Kurumların yıllardır sunucularında biriken e-postalar, taranmış belgeler, denetim raporları ve çağrı merkezi kayıtları uzun süre “dijital çöp” muamelesi gördü. Yapay zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM) alanındaki gelişmeler, bu atıl veri birikimini şirketler için yüksek katma değerli bir finansal kaynağa dönüştürüyor.
YAPAY ZEKA KİLİTLİ VERİLERİ ÇÖZÜYOR
Geleneksel raporlama ve veritabanı yöntemlerinin şirket verilerinin yalnızca küçük bir kısmına dokunabildiğini belirten Marmara Üniversitesi Teknopark bünyesinde faaliyet gösteren InfoTelica’nın Başkanı Halil Kaya, oyunun kurallarının değiştiğini vurguladı:
“Şirketler onlarca yıldır kararlarını tablolar ve SQL sorgularıyla, yani satır ve sütunlara sığan yapısal verilerle aldı. Oysa IDC ve Gartner tahminlerine göre kurumların ürettiği verinin yüzde 80’ini e-postalar, sözleşmeler, çağrı notları ve görseller oluşturuyor. Bugüne kadar çok az analiz gören bu alan, yapay zeka sayesinde artık anlamlandırılabiliyor ve karar alma süreçlerine dahil edilebiliyor.”
ÇÖP SANILAN VERİDEN YÜZDE 25 CİRO ARTIŞI
Yapısal olmayan verilerin işlenmesinin doğrudan finansal performansa yansıdığını ifade eden Kaya, küresel analizlerin de bu potansiyeli doğruladığını kaydetti:
“Bu verileri yapay zeka ile iş süreçlerine dahil ettiğimizde, şirketlerin toplam cirosunda yaklaşık yüzde 25’lik bir artış görüyoruz. Müşteri şikayetlerindeki ortak sorunlar, sözleşmelerdeki riskli maddeler veya kaçan satış fırsatları zaten şirketlerin elinde bulunuyor ancak okunmuyordu. McKinsey Global Institute verilerine göre üretken yapay zeka, küresel ekonomiye yılda 2,6 ile 4,4 trilyon dolar arasında değer katma potansiyeline sahip. Bu değerin önemli bir kısmı metin, belge ve konuşmaların işlenmesinden gelecektir. Örneğin bir havayolu şirketinde saatler süren binlerce sayfalık taranmış dokümanı, Görsel Dil Modelleri (VLM) ile artık tek bir soru sorulacak kadar kolay analiz edilebilir hale getirdik.”
RİSKLERE DİKKAT: ÖNCE VERİ TEMİZLİĞİ
Yapılandırılmamış verinin sunduğu imkanların yanı sıra verinin kalitesine de dikkat çeken Halil Kaya, ayıklanmamış verilerin yapay zeka sistemlerinde risk oluşturabileceğini hatırlattı:
“Eksik, tekrarlanan veya güncelliğini yitirmiş veriler yapay zeka çağında şirketler için büyük riskler doğurabilir. Kalitesiz verilerin yol açtığı operasyonel maliyetler, birçok şirkette cironun yüzde 15 ile 25’ine kadar ulaşabiliyor. Bu nedenle hazineden yararlanmadan önce verinin temizliği ve doğruluğu garanti altına alınmalıdır.”
