2020 için Öne Çıkan Gartner Teknoloji Trendleri (II)

2020 için Öne Çıkan Gartner Teknoloji Trendleri I. bölüm burada yer alıyor. 

Trend No. 5: Şeffaflık ve İzlenebilirlik (Transparency and Traceability)

Teknoloji trendleri içinde önemli bir kavram da “etik”. Şirketler, kurumlar, hükümetler tarafından toplanan ve analiz edilen veri miktarı arttıkça, dijital etik ve kişisel bilgilerin gizliliği gibi konularla ilgili endişeler artıyor. Yapay zeka sistemlerinin özerk kararları, dijital etiği çok önemli bir kavram haline getirdi. İçinde yaşadığımız dijitalleşme ortamında, “Düzenleyici gereklilikleri ele almak, yapay zeka ve diğer gelişmiş teknolojilerin kullanımına etik bir yaklaşım getirmek ve artan güven eksikliğini onarmak için tasarlanmış bir dizi tutum, eylem ve destekleyici teknoloji ve uygulama” olarak tanımlanan şeffaflığa ve izlenebilirliğe ihtiyacımız var. Gartner’a göre, bu iki kavram 5 “güven” unsurunu içeriyor; etik, dürüstlük, açıklık, hesap verebilirlik, yeterlilik ve tutarlılık.

Şirketlerin, bir çalışanı işe almaktan, bir ev satın almaya kadar birçok kararımızı etkileyen yapay zeka teknolojileri etik ilkelere uygun şekilde, açıklanabilir algoritmalarla uygulamaları gerekiyor. Bu konu, gelecekte kurumların itibarının iş sonuçlarına olan etkisi arttıkça daha önemli hale gelecek. Önyargılı yapay zeka algoritmaları hem toplumu hem iş dünyasını hem de bireyleri olumsuz şekilde etkileyecek; sosyal ve siyasi kutuplaşmaya yol açacak. Gartner’a göre çözüm, şirketlerin, kurumların ve hükümetlerin algoritmik karar verme süreçlerini şeffaf bir şekilde açıkladıkları “açıklanabilir ve etik bir yapay zeka”.

Konunun bir başka yönü de veri gizliliği ve veri sahipliği. Gartner, insanların kişisel bilgilerinin hem kamu kurumları hem de özel kurumlar tarafından nasıl kullanıldığını bilme hakkına sahip olduğunu vurguluyor. Avrupa’da GDPR, özel sektördeki veri kullanımını düzenliyor, ancak kamu sektörü için herhangi bir yasal düzenleme bulunmuyor. Gartner, 2020 sonuna kadar dijital olarak güvenilir şirketlerin, olmayanlara göre dijital kanallardan %20 daha fazla kar elde etmesini bekliyor.

Trend No. 6: Güçlendirilmiş Kenar (The Empowered Edge)

Gartner’a göre, kenar bilişimi “bilgi işleme ve içerik toplama ve dağıtma işleminin, bu bilginin kaynaklarına, depolarına ve tüketicilerine daha yakın yerleştirildiği bilgi işlem topolojisi”. Kenar bilişiminde dağıtılan bilgilerin işlenmesi merkezileştirilmemiş, dağıtılmıştır.

Kenara daha fazla özerklik kazandırmak, trafiğin ve işlemenin lokal olmasını sağlar ve gecikmeyi azaltır. Gartner bu yeni trendin, üretim veya perakende gibi belirli sektörler için IoT dünyasına duyulan ihtiyaçtan kaynaklandığını belirtiyor. Robotlar, dronlar, otonom araçlar da dahil olmak üzere karmaşık uç cihazların ortaya çıkışı da bu değişimi hızlandırdı.

Uzun vadede Gartner, çok çeşitli “nesnelerde” daha az yapılandırılmış mimariler bekliyor. Böyle sistemlerde, kenar katmanları, merkezi veri merkezlerine ve bulut hizmetlerine bağlanıyor. Gartner, 2028 yılına kadar sensör, depolama, hesaplama ve gelişmiş yapay zeka özelliklerinin kenar aygıtlarına gömülmesinde bir artış bekliyor. Kenar bilgi işlem konusu, özellikle veri analizi liderlerinin gündeminde olması gereken bir konu olarak görünüyor.

Trend No. 7: Dağıtılmış Bulut (Distributed Cloud)

Gartner, dağıtılmış bulutu “genel bulut hizmetlerinin, bulut sağlayıcılarının veri merkezleri dışındaki farklı konumlara dağıtılması” olarak tanımlarken, genel bulut sağlayıcısının operasyon, yönetişim, bakım ve güncellemeler konularında sorumluluk üstlendiğini belirtiyor. Bulut teknolojisinin gündeme geldiği ilk aşamada, merkezileştirilmiş modda genel bulut hizmetleri söz konusuydu. Şimdi ise, özel ve hibrit bulut seçeneklerinin bulunduğu, şirketlerin kendilerine özel bulut sistemlerini kullandığı ve verilerini kendi veri merkezlerinde çalıştırdığı yeni bir bulut bilişim dönemindeyiz. Bazı hizmetlerin şirket bünyesinde çalıştırdığı, bazı hizmetlerin ise dış bulut sistemlerinde tutulduğu karma bulut sistemleri de kullanılıyor.

Gartner, konum, bulut bilgi işleminin önemli bir sorunu olduğunda, veri egemenliği ve gecikme ile ilgili sorunlar nedeniyle, dağıtılmış bulut hizmetlerinin şirketlerin gereksinimlerini karşılamak için kullanıldığını belirtiyor. Dağıtılmış bulutta, genel bulut sağlayıcısı, bulut hizmeti mimarisi, teslimatı, işlemleri, yönetimi ve güncellemelerinin tüm yönlerinden sorumlu oluyor. Dağıtılmış bulut erken bir aşamasında ve bazı şirketler hizmetlerinin bazı bölümlerini bu dağıtılmış bulut sistemleri ile sağlıyor.

Trend No. 8: Otonom Nesneler (Autonomous Things)

Teknoloji trendleri içinde bir diğer olan “otonom nesneler” için Gartner çok basit bir tanım yapıyor: “önceden insanlar tarafından gerçekleştirilen işlevleri otomatikleştirmek için yapay zeka kullanan fiziksel aygıtlar”. En çok bilinen otonom cihazlar; robotlar, dronlar, otonom araçlar / gemiler, bazı endüstriyel ekipmanlar. Otonomluk aslında yeni bir kavram değil, ama önceki dönemlerde katı programlama modelleri üzerinden sağlanırken, şimdi insanlarla daha doğal ve doğrudan bir etkileşim yaratan yapay zeka tabanlı sistemler üzerinden sunulan bir otonomluk görüyoruz.  Otonom nesneler çok hızlı bir şekilde gelişiyorlar ve onların özel alanlar kadar, kontrolsüz kamusal alanlarda varolmalarını bekleyebiliriz.

Gartner tek bir otonomluk seviyesi olmadığının, sistemlerin düşük seviyelerden tam otonomluğa giden bir skalada dağıldığının altını çiziyor. Gartner’a göre, bir sistemin otonom olabilmesi için bir işi tamamlamak için belirli bir bağlamda denetimsiz çalışması gerekiyor. Spektrum, Gartner tarafından sırasıyla; insan destekli otomasyon, kısmi otomasyon, koşullu otomasyon, ileri otomasyon olarak tanımlanıyor. Gartner tam otomasyonda bile, insan kontrolü ve yönlendirmesinin varolduğunu vurguluyor. Otonom araç örneğinde dahi, insan en azından otonom aracın hedefini tanımlıyor. 

Gartner şirketlerin, insanların üstlendiği rutin işlerin hangi noktalarda otomatikleştirebileceklerini görmek için iş senaryoları ve müşteri yolculuk haritaları oluşturarak iyi tanımlanmış hedefler belirlemeleri gerektiğini vurguluyor. Rapora göre, otomasyon için en görünür alanlar gelişmiş tarım, ulaşım (Gartner, 2025 yılına kadar yılda 1 milyondan fazla Seviye 3 ve üzeri otomobil üretileceğini tahmin ediyor), arama ve kurtarma olacak.

Trend No. 9: Pratik Blockchain (Practical Blockchain)

Teknoloji trendlerinden bir diğer,, 5 yıldan fazla bir süredir konuşmakta olduğumuz blockchain “kriptografik olarak imzalanmış, değiştirilemez işlem kayıtlarının geniş bir ağdaki tüm katılımcılar tarafından paylaşılması” olarak tanımlanıyor. En önemli öğesi “dağıtılmış kayıtlar” ve merkezi otoriteyi ortadan kaldıran, her işleme erişim ve kontrol etme hakkını dağıtarak güveni artıran bir sistem olarak biliniyor.

Blockchain nasıl değer üretiyor? Gartner, “Blockchain’ni, “iş ekosistemleri arasında güven, şeffaflık ve değer değişimini sağlayarak, maliyetleri düşürme, işlem sürelerini kısaltma ve nakit akışını iyileştirme yoluyla sektörleri yeniden şekillendirme potansiyeline sahip olduğunu” söylüyor. Uluslararası ticaretle ilgili işlemler ve kimlik yönetimi konusunda blockchain kullanan birçok banka ve kurum görüyoruz. 2019 Gartner CIO Anketine göre, CIO’ların % 60’ı önümüzdeki üç yıl içinde blockchain teknolojisini herhangi bir konuda uygulayacaklarını söylüyorlar.

Blockchain 2023’e kadar ölçeklendirilebilir

Blockchain, birkaç yıldır yoğun şekilde tartışılmasına rağmen, şirketler henüz güçlü kullanım alanları oluşturamadı. Blockchain merkezi otoriteyi ortadan kaldırıp, kamu konsensusuna dayalı bir sistem yarattığı için devrimci bir teknoloji olarak kabul edildi. Gartner’a göre, blockchain 2023’e kadar teknik olarak, veri gizliliğini de sağlayarak, bazı işlemlerde ölçeklenebilir şekilde kullanılacak. Bugünkü uygulama örneklerinde çoğunlukla tüm sistemi bir konsorsiyum kontrol ediyor, bu konsorsiyum coğrafi bazlı, teknoloji bazlı veya sektör bazlı olabiliyor. Bu nedenle şirketler için doğru konsorsiyumun seçilmesi önemli.

Gartner, blockchain için bazı kullanım alanlarını aşağıdaki gibi örneklendiriyor:

• Varlık Takibi: Kredi kullandırılmış otomobillerin takibi
• Hasar talebi: Ürün geri ödemeleri, sigortacılık
• Kimlik Yönetimi / Müşteriyi tanıma (KYC): Öğrenci kimliği, hasta takibi, seçim kimliği, müşteri kayıtları ve ulusal kimlikler
• Dahili Kayıt Tutma: Ana veri yönetimi, dahili belge yönetimi, satınalma siparişi ve fatura kayıtları ve hazine kaydı tutma
• Sadakat ve Ödül: Perakendeciler, seyahat şirketleri ve diğerleri için, müşteri ve çalışan / öğrenci  ödül sistemleri
• Ödeme / Takas: Sadakat ödemeleri, hisse senedi ödemeleri, bankalararası ödemeler, ticari kredilendirme, ödeme-ihale işlemleri ve para transferleri
• Kanıt: Biyolojik örneklerin ve organların izlenmesi; şarap, kahve, balık ve diğer gıdaların menşeinin oluşturulması; bileşenlerin gerçekliğinin onaylanması; ve ilaçların yaşam döngüleri boyunca izlenmesi
• Kayıtların paylaşılması: Şirket duyuruları, çok taraflı otel rezervasyonu yönetimi, uçuş verilerinin kaydedilmesi ve yasal raporlama
• Akıllı Şehirler / IoT: Enerji ticareti, elektrikli araç şarjının yönetimi, akıllı şebeke yönetimi ve atık su sistemlerinin kontrolü
• Ticaret finansmanı: Akreditifleri yönetmek, ticaret finansmanının basitleştirilmesi ve sınır ötesi ticaretin kolaylaştırılması

Trend No. 10: Yapay Zeka Güvenliği (AI Security)

Yapay zeka, Gartner’ın raporunda bahsedilen tüm trendlerini içeren veya güçlendiren bir alan. Ayrıca, birçok teknoloji trend raporunda da en önde gelen teknoloji olarak yerini buluyor, Gartner Teknoloji Trendleri Raporunda da önemli bir yer tutuyor. Yapay zeka ve özellikle makine öğrenmesi geliştikçe ve gerçek kullanım alanları oluştukça, karşılaşılan zorluklar ve güvenlik riskleri daha belirgin hale geliyor. Gartner yapay zeka teknolojilerini kullanan kurumların şunlara odaklanmasını öneriyor:

1) Yapay zeka destekli sistemleri korumak: BT liderleri veri kalitesini, bütünlüğünü, gizliliğini sağlamak zorunda. Gartner, 2022 yılına kadar tüm yapay zeka siber saldırılarının %30’unun yapay zeka destekli sistemlere saldırmak için eğitim verisinin bozulması, yapay zeka model hırsızlığı veya sistemin yanlış karar vermesine sebep olan eğitimlerden kaynaklı olacağını tahmin ediyor.

• Egzersiz verisinin bozulması: Yazılım korsanlarının, eğitim verilerine yetkisiz erişmesi ve bir yapay zeka sisteminin hatalı veya güvenliği ihlal edilmiş verileri besleyerek başarısız olmasına neden olması
• Model hırsızlığı: Algoritmaların çıktısını eğitim verisi olarak kullanmak için makina öğrenmesi algoritmalarına tersine mühendislik uygulanması
• Hatalı örnekler: Yapay zeka sınıflandırıcısının yanlış sınıflandırmasına neden olmak için bozulmuş test verisi örneği kullanılması

2) Yapay zekayı güvenliği arttırmak için kullanmak: 

Güvenlik araçlarının karar destek ve yanıt operasyonlarının daha iyi sonuç verebilmesi için makina öğrenmesi teknikleri kullanıldığını biliyoruz, çünkü bu teknikler “normal” olanı öğrenip normalin dışına çıkan durumlar için uyarı verebiliyor. Ancak diğer yandan, saldırganlar da daha karmaşık yeni saldırı tekniklerini kullanıyor ve şirketleri daha gelişmiş güvenlik araçları geliştirmeye zoruluyor. Bu konuda sürekli devam eden böyle bir kısır döngü içindeyiz. 

3) Yapay zekanın kötü amaçlar için kullanıldığının farkedilmesi: Gartner yeni teknolojilerin sadece iyi amaçlar için değil, aynı zamanda kötü amaçlar için de kullanıldığını vurguluyor. Elbette taşıdığı büyük potansiyel ile yapay zeka listenin başında geliyor. Saldırganlar kendi sistemlerini güçlendirmek için makina öğrenmesi ve diğer yapay zeka tekniklerini kullanıyor. Buradaki en büyük etken makine öğrenmesinin metalaşması, kolay erişilebilir olması ve eğitim verilerinin kolayca bulunabilmesi oldu. Kötü amaçlı kullanımlarda kişilerin yazım tarzlarını, ifade biçimlerini öğrenen sistemler farkedilmesi çok daha zor dolandırıcılık olayları yaratabiliyor.

Gartner’ın 2020 Teknoloji Trendleri Raporu hakkında görüşmek isterseniz, lütfen bize ulaşın!