Yapay zeka bütün kurumsal uygulamaları değiştirecek

Yapay Zeka, Kurumsal Mühendisliği Yeniden Düzenleyecek

Mühendislik ekipleri yapay zeka teknolojilerini benimsedikçe, işletmeler farklı departmanların çeşitli yapay zeka uygulamalarının karmaşık veri mimarileri oluşturmasıyla gittikçe büyüyen bir yapay zeka silosu riskiyle karşı karşıya kalacaktır. Bu zorluk, mühendislik ekiplerinin çalışma şekillerini temelden değiştirecek birleşik yapay zeka platformlarının ortaya çıkmasına neden oluyor. Tıpkı veri tabanı yönetim sistemlerinin veri silolarını bir çözüm getirmek için ortaya çıkması gibi, bu yeni platformlar da bir kuruluşun yapay zeka girişimleri arasında bir katman olarak hizmet verecek ve yapay zeka kaynaklarını yönetmek adına tek bir arayüz sağlayacaktır.
En büyük değişim, mühendislerin bu sistemlerle etkileşim kurma biçimlerinde yaşanacaktır. Doğal dil arayüzleri giderek özel sorgu dillerinin yerini alacak ve teknik sistemlere erişim daha demokratik bir hale gelecektir. Birleşik yapay zeka mimarileri oluşturmak için hızlı hareket eden kuruluşlar önemli avantajlar elde edecektir ancak başarı, yapay zekayı sadece başka bir araç olarak değil, kurumsal çapta koordinasyon ve yönetişim gerektiren teknik yığının temel bir katmanı olarak görerek sağlanabilecektir.
Yapay zeka; kod geliştirmede daha büyük bir rol üstlendikçe, organizasyonel hiyerarşiler muhtemelen daha düz bir hale gelecektir. Bu dönüşüm, yapay zeka sistemleri geleneksel olarak orta yönetim katmanları tarafından yönetilen teknik gözetim ve kalite kontrol işlevlerini daha fazla üstlendiğinden, birden fazla insan yönetimi katmanına olan ihtiyacı azaltacaktır.

Büyük Uygulama Devrimi: Yapay Zeka Bütün Kurumsal Uygulamaları Değiştirecektir

Yapay zeka araçlarının hızla benimsenmesi, mühendislik ekiplerinin veri yönetimine olan yaklaşımlarını kökten değiştirecek gibi görünüyor. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yapay zekanın kurumsal uygulamalara entegrasyonu, yalnızca yapay zekanın işlenmesinden ibaret olmayacak, aynı zamanda otomatikleştirilmiş iş akışları, birbirine bağlı sistemler ve yapay zekanın mümkün kıldığı akıllı özelliklerden sayesinde daha önce eşi benzeri görülmemiş hacimlerde veri üretecektir.
Video konferans platformlarının evrimini düşünelim: yarının toplantı araçları sadece konuşmaları kaydedip yazıya dökmekle kalmayacak, eylem maddelerini otomatik olarak belirleyecek, sorumlu ekip üyelerini bilgilendirecek ve tamamlanma durumunu takip etmek için diğer işyeri sistemleriyle entegre olacak. Daha önce silo halinde olan sistemler birbirleriyle iletişim kurmaya ve bağlam paylaşmaya başladıkça, veri temas noktalarının bu şekilde çoğalması her kurumsal uygulamada gerçekleşecektir.
Bu veri patlamasının üstesinden gelebilmek için mühendislik ekiplerinin geleneksel monolitik mimarileri terk ederek dinamik olarak ölçeklenebilen dağıtık sistemler tercih etmesi gerekecek. Başarı için, bir yandan gizlilik kontrollerini korurken diğer yandan şirket içi ve çoklu bulut bölgelerindeki verileri dengeleyen hibrit çözümlerin uygulanması elzem olacaktır. Geleceğin kurumsal ekosistemi, yapay zeka ile geliştirilmiş uygulamalar arasında sorunsuz veri paylaşımı talep edeceğinden ekipler otomatik veri yönetimi ve uygulamalar arası veri akışı konusunda da uzmanlık geliştirmelidir.
Mühendislik ekiplerinin rolü bağımsız uygulamalar oluşturmaktan, tüm kurumsal iş akışı boyunca performans, güvenlik ve uyumluluğu korurken veri hacminde meydana gelen büyümeyi idare edebilen karmaşık veri ağlarını düzenlemeye kayacaktır.
Kurumsal veri katalogları dinamik dizinlere dönüşecek ve uygulamaların otonom keşif ve işbirliği için yapay zeka aracıları olarak kendi kendilerine kaydolmalarını sağlayacaktır. Bu dönüşüm, yapay zeka aracılarının bağımsız olarak birbirlerini bulabilecekleri ve birlikte çalışabilecekleri akışkan bir kurumsal yapı oluşturacak ve uygulamaların kurum genelinde etkileşim ve yetenek paylaşma şeklini temelden değiştirecektir.

Geliştirici Araçları Kod Tamamlamanın da Ötesinde Devasa Bir Sıçrama Yapacak

Yapay zeka destekli yeni nesil geliştirici araçları, basit kod asistanlarından kapsamlı geliştirme ortaklarına dönüşecek. GitHub ve Copilot gibi mevcut araçlar, kod tamamlama ve dokümantasyon oluşturma konularında üstünlük sağlamaya devam ederken, geliştirici üretkenlik araçlarında kayda değer bir evrimin eşiğindeyiz. Önümüzdeki yıl içinde bu araçların, kod yazılırken aynı anda doğrulama yapabilen, uç durumlar için simülasyonlar çalıştırabilen, güvenlik açıklarını kontrol edebilen ve veri gizliliği uyumluluğunu doğrulayabilen proaktif geliştirme aracıları haline gelmesini bekliyoruz. Bütün bunların hepsi, geliştiricilerin çalışma şekillerini temelden değiştirecektir.
Tıpkı iPhone’un mobil bilişimde devrim yaratarak BlackBerry’nin yaklaşımını neredeyse anında geçersiz kılması gibi, bu yeni yapay zeka destekli geliştirme araçları da benzer bir paradigma değişimi yaratacak. Karmaşık güvenlik kontrollerinin, performans optimizasyonlarının ve uyumluluk doğrulamalarının gerçek zamanlı olarak otomatikleştirildiği yetenekleri deneyimleyen geliştiriciler, geleneksel geliştirme iş akışlarına bir daha geri dönemeyecek.
Söz konusu evrim büyük bir hızla gerçekleşiyor. Geliştirilmesi on yıl sürecek özellikler artık aylar içinde piyasaya sürülüyor. Bu son teknoloji ürünü geliştirme araçlarını benimsemeyen kuruluşlar, hem üretkenlik hem de kod kalitesinde önemli ölçüde geride kalma riskiyle karşı karşıya kalıyor. Önümüzdeki yıllarda başarı sadece bu araçlara sahip olmaya değil, aynı zamanda daha güvenilir, güvenli ve verimli yazılımlar oluşturmak için bu araçların yeteneklerinden tam olarak yararlanmaya da bağlı olacaktır.

GPU’lar 50 Yılı Aşkın CPU Mimarisine Meydan Okurken Veritabanı Sektörü Tarihi Bir Değişimle Karşı Karşıya

Yapay zeka devrimi sadece uygulamaları dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda veritabanı mimarisini de temelden değiştirmeye hazırlanıyor. Yarım yüzyıllık CPU tabanlı veritabanı tasarımının ardından, GPU’ların sunduğu işlevler, veritabanlarının verileri nasıl işlediği ve yönettiği konusunda büyük yeniliklere imza atacak gibi görünüyor.

Başlangıçta CPU mimarisi etrafında inşa edilen geleneksel veri tabanaları zaman içinde CPU’ların tek çekirdekten çok çekirdekli işlemcilere evrilmesine uyum sağlamıştır. Bu veritabanları, verileri daha küçük parçalara bölerek çoklu CPU çekirdekleri arasında işlem yapmayı mümkün kılacak yöntemler geliştirmiştir. Ancak, aynı anda binlerce işlemi çalıştırabilen GPU’lar, bu geleneksel sistemlerin temel tasarımına adeta meydan okuyor.
GPU destekli veritabanlarının potansiyeli çok yüksektir. Geleneksel olarak karmaşık CPU tabanlı paralel işleme gerektiren işlemler binlerce GPU iş parçacığında aynı anda yürütülebilir ve veritabanı işlemleri için ChatGPT’ye benzer bir performans sağlayabilir.
Bununla birlikte, hala önemli zorluklar bulunmaktadır. GPU’lar CPU’larla aynı güvenilirlik seviyesinde değil ve GPU mimarisi için elli yılı aşkın bir veritabanı inovasyonunu yeniden tasarlamak da oldukça zor. Yine de potansiyel performans kazanımları önümüzdeki yıllarda bu geçişi kaçınılmaz hale getirebilir. Bulut veritabanı altyapısı geliştiren kuruluşlar, GPU hızlandırmanın veritabanı işlemleri için olduğu kadar yapay zeka iş yükleri için de çok önemli hale geldiği hibrit bir geleceğe hazırlanmalıdır. Bu değişim muhtemelen bulut tekliflerini yeniden şekillendirecek ve hizmet sağlayıcılarının geleneksel CPU tabanlı hizmetleri yeni GPU hızlandırmalı veritabanı çözümleriyle birlikte sunmasını gerektirecektir.
Gopi Duddi Hakkında
Mühendislik Departmanı Kıdemli Başkan Yardımcısı olarak görev yapan Gopi Duddi, Couchbase’deki tüm ürün geliştirme ve teslimat süreçlerinden sorumludur. Couchbase’e, Analiz ve Gözlem Genel Müdürü olarak görev yaptığı AWS’den geçiş yapmıştır. AWS’deki görev yaptığı süre boyunca başta AWS Redshift ve Aurora olmak üzere çok sayıda bulut veritabanının geliştirilmesini denetlemiştir ve AWS Glue hizmeti ile CloudWatch Observability girişimlerinin kurucuları arasında yer almıştır. Gopi Duddi, daha önce IBM ve Informix’te üst düzey teknik liderlik pozisyonlarında bulunmuş ve bu şirketlerin amiral gemisi niteliğindeki veritabanı tekliflerini yönetmiştir.