Rahul Pradhan,Ürün ve Stratejiden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı, Couchbase

2025’e yaklaşırken, teknolojik dünyası büyük değişimlere hazırlanıyor. Yapay zeka ajanlarının yükselişi sektörleri yeniden tanımlayacak ve benzeri görülmemiş düzeyde otonomi ve verimlilik sağlayacak.

Yapay Zeka Ajanları 2025’de Yapay Zeka İnovasyonuna Yön Vermeye Hazırlanıyor

2025 yılında yapay zekanın gidişatı hem tüketiciler hem de kurumlar için büyük çapta bir dönüşüme sahne olacak gibi gözüküyor. Yeni yapay zeka yetenekleri, sohbet robotlarının ötesine geçecek ve proaktif yapay zeka ajanlarının yükselişiyle şekillenecek. Bağlamı anlama, hedefler belirleme ve eylemleri uyarlama gibi yeteneklere sahip olan yapay zeka ajanları, daha önce yapay zeka tarafından yapılması imkansız olduğu düşünülen görevleri tamamlayabilir.

Bunun mümkün olabilmesi için, ajan tabanlı sistemler ve güvenlik parametreleri dahilinde birden fazla model kullanan bileşik bir yapay zeka sistemleri gerekiyor. Sistemlerin ayrıca, anında bağlama duyarlı kararlar verebilmesi için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri oldukça düşük bir gecikme süresinde (tümü gerçek zamanlı olarak) işleyebilmesi büyük önem taşıyor. Bunun için yapılandırılmamış veri işleme, vektör veritabanları ve işlem sistemleri arasında çeşitli veri türlerinin verimli bir şekilde depolanması ve alınması için sorunsuz entegrasyonlar gerekmektedir. Bu sağlam entegrasyonları ve altyapıları sağlamada başarılı olacak şirketler, yapay zeka sektörünün bir sonraki yenilik dalgasını yönlendirmek adına eşsiz bir konuma yerleşecekler.

Güvenlik ve İstikrar, Yapay Zekanın Önündeki Engeller Olmaya Devam Edecek

2025 yılında uygulamaları konseptlerden üretime taşımanın önünde; güvenlik, sürdürülebilirlik ve çok hızlı teknolojik değişimlerden kaynaklanan engeller olmaya devam edecek. Rekabet avantajı için yapay zekadan yararlanmaya istekli işletmeler, bugüne kadar gizlilik ve uyumluluk gibi sorunlarla karşı karşıya kaldı ve kalmaya devam edecek.  Özellikle bazı kuruluşlar, harici yapay zeka API’lerini ve modellerini kullanırken verilerinin kendi güvenli ortamlarının dışına çıkmasından çekiniyor. Bu nedenle veri uyumluluğunu korumak üretim sınıfı uygulamalar için temel bir gereklilik olacaktır. Uygulamaların, bireysel işletmeler tarafından tanımlanan güvenlik sınırları ve veri politikaları dahilinde çalışması gerekir.

Bu noktada olası çözümlerden biri, veri isteminden çıktı doğrulamasına kadar model davranışına ilişkin uçtan uca içgörüler sağlayarak kuruluşların üretime hazır olma yolunda çalışmalarına yardımcı olabilecek araçlar olabilir. Güvenlik sorunlarına ek olarak, hızla değişen geliştirici ekosistemi, ekipleri teknik stratejilerini ve beceri setlerini sürekli olarak yenilemeye zorlayan yeni çerçevelerin, araçların ve platformların çoğalmasıyla daha da karmaşık hale geliyor. Mevcut güvenlik ve altyapı zorlukları göz önünde bulundurulduğunda önümüzde hala gidilecek uzun bir yol olduğu aşikar.

Veriden Karara: Bileşik Yapay Zekanın Gücü, Büyük Ajan Modelleri (LAM’ler) ve Veri

2025 yılına kadar veri yönetimi, Büyük Ajan Modelleri (LAM’ler) sofistike planlama ve yürütme yeteneklerine sahip otonom aracılar olarak eğitilmiş yapay zeka sistemleri tarafından desteklenen bir ajan altyapısına dönüşecektir. Yapay zeka ajanları, veri kaynakları ve hizmetler arasındaki kesintisiz iletişim kurulması açısından önemli bir değer yaratacaktır.  Bileşik yapay zeka sistemi olarak adlandırılan bu değişim, birden fazla LAM’in uyumlu bir şekilde etkileşime girmesini, karmaşık iş akışlarını yürütmesini ve çeşitli modellerle iş akışları arasında veri alışverişi yapılabilmesini sağlıyor. Her bir LAM belirli alanlarda uzmanlaşırken diğer aracılarla koordinasyon yeteneğini de koruyabiliyor. Bu bileşik yapay zeka sistemleri, kendi aralarında iletişim kuran ajanların (proaktif, karmaşık durumlarda karar verici rolü üstlenebilen) ortaya çıkmasını sağlayacak ve yeni nesil uygulamaların başarısı için çok önemli olacaktır.

Bu LAM tabanlı ajanların güvenilir hale geldikçe, şirketlerin gerçek dünya taleplerine hızlı ve hassas bir şekilde nasıl yanıt vereceklerini şekillendirerek yapay zeka odaklı faaliyetler için yeni bir standart belirleyecektir. Zaman içinde bu ajanların sektörlerde hangi kritik rollere entegre olduklarını göreceğiz. Örnek olarak, etkinlikleri proaktif olarak planlayabilen, finansal portföyleri yönetebilen ve hatta belirli fiziksel ortamlarda (akıllı bir ev veya araba gibi) kendi başına çalışabilen bir ajan düşünebiliriz.  LAM teknolojisi üzerine inşa edilen birbirine bağlı, esnek ajan altyapılarına öncelik veren şirketler, veri alışverişi ve bileşik yapay zekanın gelişmiş otonom sistemlerin merkezinde olduğu bir çağda sektörlere liderlik etmek için en uygun konumda olacaklardır.

Yapay Zeka Ajanları ve Bileşik Sistemlerin Yükselişi, Veritabanlarının Rolünü Yeniden Şekillendirecek

Önümüzdeki yıl ve sonrasında bu teknolojiler daha yaygın hale geldikçe, veritabanlarının yapay zeka ajanları ve bileşik yapay zeka sistemlerinin özel gereksinimlerini karşılamak için hızla gelişmesi gerekecektir.  Veritabanlarının özellikle vektör veritabanı yeteneklerini yerel olarak birleştirmesi gerekecek ve bu da yapay zeka ajanı sistemlerinin yapılandırılmamış verileri sorunsuz bir şekilde işlemesine olanak tanıyacaktır.  Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri destekleyen çok modelli veritabanları, yapay zeka ajanlarının gerçekleştirdiği her göreve göre en uygun biçimlerde bilgiye erişmesini sağladıkları için büyük önem taşıyacaktır. Bu da, işleme verimliliğini ve bağlama uygun karar vermeyi önemli ölçüde iyileştirecektir. Ek olarak, uç ortamlarda çalışacak düşük gecikmeli işlemler ile gerçek zamanlı analitiği tek bir platformda birleştirecek şekilde tasarlanan veritabanları, operasyonel verimlilik ile veri odaklı içgörüler arasındaki boşluğu doldurarak, yapay zeka ajanlarının bilinçli ve anında kararlar alabilmesi için kritik öneme sahip olacaktır.

Genel olarak, yeni nesil veritabanlarının yapay zeka ajanları ile birlikte çalışabilir olması gerekecektir. Bileşik yapay zeka sistemlerinin uyumlu çalışabilmesi için farklı veri tabanı türleri arasında sorunsuz bir entegrasyon olması gerekecek ve yapay zeka ajanlarının çok çeşitli veri formatlarından içgörü elde etmesini sağlayarak bu sistemlerin yeteneklerini artıracaktır. Kuruluşlar, veritabanlarını bu yeni gereksinimleri karşılayacak şekilde uyarlayarak, yapay zeka ajanları ve bileşik sistemlerin önümüzdeki yıl gelişmesinin temelini atacak ve çok çeşitli uygulamalarda benzeri görülmemiş özerklik ve verimliliğin kilidini açacaktır.

Uç Veritabanları Yeni Nesil Yapay Zekanın Temelini Oluşturacak

Geçtiğimiz yıllarda kuruluşların, yalnızca bulut yaklaşımından uzaklaşıp çıkarım ve gerçek zamanlı kararlar için uç yapay zekayı benimsediğini ve minimum gecikmeyle daha hızlı işleme olanağı sağladığını gördük. Veri işleme modellerini veriye yaklaştıran kuruluşlar, uygulamalarından daha fazla değer elde edebiliyor ve daha hızlı iş kararları alabiliyor.

Bu nedenle, önümüzdeki yıl, giderek daha yaygın olacak bir eğilim olarak gördüğümüz yapay zeka ajanlarını etkinleştirmek için uç veritabanları bir zorunluluk olacak. Uç veritabanları verileri kaynağa daha yakın işleyebilir, gecikmeyi azaltabilir ve yapay zeka uygulamalarının çevrelerini hızla algılamalarına ve anında harekete geçmelerine olanak tanıyabilir. Yapay zeka ajanları, uçtaki verileri işleyerek endüstriyel ekipmanı yönetmek veya gerçek zamanlı perakende önerileri yapmak gibi zamana duyarlı eylemler gerçekleştirebilir. Uç veritabanları ek olarak, yapay zeka ajanlarının gerçekten otonom bir ajan gibi davranması için gereken düşük gecikmeli veri erişimini ve işlemeyi sağlar. Yerel verileri hızlı bir şekilde alma, analiz etme ve bunlara göre hareket etme yeteneği, yapay zeka ajanlarının dinamik gerçek dünya koşullarına hızlı bir şekilde adapte olmasını sağlar.

Genel olarak, uç yapay zeka ve uç veritabanlarının yükselişi birbirini destekleyen eğilimler olacaktır. Uç veritabanları, verilere düşük gecikmeli erişim sağlayarak yapay zeka ajanlarının dağıtımını kolaylaştıracak, uç yapay zeka ise zamana duyarlı analitik ve karar verme süreçlerini destekleyebilecek uç veritabanlarına olan talebi artıracaktır. Yapay zeka ajanları yaygınlaştıkça, uç veritabanları bu otonom, akıllı uygulamaları desteklemede oldukça önemli bir altyapı haline gelecektir.

Hibrit Veri Modelleri Yükselişe Geçerken Bulut Uçla ile Bir Araya Geliyor

Beklentilerimize göre 2025 yılında en etkili olacak eğilimlerden biri, uç ve bulut arasında sorunsuz bir şekilde çalışan hibrit veri modellerinin yükselişidir.  Kuruluşlar, uzun vadeli depolama, kapsamlı analitik ve makine öğrenimi ve model eğitimi için bulut veritabanlarına erişimi korurken, verilerin gerçek zamanlı yanıt için uçta işlenmesine olanak tanıyan mimarileri giderek daha fazla benimseyecek. Bu mimariler, otonom araçlar, sağlık teşhisi ve öngörücü bakım gibi anlık karar verme gerektiren uygulamalar için minimum seviyede gecikme sağlarken, veri analizinin gücünü de koruyor.

Uç Ortamlarda Kullanım için Özel Veritabanları

Uç ortamlarda dağıtımlar genellikle sınırlı bant genişliği, kesintili bağlantı ve donanım kısıtlamaları gibi koşullar için optimize edilmiş veritabanları gerektirir. Hafif, esnek ve kesintili ağlarda bile her zaman çalışabilen özel uç veritabanlarının geliştirilmesi ve dağıtımında bir artış olacaktır.

Örnek olarak, akıllı şehir altyapısı ve üretimde yaygınlaşacak olan IoT sensörleri için optimize edilmiş zaman serisi veritabanlarını verebiliriz. Bu özel uç veritabanları, zaman serisi verilerini, yapay zeka modellerini ve olay odaklı mimariyi destekleyecek, veri bütünlüğünü ve tutarlılığını korurken uç bilişimin taleplerini karşılayabilmelerini sağlayacaktır.

2025 Yılı, Vektör Veritabanları ile Uç Yapay Zeka Modellerine Doğru Bir Kaymayı Getirecek

Yapay zeka modellerinin karmaşıklığı artmaya devam ettikçe, uç cihazlara entegre edilmiş vektör veritabanlarına doğru belirgin bir kayma olacaktır.  Yüksek boyutlu alanlarda benzerlik aramalarını kolaylaştıran vektör veritabanları, uç yapay zeka modellerini destekleyerek gerçek zamanlı içgörüleri güçlendirecek.

Perakende, lojistik ve sağlık gibi sektörler, bu kombinasyonu hiper-kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak, son kilometre lojistiğini optimize etmek ve hasta izlemeyi geliştirmek için kullanacaktır. Yüz tanıma, ürün önerileri ve anormallik tespiti gibi yetenekler daha fazla kullanım alanı bulacak.

Veri Hareketinin Azalması Verimlilik ve Sürdürülebilirlik Çabalarını Destekleyecek

Uç cihazlar ve merkezi veri merkezleri arasındaki veri hareketinin azalması, hem maliyet kaygıları hem de sürdürülebilirlik hedefleri nedeniyle bir öncelik haline gelecektir. Daha az veri taşımak daha az enerji tüketimi anlamına gelir ki bu da net sıfır emisyon hedefleyen kuruluşlar için kritik önem taşıyor.

2025 yılına kadar uç veritabanları, hangi verilerin buluta aktarılması gerektiğini belirleyerek verileri önceden işlemek ve filtrelemek için daha gelişmiş yapay zeka yeteneklerini entegre edecek. Uçta akıllı veri filtreleme ve toplama, bant genişliği gereksinimlerini azaltacak ve karbon ayak izlerini en aza indirerek daha geniş sürdürülebilirlik girişimlerini destekleyecektir.

Dağıtılmış Yapay Zeka İş Yükleri Yeni Standart Olacak

Yapay zeka iş yükleri uç cihazlara, bulut ortamlarına ve hatta çoklu bulut mimarilerine dağıtılacak ve veritabanları gerçek zamanlı olarak veri senkronizasyonu sağlayacaktır. Veritabanlarının, yapay zeka iş yüklerinin nerede yürütüldüğünden bağımsız olarak verileri doğru ve tutarlı tutmak için sorunsuz bir senkronizasyonu desteklemesi gerekecektir. Bu yaklaşım, özellikle acil müdahale ve sağlık hizmetleri gibi kritik uygulamalarda esnekliği artıracak, kesinti süresini en aza indirecek ve yapay zeka faaliyetlerinin doğruluğunu artıracaktır.

Uç Yapay Zeka Ajanları: Otonom Karar Vericiler

Yapay zeka ajanları olgunlaştıkça uç cihazlar gerçek zamanlı verilere dayanarak otonom olarak hareket edebilen ajanları benimsemeye başlayacaktır. Entegre veritabanları tarafından desteklenen uç yapay zeka ajanları, merkezi işleme olmaksızın milisaniyeler içinde karar verebilecek.

Bu otonom ajanlar; üretimde robotik kolları kontrol etmek, akıllı şebekelerde enerji tüketimini ayarlamak ve sağlık tesislerinde hasta güvenliğini sağlamak gibi görevleri yerine getirecektir.  Yapay zeka modelleri, yerel veri işleme ve otonom aracıların birleşimi, uç cihazları daha geniş ekosistemlerde akıllı katılımcılar haline getirecektir.

Rahul Pradhan Hakkında

Rahul Pradhan, Couchbase’de Ürün ve Stratejiden Sorumlu Başkan Yardımcısı olarak görev yapmaktadır. Depolama, Ağ ve Güvenlik alanlarında hem Mühendislik hem de Ürün ekiplerini yönetme ve liderlik etme konusunda 16 yılı aşkın deneyime sahiptir. Son olarak, Dell EMC’nin Gelişen Teknolojiler ve Orta Kademe Depolama Bölümleri için Ürün Yönetimi ve İş Stratejisi ekibini yöneterek tüm flash NVMe, Bulut ve SDS ürünlerini pazara sunmuştur. Öncesinde, Nortel Networks’te Baş Yazılım Mühendisi olarak görev yapmıştır.