OpenAI’nin GPT‑5’i şimdiden işletmelerin çalışma şeklini değiştiriyor. Şu anda 600.000’den fazla şirket ChatGPT Enterprise’ın ticari kullanıcılarına ödeme yapıyor ve Fortune 500 şirketlerinin %92’sinden fazlası, en azından bir miktar kapasiteyle OpenAI ürünlerini veya API’lerini kullanıyor.
Yeni nesil Yapay zeka araçları hızla üretime geçiyor; müşteri etkileşimlerini, çalışanların iş akışlarını ve departmanlar arası dahili karar alma sürecini güçlendiriyor.
Alkira’nın başkanı, CEO’su ve kurucusu.
İşletmeler ile OpenAI araçları arasındaki bağlantı hızla sıkılaşıyor. 2025 yılında günlük API çağrılarının sayısı 2,2 milyarı aştı. Ortalama olarak şirketler artık GPT modelleri tarafından desteklenen beşten fazla dahili uygulama veya iş akışı çalıştırıyor.
Bu tür bir büyüme inovasyon açısından harikadır ancak aynı zamanda her şeyin çalışır durumda kalmasını sağlayan sistemler üzerinde de yeni bir yük oluşturur. Ve en büyük stres noktası bilgi işlem veya depolama değil. Bu ağdır.
GPT-5 hakkındaki şüpheler
Teknoloji dünyasındaki bazı kişilerin GPT-5 hakkında şüpheleri var ancak bu, büyük şirketlerin GPT-5’i hızlı bir şekilde piyasaya sürmesini engellemedi.
Geliştiriciler ve sıradan kullanıcılar hem gerçek kazanımlara hem de inatçı sınırlara dikkat çektiler ve bu övgü ve eleştiri karışımı, küçük denemelerden tam üretime geçiyorsanız, ihtiyacınız olan şeyin ne olduğunu açıkça ortaya koyuyor. BT altyapısı yük altında büyüyüp dayanabilen.
Özellikle CIO’lar GPT-5’i benimseme ve işlerine entegre etme konusunda çok hızlı ilerliyorlar. Ancak birçoğu, bu sistemlerin verileri nasıl taşıdığına dair net bir görüşe sahip olmadan bunu yapıyor. Bunun gibi yapay zeka, gerçek zamanlı işleme ve bulut modellerine kesintisiz erişim sayesinde başarılı oluyor.
Video, ses, büyük dil istemleri ve iş verilerini sürekli olarak ileri geri aktarır. Bu, çoğu kurumsal ağın işlemek için oluşturulduğu türden bir trafik değildir.
Eski Ağlar Yapay Zeka Trafiği için Oluşturulmadı
Pek çok kuruluş hâlâ yıllar önce tasarlanmış ağlara güveniyor: MPLS devreleri, merkezi iş VPN’leribelki birleştirilmiş bir SD-WAN çözümü. Bu ayarlar e-posta ve SaaS uygulamaları için gayet uygundu. Ancak GPT-5 farklıdır. Bulut bölgeleri ve iş birimleri arasında öngörülemeyen, yüksek hacimli trafik oluşturur.
Model, verileri bir CRM platformu Bir bölgede, bunu başka bir yerde bulutta barındırılan bir çıkarım motoru aracılığıyla işleyin ve sonuçları dünyanın diğer ucundaki bir kullanıcı arayüzüne gönderin.
Ağınız esnek ve duyarlı değilse her şeyi yavaşlatacaktır. Gecikme deneyimi öldürür. Kötü yönlendirme iş akışlarını bozar. Sınırlı görünürlük, performans sorunlarını tahmin oyunlarına dönüştürür. Ve bu gerçekleştiğinde, asıl sorun verinin gitmesi gereken yol olduğunda suçlanan yapay zeka oluyor.
Yapay Zeka İş Yükleri için Gelişen Ağ Mimarisi
Sorun büyük ölçüde mimaridir. Cihaz cihaz ve bağlantı bağlantıyla oluşturulan geleneksel ağlar, yüksek talep gören yapay zeka iş yüklerini desteklerken sıklıkla ölçeklenebilirlik zorluklarıyla karşı karşıya kalır.
Yeni sitelere veya bölgelere genişlemek sıklıkla önemli proje planlaması gerektirir ve yeni uygulamaların devreye alınması, ağ oluşturma, güvenlik ve bulut ekipleri arasında koordinasyonu gerektirir; bu süreçler, yapay zekanın hızlı benimsenmesi için gereken BT yanıt verme hızını yavaşlatabilir.
Birçok kuruluş, bu zorlukların üstesinden gelmek için ölçeklenebilirliği, küresel erişimi ve isteğe bağlı provizyonu vurgulayan, gelişen ağ mimarilerini araştırıyor.
Ortaya çıkan modeller, sabit bağlantılardan ziyade dinamik hizmet sunumunu desteklemeyi ve donanım merkezli ortamlara bağımlılığı azaltmayı amaçlıyor. Bu değişim, BT ekiplerinin iş ihtiyaçları geliştikçe ağ kaynaklarını daha esnek ve hızlı bir şekilde sağlamalarına olanak tanıyabilir.
Buluttan ilham alan ağ tasarımlarının sektör tarafından benimsenmesi, yapay zeka araçlarının kolaylaştırılmış dağıtımı, uygulama gereksinimlerine göre geliştirilmiş trafik yönlendirmesi ve performans ile güvenliği dengelemek için gelişmiş iş yükü bölümlendirmesi dahil olmak üzere potansiyel faydalar gösterdi.
Bu yaklaşımlar genellikle manuel yeniden yapılandırma çabalarını en aza indirmeyi ve hızlı inovasyon döngülerini daha iyi desteklemeyi amaçlar. Kısacası modern kurumsal iş yükleri için daha uyarlanabilir bir temel sağlarlar.
Güvenliğin Yapay Zekayla Ölçeklendirilmesi Gerekiyor
Güvenlik da tempo tutmak zorunda. GPT-5, genellikle finansal kayıtlar, ürün belgeleri veya müşteri geçmişleri gibi canlı dahili sistemlerden alınan hassas verilerle etkileşime girer. Ağ, kimliğe dayalı erişimi, denetim izlerini ve segmentasyon politikalarını geniş ölçekte uygulayamazsa, bu gerçek bir görünürlük yaratır.
Politikayı sonradan eklenen bir düşünce olarak değil, tasarımın bir parçası olarak ele alan bir ağa ihtiyacınız var. Sonuçta bu kontroller iş güvenini ve uyumluluğu korumak için gereklidir.
Kazancı daha akıcı yapay zekadan daha büyük performans. Ağ işin hızına uygun hale getirildiğinde inovasyon daha hızlı ilerler. Geliştiriciler, altyapıyı beklemeden yeni yetenekleri başlatabilir.
İş liderleri, fikirleri üretim ortamlarında haftalarca süren hazırlık çalışmalarına gerek kalmadan test edebilir. Risk ekipleri daha iyi görünürlük ve kontrole sahip olur. Ve CIO’lar engelleyici olmayı bırakıp kolaylaştırıcı olmaya başlıyor.
Ağ Artık Bir Yapay Zeka Etkinleştiricidir
Çoğu kuruluş GPT-4’e hazır değildi ve GPT-5 halihazırda altyapılarının olması gereken yerin ilerisinde. Fark genişliyor ama bunun önüne geçmek için çok geç değil.
Ağ artık yapay zeka stratejinizin ön saftaki bileşenidir ve desteklediği iş yükleriyle birlikte gelişmezse sizi geride tutacaktır.
GPT-5 zaten burada. Soru, ağınızın buna ayak uydurmaya hazır olup olmadığıdır.
En iyi ağ izleme araçlarına göz atın.
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