Yapay Zeka ve Öğrenen Makineler, geçmişte elektriğin insanlık için ifade ettiğini bugün dijital dönüşüm için ifade ediyor.
Dijital Dönüşüm, şirketlerin son derece rekabetçi ve sürekli değişen bir iş ortamında müşterilerine nasıl değer sunmaya devam edeceğinin en kritik etkenlerinden biri olarak karşımıza çıkıyor.
Dijital dönüşüm, modern şirketlerin öncelikli olarak çalışanları ve müşterileri ile farklılaştırılmış hizmet sağlama, performansı artırma ve erişim gücünü artırma gibi operasyonel faaliyetlerini optimize etmek için kullandıkları bir dizi süreç, yöntem ve araç.
Bununla birlikte, dijital dönüşüm organizasyonda sadece yeni bir departman değil, aynı zamanda teknolojinin kurumsal ortamdaki rolünde ezber bozan bir unsur. Bu nedenle şu anda 4. Sanayi Devrimi olarak kabul ediliyor. Ancak dijital dönüşüm, bir kavramdan çok süreçleri gözden geçirmek, yenilik yapmak ve teknolojinin yardımıyla rekabet gücü kazanmak isteyen şirketleri çeken bir hareket haline geldi.
Yapılacak çok fazla teknoloji yatırımı var
Dönüşüm bağlamında teknoloji bir amaç değil, ancak şirketin iş stratejisinin hizmetinde olması gereken bir dizi araçtır. Bugün işletmeniz hangi sektörde çalışıyor olursa olsun, büyük bir olasılıkla ürün veya hizmet sunmak için teknolojiyi kullanıyor. Çok benzer bir olasılıkla rakibiniz de teknoloji tabanlı sistemler kullanıyor. Ancak diğer yandan, yapılacak çok fazla teknoloji yatırımı var.
Yapay Zeka (AI) ve Öğrenen Makineler (ML), dijital dönüşüm yolculuğunda ticari etkilerini genişletmek isteyenler için stratejideki kritik faktörlerden birisi. Veriler ancak süreçle uyumlu olduğunda ve şirketin rekabet avantajı olarak görüldüğünde anlam kazanır.
Veriler, her yerde ezber bozan yeni bir unsur olarak karşımıza çıkıyor. Raporlara göre veriye dayalı kuruluşların kar etme olasılığı 19 kat daha fazla. Veri ve analitik, dijital dönüşümün kritik bileşenleri arasında yer alıyor. Verilerin üretilme hızı göz önüne alındığında, analizi ağır bir görev haline geliyor. Çeşitli kaynaklardan büyük hacimli gerçek zamanlı verileri düzenlemek zaman alıcı ve yorucu bir süreç. Buna dahil olan insan çabasını ve gerekli zamanı azaltmak için de AI ve ML teknolojileri kullanılıyor. Veri Bilimi, makinelerin verilerden öğrenmek, analiz etmek ve içgörü elde etmek için eğitildiği yeni bir model. Bu durum teknoloji sektöründe önemli bir değişim yaratıyor.
Yapay Zekanın Önemi
Yapay zeka, adından da anlaşılacağı gibi, insan zekasının insan dışı, yani makineler aracılığıyla yapay olarak simülasyonudur. Bilişsel karar vermeyi gerektiren insan görevlerini yerine getirebilen akıllı makineler inşa etmekle ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır.
Yapay zeka yardımıyla makineler, önceki deneyimlerden öğrenerek ve yeni girdileri kullanarak insan benzeri görevleri yerine getirebilir. Derin sinir ağlarının kullanımıyla yapay zeka ile yüksek oranlarda doğruluk elde edilir. AI, verilerden en iyi şekilde yararlanmaya da yardımcı olur. Yapay zeka, gelişmiş öğrenme algoritmaları kullanabilmesi sayesinde uyarlanabilir ve esnek bir teknoloji haline geliyor. Ayrıca yapay zeka, yeteneklerini geliştirmek için mevcut ürünlere entegre edilebiliyor.
Öğrenen Makinelerin Önemi
Öğrenen makineler, bilgisayar sistemlerinin açık bir şekilde programlanmadan deneyim yoluyla otomatik olarak öğrenmesine ve geliştirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Sistemleri insan yardımından ve müdahalelerinden bağımsız ve kendi başlarına uygun önlemleri alacak kadar sağlam hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Öğrenen makineler tarafından çeşitli Veri Bilimi teorileri ve teknikleri kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları ise Sınıflandırma, Kategorizasyon, Kümeleme, Trend Analizi, Anormallik Tespiti, Görselleştirme ve Karar Vermedir. 
Günümüzde işletmeler, çalışmalarını veriye dayalı kararlarla sürdürüyor. Öğrenen makineler, bir kuruluşa rekabet avantajı kazandıracak kararlar almasına olanak tanıyan kurumsal verileri ve müşteri verilerini analiz etmek için büyük önem taşır. Gerçek dünyadaki sorunlara ölçeklenebilen gerçekçi çözümler sunabilir. Bugün birçok sektör, devamlı araştırma yaparak çalışmaları üzerinde olumlu bir etki yaratmak için öğrenen makinelerde uzmanlaşıyor. AI ve ML, dijital dönüşümün geleceği olan ve dünya ekonomisinde dramatik bir değişiklik yaratacak teknolojiler olarak kabul ediliyor. Öğrenen makineler, sektörleri halihazırda önemli bir oranda etkiliyor ve önümüzdeki on yılda artması ve daha fazla ilerleme sağlaması bekleniyor.
Üretime hazır bir AI/ML platformu için dikkat edilmesi gerekenler, Red Hat’in bağlantısındaki e-kitapta detaylıca aktarılıyor.
Yapay Zeka ve Dijital Dönüşüm
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) birçok kurumun iş stratejisinin bir parçası haline geldiğinde, farklı sistemleri entegre etme ve birkaç günlük görevi otomatikleştirme imkanıyla dijital dönüşümü bambaşka bir seviyeye taşıdı. Daha hızlı ve daha verimli operasyonlar ve dolayısıyla daha verimli olmanın yanı sıra, bu teknolojiler şirketler tarafından toplanan verilerin çeşitli şekillerde daha iyi kullanılmasını sağladığı için dijital dönüşümde büyük bir rol oynuyor. Tarihte üretilen tüm verilerin yüzde 90’ının son iki yılda üretildiği dünyamızda bu verileri mutlaka anlamlandırmak gerekiyor.
Öğrenen Makineler ve Yapay Zeka, mevcut ürünleri ve hizmetleri iyileştirerek veya yeni yenilikçi stratejiler imkanıyla şirketi daha da ileriye götürmek için tüm bu miktardaki bilgiyi kullanmamıza izin veriyor. Dijital dönüşümün en güçlü kahramanlarından Yapay Zeka ve Öğrenen Makineler, bugün geliştirilen en verimli dijital araçların temelini oluşturuyor. Pazarın hızlanmasını, rekabet gücünü, müşterilerin deneyim ve beklentilerini doğrudan etkileyen, daha yenilikçi ve etkili hale gelen çözümlerin sağlayıcısı görevi görüyor.
Red Hat OpenShift, veri bilimciler için hibrit bulutta self-servis, tutarlı ve buluta benzer bir deneyim sunarak onları güçlendiriyor, önemli bir bilişim gücü gerektiren ML modelleme işlerini hızlandırıyor, akıllı uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırıyor ve çok daha fazlasını gerçekleştiriyor.
Red Hat AI/ML akışlarının ve AI ile güçlendirilmiş akıllı uygulamaların geliştirilmesini, kurulumunu ve yönetimini hızlandırmak için Kubernetes temelli çözümler sunuyor. Daha detaylı bilgiye bu adresten ulaşabilirsiniz.
Ayrıca Kafka, Kubeflow, Ceph gibi birçok açık kaynak projenin entegre edilmesiyle ortaya çıkan Open Data Hub, veri bilimcilerin kullanabileceği pratik bir çözüm sunuyor. Daha fazla bilgi için.
Peki, nereden başlamalı?
Önce “Veriler müşterilerimin deneyimini nasıl iyileştirebilir?”, “Birini işe almalı mıyım?”, “Bir veri tabanına yatırım yapmalı mıyım?”, “İstihbarat oluşturmak için yeterli veriye sahip olduğumu nasıl bilebilirim?” gibi soruları kendinize sormalısınız. İlk aşamada tüm verilerinizi organize bir şekilde toplamak ve bunları işlemeye başlamalısınız. Böylece verilerinizin ekibiniz veya şirketiniz için stratejik bilgi haline gelmesini sağlayabilirsiniz. Kısacası, önce verilerinizi bulmalı ve işleyebilmek için düzenli hale getirmelisiniz.
Yapay Zeka, geçmişte elektriğin insanlık için ne ifade ettiğini dijital dönüşüm için ifade ediyor. Etkileyici gücü o kadar büyük ki, dijital ürünlerin tavsiyede bulunması, seçenekler sunması ve müşterilerin seçimlerini yapmalarına yardımcı olması için giderek daha akıllı hale geleceği bir aşamaya doğru ilerliyoruz. Bu süreçte tüm bu değişiklikleri yönetmek ve organizasyon yapısında böyle bir dönüşümü ele almak, hepimiz için en büyük zorluk olarak öne çıkıyor. Yeni modellere ve eğilimlere uyum sağlamak için tüm çalışanlara yatırım yapmak ve becerilerinin gelişmesini sağlamak, olumlu sonuçlar elde etmek için kritik önem taşıyor.
İlgili Haberler
>> Bulut Yerlisi (Cloud Native) Nedir? Yazılım geliştirmenin modern yolu ve API Ekonomisi
