Gartner'a göre üretken yapay zekanın benimsenmesi bu nedenden dolayı yavaşlayacak
Yapay zekayı benimsemek birçok modern işletmenin ana odak noktasıdır ancak bu eğilim 2026'da farklı görünebilir.
Üretken yapay zekanın yükselişi, çalışan profesyonellerin sıradan görevleri devretmesine ve odaklarını daha büyük önem taşıyan görevlere kaydırmasına yardımcı oldu. Ancak danışmanlık firması Gartner, üretken yapay zekanın telif hakkı ihlali konusundaki endişeleri de artırdığını ve bunun da teknolojinin benimsenmesini yavaşlatacağını bildirdi.
Üretken yapay zeka modellerinin, ChatGPT örneğinde olduğu gibi sıklıkla internetteki içeriği içeren büyük miktarda veri üzerinde eğitilmesi gerekir. Bu süreç, orijinal yazarlar çalışmalarının yapay zeka modeli eğitimi için kullanılmasına açıkça izin vermemiş olsa bile, birçok yapay zeka modelinin diğer kişilerin çalışmalarına dayalı olarak yanıtlar ürettiği anlamına gelir.
Sonuç olarak, The New York Times gibi birçok kuruluş, ortaya çıkan sohbet robotlarının telif hakkı ihlali yaptığını iddia ederek yasal işlem başlattı. Ancak üretken yapay zeka norm haline geldikçe şirketler önleyici bir yaklaşım benimsemeye başlayacak ve bu da yapay zeka şirketlerine zaman ve para kaybettirecek.
Gartner, 2026 yılına kadar işletmelerin fikri mülkiyet (IP) kaybı ve telif hakkı ihlali riskini ortadan kaldırmak için yaptığı savunma harcamalarının, yeni ortaya çıkan teknolojinin benimsenmesini yavaşlatacağını ve getirilerini azaltacağını öngörüyor.
Gartner'ın seçkin başkan yardımcısı analisti Rita Sallam, "GenAI ilerledikçe düzenleyiciler de buna ayak uydurmak için acele ediyor" dedi. "Fikri mülkiyet riski yeni bir sorun değil. Ancak daha önce sınırlı bir risk olan telif hakkı ihlali riski, artık potansiyel olarak kuruluştaki herkesi etkiliyor."
Gartner ayrıca 2028 yılına kadar büyük dil modellerini sıfırdan oluşturmayı seçen kuruluşların %50'sinden fazlasının, bu modellerin bakımı için gereken maliyetler, karmaşıklık ve teknik borç nedeniyle çabalarından vazgeçeceğini öngörüyor.
Sonuç olarak firma, veri ve analiz şeflerinin, sonuçları en üst düzeye çıkarmak için yapay zeka hırslarını risk toleranslarıyla dengelemeleri gerektiğini söylüyor. Salam şunları ekledi: "Önemli olan, inovasyonun gerektirdiği şekilde modelleri değiştirmek için açık sistemler tasarlamak olacaktır."