İş

Yapay zeka işin geleceğini nasıl etkileyecek?

Otomasyon, 5G, veri tabanları, bulut bilişim ve çok daha fazlasının kullanımındaki büyüme, yapay zeka talebini artırıyor.

Çeşitli endüstriler, müşteri deneyimini ve iş operasyonlarını iyileştirmek için süreçlerine yapay zekayı dahil ediyor. Küçük ve orta ölçekli işletmeler, performansı ve işlevleri minimum maliyetle optimize etmek için bu teknolojiyi kullanıyor. Öyle ki bir araştırmaya göre, firmaların %91,5’i yapay zeka (AI) teknolojisine yönelik yatırımlarını artırmayı hedefliyor.

İş Dünyasında Geleceğin Yapay Zeka Trendleri

McKinsey tarafından yürütülen bir ankete göre, şirketlerin %50’si iş operasyonlarından en az birine yapay zekayı dahil etti. Yapay zekanın veri toplama ve bunu hassas bir şekilde analiz etme yeteneği ile birlikte gelişmiş müşteri deneyimi, işletmelerde yapay zekanın büyümesini hızlandırıyor.

İşte işletmelerin AI’ın geleceğinde dikkat etmesi gereken eğilimler:

1. AIoT (Nesnelerin Yapay Zekası)

Forrester tarafından hazırlanan bir rapora göre, bir kuruluşta toplanan verilerin %73’ü kullanılmıyor. Bağlı cihazların miktarı artıyor ve kuruluşlar artık veri topluyor. Nesnelerin İnterneti (IoT) ile birleştirilen yapay zeka, veri sorunlarını kontrol altına alarak işletmelere bir ilerleme yolu sağlıyor.

AIoT’nin uygulanması, veri değeri çözümleri sunarak işletmeleri rekabetçi, çevik ve üretken hale getirir. Şirketler, müşterilerini daha da geliştirmek için AIoT’yi dahil etmeye başladı. Örneğin, Ağustos 2021’de kurumsal varlık performansı yönetimi sağlayıcısı AspenTech, müşterilerin Endüstri 4.0 trendlerine, piyasa dalgalanmalarına ve daha fazlasına yanıt vermesine yardımcı olmak için AIoT Hub’ı tanıttı.

AIoT, geleneksel bulut bilişimden ayrılarak AI’yı farklı şekilde sunar. İlk olarak, AIoT cihazları veri paylaşmaz, böylece gizliliği güvence altına alır. İkinci olarak da AIoT, buluttan veri alışverişi ile ilgili gecikme sorunları yaşamaları gerekmediğinden anında kararlar alabilir.

Son olarak, AIoT akıllı cihazları her yerde bulunur ve değişen ağ sorunlarından veya yokluğundan etkilenmezler. Örneğin, geleneksel bir AI destekli bulut modeli, bağlantı sorunları, bant genişliği ve gecikme nedeniyle otonom arabaları destekleyemez. Ancak AIoT, bu sorunu ve daha fazlasını çeşitli elektronik öğelerde çözer.

2. AIOps Teknolojisi

Sistemler ve uygulamalar, büyümeye devam eden devasa veriler üretir. Bir teknoloji araştırma ve danışmanlık şirketi olan Gartner, ortalama bir BT kuruluşunun her yıl iki ila üç kat daha fazla BT operasyonu ürettiğini tahmin ediyor.

Geleneksel BT modelleri, olayları akıllıca ayıramaz ve tahmine dayalı analiz veya gerçek zamanlı içgörüler sağlayamaz. Bu nedenle, bu sorunları çözmek için AIOps kullanılır. Bu teknoloji verileri analiz eder ve sorunları çözümlerle birlikte BT uzmanlarına sunar.

AIOps kişisel, proaktif ve dinamik öngörülerle BT işlevlerini geliştirmek için makine öğrenimi, büyük veri ve analitik teknolojilerini kullanır. AIOps platformları veri toplama metodolojilerine, çoklu veri kaynaklarının kullanımına, analitik ve sunum teknolojilerine olanak tanır. Bu teknoloji uygulamalar, ağlar, bulut, altyapı, depolama ve çok daha fazlası gibi BT’den çeşitli verileri almak için tasarlanmıştır. AIOps, kusurları onarır ve doğru bir çözüm için otomatik bir yanıt seçer.

AIOps aynı zamanda, temel nedenleri belirler ve anında hassasiyetle çözümler sunar. Bu, işletmelerin hedefler belirlemesine ve verilere göre bunlara ulaşmasına olanak tanır. Ayrıca, AIOps ekipleri belirli parametreleri veya eşikleri karşılayan uyarılar alır. Uyarılar, doğru bir eylemde bulunmak için gereken olası en iyi tanılamayı içerir. Bu, profesyonellerin işletmelere değerli ve stratejik olarak katkıda bulunmalarını sağlar.

Bulutun benimsenmesi aşamalı bir süreçtir ve sık ve hızlı bir şekilde değişen karşılıklı bağımlılıklara sahip hibrit bir çoklu bulut ortamıyla sonuçlanır. AIOps, karşılıklı bağımlılıklar için net bir vizyon sunar, böylece hibrit bulut ve buluta geçiş yaklaşımının operasyonel risklerini azaltır.

3. Yapay Zeka Çipleri

Deloitte içgörülerine göre, edge AI çiplerinin satışlarının 2024 yılına kadar 1,5 milyarı geçmesi ve yıllık %20’lik bir büyüme ile %9’luk YBBO tahmininden daha fazla olması bekleniyor. AI çipleri tabletlerde, üst düzey akıllı telefonlarda, giyilebilir cihazlarda ve akıllı hoparlörlerde kullanılır. Kamera sensörlerinde, robotlarda ve IoT cihazlarında da desteklenir.

AI çipleri ucuz olmaları, küçük olmaları, daha az ısı üretmeleri ve az miktarda güç kullanmaları nedeniyle iş dünyasındaki yeni trendlerden biridir. Bu nedenle, bu çipler akıllı telefonlara ve robotlara entegrasyon için idealdir.

AI hesaplamaları için çiplerin etkinleştirilmesi, uzak konumlara büyük miktarda veri gönderme ihtiyacını ortadan kaldırır ve böylece hız, kullanılabilirlik, gizlilik ve veri güvenliği gibi faydaları devreye alır.

Yapay zekanın yönleri makine öğrenimi, doğal dil işleme, derin öğrenme ve daha fazlasını içerir. Bu teknolojilerin büyümesi; mevcut eğilimler, daha fazla alan ihtiyacı, veri analizi, bilinçli karar verme ve tüketici davranış kalıplarını bilme ile ilişkilidir. Bu nedenle, önümüzdeki yıllarda yapay zeka yeniliklerine yatırım yapmak, kuruluşların rekabette öne çıkması için faydalı olacak.

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu