Etkin Veri Yönetimi

OpenAI'nin ChatGPT sürümü iki yıldan kısa bir süre önce üretken yapay zekayı (GenAI) ana akım haline getirdi ve hem işletmeler hem de tüketiciler her geçen gün bunu kullanmanın yeni yollarını keşfediyor. Kurumlar içinse müşterilerine daha iyi deneyimler sunma fırsatı sunmasının yanı sıra uyarlanabilir, bağlama duyarlı ve hiper kişiselleştirilmiş yeni uygulamaların önünü açıyor.

Söz konusu fırsatlar ne kadar heyecan verici olsa da üretken yapay zekanın mevcut altyapıyı zorlaması ve modernizasyon hedeflerini karşılamak için yeni kaynaklar talep etmesi IT departmanlarının yeni zorluklarla karşılaşmasına neden oluyor. Yakın zamanda yapılan bir araştırma, işletmelerin %98'inin 2024 yılında üretken yapay zeka için belirli hedefler koyduklarını ve, 2023 ve 2024 yıllarında tüm dijital modernizasyon harcamalarının neredeyse üçte birini, işletme başına 21 milyon doları aşacak şekilde oluşturduğunu ortaya koydu. Bununla birlikte, ankete katılım gösterenler mevcut IT altyapılarının yalnızca 19 aylık bir süre içinde kurum içi üretken yapay zeka uygulamalarını destekleyebilecek bir hale gelebileceğini düşünmüyor. Ek olarak, IT karar vericilerinin %59'u, önemli bir yatırım yapılmadığı takdirde kurumlarının veri yönetimi yeteneklerinin üretken yapay zeka taleplerini karşılayamayacağından endişe duyuyor.

GenAI Uygulamaları Geliştirmek için Önemli Veri Yönetimi Yetenekleri

Kuruluşların yarısından fazlası (%54), üretken yapay zeka için oluşturulmuş her şeyi kapsayan bir veri stratejisi oluşturmak için tüm unsurlara sahip olmadıklarını kabul ediyor. IT liderlerinin, üretken yapay zekanın veri taleplerini karşılayabilen bir veri yönetimi stratejisi oluşturmaları için gerekli olan unsurları anlamaları elzemdir. Bu unsurlar:

● Veri depolama, erişim ve kullanım üzerinde kontrol sahibi olmak

● Verilere gerçek zamanlı olarak erişebilme, paylaşabilme ve kullanabilme

● Üretken yapay zekanın performansını artırmak için vektör arama kullanma

● Uygulamaların birden fazla veri sürümüne erişmesini önlemek için veritabanı altyapısının birleştirilmesidir.

Kuruluşların, üretken yapay zekanın güvenli kullanımını sağlamak için veri depolama, kullanım ve erişim kontrolü üzerinde tam yetkiye sahip olması gerekir. Eğer verileri en az gecikmeyle verimli bir şekilde paylaşma ve kullanma yeteneğinden yoksunlarsa, uygulamalarının performans gereksinimlerini karşılamakta zorlanacaklardır.

Daha fazla şirket yapay zekayı büyük dil modelleri (LLM) kullanan uygulamalara entegre ettikçe, vektör araması ile desteklenen ve RAG ile daha da geliştirilen semantik arama işlevlerinin yanlış çıktıları veya “halüsinasyonları” azaltmasının ve daha güvenilir yanıtlar sunmasının önemi artıyor. Şu anda işletmelerin yalnızca %18'i vektör verilerini verimli bir şekilde depolayabilen, yönetebilen ve indeksleyebilen bir vektör veritabanına sahip.

Yapılan araştırma, kuruluşların üçte ikisinin (%66) kurum içi üretken yapay zeka uygulama desteği için veritabanı modernizasyonunun gerekli olduğunu düşündüklerini ortaya koyuyor. Yine de birçok IT lideri, kritik işlevlere erişmek için birden fazla veritabanına ihtiyaç duyduklarını düşünüyor. Birden fazla veritabanının kullanılması, uygulamaların karmaşıklığını artırarak risk getirebilir ve yapay zeka halüsinasyonlarının hangi noktadan kaynaklandığını takip etmeyi zorlaştırabilir. Geliştiriciler, verileri vektör arama özelliklerine ve gerçek zamanlı analitiğe sahip çok amaçlı tek bir veritabanında tutarak yapay zeka uygulamaları için daha güvenli ve daha verimli bir ortam oluşturabilirler.

Geliştiricilere Yatırım Yapmak İnovasyonun Anahtarıdır

Artık kuruluşların hem tüketicileri hem de çalışanları eksizsiz ve kişiselleştirilmiş deneyimler talep ediyor. Kuruluşların büyük çoğunluğu (%61), kendilerini son kullanıcı deneyimlerini sürekli olarak güncelleme baskısı altında hissediyor. Son kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayamayan kuruluşlar, iş ve yetenek kaybetmenin yanı sıra rekabetin gerisinde kalma riskiyle de karşı karşıyadır. Nihayetinde, eğer gerekli yenilikler yapılmazsa uygulamalar artık amaçlarına hizmet etmeyecektir. Yapılan araştırma, tüketiciye yönelik uygulamalar için en önemli özelliğin uyarlanabilirlik olduğunu ortaya koymuştur. Uyarlanabilir uygulamalar, kullanıcılara sunulan içerik ve teklifleri bireysel ihtiyaçlarına göre dinamik bir şekilde ayarlayabilir ve hiper-kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlayabilir.

Uygulamaları modernize etme sürecinin merkezinde geliştiriciler yer aldığından, kuruluşlar onlara daha etkin çalışmaları ve üretken yapay zeka destekli yeni uygulamaları daha hızlı oluşturmaları için ihtiyaç duydukları araçları sağlamaya öncelik vermelidir. Yapay zekanın geliştiricileri şimdiden daha üretken bir hale getirdiği açıkça gözüküyor. İleriye dönük olarak, yapay zeka odaklı kodlama araçları, çok amaçlı bir veritabanı ve vektör arama, RAG ve gerçek zamanlı analitik gibi özellikler, bir sonraki uygulama dalgasının geliştirilme sürecini hızlandırabilir ve kolaylaştırabilir.

—-------

Matt McDonough, bulut veritabanı platformu şirketi Couchbase'de Ürün ve İş Ortaklarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı olarak görev yapmaktadır. Şirketin ürün yol haritasının yanı sıra rekabetçi, kurumsal ve küresel iş ortağı stratejilerini yönlendirmektedir. Matt daha önce Couchbase'in İş Geliştirme ekibini yönetmiştir. Couchbase'den önce Dell EMC ve Symantec/Veritas'ta ürün yönetimi ve pazarlama rollerinde görev almıştır. Matt, teknoloji kariyerinden önce ABD ordusunda subay olarak görev yapmıştır. Harvard Business School'dan MBA ve West Point'ten Mühendislik lisans diplomasına sahiptir.

Couchbase’in misyonu, geliştiricilerin modern uygulamaları nerede olurlarsa olsunlar geliştirmelerini, dağıtmalarını ve çalıştırmalarını kolaylaştırmaktır. Veritabanımızı hızlı, esnek ve uygun fiyatlı bulut veritabanı platformumuz Capella ile yeniden tasarladık ve kuruluşların, hepsi de sınıfının en iyi fiyat performansı olmak üzere müşterilerine birinci sınıf deneyimler sunan uygulamaları hızla oluşturmasına olanak sağladık. Fortune 100’de yer alan firmaların %30’undan fazlası modern uygulamalarını güçlendirmek için Couchbase’i tercih ediyor.

Yazar: 

Matt McDonough, Ürün ve İş Ortaklarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı, Couchbase