Yapay zeka, otomasyon ve veri yönetimi, 2020 için önemli teknoloji trendleri

BT departmanında yapay zeka, makine öğrenimi ve analitik; gizlilik, güvenlik ve maliyet yönetimi stratejileri ile birlikte önemli roller oynayacak.

AI güvenliği önemli bir yatırım olacak

İşletmeler arasında yapay zeka benimsenmesi, büyümenin devam etmesi için ayarlanmış olsa da, kuruluşlar sistemleri güvence altına almanın önemini fark edecek. Bu bağlamda AI’ın en iyi şekilde çalışmasını sağlamak için başlıca üç husus dikkat çekiyor.

İlk olarak, saldırganların AI sistemini gerçek zamanlı olarak istedikleri şekilde gerçekleştirmelerini sağlamak için yanlış yönlendirmemelerini sağlanmalı. İşletmeler, AI sistemini içeren eylemlerini ve kararlarını açıklayan ve böylece AI’ı gerçek zamanlı olarak gözden geçirmeyi ve düzeltmeyi mümkün kılan açıklanabilir AI teknolojilerine yatırım yapmanın değerini fark edecek.

İkincisi, muhtemelen homomorfik şifreleme gibi teknolojilere yatırım yaparak AI eğitim verilerini ve ML modellerini korumak.

Üçüncüsü ise ‘konsept kayması’ tehlikelerine karşı koruma sağlamaktır ki bu da eğitim verilerini kullanarak oluşturulan AI modellerinin alakasız hale geldiği ve sistemin düzensiz davrandığı zamandır.

Proses otomasyonu hiper otomasyona yol açacak

2020’de AI ve ML tarafından yönlendirilen zekanın robotik ve bilişsel süreç otomasyonu tarafından yönlendirilen özerklikle buluşma noktası olan hiper otomasyonun yükselişini görmeye başlayacağız.

Hiper otomasyon, kredi işleme, sigorta talepleri, depo sevkiyatı ve diğerleri dahil olmak üzere dinamik ve karmaşık iş süreçlerini desteklemeye yardımcı olacak. Bu, işlem yapma ve hız, doğruluk, güvenilirlik ve düşük maliyetler sunmak için bağlamsal olarak dinamik içerik oluşturma gibi terminallerdeki kullanıcı eylemlerini taklit etmenin benzersiz avantajını sağlayacak.

Uç nokta koruması birinci öncelik olacak

Uç nokta cihazlarının sayısı ve türleri hızla çoğaldıkça ve yazılım ve bağlantıyla ‘akıllı güç’ haline geldikçe, harici saldırılar için kritik hedefler ve vektörler haline gelirler.

Mobil uygulamalar, bir sonraki büyük ölçekli kurumsal güvenlik ihlallerinin kaynağı olabilir. Tehdit ortamı, son noktalardaki karmaşık yeteneklerden yararlanmak için geliştikçe, koruma teknikleri de gerekir.

2020’de olayları sürekli olarak izleyen, tehditleri tespit eden, araştırmalar yapan ve yanıtları başlatan veri kaybı önleme (DLP) ve uç nokta algılama ve yanıt (EDR) gibi teknikler göreceğiz. Bu tür teknikler ön plana çıkacak çünkü onları destekleyen mantık ve zeka artan bir şekilde cihazların kendisinde olacak.

Verilerin standartlaştırılmasına yardımcı olacak araçlara olan talep artacak

Verilerin demokratikleştirilmesi, karar vermek için geleneksel olarak analitik kullanmayan BT gibi departmanlara analitik kullanımını başlattı. Bu, analiz için kullanılmadan önce standartlaştırılması ve kalite açısından kontrol edilmesi gereken yeni ve farklı veri kaynaklarının olduğu anlamına geliyor.

Çeşitli kaynaklardan alınan veriler, ortak bir şemaya veya formata uyacak şekilde yapılandırıldığında (veri standardizasyonu), verilerden içgörüye ulaşmak çok daha az zaman alır.

Bunu karşılamak için 2020’de, verileri standartlaştırmak için gereken süreyi kısaltmaya yardımcı olan ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme) araçlarına olan talepteki artışı görecek. Analistler kendilerini daha yeni veri kaynaklarına alıştırmaya başlamalı ve gerektiğinde ETL araçlarını kullanmalıdır. 

İşletmeler bulut maliyetlerini kontrol etmeye öncelik verecek

Bulut, özellikle SaaS, tüm iş fonksiyonlarında teknoloji kullanımını demokratikleştirdi. Bununla birlikte, merkezi olmayan tüketim modeli nedeniyle artan maliyetlere ve önemli atıklara yol açtı.

Anketler, yinelenen harcamalar ve kullanım eksikliği nedeniyle işletmelerin bulut maliyetlerinin yüzde 35’ini harcayabileceğini gösteriyor. Neyse ki, CFO’ların ve CIO’ların durumu kontrol altına almasına yardımcı olmak için çözümler ortaya çıkıyor.

Örneğin, bir SaaS yönetim platformu (SMP), maliyet yönetimi de dahil olmak üzere işletme içinde kullanılan tüm SaaS uygulamaları için merkezi görünürlük, kontrol ve yönetilebilirlik sağlayabilir.

Farklı hizmetlerin farklı fiyatlandırma, maliyetleme ve faturalandırma modelleri olabilir ve SMP’ler kullanıcı, departman ve organizasyon düzeyinde maliyet ve verimlilik bilgileri sağlamaya yardımcı olabilir. Başka bir örnek olarak da bulut maliyet yönetimi çözümleri, birden çok IaaS sağlayıcısı kullanan kuruluşlar için birleşik maliyet yönetimi sağlayabilir.

Bulut maliyetlerini yönetmekle uğraşan işletmeler için bunlar en önemli öncelikler haline gelecek.