MODERNİZASYONUN FAYDALARI
Eski Veriyi Yapay Zekâ ile Raporlamaya Hazırlama
Dağınık kayıtlara anlamı ve erişim sınırı belli bir yapı kazandırın. Raporlama için ilk iş sorusunu ve doğrulama yöntemini seçin.
Son güncelleme:
KISA CEVAP
Sipariş, stok veya satış veriniz yeni bir raporlama akışının başlangıcı olabilir. Önce cevaplanacak iş sorusunu, kullanılabilecek veriyi ve doğru cevabın nasıl kontrol edileceğini tanımlayalım.
Neden önemli?
Gartner'ın Temmuz 2024'te 1.203 veri yönetimi lideriyle yaptığı ankette kuruluşların %63'ü yapay zekâ için uygun veri yönetimi uygulamalarına sahip değil veya bundan emin değil. Öngörü (2025) — Gartner, 2026 sonuna kadar yapay zekâya hazır veriyle desteklenmeyen projelerin %60'ının terk edileceğini öngörüyor.
Kaynak: Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk · Gartner · Yayın tarihi: · Erişim tarihi: Sayısal alan anket sonucudur. %60 ayrı bir Gartner öngörüsüdür; gerçekleşmiş sonuç olarak doğrulanmamıştır.
GFT’nin 945 CIO/CTO ile yaptığı 2026 araştırmasında %95, eski sistemlerin yapay zekâyı devreye almayı ve ölçeklemeyi geciktirdiğini; %84 ise bu kısıtlar yüzünden en az bir yapay zekâ pilotu veya projesini iptal ettiğini bildiriyor.
Kaynak: The Future of AI, unfiltered · GFT Technologies / Wakefield Research · Yayın tarihi: · Erişim tarihi: GFT’nin yaptırdığı öz bildirim anketi; 11–31 Ağustos 2026, 19 ülkede yıllık geliri en az 500 milyon dolar olan şirketler. Raporun Şekil 3 ve 4 sonuçlarıdır; bütün işletmelere genellenmez. Sayısal alan iptal oranıdır.
Ensono’nun 15 Eylül 2026 tarihli araştırma duyurusunda, BT karar vericilerinin %54’ü yapay zekânın modernizasyonu hızlandırdığını söylüyor; yayıncının 2025 için verdiği karşılaştırma %39.
Kaynak: Ensono Research Finds 78% of IT Leaders See Growing Value in Legacy Systems as AI Reshapes Modernization · Ensono · Yayın tarihi: · Erişim tarihi: Ensono’nun ABD ve Birleşik Krallık katılımcıları hakkında kendi basın açıklamasıdır. Tam raporun örneklem büyüklüğü, saha tarihi ve karşılaştırma yöntemi doğrulanmadığından 500 kişi/Haziran iddiaları çıkarıldı. İki yılın aynı katılımcıları izlediği ileri sürülmez.
Basit bir iş sorusu için dosya mı topluyorsunuz?
“Hangi siparişler gecikti?” sorusunun yanıtı farklı dosyalarda veya programlarda kalabilir. Yapay zekâ ile raporlama için önce bu kayıtların ne anlama geldiği ve hangilerinin birlikte kullanılabileceği netleşmelidir.
Yapay zekâ ile raporlamada hangi işler yapılabilir?
- Doğal dille raporlama: Tanımlı iş sorularını, izin verilen veriye dayanan bir soru-cevap akışına dönüştürmek.
- Kayda geri dönme: Yanıtın dayandığı satırları ve hesaplamayı inceleyebilmek.
- Yetkili erişim: Her kullanıcının yalnız kendi rolüne açık kayıtlarla çalışmasını sağlamak.
İlk raporlama sorusu nasıl seçilir?
Ekibin sık sorduğu, doğru yanıtını bugün kontrol edebildiğiniz bir soruyu seçin. Entegrasyon ve yapay zekâ çalışmasına bu sorunun kayıtları, erişim sınırı ve beklenen çıktısıyla başlayalım.
Sorular ve hesaplama kuralları sabitse standart raporla başlayın. Yapay zekâ, değişken soruları karşılaması gerektiğinde ve yanıtlar kontrol edilebildiğinde değerlendirilecek ek bir seçenektir.
Ölçüm yaklaşımı
Sabit soru setinde doğru, yanlış ve yanıtlanamayan sonuçları; süre ve maliyetle birlikte değerlendiririz. Elle hazırlanan raporla aynı soruyu ve veri kapsamını karşılaştırırız. Değerlendirme ilkelerini inceleyin.
Kendi durumunuzu inceleyin
Sık sorulan sorular
Yapay zekâ eklemek için bütün sistemi yeniden yazmak gerekir mi?
Bu kararı yalnız yapay zekâ hedefinden çıkarmayız. Önce kullanılacak veri, erişim yolu, mevcut iş kuralları ve değerlendirme görevi tanımlanmalıdır; kapsam bu incelemeye göre belirlenir.
Doğruluk oranı nasıl hesaplanacak?
Planlanan yöntemde soru seti ve insan tarafından doğrulanmış beklenen sonuçlar denemeden önce sabitlenir. Doğruluk tüm soru kayıtlarından hesaplanır; yanlış yanıtlar ve yanıt verilemeyen sorular sonuç listesinden çıkarılmaz.
Verilerim bir dış yapay zekâ servisine gönderilecek mi?
Bu sitedeki simülasyon dış modele veri göndermez. Gerçek bir uygulama için kullanılacak servis, gönderilecek alanlar, maskeleme ve erişim yetkileri ayrıca tanımlanmalı; belirsiz bırakılmamalıdır.
Modelin oluşturduğu sorgu doğrudan çalıştırılacak mı?
Planlanan laboratuvar değerlendirmesi salt okunur erişim, satır sınırı ve insan tarafından denetlenen sonuçlar üzerine kuruludur. Bu taslak, gerçek bir sistemde sorgu çalıştırma veya veri değiştirme yetkisi verilmiş olduğu anlamına gelmez.
Kendi iş sorularımla başlayabilir miyiz?
Evet. İlk deneme için sık sorduğunuz birkaç soruyu seçeriz: geciken siparişler, kritik stoklar veya dönem satışları gibi. Kullanılabilecek veri kaynaklarını ve beklenen yanıtları birlikte belirleyip doğruluk, yanıt süresi ve sorgu maliyetini değerlendiririz.