2025'in En Büyük AI Dersleri: Altyapı, Güven ve Verimlilik

Fast Company'nin kapsamlı analizine göre, 2025 yılı yapay zeka (AI) endüstrisi için bir 'gerçeklerle yüzleşme' yılı oldu. Şirketler, AI'nın dönüştürücü vaatlerini hayata geçirmek için önce sıkıcı ama temel sorunları çözmek zorunda olduklarını anladı. İş dünyası, AI pilot projelerinden üretim ortamlarına geçerken, başarının anahtarının yalnızca hızlı model geliştirmek değil, sağlam altyapılar, net sorumluluklar ve ölçülebilir verimlilik artışları olduğunu gördü.

1. Altyapı Öncelikli: Temel Yoksa AI Yok

AI otomasyon platformu AutoDS'nin CEO'su Lior Pozin, 2025'in başında kritik bir ders aldı. Şirket, hızı stratejik bir avantaj olarak görerek AI özelliklerini hızlıca devreye almıştı. Ancak, pilotlardan üretime geçildiğinde, doğru veri temeli ve sahiplik yapıları olmadan AI'nın ölçeklenemediği görüldü. Pozin, Fast Company'ye verdiği demeçte, "Doğru yönetişim, veri organizasyonu ve erişim olmadan AI ölçeklenemez. Bu temeli kurduktan sonra her şey değişti. AI bir özellik olmaktan çıkıp nasıl çalıştığımızın bir parçası haline geldi" diyor.

Bu deneyim AutoDS'ye özgü değildi. Veritabanı şirketi RavenDB'nin kurucusu Oren Eini de benzer bir süreç yaşadı. Microsoft ile bir AI asistan projesi, modelin kendisinden ziyade çevresindeki kırılgan sistem bağlantıları nedeniyle başarısız oldu. Eini, bu durumun AI'nın güvenilir ve öngörülebilir olması için veritabanı katmanına çok daha derinlemesine entegre edilmesi gerektiğini gösterdiğini belirtiyor.

2. Verimlilik, Ham Gücü Geride Bıraktı

Endüstrinin büyük ölçüde daha büyük modeller ve daha fazla işlem gücü peşinde koştuğu 2025'te, telekom yazılım şirketi Oculeus verimliliği önceliklendirdi. CEO Arnd Baranowski, telekomünikasyonda sahtekarlık tespiti gibi gerçek zamanlı uygulamalarda "öngörülebilirliğin yenilikten daha önemli olduğunu" vurguluyor. Yanlış pozitifler ve tutarsız çıktıların doğrudan finansal risk taşıdığını belirten Baranowski, "Eğitim %100 deterministik yanıtlarla sonuçlanmalı. Aksi takdirde bir şeyler yanlış" diye ekliyor.

Bu görüş, büyük dil modellerinde rastgeleliği bir özellik olarak gören yaklaşıma ters düşüyor. Hem Baranowski hem de Eini, AI sistemlerinin ancak tutarlı davrandıklarında ve gerçek operasyonel koşullarda güvenilir olduklarında güven kazanabileceği konusunda hemfikir. Eini, "En akıllı AI'yı inşa etmek değil, drama olmadan rutin görevleri halledebilen öngörülebilir AI'yı inşa etmek istiyoruz" diyor.

3. Güven, Net Sınırlarla İnşa Edilir

2024'te Air Canada'nın chatbotunun bir müşteriye var olmayan bir cenaze ücreti indirimi sözü vermesi ve havayolunun sorumlu tutulması, 2025'te kaçınılmaz hale gelen bir sorunu kristalize etti: AI ajanlarına bir çalışan gibi güvenilemez.

Eini, durumu net bir şekilde çerçeveliyor: "Onları, rüşvete yatkın olduğunu bildiğim çalışanlar olarak düşünmeyi seviyorum. Eylemleri için bilinçli sınırlar koymak ve aktif olarak koruyucu önlemler uygulamak çok önemli." Bu sınırlar pratikte şekil aldı. AutoDS'de Pozin, AI çıktılarını doğrulamak ve sistemin doğru kaynak verileri aldığından emin olmak için özel bir ekip kurdu. RavenDB'de ise onay zinciri süreçleri geliştirildi ve AI ajanlarının erişebileceği veya söz verebileceği şeyler için net limitler konuldu.

4. Küçük Düzeltmeler, Büyük Hayallerden Daha Değerli

Yılın en büyük AI anlatıları otonom araçlar ve Yapay Genel Zeka (AGI) etrafında dönse de, somut ilerleme kaydeden şirketler başka bir yere odaklandı: küçük, can sıkıcı sorunları ölçekte çözmek.

Eini, "En büyük değişiklikler, bir tane büyük, her şeyi bilen AI'dan değil, birçok küçük sorunu düzeltmekten gelecek. Miktarın kendine ait bir kalitesi var ve birçok küçük sürtüşmeyi kaldırmak, genel olarak çok daha hızlı bir tempo sağlıyor" diyor. RavenDB, üst düzey mühendislerin onayını beklemek yerine, normal ekip üyelerinin günler içinde AI özellikleri oluşturmasını sağladı. AutoDS ise başarıyı, kaç AI projesinin yürüdüğüne değil, AI'nın çalışanları daha hızlı ve verimli yapıp yapmadığına göre ölçtü. Sonuçlar tek tek mütevazı ama toplu olarak dönüştürücü oldu.

5. Hazırlık, Tepkiden Daha Önemli

Kuantum bilgi işlem şirketi Riverlane'nin CEO'su Steve Brierley, 2025'te AI inşa etmiyordu, ancak ChatGPT gibi araçlar ana akım haline geldiğinde endüstrilerin ne kadar hazırlıksız olduğunu gözlemliyordu. Brierley, "AI patlaması, ChatGPT gibi araçlar aniden ana akım haline geldiğinde birçok endüstrinin düzenleme, ölçeklenebilirlik, veri hazırlığı ve konsolidasyon ile genişleyen işgücü ve beceri açığı etrafında çırpınmak zorunda kalacak kadar hazırlıksız olduğunu ortaya çıkardı" diyor.

Onun çıkarımı şu: Zorlukları tahmin etmek için ortaya çıkan teknolojileri krizlere tepki vermekten ziyade erken anlamak. Uluslararası Elektroteknik Komisyonu (IEC) Genel Sekreter Yardımcısı Gilles Thonet da düzenlemede aynı dinamikleri gördü. 2025'te AI yasaları yürürlüğe girdikçe, şirketler yasal gereklilikleri operasyonel gerçeğe dönüştürmekte zorlandı. Thonet, "Uluslararası standartlar, bu dönüştürücü teknolojiye olan güveni beslemek için çok önemli" diye ekliyor.

Geleceğe Bakış: Güvenlik ve Şeffaflık

2025'in dersleri, hype'tan ziyade operasyonel gerçekliğe dayalı bir AI geleceğine işaret ediyor. Ancak yeni zorluklar da ortaya çıkıyor. NTT Data'nın küresel siber güvenlik hizmetleri başkanı Sheetal Mehta, verimlilik artışlarını yönlendiren AI yeteneklerinin silahlandırıldığı konusunda uyarıyor. Mehta, "Otonom kararlar alabilen AI ajanlarının hızı ve öğrenme yeteneği, siber suçlular tarafından da kullanılabilir ve işletmeleri yeni saldırı yüzeylerine ve beklenmedik güvenlik açıklarına maruz bırakabilir" diyor.

Bu, 2026'nın daha iyi sistemler değil, aynı zamanda daha iyi güvenlik önlemleri gerektireceği anlamına geliyor. Kuruluşların AI güvenliğini, yönetişimini ve etiğini isteğe bağlı değil, temel olarak ele alması gerekecek. Pozin'in dediği gibi: "AI'nın bir araç gibi hissettirmediği, günlük olarak bizi öğrenen ve tam ihtiyacımız olan şeyi tam zamanında sunan bir takım arkadaşı gibi hissettireceği bir geleceğe doğru ilerliyoruz."