Yapay Zeka Çözümünüz İçin En Gerekli Şey: Gerçek Zamanlı Veri

Yapay zeka (AI), son on yılda her iş liderinin dikkatini çekerek endüstrileri dönüştürme vaadiyle öne çıktı. ChatGPT’nin herkesçe bilinen bir isim haline gelmesiyle birlikte, yapay zekanın hayatlarımızı ve işlerimizi nasıl etkilediği ve etkileyeceği konusunda büyük bir ilgi oluştu. Yapay zekanın yaygın olarak önerilen uygulamaları arasında karmaşık görevlerin otomatikleştirilmesi, iş süreçlerinin optimize edilmesi ve hatta insanın karar verme sürecinin taklit edilmesi yer alıyor. Küresel yönetim ve danışmanlık firması McKinsey, yapay zekanın 2030 yılına kadar küresel gayri safi yurt içi hasılaya 13,6 ila 22 trilyon dolar arasında ekonomik değer katabileceğini öngörüyor.

Yapay zekanın sunduğu inovasyon fırsatları yadsınamaz olsa da, birçok işletme hala bu teknolojinin temellerini tam anlamıyla kavrayamıyor. Bugünkü yapay zeka dersimiz için: Yapay zekanın potansiyeli, sürekli gerçek zamanlı veri akışına bağlıdır. Büyük dil modelleri (LLM’ler), gerçek zamanlı verilerin sürekli veri akışları tarafından sağlanan gerçek zamanlı, işe özgü ve son derece bağlamsal bilgi olmadan etkili olamaz.

Yapay zeka algoritmaları, özellikle de makine öğrenmesi modelleri, zorlu, gerçek zamanlı dünyamızda öğrenmek, uyum sağlamak ve güncel kalmak için sürekli yeni veri akışı gerektirir. Çoğu durumda, bir yapay zeka sistemini canlı veri girişlerinden keserseniz, sistemin bilgisi hızla güncelliğini yitirecek ve onu oldukça işe yaramaz hale getirecektir.

Günümüz Dünyasında Gerçek Zamanlı Veriler Nasıl Ortaya Çıkıyor?

Gerçek zamanlı verilerin önemini kolayca iletebilir ve görselleştirebiliriz, ancak bu yeteneği desteklemek için gereken altyapıyı kurmak son derece karmaşıktır. Bu durum, özellikle küresel ve coğrafi olarak dağınık organizasyonlar için geçerlidir. Veri altyapısındaki darboğazlar, bant genişliği sorunları ve veri güvenliği, kuruluşların gerçek zamanlı verileri etkili bir şekilde kullanmasını zorlaştıran engellerdir. Eğer veri altyapınız düzgün kurulmamışsa, bant genişliği problemleri varsa veya ölçeklenebilir değilse, eskiyen veriler önemli sorunlara yol açabilir.

Yapay zeka ve gerçek zamanlı verilerin en kritik uygulamalarından biri olan otonom araçları ele alalım. Kendi kendine giden arabalar, yol koşullarından trafik düzenine, yayaların ve diğer araçların hareketlerine kadar çevreleri hakkında sürekli veri toplamak için birçok sensör ve kameraya güvenir. Gerçek zamanlı veri akışı kısa bir süreliğine bile kesilirse, aracın çevre algısı anında geçerliliğini yitirir. Bu durum, birkaç saniye içinde yoldan geçen bir yayayı, ani bir engeli veya trafik ışığı değişimini gözden kaçırmasına neden olabilir ve felaketle sonuçlanabilir.

Gerçek Zamanlı Veriler Olmadan Hayat

Yapay zekanın eski verilere dayanarak çalışmasının riskleri, sadece otonom araçlar gibi fiziksel durumlarla sınırlı değildir. İş dünyasında, yapay zeka en güncel pazar bilgilerine, müşteri verilerine ve operasyonel ölçümlere dayanmayan kararlar verdiğinde, bu kararlar yanıltıcı ve hatta tamamen hatalı olabilir.

Yapay zeka, bilgiyle beslenen bir dünyada faaliyet gösteriyor. Yapay zeka öncesi dönemde, sorular önceden belirlenmiş ve yanıtlar için insan temsilcileriyle yapılan telefon görüşmeleri gerekliyken, günümüz altyapısı neredeyse her soruyu mevcut verilere dayanarak cevaplamaya hazır olmalıdır. Müşteri hizmetleri gibi alanlarda yapay zekanın etkili kullanımı, modellerin sektöre özgü soruları ele alacak şekilde uyarlanmasını ve gerçek zamanlı verilere erişebilmesini gerektirir.

Örneğin, havayolu gecikmelerini yönetmek üzere tasarlanmış bir yapay zeka asistanının sadece genel verilere değil, aynı zamanda güncel bilgilere de erişmesi gerekir. Birçok havayolu, yapay zeka modellerini eğitmek için halka açık veri kümelerini kullanır. Ancak “Uçağım gecikti mi?” gibi sorulara geçmiş verilere dayalı cevaplar veremez. Yapay zekanın üretken çağında, insanlar “Yaklaşan seyahatim için birinci sınıfa geçiş yapabilir miyim?” gibi karmaşık sorular sormayı bekliyor. Bu soruları yanıtlamak için rezervasyon verilerine, müşteri kilometre kayıtlarına, rezervasyon ayrıntılarına ve daha fazlasına erişim gereklidir. Hem genel hem de alana özgü, gerçek zamanlı verilere ihtiyaç vardır.

Bu, verilerin talep anında büyük dil modellerine (LLM) gerçek zamanlı olarak aktığı ve gerçekten akıllı, otomatik yanıtlar sağlayan bir sistem gerektirir. Gerçek zamanlı verilerin entegrasyonu, yapay zekanın sektöre özgü uygulamalardaki tüm potansiyelini ortaya çıkarır. Peki ya gerekli tüm verilere sahip olup, koltuk müsaitliği hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayacak bir bağlantınız yoksa?

Gerçek Zamanlı Verilerin Kapsamı Altında

Fırsatları ve kullanım örneklerini açıkça belirtmiş olsak da, yapay zekanın potansiyeli ve başarısının, eğitildiği verilerin eksiksizliği ve doğruluğu ile doğrudan bağlantılı olduğunu anlamak çok önemlidir. Bu nedenle, kuruluşların yapay zeka sistemlerinin sürekli ve gerçek zamanlı ilgili veri akışlarına erişimini sağlamak için sağlam ve düşük gecikme süreli veri akışı platformları oluşturmayı önceliklendirmeleri gerekmektedir. Nesnelerin İnterneti sensör verilerinin alınmasında uç bilgi işlem çözümlerinden, yüksek hacimli olayların işlenmesinde devasa ölçekli akış işleme platformlarına kadar, yapay zeka için gerçek zamanlı veri akışlarını mümkün kılan altyapı ve teknolojiler kritik öneme sahiptir.

Gerçek Zamanlı Veri Akışı Altyapıları Oluşturma

Birçok kuruluşta gerçek zamanlı veri elde etmedeki en büyük sorun, altyapıların belirli kullanım senaryolarına göre seçilmesidir. Örneğin, makine sensörü verilerinin toplanması kritik olabilir; bu durumda geliştiriciler hızlıca RabbitMQ gibi bir mesajlaşma sistemi uygularlar. Başka bir durumda, müşteri verilerinin veri ambarına aktarılması öncelik kazanır ve bu da özel bağlayıcılar geliştirilmesine ve bir akış veri hattı oluşturulmasına yol açar. Sonuç olarak, karmaşık ve çeşitli bağlayıcılar ve akış protokolleri ile karşı karşıya kalırsınız.

Sorun, bu sistemlerin ölçeklenmesi gerektiğinde ortaya çıkar. Her protokol ve teknoloji, farklı bir ölçeklendirme yöntemi gerektirir. Veri hacminiz aniden arttığında kesintileri veya sistem arızalarını önlemek mümkün olmayabilir. Bu nedenle, veri akışına platform yaklaşımı benimsemek kritik öneme sahiptir.

Yapay zeka sistemlerinizin omurgası olacak bir veri akışı altyapısını devreye almadan önce aşağıdaki soruları dikkate alın:

– Platform, çeşitli departmanların veri giriş ve çıkış taleplerine çoklu kiracılık sağlayabiliyor mu?
– Platform birden fazla protokolü destekliyor mu?
– Platform, SRE ekibinin manuel müdahalesine gerek kalmadan ölçeklenebilir mi?

Bu sorular, veri akışı altyapınızın sağlam, ölçeklenebilir ve verimli olmasını sağlamak için temel niteliktedir.

Yapay Zeka Yalnızca Verilerle Akıllıdır

Yapay zeka sistemleri, sağlık ve finans sektörlerinden eğlence ve eğitim alanlarına kadar tüm endüstrilere daha fazla entegre oldukça, gerçek zamanlı verilere olan ihtiyaçları da artacak. Yapay zekanın her yerde mevcut olduğu ve yaşamımızın her alanını etkilediği bir dünyada, güncelliğini yitirmiş verilerle çalışan modellerin kullanılması kesinlikle kabul edilemez.

Bu talepleri karşılamak için, kuruluşların sağlam, ölçeklenebilir ve verimli bir veri akışı altyapısını benimsemeleri gerekmektedir. İşletmeler, çoklu kiracılığı, çeşitli protokolleri ve otomatik ölçeklendirmeyi destekleyen platform tabanlı bir yaklaşıma geçerek, yapay zeka sistemlerinin en iyi ve güvenilir şekilde performans göstermesi için ihtiyaç duydukları gerçek zamanlı verilere erişimini sağlayabilir. İyi tasarlanmış bir veri akışı çözümüne yapılan bu stratejik yatırım, yapay zeka ile şekillenen gelecekte rekabetçi ve yenilikçi kalmak için kritik öneme sahip olacaktır.