Yapay zekâ çağında veri stratejiniz nasıl olmalı?
Yapay zekâ büyük miktarda veriyi analiz ederek anlamlı bilgilere dönüştürebildiği için güçlü bir veri stratejisi kurabilmek büyük önem taşıyor. Yapay zekâ modellerinin etkili bir sonuç verebilmesi için doğru ve yeterli miktarda veri olması gerekiyor. Bu nedenle işletmelerin sahip oldukları veri miktarı ve çeşitliliğini değerlendirmesi gerekiyor.
Araştırma şirketi Gartner, işletmelerin düşük kaliteli verileri kullanmaktan dolayı yılda ortalama 12,9 milyon dolar kaybettiğini öngörüyor. IBM, kötü verilerin ABD ekonomisine yılda 3 trilyon dolardan fazlaya mal olduğuna işaret ediyor. Bu maliyetlerin önemli bir bölümünü departmanlar ve bölümler arasında dolaşan verilerin kontrol edilmesi ve düzeltilmesi amacıyla şirket içindeki çalışmalar oluşturuyor. IBM, BT çalışanlarının zamanlarının neredeyse yarısının bu faaliyetler nedeniyle boşa harcandığını belirtiyor.
Kurumsal karar alma ve iş operasyonlarında kullanılan verilerin kontrol edilmesi ve düzeltilmesi artık çoğu işletme için yerleşik bir uygulama haline geliyor. Ancak bazı geniş dil modellerinin (LLM) nasıl eğitildikleri, hangi verilere ve çıktılara güvenilip güvenilemeyeceği henüz açıklanamıyor.
Sentetik verilerle eğitim
Günümüz rekabet koşullarında pek çok şirket yapay zekâ sistemlerinden yararlanmayı seçerken kendi modellerini eğitmek için yeterli ve ilgili verilere erişimi olanlar daha fazla avantaj kazanıyor. Mevcut eğilimler devam ederse geniş dil modellerini eğitmek için kullanılan yüksek kaliteli metin verilerinin 2026'dan önce tükeneceği öngörülüyor.
Yaklaşan bu sorunu çözmek için sentetik eğitim verileri öne çıkıyor. Gerçek dünya verilerine dayanmayan ancak gerçek verilere benzer niteliklere sahip yapay olarak oluşturulmuş veriler olarak tanımlanan sentetik veriler genellikle bir modelin eğitimini veya testini gerçekleştirmek için kullanılıyor.
Gartner, 2030 yılına kadar sentetik verilerin yapay zekâ modellerinde gerçek verilerin yerini alacağını tahmin ediyor. Rastgele sentezleme, simülasyonlar ve matematiksel modelleme gibi yöntemlerle oluşturulan sentetik veriler, gerçek verilere ulaşmanın zor veya maliyetli olduğu durumlarda veya gizlilik endişeleri söz konusu olduğunda son derece kullanışlı bir çözüm halini alıyor. Sentetik veri, özellikle yapay zekâ ve makine öğrenimi alanında model performansını artırmak veya sınırlı veriye erişim sorununu çözmek için giderek daha fazla kullanılıyor.
