Son iki yılda yapay zeka konuşulan dünya gündemini domine etti ve insanlar, veri ve iş alanlarında büyük değişimlere çözüm olabileceği düşünüldü. Şu anda, üreten yapay zeka modelleri video, kod ve hatta moleküler yapılar da dahil olmak üzere birçok veri türünü absorbe edebilir ve sentezleyebilir. Bu yükselen teknolojiye stratejik yatırımlar yapmak, işletmelere rekabet avantajı sağlama, yeni iş fırsatlarını ortaya çıkarma ve müşteri hizmetleri, tedarik zincirleri ve daha sürdürülebilir operasyonlar gibi kritik fonksiyonlardaki zorluklarla başa çıkma potansiyeline sahiptir.

Ancak, yapay zekanın başarılı olması için güvenebileceğiniz büyük miktarda veriye erişebilmeniz gerekir. Ne kadar çok ve ne kadar çeşitli veri olursa, belirli iş ihtiyaçları için yapay zekayı eğitmek için kullanılan algoritmalarınız o kadar doğru olacaktır. Ancak, birçok organizasyon için eğitim için gereken veriler birleşik bir şekilde mevcut olmayabilir. Veri genellikle her yerde bulunur, özel bulutları ve farklı işletme birimleri tarafından idare edilen genel ve özel bulutları içeren yalıtılmış on-prem veri merkezlerine yayılmıştır. Bu karmaşık IT ortamında ihtiyacınız olan varlıkları bulmak genellikle saklambaç oynamak gibi hissettirebilir ve yapay zekayı eğitmeyi, ayarlamayı ve kullanmayı son derece zorlaştırabilir.

Bu teknoloji ilerledikçe, işletmeler bir eşik noktasında bulunmaktadır. IBM Institute for Business Value tarafından yapılan son bir araştırma, organizasyonların %60’ının henüz üretken yapay zeka için tutarlı, geniş kapsamlı bir yaklaşım geliştirmekte olmadığını göstermektedir.Aynı insiyatiflerde farklı hedeflere sahip iş birimlerinin izlediği yıllardır benzer bir kayıtçatışma yaşanmıştır.

Yazılı birinde ise AI deneyiminin gerçek potansiyelini gerçekleştirmenin engellerinden biri kuruluşların IT çevresi olmuştur. Bugüne kadar, AI denemelerinin çoğu birbirinden bağımsız olarak gerçekleşmiş, farklı iş bölümleri kendi ayrı önceliklerini izlemiştir. Örneğin, bir işletmenin pazarlama bölümü müşteri segmentasyonu yapmak ve kişiselleştirilmiş teklifler üretmek için AI kullanabilir. Aynı anda, tedarik zinciri ekibi işletme süreçlerini geliştirmek için farklı bir veri kümesinde AI çalıştırabilir. Yenilik için üstten aşağıya tek bir yaklaşım olmaması durumunda bu girişimler sıklıkla parçalanmış teknoloji yığınlara yol açacaklar ve verilerin farklı biçimlerde ve protokollerde farklı bulutlarda yer kaplamasına neden olacaktır. Bu durumu ‘varsayımsal geçerlilik statüsü’ olarak adlandırabiliriz.