Oumi, bu ay özel ve uzmanlaşmış kurumsal yapay zeka modellerinin geliştirilmesini otomatikleştirmek üzere tasarlanan Compounding AI Factory platformunu kullanıma sundu. Şirket, bir model oluşturmak, değerlendirmek ve geliştirmek için makine öğrenimi mühendislerinden oluşan bir ekip kurmak yerine, bu işi yapay zekanın kendisinin yapabileceğini savunuyor. Bu sayede işletmeler, kendi verilerine ve operasyonlarına özel zekayı sürekli olarak geliştirebiliyor.
Oumi'nin Kurucu Ortağı ve CEO'su Manos Koukoumidis, bu lansmanın tek bir üründen çok daha büyük bir değişime işaret ettiğini söylüyor. Koukoumidis, PYMNTS'ye verdiği demeçte, "Altı ay, bir yıl sonra geriye dönüp baktığımızda, yapay zeka geliştirme sürecini otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanmanın ne kadar bariz olduğunu göreceğiz. Bu oldukça zahmetli bir iş ve yapay zeka ile otomatikleştirilmeye çok daha uygun bir görev" dedi.
Özel yapay zeka inşa etmenin kolaylaşmasıyla birlikte, işletmelerin üretilgen yapay zeka çağının temel varsayımlarından birini daha sorgulamaya başlayacağını belirtiyor: Zekanın en başından itibaren öncü laboratuvarlardan kiralanması gerektiği fikrini.
Compounding AI Factory, geçmişte özel yapay zeka geliştirmeyi sınırlayan teknik engelleri ortadan kaldırmak için tasarlandı. Koukoumidis, işletmelerin değerlendirme veri setlerini manuel olarak oluşturmak ve tekrarlayan döngülerle eğitim verisi üretmek yerine, bu sürecin büyük kısmını yapay zekaya bırakması gerektiğini söylüyor. Kurumlar istedikleri yetenekleri tanımlıyor, platform da veriyi oluşturuyor, performansı değerlendiriyor, uzmanlaşmış bir modeli eğitiyor ve üretim ortamıyla etkileşime girdikçe onu geliştirmeye devam ediyor.
Koukoumidis, bu değişimi yazılım mühendisliğinde kodlama asistanlarının yarattığı etkiye benzetiyor. "Claude, en yetenekli yazılım mühendislerini daha verimli hale getirdiği gibi yazılım geliştirmeyi de demokratikleştirdi. Biz de şimdi aynısını yapay zeka geliştirme için yapıyoruz" diye konuşuyor.
Amaç sadece mevcut makine öğrenimi mühendislerini hızlandırmak değil. Koukoumidis, otomasyon sayesinde derin makine öğrenimi uzmanlığına sahip olmayan işletmelerin bile kendi özel modellerini inşa edebileceğini, bunun da maliyeti ve karmaşıklığı azalttığını düşünüyor. Müşteriler bağımsız olarak inşa edebiliyor veya önce Oumi mühendisleriyle birlikte çalışabiliyor. Eskiden haftalarca mühendislik zamanı alan görevler, artık sadece birkaç dakikalık kullanıcı etkileşimiyle başlatılabiliyor ve eğitim arka planda otomatik olarak çalışıyor.
İşletmeler Yapay Zeka Kiralamayı Yeniden Düşünmeye Başladı
Özel modeller oluşturmayı kolaylaştırmak, yapay zekayı kiralamak ile sahip olmak arasındaki ekonomiyi de değiştiriyor. Koukoumidis, birçok işletmenin öncü modelleri ilk olarak en hızlı deneme yolunu sundukları için benimsediğini söylüyor. Ancak yapay zeka rekabet avantajının merkezi haline geldikçe, şirketlerin üçüncü taraf sağlayıcılara güvenmenin uzun vadeli doğru bir strateji olup olmadığını yeniden değerlendirdiğini belirtiyor. "Yapay zekamızı kiralamaya devam edemeyiz" diyen Koukoumidis, "Sektörde işletmelerin diğer stratejileri keşfettiği bu yönde büyük bir değişim görüyoruz" ifadelerini kullanıyor.
Bu durumu kurumsal yazılımın önceki dalgalarına benzetiyor: Şirketler konuşlandırmaları kolay olduğu için genel araçlarla başlıyor, ardından performans, ekonomi ve kontrol önem kazanmaya başladığında kendi sahip oldukları sistemlere geçiyor. Koukoumidis, sahipliğin aynı zamanda bir satıcının fiyatlandırma kararlarına, yol haritası değişikliklerine ve jeopolitik risklere maruz kalmayı azalttığını, tescilli bilgiyi başkasının modeli üzerinden ifşa etmek yerine şirketin kendi sistemlerinde tuttuğunu söylüyor. "Her şirket kendi zekasını inşa etmeli, sahiplenmeli ve kendi fikri mülkiyeti olarak bileşik hale getirmelidir" diyor.
Ona göre en önemli ayrım modelin boyutu değil, uzmanlaşması. "İnsan üzerinde bir ameliyat yapıyorsanız, bulabileceğiniz en büyük İsviçre çakısını kullanmazsınız" diyen Koukoumidis, "Bir neşter kullanırsınız" şeklinde konuşuyor. Bir bankanın risk analizi veya bir sigorta şirketinin hasar işlemleri için özel olarak oluşturulan bir model, çok daha büyük bir öncü modelden çok daha ucuza üstün performans gösterebiliyor. Çünkü bu model, geniş kamuya açık web yerine işletmenin kendi tescilli verileriyle eğitiliyor ve üretim ortamında çalıştığı süre boyunca değer katlamaya devam ediyor.
Koukoumidis'e göre bu değişim şimdiden başladı. Yapay zeka, yapay zeka inşa etme sürecini otomatikleştirdikçe, daha fazla işletmenin zekayı bir API üzerinden tükettikleri bir şey olarak görmekten vazgeçip, doğrudan sahip oldukları bir altyapı olarak görmeye başlayacağını öngörüyor.
