9.000'den fazla müşteriye yönelik AI kullanım araştırması... LLM uygulamaları arasında sohbet robotu oranı artıyor

Geliştiricilerin tercih ettiği AI dili Python... Yapılandırılmamış veri işleme hacmi %123 arttı

Küresel veri bulutu şirketi Snowflake, büyük dil modellerini (LLM) kullanan uygulamalar arasında sohbet robotu oranının geçen Mayıs ayına göre %46 arttığını açıkladı.

https://seenthis.kr/newspage/2448

Snowflake, 9.000'den fazla müşteriye yönelik olarak veri ve AI benimsenmesinin kalıplarını ve eğilimlerini araştırarak 'Veri Trendleri 2024 (Data Trend 2024)' raporunu yayınladı. Küresel kurumsal şirketlerin AI teknolojilerini ve verileri işletmelerinde nasıl kullandığını ele alan bu raporda, metin girdisi tabanlı LLM uygulamalarının oranının azaldığı (2023 yılında %82, 2024 yılında %54) ancak etkileşimli sohbet robotlarının arttığı analiz edildi.

Ayrıca Streamlit geliştirici topluluğuna yapılan bir ankete göre, katılımcıların yaklaşık %65'i iş amaçlı LLM proje yürütüyor. Gerçekte, kurumsal müşteriler, üretken AI tabanlı teknolojileri iş üretkenliğini, verimliliğini ve analiz becerisini artırmak için çeşitli şekillerde kullanıyorlar.

Snowflake Veri Stratejisi Kıdemli Direktörü Jennifer Belissent, "Etkileşimli uygulamalar, insanların gerçek etkileşim şekillerinde programlanıyor ve artık insanlar LLM'lerle sohbet ediyormuş gibi kolayca etkileşim kurabiliyor" dedi. "Özellikle LLM uygulamalarının temelini oluşturan verilerin yönetişiminin ve güvenliğinin sağlanması, etkileşimli uygulamaların hem işletmeler hem de kullanıcılar için beklentileri karşılayarak kullanımın yaygınlaşmasını sağlayacaktır."

9 ayda 33.000'den fazla LLM uygulaması kurulumu

Dünya çapında yaklaşık 20.000'den fazla geliştiriciyi barındıran Snowflake Streamlit topluluğu, son 9 ayda 33.143'ten fazla LLM uygulaması kurdu. En çok tercih edilen programlama dili Python'dı. Snowflake'in uygulama geliştirme platformu Snowpark'ta geçen yıl Python kullanımı 5,71 kat arttı. Bu oran, sırasıyla %3,87 ve %1,31 artış gösteren Scala ve Java'ya göre daha yüksek bir rakam. Python, prototip oluşturma ve test hızını artırarak tüm iş süresini ve en gelişmiş AI projelerinin başlangıç aşamalarında genel öğrenme hızını hızlandırıyor.

Son zamanlarda, LLM uygulamaları geliştirilirken veri yönetim platformunun üstünde programlama yapma örnekleri de artıyor. Snowflake platformunda doğrudan uygulama geliştirilebilen Snowflake Yerel Uygulamalarının (Snowflake Native App) kullanımı, geçen Temmuz'dan bu yılın Ocak ayına kadar, 7 ayda 3 katından fazla arttı. Tek bir veri platformunda geliştirilen uygulamalar, harici şirketlere veri kopyalarının gönderilmesini gerektirmediği için uygulama geliştirme ve dağıtım hızlanıyor ve işletme ile bakım maliyetleri azalıyor.

Kurum içi veri yönetişiminin önemi artıyor

AI benimsenmesiyle birlikte organizasyonlarda yapılandırılmamış verilere yönelik analiz ve işleme de artıyor. Bu süreçte kullanılmayan yeni veri kaynakları keşfedilebiliyor ve hassas kişisel verileri korumak için veri yönetişimi de önem kazanıyor. Snowflake raporuna göre, şirketlerin geçen yıl işlediği yapılandırılmamış veri hacmi %1,23 arttı. Küresel piyasa analizi kuruluşu IDC, dünya çapındaki verilerin %90'ını yapılandırılmamış videolar, görüntüler ve belgeler olarak tahmin ediyor. Dil modelleri eğitiminin zaten yaygınlaştığı yapılandırılmış verilerin aksine, yapılandırılmamış verilerin işlenmesi, şirketlerin rekabet gücünü artırabilecek yeni bir fırsat olacak.

Snowflake Veri Stratejisi Kıdemli Direktörü Jennifer Belissent, "Veri yönetişimi, verileri kontrol etmekle değil, nihayetinde verilerin değerini kullanmakla ilgilidir" diyerek "Snowflake, yönetişimi veri toplama, veri güvenliği ve veri kullanımı olmak üzere üç eksende sınıflandırıyor ve müşterilerin uygun erişim ve kullanım politikalarını uygulamaları için verileri etiketlemesini ve sınıflandırmasını sağlıyor" diye açıkladı. Sonuç olarak, Snowflake müşterilerinin veri yönetişim işlevini uygulayan şirketlerin oranı %70'ten %100'e yükseldi ve yönetişim altında yürütülen sorgu sayısı da %142 arttı.

Buna ek olarak Belissent, "Her bir veri, şirketlerin karşılaştıkları sorunlara nasıl cevap verdiklerini gösteriyor. Bu ayrı ayrı veri noktalarını bir araya getirdiğimizde, en son AI teknolojisi fırsatlarından yararlanan organizasyonlar için entegre bir strateji oluşturabiliyoruz" dedi. "Üretken AI çağında temel strateji, veriyi değiştirmek değil, bu stratejiyi uygulayabilmektir. Bunun için şirketlerin geniş veri ekosisteminde yayılan veri kaynaklarını açmaları ve paylaşmaları, veri silosunu ortadan kaldırmaları önemlidir."

'Snowflake Veri Trendleri 2024 Raporu'nun tamamını buradan inceleyebilirsiniz.

Web sitesi: https://www.snowflake.com/?lang=ko

İletişim
Snowflake Basın Temsilcisi
KPR
Kim Su-bin
02-3426-2281