Yapay zeka ile kod üretmek hız kazandırsa da, bu kodların büyük ölçekli şirketlerde güvenilir şekilde çalıştırılması, mevcut sistemlere entegrasyonu ve uyumluluk süreçleri ciddi zorluklar yaratıyor. SAP Business Technology Platform CPO'su Michael Ameling, organizasyonların %81'inin detaylı bir stratejiye sahip olmasına rağmen, yapay zeka odaklı uygulamaya geçiş oranının sadece %12 ile %16 arasında kaldığını belirtti.

Kod Üretimi ve Operasyonel Süreç Farkı

Ameling, kod üretmek ile bu kodu operasyonel hale getirmenin farklı problemler olduğunu vurguladı. Çok uluslu şirketlerin ve büyük organizasyonların güvenlik ve uyumluluk konularında taviz veremeyeceğini belirten Ameling, yapay zeka tarafından üretilen kodların on veya yirmi yıl boyunca güvenle çalışması, yamalanması ve sürdürülebilir olması gerektiğini ifade etti. Yaşam döngüsü yönetiminin kendiliğinden oluşmadığına dikkat çekildi.

Veri Olgunluğu ve Altyapı Engelleri

Kurumsal ortamlarda yapay zeka projelerinin başarısız olma nedeni genellikle kod kalitesi değil; veri erişimi, entegrasyon eksikliği veya gerekli izinlerin olmaması olarak öne çıkıyor. Yapay zekanın mevcut veri ve süreç olgunluğunu artırdığı ancak bunun yerine geçemeyeceği belirtildi. Özellikle otonom ajanların canlı verilerle çalışması durumunda gecikme, maliyet ve sistem yükünün arttığı vurgulandı.

Modernizasyon ve Entegrasyon İhtiyacı

Gerçek kurumsal ortamların bulut sistemler, eski yerleşik altyapılar ve birbirine bağlı olmayan veri depolarından oluştuğu açıklandı. Yapay zeka mantığının bu parçalı yapıda çalışabilmesi için veri erişimini, süreç bağlamını ve yönetişimi birleştiren bir katmanın gerekliliği üzerinde duruldu. SAP, bu sorunları çözmek için Joule Studio, Integration Suite, Business Data Cloud ve SAP AI Agent Hub gibi araçları içeren bir kurumsal mimari yaklaşımı sunuyor.