Yapay Zeka Dengeleme Yasası: Liderler Hız İstiyor, BT Güvenlik İstiyor
600 BT uzmanının katılımıyla yakın zamanda yapılan araştırma, liderlerin yeni bir talebini ortaya koyuyor: Üretken yapay zekanın teknolojiye hızlı bir şekilde dahil edilmesi. BT geri adım atıarak, kaynaklar, veri güvenliği ve veri kalitesiyle ilgili endişelerini dile getiriyor. Neredeyse 5 BT uzmanından 3’ü, yöneticilerin yeni teknolojilerin uygulanmasında hız ve çeviklik konularında makul olmayan beklentilere sahip olduğunu söylüyor. Aslında BT profesyonellerinin %88’i, kuruluşlarında yapay zeka ile ilgili aldıkları çok sayıda talebi destekleyemediklerini belirtiyor.
Neden Önemli:
Üretken yapay zekanın kullanıma sunulmasıyla birlikte üretkenlik ve verimlilik devriminin içindeyiz ; işletmeler verimlilik artışı görmeye başlıyor ve yöneticiler pastadan bir parça istiyor. İşletmeler üretken yapay zekayı hızlı bir şekilde uygulayarak rekabette önde olmaya çalışırken, uygun altyapı, kaynaklar ve iş ortakları olmaması durumunda yatırımın getirisi düşebiliyor. Üretken yapay zekayı hızla entegre ederken, veri güvenliği ve kalitesinden ödün vermemek için BT birimlerinin iş liderleri ile birlikte çalışması önem kazanıyor.
Salesforce Perspektifi:
Salesforce EVP ve Bilişim Kurulu Başkanı Juan Perez,; “Yöneticiler yapay zekanın getirileri konusunda doğal olarak heyecanlılar ve verimlilik kazanımları da bunun büyük bir bölümünü oluşturuyor. CIO’lar ve BT ekipleri ya geri çekilip rakiplerinden önce teknolojinin avantajını kullanma fırsatını kaçırabilirler ya da güvenilir yapay zekayı sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde nasıl uygulayacaklarını yeniden düşünerek öncü olabilirler.”
Salesforce Araştırma Bulguları:
Üretken yapay zekanın hızlı bir şekilde uygulanmasına yönelik baskı arttıkça BT birimleri zor durumda kalıyor
Araştırmaya katılan BT profesyonellerinin çoğu (%87) üretken yapay zekanın şu ana kadar beklentileri karşıladığını veya aştığını düşünüyor. Sonuç olarak BT’nin görevi, teknolojinin hızlı bir şekilde hayata geçirilmesi ve talep arttıkça BT ön saflarda yer alıyor.
- Her 10 BT uzmanından 9’u, üretken yapay zekanın kendilerini teknoloji stratejilerini yeniden değerlendirmeye zorladığını ve ekiplerinin yeni teknolojinin nasıl benimsenip kullanıldığına dair zihniyetini değiştirdiğini söylüyor.
- BT profesyonellerinin %86’sı, üretken yapay zekanın kullanıma sunulmasından bu yana işlerinin daha önemli hale geldiğini söylüyor.
- BT profesyonellerinin %68’i, yöneticilerinin kendilerinden üretken yapay zeka konusunda uzman olmalarını beklediğini söylüyor.
BT, şirket yöneticilerinin, güvenlik ve veri kalitesi yerine hızı önceliklendirdiklerini belirtiyor
Araştırmaya göre BT ekipleri, hızlı üretken yapay zekanın uygulanmasında 1 numaralı etken olarak yönetimi tanımladılar. Öncelikleri sorulduğunda, BT ekipleri veri güvenliği ve kalitesine odaklanırken, yöneticilerin hızı önceliklendirdiği belirtiliyor.
Salesforce’un Bağlantı Karşılaştırma Raporu, BT’nin veri kaygılarını daha da vurguluyor; BT liderlerinin %95’i, entegrasyon sorunlarının yapay zekanın benimsenmesine engel olduğunu bildiriyor .
Çeşitli öncelikler arasında denge kurarken, BT profesyonellerinin neredeyse yarısı (%48) yeni teknolojiyi uygularken hız, iş değeri ve güvenlik arasında bir denge bulmakta zorlandıklarını kabul ediyor.
BT, hızlı uygulamayı riske atan yapay zeka zorluklarıyla karşı karşıya kalıyor
BT, yapay zeka gibi yeni teknolojileri etkili bir şekilde bütçelendirme ve kaynakları nasıl kullanacağı konusunda artan endişelerle karşı karşıya kalıyor.
BT Ekiplerinin Karşılaştığı 5 Yapay Zeka Zorluğu:
- İşgücünde yapay zeka becerilerinin eksikliği
- Veri güvenliği
- Veri kalitesi
- Yapay zekanın uygulanması sürecinde diğer girişimlerin yavaşlaması
- Artan programlama/araç maliyeti
Ek olarak, BT çalışanlarının neredeyse üçte biri (%31) yapay zeka modellerini ve algoritmalarını uygulamak ve eğitmek için zamanları olmadığını ve neredeyse yarısı altyapılarının talebe yetişemediğini söylüyor:
- %48’i kuruluşlarının güvenlik altyapısının yenilik talebini karşılayamayacağından endişe ediyor.
- %45’i kuruluşlarının veri yönetimi altyapısının yenilik talebini karşılayamayacağından endişe ediyor.
Perez , “Liderliğe hazır olanlar için, “retrieval augmented generation” (RAG) gibi yaklaşımlar , hem LLM’lerin eğitim maliyetlerini azaltırken, verileri güvende ve emniyette tutarken hem de şirketlere yapay zeka destekli çözümlerle daha hızlı pazara sunma süresi sağlayarak yardımcı olabilir” dedi.
