Rahul Pradhan, Kıdemli Başkan Yardımcısı, Ürün ve Strateji, Couchbase
Makinelerin insana yakın bir yaratıcılıkla içerik üretebildiği üretken yapay zeka (GenAI) çağında teknolojinin sunduğu potansiyele hayran olmamak elde değil. Ancak bu noktada yapay zekanın işletmeler üzerindeki etkisinin dayandığı temeli gözden kaçırmamak büyük önem taşır: geleneksel makine öğrenimi (Machine Learning). Üretken yapay zeka, yeni görseller, metinler ve fikirler üretme yetenekleriyle manşetlere çıkarken, işletmeler stratejik kararlar almak için gerçek zamanlı veri akışlarıyla desteklenen ve makine öğreniminden elde edilen içgörülere güveniyor.
İş Zekasının Temeli: Makine Öğrenimi
Yapay zekanın işletmeler için gerçek değeri, yalnızca içerik üretme becerisinde değil, gerçek zamanlı verilerle beslenen makine öğrenimi modellerinden elde edilen, dönüştürülebilir içgörüler sağlama yeteneğinde yatıyor. Bu ayrım büyük önem arz ediyor. İşletmelerin yapay zekadan etkin bir şekilde yararlanmak için dikkate almaları gereken nokta, makine öğreniminin performans, verimlilik ve rekabet gücü üzerindeki etkisinin doğrudan ölçülebildiği ve gerçekleştirilebildiği faaliyetlere ve karar alma süreçlerine entegre etmek olmalıdır.
Makine öğrenimi özünde geleceği tahmin etmek için geçmişten öğrenmekle ilgili bir olgudur. Bilgisayarların programlanmadan eyleme geçmesini sağlamak için onlara büyük miktarda veri besleyerek modellerden öğrenmelerini ve tahminlerde bulunmalarını kapsar. Bu beceri, günümüz pazarların karmaşık yapısında ilerlemek işletmeler açısından hayati önem taşıyor. Makine öğrenimi, talebin tahmin edilmesi ve tedarik zincirlerinin optimize edilmesinden müşteri deneyimlerinin kişiselleştirilmesine kadar stratejik planlama ve operasyonel verimlilik için gerekli analitik gücü sağlar.
Olmazsa Olmaz Bir Birleşim: Gerçek Zamanlı ve Geçmiş Veriler
Makine öğrenimi kaynaklı tahminlerin doğruluğu, büyük ölçüde modellere beslenen verilerin kalitesine ve güncelliğine bağlıdır. Makine öğreniminin gerçek gücü hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verilerden yararlanma yeteneğinde yatmaktadır. Geçmiş veriler, uzun vadeli trendleri, örüntüleri ve sonuçları öne çıkaran zengin bir bilgi birikimi sağlarken gerçek zamanlı veriler makine öğrenimi algoritmalarının en güncel bilgilerle çalışmasını sağlar. Gerçek zamanlı verilerin makine öğrenimi modellerine entegre edilmesi, bunu daha da geliştirerek tahmine dayalı içgörülerin o anda son kullanıcı için hiper-kişiselleştirilmesini olanak tanıyarak stratejik kararlar açısından son derece önemli bilgiler elde edilmesine yardımcı olur.
Güvenilir ve Birleşik Veri Platformlarına Olan Talep
İşletmeler, gerçek zamanlı ve geçmiş verileri birleştirmenin tüm potansiyelinden yararlanmak için devasa miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi yönetebilecek bir veri platformuna ihtiyaç duyar. Böyle bir platform, işletmelerin ihtiyaç duyduğu içgörüleri gerektiği anda sunabilmek için bu verileri yüksek performans ve düşük gecikme süresiyle ve geniş ölçekte işleyebilmelidir. Bu, veri silolarını ve birden fazla veri deposuna olan bağımlılığı ortadan kaldırabilen, karmaşıklığı ve ek yükü en aza indiren bir mimari gerektirir.
Birleşik bir veri platformu, gerçek zamanlı ve geçmiş verilerin entegrasyonunu kolaylaştırarak erişilebilirliği ve analitik kalitesini artıran basitleştirilmiş bir yaklaşım sağlar. İşletmeler, farklı veri türleri ve kaynakları arasındaki engelleri ortadan kaldırarak faaliyetler, müşteri davranışları ve pazar fırsatları ile ilgili daha büyük resme ulaşabilirler. Bu kapsamlı içgörü, büyümeye, etkinliğe ve yeniliğe yol açacak kararlar alma adına büyük önem taşır.
Birleşik bir platform aracılığıyla gerçek zamanlı ve geçmiş verilerden aynı anda yararlanmak işletmelere rekabet avantajı sağlar. Pazar değişikliklerine hızla yanıt verebilmelerine, müşteri ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin edebilmelerine ve faaliyetleri verimli bir şekilde yürütebilmelerine olanak tanır. Ek olarak, farklı veri sistemlerinin yönetiminden kaynaklanabilecek karmaşıklık ve ek yükün azalması ile işletmeler yenilikler üretmeye ve stratejik girişimlerde bulunmaya daha fazla kaynak ayırabilir.
Geleceğe Doğru Bir Bakış
Üretken yapay zekaya yönelik ilgi artmaya devam ederken, işletmelerin gerçek zamanlı ve geçmiş verilerin entegrasyonuna bağlı tahmine dayalı yapay zekanın değerini ve potansiyelini fark etmeleri büyük önem taşıyor. Böyle bir yaklaşım, veri odaklı günümüz ekonomisinde işletmeler için artık stratejik açıdan bir zorunluluk haline gelmiştir. Yapay zeka destekli çözümlerin başarılı olabilmesi için, işletmelerin hem üretken yapay zeka hem de makine öğrenimi tarafından sunulan ve sağlam bir veri platformuyla eşleştirilen yetenekler yelpazesini benimsemeleri elzemdir. Böylelikle verileri stratejik varlıklara dönüştürmek mümkün olacaktır ve bu da karar alma sürecinin iyileştirilmesini sağlayacaktır. İleriye baktığımızda, gerçek zamanlı içgörüler, geçmiş veriler ve yapay zeka teknolojileri arasındaki simbiyotik ilişki, kuruluşların yeni teknolojilerin karmaşık yapılarında yolunu bulmasına yardımcı olacaktır.
