IBM Watsonx Platformu ile Üretken Yapay Zekayı Kurumsal Bir Güce Nasıl Dönüştürebiliriz?

IBM Türkiye Yazılım Ülke Lideri Çağda Çelikbilek, IBM watsonx platformu ile üretken yapay zekayı kurumsal bir güce dönüştürmek ile ilgili konuştu. Çelikbilek şunları söyledi:

Aslında birazcık geriye saracak olursak, 2022 yılında üretken yapay zeka biliyorsunuz bireysel olarak bizlerin kullanımına açılmasıyla kendimiz kullanamaya başlayınca esas patlamayı yaşadık. Bunun ardından 2023 ve 2024 yılları boyunca kurumlar aslında sizin az önce bahsettiğiniz gibi deneyesellik sürecine başladı. Yani yapay zekayı, özellikle üretken yapay zekayı, kurumumun içine nasıl entegre ederim? Çünkü bildiğimiz haliyle geleneksel yöntemlerle yapay zeka, makine öğrenmesi, veri öğrenme zaten aslında yıllardır hayatımızın bir parçası. Ama üretken yapay zeka, daha farklı bir boyuta getirmeye başladı. Biz bunu deneysellikten aslında iş hayatımıza fayda sağlayacak bir şekle nasıl getireriz diye çalışmalar başladı. İlk başta büyük dil modelleriyle, yani nasıl bireysel olarak bizler ”GPT’lerle yazışarak hayatımıza hız kattıysak, bu büyük dil modelleriyle kurumlar içinde ne yapabileceğimize bakmaya başladık. Ancak, gördük ki kurumlar bunu gördü ki aslında hani evdeki hesapta çarşıya o kadar uymadı. Çünkü büyük dil modelleri kendi kurumları içindeki veriye erişim konusunda veya belli başlı hatalı, halüsinasyona dayalı veriler verme konusunda ve büyük maliyetler konusunda aslıda kurumları zor durumda bırakmaya başladı. Hatta şöyle bir örnekte verebilirim. Son yapılan bir araştırmaya göre, kurumların %98’i artık gerek geleneksel olsun gerekse üretken yapay zeka olsun yapay zekayı hayatlarının bir parçası haline getirmiş durumda. Ama yapılan yatırımların ancak %25’inin tam olarak karşılığını gördüklerini düşünüyorlar. Dolayısıyla şuan geldiğimiz nokta da biz IBM olarak bu konuya nasıl yaklaşıyoruz ”Watson X platformuyla” ? IBM, yapay zekanın en büyük modelle olması gerektiğini değil, aslında “Fit for Purpose” adını verdiğimiz iş odaklı, konu spesifik daha küçük dil modelleriyle yapılmasından yana. Bu sadece model işi de değil; o modele girecek verinin doğru bir veri olması, kurumla alakalı olması, şeffaf olması ve o verinin yönetişimiyle aslında verinin doğduğu yerden modelden çıkan çıktıya kadar üretime kadarki süreci kastediyor. ”Watsonx” platformuyla biz uçtan uca aslında bu alanda kurumlara değer katmaya çalışıyoruz.

Üretken Yapay Zekanın Yükselişi

Yapay zeka, son yıllarda hızla gelişen ve hayatımızın birçok alanında etkisini gösteren bir teknoloji haline geldi. 2022 yılında üretken yapay zekanın bireysel kullanıma açılması, bu alanda büyük bir patlama yaşanmasına neden oldu. İnsanlar, yapay zekayı günlük yaşamlarında daha fazla kullanmaya başladı ve bu durum, kurumların da dikkatini çekti. 2023 ve 2024 yılları boyunca, kurumlar yapay zekayı nasıl entegre edebileceklerini araştırmaya başladılar. Bu süreç, geleneksel yöntemlerle yapay zekanın ötesine geçerek, üretken yapay zekanın sunduğu yeni fırsatları keşfetme çabası olarak öne çıktı.

Yapay Zekanın Kurumlara Entegrasyonu

Kurumlar, yapay zekayı iş süreçlerine entegre etme konusunda çeşitli denemeler yapmaktadır. Geleneksel yapay zeka yöntemleri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi teknolojiler zaten uzun süredir kullanılmaktaydı. Ancak üretken yapay zeka, daha farklı bir boyut sunarak kurumların dikkatini çekti. Bu yeni teknoloji, iş süreçlerini hızlandırma ve verimliliği artırma potansiyeline sahip.

Büyük Dil Modellerinin Rolü

Büyük dil modelleri, yapay zekanın en dikkat çekici unsurlarından biri haline geldi. Bireysel kullanıcılar, GPT gibi modellerle yazışarak hayatlarına hız kattılar. Kurumlar da bu modellerin sunduğu fırsatları değerlendirmeye başladı. Ancak, büyük dil modellerinin kurum içi veriye erişim ve hatalı veriler üretme gibi zorlukları da beraberinde getirdiği görüldü.

Yatırımların Karşılığı

Yapay zekaya yapılan yatırımlar, kurumlar için büyük bir önem taşıyor. Ancak, yapılan araştırmalar, kurumların %98’inin yapay zekayı hayatlarının bir parçası haline getirdiğini, ancak yatırımların sadece %25’inin tam karşılığını gördüklerini ortaya koyuyor. Bu durum, yapay zeka yatırımlarının daha dikkatli planlanması gerektiğini gösteriyor.

IBM’in Yaklaşımı: Watson X Platformu

IBM, yapay zeka alanında “Fit for Purpose” adını verdiği iş odaklı, konu spesifik daha küçük dil modelleriyle çalışmayı tercih ediyor. Bu yaklaşım, büyük dil modellerinin getirdiği zorlukları aşmayı hedefliyor. Watson X platformu, kurumlara uçtan uca değer katmayı amaçlıyor. Bu süreç, doğru verinin kullanılması, verinin şeffaf ve kurumla alakalı olması gibi unsurları kapsıyor.

Veri Yönetişimi ve Şeffaflık

Yapay zeka uygulamalarının başarısı, kullanılan verinin kalitesine bağlıdır. IBM, verinin doğru, şeffaf ve kurumla alakalı olmasına büyük önem veriyor. Veri yönetişimi, verinin doğduğu yerden modelden çıkan çıktıya kadar olan süreci kapsıyor. Bu süreç, yapay zekanın etkin bir şekilde kullanılmasını sağlıyor.

Sonuç

Üretken yapay zeka, bireysel ve kurumsal düzeyde büyük bir dönüşüm yaratma potansiyeline sahip. Ancak, bu teknolojinin etkin bir şekilde kullanılması için doğru stratejilerin geliştirilmesi gerekiyor. IBM’in Watson X platformu, yapay zekanın iş odaklı ve konu spesifik modellerle daha verimli kullanılmasını sağlıyor. Bu yaklaşım, kurumların yapay zeka yatırımlarından daha fazla fayda sağlamalarına yardımcı olabilir. Yapay zekanın gelecekteki etkileri, bu teknolojinin nasıl entegre edildiğine ve yönetildiğine bağlı olarak şekillenecektir.