Şirketlerin sunucularında yıllardır biriken e-postalar, sözleşmeler, denetim raporları, çağrı merkezi kayıtları ve taranmış belgeler uzun süre “dijital çöp” muamelesi gördü. Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Görsel Dil Modelleri (VLM) alanındaki gelişmeler, bu atıl veri hazinesini 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 temas edebildiğini vurgulayan Marmara Üniversitesi Teknopark bünyesinde faaliyet gösteren InfoTelica’nın Başkanı Halil Kaya, konuya ilişkin şu değerlendirmede bulundu:
“Şirketler onlarca yıldır kararlarını raporlar, tablolar ve SQL sorgularıyla, yani satır ve sütunlara sığan yapısal verilerle aldı. Oysa IDC ve Gartner’ın tahminlerine göre kurumların ürettiği verinin yüzde 80’ini e-postalar, sözleşmeler, denetim raporları, çağrı merkezi kayıtları, görseller ve taranmış belgeler oluşturuyor. Bugüne kadar çok az analiz gören bu verilerin kilitleri artık yapay zeka ile açılıyor.”
“OYUNUN KURALLARI DEĞİŞTİ”
Yapısal olmayan verilerin işlenmesinin doğrudan şirket performansına ve küresel ekonomiye olan katkısına dikkat çeken Kaya, sözlerini şöyle sürdürdü:
“Bu verileri yapay zeka ile anlamlandırıp karar alma 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 bulunuyordu ancak okunmuyordu. McKinsey Global Institute, üretken yapay zekanın küresel ekonomiye yılda 2,6 ile 4,4 trilyon dolar arasında değer katabileceğini hesaplıyor. Bu değerin önemli bir kısmı metin, belge ve konuşmaların işlenmesinden gelecektir. Örneğin bir havayolu şirketinde saatler süren binlerce sayfalık dokümanı, çok modlu yöntemlerle artık tek bir soru sorulacak kadar kolay analiz edilebilir hale getirdik.”
ÖNCE VERİ TEMİZLİĞİ YAPILMALI
Yapılandırılmamış verinin sunduğu büyük fırsatların yanında verinin niteliğine de dikkat çeken Halil Kaya, ayıklanmamış ve kalitesiz verinin şirketler için risk oluşturabileceği konusunda uyardı:
“Eksik, tekrarlanan, tutarsız veya güncelliğini yitirmiş veriler yapay zeka çağında şirketler için daha büyük riskler doğurabilir. Kalitesiz verilerin yol açtığı maliyetler birçok şirkette cironun yüzde 15 ile 25’ine ulaşabiliyor. Bu nedenle hazineden yararlanmadan önce verinin temizliği ve doğruluğu garanti altına alınmalıdır.”
