Kriz Yönetiminde Yapay Zeka: Süreklilik ve Dayanıklılık için Akıllı Çözümler

BThaber Köşe Yazısı: *Hakan Kantaş.

BThaber Sayı 1401…

Yapay zeka (AI: Artifical Intelligence), bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekâ ve davranış sergilemesi amacıyla tasarlanan bir disiplindir. Yapay zeka, bilgi işleme, veri analitiği ve makine öğrenmesi gibi tekniklerin birleşimiyle insanlara benzer yeteneklere sahip olabilen sistemlerin geliştirilmesini hedefler.

Son yıllarda yapay zeka alanında büyük bir ilerleme yaşanmakta. Aslında bu durum Veri Yönetimi, Siber Güvenlik, doğal ve yapay afetler gibi diğer alanlardaki ciddi artış ve büyümelere paralel olarak yaşanmakta. Zira artan verilerin sıradan değil, akıllı tekniklerle analiz edilmesi, siber saldırıların çok daha akılcı tekniklerle öncesinde tespit edilebilmesi, felaketlerin olaylar yaşanmadan önce tespit edilebilmesi gibi amaçlar, yapay zekaya eskisine kıyasla çok daha fazla ihtiyaç duyulmasına sebep olmakta. Diğer taraftan biz burada artış trendindeki diğer unsurlardan hiç bahsetmedik bile, oysa yapay zeka, sağlık, üretim gibi hemen her konuda çok aktif olarak kullanım alanı bulabiliyor.

Bu artışın en büyük nedenlerini biraz daha detaylı olarak ele alırsak şöyle bir analiz yapabiliriz. Veri Büyümesi, internet ve diğer dijital platformlar üzerindeki veri miktarının hızla artması, yapay zekanın gelişimi için önemli bir itici güç olmakta. Büyük veri setleri, yapay zeka sistemlerinin daha fazla örnek üzerinden eğitilmesini ve daha iyi sonuçlar elde etmesini sağlar. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi algoritmaların gelişmesi, yapay zekanın potansiyelini artırmıştır. Bu algoritmalar, karmaşık veri setlerini analiz etme, desenleri tanıma, tahmin yapma ve kararlar verme gibi görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine olanak tanır. Teknolojinin gelişmesinin bir doğal sonucu olarak ortaya çıkan hesaplama gücündeki artış, yüksek performanslı bilgisayarlar ve bulut bilişim altyapılarındaki ilerlemeler, yapay zeka uygulamalarının daha hızlı ve daha güçlü olmasını sağlamıştır. Büyük veri işleme, derin öğrenme ve karmaşık hesaplamalar için gereken kaynaklar artık daha erişilebilir hale gelmiştir.

Yapay zeka, birçok endüstride çeşitli uygulamalara sahiptir. Otomotiv, sağlık, finans, perakende, üretim ve daha birçok sektörde yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır. Otomasyon, tahmin analitiği, müşteri deneyimi geliştirme, siber güvenlik ve daha pek çok alanda yapay zeka çözümleri hayatımızın bir parçası haline gelmiştir. Bu gelişmeler, yapay zekanın etkisinin daha da artacağı ve birçok alanda dönüştürücü bir rol oynayacağı anlamına gelir. Yapay zeka, iş süreçlerini optimize etmek, karar verme süreçlerini iyileştirmek, veri analitiği yapmak ve insana özgü rutin görevleri yerine getirmek gibi birçok fırsat sunar.

Bu yazımızda yapay zeka kullanımının, İş sürekliliği, BT süreklilik yönetimi ve kriz yönetimi gibi alanlarda giderek daha önemli hale gelmesinin nedenlerini ve yapay zekanın bu alanlarda nasıl kullanılabileceğini kısaca inceleyeceğiz.

1. İş Sürekliliği ve Yapay Zeka:

İş sürekliliği, bir organizasyonun planlanmamış olaylar veya kriz durumlarından etkilenmeden faaliyetlerini sürdürebilmesi için alınan önlemleri içerir. Yapay zeka, iş sürekliliği süreçlerinde aşağıdaki şekilde kullanılabilir:

• Risk Değerlendirmesi: Yapay zeka, büyük veri analitiği ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak iş sürekliliği risklerini belirlemek için kullanılabilir. Örneğin, geçmiş verileri analiz ederek riskli bölgeleri veya potansiyel sorunları tahmin etmek ve önleyici tedbirler almak mümkün olabilir.
• Tahmin ve Analiz: Yapay zeka algoritmaları, iş sürekliliği planlamasında gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılabilir. Verilerin analizi ve modellerin oluşturulmasıyla, potansiyel krizler veya kesintiler önceden belirlenebilir ve buna göre önlem alınabilir.
• Anormallik Tespiti: Yapay zeka algoritmaları, iş sürekliliği süreçlerinde anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir. Örneğin, ağ trafiği veya sistem loglarındaki anormallikleri algılayarak, potansiyel saldırılar veya sistem arızaları gibi sorunları önceden belirleyebilir ve buna göre önlem alabilir.
• İş Sürekliliği Planlama ve Optimizasyon: Yapay zeka, iş sürekliliği planlaması ve optimizasyonunda kullanılabilir. Örneğin, büyük veri analitiği ve makine öğrenme algoritmaları, organizasyonların iş sürekliliği senaryolarını değerlendirebilir, riskleri önceliklendirebilir ve en etkili süreklilik planlarını oluşturabilir. Ayrıca, iş sürekliliği süreçlerini optimize ederek kaynakları verimli bir şekilde kullanabilir.
• Otomatik İş Akışları: Yapay zeka, iş sürekliliği süreçlerinde otomatik iş akışları oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, iş sürekliliği senaryoları ve olay yönetimi için algoritmalar kullanarak, belirli bir senaryoda hangi adımların atılması gerektiğini belirleyebilir ve otomatik olarak bu adımları uygulayabilir. Bu, süreçlerin hızlı ve tutarlı bir şekilde yürütülmesini sağlar.

2. BT Süreklilik Yönetimi ve Yapay Zeka:

BT süreklilik yönetimi, bir organizasyonun BT altyapısının sürekli ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamayı hedefler. Yapay zeka, BT süreklilik yönetimi süreçlerinde aşağıdaki alanlarda kullanılabilir:

• Hata Tespiti ve İzleme: Yapay zeka algoritmaları, sürekli olarak ağ ve sistemlerdeki hataları izleyebilir ve anormal durumları olay yaşanmadan önce tespit edebilir. Bu sayede, sorunlara hızlı bir şekilde müdahale edilebilir.
• Otomatikleştirme ve Otonom Sistemler: Yapay zeka, otomatikleştirme ve otonom sistemlerin geliştirilmesinde kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka tabanlı otonom yönetimi sistemleri, altyapı trafiğini izleyebilir, hataları otomatik olarak düzeltebilir ve ihtiyaç duyulan noktalarda kapasiteyi optimize edebilir.
• Tehdit Analizi ve Tahminler: Yapay zeka, güvenlik tehditlerini analiz edebilir ve tahmin edebilir. Büyük veri analitiği ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak, anormal aktiviteleri veya güvenlik açıklarını tespit edebilir. Yapay zeka tabanlı sistemler, saldırıları tahmin edebilir ve hızla müdahale edebilmek için gerçek zamanlı uyarılar sağlayabilir.
• Olay Yönetimi ve Otomatik Yanıt: BT süreklilik yönetimi, olası kesinti veya olaylara hızlı bir şekilde yanıt verme stratejilerini içerir. Yapay zeka, olayları izleyebilir, analiz edebilir ve otomatik tepki süreçleriyle eşleştirebilir. Örneğin, bir ağ saldırısı algılandığında, yapay zeka tabanlı sistemler otomatik olarak gerekli önlemleri alabilir ve sistemlerin sürekliliğini sağlamak için kritik iş yüklerini diğer kaynaklara yönlendirebilir.
• İş Sürekliliği Planlama ve Optimizasyonu: Yapay zeka, iş sürekliliği planlamasında kullanılabilir. Yapay zeka algoritmaları ve simülasyonlar kullanarak, iş sürekliliği planlarını optimize edebilir ve kaynakları en etkin şekilde kullanabilir. Yapay zeka bunu yaparken risk analizi, süreç optimizasyonu ve iş sürekliliği senaryolarının tahmini gibi alanlardaki bilgileri de analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir.
• Veri Kurtarma ve Yedekleme: Yapay zeka, veri kurtarma ve yedekleme süreçlerinde de kullanılabilir. Yapay zeka tabanlı sistemler, veri yedekleme işlemlerini otomatikleştirebilir ve veri kurtarma süreçlerinde hızlı ve hassas analizler yapabilir. Böylece, veri kaybı yaşanmadan iş sürekliliğini sağlayacak aksiyonları gerçekleştirmiş olur.

3. Kriz Yönetimi ve Yapay Zeka:

Kriz yönetimi, beklenmeyen olaylar veya acil durumlar karşısında organizasyonların etkin bir şekilde tepki vermesini sağlar. Yapay zeka kriz yönetimi süreçlerinde aşağıdaki alanlarda kullanılabilir:

• Acil Durum Tahmini: Yapay zeka algoritmaları, veri analizleri ile acil durumları tahmin edebilir. Örneğin, sosyal medya verileri ve haber akışları analiz edilerek, olası krizlerin erken tespit edilmesi ve müdahale planlarının hazırlanması mümkün olabilir.
• Karar Destek Sistemleri: Yapay zeka, kriz yönetimi sırasında karar verme süreçlerini destekleyebilir. Veri analitiği ve algoritmalı karar modelleri, hızlı ve etkili kararlar alınmasına yardımcı olabilir.
• Veri Analizi ve İzleme: Yapay zeka, kriz durumlarında toplanan verileri analiz ederek trendleri ve desenleri tespit edebilir. Bu sayede, krizin yönetimi ve müdahale süreçleri daha etkili hale getirilebilir.
• Otomatik Olay Tespiti ve Tepki: Yapay zeka tabanlı sistemler, belirli olayları otomatik olarak tespit edebilir ve buna göre belirlenen kurallar doğrultusunda otomatik tepkiler verebilir. Örneğin, ağ saldırılarını veya sistem hatalarını tespit eden yapay zeka algoritmaları, otomatik olarak saldırıları engelleyebilir veya sistemleri yeniden başlatabilir.
• Doğal Dil İşleme ve Sohbet Botları: Kriz durumlarında doğal dil işleme yetenekleri olan yapay zeka destekli sohbet botları, kullanıcılara hızlı ve etkili bilgi sağlayabilir. Bu botlar, krizlerle ilgili soruları yanıtlayabilir, yönlendirmelerde bulunabilir ve kriz yönetimi süreçlerine ilişkin bilgileri sunabilir.
• Veri Güvenliği ve Tehdit Analitiği: Yapay zeka, veri güvenliği ve tehdit analitiği süreçlerinde de kullanılabilir. Saldırı ve tehditlerin analizi ve tespiti için yapay zeka algoritmaları kullanılarak, güvenlik açıkları ve zayıflıklar önceden belirlenebilir ve önleyici tedbirler alınabilir.
• Otomatik Raporlama ve Görselleştirme: Yapay zeka, otomatik raporlama ve görselleştirme yetenekleriyle kriz yönetimi süreçlerini destekleyebilir. Örneğin, anlık durum raporları, olaylar ve etkileri hakkında ayrıntılı bilgiler sunabilir ve yöneticilere karar vermeleri için veri odaklı bilgi sağlayabilir. Ayrıca, yapay zeka destekli görselleştirme araçları, karmaşık verileri anlaşılır ve etkileşimli grafikler ve görsellerle sunarak kriz durumlarının yönetimini kolaylaştırabilir.
• Sürekli Öğrenme ve İyileştirme: Yapay zeka, sürekli öğrenme ve iyileştirme yetenekleriyle kriz yönetimi süreçlerinde kullanılabilir. Geri bildirim döngüleriyle sistemlerin ve algoritmaların sürekli olarak güncellenmesi sağlanabilir. Bu sayede sistemin daha iyi performans göstermesi ve daha doğru tahminler yapabilmesi sağlanır.

Yapay zeka, iş sürekliliği, BT süreklilik yönetimi ve kriz yönetimi alanlarında önemli avantajlar sunmaktadır. Büyük veri analitiği, makine öğrenme ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknikleri, organizasyonların daha hızlı, daha etkili ve daha öngörülebilir bir şekilde süreklilik sağlamasına ve krizlere tepki vermesine yardımcı olabilir. Ancak, yapay zeka sistemlerinin etik, gizlilik ve güvenlik gibi konulara dikkat edilmesi önemlidir. Organizasyonlar, yapay zeka sistemlerini kullanırken uygun politika ve yönergeleri belirlemeli ve riskleri yönetmelidir. Sadece ülkemizde değil, hiçbir bölgede bu konuda henüz bir regülasyon yoktur. Ancak Avrupa Komisyonu, Yapay Zeka Regülasyon Çerçevesi konusunda çalışmalarını sürdürüyor ve 2024 yılında uyumu zorunlu bir regülasyon olarak duyurmayı hedefliyor.

Gerçek uygulama örnekleri, iş sürekliliği süreçlerinde yapay zekanın nasıl kullanıldığını ve ne tür avantajlar sağladığını göstermektedir. Yapay zeka, iş sürekliliği yönetimine daha hızlı ve daha etkili çözümler sunarak organizasyonların krizlere ve kesintilere karşı daha dirençli olmalarını sağlar.

Özetlemek gerekirse, yapay zeka, süreklilik yönetimi, olağanüstü durum merkezleri ve kriz yönetimi süreçlerinde çeşitli alanlarda kullanılabilir. Büyük veri analitiği, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, otomatik olay tepkisi, veri güvenliği ve görselleştirme gibi teknikler ve araçlar, daha hızlı, daha etkili ve daha güvenilir bir şekilde krizlerle başa çıkmayı sağlayabilir. Yapay zeka kullanımında etik, güvenlik ve gizlilik gibi konular da çözüldükten sonra bu teknolojinin şimdikinden daha yaygın ve aktif olarak kullanılmasını beklemekteyiz.

Kısa Özgeçmiş: *Hakan Kantaş

1980’li yılların ortalarında MacWorld, PC World ve PC Magazine dergilerinde yazarlık ve editörlük yaparak iş yaşamına başladı. Profesyonel iş hayatına 1993 yılında Pamukbank Bilgi Sistemlerinde başladı. 2007-2008 yıllarında Vaillant Group’ta CIO olarak görev aldı. Ardından 2008 yılında Halkbank’ta Direktör olarak göreve başladı. Halen Direktörlüğünü yaptığı BT Süreklilik Yönetimi biriminde; Operayonel Dayanıklılık, İş Sürekliliği, Kriz Yönetimi, BT Kapasite ve Performans Yönetimi, Veri Yönetimi ve KVKK alanlarından sorumludur. Certified Risk and Information Systems Control (CRISC), The Open Group Architecture Framework (TOGAF), Certified Data Privacy Solutions Engineer (CDPSE), İş Sürekliliği Yönetim Sistemi Baş Tetkikçisi (ISO 22301-LA), Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetim Sistemi (ISO 20000) ve ITIL-Foundation sertifikalarına sahip olan Hakan Kantaş, IEEE Senior üyesi, ISACA Gold Üyesi, İş Sürekliliği Enstitüsü (BCI) üyesi ve Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetimi  Derneği (itSMF-Türkiye Chapter) Yönetim Kurulu eski üyesidir.