Araştırma Şok Etti: Zayıf Veri Altyapısı GenAI Projelerinin %95'ini Çökertiyor

Generative Yapay Zeka (GenAI) projelerine yapılan devasa yatırımlara rağmen, şirketlerin büyük bir çoğunluğunun bu projelerden beklenen ölçülebilir yatırım getirisini (ROI) alamadığı ortaya çıktı. TechNewsWorld'de yayımlanan bir analize göre, sorun algoritmaların kalitesinde değil, yapay zekanın beslendiği temel veri altyapısının zayıflığında yatıyor.

Milyarlarca Dolarlık Yatırımın Getirisi Sıfır

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) tarafından yapılan bir araştırmaya atıfta bulunan haber, ABD şirketlerinin GenAI'a tahmini 30-40 milyar dolar yatırım yapmasına rağmen, projelerin %95'inin ölçülebilir bir geri dönüş sağlayamadığını ortaya koydu.

Yatırım Getirisini Engelleyen 3 Temel Sorun

Uzmanlara göre, GenAI projelerinin pilot aşamasından öteye geçip, kâr getiren üretime dönüşmesini engelleyen temel teknik sorunlar, özellikle depolama (storage) alanında yoğunlaşıyor:

1. Parçalanmış Veri Siloları (Festering Silos): Şirketlerin verileri birden fazla silo içinde depolaması, veri bilimcilerinin gerekli eğitim verilerine erişimini engelliyor. Uzmanlar, birleşik ve merkezi bir AI veri gölü (data lake) oluşturulması gerektiğini belirtiyor.
2. Performans Eksikliği: Depolama sistemlerinin, modelleri eğitmek veya ince ayar yapmak için kullanılan pahalı GPU'ların (grafik işlem birimleri) taleplerine ayak uyduramaması. Bu durum, kaynakların boşta kalmasına, projelerin gecikmesine neden oluyor.
3. Ölçeklenebilirlik Sorunu: Geleneksel depolama çözümlerinin (30 yıllık eski teknolojiye dayalı NFS protokolü gibi), modern yapay zekanın "yatay ölçeklenme" (scale-out) gereksinimlerini karşılayamaması. Projelere daha fazla GPU eklendiğinde sistemler çöküyor ve kritik iş akışları duruyor.

Uzmanlar, başarılı AI projeleri için şirketlerin, Google ve Yahoo örneğinde olduğu gibi, eski teknolojileri terk edip dağıtık sistemler felsefesiyle hareket ederek depolama altyapılarını sıfırdan inşa etmeleri gerektiğini vurguluyor.

Max Haber Analiz 

aliz, GenAI heyecanının ötesindeki acı gerçeği ortaya koymaktadır: Değer yaratmak, sadece en yeni modeli kullanmakla değil, en temel BT altyapısını modernize etmekle mümkündür.

1. Yatırım Odak Kayması: Sektörün dikkati genellikle algoritmalar, modeller (LLM'ler) ve uygulama katmanındayken, bu haber sorunun "görünmeyen" altyapı katmanında (veri depolama ve erişimi) olduğunu gösteriyor. Bu durum, şirketlerin yapay zeka bütçelerini öncelikli olarak "veri mühendisliğine" ve ölçeklenebilir depolamaya kaydırması gerektiğini işaret ediyor.
2. Gölge Yapay Zeka (Shadow AI): Haberde geçen, çalışanların ChatGPT gibi kurumsal sistemlere entegre edilmemiş "gölge yapay zeka" araçlarını kullanması tespiti, şirket içi altyapının yetersizliğinin, verimlilik arayışındaki çalışanları güvenlik riskli çözümlere ittiğini gösteriyor.
3. Tarihi Tekerrür: Uzman Björn Kolbeck'in, Yahoo'nun eski NFS tabanlı altyapı tercihi yüzünden geride kaldığı ve Google'ın dağıtık yazılım tabanlı altyapısıyla zirveye çıktığı örneği, günümüz GenAI yatırımlarının hangi teknolojik felsefeyle ilerlemesi gerektiği konusunda net bir ders sunuyor.

Bu veriler, GenAI'dan ROI bekleyen her şirketin öncelikle veri temellerini sağlamlaştırması gerektiğini kanıtlamaktadır.

Kaynak: Technewsworld Fotograf: Gtech