“Yapay zekânın daha akıllı olması gerekmiyor”… Asıl mesele veri bağlamı

Kurumsal yapay zekânın (AI) performansını belirleyen temel unsurun modelin akıl yürütme kapasitesinden çok şirket içi veriler ve iş bağlamı olduğu belirtildi. AI’ın görevleri yerine getirebilmesi için kurumun karar alma biçimini ve iş kurallarını anlaması gerekiyor.

Databricks’in ortak kurucusu ve CEO’su Ali Ghodsi, San Francisco’da düzenlenen Bloomberg Tech etkinliğinde “AI’ın daha akıllı olması gerekmiyor. Eksik olan şey bağlam” dedi. Databricks, Ghodsi’nin kurumsal AI için veri bağlamını temel bir zorluk olarak gösterdiğini resmî paylaşımında aktardı.

Ghodsi’nin sözünü ettiği bağlam; şirketin özel verilerinin yanı sıra karar alma biçimlerini, iş süreçlerini, temel performans göstergelerini (KPI), onay yapılarını ve kurum içi bilgileri kapsıyor. Modelin akıl yürütme kapasitesi yüksek olsa bile şirketin işleri hangi ölçütlere göre yürüttüğünü bilmemesi, gerçek otomasyona geçişi zorlaştırıyor.

Ghodsi, etkinlikte dinleyicilere yapay genel zekânın (AGI) hâlihazırda gelip gelmediğini düşündüklerini sorduğunda yaklaşık yüzde 10’un el kaldırdığını söyledi. Buna karşılık, her gün kullandıkları AI modellerinin meslektaşlarının çoğundan daha akıllı olduğunu düşünenlerin oranının yaklaşık yüzde 90 olduğunu belirtti.

Bloomberg Television da bu sözleri paylaşımıyla duyurdu. Yüzde 10 ve yüzde 90 oranları etkinlik izleyicileri arasında yapılan gayriresmî yoklamaya dayanıyor; tüm şirketleri veya piyasayı temsil eden istatistikler değil.

Databricks, kurumsal bağlam oluşturmak için Genie ürününü sunuyor. Genie, şirket verilerini ve iş kurallarını AI’ın anlayabileceği biçimde birbirine bağlıyor.

Genie Ontology, kurumları iş süreçleri açısından ifade eden birleşik bir bağlam katmanı olarak tanımlanıyor. Sistem, şirketin kullandığı göstergelerin tanımlarını, yetkili veri kaynaklarını ve iş kurallarını tek bir yapı içinde birleştiriyor.

Databricks’in resmî belgelerine göre Genie Ontology, Unity Catalog’un anlamsal yapısından ve mevcut varlıklardan otomatik olarak çıkarılan bağlamdan yararlanıyor. Kullanıcılar, şirket tarafından tanımlanan göstergelerin, veri kaynaklarının ve iş kurallarının AI yanıtlarına yansıtılmasını sağlayabiliyor.

Erişim yetkileri de ürün tasarımının temel unsurları arasında yer alıyor. Genie Ontology, AI yanıtlarında yalnızca kullanıcının erişim yetkisine sahip olduğu bilgilerin kullanılmasını sağlayacak şekilde tasarlandı. Böylece şirket içi verilerin anlamı ile güvenlik kapsamı birlikte yönetiliyor.

Bu yaklaşım, kurumsal AI rekabetinin odağını model değişiminden veri düzenleme ve yönetişime kaydırıyor. Şirketlerin iç verilere anlam ve yetki tanımlaması, iş kurallarını ve karar alma süreçlerini AI’ın kullanabileceği şekilde yapılandırması gerekiyor.

Kurumsal AI’da verilerin yalnızca depolanan bilgilerden ibaret olmamasının nedeni de bu. Aynı gösterge farklı kurumlarda farklı tanımlara ve onay süreçlerine sahip olabilir. İş bağlamı eksik olduğunda AI, cümle olarak doğru ancak kurumun pratikte kullanamayacağı yanıtlar üretebilir.

Databricks ve Bloomberg Television’ın LinkedIn paylaşımlarındaki yorumlarda, AI’ın eksik olan yönünün zekâdan çok şirket verileri ve iş bilgisi olduğu görüşü öne çıktı. Bazı kullanıcılar bağlam ve veri kalitesini kurumsal AI’ın temel koşulları olarak değerlendirdi.

Buna karşılık bazı yorumlarda, güvenilir arama özellikleri, erişim yetkisi yönetimi ve veri kalitesi sağlanmadığı sürece bağlam eklense bile hataların tekrarlanabileceği belirtildi. Bu değerlendirmeler sosyal medya kullanıcılarının görüşlerinden oluşuyor ve bağımsız bir piyasa araştırmasına dayanmıyor.

Şirket verileri ve erişim yetkisi yönetiminin önemi, daha önce TokenPost’un Databricks CEO’sunun AI risklerine ilişkin haberinde de gündeme gelmişti. AI şirketlere ve hizmetlere daha fazla bağlandıkça model performansının yanı sıra hesapların, verilerin ve uygulamaların erişim kapsamının da yönetilmesi gerekiyor.

Şirket verilerini birbirine bağlayarak AI ve güvenlik ekiplerine bağlam sağlayan veri platformu örneği de kurumsal AI’da veri kontrolü ve bilginin yapılandırılmasının önemine işaret ediyor. Ancak Ghodsi’nin açıklamaları Databricks’in ürün stratejisiyle doğrudan bağlantılı olduğundan, aynı etkinin tüm şirketlerde ortaya çıkacağını söylemek için yeterli dayanak bulunmuyor.

Databricks’in resmî belgelerinde Genie Ontology, 11 Eylül itibarıyla kamuya açık önizleme aşamasında bulunuyor. Kurumsal AI’da ilginin, model performansı rekabetinin ötesinde veri anlamlarının, iş kurallarının ve erişim yetkilerinin nasıl birbirine bağlanacağına yönelmesi bekleniyor.