Yapay zeka uygulamalarının gelişmesiyle birlikte, işletmelerin gerçek zamanlı ve büyük ölçekli veri erişimine ihtiyacı artıyor. Ancak web, yapay zekanın otomatik veri keşfi ve alımı için tasarlanmadığından, bu ihtiyacı karşılamak için yeni bir altyapı katmanı gerekli hale geldi.

Statik Verinin Yetersizliği

Geçmişteki yapay zeka başarıları, eğitim verisi ve model boyutunun artırılmasıyla sağlandı. Ancak kuruluşlar artık temel bir darboğaza takılıyor: rakip fiyatlandırması, tüketici duyarlılığı ve pazar trendleri gibi dinamik ve sürekli değişen web verilerine ayak uyduramıyor. Statik verilerle yapılan eğitim, güncel ve doğrulanabilir bilgilerle modellerin çıktılarını karşılaştırmak için artık yetersiz. Gerçek zamanlı veriye erişemeyen sistemler bağlam bilgisinden yoksun kalıyor, bu da iş ortamında kabul edilebilir değil.

Teknik Zorluklar ve Çözümler

Büyük ölçekli veri alımı yapmanın yanında, düşük gecikme süresiyle gerçek zamanlı erişim sağlamak kritik. İnsan tarayıcı davranışını taklit eden platformlar, JavaScript açısından yoğun siteler ve agresif anti-bot yazılımı kullanan web siteleriyle çalışabiliyor. Bu tür altyapı, IP adresi ve konum gibi parametreleri kullanarak her erişimi sitenin beklediği biçimde gösteriyor. Aynı zamanda GDPR ve CCPA gibi küresel gizlilik düzenlemelerine uyum sağlamak üzere tasarlanabiliyor, sadece halka açık bilgilerle çalışıyor ve ağları onay esasına dayandırıyor.

Altyapının İş Etkisi

Anketlere göre yapay zeka ile uğraşan profesyonellerin yüzde 56'sı, yapay zeka çıktılarına olan güveni artırmak için gerçek zamanlı web verisi erişiminin gerekli olduğunu söylüyor. Güncel ve yüksek kaliteli verilerle eğitilen modeller, halüsinasyon sorununu da azaltıyor. Perakende şirketleri dinamik fiyatlandırma motorları kurmak için halka açık bilgiler kullanabilirken, küresel markalar ticari marka ihlallerini takip edebiliyor. Gartner'ın raporuna göre, yapay zeka kullanışlı veriler tarafından desteklenmeyen projelerin yüzde 60'ı yıl sonuna kadar terk ediliyor.