Yapay zeka (AI) devrimi artık birçok sektörde deneysel projelerden çıkıp, gerçek kullanıcıların hizmetine sunulma aşamasına geçiyor. VentureBeat tarafından yapılan görüşmelerde Nutanix’in liderleri, Tarkan Maner (Başkan ve Ticari İşler Direktörü) ile Thomas Cornely (Ürün Yönetimi Kıdemli Başkan Yardımcısı), bu dönüşümün getirdiği zorlukları ve gereken altyapı çözümlerini ayrıntılarıyla paylaştı.
AI’nin sadece teknoloji dünyasını değil, bankacılık, sağlık, üretim ve perakende gibi çeşitli sektörleri de temelden değiştirdiğini vurgulayan Maner, "AI’nın sunduğu fırsatlar, bir platform şirketi olarak bizleri de dönüştürüyor. Müşterilerimize daha iyi hizmet sunarken bu değişimin parçası olmaktan memnuniyet duyuyoruz" dedi.
Ancak, deney aşamasından üretim aşamasına geçişte pratik engellerin hâlâ var olduğunu belirten Cornely, "Bir prototip oluşturmakla binlerce çalışan için sisteme entegre etmek arasında dağlar kadar fark var" şeklinde konuştu.
Agentik AI: Kurumsal Altyapının Yeni Zorluğu
Agentik AI’ın yükselişi, işletmelerin karşılaştığı en önemli dönüşümlerden biri. Bu sistemler, çok adımlı iş akışlarını farklı uygulamalar ve veri kaynakları arasında koordine ederken, aynı zamanda özerk kararlar alma yeteneğine de sahip. Bu durum, kuruluşların karşılaştığı operasyonel yükleri artırıyor.
Cornely, "OpenClaw gibi araçlar sayesinde herkes agentik AI sistemleri oluşturabilir ve çalıştırabilir hale geldi. Ancak bu agentlerin şirket verileriyle yerinde çalışmasını sağlamak için doğru altyapı ve koruma mekanizmalarına ihtiyaç var" ifadelerini kullandı. Agentik sistemler daha bağımsız hale geldikçe, veri erişimi, sistem bütünlüğü ve takım koordinasyonu gibi konular da kritik önem kazanıyor.
AI İnsanları Değil, İşleri Güçlendiriyor
Agentik AI’ın temel amacı, insan emeğini ortadan kaldırmak değil, aksine onu desteklemek. Maner, "AI, agentik araçlar ve robotik sistemler ile insan sermayesi arasındaki denge, geleceğin en başarılı iş modellerinden biri olacak" görüşünü paylaştı. Bu denge, doğru araç ve hizmetlerle desteklendiğinde, işletmeler, devletler ve kamu kuruluşları için daha verimli sonuçlar doğurabilir.
Kuruluşlar AI’ı Ölçeklendirirken Karşılaştıkları Engeller
AI projelerini ölçeklendirmek isteyen kuruluşlar için en büyük zorluk, deney aşamasından üretim aşamasına geçiştir. Birçok şirket ilk olarak bulut tabanlı ortamlarda kolayca erişilebilen kaynaklarla başlasa da, veri yönetimi, güvenlik ve maliyet gibi gerçek dünya koşullarıyla karşılaşıyor.
Cornely, "Bulut, deney yapmak için ideal bir ortam sunarken, üretime geçişte verilerin ve sistemlerin yerinde yönetimi önem kazanıyor. Güvenlik ve maliyet etkinliği, bu geçişin temel unsurları haline geliyor" dedi. Ölçeklendirme sürecinde öne çıkan kullanım alanları arasında belge arama ve bilgi çıkarma, siber tehditlerin önceden tespiti, yazılım geliştirme ve müşteri destek operasyonları bulunuyor.
Sektörlere Göre AI Dönüşümü: Perakende, Sağlık ve Üretim
AI’ın üretime geçişi, sektörlere göre farklı şekillerde ilerliyor. Perakende sektöründe, mağaza içi pazarlama ve ödeme sistemlerinde AI tabanlı robotik çözümler yaygınlaşıyor. Örneğin, kameralar ve AI destekli sistemler, müşterilerin satın alma kararlarını anında tespit ederek hedefli öneriler sunabiliyor. Geleneksel kasiyerli sistemlerin yerini ise kasiyersiz ödeme sistemleri alıyor ve serbest kalan personel, arka ofis veya ürün yönetimi gibi alanlara yönlendiriliyor.
Sağlık sektöründe AI, teşhis, tedavi planlama, uzaktan hasta takibi ve hastane operasyonları gibi birçok alanda kullanılıyor. Nutanix, bu süreçte AWS ve Azure gibi bulut ortaklarıyla birlikte çalışıyor. Üretim ve lojistik sektörlerindeyse AI, tedarik zinciri yönetimi ve operasyonel verimlilik için giderek daha fazla entegre ediliyor.
AI’ın Ölçeklendirilmesinde Operasyonel Zorluklar
AI projelerini ölçeklendirmek, kuruluşları yeni bir dizi operasyonel zorlukla karşı karşıya bırakıyor. Çok sayıda AI modeli ve agentin aynı anda çalıştırılması, ekipler arası altyapı erişiminin koordinasyonu, güvenlik ve yönetişim gereksinimleri ile AI sistemlerinin mevcut iş süreçlerine entegrasyonu, IT ve iş liderlerinin en önemli gündem maddeleri arasında yer alıyor.
Cornely, "AI geliştiricileri hız ve erişim talep ederken, altyapı ekipleri güvenlik, süreklilik ve yönetişim gibi konulara odaklanıyor. Bu ikilem, günümüzün en önemli teknoloji tartışmalarından biri" diyor.
AI Fabrikası: Üretime Odaklı Paylaşılan Altyapı Modeli
Bu zorluklar, Maner ve Cornely’nin "AI Fabrikası" olarak adlandırdığı yeni bir altyapı modeline olan ihtiyacı ortaya koyuyor. Bu model, çok sayıda kullanıcı ve iş yükünü aynı anda destekleyen, hem deneysel hem de üretim ortamlarını aynı çatı altında toplayan bir ortam sunuyor. Böylece geliştirici esnekliği ile kurumsal yönetişim arasında denge kurulabiliyor.
Bu yaklaşım, AI’nın geleceğini şekillendiren temel unsurlarından biri olacak. Kuruluşlar, doğru altyapı ve stratejilerle AI’ı sadece bir deney olmaktan çıkararak, gerçek dünya problemlerine çözüm üreten bir sistem haline getirebilir.
Yapay zeka özeti
Kuruluşlar AI’ı deney aşamasından üretime taşırken karşılaştıkları zorlukları ve Nutanix liderlerinin önerdiği çözümleri keşfedin. Agentik AI, güvenlik ve ölçeklendirme stratejileri hakkında detaylı bilgiler.
