AI Endüstrisinde Yeni Bir Çağ: Fikirden Ölçeklendirmeye Pratik Kılavuz
Yapay zekanın gelişimi yeni bir aşamaya girdi ve popüler bir konu olmaktan gerçek uygulamalara dönüşüyor. Büyük ölçekli AI ürünleri oluşturmak rekabetin merkezi haline geliyor. 2025 AI Durumu Raporu "Yapıcılar El Kitabı", AI ürünlerinin gerçek uygulamalarına odaklanarak, kavramdan büyük ölçekli işletmeye geçiş için kapsamlı bir planı detaylı bir şekilde inceliyor.
Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisiyle yapılan anket ve AI alanında uzmanlarla yapılan derinlemesine röportajlar temelinde, AI avantajlarını sürdürülebilir ticari rekabet gücüne dönüştürme stratejik yol haritasını sunmaktadır. Rapor, ekiplerin AI uygulamalarını etkili bir şekilde geliştirmelerine rehberlik etmek amacıyla beş ana alan etrafında şekillenmiştir.
1. AI Ürün Stratejisinin Olgun Yeni Aşaması
AI'yi temel alan işletmeler, yalnızca AI işlevlerini entegre eden şirketlere göre ürünlerini daha hızlı piyasaya sürüyor. Veriler, AI tabanlı işletmelerin %47'sinin kritik ölçeğe ulaştığını ve pazar talebini doğruladığını gösterirken, AI ürünlerini entegre eden şirketlerin yalnızca %13'ü bu seviyeye ulaşıyor.
Ana akım eğilimler: Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar odak haline geliyor. Yaklaşık %80 AI yerli geliştiricisi, kullanıcıyı çok adımlı görevleri yerine getiren AI sistemleri geliştirmek için çalışıyor.
Uygulama Yöntemi: Şirketler, performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve belirli senaryolara uyum sağlamak için genellikle çoklu model mimarisi kullanmaktadır. Müşterilere yönelik ürünlerde ortalama 2.8 model kullanılmaktadır.
2. AI Fiyatlandırma Modelinin Evrimi
Yapay zeka, ürün ve hizmetlerin fiyatlandırma şeklini değiştiriyor. Araştırmalar, birçok şirketin temel abonelik ücreti ile birlikte kullanım başına ücretlendirme yapan karma fiyatlandırma modellerini benimsediğini gösteriyor. Bazı şirketler tamamen kullanım veya sonuçlara dayalı fiyatlandırma modellerini keşfediyor.
Şu anda birçok şirket AI işlevlerini ücretsiz sunmaya devam ediyor, ancak %37'si önümüzdeki yıl fiyatlandırma stratejilerini, müşterilerin elde ettiği değer ve kullanım miktarına daha yakın hale getirmeyi planlıyor.
3. Yetenek Stratejisi Rekabet Avantajı Olarak
Yapay zeka sadece bir teknik sorun değil, aynı zamanda bir organizasyon sorunudur. En iyi ekipler, yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve yapay zeka ürün yöneticilerinden oluşan fonksiyonlar arası ekipler kurmaktadır.
Gelecekte, çoğu işletme mühendislik ekiplerinde %20-30 oranında bir personelin YZ'ye odaklanmasını bekliyor; yüksek büyüme gösteren işletmelerde bu oran %37'ye kadar çıkabiliyor. Ancak, yetenek alımı hala bir engel; YZ ve makine öğrenimi mühendislerinin ortalama işe alım süresi 70 günü aşıyor.
Yüzde 54'ü, işe alım sürecinin geciktiğini belirtti, bunun başlıca nedeni ise nitelikli yetenek havuzunun yetersizliğidir.
4. AI bütçesi büyük ölçüde arttı
AI teknolojisi kullanan işletmeler, Ar-Ge bütçelerinin %10-20'sini AI alanına yatırıyor ve 2025 yılında her gelir ölçeğindeki işletmeler büyüme eğilimi gösteriyor. Bu stratejik değişim, AI teknolojisinin ürün stratejisinin temel itici gücü haline geldiğini vurguluyor.
AI ürünlerinin ölçeği genişledikçe, maliyet yapısında önemli değişiklikler olmaktadır. Erken aşamalarda, insan kaynakları maliyetleri ana harcamayı oluşturuyordu. Ürün olgunlaştıktan sonra, bulut hizmetleri, model çıkarım ve uyum düzenleme maliyetleri ana harcama kalemleri haline gelecektir.
5. Şirket İçi AI Uygulamaları Yaygınlaşıyor Ancak Dağılım Dengesiz
Çoğu anket yapılan şirket, çalışanlarının yaklaşık %70'ine iç AI araçlarını kullanma izni verse de, bunların yalnızca yarısı düzenli olarak kullanmaktadır. Büyük ve olgun şirketler, çalışanların AI'yi kullanmalarını teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşı karşıyadır.
Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (çalışanların %50'sinden fazlası AI araçları kullanıyor) ortalama yedi veya daha fazla iç senaryoda AI dağıtımı yapmaktadır. Bu senaryolar arasında programlama yardımcıları (%77 kullanım oranı), içerik oluşturma (%65) ve belge arama (%57) bulunmaktadır. Bu alanlardaki iş verimliliği artışı %15 ila %30 arasında değişmektedir.
AI araç ekosistemi yavaş yavaş olgunlaşıyor
Araştırmalar, üretim ortamında gerçek zamanlı çalışan teknik çerçevelerin, kütüphanelerin ve platformların hâlâ dağınık olmasına rağmen giderek olgunlaştığını göstermektedir. En yaygın kullanılan araçlar şunlardır:
Bulut Hizmetleri: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
Geliştirme Çerçevesi: PyTorch, TensorFlow, JAX
Veri Yönetimi: Apache Spark, Databricks, Snowflake
MLOps: Airflow, Kubeflow, MLflow
İzleme ve Gözlemleme: Datadog, Grafana, Prometheus
Vektör Veritabanları: Pinecone, Weaviate, Milvus
Bu rapor yalnızca mevcut AI endüstrisinin gelişim durumunu yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki AI teknolojilerinin uygulanması ve gelişimi için değerli bir referans sağlıyor. AI teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, çeşitli sektörlerdeki derinlemesine uygulamaları yenilik ve verimlilik artışını sürdürecektir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
25 Likes
Reward
25
10
Repost
Share
Comment
0/400
blocksnark
· 07-22 18:58
Kısa bir hikaye anlatacağım, yoksa para kazanmak için değil mi?
View OriginalReply0
SleepTrader
· 07-22 16:39
Sektörün hayata geçişi hep PPT boğa.
View OriginalReply0
PanicSeller
· 07-22 06:39
Bu boş raporları tekrar yapıyorlar.
View OriginalReply0
GweiObserver
· 07-21 06:45
Teknikler de artık pişirilmelidir.
View OriginalReply0
UnluckyValidator
· 07-20 00:31
Saçma bir kılavuz yap, yap işte.
View OriginalReply0
GhostInTheChain
· 07-20 00:29
Bu raporun ne faydası var, sadece konuşmak ama pratik yapmak yok.
View OriginalReply0
DefiVeteran
· 07-20 00:27
Yine konsept spekülasyonu, güvenilir olanlar gerçek işlerle uğraşıyor.
View OriginalReply0
WhaleSurfer
· 07-20 00:23
Para kazanmak gerçek bir gerçektir
View OriginalReply0
AirdropHunterWang
· 07-20 00:09
Yine bir PPT büyük hediye paketi
View OriginalReply0
StrawberryIce
· 07-20 00:08
Yine yeni bir tuzak var enayileri oyuna getirmek için.
AI endüstrisi pratik yeni bir çağa giriyor: Fikirden ölçeklemeye kapsamlı bir rehber
AI Endüstrisinde Yeni Bir Çağ: Fikirden Ölçeklendirmeye Pratik Kılavuz
Yapay zekanın gelişimi yeni bir aşamaya girdi ve popüler bir konu olmaktan gerçek uygulamalara dönüşüyor. Büyük ölçekli AI ürünleri oluşturmak rekabetin merkezi haline geliyor. 2025 AI Durumu Raporu "Yapıcılar El Kitabı", AI ürünlerinin gerçek uygulamalarına odaklanarak, kavramdan büyük ölçekli işletmeye geçiş için kapsamlı bir planı detaylı bir şekilde inceliyor.
Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisiyle yapılan anket ve AI alanında uzmanlarla yapılan derinlemesine röportajlar temelinde, AI avantajlarını sürdürülebilir ticari rekabet gücüne dönüştürme stratejik yol haritasını sunmaktadır. Rapor, ekiplerin AI uygulamalarını etkili bir şekilde geliştirmelerine rehberlik etmek amacıyla beş ana alan etrafında şekillenmiştir.
1. AI Ürün Stratejisinin Olgun Yeni Aşaması
AI'yi temel alan işletmeler, yalnızca AI işlevlerini entegre eden şirketlere göre ürünlerini daha hızlı piyasaya sürüyor. Veriler, AI tabanlı işletmelerin %47'sinin kritik ölçeğe ulaştığını ve pazar talebini doğruladığını gösterirken, AI ürünlerini entegre eden şirketlerin yalnızca %13'ü bu seviyeye ulaşıyor.
Ana akım eğilimler: Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar odak haline geliyor. Yaklaşık %80 AI yerli geliştiricisi, kullanıcıyı çok adımlı görevleri yerine getiren AI sistemleri geliştirmek için çalışıyor.
Uygulama Yöntemi: Şirketler, performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve belirli senaryolara uyum sağlamak için genellikle çoklu model mimarisi kullanmaktadır. Müşterilere yönelik ürünlerde ortalama 2.8 model kullanılmaktadır.
2. AI Fiyatlandırma Modelinin Evrimi
Yapay zeka, ürün ve hizmetlerin fiyatlandırma şeklini değiştiriyor. Araştırmalar, birçok şirketin temel abonelik ücreti ile birlikte kullanım başına ücretlendirme yapan karma fiyatlandırma modellerini benimsediğini gösteriyor. Bazı şirketler tamamen kullanım veya sonuçlara dayalı fiyatlandırma modellerini keşfediyor.
Şu anda birçok şirket AI işlevlerini ücretsiz sunmaya devam ediyor, ancak %37'si önümüzdeki yıl fiyatlandırma stratejilerini, müşterilerin elde ettiği değer ve kullanım miktarına daha yakın hale getirmeyi planlıyor.
3. Yetenek Stratejisi Rekabet Avantajı Olarak
Yapay zeka sadece bir teknik sorun değil, aynı zamanda bir organizasyon sorunudur. En iyi ekipler, yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve yapay zeka ürün yöneticilerinden oluşan fonksiyonlar arası ekipler kurmaktadır.
Gelecekte, çoğu işletme mühendislik ekiplerinde %20-30 oranında bir personelin YZ'ye odaklanmasını bekliyor; yüksek büyüme gösteren işletmelerde bu oran %37'ye kadar çıkabiliyor. Ancak, yetenek alımı hala bir engel; YZ ve makine öğrenimi mühendislerinin ortalama işe alım süresi 70 günü aşıyor.
Yüzde 54'ü, işe alım sürecinin geciktiğini belirtti, bunun başlıca nedeni ise nitelikli yetenek havuzunun yetersizliğidir.
4. AI bütçesi büyük ölçüde arttı
AI teknolojisi kullanan işletmeler, Ar-Ge bütçelerinin %10-20'sini AI alanına yatırıyor ve 2025 yılında her gelir ölçeğindeki işletmeler büyüme eğilimi gösteriyor. Bu stratejik değişim, AI teknolojisinin ürün stratejisinin temel itici gücü haline geldiğini vurguluyor.
AI ürünlerinin ölçeği genişledikçe, maliyet yapısında önemli değişiklikler olmaktadır. Erken aşamalarda, insan kaynakları maliyetleri ana harcamayı oluşturuyordu. Ürün olgunlaştıktan sonra, bulut hizmetleri, model çıkarım ve uyum düzenleme maliyetleri ana harcama kalemleri haline gelecektir.
5. Şirket İçi AI Uygulamaları Yaygınlaşıyor Ancak Dağılım Dengesiz
Çoğu anket yapılan şirket, çalışanlarının yaklaşık %70'ine iç AI araçlarını kullanma izni verse de, bunların yalnızca yarısı düzenli olarak kullanmaktadır. Büyük ve olgun şirketler, çalışanların AI'yi kullanmalarını teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşı karşıyadır.
Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (çalışanların %50'sinden fazlası AI araçları kullanıyor) ortalama yedi veya daha fazla iç senaryoda AI dağıtımı yapmaktadır. Bu senaryolar arasında programlama yardımcıları (%77 kullanım oranı), içerik oluşturma (%65) ve belge arama (%57) bulunmaktadır. Bu alanlardaki iş verimliliği artışı %15 ila %30 arasında değişmektedir.
AI araç ekosistemi yavaş yavaş olgunlaşıyor
Araştırmalar, üretim ortamında gerçek zamanlı çalışan teknik çerçevelerin, kütüphanelerin ve platformların hâlâ dağınık olmasına rağmen giderek olgunlaştığını göstermektedir. En yaygın kullanılan araçlar şunlardır:
Bu rapor yalnızca mevcut AI endüstrisinin gelişim durumunu yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki AI teknolojilerinin uygulanması ve gelişimi için değerli bir referans sağlıyor. AI teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, çeşitli sektörlerdeki derinlemesine uygulamaları yenilik ve verimlilik artışını sürdürecektir.