Veri Mimarisi Olmadan Yapay Zekâ Olmaz

SON birkaç yıldır bilişim dünyası ‘verinin önemi’ sözcüklerinin altını kalın harflerle çiziyor. Verinin insanın en değerli varlığı olduğu, tutulan verinin kalitesi ve verilerin miktarca büyüyerek yapay zekanın analitik sistemlerde nasıl harikalar yaratacağına ilişkin telkinleri sıkça duyuyoruz. Uzmanlar bize verinin yol haritasını çiziyor, şirketlerse bu tavsiyelere uyarak yolda ilerliyor. Ancak belki de kuramların çok fazla ileriye gitmeden geriye dönüp işin “A,B,C”sini doğru kurduklarından emin olmaları gerekiyordun Neden mi? 2020, kurumsal yazılım alanında hibrit bulut yılı olacak. Hibrit bulut pazarının değeri, IBM’e göre 1 trilyon dolar. Bulut bir süredir sadece bireysel kullanıcıların en değerli anılarım yansıtan fotoğraflarını, saklamak istedikleri belgeleri yolladıkları bir saklama deposu değil. Endüstri 4.0’ın yazılım uzantısında gelinen noktada, yazılım ve yapay zeka şirketleri artık kuramların verilerine sahip çıkmasını isterken, açık kaynak sunarak şirketlerin kendi yapay zeka mimarisini oluşturmasını istiyor. Yani, yazılım şirketlerinin hibrite yatırım yapması için bireyler kadar kuramların da verilerini tutması, doğru kullanması ve böylece veriye değer katıyor olması gerek. Yazılım şirketleri 2020’de kurumlan hibrit bulut atağına kalkışmaya teşvik edecek. Çünkü rakamlar küresel anlamda verilerin sadece yüzde 15’inin değer olarak ortaya çıktığını, yüzde 85’inin atıl kaldığını, iş hayatında kullanılmaya uygun hale gelmediğini gösteriyor. En basit anlatımla, kurumlar biriktirdikleri verilerden gelir elde edemiyor.

BİR YILDA ÇOK YOL KATEDİLİYOR

Küresel anlamda pek çok şirketin veri-bulut-yapay zeka düzleminde yarı yola gelirken, bu düzlemde gelinen “ikinci bölümde” dünya ve Türkiye nasıl ilerlemeli? Verisini nasıl değere dönüştürmeli?

Bu konuyu, 4 Aralık’ta İstanbul’da düzenlenen IBM Think Summit’te “Yapay Zekaya Giden Yolculuk” isimli bir konuşma yapan IBM Yapay Zeka ve Global Satıştan Sorumlu Başkan Yardımcısı Alyse Daghelian ile konuştuk.

Daghelian, yapay zekanın 1980’lerden itibaren konuşulan bir teknoloji olduğunu ve hesaplama gücünün artmasıyla daha fazla yapay zeka uygulamalarının geliştiğini hatırlatarak son on yıllarda kuramlarda verilerin birikmesiyle verilerin anlamlandırılması konusunun öne çıktığını belirtiyor. Daghelian şöyle konuşuyor:

“Tüketicilerin yarattığı gerçek değer, bu veriyi nasıl anlamlandıracağımızda yatıyor. Bu veriler anlamlandıkça bu anlamları nerelerde kullanabileceğimize ilişkin sürekli yeni uygulamalar ortaya çıkıyor. Bu noktada hem yeni kullanım alanları çıkıyor hem de yapay zeka sayesinde bu kullanımlara daha iyi öngörüler sağlanıyor. Buna en iyi örnek, sağlık konusunda. Buradaki kullanım alanları geliştikçe daha iyi hasta bakımı ortaya çıkıyor. Veya daha iyi müşteri hizmetleri sunuluyor. Üretime bakın, milyon dolarlar kazandırabilecek yeni uygulamalar söz konusu. Yapay zeka bu verileri anlamlandırarak yeni alanlarda yeni uygulamaların oluşmasına neden oluyor. Yapay zekanın üretim ve iş alanında uygulamalarına bakacak olursak hala tek haneli rakamlarda kaldığını görüyoruz.

Ancak çok hızlı ilerliyor. 12 ayda bile büyük aşama kaydediliyor. Bir yıl sonra, müşterilerimiz daha iyi veri altyapısı oluşturdukça daha çok ve geniş alanlarda kullanılan yapay zeka uygulamaları göreceğiz. Ve şirketler bu uygulamaların faydalarını almaya başlayacak ve başarılarını hızla yükseltecekler.”

SOMUT ÖRNEKLER

IBM Türkiye ile çalışan Anadolu Sigorta’nın buna çok iyi bir örnek olduğunu belirten Daghelian, “Anadolu Sigorta günde bin 200 kaza bildirimi alıyordu. Belgelerle gerçekler arasındaki farkı ortaya koymak, gerçek kazayı tespit etmek için çok zaman harcıyorlardı. Watson’ın görsel tanıma çözümüyle müşteri sürecinde yüzde 70 artış yaşadılar. Türkiye’den başka bir örnek de 7 milyon üyesi bulunan bir med-ya-eğlcncc şirketi. Müşteri hizmetleri personelim eğitmek için Watson kullandılar. 200 senaryoyla başladılar, şimdi 2 bindeler. Bir müşteri bir hizmetle ilgili soru sorduğunda çok daha hızlı cevap verebiliyorlar. Bu teknoloji, üyelerin basit sorulara kendilerince ve çok daha kolay ulaşmalarını sağlamakla kalmadı, müşteri hizmetleri yetkilileri daha zor soruları cevaplamaya koyuldu. Böylece müşteri memnuniyeti arttı” diye konuştu.

“Bilgi mimarisi hız kazandırıyor”

Yapay zekanın doğru bir bilgi mimarisi oluşturulmadıkça en verimli şekliyle kullanılamayacağına işaret eden IBM Yapay Zeka ve Global Satıştan Sorumlu Başkan Yardımcısı Alyse Daghelian,”Bilgi mimarisini oluşturmadıkça yapay zekayı kullanamazsınız. Yapay zeka uygulamalarını kullanmanız için öncelikle veri altyapısını, sistemin iskeletini iyi oluşturmanız gerek.

Bu nedenle Türkiye’de veya başka bir ülkede yapay zekadan en iyi şekilde faydalanmak isteyen şirketler bu  altyapıyı yeniden oluşturmalı, bazıları oluşturuyor da. Çünkü bu yapıyı doğru oluşturmak, olgunlaşma sürecinde müthiş bir hız kazandırıyor” diye konuşuyor.

IBM Türkiye Bulut ve Kognitif Ülke Lideri Arzu Sözen ise, Türkiye’nin bu konuda demografik avantajları sayesinde veri yığınlarının işlenebilecek ölçekte olduğunu, fınans ve sigorta sektörünün bunun başını çektiğini belirterek, bu sektörlerin veriyi çok iyi analiz edebildiğini, ancak yapay zeka konusunda henüz başlangıç noktada olduğumuzu söyledi. Sözen, “Türkiye’de şirketler verinin öneminin çok farkındalar ve veri tabanlarını iyi oluşturuyorlar. Şu memmA anda veri stratejilerini oluşturma aşamasındalar, yani deneyimlerini ölçeklendirme sürecindeler” dedi.

Şule Güner