Generative AI’ya milyarlar harcanmasına rağmen kurumsal uygulamalarda işler zayıf kalıyor: entegre pilot çalışmaların sadece %5’i ölçülebilir iş değeri üretiyor ve yaklaşığın yarısına yakınında projeler üretime ulaşamadan terk ediliyor. Sorun modellerde değil; sınırlı veri erişimi, katı entegrasyonlar ve kırılgan dağıtım yolları gibi çevresel altyapı engelleri, ölçeklenmeyi bloke ediyor. Makale, maliyetleri düşüren, veri sahipliğini koruyan ve hızla değişen AI ekosistemine uyum sağlayan “composable” (parçalanabilir) ve “sovereign” (egemen) AI mimarilerini öne çıkarıyor. IDC, küresel şirketlerin %75’inin 2027’ye dek bu tür mimarilere kayacağını öngörüyor.
MIT Technology Review Insights tarafından yayımlanan sponsorlu yazı, kurumsal AI girişimlerinin pilot aşamasından üretime geçişinde sistematik bir tıkanma yaşandığını vurguluyor. Yüzde 5 gibi düşük bir oran, entegre pilotların iş değeri yaratabildiğini gösterirken; birçok kuruluş, üretim aşamasına ulaşamadan projeleri rafa kaldırıyor. Metin, sorunun temel kaynağının artık modeller değil, etraflarını saran altyapı olduğunu söylüyor: veri erişimi kısıtlı, entegrasyonlar katı ve dağıtım yolları kırılgan olduğunda pilotlar gerçek dünya koşullarında sürdürülebilir olmuyor.
Bu bağlamda, makale “composable” ve “sovereign” AI kavramlarını öne çıkarıyor. Composable AI, şirketlerin farklı bileşenleri —veri kaynakları, modeller, iş akışları— modüler biçimde birleştirip değiştirmesine imkân vererek maliyetleri düşürmeyi ve esnekliği artırmayı hedefliyor. Sovereign AI ise verinin sahipliğini ve kontrolünü korumaya odaklanıyor; böylece kuruluşlar hem düzenleyici gereksinimlere uyabiliyor hem de hassas veriyi dışa bağımlı servislerde paylaşmadan uygulamalar geliştirebiliyor.
Yazıda uygulama zorluklarına dair saha gözlemleri de aktarılıyor. Continent 8 Technologies’ten Cristopher Kuehl, “PoCs live inside a safe bubble” diyerek PoC’lerin (proof of concept) genellikle üretim koşullarını yansıtmadığını belirtiyor: veriler seçilmiş, entegrasyonlar sınırlı ve iş, en deneyimli ekiplerin elinde yürütülüyor. IDC’den Gerry Murray ise pek çok AI inisiyatifinin aslında “set up for failure from the start” olduğunu, yani yapısal hatalar nedeniyle başlangıçtan itibaren başarısızlığa meyilli olduğunu ifade ediyor. Yazı ayrıca IDC’nin 2027’ye dek küresel işletmelerin %75’inin bu yeni mimarilere geçmesini beklediğini not ediyor.
İlgilenenler için makalenin tam metni ve ek materyaller PDF olarak indirilebiliyor: Download the article (PDF). Yazının odaklandığı temel öneri, modellerin yeteneklerini üretime taşımak için veri, entegrasyon ve dağıtım katmanlarında radikal mimari değişikliklerin gerektiği yönünde.
Bir Cevap Bırakın