Daha yolun yüzde 70’ini aldık

YAZI: M. RAUF ATEŞ

Lenovo, dünyada kişisel bilgisayar konusunda birinci sırada yer alıyor ve pazardaki bu konumunu koruyor. Farklı iş kolları olan bir şirketiz. En büyük odağımızı da cihazlar oluşturuyor.

Bununla birlikte çok geniş bir ürün yelpazesine sahibiz: Kişisel bilgisayarlardan tabletlere, mobil cihazlardan IoT cihazlarına kadar çok sayıda ürün kategorisini kapsayan bir portföyümüz var.

Şu anda herkesin aklında ve önceliğinde yapay zeka var. Biz de, içinde bulunduğumuz döneme damgasını vuran yaratıcı yapay zekanın, cihaz üreten bir global şirket için ne anlama geldiğine odaklanmış durumdayız. Bu yönde strateji geliştirmek şu anda bir numaralı önceliğimiz.

CTO olarak benim en büyük sorumluluk alanım da bu konu. Hem yaratıcı yapay zeka hem de ‘agentic’ yapay zeka tarafından domine edilen bir gelecekte şirketlerin nasıl var olacağını ortaya koymaya çalışıyoruz. En büyük yenilikler de buradan gelecek. Bu nedenle çalışmalarımızın büyük kısmı bu alanda gerçekleşiyor.

Kişisel ürün ve cihazların dışında, aynı zamanda server grubumuz da var. Veri merkezlerindeki server’lar, depolama ve ağ cihazları üzerine kurgulanmış yazılımlara odaklanan bir iş grubumuz bulunuyor. Bu ürünler daha çok kurumsal alana yönelik ve önceliğimiz yine yapay zekada yoğunlaşıyor. Çünkü kurumların dijital dönüşüm çalışmalarının bir sonraki evresindeki kritik konu, yapay zekayı nasıl entegre edecekleridir.

Kısaca, hem bireyler hem de şirketler için bir numaralı önceliğimiz, yaratıcı yapay zeka ve ‘agentic AI’ (yapay zeka ajanları) olacak.

LAPTOP’UN SONU MU GELİYOR?

Lenovo olarak bir dönüşümden geçiyoruz; cihaz öncelikli bir şirketten yapay zekâ öncelikli bir şirkete dönüşüyoruz. Bu süreci sağlamak ve yönetmek, temel önceliklerimiz arasında.

Şu anda klasik bilgisayarda, lokal olarak direkt cihaz üzerinde -daha az fonksiyonel olmakla birlikte- modülleri en güçlü şekilde çalıştırabiliyoruz. “Yapay zeka PC” (AI PC) dediğimiz yaklaşım ise, klasik PC’nin üzerine lokal bir foundation model entegre edilmiş hali anlamına geliyor. Ancak bunun çok daha ötesine geçmemiz gerekiyor. Cihaz üzerinde bir foundation model kesinlikle yeterli değil.

Benim öngörüm şu: Cihaz öncelikli stratejik bakış açısından, AI öncelikli bir bakış açısına geçerken cihazın anlamını yeniden tanımlamamız gerekiyor. Bu konuyu son kullanıcı perspektifinden yorumluyorum; son kullanıcı bir şekilde ‘agentic AI’ deneyimi istiyor ve bu deneyimi sunabilecek en büyük araçlar, şu anda kullandıklarımızın yanı sıra yeni geliştirilecek, henüz bilmediklerimiz olacak.

GELİŞİM YÖNLERİ

Ben iki yönde gelişim görüyorum. Birincisi, bildiğimiz cihazlar ve teknoloji mimarisinden, Agentic ve yaratıcı yapay zekanın egemen olduğu mimariye geçiş olacak.

İkinci önemli konu ise bununla birlikte işletim sisteminin anlamı da değişebilir. Zaten tamamen ‘ajanlar’ (agents) üzerinden çalışan bir işletim sistemine doğru evrilme görüyoruz. Dolayısıyla web tarayıcısının, internette arama yapmanın anlamı da değişebilir.

BİR SONRAKİ CİHAZI BULMAK

Bildiğimiz cihazlar, teknolojik mimari olarak çok farklı bir yöne, yapay zekanın daha kolay ve doğal kullanılacağı bir yöne doğru dönüşüyor. Bu gelişme, kişisel telefonlar ve tabletlerde de oluyor ve olmaya da devam edecek.

Bir başka önemli konuyu ise üzerinde çalıştığımız ‘yeni cihazlar’ ve ‘yeni etkileşimler’ oluşturuyor. ‘Agentic’ yapay zekayla konuşmak veya el hareketleriyle anlaşmak mümkün hale geliyor. Kullanıcı deneyimi/etkileşimi kategorileri değişiyor. Bir sonraki cihaz kategorisinin ne olacağını bulmaya çalışıyoruz. Belki tamamen farklı; telefona, laptopa ya da tablete benzemeyen bir cihaz olacak. Agentic AI deneyimini en etkili şekilde sunan yeni cihazlar geliştireceğiz. İlk izlerini şimdiden görüyoruz.

ABARTI VAR MI?

Ben kendimi her zaman “teknolojik iyimser” (techno optimist) olarak tanımlıyorum. Yaratıcı yapay zekanın gerçek potansiyeline yüzde 100 inanıyorum; abartı söz konusu değil.

En önemli konuyu, yapay zekanın herhangi bir konuda katma değer yaratıp yaratmadığı oluşturuyor. Daha yolun çok başındayız; bu teknoloji, kişisel yaşamı, iş yaşamını ve hayatın her alanını kökten değiştirecek.

Gelişmelere bakınca bunun ilk izlerini de görüyoruz. Yaratıcı yapay zeka denince insanların aklına genelde ChatGPT geliyor. Ancak, şu anda bile onun çok ilerisindeyiz. Video ve ses konusunda, en önemlisi de benim gördüğüm kadarıyla yazılım alanında çok ciddi katma değer yarattığı birebir ispatlanmış durumda. Yapay zeka mühendisliğinde insan emeği çok az gerekli hale geldi; neredeyse bütün kodlamayı yapay zeka üzerinden yapabiliyorsunuz.

Bu, şirket tarafında gördüğüm örneklerden sadece bir tanesi. Çok değişik alanlarda başka örnekleri de var. Bu şekilde değer katarak çığ gibi büyümeye devam edecek.

Araştırmalara göre yazılım mühendislerinin yüzde 70-80’i kod yazarken yapay zekayı aktif olarak kullanıyor. Bu, her 10 yazılım mühendisinden 7 ya da 8 tanesinin bir şekilde yapay zekayı kullandığını ortaya koyuyor.

100 ÜZERİNDEN NEREDEYİZ?

Yapay zekanın bugünkü düzeyini 100 olarak kabul ettiğimizde, 3 senede gideceğimiz yer için bir tahminde bulunmak eskiden daha kolaydı. 25 yıldır teknoloji dünyasında çalışıyorum. Daha önce bu kadar hızlı gelişen ve ivmelenen bir teknoloji alanı görmedim.

ChatGPT’nin çıkış tarihi Kasım 2022 idi. Daha 3 sene bile olmadı. Aradan geçen sürede gelinen nokta, belki de daha öncenin 20-30 yılına denk geliyor. Bu nedenle yapay zekanın nereye gideceğini öngörmek biraz zor.

En ileri hedefe ‘agentic’ yapay zekayı koyarsak, yapay zekanın insan zekasıyla eşit noktaya geleceği noktaya yaklaştığımızı söyleyebilirim. Bana göre yolun yüzde 70’ini aldık.

Kritik olan nokta, teknolojik yeterlilik değil. Teknoloji uzmanlarının bizi o noktaya getirebileceğine dair herhangi bir şüphem yok. Burada önemli olan iki kritik nokta var. Birincisi, değer yaratacak şekilde uygulama alanlarının bulunması. İkincisi de bunu güvenli ve etik bir şekilde yapabilmek.

Teknolojiyi uygulamaya geçirirken, toplumun her alanında pozitif katkı yapacak şekilde onun kontrolünü sağlamalı, güvenli olduğundan emin olmalıyız. Birtakım grup ve insanları geride bırakmamak, herkese teknolojiye erişim sağlama fırsatı sunabilmek gibi değişik donelerde de kat etmemiz gereken uzun bir yol var.

PARA KAZANMADA YOL ALINDI MI?

Araştırmalar gösteriyor ki, kurumsalda daha yolun başındayız. Ama geride miyiz, bunu tam olarak bilmiyorum.

Kurumsal alanda yaratıcı ve ‘Agentic’ yapay zekayı entegre etmek isteyen şirketlerin zorlandığı 3-4 konu var. En zorlandıkları konulardan biri, ‘yatırımın dönüşünü’ (ROI – Return on Investment) analiz etmek ve bunun şeklini ortaya koyabilmek. Belirli uygulamaların yapılması gerekiyor; bunlar olmadan finansal ve diğer ticari veriler sağlıklı şekilde ortaya çıkamıyor. Bu verilerden bir analiz yapıp bütününe bakmak gerekli ve bu biraz kompleks bir problem. Bu konuda çok daha fazla çalışmaya ihtiyaç var.

Benim gördüğüm şudur: Bir noktada, bir miktar risk alarak ilerlemek gerekiyor. Yani klasik anlamda incelediğimiz ‘business case’ (örnek uygulama) veya ROI değerlendirmesiyle kalmadan, harekete geçip aksiyon almak ve ortaya çıkan sonuç üzerinden karar vermek gerekiyor.

Yatırım öncesinde eski yöntemlerle bunu değerlendirmek mümkün değil. Bu nedenle, teknolojiye, geleceğine ve kendi teknik ekibine inanan CFO’lara ihtiyaç var. Bu düşünce yapısı, CEO’nun desteğiyle birleştiğinde CTO’ların öne çıkmasına ve şirketin teknolojik dönüşümünde lider rol üstlenmesine imkân tanır.

4 KRİTİK SORU

Şirketlerin yapay zekaya entegrasyonunda kritik 4 temel konu var. Bir tanesi ‘veri’. Veri başlı başına bir problem çünkü yapay zeka algoritmalarının tamamı veri üzerinden çalışıyor. Ne yazık ki, özellikle kurumsal alanda veriler çok dağınık şekilde tutuluyor. Büyük kısmının yeterli veri altyapısı yok veya yeterli düzeyde değil. Bu verileri düzgün şekilde harmanlayıp entegre etmek ve yaratıcı yapay zeka algoritmalarına girdi olarak sunmak kolay değil. Birçok firma bununla ciddi şekilde boğuşmak zorunda kalıyor.

İkinci konu, ROI göstermek. Yatırımın dönüşünü ölçmek çoğu zaman zor.

Üçüncüsü, yetenek ve teknoloji konusu. Birçok şirkette, bu teknolojiyi geliştirecek ve altyapıyı çalıştıracak yeterlilikte çalışan yok. İnsan kaynakları tarafı bu nedenle zorlanıyor.

Son konu ise uygulama ölçeklendirme. Her büyük şirkette yüzlerce AI ile ilgili POC (Proof of Concept – uygulanabilir örnek proje) var. POC’den scaleup’a geçerken şirketler büyük ölçekte zorlanıyor.

YAPAY ZEKA AJANLARI

Bu teknolojinin etkilerini henüz görmedik. Aşama 1’den Aşama 5’e kadar uzanan bir yol haritası var; biz hâlâ başındayız. Şu anki yapay zeka vizyonu, soru-cevap veya ‘prompt’ cevap şeklinde, chatbot’lar üzerinden yürüyen bir etkileşim.

Bunun ilerisinde farklı bir dünya bizi bekliyor. Yapay zeka ajanları bizi tamamen tanıyacak; tercihlerimizi, karar mekanizmalarımızı, sevdiğimiz veya sevmediğimiz şeyleri anlayacak. Kurumsal alanda ise bir şirketin yapısını, koşullarını, önceliklerini derinden analiz edip, bizim yerimize karar verebilecek.

O noktaya doğru gidiyoruz. Biz karar vermeden, yapay zeka ajanları bizim adımıza doğru kararları verebilecek. Bunu ‘Aşama 5’ olarak adlandırırsak, şu anda 1–2 aşamadayız. Ancak yöne doğru kararlı adımlarla ilerliyoruz; yapay zeka ajanları alanında daha yapılacak çok fazla inovasyon var.

YENİ NELER OLUYOR?

Teknoloji skalasında en altta çipler, üstünde cihazlar, cihazın içinde işletim sistemi ve onun üzerinde uygulamalar bulunuyor. Çipten uygulamaya kadar her katmanda inovasyon ortaya çıkıyor. Cihazların içine ‘yapay zeka altyapı’ modülleri entegre edilmeye başladı. Çip üreticileri için talep şu anda tarihî seviyede. Ufukta bir yavaşlama görünmüyor.

Çip ve silikon alanında büyük değişiklikler var. Modeller daha küçük, daha verimli ve daha az işlem gücü gerektiriyor. Dil, ses, hareket ve video modelleri gelişiyor ve bunların entegrasyonu için birçok startup ve büyük şirket çalışıyor.

Yapay zeka ajanları belli uygulamalara odaklanmış durumda. Örneğin, bir yapay zeka ajanının hafızasının nasıl yönetileceği üzerine teknolojiler geliştiriliyor; kullanıcı niyetini anlamaya yönelik sistemler oluşuyor. Bunların üzerinde uygulama bölümü var ve her alanda uygulamaya odaklı yenilikler yaşanıyor.

SİBER GÜVENLİK KRİTİK

“Yapay zekanın yanında öne çıkacak alanlardan biri siber güvenlik. Giderek daha fazla veri dijitale taşınıyor ve yapay zekaya entegre oluyor. Bu süreç ciddi tehditler yaratıyor. Siber güvenliğin de paralel olarak geliştirilmesi gerekiyor.”

DOĞRU BİLİNEN YANLIŞLAR

• İNSANIN YERİNİ ALAMAZ Yapay zeka, bizim yerimize geçebilecek bir teknoloji değil. Yapay zekanın en güçlü hali, insanlarla bir araya gelebildiği, bizim uzantımız olacak şekilde hareket edebildiği nokta.
• TEHDİT UNSURU DEĞİL Böyle algılanması bir yanılsama. Yapay zekanın en güçlü versiyonları, insanları ve insan yeteneklerini bir şekilde tamamlayan, onun uzantısı gibi davranan versiyonlar olacak. Yapay zekâyı felaket senaryolarıyla ilişkilendirmek yerine, potansiyel katkılarına odaklanmak gerektiğini düşünüyorum.
• KIRILGAN Ne olursa olsun yapay zeka hâlâ kırılgan. Bir taraftan yapay zekaya güvenmek gerekiyor, diğer taraftan ise bize sunduğu cevapları gözü kapalı bir şekilde alıp yürümek doğru bir strateji değil.
• GÖZ KAPALI İNANILMAMALI Verilere bakabilme yeteneğimizi kullanmalıyız. Örneğin, öğrenciler ödevlerini yaparken kullanıyor; hiç okumadan verilen sonuçlar bazen beklenmedik tepkiler doğurabiliyor. Ne gözümüz kapalı şekilde sorumluluklarımızı ona bırakalım, ne de onun yetenekleri gelişiyor diye bizim yerimize geçeceği için paranoya noktasında endişe duyalım. İkisinin ortasındaki dengeyi bulmamız gerekiyor.

YARATICI VE KLASİK YAPAY ZEKA FARKI

• KLASİK AI Analiz ile sentez arasındaki fark, bunu anlatmanın en kolay yolu olabilir. Klasik yapay zeka, veriler üzerinde olasılıklara ve patternlere bakarak analiz yapar.
• YENİ VERİ Generative AI’ın en büyük farkı ise sadece mevcut veri üzerinden analiz yapmakla kalmaz; hiç var olmayan yeni veriler oluşturabilir.
• YARATICI AI Yaratıcı yapay zeka, ilk defa bir şey oluşturma ve sentezleme yeteneğine sahiptir; teknoloji de ağırlıklı olarak buraya doğru evrilmektedir.

İNSANSI ROBOTLAR NELERİ DEĞİŞTİRECEK?

• “İnsansı robotlar, simülasyon teknolojisi ve sentetik veri ile 3 boyutlu dünyanın fiziksel dinamiğini simüle edebiliyor. Bu sayede robot üretimi çok hızlı hâle geldi. 1 sene, 3 sene önce göremediğimiz yeterliliklere de ulaşmış durumda.
• Kurumsal veya kişisel uygulamalar netleşmiş değil; teknolojik yeterlilik olsa bile değer yaratan uygulamalar hâlâ geliştirilme aşamasında.”

DEĞİŞİMİN HIZI

Tolga Kurtoğlu, yapay zekadaki müthiş ilerlemeyle gerçekleşecek değişimi ve geleceği ortaya koyması için 3 önemli veri paylaşıyor

• %70-80
  Yazılım mühendislerinin %70–80’i kod yazarken yapay zekayı kullanıyor.
• %70
  Yolun %70’ini gittiğimizi düşünüyorum.
• 1-2 AŞAMA
  Yapay zeka ajanları teknolojisi, 5 aşamalı bir sistemde hâlâ 1–2 aşamada.