Couchbase Raporu, kurumsal yapay zekanın son durumunu ortaya koyuyor

Couchbase ve User Evidence tarafından gerçekleştirilen dünya çapındaki araştırma, üretken yapay zekanın kurumsal alanlarda hızla yaygınlaştığını, ancak birçok kurumun güvenli ve ölçeklenebilir bir veri mimarisi oluşturmakta hala zorlandığını gösteriyor.

ABD (İGFA) - "The State of Enterprise AI Development" adlı rapor, en az 100 çalışanı bulunan 600'den fazla kuruluşta ürün, mühendislik, veri ve yapay zeka profesyonellerinin görüşlerini içeriyor. Bulgular, yapay zekanın benimsenmesinde yeni bir aşamaya gelinmiş olduğunu ortaya koyuyor. İlgi ve yatırımlar büyümeye devam etmekteyken, veri altyapılarında aynı hızda bir ilerleme sağlanamıyor.

Rapor verilerine göre, şirketlerin yüzde 62'si zaten üretken yapay zeka ile çalışırken, bu şirketlerden yüzde 38'i ise tam anlamıyla uygulamış durumda. En çok kullanılan alanlar ise yazılım geliştirme (yüzde 72), veri analizi (yüzde 65) ve sohbet robotları (yüzde 59) olarak ön plana çıkıyor. Bu, yapay zekanın iş süreçlerinin sıradan bir parçası haline geldiğine işaret ediyor.

Bununla birlikte pek çok kuruluş, gelişmiş yapay zeka için gerekli veri altyapısına sahip olmadığını kabul ediyor ve yalnızca yüzde 29'u entegre çoklu model bir veritabanı kullanıyor. Dağınık veri kaynakları, performans, güvenlik ve ölçeklenebilirlik açısından ciddi riskler yaratıyor.

YÖNETİCİLERİN EN BÜYÜK ENDİŞESİ GÜVENLİK VE DOĞRULUK

Katılımcıların yüzde 83'ü, özel verilerin büyük dil modelleri (LLM) ile paylaşılması konusunda, yüzde 85'i ise yapay zeka halüsinasyonları hakkında endişeli. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri, doğrulanmış iç verileri kullanarak bu riskleri azaltan etkili bir çözüm olarak öne çıkıyor.

Ancak katılımcıların yüzde 74'ü RAG konusunda kendisini orta ve ileri seviyede görse de sadece yüzde 3'ü RAG iş akışlarını veri mimarisine entegre etmiş durumda. Bu, teorik bilgi ile uygulama arasında önemli bir fark olduğunu gösteriyor.

Couchbase Yapay Zeka ve Edge Yazılım Geliştirme Başkan Yardımcısı Mohan Varthakavi, bu konudaki görüşlerini şu şekilde ifade ediyor:

“Kurumsal yapay zekanın evriminin dönüm noktasındayız. Üretken yapay zekanın hızla benimsenmesi, süregelen bir dönüşüm dalgasının işareti. Ancak esas ilerlemeler, kurumlar bu sistemlerin arkasındaki veri karmaşıklığını çözdüğünde gerçekleşecek. RAG, daha güvenli ve güvenilir bir yapay zekaya giden belirgin bir yol sunuyor fakat etkinliği, metin ağırlıklı RAG veri döngüsünü milisaniye hızında desteklemeye bağlı. Bu, birleşik bir geliştirici veritabanı platformu aracılığıyla JSON verilerini kullanmayı kolaylaştırır. Gelecek, yapay zeka ajanları ile şekillenecek fakat bu geleceği hayata geçirmek için veri karmaşıklığı, hız, mimari ve güvenlik konularına dikkat etmeliyiz."

Rapor, yapay zeka ajanlarının yükselmesini de beklentileri değiştiren bir unsur olarak değerlendiriyor. Katılımcıların üçte ikisi önümüzdeki yılda yapay zeka ajanlarını kullanmayı planlarken, yalnızca yüzde 35'i kapsamlı “guardrails”lere sahip olduğunu ifade ediyor. Bu durum, otonom yapay zeka geliştikçe yönetişim uygulamalarının hızla gelişmeye ihtiyaç duyduğuna işaret ediyor.

Rapor ayrıca veri entegrasyonunun en büyük zorluklardan biri olduğunu vurguluyor. Katılımcıların yüzde 49'u veri akışı ve prompt mühendisliği, yüzde 47'si ise yapılandırılmamış verilerin yönetimi konusunda sorun yaşamakta. Pek çok kurum, farklı veri sistemleri arasında bağlantı kurmakta ve yapay zeka çıktılarının hangi verilere dayandığını izlemekte güçlük çekiyor.

PERFORMANS BASKISI ARTMAKTA

Kurumların neredeyse yarısı (yüzde 48), yapay zeka uygulamalarının çoğunun gerçek zamanlı veritabanı performansına ihtiyaç duyduğunu belirtmektedir. Milisaniye düzeyinde veri işlem yeteneği olmadığında, yapay zeka sistemleri kullanıcı beklentilerini karşılayamıyor.

Raporun sonuçları, yapay zeka başarısının veri bütünlüğü, güvenlik ve hız üzerine kurulu olduğunu ortaya koyuyor. Görünen o ki, entegre, güvenli ve yapay zekaya uygun şekilde optimize edilmiş veri platformlarına yatırım yapan firmalar, hâlâ veri siloları ve yavaş sistemlerle boğuşan rakiplerini geride bırakacak.

Varthakavi, şu önemli noktaları vurguladı: “Yapay zeka uyumlu bir veri mimarisi oluşturmanın bir sonraki aşaması, veri silolarını birleştirmek, verilerin ömür boyu güvenliğini sağlamak ve RAG gibi ileri iş akışlarını desteklerken JSON gibi yapay zeka uyumlu formatları optimize etmekten geçiyor. Bu yaklaşım, kurumların yapay zeka ajanlarını ölçeklendirmesine ve daha derin, daha harekete geçirilebilir içgörüler elde etmesine olanak sağlayacaktır.”

Couchbase, Capella geliştirici veri platformuyla bu değişimin merkezinde yer alarak, buluttan uç sistemlere kadar esneklik, hız ve güven için tek bir yapı altında analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini birleştiriyor.

COUCHBASE HAKKINDA

Geleneksel veritabanı çözümleri, sektörler yapay zekayı benimsemeye çalışırken esneklik, performans ve uygun maliyet açısından artan talepleri karşılamakta zorlanıyor. Couchbase, yapay zeka dünyasındaki kritik uygulamalar için geliştirilen Capella geliştirici veri platformu ile sektöre öncülük ediyor. Couchbase; işlemsel, analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini sorunsuz, tamamen yönetilen bir çözüm dahilinde birleştirerek geliştiricilere ve kuruluşlara esneklikle birlikte uygulama tasarlama ve genişletme gücü sunuyor. Buluttan uca ve aradaki her şeyde üstün performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği sağlıyor. Couchbase, kuruluşların yenilik kapılarını aralamasına, yapay zeka dönüşümünü hızlandırmasına ve her yerde müşteri deneyimlerini yeniden tanımlamasına olanak veriyor. Couchbase'in neden kritik günlük uygulamaların temelini oluşturduğunu www.couchbase.com adresini ziyaret ederek ve bizi LinkedIn ve X'te takip ederek öğrenebilirsiniz.

Couchbase®, Couchbase logosu ve Couchbase ürünleriyle ilişkili isimler ve markalar Couchbase, Inc. tarafından tescilli ticari markalardır. Diğer tüm ticari markalar ilgili sahiplerine aittir.