Dijitalleşmenin, maliyet etkinliğinin ve çevresel sürdürülebilirliğin el ele gitmesi gereken bir çağda, BT liderleri, kuruluşlarının kurumsal sürdürülebilirlik gündemlerinden ödün vermeden inovasyonun ön saflarında kalabilmelerini sağlama gibi kritik bir zorlukla karşı karşıyadır.
Bu manzarada yapay zeka (YZ) teknolojisinin ortaya çıkışı iki ucu keskin bir kılıç anlamına geliyor.
Öte yandan yapay zeka, emisyonların izlenmesine ve azaltılmasına, yenilenebilir enerjinin geliştirilmesine ve hatta daha fazla atığı geri dönüştürmeye yardımcı olarak şüphesiz önemli çevresel fırsatların kilidini açabilir.
Öte yandan, yapay zeka sistemlerinin eğitilmesi ve çalıştırılması için gereken enerji miktarı nedeniyle önemli bir karbon ayak izine sahip olması da mümkün.
Google, yapay zeka ürünlerinin temelini oluşturan veri merkezlerinin genişletilmesi nedeniyle sera gazı emisyonlarının son beş yılda neredeyse %50 oranında arttığını duyurdu.
Ve yolculuğun henüz başındayız. Goldman Sachs’a göre, veri merkezi güç talebinin on yılın sonuna kadar %160 oranında artması bekleniyor.
Donanım cephesinde, birçok üretici ürünlerinin çevresel ayak izini azaltmak için aktif olarak çalışsa da, yeni AI destekli PC’ler ve dizüstü bilgisayarlar üretmek için hala nadir ve kritik ham maddelere ihtiyaç duyacak ve bu da zaten aşırı yüklenmiş bir tedarik zinciri üzerinde ek bir baskı oluşturacaktır. Bununla bağlantılı politik çıkarımlar da vardır, çünkü “dünyanın en gelişmiş işlemcilerinin %90’ı yalnızca bir ülkedeki bir şirket tarafından üretilebilir”.
İşleri daha da karmaşık hale getirmek için, yapay zeka devriminin dikkatlice dengelenmesi gereken bir finansal maliyeti var: Goldman Sachs, yapay zeka yatırımlarının 2025 yılına kadar küresel olarak 200 milyar dolara yaklaşacağını ve “muhtemelen benimseme ve verimlilik kazanımlarının üretkenlikte önemli kazanımlar sağlamaya başlamasından önce gerçekleşeceklerini” öngörüyor.
Dolayısıyla, işletmelerin sadece yapay zeka teknolojisindeki değişimin operasyonel etkisini değil, aynı zamanda bunun yaklaşan çevresel ve finansal sonuçlarını da ele almaya başlamaları ve kendilerine sadece “sırada ne var?” değil, aynı zamanda “sürdürülebilir olarak sırada ne var?” sorusunu da sormaları gerektiği açıktır.
Yapay zeka devrimi ve donanım yenilemesi
Şimdilik talebin nispeten yavaş olmasına rağmen, yapay zeka destekli bilgisayarların yükselişi önümüzdeki birkaç yıl içinde iş operasyonlarını dönüştürmeye hazır görünüyor ve bu da birçok kuruluşu rekabette üstünlüğünü korumak için bu gelişmiş cihazlara yükseltmeye yöneltiyor.
Canalys, bu yıl dünya çapında 48 milyon yapay zeka destekli PC’nin sevk edileceğini tahmin ediyor ve Gartner, bunların yalnızca 2024 yılında toplam PC sevkiyatlarının %22’sini oluşturacağını öngörüyor.
Teknoloji varlıklarının üretimi sırasında ortaya çıkan somut emisyonların bir cihazın karbon ayak izinin potansiyel olarak %50’sini oluşturması ve enerji verimliliğinin yapay zeka işlemleriyle ilgili temel endişelerden biri olması nedeniyle, BT liderlerinin yükseltme yaparken yeni yapay zeka özellikli donanımların sürdürülebilirlik belgelerini dikkate almaları önemlidir.
Piyasada bulunan daha çevre dostu seçeneklerden yararlanmak için işletmeler, tedarikçi seçiminde tam esneklik sağlayan BT kaynak çözümlerine öncelik vermelidir. Bu, donanım seçimlerinin tedarik anından itibaren daha geniş organizasyonel gereksinimleri ve ESG hedefleriyle uyumlu olmasını sağlayabilir.
Cihazları yükseltmek de yüksek bir maliyet primiyle gelebilir. Bu maliyetler ayrıca AI’daki ilerlemelerin hızlı temposuyla da birleşir: yeni, daha güçlü AI donanımları ortaya çıktıkça, mevcut varlıklar hızla eskiyecek ve bu da hızlandırılmış amortismana ve yatırım getirisinin azalmasına yol açacaktır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için işletmeler, sahiplikten ziyade kullanıma dayalı, birçok önemli avantaj sunan dairesel bir teknoloji yönetim modelini benimsemeyi de değerlendirmelidir.
Finansal açıdan bakıldığında, AI yetenekli donanıma önemli bir ön yatırım yapmak yerine, işletmeler abonelik ücretleri aracılığıyla harcamalarını zamana yayabilirler. Bu, daha iyi nakit akışı yönetimi sağlar ve büyük sermaye harcamalarıyla ilişkili finansal yükü azaltır. Dahası, bu dairesel modellerde, teknolojinin kalan değeri genellikle tedarik aşamasında hesaba katılır ve önemli maliyet tasarrufları ile sonuçlanır.
Dairesel teknoloji yönetim modelleri çevresel açıdan da güçlüdür ve işletmelerin tüm teknoloji kaynaklarının sorumlu bir şekilde yönetilmesini zorunlu kılan düzenlemeler yürürlüğe girdiğinde uyumluluğa yardımcı olabilir. Bunun nedeni, bu modellerin sağlayıcının kullanım döngüsünün sonunda varlıkları geri alma yeteneğine dayanmasıdır ve işletmelere teknolojilerinin tam potansiyel ömrünün ikincil bir kullanıcıyla en üst düzeye çıkarılacağı veya varlıklarının sorumlu bir şekilde geri dönüştürüleceği güvencesini sunar.
Son olarak, bu modellerin bir diğer kritik avantajı, işletmelere AI yeteneklerini talebe göre ölçeklendirme esnekliği sağlamasıdır. Bu, şirketlerin eski, hızla değer kaybeden donanımlara bağlı kalmadan pazar değişikliklerine ve teknolojik gelişmelere hızlı bir şekilde yanıt verebilmesini sağlar. Ve sözleşmenin uzunluğu konusunda önceden anlaşarak, kuruluşlar dijital yatırımlarına öngörülebilirlik getirebilir.
Veri bilmecesi: Yalnızca ölçebildiğiniz şeyleri yönetebilirsiniz
Doğru yapay zeka stratejisini seçerken, herhangi bir BT çözümünün finansal, operasyonel ve sürdürülebilirlik faydalarını değerlendirmek şüphesiz ki önemli olacaktır.
Ancak BT yöneticilerinin donanımla ilgili veri güvenliği etkilerini de göz önünde bulundurmaları gerekecektir.
Örneğin, Edge AI ve şirket içi modeller, verileri bulutta değil, cihazlarda, sunucularda ve veri merkezlerinde yerel olarak işlemeyi ve depolamayı içerir. Forrester Research’e göre, güvenlik karar vericilerinin yalnızca %7’si kaybolan veya çalınan bir varlığın bir ihlale neden olabileceğinden endişe ediyor.
Ancak bu tür olaylar tüm ihlallerin %17’sini oluşturuyor ve bu da cihaz yaşam döngüsünün sonunda veri silme işleminin etkili ve verimli bir şekilde izlenmesini, cihazlardaki veri miktarı arttıkça daha da önemli hale getiren önemli bir uyumluluk adımı haline getiriyor.
Burada yine, tüm cihaz yaşam döngüsünü kapsayan ve kuruluşların BT varlıklarının satın alındığı andan itibaren devre dışı bırakılmasına ve yenilenmesine (veya geri dönüştürülmesine) kadar tek ve birleşik bir genel bakış elde etmelerini sağlayan uçtan uca dairesel bir yönetim modeli birçok kutuyu işaretler.
Cihazların kaynaklandığı, atandığı ve kullanıldığı sırada takip edilmesi, cihaz kaybı riskini en aza indirir ve ilk yaşam döngüsünün sonunda etkili bir veri silme işleminin gerçekleştirilebilmesini sağlar; ayrıca varlıkların etkili bir şekilde kullanılmasını, en uygun zamanda yenilenmesini ve yenilenmesini sağlayan operasyonel veriler ve içgörüler sağlayabilir.
Daha akıllı bir yarın
Yapay zekanın dünyayı hangi şekillerde değiştireceğini tahmin etmek mümkün değil.
Bu, dünya genelinde işletmelerin, hükümetlerin ve bireylerin karşılaştığı zorlukların birçoğuna çözüm bulmak için dönüştürücü bir fırsat sunuyor.
Ancak hikayenin sadece yarısı bu.
Gizlilik ve veri kötüye kullanımı, enerji gereksinimleri, algoritma yanlılığı ve potansiyel iş kayıpları ile ilgili hususların önümüzdeki yıllarda da tartışmaların ana konusu olmaya devam edeceği şüphesiz.
Gartner’a göre, yapay zeka destekli bilgisayarlar ve akıllı telefonların benimsenmesi de henüz biraz zaman alacak çünkü “böyle bir cihaza sahip olmanın gerçek faydaları çoğu alıcı için henüz net değil.”
Ancak bu temkinli yaklaşım ilgi eksikliği olarak algılanmamalıdır. En gelişmiş ve müşteri odaklı işletmeler, AI entegrasyonunun karmaşık olacağını bilirler ancak aynı zamanda kaçınılmazdır çünkü AI’nın potansiyel faydaları göz ardı edilemeyecek kadar önemlidir.
Bu ortamda, işletmelerin doğru zaman geldiğinde yapay zekanın sunduğu fırsatlardan yararlanmaya ve dijital devrimle birlikte gelen zorlukların bir kısmını hafifletmeye hazır olduklarından emin olmaları gerekiyor.
Doğru teknoloji hizmet sağlayıcılarıyla ortaklık kurmak her zamankinden daha önemli hale gelecektir. Bu, teknoloji liderlerinin temel işlerine odaklanmalarını ve potansiyel riskleri en aza indirirken karlılık ve müşteri çıktısı açısından yapay zekanın faydalarının en üst düzeye çıkarılmasını sağlayacaktır.