Yapay zeka devriminin şafağındayız. ChatGPT ve diğer büyük dil modelleri (LLM’ler), birçok yaygın kullanım durumunda yapay zeka ile doğrudan etkileşime olanak tanır. İlk kez çoğu tüketici yapay zekanın dünyayı değiştirebileceğini görüyor.
Üretken yapay zekanın kullanım durumlarının çoğu yeni olmasına rağmen, yıllardır tüketiciler için internetin arka ucunu güçlendirmenin büyük bir parçası olmuştur. BT operasyonlarını iyileştirmek için kullanılan AIOps veya yapay zekayı kullanan BT ekipleri, temel ağlar da dahil olmak üzere web sitelerinin, uygulamaların, veritabanlarının ve altyapının işleyişini optimize edebilir. Uygulamada yapay zeka, BT ekiplerinin bunları çözebilmesine olanak sağlamak için kesintilerin veya performans sorunlarının kaynağını tespit ediyor. Örneğin yapay zeka, günlükleri ve göstergeleri inceleyerek sorunların temel nedenini zaten analiz edebiliyor. Ayrıca yapay zekanın, BT ortamlarını etkileyen sorunları ortaya çıktıkça düzeltmeyi amaçlayan azaltma stratejilerine giderek daha fazla entegre edildiğini de görüyoruz.
Şimdiye kadar BT operasyonlarına uygulanan bu yapay zeka yetenekleri, BT sorunlarının tanımlanması ve çözülmesi gibi belirli ihtiyaçları karşılamak üzere eğitilmiş küçük, özel olarak tasarlanmış dil modelleri üzerine kuruluydu. Ancak ChatGPT gibi büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıyla birlikte teknoloji topluluğu, içerik oluşturma veya soruları yanıtlama dahil olmak üzere en yaygın tüketici kullanımlarının ötesinde benzersiz kullanım durumlarının da olduğunun farkına varıyor.
OpenAI’nin Codex modeli milyarlarca satır kodla eğitilmiştir ve düzinelerce programlama diline hakim olduğu söylenmektedir. GitHub® aynı zamanda OpenAI’nin Codex modelini temel alan ve doğal dildeki komutları dinleyerek kod oluşturabilen, ardından hataları tespit edip bunları çözmek için önerilerde bulunabilen Copilot sistemini de piyasaya sürdü. Forrester® analistleri ayrıca yapay zekanın test oluşturma gibi diğer yazılım mühendisliği görevlerini de gerçekleştirebileceğini öngörüyor.
Yapay zeka ve makine öğreniminin (ML), BT ortamlarının sorunsuz çalışmasını sağlamak için tahmin ve karar verme görevlerini tamamen BT ekiplerinin üstlenebildiği otonom operasyonlar her zamankinden daha fazla gerçeğe dönüşüyor.
Yapay zeka, birden fazla ağ, uygulama, veri tabanı, altyapı vb. dahil olmak üzere giderek daha karmaşık hale gelen BT ortamlarını yönettiğinde, gelecek açıkça heyecan verici ama aynı zamanda endişe verici görünüyor. Otonom operasyonlar BT ekibi üyelerini büyük bir yükten kurtaracağından, bu kişilerin işlerini sürdürüp sürdüremeyecekleri sıklıkla ortaya çıkan sorudur. Bu endişe kesinlikle anlaşılabilir ancak iki nedenden dolayı hatalıdır. Birincisi, işletmeler giderek karmaşıklaşan ortamları yönetmek için yeterli personeli işe almakta zaten zorlanıyor. Bu ortamlar giderek daha karmaşık hale gelecek ve birçok teknoloji uzmanı, bu artan karmaşıklığın nedeni olarak hibrit BT’nin hızlanmasını gösteriyor. Daha sonra, aşırı çalışan BT ekipleri için otonom operasyonlar, işlerinin yerine yalnızca basit, ilgi çekici olmayan görevlerin yerini alacak.
Tıpkı matbaanın yazarları kendi yazılarına konsantre olmak için el yazılarını elle kopyalama zorunluluğundan kurtardığı gibi, otonom operasyonlar da BT profesyonellerinin yenilik yapma ve yeni ürünler yaratma, aynı zamanda da ödüllendirici yeni profesyonel deneyimlerden yararlanma konusunda özgür olmasını sağlayacak. Ayrıca onlara, hizmet düzeyi anlaşmalarını (veya SLA’ları) karşılamanın hiç bitmeyen sorumlulukları nedeniyle, kullanılmayan muazzam potansiyeli gerçekleştirme fırsatını da verecekler.
Peki otonom operasyonlar nelerden oluşacak? Bilgi işlem işlemlerine özel olarak tasarlanmış modeller ile büyük dil modellerinin olağanüstü yeni yeteneklerinin birleşimi sayesinde, otonom işlemler çok “normal” görünecek. Birçoğumuz yapay zekanın geleceğini, geliştiricilerin bilgi işlemle ilgili sorularını yanıtlayan bilinç ve sonsuz bilgiye sahip yüzen bir küre ile bir bilim kurgu evreni olarak görse de, otonom operasyonların yapay zeka ile etkileşimleri, halihazırda günlük olarak kullandığımız süreçler aracılığıyla gerçekleşecek.
Taleplerimizi sade bir dille iletmek için Microsoft Teams® veya Slack® aracılığıyla yapay zeka destekli gözlemlenebilirlik sistemlerinizle doğrudan konuşmaya hazırlanalım. BT profesyonelleri SLA’larını ve operasyonel gereksinimlerini basit bir mesajla iletecek ve AI platformu bunları otomatik olarak yürütecek. Bu, teknoloji profesyonellerine zaman kazandırır ve şirket ürün ve hizmetlerinin kalite ve teslimat açısından tutarlılığını sağlar.
Otonom operasyonların faydaları BT ortamını yönetmekle bitmiyor. Teknoloji yığınında izleme ve hata düzeltme görevlerini gerçekleştirdikten sonra arka plandaki yapay zeka da bu görevlere ilişkin içgörü raporları oluşturabilir. Yönetim kuruluna veya müşterilere ortamın performansını göstermek ve şirketin SLA sözleşmelerine uyduğunu göstermek için sunumlar oluşturabilir.
Otonom operasyonlar, basit bir dille, interaktif bir şekilde konuşmamıza olanak tanıdığından, iki yıl içerisinde günlük hayatımızın bir parçası olacaklarını düşünüyorum. Üretken yapay zekanın gücüyle kullanıcılar düz metin girebilir ve ister raporlar, ister kod satırları, ister anormallik analizi olsun ihtiyaç duydukları içeriği alabilirler. Bu, sektörün uzun zamandır beklediği paradigma değişimidir.
Burada otonom operasyonların kullanımına ilişkin bazı örnekler verilmiştir. SentinelOne® kısa süre önce güvenliği sağlamak ve kurum çapında meydana gelen tehditlere ve saldırılara karşı otonom, gerçek zamanlı yanıtları tetiklemek için yapay zeka teknolojisinin katmanlarını kullanan yeni bir tehdit algılama platformunu piyasaya sürdü. Yapay zekanın sorunları tespit etmesi ve tüm ortamda düzeltici eylemleri ve müdahaleleri tetiklemesi nedeniyle bu, siber güvenlikte önemli bir değişimi temsil ediyor.
Otonom operasyonlar çok yüksek ölçeklenebilirlik sunabilir. Örneğin raporlar, BT ve bulut ekiplerinin, her şeyin sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlamak için zamanlarının yaklaşık %44’ünü rutin görevlere harcadığını gösterdi. Bu, bilgisayar bilimcilerin yararlanacağı ek zamanın ortaya çıkaracağı dikkate değer bir potansiyeldir. Şimdi mevcut olan bu zamanda mümkün olan tüm yenilikleri hayal edelim. Otonom operasyonlar BT’de daha fazla hız, çeviklik, ölçek ve güvenlik sağlayacak ve bunun sonucunda ortaya çıkan etki önemli olacaktır.
