Yapay zeka genellikle işletmeler için “varoluşsal” bir konu olarak öne sürülüyor.
Ancak tüm şüphesiz coşkuları ve yatırımları için Yapay zeka araçlarıGörünüşe göre birçok teknoloji lideri bunu kurumsal bir uygulama olarak ele almakta başarısız oluyor.
Nutanix’te Sistem Mühendisliği Direktörü.
Gartner, ajansal yapay zeka projelerinin yüzde 40’ından fazlasının, çoğunlukla yetersiz risk kontrolleri ve belirsiz yatırım getirisi nedeniyle 2027 yılı sonuna kadar iptal edileceğini öngörüyor.
Bu lansmandaki başarısızlık, yatırımın boşa gitmesine neden olur ve uzun vadede teknolojiye olan güveni aşındırır.
Bu, kurumsal yapay zekaya istikrarlı bir şekilde geçiş yapan kuruluşlar ile onu çalıştırmaya çabalayan kuruluşlar arasında bir boşluk yaratıyor. Nesil Yapay Zeka yerini Ajan Yapay Zeka’ya bıraktıkça aradaki fark daha da açılacaktır.
Vizyon sahibi olmak yapay zeka başarısının anahtarıdır
Elbette, kuruluşunuzun ayırt edici yapay zeka stratejisini bilgilendirecek verilere sahip olmak gibi, bir vizyona sahip olmak da yapay zeka başarısının anahtarıdır. Bu, bir miktar tohum yatırımıyla birlikte göz kamaştırıcı bir pilot uygulama için yeterli olabilir.
Peki bu kurumsal ölçekte başarıyı garantilemek için yeterli mi? Gartner’ın rakamları açıkça hayır olduğunu gösteriyor.
Peki eksik olan ne? Yapay zekanın sadece keyif vermekle kalmayıp gerçekten sonuç vermesini sağlamak için teknoloji liderlerinin yapması gereken şey nedir?
Cevap, yapay zeka için operasyonel hazırlığın sağlanmasıdır. Basitçe söylemek gerekirse bu, yapay zekayı laboratuvarların dışında ve tüm kuruluş genelinde dağıtma, yönetme ve ölçeklendirme yeteneğidir.
Bu, zorlayıcı ancak bağlantısız bir pilot çalışma olarak başlayan şeyin, işletmenin geneline yayılmasını sağlamak için sıkı bir çalışma yapmak anlamına gelir.
Bu, yapay zekanın bilgi işlemi kapsayan birleşik bir platformda çalışmasını sağlamak anlamına gelir. veri ve yönetişim. İster şirket içinde, ister bulutta veya uçta olsun, kuruluş genelinde çoğaltılabilen bir platform.
Temel konseptte yeni bir şey yok. Aşağıdakiler gibi iş açısından kritik iş yükünün kullanıma sunulması: ERP veya CRM başarılı bir şekilde temel operasyonel altyapıya aynı odaklanmayı gerektirir.
Bununla birlikte, yapay zeka ile bunu başarmak söz konusu olduğunda vurgulanması gereken belirli zorluklar var.
Yapay zeka altyapısının kurulması
Yapay zekanın olduğunu düşünmek kolaydır altyapı yönetimi GPU’larla başlar ve biter. Ancak yüksek bant genişliğine sahip bellek, hızlı depolama ve buna uygun ağ bağlantısının hepsi kendi rolünü oynuyor. İş akışının hangi kısmına baktığımıza bağlı olarak diğer işlemciler ve hızlandırıcılar da öyle.
En önemlisi, ister şirket içinde ister şirket içinde olsun, bu altyapı bulutveya hibrit – projeler yerel pilot üretimden kurumsal üretime geçtikçe uyum sağlayabilmeli ve ölçeklenebilmelidir. Yapay zeka, doğası gereği, geleneksel kurumsal iş yüklerinden çok daha yapışkan olabilir.
Ancak bu, işlemci gücü veya gigabayt depolama alanı meselesinden daha fazlasıdır. Güvenlik Kurumsal yapay zeka projeleri söz konusu olduğunda yönetişim tartışılamaz. Temel veriler ve bir kuruluşun kendi modelleri, geleceğinin anahtarıdır ve yakın tutulmalıdır.
Veri egemenliği ve yapay zeka düzenlemeleri daha genel anlamda meseleleri daha da karmaşık hale getiriyor. Teknoloji liderlerinin, verilerinin söyledikleri yerde olduğunu bilmeleri ve verilere kimin erişip erişemeyeceğini tam olarak netleştirmeleri gerekir.
Yapay zekanın olanakları sınırsızdır. Ancak bu temel altyapı uygun şekilde yönetilmezse fiyat etiketi de öyle olur. Sadece GPU’lara ve onları çalıştırma gücüne para ödemek, ardından onları yeterince kullanılmadan bırakmak, yatırım getirisinde bir delik açmanın yanı sıra ESG taahhütlerini de baltalıyor.
Operasyon ölçeği genişletildi
Teknoloji liderlerinin, kapasiteyi nasıl artırıp azaltacaklarını en başından itibaren planlamaları gerekiyor. Ancak aynı zamanda maliyetleri yönetebilmeleri ve tahmin edebilmeleri de gerekiyor. Bu nedenle, platformlarının ve araç setlerinin bunu kolayca yapmalarına olanak sağladığından emin olmaları gerekiyor.
Yapay zeka ajanları devreye girdikçe bu daha da kritik hale geliyor. Aracılar veriye erişip veri oluştururken ve karar alırken bile güvenliğin, yönetişimin ve uyumluluğun sağlanması gerekir.
Altyapı onları destekleyebilmeli ve eylemleri devam ederken talepteki ani artışları karşılayabilmelidir. Gerçek zamanlı çalışan çıkarım iş yüklerinde gecikmeyi azaltmak için varlıkların konumu dikkate alınmalıdır. Enerji kullanımı da kabul edilebilir sınırlar içerisinde tutulmalıdır.
Tüm bunlar hesaba katıldığında yapay zeka çağında operasyonel hazırlığın ana hatları netleşiyor.
Gerçek operasyonel hazırlık, GPU’ları ve ihtiyaç duyulan diğer hızlandırıcıları genişletme becerisine sahip, tam yığın platformu şeklinde yapay zekaya anahtar teslim bir yaklaşım gerektirir.
Yapay zekanın ihtiyaç duyacağı tüm formatları destekleyen entegre veri hizmetlerini ve buna uygun güvenlik ve yönetişim kontrollerini içermelidir.
Ve her ikisini de desteklemeli VM’ler ve bunları düzenleme yeteneğine sahip kaplar. Yapay zekayı işlevsel hale getirmeye yönelik yarışmak yeterince zorlu. Hiç kimse aynı anda bulut yerel geçişini yürütmek istemez.
Yüksek Lisans’ın rolü
Yüksek Lisans’lar her zaman tekrarlanabilir yanıtlar vermeyebilir. Ancak şirketlerin talebe göre ölçeklendirmesi isteniyorsa, Gen AI ve Agentic AI’nın güvendiği altyapının tekrarlanabilir olması gerekir.
Buna bulutun yanı sıra şirket içi ve uç da dahildir.
Teknoloji liderleri, doğru platform ve araçlara sahip olduklarında, personellerinin yapay zeka yatırımlarından elde edebilecekleri değeri istikrarlı bir şekilde en üst düzeye çıkarmaya odaklanmasını sağlayabilirler.
Başarılı bir pilot projeyi kurumsal çapta bir stratejiye dönüştürmek için zaman ve kaynak harcamamak.
İster yapay zekaya yatırım yapın, ister yapay zekanın daha geniş araç setinin bir parçası olacağını kabul edin, teknoloji liderlerinin yapay zekanın kurumsal bir uygulama olduğunu kabul etmesi gerekiyor.
Kurumsal uygulamaların, onları pilot aşamadan üretime ve geleceğe kadar destekleyebilecek kurumsal düzeyde altyapıya ihtiyacı var.
Çünkü uzun vadede örgütlerinin varlığını güvence altına alacak şey budur.
En iyi veri görselleştirme araçlarını listeliyoruz.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro