Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektör lideri yapay zeka haberleri hakkında en son güncellemeleri ve özel içerikleri alın. Daha Fazla Bilgi
Dönüşüm sürecindeki üretken araçların benimsenmesi, her zaman hırs ile pratiklik arasında bir denge kurma zorluğunu barındırmıştır. 2025 yılında bu zorluklar daha da büyümekte. Büyük dil modelleri (LLM’ler) benimsemeye çalışan işletmeler, yeni bir gerçekle karşı karşıya kalıyor: Ölçeklenme, yalnızca daha büyük modellerin kullanıma sunulması veya son teknoloji araçlara yatırım yapmakla kalmıyor; aynı zamanda yapay zekanın operasyonları dönüştürücek, ekipleri güçlendirecek ve maliyetleri optimize edecek biçimde entegrasyonuyla alakalı. Başarı, sadece teknolojiye değil; iş hedefleri ile uyumlu olan kültürel ve operasyonel bir değişim sürecine bağlı.
2025’te Ölçeklenme Zorunluluğu
Üretken yapay zeka, deneyim aşamasından kurumsal ölçekli dağıtımlara geçerken işletmeler bir dönüm noktasına geldi. İlk benimsemenin heyecanı, verimliliği sürdürme, maliyetleri yönetme ve rekabetçi piyasalarda ilgili kalmayı sağlama konusundaki pratik zorluklarla yer değiştiriyor. 2025 yılında yapay zekayı ölçeklendirmenin anlamı, zorlayıcı sorulara cevap aramak: İşletmeler, üretken araçları departmanlararasında nasıl etkili kılabilir? Hangi altyapı, kaynakları daraltmadan yapay zeka büyümesini destekleyecek? Ve belki de en önemlisi, ekipler yapay zeka destekli iş akışlarına nasıl uyum sağlayabilir?
Başarı, üç kritik ilkeye dayanmaktadır: Net, yüksek değerli kullanım durumlarını belirlemek; teknolojik esnekliği sürdürmek; ve uyum sağlamak için donanımlı bir iş gücünü beslemek. Başarılı olan şirketler, yalnızca üretken yapay zekayı benimsemekle kalmaz; bu teknolojiyi iş ihtiyaçlarıyla uyumlu hale getiren stratejiler geliştirir, maliyetleri, performansı ve sürdürülebilir etki için gereken kültürel değişimleri sürekli gözden geçirirler. Bu yaklaşım sadece en son teknoloji araçları kullanmakla değil; operasyonel direnç ve ölçeklenebilirlik inşa etmekle de ilgilidir.
Özelleştirme ve Esnekliğin Birleşimi
Wayfair ve Expedia gibi şirketler, LLM benimseme konusunda hibrit yaklaşımların operasyonları nasıl dönüştürebileceğini sergiliyor. Wayfair’in CTO’su Fiona Tan, esneklik ile özel gereksinimleri dengelemenin önemini vurguluyor. Wayfair, genel uygulamalar için Google’ın Vertex AI’sını kullanırken, belirli ihtiyaçlar için özgün araçlar geliştiriyor. Tan, şirketin daha küçük, maliyet etkin modellerinin genellikle daha büyük ve pahalı seçeneklerin önünde performans gösterdiğini belirtiyor.
Benzer şekilde, Expedia da birkaç sağlayıcıyı birleştiren bir LLM proxy katmanı kullanarak çeşitli modellerin entegrasyonunu sağlıyor. Expedia’nın kıdemli başkan yardımcısı Rajesh Naidu, bu stratejinin maliyetleri optimize ederken çevik kalmalarını sağladığını paylaşıyor. “Her zaman en iyi örnekleri göz önünde bulunduruyoruz, ama kendi alanımız için de inşa etmeye istekliyiz,” diyor Naidu. Bu esneklik, ekibin değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamasını sağlıyor.
Ana İş Fonksiyonları İçin Operasyonel Verimlilik
Wayfair ve Expedia, LLM’lerin gerçek gücünün ölçülebilir etki yaratan hedef uygulamalarda yattığını gösteriyor. Wayfair, ürün kataloğunu zenginleştirmek için üretken yapay zeka kullanıyor; bu, akıllı ve otomatik bir doğrulukla meta verilerini artırıyor. Bu yalnızca iş akışlarını daha verimli hale getirmekle kalmıyor, aynı zamanda arama ve müşteri önerilerini de geliştiriyor. Tan, başka bir dönüştürücü uygulama olarak LLM’leri, eski veri tabanı yapılarını analiz etmek için kullandıklarını vurguluyor. Eski sistem tasarımcıları artık mevcut olmayınca, üretken yapay zeka, Wayfair’ın teknik borcunu azaltarak eski sistemlerde yeni verimlilikler keşfetmesine yardımcı oluyor.
Expedia, üretken yapay zekayı müşteri hizmetleri ve geliştirici iş akışlarına entegre etmede başarılar elde etti. Naidu, çağrı özetleme için tasarlanan özel bir üretken yapay zeka aracının, “%90’ının 30 saniye içinde bir temsilciye ulaşmasını sağladığını,” belirtiyor. Ayrıca, GitHub Copilot, kod üretimi ve hata ayıklama işlemlerinde hız sağlamak için kurumsal ölçekte uygulandı. Bu operasyonel kazanımlar, üretken yapay zeka yeteneklerinin net, yüksek değerli iş kullanım durumlarıyla uyumlu hale getirilmesinin önemini vurguluyor.
Donanımın Üretken Yapay Zeka Üzerindeki Rolü
LLM’lerin ölçeklendirilmesinde donanım düşünceleri çoğu zaman göz ardı ediliyor; ancak bunlar uzun vadeli sürdürülebilirlik açısından kritik bir rol oynuyor. Hem Wayfair hem de Expedia, üretken yapay zeka iş yüklerini yönetmek için bulut altyapısına güveniyor. Tan, Wayfair’ın Google gibi bulut sağlayıcılarının ölçeklenebilirliğini sürekli değerlendirdiğini, aynı zamanda gerçek zamanlı uygulamaları daha verimli bir şekilde ele almak için yerel altyapıya da ihtiyaç duyulabileceğini ifade ediyor.
Expedia’nın yaklaşımı da esnekliğe vurgu yapıyor. Çoğunlukla AWS’de barındırılan şirket, görevleri en uygun hesaplama ortamına dinamik olarak yönlendiren bir proxy katmanı kullanıyor. Bu sistem, performans ile maliyet verimliliği arasında bir denge sağlıyor ve sonuçlandırma maliyetlerinin kontrolsüz bir şekilde yükselmesini önlüyor. Naidu, bu uyumun, kurumsal üretken yapay zeka uygulamaları karmaşıklaştıkça ve daha fazla işlem gücü talep ettikçe önem kazandığını belirtiyor.
Eğitim, Yönetim ve Değişim Yönetimi
LLM dağıtımları sadece bir teknolojik zorluk değil; aynı zamanda kültürel bir zorluktur. Hem Wayfair hem de Expedia, üretken yapay zeka araçlarını benimsemek ve entegre etmek için kuruluş hazırlarını geliştirmeye önem veriyor. Wayfair’de kapsamlı eğitim, tüm departmanların yeni iş akışlarına uyum sağlamasını sağlıyor; özellikle müşteri hizmetleri gibi alanlarda, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların şirketin sesine ve tonuna uyması için insan denetimi gerektiriyor.
Expedia, yönetimi daha ileri bir aşamaya taşıyarak tüm önemli üretken yapay zeka ile ilgili kararları denetlemek için bir Sorumlu Yapay Zeka Konseyi kurdu. Bu konsey, uygulamaların etik yönergeler ve iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlıyor, bu da kurum genelinde güven tesis ediyor. Naidu, üretken yapay zekanın etkinliğini ölçmek için metriklerin yeniden düşünülmesinin önemine vurgu yapıyor. Geleneksel KPI’lar sıklıkla yetersiz kalıyor ve Expedia, iş hedefleriyle daha iyi uyum sağlayan doğruluk ve geri çağırma metriklerini benimsemiştir.
Ölçeklenme Başarısı İçin Çıkarılan Dersler
Wayfair ve Expedia’nın deneyimleri, LLM’leri etkili bir şekilde ölçeklendirmek isteyen her kuruluş için değerli dersler sunuyor. Her iki şirket de bu süreçte net iş kullanım durumlarını belirlemenin, teknoloji seçimlerinde esnekliği sürdürmenin ve uyum sağlama kültürünü beslemenin önemine vurgu yapıyor. Hibrit stratejileri, yenilik ile verimliliği dengeleme modelini sağlıyor ve aynı zamanda üretken yapay zekaya yapılan yatırımların somut sonuçlar vermesini sağlıyor.
2025’te yapay zekayı ölçeklendirmenin önündeki engeller, teknolojik ve kültürel değişimlerin hızından kaynaklanıyor. Bugün başarılı yapay zeka dağıtımlarını tanımlayan hibrit stratejiler, esnek altyapılar ve güçlü veri kültürleri, bir sonraki yenilik dalgasının temellerini atacaktır. Bu temelleri şimdi atan işletmeler, sadece yapay zekayı ölçeklendirmekle kalmayacak; aynı zamanda direnç, uyum sağlama yeteneği ve rekabet avantajını da ölçeklendirmiş olacaklar.
Geleceğe baktığımızda; çıkarım maliyetleri, anlık yetenekler ve gelişen altyapı ihtiyaçları, kurumsal üretken yapay zeka manzarasını şekillendirmeye devam edecek. Naidu’nun dediği gibi, “Üretken yapay zeka ve LLM’ler bizim için uzun vadeli bir yatırım olacak ve bizi seyahat alanında farklı kılacak. Bunun için belirli bir yatırıma öncelik verme ve kullanım durumlarını anlama gereksinimleri konusunda dikkatli olmalıyız.”
