IBM Watsonx'i arıyorsanız, muhtemelen "AI gelecektir" şeklindeki motivasyon konuşmalarını aramıyorsunuzdur. Pratik bilgiler arıyorsunuz: bir modelin nasıl oluşturulacağı, güvenli bir şekilde nasıl uygulanacağı, doğru bir şekilde nasıl yönetileceği ve gerçek dünyada nasıl çalışır durumda tutulacağı—girişiminizin sonsuz pilot modunda takılıp kalmadan.
Ve yalnız değilsiniz. IBM araştırması, 2023 ile 2025 yılları arasında başlatılan yapay zeka projelerinin yaklaşık %40'ının hala pilot aşamadan öteye geçemediğini ortaya koydu. Bunun nedeni teknolojinin başarısız olması değil, takımların model geliştirme etrafında insan kaynaklı proje işlerini koordine etmekte zorlanmalarıdır.
Takımlar onayları, belgeleri, veri erişimini ve risk kontrollerini yönetirken sıkışıp kalırlar. Bu kılavuz tam da bu sorunu çözmenize yardımcı olacaktır.
Kurumsal AI girişimleri için IBM watsonx'i nasıl kullanacağınızı size gösterelim. Ayrıca, AI girişiminizin başarılı olup olmayacağını belirleyen proje koordinasyonu, dokümantasyon ve işlevler arası ş akışlarını nasıl yöneteceğinizi de öğreneceksiniz.
IBM Watsonx nedir?
IBM watsonx, kuruluşların büyük ölçekte yapay zeka modelleri oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine yardımcı olmak için tasarlanmış kurumsal düzeyde bir yapay zeka ve veri platformudur. Tek bir araç değil, dört temel bileşeni bir araya getiren entegre bir platformdur: watsonx. orchestrate, watsonx. ai, watsonx. data ve watsonx. governance.
Neden IBM watsonx kullanmalısınız?
Eski IBM Watson ürünlerinden farklı olarak, watsonx üretken yapay zeka dönemi için özel olarak tasarlanmıştır. Temel modeller ve büyük dil modeli (LLM) yeteneklerini kurumsal işletmeler için erişilebilir hale getirmeye odaklanır. Gartner, 2026 yılına kadar kurumsal işletmelerin %80'inden fazlasının Gen-AI uygulamalarını kullanmaya başlayacağını öngörmektedir.
watsonx ayrıca modeller konusunda esneklik sağlar. IBM'in Granite modellerini ve üçüncü taraf seçeneklerden oluşan bir kitaplığı destekler, böylece kullanım durumunuza ve risk profilinize uygun olanı seçebilirsiniz. Modelin alanınız için daha iyi performans göstermesi gerekiyorsa, hızlı ayarlama gibi teknikleri kullanarak modeli sıfırdan yeniden oluşturmadan daha hızlı bir şekilde uyarlayabilirsiniz.
IBM watsonx Platformunun Temel Bileşenleri
Kurumsal takımlar, Box'ın içinde ne olduğunu bilmeden "AI platformlarını değerlendirmek" için çok fazla zaman harcıyor. Bu da beklentilerle gerçekler arasında uyumsuzluk ve dağınık uygulamalara yol açıyor.
IBM watsonx, dört temel sütun etrafında inşa edilmiştir ve birlikte iş yapmak ve yapay zeka yaşam döngüsünün tamamını uçtan uca kapsamak üzere tasarlanmıştır:
- watsonx. ai: Bu, takımınızın temel modelleri ve makine öğrenimi modellerini eğiteceği, doğrulayacağı, ayarlayacağı ve dağıtacağı yapay zeka stüdyosudur. Komut istemlerini denemek için bir komut istemi laboratuvarı, modelleri uyarlamak için bir ayarlama stüdyosu ve başlamanıza yardımcı olacak önceden oluşturulmuş modellerden oluşan bir kitaplık içerir.
- watsonx. orchestrate: Bu, watsonx içindeki "ajan" katmanıdır ve burada yapay zeka sadece soruları yanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda eylemde de bulunur. Araçlarınız ve ş akışlarınızda gerçek görevleri tamamlayabilen önceden oluşturulmuş veya özel yapay zeka ajanlarını (kodsuz veya pro-kod ile oluşturulmuş) kullanmanızı sağlar. Ayrıca, farklı ajanların işbirliği yaptığı çoklu ajan düzenlemesi de çalıştırabilirsiniz.
- watsonx. data: Bu, veri gölleri ve veri ambarlarının avantajlarını bir araya getiren lakehouse mimarisi üzerine inşa edilmiş bir veri deposudur. Veri sanallaştırmayı yönetir, üretken yapay zeka için vektör depolama yetenekleri sunar ve nerede bulunursa bulunsun kurumsal verilerinize bağlantı kurar.
- watsonx. governance: Bu, yapay zeka yaşam döngüsünü güven ve şeffaflıkla yönetmek için kullanılan bir araç setidir. Veri kökenini izleme, model önyargısını tespit etme, uyumluluğu izleme ve politikaları otomatik olarak uygulama özellikleri sunar.
📚 Ayrıca okuyun: Üretken AI ve Tahmine Dayalı AI
Enterprise AI Use Cases for IBM watsonx
Net kullanım senaryoları belirlemeden güçlü yapay zeka platformlarına yatırım yaparsanız, üretim aşamasına hiç ulaşamayan veya gerçek iş değeri sağlamayan pahalı pilot projelerle sonuçlanacaktır.
Biraz bağlam vermek gerekirse: Kuruluşların yalnızca %5'i Gen-AI pilot projelerinin %70'ini veya daha fazlasını başarıyla ölçeklendirmiştir.
Bunun kaynak israfına ve paydaşların yapay zekanın değeri konusunda şüpheci yaklaşımlarına yol açması şaşırtıcı değildir.
Ancak çözüm basit. Teknik olanakların içinde kaybolmak yerine, gerçek iş sorunlarını çözen pratik, üretime hazır kullanım örneklerine odaklanın. İşte size fikir verecek bazı örnekler:
- Müşteri desteği otomasyonu: Geri alma destekli üretim (RAG) kullanarak şirketinizin bilgi tabanlarından doğrudan yanıtları alarak rutin müşteri sorularını yanıtlayan yapay zeka asistanları oluşturun.
- Belge zekası: Sözleşmeler, raporlar ve faturalar gibi yapılandırılmamış belgelerden, insan takımlarının yapamayacağı ölçekte anahtar içgörüler ve verileri otomatik olarak çıkarın.
- Kod oluşturma ve modernizasyon: AI'yı kullanarak yeni kod oluşturmak, mevcut kodu açıklamak veya eski uygulamaları modernize etmek için yazılım geliştirme ş akışlarını ve mühendislik verimliliğini hızlandırın.
- Bilgi arama: Şirketinizin tüm silo veri kaynaklarını kapsayan bir işyeri arama özelliği oluşturarak çalışanların cevapları hızlı bir şekilde bulmasını sağlayın.
- Talep tahmini: AI modellerini geçmiş verilerinize uygulayarak envanter ihtiyaçlarını, kaynak tahsisini ve gelecekteki pazar eğilimlerini daha doğru bir şekilde tahmin edin.
- Çağrı özetleme: Müşteri hizmetleri çağrıları veya satış toplantılarından otomatik özetler ve eylem öğeleri oluşturarak zaman kazanın ve hiçbir şeyin gözden kaçmamasını sağlayın.
💡 Profesyonel İpucu: Bu kullanım örneklerinin her biri, kendi işlerini üreten karmaşık projelerden oluşur: hızlı mühendislik döngüleri, model testleri ve paydaş incelemeleri.
AI geliştirme watsonx'te gerçekleştirilirken, proje koordinasyonu, dokümantasyon ve iletişim diğer araçlara dağılmışsa, korkunç bir sorunla karşı karşıya kalırsınız: İş Dağınıklığı. Takımlar, bilgi aramak, uygulamalar arasında geçiş yapmak ve birden fazla platformda güncellemeleri tekrarlamak için saatler harcarlar.
ClickUp'ın Converged Workspace ile tüm yapay zeka proje çalışmalarınızı tek bir yerden yöneterek iş dağınıklığını ortadan kaldırın ve takımınızın uyumunu sağlayın. Projeler, belgeler, konuşmalar ve analizlerin bir arada bulunduğu tek ve güvenli bir platformdur.
IBM watsonx ile nasıl başlanır?
IBM watsonx ile başlamak, ilk bakışta göründüğü kadar zor değildir. Takımlar genellikle, kurulumdan gerçek kullanıma kadar net bir uygulama planının olmaması nedeniyle sıkışıp kalırlar.
Bu adım adım yol haritası ile sizin için bu sorunu çözdük:
1. Adım: Watsonx ortamınızı kurun
İlk olarak, IBM Bulut üzerinden watsonx örneğinizi hazırlamanız gerekir. Bu, bir hesap oluşturmayı, projeleriniz için kaynak grupları kurmayı ve Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) izinlerini yapılandırmayı içerir.
Ayrıca, programlı erişim için API anahtarları oluşturacak ve kullanıcı rollerini erken aşamada tanımlamanız gerekecektir. Kuruluşunuzun yapay zeka modellerini kimin eğiteceğini, kimin dağıtabileceğini ve kimin sadece sonuçları görmesi gerektiğini düşünün. Daha sonra güvenlik sorunlarıyla uğraşmak zorunda kalmayacağınız için memnun olacaksınız.
💡 Profesyonel İpucu: Tüm kurulum faaliyetlerini izlemek için bir proje yönetimi çalışma alanı kullanın. Her yapılandırma adımı için sorumlulukları atamak üzere ClickUp Görevleri oluşturun ve anahtar kararları belgelemek için ClickUp Dokümanları'nı kullanarak, yeni takım üyelerini işe alırken çok değerli olacak canlı bir kayıt oluşturun.
2. Adım: Kurumsal veri kaynaklarınızı bağlayın
Ardından, watsonx. verilerini mevcut veri kaynaklarınıza bağlantı kuracaksınız; bu kaynaklar veritabanları, veri gölleri veya bulut depolama alanları olabilir. Bu adım, şema eşlemesi (veri yapınızın watsonx ile uyumlu olduğundan emin olmak) ve veri kalitesi kontrolleri çalıştırmak dahil olmak üzere veri hazırlığını içerir. Ayrıca, AI modelleriniz için hangi verilerin gerçekten ilgili olduğunu da belirleyeceksiniz.
AI destekli bilgi arama gibi kullanım durumları için, belgelerinizi geri alma destekli üretim (RAG) için hazırlamanız gerekir. Bu, aşağıdakileri içerir:
- Parçalama: Büyük belgeleri daha küçük, aranabilir parçalara ayırma
- Gömme: AI modellerinin anlayabileceği ve karşılaştırabileceği bu parçaların sayısal temsilini oluşturma
Bu veri bağlantı aşaması, genellikle bir yapay zeka projesinin en uzun ve en zorlu kısmıdır. Neden? Çünkü kurumsal veriler, farklı departmanlar arasında dağınık ve silolaşmış olduğu bilinen bir gerçektir. Tüm bunları bir araya getirmek için veri mühendisleri, güvenlik takımları ve işletme sahipleri arasında koordinasyon gereklidir.
📮ClickUp Insight: Anket katılımcılarının yalnızca %39'u dosyalarının, notlarının ve belgelerinin tamamen düzenli olduğunu söylüyor.
Diğer herkes için bilgiler genellikle çeşitli yerlerde depolanır: sohbet uygulaması, e-posta, sürücü ve veri yönetimi araçları. Bir şeyin nerede olduğunu hatırlamaya çalışmak, görevin kendisi kadar yorucu olabilir.
ClickUp'taki Kurumsal Arama, tek bir giriş noktasından görevlere, belgelere ve konuşmalara erişmenizi sağlayan tek bir arama çubuğu sunar. Belirli bilgiler mi ihtiyacınız var? ClickUp Brain'e sorun, en alakalı ayrıntıları hızla bir araya getirecektir. İnsanlar, bağlamı hafızalarından yeniden oluşturmak yerine, netlik ve ivme kaybolmadan işe yeniden girebilirler.
3. Adım: Yapay zeka modellerinizi eğitin ve dağıtın
Verileriniz bağlantı yapıldıktan sonra modellerinizi eğitmeye başlayabilirsiniz. Bu işlem için, her biri farklı düzeyde çaba ve maliyet gerektiren birkaç seçenek vardır.
Şunları yapabilirsiniz:
- Önceden eğitilmiş temel modelleri olduğu gibi kullanın
- Mevcut bir modeli kendi verilerinizle ince ayar yaparak özelleştirin veya
- Son derece özel ihtiyaçlar için sıfırdan özel bir model eğitin.
Daha hafif bir alternatif olan hızlı ayarlama, tam bir yeniden eğitim gerektirmeden, özenle hazırlanmış talimatlarla modelin davranışını ayarladığınız bir yöntemdir.
Modelinizi oluşturduktan sonra, dağıtım sürecine başlayabilirsiniz. Süreç şu şekildedir:
- Modeli geliştirme ortamında test etme
- Hazırlık ortamında doğrulama
- Üretime geçirme
Ayrıca, uygulamalarınızın modelden yanıt almak için kullanacağı erişim noktaları olan çıkarım uç noktalarını yapılandıracaksınız.
Model eğitiminin test etme, değerlendirme ve ayarlama işlemlerinden oluşan tekrarlı bir döngü olduğunu unutmayın. Bu işlem zaman alabilir, ancak doğru şekilde yapıldığında şaşırtıcı derecede yüksek bir yatırım getirisi sağlar!
Benzer bir ş akışı kullanarak kendi AI asistanınızı oluşturmak istiyorsanız, bu açıklayıcı videoyu izleyin:
💡 Profesyonel İpucu: Hedefiniz proje verilerini analiz etmekse (özel yapay zeka altyapısı oluşturmak değil), model eğitimi veya dağıtımı yapmanıza gerek yoktur. ClickUp Brain ile çalışma alanınızda bulunan işler (görevler, zaman çizelgeleri, atanan kişiler, tahminler, zaman takibi yapılan süreler ve belgeler) hakkında basit İngilizce sorular sorabilir ve ş akışınızın içinde anında yanıt alabilirsiniz.
Örneğin: "Bu sprintte hangi görevlerin teslim tarihleri en çok gecikme yaşama olasılığı var?" veya "Hangi işleri sürekli olarak hafife alıyoruz?"
4. Adım: Watsonx'i mevcut ş akışlarınızla entegre edin
Siz de bizim kadar iyi biliyorsunuz: Tek başına duran bir yapay zeka modeli hiçbir iş değeri sağlamaz; onu takımınızın ş akışlarına entegre etmeniz gerekir.
Watsonx, yapılacak işi gerçekleştirmek için REST API'leri, Python ve Node.js gibi diller için yazılım geliştirme kitleri (SDK'lar) ve etkinlik odaklı otomasyonlar için webhook'lar dahil olmak üzere farklı yöntemler sunar.
Ayrıca, sorunlar ortaya çıktığında güncellemeleri ve geri almaları otomasyonla gerçekleştirmek için AI modelleriniz için CI/CD'yi (sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım) de değerlendirin.
Böylece yapay zekayı ürünlere, iç araçlara veya otomasyon takımlarının kullandığı araçlara entegre edebilirsiniz.
Kurumsal Takımlar için IBM Watsonx'in Anahtar Özellikleri
watsonx'in sunduğu tüm özellikler sizi korkutuyor mu?
Bu önemli Enterprise özelliklerle başlamanızı öneririz: ✨
- Komut şablonları ve katalog: Etkili komutları kuruluşunuz genelinde kaydedin ve paylaşın, böylece takımlar sürekli olarak aynı şeyi yeniden keşfetmek zorunda kalmasın.
- Koruyucu önlemler: Yapay zekanın uygunsuz, marka dışı veya zararlı yanıtlar üretmesini önlemek için güvenlik filtreleri ve çıktı kısıtlamaları yapılandırın.
- Değerlendirmeler: Modellerin doğruluğunu, alaka düzeyini ve güvenliğini üretim ortamına dağıtmadan önce ölçün.
- Asistan oluşturucu: Derin teknik uzmanlık gerektirmeden belirli görevler için özel yapay zeka asistanları oluşturun.
- Çoklu model erişimi: IBM'in Granite serisi ve Meta'nın Llama gibi açık kaynaklı modeller dahil olmak üzere çeşitli modeller arasından kullanım durumunuza en uygun olanı seçin.
- Ajan yetenekleri: Yalnızca metin üretmekle kalmayıp, eylemlerde bulunabilen ve görevleri otomasyonla gerçekleştirebilen yapay zeka ajanları oluşturun.
Uygulamanın ilk günlerinde özelliklerin benimsenmesinin yavaşladığını fark ederseniz, bu watsonx'in kendisinde bir sorun değil, süreçle ilgili bir sorun olabilir.
Örneğin, bir komut kataloğu, arkasında basit bir ş Akışı varsa çalışır: kimler komut gönderebilir, kimler bunları inceler, "onaylanmış" ne anlama gelir ve takımların komutları her gün nereden alması beklenir. Aynı şey değerlendirmeler ve koruyucu önlemler için de geçerlidir. Bunlar isteğe bağlı veya belirsiz ise, insanlar "daha hızlı ilerlemek" için bunları atlayacak ve sonuçta tutarsız sonuçlar (ve yönetişim konusunda baş ağrısı) ile karşı karşıya kalacaksınız.
İyi haber mi? Kullanımı ölçeklendirmeden önce, belirlenmiş sahiplik, net kontrol noktaları ve paylaşım ile bunların çoğu kolayca düzeltilebilir.
IBM watsonx'te Veri Yönetimi ve Güvenlik
Gerçek bir kurumsal işletme içinde bir yapay zeka projesini hayata geçirmeye çalıştığınızda, bunun nasıl gittiğini bilirsiniz: model çalışır, demo sunulur... ve sonra güvenlik devreye girer ve her şeyi durduran sorular sorar.
Hangi verilerle eğitilmiştir? Nerede depolanmaktadır? Kimler erişebilir? Özel bilgileri sızdırabilir mi? Halüsinasyon görürse ne olur?
Ve net cevaplarınız (ve belgeleriniz) yoksa, proje ilerlemez; hukuk, risk ve BT departmanları on iki tur süren görüşmeler yaparken, proje "güvenlik incelemesi" aşamasında askıya alınır ve dağıtım gecikir.
watsonx. governance bileşeni, yapay zeka uyumluluğu ve risk yönetimi için araçlar sağlayarak bu sorunu çözmek üzere tasarlanmıştır.
- Veri kökeni: Verilerinizin tam olarak nereden geldiğini ve tüm yapay zeka sürecinde nasıl dönüştürüldüğünü izlemeyin.
- Erişim kontrolü: Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve öznitelik tabanlı erişim kontrolü (ABAC) kullanarak hangi modeller ve verilere kimlerin erişebileceğini kesin olarak tanımlayın.
- Denetim izleri: Uyumluluk raporlaması için tüm model eğitimi, dağıtım ve çıkarım faaliyetlerinin eksiksiz, değiştirilemez bir kaydını tutun.
- Önyargı tespiti: Yerleşik araçları kullanarak, modelinizin çıktıları müşteriye ulaşmadan önce potansiyel önyargıları tespit edin ve azaltın.
- Politika uygulama: AI'nın uyumsuz bir şekilde davranmasını önleyen otomasyonla çalışan koruma önlemleri oluşturun.
Bu özellikler, GDPR, HIPAA ve SOC 2 gibi önemli uyumluluk çerçevelerini destekler.
💡 Profesyonel İpucu: Yönetişim sadece araçlarla ilgili değildir; süreç ve dokümantasyonla da ilgilidir.
Tüm yönetişim belgelerinizi ClickUp Docs'ta saklayarak ve ClickUp görevleri ile uyumluluk incelemelerini ve onayları izleyerek, en ihtiyatlı güvenlik takımlarını bile tatmin edecek tek bir doğru kaynak ve şeffaf, denetlenebilir bir iz oluşturun.
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %88'i kişisel görevlerinde yapay zeka kullanıyor, ancak %50'den fazlası iş yerinde kullanmaktan çekiniyor. Üç ana engel nedir? Sorunsuz entegrasyon eksikliği, bilgi eksikliği veya güvenlik endişeleri.
Peki ya yapay zeka çalışma alanınıza entegre edilmiş ve zaten güvenliyse? ClickUp Brain, ClickUp'ın yerleşik yapay zeka asistanı, bunu gerçeğe dönüştürüyor. Basit dildeki komutları anlar, yapay zeka benimsemeyle ilgili üç endişeyi de ortadan kaldırırken, sohbetlerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve bilgilerinizi çalışma alanı genelinde birbirine bağlar. Tek bir tıklama ile cevapları ve içgörüleri bulun!
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %88'i kişisel görevlerinde yapay zeka kullanıyor, ancak %50'den fazlası iş yerinde kullanmaktan çekiniyor. Üç ana engel nedir? Sorunsuz entegrasyon eksikliği, bilgi eksikliği veya güvenlik endişeleri.
Peki ya yapay zeka çalışma alanınıza entegre edilmiş ve zaten güvenliyse? ClickUp Brain, ClickUp'ın yerleşik yapay zeka asistanı, bunu gerçeğe dönüştürüyor. Basit dildeki komutları anlar, yapay zeka benimsemeyle ilgili üç endişeyi de ortadan kaldırırken, sohbetlerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve bilgilerinizi çalışma alanı genelinde birbirine bağlar. Tek bir tıklama ile cevapları ve içgörüleri bulun!
IBM Watsonx'i Teknoloji Yığınınızla Entegre Etme
AI platformları, takımınızın halihazırda kullandığı araçlara bağlantı kurmadıkları takdirde hızla izole silolara dönüşür. Bu durum, kullanıcıları sistemler arasında bilgileri manuel olarak aktarmaya zorlar, bu da yavaş ve hata içeren bir işlemdir ve AI'yı kullanışlı kılan değerli bağlamı ortadan kaldırır.
Watsonx, hem altyapı hem de uygulama düzeyinde entegrasyonlar gerçekleştirilebilir.
Altyapı bağlantısı:
- Bulut bağlantısı: Mevcut bulut altyapınıza güvenlikli bağlantı için AWS PrivateLink veya VPC peering gibi hizmetleri kullanın.
- Konteyner platformları: Hibrit bulut ortamları için OpenShift gibi platformlarda dağıtın.
- Veri platformları: Snowflake ve Databricks gibi veri ambarlarına bağlanmak için yerel bağlayıcıları kullanın.
- Akış: Gerçek zamanlı veri boru hatları için Kafka gibi araçlarla entegrasyonlar gerçekleştirin.
Uygulama düzeyinde entegrasyonlar:
- CRM sistemleri: Salesforce ile bağlantı kurarak müşteri odaklı yapay zeka uygulamaları oluşturun.
- Hizmet yönetimi: ServiceNow ile entegre ederek BT ve destek ş akışlarını otomasyonla otomatikleştirin.
- Özel uygulamalar: REST API'leri ve SDK'ları kullanarak AI'yı kendi özel yazılımınıza entegre edin.
Başarılı entegrasyon, net bir sahiplik dağılımına bağlıdır. Bağlantıyı sürdürmek, arızaları izlemek ve güncellemeleri yönetmekten kimin sorumlu olduğunu belirlemeyi unutmayın.
Kurumsal AI Projelerinde IBM watsonx Kullanımı için En İyi Uygulamalar
Geçmişte genel tavsiyelerden zarar gördüyseniz, size destek olacağız. İşte kurumsal AI projeleri için gerçekten işe yarayan bazı uygulanabilir en iyi uygulamalar. 🛠️
- İnce ayar yapmadan önce komut mühendisliğiyle başlayın: İyi tasarlanmış komutlarla çoğu kullanım durumunu çözebilirsiniz. Komut optimizasyonu tamamlandığında ince ayar için harcadığınız zaman ve masrafı azaltın.
- İnsan döngüsü (HITL) ş akışlarını uygulayın: AI çıktılarınıza manuel inceleme adımları ekleyin, özellikle hataların maliyetli olabileceği özel veya yüksek riskli uygulamalar için.
- Erken aşamada güvenlik önlemleri alın: Üretime geçene kadar güvenlik konusunda düşünmeyi beklemeyin. Geliştirme sürecinize başından itibaren kısıtlamalar ve güvenlik filtreleri ekleyin.
- Dağıtımdan önce değerlendirme çerçeveleri oluşturun: Özel kullanım durumunuz için "iyi"nin ne anlama geldiğini tanımlayın ve model performansını buna göre ölçmek için tutarlı bir çerçeve oluşturun.
- İzleme ve sapma tespiti için plan yapın: Dünya değiştikçe, bir modelin performansı zamanla doğal olarak düşecektir. Bu "sapmayı" erken tespit etmek için AI altyapınıza gözlemlenebilirlik özelliği ekleyin.
- Her şeyi belgelendirin: Komut istem sürümleri, model yapılandırmaları ve değerlendirme sonuçlarının ayrıntılı kaydını tutun. Gelecekteki kendiniz size teşekkür edecek.
Kurumsal AI için IBM watsonx Kullanımının Sınırlamaları
Takımınızın aylarca süren zamanını watsonx'i dağıtmaya commit etmeden önce, platformun hangi alanlarda yetersiz kalabileceğini dürüstçe değerlendirmek önemlidir.
- Öğrenme eğrisi: watsonx, etkili bir şekilde kullanmak için önemli teknik uzmanlık gerektiren güçlü ve karmaşık bir platformdur. Teknik bilgiye sahip olmayan takımlar için tak ve çalıştır türünde bir çözüm değildir.
- IBM ekosistemine bağımlılık: Üçüncü taraf araçlarla entegre olmasına rağmen, watsonx en iyi şekilde IBM bulutu (IBM Cloud) ve Red Hat OpenShift dahil olmak üzere daha geniş IBM ekosisteminde çalışır.
- Maliyet karmaşıklığı: Çoğu kurumsal yapay zeka platformu gibi, watsonx'in de hesaplama, depolama, API çağrıları ve destek kademeleri dahil olmak üzere birden fazla maliyet bileşeni vardır ve bu da bütçelemeyi zorlaştırabilir.
- Operasyonel genel giderler: Üretimde yapay zeka modellerini yönetmek tek seferlik bir görev değildir. Sürekli izleme, bakım ve güncellemeler için özel kaynaklar gerektirir.
- Proje yönetimi eksikliği: watsonx, model geliştirme ve yönetişim için tasarlanmıştır, ancak proje yönetimi, görev izleme veya takım işbirliği için yerleşik özellikler içermez.
💡 Profesyonel İpucu: Bu sınırlamalar watsonx'e özgü değildir; neredeyse tüm kurumsal AI platformları için geçerlidir. AI proje yönetiminizi, belgelerinizi ve takım iletişiminizi tek bir yerde bir araya getirerek ClickUp ile operasyonel boşluğu doldurun, watsonx ise AI'nın teknik yönlerini halletsin.
Kurumsal AI Projeleri için IBM Watsonx'e Alternatifler
watsonx harika bir araçtır, ancak AI öncelikli bir organizasyon oluşturmak ve ölçeklendirmek için tek araç değildir.
Kurumsal yapay zeka için watsonx'e alternatif olan bazı önemli seçeneklere göz atalım:
| Platform | En uygun | Anahtar fark | Dikkate alınması gerekenler |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Mevcut IBM altyapısına sahip kurumsal işletmeler | Entegre yönetişim ve hibrit bulut destek | Daha hızlı öğrenme eğrisi |
| AWS Bedrock | AWS tabanlı kuruluşlar | Geniş model seçimleri ve derin AWS entegrasyonları | AWS'ye tedarikçi bağımlılığı potansiyeli |
| Google Vertex AI | Veri yoğun kuruluşlar | Güçlü MLOps yetenekleri ve BigQuery entegrasyonu | Google bulut ekosistemine bağımlılık |
| Microsoft Azure AI | Microsoft ekosistemindeki kuruluşlar | Güçlü Copilot ve Office 365 bağlantı | Azure merkezli bir mimari |
| OpenAI API | Hızlı prototip oluşturmaya odaklanan girişimler ve takımlar | Basit bir API aracılığıyla en son teknolojiye sahip modellere erişin | Sınırlı yerleşik yönetişim özellikleri |
Nihayetinde, doğru platform genellikle şirketinizin mevcut altyapı yatırımlarına ve takımınızın teknik uzmanlığına bağlıdır.
Bağımsız araştırma yapmanız ve zaman ayırmanız yapılacak işler arasındadır. Birkaç gerçekçi kullanım örneğini pilot olarak deneyin. Entegrasyonları ve yönetişim gereksinimlerini erken aşamada baskı testine tabi tutun ve platformun işletim modelinize (sadece demonuza değil) uygun olduğundan emin olun.
Sadece Modelinizi Değil, Yapay Zeka Akışınızı da Ölçeklendirin
watsonx, kurumsal yapay zeka oluşturmak ve yönetmek için teknik altyapıyı sağlayabilir, ancak sonuçlar bunun çevresinde olanlara bağlıdır. "Mükemmel" bir modele sahip olmak neredeyse imkansızdır. Bunun yerine, yüksek etkili bir kullanım örneğine odaklanın, verileri ve onayları erken aşamada hazırlayın ve deneyden üretime kadar tekrarlanabilir bir yol oluşturun.
Eğer bir şey öğrenilecekse, o da şudur: AI, ancak uygulama ölçeği de buna uygun olduğunda ölçeklenebilir. Net sahiplik, denetime hazır belgeler ve sıkı çapraz fonksiyonel koordinasyon, çalışan bir pilot projesini işin güvenebileceği ve yeniden kullanabileceği bir şeye dönüştürür.
ClickUp, yapay zeka girişimlerinizle ilgili planlama, işbirliği ve uygulama yönetimi için tek bir Çalışma Alanı sunarak tüm bunları mümkün kılar. Öyleyse neden bekleyesiniz? ClickUp'a bugün kaydolun —ücretsizdir!
Sık Sorulan Sorular (SSS)
watsonx. ai, modeller oluşturmak için kullanılan yapay zeka stüdyosudur; watsonx. data, kurumsal verilere erişmek için kullanılan veri deposudur; watsonx. governance ise yapay zeka yaşam döngüsü yönetimi ve uyumluluk için araçlar sağlar. Bu üçü bir araya gelerek eksiksiz watsonx platformunu oluşturur.
watsonx, dağıtımı hızlandıran önceden oluşturulmuş altyapı, temel modeller ve yönetişim araçları sağlar, ancak açık kaynaklı çerçeveler üzerinde sıfırdan oluşturulan tamamen özel çözümlerden daha az özelleştirilebilir.
watsonx, harici sistemlerle entegrasyonlar için API'ler ve SDK'lar sunar, ancak yerel proje yönetimi özellikleri bulunmadığından, takımlar genellikle AI projelerini yönetmek ve işleri koordine etmek için ClickUp gibi tamamlayıcı araçlar kullanır.
Etkili kullanım için veri mühendisliği, ML/AI ve DevOps becerileri gereklidir, ancak kod gerektirmeyen araçları, AI asistanları oluşturmak gibi daha basit kullanım senaryoları için engelleri azaltabilir. /