Cisco tarafından yayımlanan araştırma, Birleşik Krallık’taki kuruluşların önemli bir bölümünün yapay zekâ kullanımı ve BT sistemlerinin izlenmesi nedeniyle beklenmedik maliyetlerle karşılaştığını ortaya koymuş. Araştırmaya katılanların yüzde 65’i gözlemlenebilirlik giderlerinin bu yıl altyapı veya operasyon maliyetlerini aştığını belirtirken yüzde 55’i yapay zekâ harcamalarını kontrol etmekte zorlandığını bildirmiş. Artan giderler, kurumları yapay zekâ sistemlerinin performansını, güvenliğini ve kaynak tüketimini daha yakından izlemeye yöneltmiş.
Beklenmedik Yapay Zekâ Giderleri Kurumsal Bütçeleri Zorluyor
Cisco’nun araştırması, şirketlerin BT altyapısını izlemek için yaptıkları gözlemlenebilirlik harcamalarının tahmin edilenden daha yüksek seviyelere ulaşabildiğini gösteriyor. Katılımcıların yarısı telemetri verilerinden kaynaklanan beklenmedik maliyetlerle karşılaştığını belirtirken yaklaşık üçte biri bu giderler nedeniyle veri kapsamını veya saklama sürelerini azaltmak zorunda kaldığını ifade etmiş.
Araştırmada öne çıkan sorun, yalnızca yüksek maliyetlerden kaynaklanmıyor. Katılımcıların yüzde 55’i beklenmedik giderlerin operasyonlar üzerinde olağan işletme maliyetlerinden daha fazla baskı oluşturduğunu bildirmiş. Şirketlerin bütçe planlamasında öngörülebilirliği kaybetmesi, BT kaynaklarının yönetimini zorlaştıran etkenler arasında yer alıyor.
Yapay zekâ yatırımlarının genişlemesi de maliyet baskısını artırıyor. Katılımcıların yüzde 55’i yapay zekâ harcamalarını kontrol etmekte zorlandığını belirtmiş. Öte yandan araştırmaya katılanların yaklaşık yüzde 90’ı yapay zekâ gözlemlenebilirliğini öncelikli bir konu olarak değerlendirmiş. Şirketler, yapay zekâ sistemlerinin ne kadar kaynak tükettiğini anlamaya çalışırken izleme altyapısının maliyetiyle de karşı karşıya kalıyor.
Araştırma, şirketlerin yapay zekâ kullanımını izlemenin ötesinde, bu yatırımların iş sonuçlarına katkısını ölçmekte de zorlandığını ortaya koymuş. Katılımcıların yarısından fazlası yapay zekâ kullanımını belirli bir iş hedefiyle ilişkilendiremediğini belirtmiş. Yüzde 56’lık kesim ise büyük dil modellerinin yanıt kalitesi gibi iş yükü ölçütlerini değerlendiremediğini bildirmiş.
Yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliğini değerlendirmek isteyen kurumlar için halüsinasyonların tespit edilmesi de önemli bir ihtiyaç oluşturuyor. Katılımcıların yüzde 85’i yapay zekâ tarafından üretilen hatalı veya gerçeğe dayanmayan çıktıları izleyebilmek istediğini belirtmiş. Buna karşılık yüzde 60’tan azı söz konusu sorunları etkili biçimde tespit edebildiğini ifade etmiş.
Cisco’nun Splunk biriminin üst düzey yöneticisi Kamal Hathi, yapay zekâya yönelik beklentilerle ortaya çıkan faturalar arasındaki gerilime dikkat çekmiş. Hathi’ye göre gözlemlenebilirlik, yapay zekâ ajanlarının yaygınlaştığı dönemde maliyetlerin öngörülebilir hâle getirilmesine ve sistemlere duyulan güvenin güçlendirilmesine yardımcı olabilir.
Şirketler, token tüketimini izleyen maliyet modelleri ve kullanım sınırları üzerinden yapay zekâ harcamalarını daha ayrıntılı yönetebilir. Ancak etkili bir maliyet yönetimi için yalnızca token sayısını takip etmek yeterli olmayabilir; sistemlerin ürettiği sonuçların kalitesi, iş süreçlerine katkısı ve güvenlik riskleri de değerlendirmeye alınmalı.
Cisco’nun sonuçları, yapay zekâ harcamalarına ilişkin endişelerin farklı araştırmalarda da gündeme geldiğini gösteren bir tabloyla örtüşüyor. Asana’nın daha önce gerçekleştirdiği araştırmada, Birleşik Krallık’taki BT liderlerinin yaklaşık yüzde 80’i son bir yılda yapay zekâ nedeniyle beklenmedik maliyet artışları yaşadığını bildirmişti. Gartner ise yapay zekâ giderlerinin 2028’e kadar yazılım geliştirici maaşlarını aşabileceği öngörüsünde bulunmuştu.
Artan maliyetler, bazı şirketleri yapay zekâ kullanımına yönelik daha sıkı kurallar belirlemeye yöneltmiş. Uber’in aylık yapay zekâ kullanım sınırı getirmesi ve Accenture’ın çalışanlarına temel görevlerde yapay zekâ kullanımını azaltmalarını söylemesi, kurumların kaynak tüketimini kontrol altına alma çabalarına örnek oluşturuyor.
Şirketler açısından temel sorun, çalışanların yapay zekâ araçlarını kullanmasını tamamen kısıtlamakla verimlilik kazanımlarından yararlanmak arasında doğru dengeyi kurmak. Kurumsal yapay zekâ bütçeleri, kullanım hacminin yanı sıra elde edilen faydayı da dikkate alan ölçütlerle yönetilmek zorunda kalıyor.
Araştırmada ortaya çıkan bir diğer sonuç, yapay zekâ ajanlarının kontrolsüz davranışlarına ilişkin endişelerin kurumlar arasındaki iş birliğini artırması. Katılımcıların yüzde 55’i yapay zekâ ajanlarının istenmeyen sonuçlar doğurmasından kaygı duyduğunu belirtmiş. Bu endişe, gözlemlenebilirlik ve güvenlik ekiplerinin birlikte çalışmasını daha önemli hâle getirmiş.
BT uzmanlarının yaklaşık yüzde 80’i, gözlemlenebilirlik ve güvenlik ekipleri arasındaki iş birliğinde belirgin bir artış yaşandığını bildirmiş. Performans sorunlarını güvenlik kaynaklı nedenlerle doğru biçimde ilişkilendirebildiğini söyleyenlerin oranı da geçen yılki yüzde 65 seviyesinden yüzde 73’e yükselmiş.
İki ekip arasındaki veri paylaşımı yüzde 74’ten yüzde 84’e çıkarken sorun giderme çalışmalarındaki iş birliğinde de artış kaydedilmiş. Söz konusu gelişmeler, kurumların performans sorunlarıyla güvenlik tehditlerini birbirinden bağımsız değerlendirmek yerine ortak bir bakış açısıyla ele almaya başladığını gösteriyor.
Cisco Başkanı ve Ürünlerden Sorumlu Üst Yöneticisi Jeetu Patel, yapay zekâ ajanlarının sayısının gelecekte çalışan sayısını aşabileceğini belirtmiş. Patel’e göre kurumların ajanları geniş ölçekte yönetebilmesi için güvenlik ve gözlemlenebilirlik yaklaşımlarını yeniden ele alması gerekiyor. Ajanların güvenliğinin ihlal edilip edilmediği ve görevlerini doğru yerine getirip getirmediği gibi sorular, bu yaklaşımın temel parçalarını oluşturuyor.
Cisco’nun araştırması, yapay zekâ yatırımlarının yalnızca lisans veya kullanım ücretlerinden ibaret olmadığını ortaya koyuyor. Telemetri verilerinin işlenmesi, sistem performansının izlenmesi, güvenlik kontrolleri ve hatalı çıktıların tespiti de toplam maliyeti etkileyebiliyor.
Şirketlerin yapay zekâ harcamalarını daha iyi yönetebilmesi için kullanım miktarını iş sonuçlarıyla ilişkilendirmesi, beklenmedik giderlerin kaynağını belirlemesi ve ajanların faaliyetlerini denetlemesi gerekiyor. Güvenlik ile BT operasyonları arasındaki iş birliği de sistemlerde ortaya çıkan sorunların daha hızlı anlaşılmasına yardımcı olabilir.
Yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması, işletmelere verimlilik fırsatları sunarken bütçe ve denetim süreçlerinde yeni gereksinimler oluşturuyor. Kurumlar açısından uzun vadeli başarı, yalnızca daha fazla yapay zekâ aracı kullanmakla değil, harcamaları ölçülebilir iş sonuçlarıyla ilişkilendirmek ve sistemleri güvenilir biçimde yönetmekle şekillenecek.
