The State of Enterprise AI Development\u201d ba\u015fl\u0131kl\u0131 rapor, en az 100 \u00e7al\u0131\u015fan\u0131 bulunan kurulu\u015flardan 600\u2019\u00fcn \u00fczerinde \u00fcr\u00fcn, m\u00fchendislik, veri ve yapay zeka profesyonelinin g\u00f6r\u00fc\u015flerine dayan\u0131yor. Bulgular, yapay zeka benimsemesinde yeni bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131na gelindi\u011fini g\u00f6steriyor. Konuya ilgi ve yat\u0131r\u0131mlar artmaya devam etse de temel veri altyap\u0131s\u0131 ayn\u0131 h\u0131zda geli\u015fim g\u00f6steremiyor.<\/p>\n
Raporun bulgular\u0131na g\u00f6re, \u015firketlerin y\u00fczde 62\u2019si halihaz\u0131rda \u00fcretken yapay zeka ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor ve bunlar\u0131n y\u00fczde 38\u2019i tam uygulamaya ge\u00e7mi\u015f durumda bulunuyor. En yayg\u0131n kullan\u0131m alanlar\u0131, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme (y\u00fczde 72), veri analizi (y\u00fczde 65) ve sohbet robotlar\u0131 (y\u00fczde 59) olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. Bu da bir bak\u0131ma yapay zekan\u0131n art\u0131k i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin do\u011fal bir par\u00e7as\u0131 haline geldi\u011fini g\u00f6steriyor.<\/p>\n
Buna ra\u011fmen \u00e7o\u011fu kurulu\u015f, geli\u015fmi\u015f yapay zeka i\u00e7in gerekli veri altyap\u0131s\u0131na sahip olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kabul ediyor ve yaln\u0131zca y\u00fczde 29\u2019u birle\u015ftirilmi\u015f \u00e7ok modelli bir veritaban\u0131 kullan\u0131yor. Da\u011f\u0131n\u0131k veri kaynaklar\u0131 ise performans, g\u00fcvenlik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan ciddi riskler olu\u015fturuyor.<\/p>\n
Y\u00f6neticilerin en b\u00fcy\u00fck kayg\u0131s\u0131 g\u00fcvenlik ve do\u011fruluk<\/p>\n
Kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n y\u00fczde 83\u2019\u00fc, \u00f6zel verilerin b\u00fcy\u00fck dil modelleriyle (LLM) payla\u015f\u0131lmas\u0131ndan, y\u00fczde 85\u2019i ise yapay zek\u00e2 hal\u00fcsinasyonlar\u0131ndan endi\u015fe duyuyor. RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri, do\u011frulanm\u0131\u015f i\u00e7 verileri kullanarak bu riskleri azaltan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor.<\/p>\n
Ancak kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n y\u00fczde 74\u2019\u00fc RAG konusunda kendini orta ve ileri d\u00fczeyde olarak g\u00f6rse de sadece y\u00fczde 3\u2019\u00fc RAG i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 veri mimarilerine entegre etmi\u015f durumda bulunuyor. Bu da teorik bilgi ile kurumsal d\u00fczeyde uygulama aras\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir bo\u015fluk oldu\u011funu ortaya koyuyor.<\/p>\n
Couchbase Yapay Zeka ve Edge Yaz\u0131l\u0131m Geli\u015ftirme Ba\u015fkan Yard\u0131mc\u0131s\u0131 Mohan Varthakavi, konuyla ilgili olarak d\u00fc\u015f\u00fcncelerini \u015fu c\u00fcmlelerle payla\u015ft\u0131: \u201cKurumsal yapay zekan\u0131n evrimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131nday\u0131z. \u00dcretken yapay zekan\u0131n h\u0131zla benimsenmesinin, halihaz\u0131rda devam eden bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm dalgas\u0131n\u0131n habercisi oldu\u011funu s\u00f6yleyebiliriz. Ancak as\u0131l at\u0131l\u0131mlar, kurulu\u015flar bu sistemlerin arkas\u0131ndaki veri karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 sorunlar\u0131n\u0131 \u00e7\u00f6zd\u00fcklerinde ger\u00e7ekle\u015fecek. RAG, daha g\u00fcvenli ve daha g\u00fcvenilir bir yapay zekaya giden net bir yol sunuyor ancak etkinli\u011fi, metin a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 RAG veri ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn tamam\u0131n\u0131 milisaniye h\u0131z\u0131nda desteklemeye ba\u011fl\u0131. Bu da birle\u015fik bir geli\u015ftirici veritaban\u0131 platformu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla JSON verileri kullanarak en kolay \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirilebilir. Gelecek, yapay zeka ajanlar\u0131 odakl\u0131 olacak ancak bu gelece\u011fi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in veri karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, h\u0131z, mimari ve g\u00fcven konular\u0131n\u0131 ciddiye almam\u0131z gerekiyor.\u201d<\/p>\n
Rapora g\u00f6re, yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n y\u00fckseli\u015fi de beklentileri de\u011fi\u015ftiriyor. Kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n \u00fc\u00e7te ikisi \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki bir y\u0131l i\u00e7inde yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131 devreye almay\u0131 planlarken, yaln\u0131zca y\u00fczde 35\u2019i kapsaml\u0131 \u201cguardrails\u201dlere sahip oldu\u011funu belirtiyor. Bu da otonom yapay zeka geli\u015ftik\u00e7e y\u00f6neti\u015fim uygulamalar\u0131n\u0131n h\u0131zla olgunla\u015fmas\u0131 gerekti\u011fine i\u015faret ediyor.<\/p>\n
Rapor ayr\u0131ca veri entegrasyonunun en b\u00fcy\u00fck darbo\u011fazlardan biri oldu\u011funu g\u00f6steriyor. Kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n y\u00fczde 49\u2019u veri ak\u0131\u015f\u0131 ve prompt m\u00fchendisli\u011fi, y\u00fczde 47\u2019si yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilerin y\u00f6netimi konusunda zorluk ya\u015f\u0131yor. Bir\u00e7ok kurulu\u015f, farkl\u0131 veri sistemleri aras\u0131nda ba\u011flant\u0131 kurmakta ve yapay zeka \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n hangi verilerden beslendi\u011fini izlemekte zorlan\u0131yor.<\/p>\n
Performans bask\u0131s\u0131 art\u0131yor<\/p>\n
Kurulu\u015flar\u0131n neredeyse yar\u0131s\u0131 (y\u00fczde 48), yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n yar\u0131s\u0131ndan fazlas\u0131n\u0131n ger\u00e7ek zamanl\u0131 veritaban\u0131 performans\u0131na ihtiya\u00e7 duydu\u011funu s\u00f6yl\u00fcyor. Milisaniye h\u0131z\u0131nda veri i\u015fleme yetene\u011fi olmadan, yapay zeka sistemleri kullan\u0131c\u0131 beklentilerini kar\u015f\u0131layam\u0131yor.<\/p>\n
Raporun sonu\u00e7lar\u0131, yapay zeka ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n veri birli\u011fi, g\u00fcven ve h\u0131z \u00fczerine kurulu oldu\u011funa i\u015faret ediyor. G\u00f6r\u00fcnen o ki, birle\u015ftirilmi\u015f, g\u00fcvenli ve yapay zekaya uygun bir \u015fekilde optimize edilmi\u015f veri platformlar\u0131na yat\u0131r\u0131m yapan \u015firketler, h\u00e2l\u00e2 veri silolar\u0131 ve yava\u015f sistemlerle u\u011fra\u015fan rakiplerinin \u00f6n\u00fcne ge\u00e7ecek.<\/p>\n
Varthakavi son olarak \u015funlar\u0131 vurgulad\u0131: \u201cYapay zeka uyumlu bir veri mimarisi olu\u015fturman\u0131n bir sonraki ad\u0131m\u0131, silo sistemlerini birle\u015ftirmek, verilerin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc boyunca g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak ve RAG gibi geli\u015fmi\u015f i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 desteklerken JSON gibi \u00fcretken yapay zeka dostu formatlar i\u00e7in optimizasyon yapmaktan ge\u00e7iyor. Bu yakla\u015f\u0131m, kurulu\u015flar\u0131n yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7eklendirmelerine ve daha derin, daha eyleme ge\u00e7irilebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmelerine olanak tan\u0131yacakt\u0131r.\u201d<\/p>\n
Couchbase, Capella geli\u015ftirici veri platformu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn tam da merkezinde yer alarak, buluttan u\u00e7 sistemlere kadar esneklik, h\u0131z ve g\u00fcven i\u00e7in olu\u015fturulmu\u015f tek bir mimari alt\u0131nda analitik, mobil ve yapay zeka i\u015f y\u00fcklerini bir araya getiriyor.<\/p>\n
<\/strong> Couchbase ve UserEvidence taraf\u0131ndan y\u00fcr\u00fct\u00fclen k\u00fcresel ara\u015ft\u0131rma, \u00fcretken yapay zekan\u0131n kurumsal \u00f6l\u00e7ekte h\u0131zla benimsendi\u011fini, ancak \u00e7o\u011fu kurumun hala g\u00fcvenli ve \u00f6l\u00e7eklenebilir bir veri mimarisi olu\u015fturmakta zorland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya koyuyor.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8157,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"googlesitekit_rrm_CAow07ekDA:productID":"","footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-8156","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8156","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8156"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8156\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8157"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8156"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8156"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ekonomigundemi.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8156"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\nSANAY\u0130 HABER AJANSI <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"