Kimse Hazır Değil: Yapay Zekâ Altyapımızı Geride Bırakmakta

Yapay zekânın (AI) hızla yükselişi, birçok kurumun compute, veri ve yetenek altyapısını geride bırakmış durumda. Kuruluşların büyük kısmı artık algoritmik yenilikten ziyade altyapısal kısıtlarla mücadele ediyor. Bu tablonun merkezinde; model training ve inference kapasitesi, data governance (veri yönetişimi), security/privacy (güvenlik ve gizlilik) gereklilikleri ile MLOps olgunluğu eksiklikleri yer almakta.

Birçok organizasyon, pilot projelerden üretim aşamasına (production) geçerken scalability (ölçeklenebilirlik) engelleriyle karşılaşıyor. Model izlenebilirliği (observability), maliyet yönetimi (cost management) ve gecikme hedefleri (latency targets) arasında denge kurmakta zorlanılıyor. Bu durum, yapay zekânın stratejik değer üretme potansiyelini yavaşlatıyor.

Gerçek iş değeri yaratabilmek için, kurumların use-case portfolio yaklaşımını benimsemeleri gerekiyor. Bu yaklaşım, her yapay zekâ girişimini finansal etki, yapılabilirlik ve veri erişimi ekseninde değerlendirerek önceliklendirme sağlar. Böylece sınırlı kaynaklar, en yüksek katma değer sunacak alanlara yönlendirilebilir.

Altyapı tarafında, küresel ölçekte yaşanan GPU ve accelerator kıtlığı, HBM (High Bandwidth Memory) tedarikindeki sıkışıklıkla birleşiyor. Buna enerji ve soğutma kısıtları da eklendiğinde, model eğitimi ve çıkarımı için gereken kaynaklara erişim giderek zorlaşıyor. Şirketler bu nedenle liquid cooling (sıvı soğutma), 

modular data centers ve PPA (Power Purchase Agreements) gibi yenilikçi çözümleri hızla devreye alıyor.

Yetenek boyutunda, hızla büyüyen talep upskilling/reskilling programları ve AI Center of Excellence (CoE) yapılanmalarını zorunlu kılıyor. Bu merkezler, farklı departmanlarda ortaya çıkan shadow IT (gölge BT) uygulamalarını sınırlandırarak, güvenli ve kontrollü bir yapay zekâ kullanımını teşvik ediyor.

Uyum (compliance) tarafında ise AI safety ve Model Risk Management (MRM) çerçeveleri, ölçekli kullanım için temel güvenlik hattını oluşturmakta. Kurumlar, bias/fairness testleri, drift monitoring ve explainability süreçlerini içeren yönetişim modelleriyle yapay zekâyı sorumlu şekilde yönetmek zorunda.

Sonuç olarak, yapay zekâda hızdan çok yönetişim, veri kalitesi ve altyapı bütünlüğü artık başarı kriteri haline gelmiştir. Kurumlar, bu üçlü eksende olgunlaşmadıkça, potansiyel değer üretimini sürdürülebilir bir şekilde hayata geçiremeyecektir.

Önemli Notlar:

• Compute/data/MLOps olgunluğu kritik açığı oluşturmaktadır.

• Use-case portfolio değer odaklı öncelik sunmaktadır.

• GPU/HBM kıtlığı enerji/soğutma kısıtlarıyla birleşmektedir.

• CoE yapıları gölge BT riskini azaltmaktadır.

• AI safety/MRM ölçekli kullanım için şarttır.

----------

Haber Linki: https://www.supplychainbrain.com/articles/42112-nobodys-ready-ais-rapid-rise-is-outpacing-our-infrastructure

----------

!!! DUYURU !!!

ERP Nasıl Alınır? kitabımız Google Play Book’da yayınlanmıştır.

#ERP Nedir?

https://www.sedatonat.com/erpnasilalinir linki üzerinden ücretsiz olarak indirip okuyabilirsiniz.

Geri bildirimleriniz olursa bizleri mutlu edersiniz.

Şimdiden iyi okumalar dileriz.

[877]