Bulut veritabanı platformu şirketi Couchbase, küresel IT liderleriyle yaptığı yedinci yıllık anketinin sonuçlarını açıkladı. 500 üst düzey IT karar vericisinin katılım gösterdiği araştırmaya göre, kuruluşların sürekli artmakta olan verimlilik taleplerini karşılamak için yapay zeka ve uç bilişim gibi yeni teknolojilerden yararlanmak istemelerinden dolayı IT modernizasyonuna yapılan yatırım 2024 yılı boyunca %27 oranında artacak. Modernizasyon ve teknoloji yatırımına yönelik çok açık bir talep var: Söz konusu kuruluşların %59’u, kuruluşlarının verileri yönetme yeteneğinin ciddi bir yatırım yapılmadan üretken yapay zeka taleplerini karşılayamayacağından endişe ediyor. Kuruluşlar ancak doğru yatırımla üretkenlik zorluklarının üstesinden gelmeye ve sürekli yeni deneyimler talep eden son kullanıcıların beklentilerini karşılamaya daha hazır olacaktır.
İşletmeler 2024 yılında IT modernizasyonu için ortalama 35,5 milyon dolar harcamayı planlıyor. Bu yatırımların üçte birinden fazlası yapay zeka alanında olacak ve ortalama bir işletme 2023-2024’te söz konusu teknolojiye 21 milyon doların üzerinde yatırım yaparken, bu yatırım üretken yapay zeka özelinde 6,7 milyon dolar olacak. Bu yatırımlara neden olak itici güçler olduka açık: yeni fikirleri hızla prototip haline getirip test edebilmek, çalışan verimliliğini artırmak ve yeni iş trendlerini tespit edip bunlardan yararlanabilmek. Bununla birlikte işletmeler, yapay zekanın etkin ve güvenli bir şekilde kullanılabilmesini sağlamaktan, yeterli işlem gücü ve veri merkezi altyapısına sahip olmaya kadar önlerinde çeşitli zorluklar olduğunun farkındalar.
Couchbase Ürün ve İş Ortakları Kıdemli Başkan Yardımcısı Matt McDonough şöyle dedi:
“Şirketler yapay zeka çağına girdi, ancak suya ayaklarını yeni yeni sokuyorlar diyebiliriz. Anket yaptığımız hemen hemen her şirketin 2024 yılında üretken yapay zeka kullanma konusunda belirli hedefleri var ve doğru kullanıldığında bu teknoloji kuruluşların karşılaştığı zorlukları yönetmede kilit rol oynayabilir. Yapay zeka destekli uygulamalar, uyarlanabilir uygulamalar için son kullanıcı beklentilerine ayak uydurmaktan tutun da sürekli artan üretkenlik taleplerini karşılamaya kadar işletmelerin ihtiyaç duyduğu çevikliği ve üretkenliği sağlayabilir. Kuruluşlar, veri mimarilerinin üretken yapay zekanın gereksinimlerini karşılayabileceğinden emin olmalıdır çünkü sıkı bir şekilde yönetilen veriler yüksek hızda erişim olmadan bireyleri veya kuruluşları yanlış yönlendirebilir.”
Araştırmanın önemli bulguları:
- İşletmeler veri taleplerine hazırlıksız:İşletmelerin %54’ü üretken yapay zeka için uygun bir veri stratejisinin tüm unsurlarına sahip değil. Kuruluşların yalnızca %18’i vektör verilerini verimli bir şekilde depolayabilen, yönetebilen ve indeksleyebilen bir vektör veri tabanına sahip. Veri depolama, erişim ve kullanım üzerinde kontrol; verilere gerçek zamanlı olarak erişme, paylaşma ve kullanma; üretken yapay zeka performansını iyileştirmek için vektör araması ve uygulamaların birden fazla veri sürümüne erişmesini önlemek için birleşik bir veritabanı altyapısı gibi yetenekler, üretken yapay zekanın veri taleplerini karşılamak adına oldukça kritik olacaktır.
- Eski teknolojilere olan bağımlılık modernizasyonu geciktiriyor:Modernizasyona yapılan yatırımların artmasına rağmen, yeni dijital gereksinimleri karşılayamayan eski teknolojilere güvenmek gibi faktörler, projelerin başarısız olmasına, gecikmelere uğramasına, küçültülmesine ya da hiç gerçekleşememelerine neden oluyor. Bütün bunların bir sonucu olarak yıllık ortalama 4 milyon dolar yatırım boşa gidiyor ve stratejik projelerde 18 haftalık bir gecikme yaşanıyor.
- Hedefe yönelik harcama: Katılımcılar, yapılacak yatırımların üretken yapay zeka yeteneklerine nasıl yardımcı olabileceğinin farkında. Kuruluşların %73’ü, geliştiricilerin daha etkin çalışmasına ve yeni üretken yapay zeka uygulamalarını daha hızlı oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zeka araçlarına yatırımı artırırken, %65’i ise uç bilişimin gecikmeyi azaltarak ve veri ile bilgi işlem gücünü bir araya getirerek yeni yapay zeka uygulamalarını etkinleştirmek adına daha kritik bir öneme sahip olduğunu söylüyor.
- Yapay zeka için aceleci olmanın tehlikeleri: Katılımcıların %64’ü, çoğu kuruluşun üretken yapay zekayı etkin ve güvenli bir şekilde kullanmak için nelerin gerekli olduğunu tam olarak anlamadan benimseyerek aceleci davrandıklarını düşünüyor. Üstüne bu, diğer alanlar zayıflatılarak sağlanmış olabilir. Kuruluşların %26’sı ise, yapay zeka hedeflerine ulaşmak için oluşturdukları bütçeyi çoğunlukla IT bakımı ve güvenlik bütçesinden kaydırıyor.
- Üretkenlik sorunuyla başa çıkmak: IT departmanlarının %71’i daha azıyla daha fazlasını yapma baskısında. İşletmelerin rekabetçi kalabilmek için üretkenliği yıldan yıla ortalama %33 oranında artırması gerekiyor. Bu durum, katılımcıların %98’inin neden 2024 yılında üretken yapay zeka kullanmak hedefi olduğunu açıklıyor.
- Altyapıya yatırım yapmak: Katılımcıların %60’ı şirketlerinin üretken yapay zekayı desteklemek için yeterli işlem gücüne ve veri merkezi altyapısına sahip olup olmadığı konusunda endişe duyarken, %61’i ise kurumsal sosyal sorumlulukları uyarınca daha verimli bir altyapıya dayanmadıkça üretken yapay zekayı tam olarak benimsemelerinin mümkün olamayacağını söylüyor. Bazı katılımcılar potansiyel çözümlerin farkında olmayabilir. Katılımcıların %66’sı, tüm çok amaçlı erişim ihtiyaçlarını destekleyen çözümlerin varlığına rağmen, üretken yapay zekayı desteklemek için gerekli tüm yetenekleri elde etmek için birden fazla veritabanına yatırım yapmaları gerektiğine inanmaktadır.
- Uyarlanabilirlik, son kullanıcı taleplerini karşılamada kritiktir:İşletmelerin %61’i son kullanıcılara sürekli olarak daha iyi deneyimler sunma baskısı altında; tüketiciye yönelik ortalama bir uygulama 19 ayda, çalışanlara yönelik ortalama bir uygulama ise 20 ayda beklentilerin gerisinde kalıyor. Katılımcıların %45’i bir çözüm olarak uyarlanabilirliğin uygulamalar için önemli bir özellik olacağını söylüyor.
McDonough sözlerine şöyle devam etti:
“Doğru veri yönetimi ve altyapı mimarisine yatırım yapmak üretken yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinin ortaya çıkmasına yardımcı olacaktır. Örnek olarak, kuruluşların üretkenliklerini artırmak ve beklentileri karşılamak için büyük, karmaşık ve her şeyi yapabilen uygulamalara ihtiyacı olmadığı gibi, gereksinimlerini karşılamak için birden fazla maliyetli veri tabanına da ihtiyaçları yoktur. Üretken yapay zeka destekli uyarlanabilir bir uygulama, son kullanıcı deneyimini geliştirme adına aynı derecede etkili olacak ve aynı zamanda çok daha hızlı bir pazara sunma süresi avantajı getirecektir. Gerekli tüm işlevlere sahip, modern ve çok amaçlı bir veritabanı, mimarileri ve maliyetleri mümkün olduğunca elverişli bir hale getirecektir.”
Kaynak : 