Çoğu şirket AI'ye para israf ediyor

Çoğu şirket, AI'nin kendisinden değil, kötü uygulama nedeniyle AI'ye para harcıyor.

News

Neden AI Ölçeklendirmesi Başarısız Olur

AI'in çalışmadığı için değil, yanlış şekilde kullanıldığı için.

Hakim Strateji

Son birkaç yıldır, hakim strateji basitti: büyük bir model al, onu buluta bağla ve her şeye entegre etmeye çalış.

Kâğıt üzerinde güçlü görünüyor. Gerçekte ise çok farklı bir şey yaratıyor.

Sonuçlar

  • daha yavaş sistemler
  • daha pahalı sistemler
  • bakımı daha zor sistemler

Ve en önemlisi:

  • anlamlı bir yatırım getirisi sağlamada başarısız olurlar.

Gerçek Sorun

Sorun yapay zeka (AI) değil; nasıl dağıtıldığı.

Birçok şirket hala şunu varsayıyor:

daha fazla zeka = daha iyi sonuçlar

Bu nedenle, her olası senaryoyu ele almak üzere tasarlanmış büyük, merkezileştirilmiş AI hatları oluşturuyorlar. Pratikte, bu sistemler zamanlarının çoğunu şunları yaparak geçiriyor:

  • ilgili olmayan verileri işleyerek
  • API çağrıları için bekleyerek
  • karmaşık akıl yürütme gerektirmeyen sorunları çözerek

Rahatsız Edici Gerçek

Büyük AI, çoğu gerçek‑dünya iş görevinde verimsizdir.

Farklı Bir Yaklaşım

AI ile kazanmaya başlayan şirketler çok farklı bir şey yapıyor. AI'ı ölçeklendirmiyorlar; problemi azaltıyorlar.

Her şeyi yapmaya çalışan tek bir sistem inşa etmek yerine, şunları yapıyorlar:

  1. iş akışlarını küçük, net tanımlanmış kararlara bölüyorlar ve
  2. bu kararların gerçekleştiği yerde, tam olarak kenarda—küçük, uzmanlaşmış modelleri dağıtıyorlar.

Edge AI'nin Faydaları

  • kararlar anında gerçekleşir
  • bulut altyapısına bağımlılık yok
  • dramatik şekilde daha düşük maliyet
  • önemli ölçüde daha yüksek güvenilirlik

Ortaya çıkan daha akıllı bir sistem değil, daha hızlı bir sistemdir. İş dünyasında, yürütme hızı neredeyse her zaman teorik zekayı yener.

Gerçek Değişim

Yapay Zeka, merkezi zekadan dağıtık yürütmeye doğru ilerliyor.

  • Not: “Yapay Zekaya her şeyi sor”
  • Ama: “Bu belirli sorunu hemen çöz”

İşte kenar yapay zekasının güçlü olduğu yer—büyük modellerin yerine geçmek için değil, gerçek iş akışlarından sürtünmeyi kaldırmak için.

AI on Edge'de Odaklanma

  • Zekânın gerçekten nerede gerektiğini belirleyin
  • Nerede konumlandırılması gerektiğini belirleyin
  • Kararları anında uygulayın

Çünkü sonunda, AI ile kazanan şirketler en büyük modellere sahip olanlar olmayacak. En az sürtünmeyle dağıtanlar olacak.

Mevcut kurulumunuz her şeyi buluta göndermeye dayanıyorsa, AI'ı ölçeklendirmiyorsunuz—verimsizliği ölçeklendiriyorsunuz.