Hindistan’ın teknoloji endüstrisi yapay zekayı benimseme konusunda pek de cesur değil. Başka birinin temel teknolojilere yaptığı yatırımın üzerine inşa ederek kurumsal müşteriler için çözümler yaratmayı umuyor, çığır açıcı bir başarı stratejisi pek de mümkün değil.
ChatGPT’nin geçen yılki yüksek voltaj başlangıcı Çin’i harekete geçirdi. Bazı ölçümlerde Microsoft destekli OpenAI modelinden daha iyi performans gösterdiğini iddia eden Baidu’dan Ernie, Ant Group ve JD.com’u bot oluşturma yarışına çekti. Arama motoru Sogou’nun kurucusu Wang Xiaochuan gibi teknoloji çarları da bu arayışa katılarak sektöre yetenek çekti. Preqin verilerine göre, para akışı konusunda ABD hala Çin’i altıda bir geride bırakıyor, ancak Asya ülkesinin yapay zeka endüstrisindeki girişim anlaşmalarının sayısı şimdiden tüketici teknolojisini geride bırakıyor.
Bu arada Hindistan’ın girişim dünyası, utangaç yatırımcıların kendi pervasız büyümesinin ağırlığı altında çöken bir çevrimiçi eğitim şirketi olan Byju’s’taki hisselerini işaretlemesiyle bir zaman tüneline yakalanmış durumda. Pandemi döneminden gelen kolay finansman kurudu. Finansörler, kurucuları karlılık için zorlarken, birçok durumda gelirin bile sahte olduğunu keşfediyorlar.
Bu, Tata Danışmanlık Hizmetleri ve rakibi Infosys gibi geleneksel Hint kodlama devlerinin üstün mali güçlerini üretken yapay zekada kullanmak ve liderlik iddia etmek için kullanmaları için mükemmel bir zamandı. Ancak kendi yönetişim zorlukları var. TCS’nin dikkati, umutsuzca küçümsemeye çalıştığı ABD’deki bir iş karşılığı rüşvet skandalıyla dağılıyor. Infosys, Down Under’daki bir parlamento soruşturmasının merkezinde, Avustralyalı bir lobicilik firmasıyla olan ilişkisinden kaynaklanan geri tepmeyi yönetmekle meşgul.
Bu zorluklar olmasa bile, dış kaynak kullanımı uzmanları tam olarak iyi durumda değiller. Hizmetlerine olan talep, özellikle küresel bankacılıktaki kargaşa nedeniyle zayıf. BT harcamalarına ilişkin kararlar yavaşladı. JPMorgan Chase & Co. analistleri bu ayın başlarında, daha küçük bir pasta için daha keskin rekabetin, sıralamada düşüş ve fiyatlandırmada bozulma anlamına gelebileceğini söyledi. Bu arada, müşteriler operasyonlarını dijitalleştirmeye çabalarken pandemi sırasında işe alım çılgınlığı sayesinde Hintli firmaların maaş faturaları şişkin.
O halde, endüstrinin yapay zekaya yaklaşımının savunmacı olması ve yatırımcılara teknolojinin zaman içinde test edilmiş işgücü maliyeti arbitrajı modeline çok az tehdit oluşturduğu konusunda güvence vermeye yönelik olması şaşırtıcı değil. Üç satırlık C programlama, 30 satırlık birleştirme dilinin yerini aldığında, toplu işten çıkarmalara değil, kod yazımında bir patlamaya yol açtı. Benzer şekilde, dış kaynak kullanımı kurumsal yazılımları daha ucuz hale getirdiğinde, BT bütçeleri azalmadı. Fiyatlar düştükçe hacimler arttı. TCS 2022-2023 yıllık raporu, bu sefer neden farklı olsun diye soruyor.
Bu, olasılıkları kendi yaratıcılarını korkutmaya başlayan bir devrime oldukça soğukkanlı bir tepkidir.
ChatGPT kesinlikle kod parçacıkları yazabilir veya bunlar üzerinde bir kalite kontrolü gerçekleştirebilir ve potansiyel olarak faturalama saatlerini azaltabilir. Ancak ele alınması gereken nokta bu değil. Hepimizden daha akıllı makinelerin etrafında olmak, özellikle de algoritmalar kötü aktörler tarafından kontrol edilmeye başlanırsa, insanlığın geleceği için sıkıntılı beklentilere sahip. Potansiyel olarak distopik bir gelecekle ilgili derin endişeleri bir kenara bıraksak bile, kurumsal yazılım kullanıcıları için daha sıradan sorular da önemlidir. Bankacılıktan perakende satış ve havacılığa kadar şirketler, sözde büyük dil modelleri ile ne yapacaklarına karar vermelidir. Ve raftan bir şeyi çıkarmanın veri gizliliği için iyi olup olmadığından emin olamazlar. Hintli firmalar bu fırsatı yakalamak için tam olarak ne yapıyor?
Bengaluru merkezli Infosys, bir karıştır ve eşleştir stratejisini benimsedi, böylece müşterileri 10’dan fazla platformda önceden eğitilmiş 150 model arasından seçim yapabilir ve ardından bunları herhangi bir bulut veya şirket içi sunucuda çalıştırabilir. TCS yıllık raporu, büyük dil modellerindeki araştırmasının “kontrollü kod oluşturma, soru yanıtlama, tutarlı görüntü oluşturma, optimizasyon sorunlarını çözme ve diğer temel AI sorunlarını çözme teknikleri oluşturmaya” yönelik olduğunu söylüyor.
Bununla birlikte, Alphabet çalışanları, kendi Bard’ı da dahil olmak üzere, sohbet robotlarıyla ne kadar bilgi paylaşabilecekleri konusunda uyarıyorsa, o zaman TCS veya Infosys, küresel çok uluslu şirketlerin hemen hemen herkesin erişebileceği platformlarda çadırlarını kurma konusunda rahat olacağını nasıl varsayabilir?
Hintli yazılım hizmetleri firmaları da kendileri ve müşterileri için sıfırdan dil modelleri oluşturmalıdır. Evet, sinir ağı tabanlı programları çok büyük miktarda doğal dil girdisi üzerinde eğitmek için hesaplama gücü ve mühendislik yeteneği gerekir. Ancak bu yolu izlememek ve istemcileri uygulama programlama arabirimleri veya API’ler aracılığıyla mevcut ürünlere bağlamaya çalışmak, özellikle de hiçbir ciddi işletme görev açısından kritik görevler için halka açık bir harici temel modele güvenmek istemeyecekse, gereksiz yere çekingenlik olur.
Google’ın eğitim verisi çıkarma konusundaki kendi araştırması veya modellerin eğitildikleri verilerden ayrıntıları sızdırma potansiyeli, riskin çok gerçek olduğunu gösteriyor.
İyi korunan, tescilli temel teknolojiler oluşturmak, özellikle kaynak yoğun değildir. Çipleri AI heyecanının merkezinde yer alan Nvidia’nın kurucu ortağı Jensen Huang’a göre, büyük ölçekli modeller için mütevazı bir 10 milyon dolarlık (kabaca Rs. 82 crore) bütçe bile gerçekçi olmayacak kadar düşük değil. Geleneksel olarak teknoloji üreticileri olarak tanınmayan ülkeler de atılımlarıyla dikkat çekiyor. Abu Dabi’nin Teknoloji İnovasyon Enstitüsü, 40 milyar parametre üzerinde eğitilmiş Falcon 40B’yi ticari kullanım için telifsiz hale getirdi.
Çinliler, Silikon Vadisi’nin üretici yapay zekanın anahtarlarını kontrol edeceği fikrini açıkça kabul etmediler. Hintli yazılım firmalarının aşırı hizmet yönelimi, ürün geliştirmede çok az başarı anlamına gelse de, şimdi biraz hırs zamanı ve OpenAI’nin GPT-4’ü, Google’ın Bard’ı veya Meta Platformları’nın LLaMA’sını değiştirmek için müşterilerden ücret almanın ötesine geçen yeni bir strateji zamanı. uzman verileri ile.
Ülkeye yakın zamanda yapılan bir ziyarette, OpenAI İcra Kurulu Başkanı Sam Altman’a Hindistan’da yatırım yapacak 10 milyon doları (kabaca 82 crore) olan birinin AI’da orijinal bir şey inşa etmeye cesaret edip edemeyeceği soruldu. Dedi ki: “Bunun çalışma şekli şu ki, eğitim temeli modellerinde bizimle rekabet etmenin tamamen umutsuz olduğunu söyleyeceğiz (bu yüzden) denememelisiniz ve sevmek sizin işiniz, yine de deneyin.”
Abu Dabi’den gelen mesaj çok açık: Bengaluru yine de denemeli.
© 2023 Bloomberg LP