Yapay zeka alanındaki gelişmeler, şirketler için hem siber güvenlik risklerini hem de fırsatları beraberinde getiriyor. Üretken yapay zeka, özellikle iş uygulamalarında giderek daha önemli hale gelecek.
Yapay zeka teknolojileri benzeri görülmemiş bir hızla gelişiyor. Yapay zekadaki, özellikle de üretken yapay zekadaki (GenAI) ilerlemeler, ekonomimizi, çalışma ve yaşama biçimlerimizi önemli ölçüde değiştirecek yeni olasılıkların önünü açıyor. Ancak Cisco Yapay Zeka Hazırlık Endeksi, Alman şirketlerinin yüzde 95'inin bir yapay zeka stratejisine sahip olmasına ya da geliştirmekte olmasına rağmen yalnızca yüzde 7'sinin yapay zeka kullanımına en iyi şekilde hazırlandığını gösteriyor. Cisco Baş Strateji Sorumlusu ve Uygulamalardan Sorumlu EVP/GM Liz Centoni, yeni yılda yapay zekanın giderek daha popüler hale geleceği beş teknoloji alanını sıralıyor.
API'ler yapay zekanın kullanımını basitleştirir
Şirketlerin veriden, otomasyondan ve inovasyondan hızlı ve kolay bir şekilde yararlanmaya artan bir ihtiyacı var. Ancak Cisco Yapay Zeka Hazırlık Endeksi'ne göre Alman şirketlerinin yalnızca %17'si yapay zeka uygulamasına yönelik bütçelere diğer teknoloji yatırımlarına göre öncelik veriyor. Çözümlerden biri arayüzlerin (API) kullanımının artması olacaktır. Önümüzdeki yıl birçok yapay zeka aracı ve hizmeti bu soyutlama düzeyi aracılığıyla entegre edilecek. Bu tür "API soyutlamaları", geliştiricilerin yapay zeka uygulamasının teknik ayrıntılarına derinlemesine dalmasına veya kendi Büyük Dil Modellerini (LLM) geliştirmesine gerek kalmadan, yapay zekanın iş süreçlerine daha uygun maliyetli bir şekilde entegre edilmesini sağlar. API'ler aracılığıyla çeşitli yapay zeka işlevlerine erişilerek tekrarlanan görevler otomatikleştirilebilir ve kararlar daha iyi verilere dayalı olarak alınabilir.
Yapay zekanın müşteriye özel uygulanmasını sağlayan API’ler de 2024 yılında kurulacak. Bunu yapmak için şirketler farklı sağlayıcıların arayüzlerini birleştiriyor ve böylece kendi bireysel gereksinimlerine yönelik yapay zeka çözümleri yaratıyor. Entegrasyon aynı zamanda harici yapay zeka uzmanları, start-up'lar ve araştırma kurumlarıyla iş birliğini de destekliyor. Bu tür seçilmiş yapay zeka ekosistemlerinin ilk modelleri şu anda görülebiliyor; önümüzdeki yıl daha sık göreceğimiz modeller.
Yapay zeka destekli siber saldırılar işbirliği gerektirir
2024'te şirketler, siyaset, STK'lar ve sivil toplum, yapay zekanın ürettiği dezenformasyon nedeniyle giderek daha fazla risk altında olacak. Cisco'nun Siber Güvenlik Hazırlık Endeksi 2023'e göre, Alman şirketlerinin yalnızca %11'i siber saldırılara dayanacak kadar dirençli ve yalnızca %29'u yapay zekanın oluşturduğu çeşitli siber tehditler hakkında iyi bir anlayışa sahip. Bu nedenle teknoloji şirketleri ve hükümetler, deepfake, yapay zeka sosyal botları veya klonlanmış ses kayıtları gibi yapay zeka destekli tehditlere karşı çözümleri geliştirmek ve uygun siber güvenlik önlemlerini uygulamak için 2024'te birlikte çalışacak. Risk tespitine ve büyük veri setlerine sahip yapay zeka modellerinin eğitimine yapılan yatırımlar da artacak. Tehditleri erken tespit etmek için şirketlerin 2024 yılında gelişmiş güvenlik teknolojilerine yatırım yapması ve veri korumasına daha yüksek öncelik vermesi gerekiyor.
Üretken yapay zeka B2B iş dünyasına giriyor
Rekabetçi kalabilmek için şirketlerin gelecek yıl içinde yapay zekayı uygulamaya koyması gerekiyor. Bu nedenle 2024'te GenAI tarafından desteklenen yeni ürünler için doğal dilsel arayüzlere (NLI'ler) odaklanılacak. Yeni ürünlerin yarısında bu tür arayüzler standart olarak entegre olacak. GenAI ayrıca B2B etkileşimlerini geliştirecek, veri erişim arayüzleri ve hizmetleri sağlayacak ve birçok iş uygulamasında kullanılacak. Bu öncelikle, örneğin proje yönetimi, yazılım kalitesinin değerlendirilmesi veya uyumluluk alanlarının analizi gibi verileri analiz eden ve görselleştiren kurumsal görevlerin yanı sıra İK görevlerini de etkiler.
Özel yapay zeka modellerinin daha önemli hale geleceği hala öngörülebilir. Bu, daha fazla doğruluk, alaka, kesinlik ve verimliliğe sahip daha küçük LLM'lere doğru bir geçiş görecektir. Örneğin, LLaMA-7B modelleri, kod yazma ve tamamlama veya görüntüleri az çekimle ("birkaç çekim") sınıflandırma gibi dil görevleri için kullanılabilir. Ayrıca görseller, metin, ses ve sayısal veriler gibi farklı veri türlerini birleştiren çok modluluk, iş planlaması, tıp ve finansal hizmetler gibi alanlarda B2B kullanım örneklerini genişleterek sürekli olarak daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlayacak.
Yapay zeka kullanılırken enerji verimliliğinin artırılması her zamankinden daha önemli
Belirli kullanım durumlarına göre uyarlanan daha küçük yapay zeka modelleri, jenerik sistemlere kıyasla 2024 gibi erken bir tarihte yapay zeka kullanıldığında enerji maliyetlerini azaltacak. Bu özel sistemler, yüksek hassasiyetli veri setleri üzerinde eğitilir ve belirli görevleri çok daha verimli bir şekilde tamamlar. Buna karşılık derin öğrenme modelleri, sonuç üretmek için büyük miktarda verinin işlenmesini gerektirir.
Ayrıca, hızla büyüyen enerji ağı uygulaması, daha iyi enerji verimliliğine katkıda bulunacaktır. Bu, yazılım tanımlı ağ oluşturmanın doğru akım mikro şebekeleriyle birleşimini ifade eder. Bu, şirketlerin 2024'te enerji tüketimini ve emisyonlarını daha doğru ölçmelerine yardımcı olacak. BT ve akıllı binalardaki birçok işlev, IoT sensörleriyle otomatikleştirilebilir ve entegre enerji yönetimi özellikleriyle daha verimli hale getirilebilir.
Etik ve çerçeveler yapay zeka için giderek artan bir rol oynuyor
Yapay zekanın tanıtılması, hem yenilikçi güç hem de güven gerektiren benzersiz bir teknolojik değişimdir. Ancak: Cisco Yapay Zeka Hazırlık Endeksi'ne göre, dünya çapındaki şirketlerin %76'sı yapay zeka kullanımını düzenleyen kapsamlı yönergelerden yoksundur. GenAI'nin riskleri göz önüne alındığında, bu tür kuralların ve AI endüstrisinin gönüllü öz düzenlemesinin genel olarak gerekli olduğu konusunda geniş bir fikir birliği var.
Ayrıca mevcut AB veri düzenlemesine uygun olarak tüketicilerin kendi verilerine erişim ve kontrollerini sürdürmeleri sağlanmalıdır. Şirketlerin kendileri de zorluklarla karşı karşıya: Yapay zeka sistemlerinin artan önemiyle birlikte, kamuya açık veriler yakında yapay zeka modellerinin eğitimi için artık yeterli olmayacak. Yüksek kaliteli ses verilerinin 2026'dan önce tükenmesi bekleniyor, bu da yakın zamanda özel veya sentetik verilere geçişin gerekli olacağı anlamına geliyor. Ancak bu, yetkisiz erişim ve veri koruma ihlalleri riskini taşır. Bu nedenle yapay zekanın dağıtımından sorumlu olanlar, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, kullanımı ve sonuçları konusunda daha fazla şeffaflık ve güven taahhüt edeceklerdir.
Özellikle teknoloji şirketlerinin önümüzdeki yıl yeni bir açıklık düzeyi göstermeye kendilerini hazırlamaları gerekecek; örneğin, yapay zekanın iç gelişimini, uygulamasını ve kullanımını hangi yönetişim süreçlerinin kontrol ettiği gibi. Yapay zekanın güvenilir kullanımını inandırıcı bir şekilde kanıtlayamazlarsa, düzenleyici çerçeve de önümüzdeki yıl daha da daraltılacak.
Çalışmalar hakkında
Cisco Yapay Zeka Hazırlık Endeksi, 8.161 yılında 30 ülkede 2023 özel sektör işletmesi ve BT yöneticisinin katıldığı çift kör bir ankete dayanmaktadır. Bu anket, 500 veya daha fazla çalışanı olan şirketlerden katılımcılara anket yapan bağımsız bir üçüncü taraf tarafından yürütülmüştür. Endeks, şirketlerin yapay zekaya hazır olma durumunu altı temel alanda değerlendiriyor: strateji, altyapı, veri depolama, yönetişim, uzman personel ve kurum kültürü. Almanya için 300 uzmana anket uygulandı.
Cisco Siber Güvenlik Hazırlık Endeksi 2023 ayrıca, şirketlerinde siber güvenlikten sorumlu olan 6.700 ülkede 27 yöneticinin katıldığı çift kör bir ankete dayanıyor. Araştırma 2022 yılı sonunda internet üzerinden ve telefonla yapılan görüşmelerle gerçekleştirilmiştir. Almanya için 300 uzmana anket uygulandı.
Cisco.com'da daha fazlası
Cisco Hakkında Cisco, İnternet'i mümkün kılan dünyanın lider teknoloji şirketidir. Cisco, küresel ve kapsayıcı bir gelecek için uygulamalar, veri güvenliği, altyapı dönüşümü ve ekiplerin güçlendirilmesi için yeni olanaklar sunuyor.