka ile sağlanan geniş iş fırsatı, şirketlerin yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmak için gereken yatırımın farkına varmasını sağlıyor ve dramatik bir yatırım getirisi (ROI) talep ediyor Bir yapay zeka kullanım senaryosuna yatırım yapmadan önce.

Müşteriler, bir AI+ kuruluşu haline gelerek yalnızca AI kullanım senaryosu için değil, aynı zamanda AI kullanım senaryolarını geniş ölçekte üretime sunmak için gereken ilgili iş ve teknik yetenekleri geliştirmek için de yatırım getirisi elde edebilir.

AI+ dönüşüm modelini kurumsal yapıya ve kültüre yerleştiren yüksek veri olgunluğuna sahip kuruluşlar, 2.6 kata kadar daha yüksek yatırım getirisi elde edebilir.

IBM, müşterilerin bir AI+ kuruluşu haline gelmelerini sağlayacak iş ve teknik strateji, mimariler, yol haritaları ve uygulamalı deneyimle donatmak için AI+ Kurumsal Dönüşümü geliştirdi.

Yapay Zeka+ Kurumsal Dönüşüm

IBM'in yapay zeka ve hibrit bulut alanındaki derinliği sayesinde, şirketlerin yapay zeka+ kuruluşu haline gelmesinin iş sonuçlarının daha hızlı gerçekleştirilmesine yol açtığını keşfettik. Heyecan verici olan şey, birlikte çalıştığımız birçok müşterinin halihazırda yapay zeka alanında mükemmel bir performans sergilemesi ve Yapay Zeka+ Kurumsal Dönüşümü benimseyerek, üretimde yapay zekayı geniş ölçekte çalıştırarak iş büyümelerini hızlandıran faaliyetleri ortaya çıkarmalarıdır.

Şekil 3, AI+ Kurumsal Dönüşümü özetlemekte ve bir AI+ kuruluşunun, AI'yı üretime uygun ölçekte getirmek için ele alması gereken birden fazla alanı vurgulamaktadır: 

• İş performansını artıran temel kullanım örnekleri
• Bu kullanım örneklerini hayata geçirmek için sorumlu yapay zeka teknolojisi
• Yapay zeka girişimlerini desteklemek için iyi tasarlanmış bir veri temeli
• Yapay zeka deneyimleri sunmak için uygulama yeniliği ve yapay zeka isteklerini karşılamak için uygulama modernizasyonu
• Yapay zekayı, verileri ve uygulamaları gerektiği gibi çalıştırmak için entegrasyonlar dahil hibrit bulut platformu
• Tarama ve korkuluklar yoluyla dağıtım korumasıyla uygulamaların, verilerin ve yapay zekanın sürekli güncellenmesi, iyileştirilmesi ve düzeltilmesi için işlem hatları oluşturma
• Arızaları gerçekleşmeden önce tahmin etmek (ve onarmak) için yapay zekayı kullanan 2. Gün operasyonları, çalışanların değiştirilme korkusu yerine yapay zekanın değerini benimsediği bir kültürü teşvik ediyor.
• Güvenlik, yönetişim, risk ve uyumluluk mekanizmaları yalnızca yapay zekayı yönetmek için değil, aynı zamanda yapay zekayı çalıştıran BT varlıklarını yönetmek ve mevzuat uyumluluğuna dair kanıt sağlamak için de gereklidir.

Kullanım senaryolarıyla başlayın

Bir AI+ kuruluşu için en önemli adım, dönüştürücü kullanım senaryolarının belirlenmesidir. Çeşitli seçenekleri denedikten sonra kuruluş, daha hızlı yatırım getirisi sağlayan yüksek değerli kullanım senaryolarını seçer. Daha sonra bunları BT ortamında üretime aktararak ek kullanım senaryoları için zemin hazırlıyor ve devam eden inovasyonu teşvik ediyor.

Şekil 4, bir AI+ kuruluşunun, kullanım senaryolarını sistematik ve titizlikle, teslimat, operasyonlar, güvenlik ve yönetişim genelinde uyumlu, yüksek yatırım getirisi sağlayan geniş kapsamlı AI kurumsal çözümlerine dönüştürmek için benimsediği AI+ kullanım senaryosu hunisini göstermektedir.  

Doğru yapay zeka teknolojisinden yararlanın

Kullanım senaryolarını belirledikten sonra bir AI+ kuruluşu için bir sonraki adım, uygun AI teknolojisini ve mimarisini seçmektir. Çoğu zaman bu karar çok çabuk verilir. Uygunluğun sağlanmasına yardımcı olmak için buna düşünceli bir şekilde yaklaşılmalıdır.

Aşağıdaki düşünün:

• Kamu vakfı modeline mi ihtiyacınız var?
• Kendiniz mi inşa etmelisiniz? Eğer öyleyse, nereye koşacak?
• Verilerinizi bir kamu kuruluşu modeliyle eşleştirerek erişim artırılmış nesil (RAG) modeli mi kullanmalısınız?
• Gen AI'yi kutudan çıktığı gibi kullanıyor musunuz? İstem mühendisliğinde nasıl ustalaşabilirsiniz? Ne zaman hızlı ayarlama veya ince ayar yapmalısınız?
• Hangi yaklaşım şirket içi GPU'ları gerektirir?
• Gen yapay zeka, tahmine dayalı yapay zeka ve yapay zeka orkestrasyonunu nerede kullanıyorsunuz? Örneğin, şifre değiştirme isteklerini otomatikleştirirken API'leri çağırmak için 175 milyar parametreli bir genel temel modele, ince ayarlı daha küçük bir modele veya yapay zeka düzenlemesine mi ihtiyacınız var?

Yapay zeka teknolojinizi belirlerken vereceğiniz karar, Yapay Zeka+ Kurumsal Dönüşümün diğer alanlarını da etkiler. Daha fazla bilgi için okumaya devam edin.

Güçlü bir veri temeli sağlayın

Yapay zeka temel olarak verilere dayanır. Bir AI+ kuruluşu, AI için kullanılan verilerin güvenilir, şeffaf olmasını ve açık bir kökene ve etkinliğe sahip olmasını sağlar. Aksi takdirde riskler çok ciddi hale gelir. Zayıf veri temelleri üzerine kurulu yapay zeka sunan ve istenmeyen sonuçlara yol açan şirketlerin örneklerini hepimiz gördük. Bu sonuçlar genellikle hiçbiri arzu edilmeyen üç kategoriden birine girer:

• Yararlı değil: Müşteriler sonuçlarınızdan etkilenmez. Örneğin, eski veriler, halüsinasyonlar ve daha fazlası.
• Utanç verici: Yapay zekada kullanılan verilere dayanarak saldırgan çıktılar ortaya çıkıyor. Örneğin nefret, istismar, küfür ve önyargı.
• Mali/cezai: Mevcut ve yeni ortaya çıkan verilerin ve yapay zeka düzenlemelerinin ihlali. Örneğin, telif hakkı yasaları, Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası, Dijital Operasyonel Dayanıklılık Yasası (DORA), veri egemenliği yasaları ve daha fazlası.

Bir AI+ kuruluşu, mimarlara verileri güvenle kaynak sağlama, hazırlama, dönüştürme, koruma ve yapay zeka için gerekli konumlara teslim etme gücü verir. 

Uygulamaları yenileyin ve modernleştirin

Olağanüstü deneyimler sunmak için yeni yapay zeka tabanlı uygulamalarla yenilik yapmak çok önemlidir. Yapay zeka ile etkileşime giren mevcut uygulamaları modernize etmek de çok önemlidir. Yapay zeka destekli bir insan kaynakları asistanı çalışanlar için eylemler gerçekleştirmeyi teklif ederse, çağrılan uygulamanın artan trafiği kaldırabileceğinden emin olmak hayati önem taşıyor. Çoğu zaman bu eylemler, AI asistanının ani taleplerini karşılamaya uygun olmayan mimarilerde çalışan eski uygulamalara API'lerin çağrılmasını içerir. Bu genellikle yavaş yanıt süreleri nedeniyle hayal kırıklığı yaratan bir deneyime yol açar.

Bir AI+ kuruluşu, müşterilerine yenilikçi yapay zeka uygulamaları sunma ve yapay zekanın sunduğu yeni talepleri karşılamak için mevcut uygulamaları modernleştirme konusunda uzmandır.

Hibrit bulut platformu

Yapay zeka, veriler ve uygulamalar anlaşıldıktan sonra tartışma doğal olarak "Bu çözümü nerede çalıştıracağız?" sorusuna kayıyor. Deneyimlerimize göre cevap, zamanla değişebilen ve esnek bir platform gerektiren birçok faktöre bağlıdır.

Açık teknolojilere dayalı bir hibrit bulut platformunu benimsemek, bir AI+ kuruluşunun işini sınırlamadan bilinçli kararlar almasına olanak tanır.

Şekil 5'te gösterildiği gibi hibrit bir bulut mimarisi, tüm işi çeşitli şekillerde geliştirir:

• Büyük modellerin nerede eğitileceği ve ayarlanacağı konusunda esneklik
• Daha küçük modellerin nerede eğitileceği ve ayarlanacağı konusunda esneklik
• Çıkarımların şirket içinde, özel bulutlarda ve hatta uç cihazlarda nerede gerçekleştirileceği
• RAG mimarilerini kullanan uygulamalar, modellere yakın çalışırken daha az gecikme yaşar
• Veri egemenliği yasaları, verilerin yeniden konumlandırılmasını sınırladığından, yapay zekayı ve uygulamaları verilere taşıma becerisine sahip olmak çok önemlidir.
• BT ve iş ortamı genelinde ara bağlantı sağlayan bir AI+ yapısı oluşturma

Uygulamaları, verileri ve yapay zekayı sürekli olarak geliştirin ve geliştirin

Yapay zeka, veriler ve uygulamalar iyi tasarlanmış bir hibrit bulut platformunda çalıştığında, bir Yapay Zeka+ kuruluşu, tam otomasyonla sürekli olarak geliştirmek ve sunmak için işlem hatları ve araç zincirleri oluşturur. Örneğin:

• Platform işlem hatları, Terraform ve Ansible'ı kullanarak altyapıyı ve üzerinde çalışan yazılımı tedarik eder ve günceller
• Uygulama ardışık düzenleri, hem yapay zeka deneyimleri sağlayan yenilikçi uygulamalar hem de yapay zeka dijital çalışanları tarafından harekete geçirilen modernleştirilmiş uygulamalar için kod güncellemelerini entegre eder ve sunar
• Veri hatları, yapay zeka tarafından kullanılan veri kaynaklarının güncel ve geçerli olmasını sağlamak için gelen verileri işler
• Yapay zeka işlem hatları, sapma ve doğruluk gibi ölçümlere dayalı olarak verileri alır, yeniden eğitir ve gerektiği şekilde artırır

Bir AI+ kuruluşu, yaşam döngüleri boyunca uygulamaları, verileri ve yapay zeka modellerini sürekli olarak nasıl geliştireceğini bilir ve yalnızca güvenilir ve onaylanmış yapay zeka işlevlerinin hayata geçmesini sağlamaya yardımcı olur.

Operasyon

Yapay zekânın öncelikli olduğu bir dünyada bile olaylar meydana gelir. Ancak bir AI+ kuruluşu, yapay zekayı yalnızca müşterileri memnun etmek için değil, aynı zamanda BT sorunlarını çözmek için de kullanıyor. Bir AI+ kuruluşu, doğru araçlarla çalışan verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Örnekler şunları içerir:

• Bir uygulamanın kısıtlandığını ve kapasite artışlarının otomatikleştirildiğini tespit etme ve düzeltme
• Daha yüksek düzeyde otomasyon sağlamak ve tahmine dayalı bakım elde etmek için kuruluş çapında görünürlük ve içgörü sağlamak
• Güvenlik açıklarını ortaya çıkmadan önce kapatarak güvenlik tehditlerini azaltmak. Örneğin, kontrollerin karşılanmaması durumunda provizyonun başarısız olması için terraform şablonlarının uyumluluk kontrolü taramasının kullanılması.

Bir AI+ kuruluşu, gerekli araçların yanı sıra, yapay zekayı benimseyen ve yetenekleri eğiten bir kültürün teşvik edilmesinin de çok önemli olduğunun bilincindedir. Bu kültür, deney ve uzmanlığın gelişimini teşvik eder. Yapay zekadan korkmak yerine onu kullanmak, değerlendirmek ve hızlandırmak için eğitilmiş insanlara ihtiyaç var.

Hibrit bulut platformunda yapay zekanın güvenliğini sağlayın ve yönetin

Yapay zekayı, özellikle de genel yapay zekayı üretimde geniş ölçekte dağıtmak için kuruluşların güvenli ve yönetilen bir ortam oluşturması gerekir. Yeni nesil yapay zekanın ölçeği ve etkisi, yönetişim ve risk kontrollerinin önemini vurguluyor. Bir AI+ kuruluşu, hibrit bulut ortamında yönetişim, risk ve uyumluluk kontrollerinin yanı sıra yapay zeka modellerini güvence altına almak, izlemek ve açıklamak için sağlam önlemler uygulayarak potansiyel zararı azaltır.

Mevcut bulut yönetişiminin yeni yapay zeka yönetişim kontrolleriyle eşleştirilmesi çok önemlidir ve NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi, Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası, ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetimi ve ISO/IEC 23894 Yapay Zeka gibi ortaya çıkan düzenleyici değişikliklere uymak için sürekli odaklanmayı gerektirir. Risk yönetimi.

Bu gün başlayacağım

IBM, aşağıdakiler için etkili kullanım senaryoları, stratejiler, mimariler ve uygulamalı deneyimler sağlayan bir yapay zeka+ kuruluşu olmanız için sizinle birlikte çalışmayı istiyor:

• Mevcut gidişatınızı anlayın
• Bakış açıları ve modellerle AI+ kurumsal stratejinizi şekillendirin
• Hedef durum çözümlerini ve mimarilerini birlikte oluşturun
• Yönetişimi ve risk duruşunu belirtin
• Bir iş değeri vakasını özelleştirme
• AI+ kurumsal stratejinizin değerini kanıtlamak için yakın vadeli önemli mühendislik sprintlerini birlikte geliştirin

Gelecekteki makaleler, her bir AI+ alanını daha derinlemesine ele alacak ve mimariler, demolar ve stratejiler aracılığıyla IBM'in bakış açısını sergileyecek.

IBM Hibrit Bulut Mimarisi Merkezini ziyaret edin