Bu hafta Las’ta Vegas’ta 30.000 kişi Google Cloud’un en son ve en iyi haberlerini dinlemek için bir araya geldi. Her zaman duydukları şey üretken yapay zekaydı. Google Cloud, her şeyden önce bir bulut altyapısı ve platform sağlayıcısıdır. Eğer bunu bilmiyorsanız, yapay zeka haberlerinin saldırısında bunu kaçırmış olabilirsiniz.
Google’ın sergilediklerini küçümsemek istemem ama Salesforce’un geçen yıl New York City’deki gezici yol gösterisinde yaptığı gibi, şirket, elbette üretken yapay zeka bağlamı dışında, ana işine geçici bir selam vermek dışında hiçbir şey yapamadı.
Google, müşterilerin Gemini geniş dil modelinden (LLM) yararlanmasına ve platform genelinde üretkenliği artırmasına yardımcı olmak için tasarlanan bir dizi yapay zeka geliştirmesini duyurdu. Elbette bu değerli bir hedef ve 1. Gündeki ana açılış konuşması ve ertesi günkü Geliştirici Açılış Konuşması boyunca Google, bu çözümlerin gücünü göstermek için duyuruları sağlıklı sayıda demoyla süsledi.
Ancak çoğu, sınırlı bir süre ile bir açılış konuşmasına sıkıştırılmaları gerektiği göz önüne alındığında bile biraz fazla basit görünüyordu. Neredeyse her şirketin verilerinin çoğu Google dışındaki veri havuzlarında bulunduğundan, çoğunlukla Google ekosistemindeki örneklere güvendiler.
Örneklerden bazıları aslında yapay zeka olmadan yapılabilecekmiş gibi geldi. Örneğin bir e-ticaret demosu sırasında sunum yapan kişi satıcıyı çevrimiçi bir işlemi tamamlaması için aradı. Bir satış botunun iletişim yeteneklerini göstermek için tasarlandı, ancak gerçekte bu adım, alıcı tarafından web sitesinde kolayca tamamlanabilirdi.
Bu, üretken yapay zekanın kod oluşturma, bir içerik kümesini analiz etme ve onu sorgulayabilme veya bir web sitesinin neden kapandığını anlamak için günlük verilerine ilişkin sorular sorabilme gibi bazı güçlü kullanım durumlarına sahip olmadığı anlamına gelmez. Dahası, şirketin bireysel geliştiricilere, yaratıcı kişilere, çalışanlara ve diğerlerine yardımcı olmak için sunduğu görev ve rol tabanlı aracılar, üretken yapay zekadan somut yollarla yararlanma potansiyeline sahip.
Ancak Google ve diğer satıcıların müşterileri için oluşturduklarını tüketmek yerine, Google’ın modellerini temel alan yapay zeka araçları oluşturmaya gelince, onların bu zorlu süreçte karşılaşabilecekleri pek çok engeli gözden kaçırdıklarını düşünmeden edemedim. Başarılı bir üretken yapay zeka uygulamasının yolu. Kolaymış gibi görünmeye çalışsalar da gerçekte herhangi bir ileri teknolojiyi büyük organizasyonlarda uygulamak büyük bir zorluktur.
Büyük değişim kolay değil
Son 15 yıldaki diğer teknolojik sıçramalar gibi (ister mobil, ister bulut, konteynırlaştırma, pazarlama otomasyonu, adını siz koyun) birçok potansiyel kazanç vaadiyle yerine getirildi. Ancak bu gelişmelerin her biri kendi karmaşıklık düzeyini beraberinde getiriyor ve büyük şirketler sandığımızdan daha temkinli hareket ediyor. Yapay zeka, Google’ın ya da açıkçası büyük sağlayıcılardan herhangi birinin izin verdiğinden çok daha büyük bir artış gibi görünüyor.
Önceki teknoloji değişimlerinden öğrendiğimiz şey, bunların çok fazla abartılı bir şekilde ortaya çıkması ve bir ton hayal kırıklığına yol açtı. Birkaç yıl sonra bile, belki de bu ileri teknolojilerden yararlanması gereken büyük şirketlerin, piyasaya sürüldükten yıllar sonra hala sadece amatörce uğraştıklarını, hatta tamamen boş durduklarını gördük.
Şirketlerin teknolojik yeniliklerden yararlanamamasının birçok nedeni vardır; buna organizasyonel atalet de dahildir; daha yeni çözümleri benimsemeyi zorlaştıran kırılgan bir teknoloji yığını; ya da hukuk, İK, BT ya da diğer gruplar olsun, iç politika da dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle esaslı değişime hayır demeye devam eden en iyi niyetli girişimleri bile kapatan bir grup kurumsal muhalif.
Depolama, yönetişim ve güvenliğe odaklanan bir şirket olan Egnyte’nin CEO’su Vineet Jain, iki tür şirket görüyor: halihazırda buluta önemli bir geçiş yapmış olan ve üretken yapay zekayı benimseme konusunda daha kolay bir zaman geçirecek olanlar, ve yavaş hareket edenler ve muhtemelen mücadele edecek olanlar.
Halen teknolojilerinin çoğunluğunu şirket içinde bulunduran ve yapay zekanın onlara nasıl yardımcı olabileceğini düşünmeye başlamadan önce katetmeleri gereken uzun bir yol olan birçok şirketle konuşuyor. Jain, TechCrunch’a şunları söyledi: “Dijital dönüşüm arayışına henüz başlamamış veya bu arayışta çok erken olan birçok ‘geç’ bulut benimseyen kişiyle konuşuyoruz.”
Yapay zeka, bu şirketleri dijital dönüşüm konusunda çok düşünmeye zorlayabilir, ancak çok geriden başlamakta zorlanabilirler, dedi. “Bu şirketlerin önce bu sorunları çözmesi, ardından olgun bir veri güvenliği ve yönetim modeline sahip olduklarında yapay zekayı tüketmeleri gerekecek” dedi.
Her zaman veriydi
Google gibi büyük sağlayıcılar, bu çözümlerin uygulanmasının basit gibi göründüğünü söylüyor, ancak tüm gelişmiş teknolojiler gibi, ön uçta basit görünmek, arka uçta da karmaşık olmadığı anlamına gelmiyor. Bu hafta sıklıkla duyduğum gibi, Gemini ve diğer büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan veriler söz konusu olduğunda, bu hala bir “çöp içeri, çöp dışarı” durumudur ve bu, üretken yapay zeka söz konusu olduğunda daha da uygulanabilir.
Verilerle başlar. Veri eviniz düzenli değilse, LLM’leri kullanım durumunuz konusunda eğitmek için onu şekle sokmak çok zor olacaktır. Firmasında Google Cloud uygulamalarından sorumlu Deloitte müdürü Kashif Rahamatullah, Google’ın bu haftaki duyurularından çoğunlukla etkilendi ancak yine de temiz veriye sahip olmayan bazı şirketlerin üretken yapay zeka çözümlerini uygulamada sorun yaşayacağını kabul etti. “Bu konuşmalar bir yapay zeka konuşmasıyla başlayabilir, ancak bu hızla şuna dönüşür: ‘Verilerimi düzeltmem gerekiyor, temizlemem gerekiyor ve bunları yapmadan önce hepsini tek bir yerde veya neredeyse tek bir yerde toplamam gerekiyor. Rahamatullah, “üretken yapay zekadan gerçek faydayı elde etmeye başlayın” dedi.
Google’ın bakış açısına göre şirket, veri mühendislerinin Google ekosisteminin içindeki ve dışındaki veri kaynaklarına bağlanmak için veri hatları oluşturmasına daha kolay yardımcı olmak amacıyla üretken yapay zeka araçları geliştirdi. Veri tabanı, veri analitiği ve Looker’dan sorumlu başkan yardımcısı ve genel müdür Gerrit Kazmaier, “Verilerin taşınması ve bu modeller için hazırlanmasıyla ilgili çok emek yoğun görevlerin çoğunu otomatikleştirerek veri mühendisliği ekiplerini hızlandırmayı amaçlıyor” dedi. TechCrunch’a Google’da söyledi.
Bu, özellikle dijital dönüşüm yolculuğunda ilerleyen şirketlerde verilerin bağlanması ve temizlenmesinde yardımcı olacaktır. Ancak Jain’in bahsettiği şirketler gibi (dijital dönüşüme yönelik anlamlı adımlar atmamış olanlar) Google’ın yarattığı bu araçlarla bile daha fazla zorluk yaşanabilir.
Analist Andy Thurai, tüm bunların, yapay zekanın saf uygulamanın ötesinde kendi zorluklarıyla birlikte geldiğini hesaba katmadığını söylüyor; ister mevcut bir modeli temel alan bir uygulama olsun, ister özellikle özel bir model oluşturmaya çalışırken olsun, diyor. Takımyıldız Araştırması. Thurai, “Her iki çözümü de uygularken şirketlerin yönetişim, sorumluluk, güvenlik, gizlilik, etik ve sorumlu kullanım ve bu tür uygulamaların uyumluluğu hakkında düşünmesi gerekiyor” dedi. Ve bunların hiçbiri önemsiz değil.
Bu hafta GCN’ye giden yöneticiler, BT profesyonelleri, geliştiriciler ve diğer kişiler, Google Cloud’un bir sonraki adımını aramış olabilir. Ancak yapay zeka arayışına girmemişlerse ya da organizasyon olarak hazır değillerse, Sin City’den Google’ın tamamen yapay zekaya odaklanmış olması karşısında biraz şok olmuş olabilirler. Dijital gelişmişlikten yoksun kuruluşların, Google ve diğer sağlayıcılar tarafından sunulan daha paketli çözümlerin ötesinde bu teknolojilerden tam anlamıyla yararlanabilmesi uzun zaman alabilir.