Küresel araştırma, üretken yapay zekanın hızla benimsendiğini ancak veri altyapısında eksiklikler olduğunu gösteriyor
Couchbase ve UserEvidence tarafından hazırlanan küresel araştırma, üretken yapay zekanın kurumsal ölçekte yaygınlaştığını ortaya koydu. Araştırma, çoğu kurumun hâlâ güvenli ve ölçeklenebilir veri mimarisi oluşturmakta zorlandığını gösteriyor.
Raporun kapsamı ve bulgular
The State of Enterprise AI Development başlıklı rapor, en az 100 çalışanı bulunan 600’den fazla ürün, mühendislik, veri ve yapay zeka profesyonelinin görüşlerine dayanıyor. Araştırma, yapay zeka benimsemesinde önemli bir dönüm noktasına gelindiğini ortaya koyuyor.
Bulgulara göre, şirketlerin yüzde 62’si üretken yapay zekayı kullanıyor ve bunların yüzde 38’i tam uygulamaya geçmiş durumda. En yaygın kullanım alanları yazılım geliştirme (yüzde 72), veri analizi (yüzde 65) ve sohbet robotları (yüzde 59) olarak öne çıkıyor.
Veri altyapısı hâlâ geride
Çoğu kuruluş, gelişmiş yapay zeka için gerekli veri altyapısına sahip olmadığını kabul ediyor. Yalnızca yüzde 29’u birleştirilmiş çok modelli bir veritabanı kullanıyor. Dağınık veri kaynakları performans, güvenlik ve ölçeklenebilirlik açısından risk oluşturuyor.
Güvenlik ve doğruluk kaygıları
Katılımcıların yüzde 83’ü, özel verilerin büyük dil modelleriyle paylaşılmasından, yüzde 85’i ise yapay zekâ halüsinasyonlarından endişe duyuyor.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri, doğrulanmış iç verileri kullanarak bu riskleri azaltıyor. Ancak katılımcıların yalnızca yüzde 3’ü RAG iş akışlarını veri mimarilerine entegre etmiş durumda bulunuyor.
Couchbase Yapay Zeka ve Edge Yazılım Geliştirme Başkan Yardımcısı Mohan Varthakavi: “Kurumsal yapay zekanın evrimi açısından bir dönüm noktasındayız. Üretken yapay zekanın hızla benimsenmesi bir dönüşüm dalgasının habercisi. Asıl atılımlar, veri karmaşıklığı sorunları çözüldüğünde gerçekleşecek. RAG, daha güvenli yapay zekaya giden net bir yol sunuyor ancak bunun için birleşik bir geliştirici veritabanı platformu gerekiyor.”
Yapay zeka ajanları ve yönetişim
Katılımcıların üçte ikisi önümüzdeki bir yıl içinde yapay zeka ajanlarını devreye almayı planlıyor. Ancak yalnızca yüzde 35’i kapsamlı yönetişim önlemlerine sahip. Bu durum, otonom yapay zekanın gelişimiyle birlikte yönetişimin hızla olgunlaşması gerektiğine işaret ediyor.
Veri entegrasyonu ve performans baskısı
Katılımcıların yüzde 49’u veri akışı ve prompt mühendisliği, yüzde 47’si ise yapılandırılmamış verilerin yönetimi konusunda zorluk yaşıyor. Birçok kuruluş, farklı veri sistemleri arasında bağlantı kurmakta ve yapay zekâ çıktılarının hangi verilerden beslendiğini izlemekte güçlük çekiyor.
Kuruluşların yüzde 48’i, yapay zeka uygulamalarının yarısından fazlasının gerçek zamanlı veritabanı performansına ihtiyaç duyduğunu belirtiyor. Milisaniye hızında veri işleme olmadan yapay zekâ sistemleri kullanıcı beklentilerini karşılayamıyor.
Varthakavi: “Yapay zeka uyumlu bir veri mimarisi oluşturmak, silo sistemlerini birleştirmek, verilerin güvenliğini sağlamak ve RAG gibi iş akışlarını desteklerken JSON formatları için optimizasyon yapmakla mümkün olacak. Bu yaklaşım, yapay zeka ajanlarının ölçeklenmesini ve daha derin içgörüler elde edilmesini sağlayacak.”
Couchbase’in çözümü
Couchbase, Capella geliştirici veri platformu ile buluttan uç sistemlere kadar esnek, hızlı ve güvenli bir veri mimarisi sunuyor. Platform, analitik, mobil ve yapay zeka iş yüklerini tek bir çatı altında topluyor.
