VR teknolojisi ve benzerleri, odaların ve katılımcıların basit grafiksel gösterimlerinden gerçekçi ortamlara tamamen dalmaya kadar uzanan sezgisel görsel ve işitsel manzaralar sunar.
Kurumsal sanal gerçeklik
Sanal çevreler, gerçek yaşam davranışına benzeyen şekillerde etkileşim kurmayı doğal hale getirecek. Ses ve görüntü yön anlayışı sağlayacak. Böylelikle sensör füzyonu, gerçek dünyadan sanal ortamlara çevresel, ekipman ve sistem verisi katmanları ekleyecek. Gerçek nesnelerin ve olguların giderek daha doğru ve otantik temsilleri, gerçek dünya ile sanal temsiller arasındaki çizgileri bulanıklaştıracak.
CGI’ın bu projeler üzerinde çalışan yaklaşık on kişilik bir “en iyi teknoloji uzmanı” ekibi var. Bu şu anda çok dar alanda faaliyet gösteriyor. Ancak gelecekte çok farklı sektörlerdeki kuruluşların bu teknolojiye bakmasıyla durum farklı olabiliyor.
Acil durum müdahale görevlisi Grisoni, acil durum servislerinin ilk müdahale görevlilerini karşılaşabileceklere odaklanıyor. Ayrıca ortamlara hazırlamak için sanal gerçekliği kullanabileceğini söyledi. İnsanları ortamlara hazırlamak sadece tehlikeli durumlarla başa çıkmakla ilgili değildir. Aynı zamanda müşterilere ne beklemeleri gerektiği konusunda bir fikir de verebiliyor.
Grisoni, Brighton and Hove Albion Futbol Kulübü’nün bu teknolojiyi, aileler için sahadaki alanlarda taraftar deneyiminin nasıl olduğunu endişeli ailelere göstermenin bir yolu olarak gördüğünü söyledi. Daha geniş bir açıdan bakıldığında, etkinlik ve eğlence sektöründeki kuruluşlar bu teknolojiye bakıyor. Örneğin, VR insanların stadyumları keşfetmesine olanak sağlamak için kullanılıyor. Böylelikle kurumsal sanal gerçeklik iş yerlerinde çeşitli uygulamalara imkan tanıyor.
Akıllı otomasyonu (AO) iyi yönetilen bir orkestraya benzetebiliriz. Otomasyon ritmi sabit tutar, tekrarlayan görevleri halleder. Yapay zeka ise incelik katar ve gerçek zamanlı olarak akıllı kararlar alınmasını sağlar.
İş süreçleri otomasyonu
Birlikte, en sevdiğiniz çevrimiçi alışveriş deneyimlerinizin perde arkasında kusursuz bir performans yaratırlar. Ayrıca çevrimiçi mağazayı ziyaret ettiğinizde sohbet robotuyla etkileşime girdiyseniz, akıllı otomasyonla yollarınız kesişmiştir.
IA, iş süreçlerini optimize etmek için çeşitli teknolojiler kullanır. E-ticaret işletmeleri için, hem arka uçta hem de müşteriye dönük süreçlerde verimliliği en üst düzeye çıkararak oyunun kurallarını değiştirebilir.
Akıllı otomasyon (IA), yapay zekayı geleneksel otomasyon ve iş akışlarıyla birleştirir. Bu, genellikle manuel insan girdisi gerektiren işlemleri kolaylaştırır. Akıllı otomasyon (bilişsel otomasyon olarak da adlandırılır), lojistik yönetiminden müşteri deneyimine kadar iş operasyonlarını güçlendirir. Gelişmiş akıl yürütme ve derin öğrenmeden yararlanan akıllı otomasyon, işletmelerin daha yüksek verimliliği açığa çıkarmasına, maliyetleri düşürmesine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmesine yardımcı olur .
Akıllı otomasyon, derin öğrenme ve doğal dil işleme, robotik süreç otomasyonu (RPA) ve iş süreci yönetimi (BPM) dahil olmak üzere AI teknolojilerini birleştirerek çalışır . Her bir öğenin işlevi şöyledir:
Yapay zeka. Yapay zeka, derin öğrenme gibi bilişsel teknolojilerden yararlanarak dinamik verileri yorumlayıp buna göre sorun çözerek akıllı otomasyon sürecinin arkasındaki beyin görevi görür.
Robotik süreç otomasyonu. RPA, tekrarlayan görevleri işlemek için yazılım botları gibi otomasyon araçlarını kullanır. Yapay zeka ile eşleştirildiğinde, RPA zamanla daha esnek ve doğru hale gelir.
İş süreci yönetimi. BPM, müşteri hizmetleri ve sipariş karşılama gibi iş akışlarını yönetmek için bir çerçeve sağlar.
Amazon sadece bir e-ticaret sitesi değil, bulut dünyasının da lideri. Büyük veri dediğimizde aklımıza gelen ilk isim. Peki Amazon bu hale nasıl geldi? Aslında Amazon’un başarısının altında, teknoloji tarihinin en büyük hatası yatıyor.
Bir zamanlar Google ve Microsoft’un kıyasıya rekabetine odaklanan bir dünyada, kimsenin beklemediği bir oyuncu sessizce yükseliyordu. Amazon… Peki, bu yükselişin arkasındaki sır neydi ve Google’ın kaçırdığı o kritik fırsat, teknoloji dünyasını nasıl derinden etkiledi?
2000’li yılların ortalarına geldiğimizde, teknoloji devleri arasındaki rekabetin odağında Google ve Microsoft vardı. Google’ın o dönemki CEO’sunun ana hedefi, Microsoft’u tahtından indirmekti. Ancak, perde arkasında bambaşka bir hikaye yazılıyordu. Amazon, o yıllarda, kimsenin dikkatini çekmeden, aslında her ikisini de sarsacak bir adımın hazırlığını yapıyordu.
Peki Amazon’un bu gizli silahı neydi? Şaşırtıcı gelebilir ama cevap basit: Atıl durumda bekleyen sunucular. 2002 yılına döndüğümüzde, Amazon’un kan kaybeden bir şirket olduğunu görüyoruz. Yılda tam 70 milyon doları, büyük ölçüde kullanılmayan sunuculara harcıyorlardı. O yılki net gelirleri ise sadece 35 milyon dolardı. Yani, kazandıkları tüm kârın iki katını, boşta duran donanımlara gömüyorlardı. Bu, sürdürülebilir bir durum değildi ve bir çözüm gerektiriyordu.
Sıra dışı bir fikir
Chris Pinkham ve Benjamin Black
İşte tam bu noktada, iki Amazon mühendisi, Chris Pinkham ve Benjamin Black, sıra dışı bir fikir ortaya attılar. Amazon neden bu fazla sunucu kapasitesini satmasın? Bu ilk bakışta basit bir öneri gibi görünse de, aslında teknoloji dünyasının geleceğini şekillendirecek bir kıvılcım çaktırmıştı. Özellikle Chris Pinkham’ın geçmişi, bu fikrin hayata geçirilmesinde önemli bir rol oynadı. Pinkham, 1993 yılında Güney Afrika’nın ilk ticari internet servis sağlayıcısını kurmuştu. Bu deneyim, ona altyapı konusunda başkalarının kaçırdığı benzersiz bir bakış açısı sunuyordu.
Pinkham bu fikri Jeff Bezos’a sunduğunda, beklenmedik bir tepkiyle karşılaştı. Bezos bu fikri sadece beğenmekle kalmadı, aynı zamanda bunun internetin geleceği olduğuna inandı. 2003 yılında Bezos’un evinde düzenlenen bir yönetici toplantısında, aslında 30 dakikalık bir tartışma olarak planlanan gündem, saatler sürdü. Amazon yönetim ekibi, kendi e-ticaret altyapılarını kurarken aslında e-ticaretin çok ötesinde bir uzmanlık geliştirdiklerini fark etmişlerdi.
Amazon Web Services (AWS) doğuyor
Ve böylece, sessiz sedasız bir hazırlık sürecinin ardından, Amazon Web Services (AWS) doğdu. İlk olarak 2004 yılında Simple Queue Service ile adım atan AWS, Mart 2006’da Simple Storage Service (S3) ile büyük bir etki yarattı. Lansmanından sonraki 24 saat içinde 800 milyon nesne depolamış olması, bu hizmete olan ihtiyacın ne kadar büyük olduğunu gösteriyordu. Ekim 2007’ye gelindiğinde ise bu rakam 10 milyarı aşmıştı. Ağustos 2006’da Elastic Compute Cloud (EC2)’nin lansmanı ise bulut bilişimin gerçekten hayata geçtiği an oldu. İlginç bir detay da, EC2’nin geliştirilmesinin Pinkham liderliğinde Güney Afrika’nın Cape Town şehrinden yürütülmüş olmasıydı. Bezos’un bu sıra dışı düzenlemeye izin vermesinin tek bir nedeni vardı: Pinkham’ın yeteneğinin yeri doldurulamaz olduğuna inanıyordu.
Sessiz devrimi izleyen rakipler
Peki ya o dönemde Google ne yapıyordu? Amazon’un bu sessiz devrimini izliyorlardı. Ancak, işin şok edici kısmı şu: Amazon Web Services 2006’da piyasaya sürüldüğünde, Google’ın iç yazışmalarında, bu alanda bir rakip oluşturmak istemedikleri yönünde bir mesaj hakimdi. Bu karar, sonradan milyarlarca dolara mal olacak bir öngörüsüzlüktü. Google, bulut bilişimin gelecekteki potansiyelini tam olarak anlayamamıştı.
Google nihayet Nisan 2008’de App Engine ile bulut pazarına adım attı. Ancak, yaklaşımları Amazon’dan temelden farklıydı. Amazon altyapı hizmetlerine (IaaS) odaklanırken, Google platform hizmetlerine (PaaS) yatırım yapmayı tercih etti. Bu stratejik ayrılık, önümüzdeki on yıl boyunca teknoloji dünyasını derinden etkileyecekti.
Amazon Web Services’in başarısının ilk büyük kanıtlarından biri, beklenmedik bir kaynaktan geldi: fotoğraf paylaşım sitesi SmugMug. AWS’nin ilk büyük müşterilerinden biri olan SmugMug, depolama maliyetlerinde 400.000 dolarlık bir tasarruf sağladığını açıkladı ve bu çok başarılı bir reklam oldu. Ancak, asıl büyük yenilik henüz gelmemişti.
En karlı operasyon
Yıllar geçtikçe AWS inanılmaz bir büyüme kaydetti. 2014’te 4.6 milyar dolar gelir elde eden AWS, 2015’te 7.9 milyar dolara ve 2020’de ise 45.4 milyar dolara ulaştı. Bugün, Amazon’un toplam gelirinin yaklaşık %16’sını oluştursa da, operasyonel kârının %50’sinden fazlasını tek başına sağlıyor. İki mühendisin “çılgın fikri”, artık Amazon’un tüm perakende işinden daha kârlı bir hale gelmiş durumda. Kâr marjları da bu durumu açıkça ortaya koyuyor: AWS’nin %28.3’lük operasyonel kâr marjına karşılık, Amazon Perakende’nin marjı sadece %2.4.
Bugün, AWS Netflix’ten Airbnb’ye, Uber’den milyonlarca diğer işletmeye kadar sayısız hizmeti destekliyor. Ancak belki de en etkileyici olan şey, pazar liderliği. 2023 itibarıyla, AWS küresel bulut pazarının %31’ini kontrol ediyor. Microsoft Azure %24 ile ikinci sırada gelirken, Google Cloud sadece %11’lik bir pazar payına sahip.
Cesur kararlar sektörün kaderini değiştiriyor
Sonuç olarak, Google’ın 2006’daki AWS’ye rakip olmama kararı, teknoloji tarihinin en pahalı hatası olarak nitelendirilebilir mi? Verilere baktığımızda, bu sorunun cevabı oldukça açık. O dönemde kaçırılan fırsat, bulut bilişim pazarının devasa büyüklüğü ve Amazon’un bu alandaki tartışılmaz hakimiyeti göz önüne alındığında, Google için telafisi zor bir kayıp oldu. Bu hikaye, sadece teknolojik öngörünün önemini değil, aynı zamanda beklenmedik yerlerden çıkan yeniliklerin ve cesur kararların bir şirketin ve hatta tüm bir sektörün kaderini nasıl değiştirebileceğini de gözler önüne seriyor.
Finansal hizmetlerde, AI ve GenAI, bankacılık sektörünün stratejik ufuklarını yeniden tanımlıyor. Dönüştürücü değişimin temel taşı olan Fintech entegrasyonları haline geldi. GenAI’nin yeni, orijinal içerik oluşturma kapasitesi yalnızca kademeli bir ilerleme değil. Aynı zamanda bankacılığı yenilik ve verimlilikle olgunlaşmış bir geleceğe doğru iten temel varsayımlarda bir değişikliktir.
Fintech entegrasyonları ve AI
GPT gibi dönüştürücü mimarisiyle GenAI modelleri, bilgiyi anlama odaklı AI’dan kuantum sıçraması anlamına geliyor. Bugün, bu modeller metin, görüntü, kod ve daha fazlasının mimarları ve bankacılıkta inovasyon çağını başlatıyor. Fintech entegrasyonları ile GenAI’nin stratejik dağıtımı bir trendden çok daha fazlası. Bankaların sıradan görevleri kolaylaştırırken özel hizmetler ve yenilikçi çözümler sağlıyor. Bunun için operasyonların, ürün geliştirmenin ve risk yönetiminin kapsamlı bir şekilde yeniden tasarlanmasını içeriyor.
Yapay zekanın bankacılıktaki evrimi, temel kavramlardan karmaşık, yenilikçi uygulamaların yaratılmasına doğru ilerleyerek devrim niteliğinde olmuştur. Bu süreçte Fintech entegrasyonları önemli rol oynamıştır.
Bu dönüşüm, otomatik bilgi yönetiminden yatırım araştırmalarına kadar mevcut AI uygulamalarının geniş yelpazesinde belirgindir. Her biri GenAI’nin dikkate değer ilerlemelerini ve potansiyelini vurgular. Özellikle Kuzey Amerika’daki büyük bankalar, bu yolculukta öncü oldu. Fintech entegrasyonları sayesinde inovasyona, yetenek geliştirmeye ve operasyonel şeffaflığa öncülük etmek için AI’ya önemli yatırımlar yapmıştır.
Yatırım stratejileri, dolandırıcılık tespit mekanizmalarının ve müşteri hizmetleri sohbet robotlarının geliştirilmesi de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları kapsamaktadır. Odak noktaları, AI süreçleri için NVIDIA çipleri gibi kritik donanımlar edinmek ve insan ve teknolojik kaynaklara stratejik yatırımlar yapmaktır. Ayrıca mevcut süreçleri iyileştirme amacı, yüksek etkili AI kullanım durumlarını keşfetme ve bunlardan yararlanma, potansiyel faydaları risklere karşı dengeleme ve yenilikçi prototipleri sağlam çözümlere ölçekleme hırsıyla birleşerek bu stratejik değişimi yönlendirmektedir.
Hızla gelişen iş dünyasında, teknoloji liderliği kurumsal başarıyı yönlendirmede önemli bir faktör olarak ortaya çıkmıştır. Geleneksel olarak karar alma için stratejik bir merkez olan yönetim kurulu odasının dışına çıkıyor. Dijital sınırın karmaşıklıkları ve fırsatları arasında artık teknoloji liderliğini benimsemeli. Dijital dönüşümün bu çağında, teknolojinin gücü yalnızca bir iş stratejisi değil. Sürdürülebilir büyüme ve rekabet avantajı için bir zorunluluktur.
Teknoloji liderliği için gereksinimler
Teknoloji liderliği artık BT departmanlarıyla sınırlı değil. Artık tüm liderlik ekibinin temel sorumluluğu ve yönetim kurulunun önemli bir rol oynaması. Ayrıca teknoloji, iş operasyonlarının iç içe geçtikçe, yönetim kurulu üyeleri çevik ve uyumlu kalmaya çalışıyor.
Yönetim kurulundaki teknoloji liderliği görüşmelerinde ortaya çıkan birkaç temel tema vardır. Muhtemelen en önemlisi, etkili liderliğin kalbinin stratejik uyumda yatmasıdır. Yönetim kurulları, teknolojinin iş stratejilerini nasıl etkinleştirebileceği konusunda derin bir anlayış geliştirmelidir. Bu, yalnızca ortaya çıkan teknolojilerin değerini fark etmeyi değil. Aynı zamanda bunların müşteri deneyimlerini geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini belirlemeyi de gerektiriyor. Yönetim kurulları, teknoloji girişimleri ile genel iş hedefleri arasındaki tartışmalara aktif olarak katılım sağlamalılar. Ayrıca tutarlı ve ileriye dönük bir strateji sağlamalı.
Kişisel deneyimim, yönetim kurulunu teknolojinin organizasyonda nasıl uygulanabileceğine dair pratik kullanım örneklerine daldırmanın değerini gösteriyor. Stratejik endüstri ortaklarıyla çalışmanın sıklıkla teknolojinin yeni uygulamalarının kilidini açabildiğini gördüm. Örneğin, finansal hizmetlerde, AML ve KYC süreçlerine yapay zeka uygulamak, pratik uygulamalarda kritik önemde.
Siber güvenlik çözümleri, dijital sistemlerin ve verilerin siber güvenliği için ürünler veya hizmetleri kapsıyor. Bu çözümler, güvenlik duvarları, DDoS koruması, mikro segmentasyon, hesap devralma korumasını kapsıyor. Ayrıca API güvenliği, bot yönetimi ve web uygulaması güvenliği gibi çok çeşitli güvenlik bileşenlerini içeriyor.
Ağ güvenliği çözümleri
Sürekli değişen BT güvenliği dünyasında, farklı çözümlerden oluşan bir karmaşaya güvenmek güvenlik duruşunuzu zayıflatabilir. Tehdit ortamı sürekli olarak gelişiyor. Kötü niyetli aktörler ekosisteminize saldırmak için her gün yeni yollar icat ediyor. Savunmanızı farklı güvenlik teknolojileri koleksiyonuyla oluşturmak önemli. Bunun için güvenlik ekipleriniz için genellikle kör noktalar ve kafa karışıklığıyla sonuçlanacak. Ayrıca bilgisayar korsanlarının istismar edebileceği güvenlik açıkları ve zayıflıklar olacak. BT altyapınızı, uygulamalarınızı için siber güvenliğe yönelik birleşik ve kapsamlı bir yaklaşıma ihtiyacınız var.
Ağ güvenliği, herhangi bir ağ türünü yetkisiz erişimden ve kötü amaçlı faaliyetlerden koruma uygulamasıdır. Güvenlik duvarları, antivirüs yazılımları, şifreleme ve sanal özel ağlar (VPN’ler) gibi teknolojileri içerir. Ağ güvenliği ayrıca ağları davetsiz misafirlerden korumak ve üzerlerinde depolanan verileri korumak için politikalar ve prosedürler oluşturmayı da içerir. Uygun ağ güvenliği çözümleri ile uçtan uca koruma zorunlu bir ihtiyaç diyebiliriz.
Bulut güvenliği, verileri, uygulamaları ve bulut bilişimin ilişkili altyapısını korumak için kullanılan politikalar, teknolojiler ve kontroller kümesidir. Kimlik doğrulama, veri şifreleme, güvenlik duvarları, sanal özel ağlar (VPN’ler), saldırı tespit sistemleri ve kimlik ve erişim yönetimi (IAM) sistemleri gibi hem fiziksel hem de sanal olmak üzere çeşitli güvenlik önlemlerini kapsayan geniş bir terimdir.
Google’ın ele aldığı gerçek dünya uygulamaları genellikle malzeme bilimi ile ilgili. Elektrikli otomobiller, yeni ilaçlar ve yeni enerji alternatifleri gibi uygulamalar bu çalışmalara dahil.
Google’ın tahmini, böyle bir atılımın ne zaman gerçekleşeceğine dair bir belirsizlik ortamında ortaya çıkıyor. Kuantum bilişim araştırmaları kapsamında, yatırımcıların tahminleri birkaç yıldan en az yirmi yıla kadar değişiyor.
Kuantum bilişim araştırmaları
Bilim insanları onlarca yıldır, geleneksel bilgisayarlardan binlerce kat daha güçlü makineler sunmayı vaat ediyor. Kuantum bilişim araştırmaları, aynı anda birkaç sayıyı temsil edebilen “kübitler” kullanıyor. Hükümetler ve işletmeler, kuantum bilişiminin modern siber güvenliğin yanı sıra finans ve sağlık gibi diğer alanlarda da devrim yaratma potansiyelini yakından takip ediyor.
Kuantum bilişim bazı yönlerden yapay zekaya benzer. Kuantum bilişim araştırmaları alanında, ChatGPT’nin 2022’de piyasaya sürülmesinden önce AI çoğunlukla bilim insanları tarafından anlaşılıyordu. Bilim insanları sessizce alanı hızlandırmak için çığır açan buluşlar üretiyorlard. Ancak AI’nın ticari olarak ne zaman faydalı olacağına dair kesin bir anlayış yoktu. Nvidia’dan Jensen Huang, kuantum hesaplamanın beş yıldan çok daha uzakta olduğunu söyledi. Ocak ayında Las Vegas’taki CES ticaret fuarında analist etkinliğinde Huang önemli açıklamalar yaptı. Kuantum bilgisayarların pratik kullanımlarının yaklaşık 20 yıl uzakta olduğunu öngördü.
Huang’ın yorumları, bir avuç kuantum hesaplama hissesinden yaklaşık 8 milyar dolarlık piyasa değerini söküp attı. Google’ın Aralık ayında yeni çipleriyle bu alandaki önemli bir zorluğun üstesinden geldiğini duyurmasıyla sektör ivme kazandı. Kuantum bilişim araştırmaları hız kazanmış oldu. Google, 2012’den beri kuantum hesaplama programı üzerinde çalışıyor ve birkaç kuantum çipi tasarladı ve üretti. Google, kuantum işlemcileri kullanarak, klasik bir bilgisayarın evrenin tarihinden daha uzun zaman alacağı bir hesaplama sorununu dakikalar içinde çözmeyi başardığını söyledi.
Jeff Bezos’un desteklediği Michigan merkezli bir girişim, şeklini kelimenin tam anlamıyla değiştiren bir elektrikli araç tanıttı. Slate Auto, 2022’deki kuruluşundan bu yana, Kaliforniya genelinde bir dizi kamuflajlı prototipi stratejik olarak test etti ve 24 Nisan’da Long Beach Havaalanı’nda resmi ürün tanıtımı öncesinde beklenti yarattı. Bezos destekli girişim, kısa sürede büyük ilgi topladı.
Bezos destekli girişim Blank Slate modelini duyurdu
Şirketin “Blank Slate” olarak adlandırılan temel modeli yaklaşık 25.000 dolara satılıyor. Slate, alıcıları araçlarını “Biz Yaptık. Siz Üretin” sloganıyla özelleştirmeye teşvik ediyor. Otomotiv meraklıları ve gazeteciler, Venice ve Long Beach’te aracın birden fazla gizli versiyonunu gördüler. Bunlar arasında sağlam iki kapılı bir pikap ve hatchback tarzı bir SUV de vardı. Bezos destekli girişim ayrıca, bir araç “Rockabye Rides” markasıyla anıldı ve bu da yaklaşan Slate etkinliği için bir geri sayım sayfasına yol açtı.
Slate, yatırımcılara vizyonunu “Transformers” tarzı bir anlatım kullanarak sundu. Sunumları, aracın modüler tasarımını sergileyen, genel bir kamyonun sorunsuz bir şekilde farklı konfigürasyonlara dönüştüğü dramatik bir demo içeriyordu. Bu cesur konsept, Bezos destekli girişimin 100 milyon doların üzerinde fon toplamasına yardımcı oldu ve Guggenheim Partners CEO’su Mark Walter’ı yönetim kuruluna getirdi.
Söylentilere rağmen Slate, tüm teknik özellikleri ve iç detayları sıkı bir şekilde gizli tuttu. Yine de araç, kariyerinde gördüğü “en eşsiz yeni araç” olarak adlandırdığı deneyimli otomotiv gazetecisi David Tracy üzerinde kalıcı bir izlenim bıraktı.
Slate, ayrıca şekil değiştiren EV için tam vizyonunu açıklamayı planlıyor ve “Transformer” itibarına yakışır şekilde yenilikçi, özelleştirilebilir bir tasarımla elektrikli araç pazarında oyunun kurallarını değiştiren bir şirket olarak kendini konumlandırıyor. Aynı zamanda erişilebilir ve geleceğe dönük olmayı da sürdürüyor. Bezos destekli girişim, bu hedeflerini gerçekleştirme yolunda emin adımlarla ilerliyor.
Türkiye merkezli dijital finans platformu Ozan SuperApp, içerik üreticileri, freelancer’lar ve yapay zeka temelli araçlarla çalışan kullanıcıları hedefleyen yeni bir destek programı başlattı. ChatGPT, Canva, Envato, Grammarly ve Figma gibi küresel çapta kullanılan dijital platformlarda yapılan harcamalara yüzde 25’e varan nakit iade (cashback) imkanı sunuluyor.
Ozan SuperApp, yüzde 25’e varan cashback imkanı sunuyor
Yeni kampanya ile dijital araçları profesyonel veya bireysel üretim süreçlerinde kullanan kullanıcılar, Ozan SuperCard üzerinden gerçekleştirdikleri harcamalarla her ay önemli oranlarda iade alabiliyor. Özellikle yapay zeka destekli üretim sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte bu tür araçlara yönelik erişim, içerik üreticileri ve girişimciler açısından temel ihtiyaç haline geldi. Ozan’ın sunduğu cashback sistemi, bu ihtiyacı doğrudan karşılayan bir çözüm olarak öne çıkıyor.
Kampanyaya göre, ChatGPT Plus aboneliğini Ozan SuperCard ile ödeyen kullanıcılar, aylık 140 TL’ye varan nakit iade alabiliyor. Canva, Envato, Grammarly ve Figma gibi popüler araçlar da bu kampanya kapsamına dahil edildi. Cashback oranları harcama yapılan platforma göre değişmekle birlikte, %10 ile %25 arasında değişiyor.
Ozan kullanıcıları yalnızca üretim süreçlerinde değil, aynı zamanda günlük yaşamda da bu avantajlardan faydalanabiliyor. YouTube Premium ve Netflix gibi dijital eğlence platformları da kampanyaya dahil edilerek, öğrenim ve üretim süreçlerinin yanı sıra kullanıcıların molalarına da katkı sağlanıyor.
Ozan Elektronik Para CPO’su Cenk Küçükiravul, kampanya hakkında yaptığı açıklamada, dijital araçların günümüz dünyasında yalnızca yardımcı unsurlar değil, aynı zamanda başarıyı şekillendiren temel bileşenler haline geldiğini vurguladı. Küçükiravul, “Yapay zekâ ve dijital üretim platformları iş dünyasının vazgeçilmez parçaları haline geldi.
Biz de bu dönüşüm sürecinde kullanıcılarımızın yanında yer alarak Türkiye’de ilk kez bu alanda yüzde 25’e varan cashback imkânı sunuyoruz” dedi. Ayrıca, bu kampanyanın yalnızca üretimi değil, ilhamı ve yaratıcılığı da desteklediğini belirterek, sistemin zamanla daha fazla dijital platformu kapsayacak şekilde genişletileceğini aktardı.
Ozan SuperApp’in bu hamlesi, Türkiye’de dijital üreticilere yönelik doğrudan maddi destek sağlayan ilk uygulama olarak öne çıkıyor. Girişimcilerden öğrencilere kadar geniş bir kullanıcı kitlesi, bu destekle birlikte hem bütçelerini koruyabiliyor hem de küresel ölçekte rekabet gücünü artırabilecek dijital araçlara daha erişilebilir şekilde ulaşabiliyor.
Yapay zeka inovasyonu benzeri görülmemiş bir hızla ivme kazanıyor. Microsoft Copilot Studio, en iyi yapay zeka ilerlemelerini ölçekte iş zorluklarını çözmek için oluşturulmuş bir platforma entegre ederek ön saflarda yer alıyor. Daha önce, aracılar için derin akıl yürütme yeteneklerini, model bağlam protokolü (MCP) desteğini ve Copilot Studio’da aracı akışlarının genel kullanılabilirliği tanıtıldı.
RPA iş süreçleri
Microsoft, Copilot Studio’ya erken erişim araştırma önizlemesi aracılığıyla bilgisayar kullanımının geldiğini duyurdu. Bu yeni özellik, Copilot Studio aracılarınızın web sitelerini ve uygulamalarını araç olarak ele almasını sağlıyor.
Copilot Studio’da, üreticiler Edge, Chrome ve Firefox dahil olmak üzere masaüstü ve tarayıcı uygulamalarında kullanıcı arayüzlerinde görevleri otomatikleştiren aracılar oluşturabiliyor. Ayrıca, Microsoft tarafından barındırılan altyapıda çalışıyor. Bu da kuruluşların kendi sunucularını yönetmelerine gerek olmadığı anlamına geliyor. Kurumsal veriler Microsoft Cloud sınırları içinde kalır ve Frontier modelini eğitmek için kullanılamıyor. Bu, kuruluşunuzun dağıtımı hızlandırmasına, bakımı azaltmasına ve altyapı maliyetlerini düşürmesine yardımcı olur.
Otomatik veri girişi: İşletmenin büyük miktarda veriyi merkezi sisteme girmesi gereken senaryoyu hayal edin. Bilgisayar kullanımı bu süreci otomatikleştirebiliyor. Ayrıca manuel çabayı azaltabiliyor ve hataları en aza indirebiliyor.
Pazar araştırması: Pazarlama ekipleri, analiz için çeşitli çevrimiçi kaynaklardan pazar verilerinin toplanmasını otomatikleştirmeyi istiyor. Bu amaçla bu araçtan yararlanabilyor. Ayrıca manuel müdahaleye gerek kalmadan değerli içgörüler sağlayabiliyor.
Fatura işleme: Finans departmanları için araç, faturalardan veri çıkarma ve muhasebe sistemlerine girme işlemlerini otomatikleştirebiliyor. Böylece tüm faturalama sürecini kolaylaştırabiliyor ve manuel hataları azaltabiliyor. RPA iş süreçleri bu şekilde birden fazla uygulamayla kolaylık sağlıyor.
Datadog, yapay zeka destekli gözlemlenebilirlik girişimi Metaplane’i satın aldı. Bulut izleme ve güvenlik platformu Datadog, yapay zeka destekli veri gözlemleme girişimi Metaplane’i satın aldığını duyurdu. Anlaşmanın finansal şartları açıklanmadı.
Datadog, bir basın bülteninde, anlaşmanın ilgili ürünlerin lansmanına dayanarak veri gözlemlenebilirliğine doğru genişlemesini “hızlandırdığını” söyledi. Metaplane, yeniden markalanmış “Metaplane by Datadog” teklifiyle mevcut ve yeni müşterilerini desteklemeye devam edecek.
Datadog yapay zeka stratejisini ilerletiyor
Datadog Başkan Yardımcısı Michael Whetten bir bildiride: “Gözlemlenebilirlik artık yalnızca geliştiriciler ve BT ekipleri için değil; giderek daha karmaşık ve iş açısından kritik iş akışlarını yönettikleri için artık veri ekiplerinin günlük sorumluluklarının temel bir parçası. Bu karmaşıklık, daha fazla işletme AI uygulamaları dağıttıkça daha da belirginleşecek. Datadog, uygulamalar ve veriler arasında gözlemlenebilirliği birleştirerek kuruluşların güvenilir AI sistemleri oluşturmasına yardımcı olacak” dedi.
MIT mezunu Kevin Hu, eski HubSpot mühendisi Peter Casinelli ve eski Appcues geliştiricisi Guru Mahendran, Metaplane’i 2020 yılında kurdu. Başlangıçta şirketi, firmaların verilerini analiz ederek müşteri kaybını önleyen bir “müşteri başarısı” ürünü olarak piyasaya sürdüler, ancak Y Combinator’ı geçtikten ve pandemi vurduktan sonra Metaplane yön değiştirdi ancak veri analitiğine odaklı araçlar geliştirmeye devam etti.
Metaplane, öncelikle geçmiş meta veriler üzerinde eğitilmiş anormallik algılama AI modellerini kullanarak verileri izler. Bir veri ambarında (raporlama ve veri analizi için kullanılan sistemler) soyağacı oluşturmaya çalışır ve paydaşları seçtikleri araç (örneğin Slack, PagerDuty vb.) aracılığıyla sorunlar hakkında bilgilendirir. Kullanıcılar bu araçlardan herhangi bir uyarıyı beklenen bir değişiklik veya başka bir şey olarak işaretleyebilir ve Metaplane’in sistemi zamanla öğrenecektir.
Metaplane şimdiye kadar Khosla Ventures, Y Combinator, Flybridge Capital Partners, Vercel CEO’su Guillermo Rauch ve HubSpot CTO’su Dharmesh Shah gibi yatırımcılardan toplamda 22,2 milyon dolar topladı. Ocak 2023 itibarıyla Boston merkezli girişimin yaklaşık 10 çalışanı vardı. Hu bir bildiride: “Metaplane’deki misyonumuz, şirketlerin işlerini güçlendiren verilere olan güveni sağlamalarına yardımcı olmaktır. Datadog ile güçlerimizi birleştirmek, veri ekiplerini ve yazılım ekiplerini birbirine yakınlaştırırken, on binlerce şirkete daha veri gözlemlenebilirliği getirmemizi sağlıyor” dedi.
Tarifeler, ticaret savaşları ve ticaret kesintileri, tedarik zincirlerini iş dünyasının ön saflarına taşıdı. Birdenbire, tedarik zinciri riski, görünürlük ve dayanıklılık gibi kavramlar iş dünyasında gündem haline geldi.
Dijital tedarik zinciri
Tedarik zincirlerini sürekli kılmak için yatırım yapan kuruluşlar bu değişikliklere daha iyi hazırlanmışlardı. Böylelikle bu çabaların karşılığını aldılar. Harcamalar, “dijital tedarik zinciri”ni destekleyen teknolojilere ve bunu mümkün kılan süreçlerin oluşturulmasına gitti. Tipik bir tedarik zincirinde, mal akışı bir ürünün tasarlanmasını, hammaddelerin ve parçaların kaynaklanmasını ve tedarik edilmesini, ürünün üretilmesini, talebin tahmin edilmesini, nihai ürünün nasıl pazarlanacağının planlanmasını, siparişlerin alınmasını, lojistik ve satış kanallarının düzenlenmesini ve ardından müşterilere siparişleri hakkında görünürlük sağlanmasını içerir.
Öğeler doğrusal olarak hareket etme eğilimindedir ve her adım bir öncekine bağlıdır. Kavramsal olarak basit olsa da, tedarik zincirlerine yönelik doğrusal teknoloji öncesi yaklaşım bir hayli zor. Özellikle, süreçteki her adımın beklendiği gibi performans göstermesine bağlıdır. Zincir boyunca bir alt montajcı veya nakliyeci tarafından gerçekleştirilmeyen performans, günler veya haftalarca keşfedilemeyebiliyor. Sonuç genellikle kaçırılan son tarihler ve mutsuz müşterilerdir.
Dijital bir tedarik zinciri ise, zincirin işleyişine dair önemli ölçüde daha fazla görünürlük sağlar. Tedarikçi performansının ve müşteri ihtiyaçlarının eklenen neredeyse gerçek zamanlı görünürlüğü, tedarik zinciri sahiplerinin daha fazla tedarikçiyle daha karmaşık ilişkiler geliştirmesine olanak tanır. Böylece kendilerini çoğu kesinti kaynağına karşı korurlar. Dijital tedarik zincirleri daha müşteri odaklıdır ve talep karşılamada günümüzün üç mükemmellik sütununu karşılamayı hedefler: hız, kişiselleştirme ve seçim.
Bunun pratikte ne anlama geldiği, bir organizasyonun neyi başarmaya çalıştığına bağlıdır. Ancak nihai oyununda, dijital bir tedarik zinciri dahili sistemleri ve verileri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış harici bilgilerle bütünleştiriyor. Tedarikçilerle iki yönlü paylaşım ve tüm paydaşlar için tedarik zincirine tam görünürlük vardır . Yeni teknolojiler, tahminler ve gerçek zamanlı eylemler için verileri topluyor, izliyor ve analiz ediyor.
Mikroservis mimarisi, ‘mikroservisler’ olarak da bilinir. Yazılımı uzmanlaşmış işlevlere ve ayrıntılı arayüzlere sahip modüllere ayıran bir geliştirme yöntemi sağlıyor. Son birkaç yılda, kuruluşlar DevOps ve sürekli test süreçlerini benimsedikçe mikro hizmetler daha popüler oldu. Amazon, eBay, Netflix, PayPal, Twitter ve Uber gibi önde gelen çevrimiçi şirketler monolitik mimarileri bırakıp mikro hizmetlere geçti. Mikro servis mimarisi bu bağlamda önemli rol oynamaktadır.
Mikro servis mimarisi
Monolitik mimari, büyük, otonom birimler olarak oluşturulmuş uygulamalardan oluşur. Bu tür uygulamalar kolayca değiştirilemez çünkü tüm sistem yoğun bir şekilde birbirine bağlıdır. Kodda yapılacak en ufak değişiklik yazılımın tamamen yeni bir sürümünün oluşturulmasını ve dağıtılmasını gerektirebiliyor. Monolitik uygulamaların ölçeklenmesi de zordur çünkü belirli bir işlevi ölçeklemek tüm uygulamayı ölçeklemeyi gerektirir.
Mikroservisler, yazılım geliştirmeye modüler bir yaklaşım benimseyerek monolitik mimarinin bu sorunlarını ele alır. Basitçe ifade etmek gerekirse, mikroservisler uygulamaları birden fazla bireysel, birbirine bağlı servisin bir kombinasyonu olarak yeniden tasarlar. Her servis özel bir süreci çalıştırır ve bağımsız olarak dağıtılıyor. Böylelikle gerektiğinde, servisler farklı teknikler kullanarak verileri depolayabiliyor. Ayrıca işleyebiliyor ve diğer programlama dillerinde yazılabiliyor. Mikro servis mimarisi bu noktada büyük avantajlar sunar.
Monolitik bir uygulamada, tüm süreçler birbirine büyük ölçüde bağımlıdır ve tek bir hizmet olarak çalışır. Böyle bir mimaride, herhangi bir sürecin bant genişliğine olan talebin artması gerekiyor. Bu, tüm mimarinin ölçeklendirilmesi gerektiği anlamına gelir. Mikro servis mimarisi bu sorunu ortadan kaldırır.
Monolitik bir uygulamada tüm kod aynı tabanda birlikte dağıtıldığından, özellikle kod tabanı boyut ve karmaşıklık açısından genişledikçe, özelliklerin eklenmesi veya geliştirilmesi karmaşık bir süreç haline gelir. Ek olarak, monolitik uygulamalar arızaya karşı hassas olabiliyor. Bunun nedeni, tek bir işlem çökerse sıkı bir şekilde birbirine bağımlı işlemlerin kolayca etkilenmesi.
Tüm bunlar deney yapmayı kısıtlıyor ve işletmelerin akışkan ve duyarlı kalmasını zorlaştırabiliyor; bu da onları son derece dinamik, müşteri odaklı bir pazarda dezavantajlı konuma düşürebiliyor. Mikroservisler, büyük uygulamaların bağımsız olarak çalışan daha küçük parçalara bölünmesine olanak tanır. Her ‘parçanın’ kendi sorumlulukları vardır ve diğer bileşenlerin ne yaptığına bakmaksızın bunları yerine getirebilir. Mikro servis mimarisi, kullanıcı isteklerini karşılamak için bu parçaların toplu hizmetlerini çağırır.
Yandex Türkiye, yapay zeka destekli bulma motoru Yazeka’ya getirdiği yeni özellikleri duyurdu. Yapay Zeka destekli bulma motoru Yazeka, yeni geliştirmeler ile metinsel sonuçları görsel yanıtlarla destekleyerek arama deneyimini daha da güçlendirdi. Yazeka çatısı altında gerçekleştirilen Yandex Maps ve Yandex Arama entegrasyonuyla ise Yandex Maps’te 250.000’in üzerinde konuma yapay zekayla özet bilgiler oluşturuldu.
Türkiye’yi daha iyi tanıyan ve daha iyi tanıtan yapay zeka! Yandex Arama’nın Lider Ürün Yöneticisi Fidan Derafshi yapay zeka destekli bulma motoru Yazeka’ya eklenen yeni özellikleri ve Yandex’in Türkiye’ye yatırım planlarını Techinside’a açıkladı.
Yandex Arama Ürün YöneticisiRufat Mirza konuya ilişkin yaptığı açıklamada, Yandex’in Türkiye’deki stratejisinin dört temel unsur üzerinden tanımladı. Bu unsurların ilkinin, tüm dijital ekosistemi bir araya getiren yapay zekâlı bulma motoru Yazeka olduğunu belirtirken; ikinci unsurun ise bulma motorundan harita hizmetlerine kadar uzanan entegre Yandex ekosistemi olduğuna dikkat çekti.
Yandex’in küresel oyuncularla rekabet stratejisinde Türkçe’ye, kültürel öğelere ve kullanıcıların ihtiyaçlarına odaklandığına vurgu yapan Mirza, “Biz Yandex Türkiye olarak, çoğu şirketin genel geçer yaklaşımından farklı olarak yerel unsurlara oldukça önem veriyoruz” dedi.
Görseller, videolar, video özetleri ve daha fazlası
Gerçekleştirilen çalışmalar odağında Yazeka’ya entegre edilen yeni görsel ve video özelliklerinin detaylarını da paylaşan Mirza, gelişmiş problem çözme özelliklerine sahip olan Yazeka’nın artık sadece özet yanıtlar vermekle kalmadığını, bunları görsellerle de desteklediğini ve bu sayede kullanıcıların derinlemesine araştırma ve beceri geliştirme deneyimlerinin en üst düzeye çıkarıldığını ifade etti.
Bu geliştirmelerin Yazeka’nın çok daha ilgi çekici ve işlevsel olmasını sağladığını da vurgulayan Mirza, “Yazeka’nın verdiği yanıtların kalitesi yapay zekanın seçtiği görsellerle daha da artırıldı. Örneğin, ders anlatımlarında ve yemek tariflerinde sağlanan videolar sadece metinle yapılabileceklerin çok ötesine geçiyor. Benzer şekilde, görseller yapay zekanın yanıtlarını görselleştirerek talimatları daha anlaşılır hale getiriyor. Bu geliştirmeler sayesinde Yazeka’nın yanıtlarını çok daha ilgi çekici ve yararlı hale getirmeyi başardık. Ayrıca, Yazeka’nın yanıtlarına video özetleme özelliğini de entegre ettik. Böylece, gerekli durumlarda yanıtlara bilgilendirici video özetleri ekleyebiliyoruz.” dedi.
Yeni güncellemeler kapsamında Yazeka, daha karmaşık sorunlara daha fazla seçenek sunarken açıklayıcı ve faydalı ipuçlarıyla kullanıcıları aradıkları sonuca yönlendiriyor. Böylece kullanıcılar sınırsız sayıda sorgu arasında kaybolmak yerine doğrudan aradıkları hedefe yönelebiliyor.
Yazeka 250.000’in üzerinde konumu yapay zekayla tanıtılıyor
Yandex’in sunduğu yeni deneyime ilişkin görüşlerini paylaşan Yandex Arama’nın Lider Ürün Yöneticisi Fidan Derafshi ise Yazeka ile Yandex Maps’in entegrasyonu sayesinde ortaya çıkan yerel kullanım özelliklerini şöyle aktardı:
“Yazeka çatısı altında gerçekleştirilen Yandex Maps ve Yandex Arama entegrasyonu, bu ürünlerin birbirlerini desteklemesiyle büyük bir sinerji yarattı. Bu yaklaşım birbirinden bağımsız olan geleneksel web servislerinden, tamamen bağlantılı ve yapay zeka destekli bir dijital ekosisteme geçişi yansıtıyor. Dahası, Yandex Maps’te artık 250.000’in üzerinde konumun yapay zekayla oluşturulmuş özet bilgiler yer alıyor. Son eklenen bu özellik, kullanıcılara İstanbul’un simgelerinden biri olan Galata Kulesi’nden Manisa’daki Sardes Antik Kenti’ne kadar görülmesi gereken turistik yerlerin görüntülerini sunarak kullanıcıları Türkiye’yi keşfetmeye teşvik ediyor.
Nvidia, Windows’taki G-Assist AI asistanını oyun ve sistem ayarlarını optimize etmenin ötesine taşıyacak şekilde güncelliyor. G-Assist, geçen ay öncelikle PC oyunlarını iyileştirmeye odaklanan bir sohbet robotu olarak piyasaya sürüldü, ancak artık eklenti desteği alıyor, böylece AI asistanını Spotify’ı kontrol edecek, bir yayıncının Twitch’te canlı yayın yapıp yapmadığını kontrol edecek ve stok veya hava durumu güncellemelerine bakacak şekilde genişletebilirsiniz.
Nvidia G-Assist AI özellikleri
Yeni ChatGPT tabanlı G-Assist eklenti oluşturucusu, geliştiricilerin ve meraklıların Nvidia’nın AI asistanı için özel işlevler oluşturmasına olanak tanıyor. G-Assist, harici araçlara bağlanabilecek ve API’leri kullanarak Nvidia’nın şu anda sunduğu yetenekleri genişletebilecek. Nvidia, G-Assist tarafından derlenip kullanılabilen örnek eklentileri GitHub’da yayınladı:
Spotify — eller serbest müzik ve ses kontrolü
Google Gemini — G-Assist’in bulut tabanlı karmaşık görüşmeler için Gemini’yi çağırmasına olanak tanır.
Twitch — Bu eklentiyi, “Hey, Twitch, [yayıncı] canlı mı?” gibi sesli komutlarla bir yayıncının canlı yayında olup olmadığını kontrol etmek için kullanabilirsiniz.
Çevresel Kontroller — Logitech G, Corsair, MSI ve Nanoleaf aygıtlarında RGB aydınlatmasını veya fan hızını değiştirin.
Stok Kontrol Cihazı — gerçek zamanlı hisse senedi fiyatları sağlar.
Hava Durumu Güncellemeleri — herhangi bir şehirdeki güncel hava koşullarını sağlar.
Bu eklentilerin hepsi Nvidia’nın RTX GPU’larında küçük bir dil modeli kullanarak yerel olarak çalışır ve geliştiriciler kendi özel eklentilerini GitHub aracılığıyla paylaşabilirler. G-Assist, asistan işlevleri ve ses yetenekleri için yaklaşık 10 GB alan gerektiren yerel bir küçük dil modeli kullanır. AI asistanı çeşitli RTX 30, 40 ve 50 serisi masaüstü GPU’larında çalışır, ancak en az 12 GB VRAM’e sahip bir karta ihtiyacınız olacak.
G-Assist’i denemek veya bir eklenti oluşturmak istiyorsanız, uygulama Nvidia’nın Windows için ana uygulamasının isteğe bağlı bir parçası olarak mevcut.
Google, Chrome tarayıcısında üçüncü taraf çerezlerinin nasıl çalıştığına dair hiçbir değişiklik yapmayacak. Google Gizlilik Sandbox Başkan Yardımcısı Anthony Chavez, şirketin “Chrome’da kullanıcılara üçüncü taraf çerez seçeneği sunma konusundaki mevcut yaklaşımını sürdürme kararı aldığını” duyurdu. Ayrıca, kullanıcıların reklamverenler tarafından izlenmekten vazgeçmelerine olanak tanıyan “üçüncü taraf çerezleri için yeni bir bağımsız istem” de yayınlamayacak. Google, bir federal yargıcın çevrimiçi reklamcılıkta yasadışı bir tekele sahip olduğuna karar vermesinden birkaç gün sonra duyurdu.
Google üçüncü taraf çerezleri için aynı stratejiye devam edecek
Şirket başlangıçta, web’i daha güvenli ve özel hale getirmeyi amaçlayan Gizlilik Koruma Alanı girişiminin bir parçası olarak 2022’de üçüncü taraf izleme çerezlerini aşamalı olarak kaldıracağını duyurdu. Ancak bir dizi gecikme ve düzenleyici engel nedeniyle planlanan kullanımdan kaldırma 2024’e ve ardından tekrar 2025’e ertelendi.
Geçtiğimiz yıl, Google nihayetinde üçüncü taraf çerezlerini öldürmeyeceğine ve bunun yerine “insanların web taramalarında geçerli olacak bilinçli bir seçim yapmalarını sağlayan yeni bir Chrome deneyimi” sunacağına karar verdi. Bu yeni deneyim gelmiyor. Chavez yeni duyurusunda, Gizlilik Sandbox girişiminin başlamasından bu yana çok şey değiştiğini ve Google’ın kararını verirken insanların taramalarını güvence altına alan gizliliği artıran teknolojilerdeki yeni gelişmeleri dikkate aldığını söyledi.
Üçüncü taraf çerezlerini Chrome’dan kaldırma planlarının hepsini sonlandırmasına rağmen Google, Gizlilik Koruma Alanı girişimini canlı tutacak. Chavez, bu yılın ilerleyen zamanlarında IP Koruması’nı başlatmak gibi Chrome’un gizli modunda izleme korumalarını geliştirmeye devam edeceğini ve Güvenli Tarama, Güvenlik Kontrolü ve yerleşik parola korumaları gibi özellikler üzerinde çalışmaya devam edeceğini söyledi.
Yapay zeka (YZ) bir araçtan gerçek bir asistana dönüşürken, iş yerindeki rolü genişliyor ve işletmelerin çalışma biçimini kökten değiştiriyor. Microsoft’un son araştırması, talep üzerine istihbarat gereksinimlerinin YZ ajanları ve insanlardan oluşan hibrit ekipler tarafından yönetildiği Frontier Firm olarak bilinen yeni bir yapay zeka organizasyon türünü tanımlıyor.
Yapay zeka organizasyon ile verimlilik sağlıyor
Microsoft, 31 ülkeden 31.000 çalışanın anket verilerini, Microsoft 365 üretkenlik sinyallerini, LinkedIn işe alım ve işgücü eğilimlerini ve uzman görüşlerini bir araya getirerek çalışanlara ve iş liderlerine çalışma ortamına ilişkin kapsamlı bir görünüm sağlayan 2025 Çalışma Eğilimi Endeksi Yıllık Raporunu yayınladı.
Bu yılki raporun odak noktası, araştırmacıların AI çağında iş yapısının nasıl olacağını keşfetmelerine yardımcı olan bir Sınır Firması kavramıdır. Beklendiği gibi, bugünden farklılıklar çok büyüktür. Yine de rapor her yapay zeka organizasyon’un önümüzdeki iki ila beş yıl içinde bir Sınır Firması olma yolculuğunda olacağını buldu. Microsoft’ta İşin Geleceği Araştırmacısı Alexia Cambon: “Bu egzersizi bir ekip olarak yaptık, şöyle düşündük: Bugün başlıyor olsaydık, bu iş tarihinin ilk günüydü, öncesinde hiçbir tarih yoktu, işi nasıl tasarlardık? İşin nasıl yapılması gerektiği konusunda ne kadar çok varsayımımız olduğunu görünce şaşırdık” dedi.
Rapor, bir yapay zeka organizasyon’un Frontier Firma’ya dönüşümü için üç aşama tanımlıyor. İlk aşama, çalışanların daha verimli çalışmak için asistanlarla etkileşim kurmasını içeriyor. 2. Aşamada, insanlar daha çok “dijital meslektaş” işlevi gören, görevleri insan yönetimi altında gerçekleştiren ve zamanlarını boşaltan yapay zeka ajanlarını kullanıyor. Raporda, kuruluşlarda yapay zekanın uygulanmasıyla elde edilen gerçek üretkenlik artışları belirlendi ve bunların en büyüğü kapasite açığının kapatılması oldu. Küresel iş gücünün %80’i, hem çalışanlar hem de liderler olmak üzere, yapılacak çok fazla işi olduğunu ancak bunları yapmak için yeterli zamanları veya enerjileri olmadığını bildiriyor. Yapay zeka organizasyon konseptinin, bu durumu iyileştirme potansiyeli var.
OpenAI neden Cursor’ı satın almak istedi ancak hızla büyüyen Windsurf’ü tercih etti. Şirkete yakın bir kaynak yaptığı açıklamada, yapay zeka kodlama asistanı Cursor’ın üreticisi Anysphere’in o kadar hızlı büyüdüğünü, hatta OpenAI’ya bile satılamayacağını söyledi. OpenAI şirket olarak planlarına hızla uyum sağlamak istiyor.
OpenAI şirket satın alımlarıyla büyüme
Cursor, en popüler AI destekli kodlama araçlarından biri ve geliri astronomik olarak büyüyor. Başka bir kaynağa göre her iki ayda bir ortalama olarak iki katına çıkıyor. Anysphere’in mevcut ortalama yıllık tekrarlayan geliri yaklaşık 300 milyon dolar. Şirket, ChatGPT üreticisi Cursor’a yaklaştıktan sonra OpenAI ile erken satın alma görüşmelerinden çekildiğini şirkete yakın iki kaynak doğruladı ve CNBC daha önce bildirdi. Bu kaynaklardan birine göre Anysphere ayrıca şirketin dikkate almadığı başka satın alma teklifleri de aldı. OpenAI şirket, doğru satın alımlarla stratejilerini belirliyor.
Şirkete yakın iki kişi, Cursor’un girişimin bağımsız kalmak istemesi nedeniyle teklifleri reddettiğini söyledi. Bunun yerine, Anysphere yaklaşık 10 milyar dolarlık bir değerlemeyle sermaye artırmak için görüşmelerde bulundu. Windsurf nispeten daha küçük bir şirket olsa da, Şubat ayındaki 40 milyon dolarlık ARR’den yaklaşık 100 milyon dolar daha yüksek. Windsurf geliştirici topluluğu arasında da popülerlik kazanıyor ve kodlama ürünü eski kurumsal sistemlerle çalışmak üzere tasarlandı. OpenAI şirket ve Windsurf arasındaki anlaşmaların detaylarını paylaşmayı reddetti.
OpenAI’nin büyüme niyeti, muhtemelen Google’ın Gemini ve Çin’in DeepSeek gibi rakiplerinin temel modellere erişim konusunda fiyat baskısı oluşturması nedeniyle bir sonraki büyüme alanlarına yönelmesinden kaynaklanıyor. Ayrıca, Anthropic ve Google yakın zamanda kodlama kıyaslamalarında OpenAI’nin modellerinden daha iyi performans gösteren AI modelleri yayınladılar ve bu da onları giderek geliştiriciler için tercih edilen bir seçenek haline getirdi. OpenAI şirket bu rekabet koşullarında gücünü korumaya çalışıyor.
Avrupa Birliği düzenleyicileri, Apple ve Meta’nın dijital ekonomide rekabeti artırmayı amaçlayan yeni bir yasayı ihlal ettikleri için cezalandırılan ilk şirketler olduğunu söyledi. Bu, teknoloji devlerinin bir dizi düzenleyici aksaklıktan sonuncusuydu.
AB Dijital Rekabet Yasası birçok teknoloji şirketini etkiliyor
Apple, 2022’de kabul edilen Dijital Piyasalar Yasası’nı ihlal ettiği için 500 milyon Euro (570 milyon dolar) para cezasına çarptırılırken, Meta ise 200 milyon Euro (230 milyon dolar) para cezasına çarptırıldı. AB Dijital Rekabet Yasası, büyük teknoloji şirketlerinin, kullanıcılar ve işletmelere tek taraflı olarak gereklilikler getirebilen dijital kapıcı konumlarını kötüye kullanmalarını engellemeyi amaçlıyor.
27 ülkeden oluşan bloğun yürütme organı olan Avrupa Komisyonu’na göre Apple, uygulama geliştiricilerinin müşterilerle satışlar ve diğer teklifler hakkında nasıl iletişim kurabileceklerini kısıtlayarak AB Dijital Rekabet Yasası’nı ihlal etti. Meta, kullanıcıları kişisel verilerinin reklam hedeflemek için kullanılmasına izin vermeye veya Facebook ve Instagram’ın reklamsız sürümleri için abonelik ücreti ödemeye zorlayan bir “rıza veya ödeme” sistemi uygulayarak bunu ihlal etti.
ABD ve Avrupa Birliği ticaret, tarifeler ve Ukrayna’daki savaş konusunda çekişirken, AB Dijital Rekabet Yasası kapsamındaki cezalar dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinin piyasa gücünü ele alma konusunda bir fikir birliği olduğunu gösterdi. Teknoloji devleri, iletişim, ticaret, bilgi ve daha fazlası için gerekli olan ürün ve hizmetlerin sahipleri olarak trilyonlarca dolarlık hisse değeri biriktirdiler.
ABD’de Google, arama ve reklamcılık işindeki gücünü kötüye kullandığı için geçen yıl iki büyük antitröst yenilgisi aldı. Meta, satın almalar yoluyla rekabeti ezdiği suçlamalarıyla Washington’da yargılanıyor. Amazon ve Apple da ABD antitröst davalarıyla karşı karşıya.
Avrupalı yetkililer, kararların Amerika Birleşik Devletleri ile ticaret müzakereleriyle hiçbir ilgisi olmadığını söyledi, ancak Trump yönetiminin nasıl tepki vereceği belirsiz. Şubat ayındaki bir Beyaz Saray yazısında, yetkililerin, AB Dijital Rekabet Yasası veya yasadışı çevrimiçi içerik ve dezenformasyonu engellemeye odaklanan bir yasa olan Dijital Hizmetler Yasası kapsamında Amerikan teknoloji şirketlerini hedef alması durumunda misilleme yapmayı düşünecekleri söylendi.
Meta, karara itiraz etme olasılığının yüksek olduğunu belirterek, bunun Amerikan şirketlerine yönelik bir saldırı olduğunu ve hizmetlerine yüksek vergiler uygulanması anlamına geldiğini söyledi.
