Ayrotek Kıdemli Yazılım ve Satış Mühendisi Mehmet Karaoğlu: “BÜTÜNSELLİK VE MODÜLERLİK BİR ARADA”
“AI ile gelecek vizyonu arasında sürekli bir ikilem hissediyorum. Bir yandan yatırım yapmanın riskli olduğu görüşü var ama yatırım yapmamanın belki daha büyük risk taşıdığı bir alan AI. Bu anlamda bir geçiş sürecindeyiz ve her şeyin başındayız. Bugünün ihtiyaçlarından bahsettik. Ben WatsonX’in bu ihtiyaçlara nasıl yanıt verebileceğinden bahsetmek istiyorum. Yine bir ikilemle karşılaşıyoruz. Bir yandan bütünsellik ihtiyacı var. Çok komponentli sistemler bunlar. Ama bir yandan da bir esneklik, dinamizm ve modülerlik ihtiyacı var. Piyasadaki OpenAI çözümü bir bütünsellik sunuyor, ama modülerlik ile farklı bileşenleri ne düzeyde değiştirebiliyorsunuz? Bu açıdan kısıtlayıcı olabilir. Vendor Locking dediğimiz olgu malum. Bir yandan da her bileşeni kendiniz oluşturmaya, kendinizi seçmeye çalıştığınızda bütünselliğiniz kaybolur. Bir entegrasyon eforuyla uğraşıyorsunuz. Watson X’in bence en önemli özelliklerinden birisi bu bütünselliği ve modülerliği birlikte sunabilmesi. Yani hem kendi modelinizi getirebiliyorsunuz, her tür veri kaynağı ile etkileşimi tutabiliyorsunuz, ama bir yandan bütünselliği kaybetmiyorsunuz. Yani kesintisiz bir entegrasyon imkanı sunuyor bu farklı bileşenler arasında.
Açık yapı önem taşıyor
Gelecek vizyonunun en önemli bileşenleri regülasyonlar ve etik. Çünkü kişisel verilerin çok daha yoğun akmaya başlayacağı ve kullanılacağı bir gelecekte, regülasyonlardan daha önemlisi işin etik boyutu olacak. Yani bir yapay zeka uygulamasının vereceği bir yanıta yönelik kamuoyu tepkisi belki regülasyondan daha çok can yakabilecek. Bu anlamda yönetim ayağının öneminin kritik olacağı bir gelecek bu. Watson X’in belki de ayırt edici yönlerinden birisi bu.
Bir de veri boyutuna değinmek istiyorum. Bir yanda genel veri, bir yanda özel veri ikilemi var. Genel data çok daha geniş bir veri, ama çok da kirli bir veri. Özel data daha güvenli ama dar. Watson X’in sunduğu ise aslında ikisinin de en iyi yönlerini kapsayan bir model. Seçilmiş ve güvenilir veri kaynaklarıyla eğitilmiş. Dolayısıyla sizin kendi özel datanız kadar dar olmayan, ama tamamen genel olup da kirli ve halüsinasyona neden olabilecek verileri filtrelenmiş veri modelleri sunuyor. Bu anlamda özel-genel ikilemini aşan bir çözümü, yani bütünsellik ve dinamizmi sunuyor.
Etik boyutunda yönetimsel bir vurgu daha yapmak gerekirse, mevcut kapalı sistemlerde en önemli sıkıntılardan birisi gelen bir sonucun kaynağını bilemiyorsun. Çünkü kapalı sistem. Şu anda piyasadaki en yaygın ve popüler çözümlerde genellikle yanıtın neden verildiği sunulamıyor. IBM’in tüm modelleri hem kaynak kodu olarak hem de genel mimari olarak açık ve açıklanabilirlik kavramı en temel unsurlardan biri. Bu da bu yapıyı güvenli bir şekilde kullanma imkanı sunuyor. On-prem tartışması çok oldu. Şu anda piyasada on-prem olarak kullanabileceğiniz çok çeşitli modeller var, ama IBM’in yapısı hem bulut hem on-prem’i desteklemenin ötesinde, bu saydığım avantajları da birlikte sunuyor. Yani farklı veri kaynaklarının, açık kaynak kodlu veri kaynaklarının hepsini pratik bir şekilde entegre edebiliyorsunuz. Ayrıca IBM’in modellerini kullanırsanız, o sektör bazlı eğitilmiş ve genel verideki kirli veriden arındırılmış, somutlaşmış modelleri kullanabiliyorsunuz. Bunu on-prem’de de kullanabiliyorsunuz.
Tüm sürece hakim olabilmek!
Watson X’in örneğin NASA’yla birlikte oluşturduğu bir model var. NASA da Watson X’i kullanıyor ama Watson X de NASA’nın sağladığı verileri kullanıp bir işbirliğine dayalı bir veri modeli sunuyor. Veri konusunda yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri ikilemini aşmak için Data Lakehouse modeli var. Bu Data Warehouse ile Data Lake’in bir birleşimi ve iki tür verinin de birlikte tutulduğu veri modeline dayalı. Bu birliktelik ciddi bir maliyet tasarrufu sağlıyor. Çünkü o ikili yapıyı ortadan kaldırıyor. Karmaşık SQL query’leri yazmadan büyük veriden insights çıkarma imkanı veriyor. Entegrasyonlara büyük zaman harcamadan istediğinizi alabiliyorsunuz ve veriyi hızlı bir şekilde görselleştirme imkanı sağlıyor. Çok katmanlı veri depolama özelliği de var.
Bir AI ürününün kurgulanma aşamasından piyasayı sürüş aşamasına kadar hangi tercihler yapıldıysa bunun izini sürme, gerçek zamanlı risk faktörü izleme imkanı sağlıyor. IT ekiplerinizle hukuk departmanlarınızın bir araya gelip saatlerce mesai harcayarak yapabileceği şeyleri çok daha hızlı bir şekilde yapmanıza imkan sağlıyor. Burada regülasyon da çok önemli.”
