2024’te pek çok iş konuşması yaptım ama sürekli tek bir cümleye dönüyorum. Yapay zeka ve altyapı konusunda uzman bir analistle sohbet ediyordum ve bu konuşma sırasında söylediği “eski modernizasyon için ya şimdi ya da asla” sözü o zamandan beri aklımdan çıkmıyor. Bunu söylemesinin nedeni basit: Yapay zeka çıtayı artırdı. Bir zamanlar on yıl süren pahalı kurumsal geçiş maratonu, acil eylem gerektiren bir sprint haline geldi.
Neden? Yapay zekada kazananlar ve kaybedenler olacak. Kazananlar, ilişkisel veritabanları gibi eski teknolojileri temel almayacak. Sonuçta ilişkisel veritabanları, son derece ayrıntılı, yapılandırılmamış, birbiriyle ilişkili, zamanlı ve incelikli verilere hazır erişime dayanan yapay zekayı mümkün kılacak modern, esnek ve ölçeklenebilir kullanım senaryolarını engelleyebilir.
Bir kuruluş önümüzdeki beş yılını yapay zeka uygulamaları geliştirmek için altyapısını almaya harcarsa, çok geç kalmış olacak.
Ancak yapay zeka modernleşme baskısını artırırken IDC, yapay zekanın 2028 yılına kadar 631 milyar dolarlık bir pazar olacağını öngörüyor; yapay zekanın da çözümün bir parçası olabileceği artık aşikar. Doğru kullanıldığında yapay zeka, modernizasyona yaklaşmanın daha önce mümkün olan her şeyden çok daha ucuz, daha hızlı ve daha etkili, yeni ve dönüştürücü bir yolunun hayati bileşenidir.
2025 yılında, APAC şirketlerinin yaklaşık %30’undan oluşan bir grup, bu modernizasyon hamlesine devam edecek ve yapay zekadan yararlanacak insanlara, süreçlere ve platformlara sahip olacak. Ya şimdi ya da asla.
Ertelemeyin: Eski teknoloji borcunuz sizi geride tutuyor
Bir kuruluşun teknoloji ortamının yaklaşık üçte biri eski sistemlerden oluşur. Sadece bakımı bile BT bütçesinin %80’ine kadar sürebilir. Güvenlikten sonra CIO’ların en büyük baş ağrısıdır.
Üç temel konu öne çıkıyor:
- Katı ve değiştirilmesi zor: geliştiriciler üzerinde gereksiz kısıtlamalar var; geliştirici zamanının tahminen %42’si yenilik yerine bakım tarafından tüketiliyor.
- Yüksek maliyet: Şirketler, yalnızca eski sistemlerin pahalı donanımlarını, cezai lisanslarını, buluta kilitlenmelerini ve müdahaleci denetimleri sürdürmek için milyarlarca dolar harcıyor
- Modern kullanım örneklerini engeller: Gen AI gibi günümüzün uygulama gereksinimlerini kolayca karşılayacak kadar esnek değil.
Değerli yapay zeka deneyimleri sunmak için önemli olan kendi kurumsal verilerinizin kilidini açmak ve bunları akıllı bir makineye bağlamaktır. Kendi verilerinize hazır erişim olmadan, uygulamanız ChatGPT’de yalnızca parlak bir pakettir. Tüm verileriniz eski altyapı silolarında sıkışıp kalırsa, bu şekilde ona erişim çok zorlaşır.
30 yıllık altyapınızın üzerine akıllı, hızlı ve uygun maliyetli bir yapay zeka platformu oluşturmayı denemek isterseniz size iyi şanslar dilerim.
Bu zorluklar göz önüne alındığında şirketlerin bu ortamları modernleştirmek istemesi şaşırtıcı değil. Ancak modernizasyonun çok zor veya çok riskli görülmesi nedeniyle bunu yapma kararı sıklıkla erteleniyor.
Zor çünkü bunlar karmaşık yapılar ve gerekli kurumsal bilgi ve beceri eksikliği var. Oracle, Sybase, Cobol ve benzerleri gibi olağan şüpheliler var; ancak her yığın benzersizdir, bu da standartlaştırılmış modernizasyon uzmanlığı ve araçlarının olmadığı anlamına gelir.
Modernizasyonlar gerçekleşti, ancak bunlar tarihsel olarak yavaştı, pahalıydı ve iş açısından çok yıkıcıydı. Veya bunlar, eski bir varlığın basitçe kaldırıldığı ve şirket içinden buluta aktarıldığı, veri ve uygulama katmanlarına esasen dokunulmadığı sahte modernizasyonlardı. En iyi ihtimalle bu sadece mütevazı faydalar sağlar.
Peki diğer seçenekler neler?
Yapay zeka modernizasyonu nasıl dönüştürüyor?
Bu yıl, yapay zeka destekli yeni bir modernizasyon sürecinin, modernizasyon maliyetlerini önemli ölçüde hızlandırabileceğini ve düşürebileceğini gördük.
Bunu Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) harika bir uzman ekibiyle ve MongoDB’nin mevcut tescilli araçlarından bazılarıyla birleştirerek yaptık. Bu, özellikle en karmaşık katman olan uygulamanın kendisi olmak üzere, modernizasyon yolculuğundaki bazı adımları hızlandırdı.
Gerçek bir modernizasyonun çok sayıda adımı vardır ve yapay zeka her noktada yardımcı olabilir. Ancak yapay zekanın çok büyük bir etkiye sahip olduğu üç alan var:
- Erken aşamalar: Yapısını anlamak amacıyla eski kod tabanını analiz etmek için Yüksek Lisans’ı kullanın ve orijinal geliştiricilerin girdi ihtiyacını ortadan kaldırın.
- Analiz: Kullanıcıların uygulamayla nasıl etkileşime girdiğini görün ve ardından yeni uygulamanın uygulanabilirliğini garantileyen testler oluşturmak için bu bilgileri bir Yüksek Lisans’a gönderin.
- Kısmen otomatikleştirin: LLM’lerle mevcut kaynak kodunu ve kayıtlı son kullanıcı davranışını kullanarak mikro hizmetlerin oluşturulmasını otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanın.
Bu işe yarıyor. Sadece bir örnek için Bendigo ve Adelaide Bank’a bakın. Sırasında temel bir bankacılık uygulamasının modernleştirilmesi banka şunları yapabildi:
- Geliştiricinin eski veritabanından geçiş yapmak için gereken süresini %90 oranında azaltın
- Test hızını 80 saatten 5 dakikaya çıkarın.
- Deneyi geleneksel geçişin onda biri maliyetiyle tamamlayın.
Ve bu sadece başlangıç. Banka şu anda süreci diğer temel bankacılık uygulamalarında tekrarlıyor.
Doğru yapıldığında bu, yalnızca zaman ve maliyetleri büyük ölçüde azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluşun yapay zekaya hazır modern bir teknoloji yığınına sahip olmasını da sağlar.
Yapay zeka destekli bir uygulama modernizasyon fabrikasıyla denemeler yapın
Hepimiz ortaklarımıza ve satıcılarımıza modernizasyon sürecine nasıl basitlik getirebileceklerini sormalıyız. Bana göre önemli olan, kuruluşun yeni süreçleri öğrenmesini ve değerini göstermesini sağlayan tek bir uygulama üzerinde hızlı bir deneyle başlamaktır. Daha sonra bunu bir taktik kitabı ve modernizasyon için bir dizi araç oluşturmak için kullanın. Bu, kuruluşun önceliklendirme yapmasına ve ardından uygulamalarının modernizasyonu yoluyla geçiş yapmasına olanak tanıyan bir uygulama modernizasyon fabrikası haline gelir.
Bu sonuçlar ve yapay zekanın sunduğu potansiyel, analistin şu iddiasına ikna olmamın nedeni: 2025, eski modernizasyon için ya şimdi olacak ya da asla olmayacak.