AI Ürünlerinin Uygulanabilirlik Rehberi: 2025 Yılına Dair Beş Temel İçgörü

Yapay zeka alanı, popüler bir konu olmaktan gerçek uygulamalara geçiyor ve ölçeklenebilir AI ürün geliştirme rekabetin odak noktası haline geliyor. En son AI durumu raporu "Yapılandırıcı Kılavuzu", AI ürünlerinin tasarımından ölçeklenebilir operasyonlarına kadar her yönüyle çözümler sunuyor.

Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisi ile yapılan anketler ve AI alanındaki uzmanlarla yapılan görüşmelere dayanarak, AI avantajlarını sürdürülebilir ticari rekabete dönüştürmeyi amaçlayan bir taktiksel yol haritası sunmaktadır. İşte raporda öne çıkan beş ana içgörü:

1. AI ürün stratejisi yeni bir aşamaya geçiyor

Mevcut ürünlere yalnızca AI entegre eden şirketlerle kıyaslandığında, AI'yi merkezine alan şirketler ürünlerini pazara daha hızlı sunuyor. Veriler, AI yerli şirketlerin %47'sinin kritik ölçeğe ulaştığını ve pazar uyumunu doğruladığını, AI entegre ürünlere sahip şirketler arasında ise yalnızca %13'ünün bu aşamaya ulaştığını gösteriyor.

Ana akım eğilim:

• Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar öncelik haline geldi
• Yaklaşık %80'i AI yerli geliştiricilerin kendi kendine çok adımlı işlemleri gerçekleştirebilen AI sistemleri kurmaya çalışıyor.
• Çoklu model mimarileri, performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve belirli senaryolarla eşleştirmek için yaygın bir seçim haline geldi.
• Müşteriye yönelik ürünler ortalama 2.8 model kullanıyor.

2. AI Fiyatlandırma Modelinin Evrimi

Yapay zeka, işletmelerin ürün ve hizmet fiyatlandırma yöntemlerini değiştiriyor. Birçok şirket, temel abonelik ücretinin üzerine kullanım bazlı ücretlendirme ekleyen karma fiyatlandırma modellerini benimsemekte. Bazı işletmeler ise tamamen gerçek kullanım veya sonuçlara dayalı fiyatlandırma modellerini keşfetmektedir.

Şu anda birçok şirket AI işlevlerini ücretsiz sunmaya devam etse de, işletmelerin %37'si önümüzdeki yıl fiyatlandırma stratejilerini, fiyatların müşterilerin elde ettiği değer ve kullanım miktarına daha uygun hale gelmesi için ayarlamayı planlıyor.

3. Yetenek Stratejisi Farklılaştırıcı Avantaj Oluyor

Yapay zeka sadece bir teknik sorun değil, aynı zamanda bir organizasyon sorunudur. Üst düzey ekipler, yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve yapay zeka ürün yöneticilerinden oluşan çok disiplinli ekipler kurmaktadır.

Gelecek Perspektifi:

• Çoğu işletme mühendislik ekiplerinde %20-30 oranında bir personelin AI'ya odaklanmasını bekliyor.
• Yüksek büyüme şirketlerinin bu oranı %37'ye ulaşabilir.
• AI ve makine öğrenimi mühendisleri için işe alım süresi ortalama 70 günden fazla sürmektedir.
• Katılımcıların %54'ü işe alım sürecinin geciktiğini, bunun ana nedeninin yeterli nitelikli aday havuzunun olmaması olduğunu belirtti.

4. AI bütçesi büyük ölçüde arttı

AI teknolojisini benimseyen şirketler, Ar-Ge bütçelerinin %10-%20'sini AI alanına yatırıyor ve 2025'te tüm gelir aralıklarındaki şirketler sürekli bir büyüme trendi gösteriyor. Bu, AI'nın ürün strateji planlamasının temel itici gücü haline geldiğini yansıtıyor.

AI ürünlerinin ölçeği genişledikçe, maliyet yapısında belirgin değişiklikler meydana geliyor:

• Erken aşama: İnsan kaynakları maliyetleri ana harcamayı oluşturmaktadır.
• Olgunluk aşaması: Bulut hizmetleri maliyeti, model çıkarım maliyetleri ve uyum düzenleme maliyeti ana harcamalar haline geliyor.

5. Şirket içi AI uygulamalarının ölçeği genişliyor ancak dağılımı eşit değil

Çoğu işletme, çalışanlarının yaklaşık %70'ine iç AI araçlarına erişim sağlasa da, gerçek düzenli kullanım oranı yalnızca yaklaşık yarısıdır. Büyük ve olgun işletmeler, çalışanların AI kullanmalarını teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşı karşıyadır.

Yüksek benimseme oranına sahip işletme özellikleri:

• Çalışanların yarısından fazlası AI araçları kullanıyor
• Ortalama 7'den fazla iç uygulama senaryosunda AI dağıtımı
• Ana uygulamalar: Programlama asistanı (77%), içerik üretimi (65%), belge arama (57%)
• Bu alanlarda çalışma verimliliği %15-%30 arttı.

AI araç ekosistemi olgunlaşmaya doğru

Araştırmalar, mevcut üretim ortamında gerçekten çalışan AI teknolojisi çerçevelerinin, kütüphanelerinin ve platformlarının hâlâ dağınık olduğunu, ancak yavaş yavaş olgunlaşma yolunda ilerlediğini göstermektedir. Yaygın olarak kullanılan araçlar şunlardır:

• Büyük dil modelleri: ChatGPT, Claude, GPT-4 vb.
• Açık kaynaklı modeller: Llama, Mistral vb.
• Geliştirme Çerçevesi: PyTorch, TensorFlow vb.
• Bulut hizmetleri: AWS SageMaker, Google Vertex AI vb.
• Vektör veritabanı: Pinecone, Weaviate vb.
• MLOps araçları: MLflow, Weights & Biases vb.
• Kod Asistanı: GitHub Copilot, Tabnine vb.

Bu rapor, AI ürün geliştirme ve uygulama için kapsamlı bir stratejik rehberlik sunmakta, hızlı gelişen AI alanında işletmelerin fırsatları değerlendirmesine ve sürdürülebilir büyümeyi gerçekleştirmesine yardımcı olmaktadır.