Bulut Modernizasyonu Stratejiniz Artık Aynı Zamanda Bir Yapay Zeka Stratejisi

Yıllardır bulut modernizasyonu konuşulurken benzer sorular etrafında dönülüyordu: Hangi iş yüklerini taşımalıyız? Hangi uygulamaları yeniden yapılandırmalıyız? Veri merkezine olan bağımlılığımızı ne kadar hızlı azaltabiliriz? Taşıma maliyeti ne olacak?

Bu sorular hâlâ önemini koruyor. Ancak kurumsal teknoloji liderlerinin artık daha büyük bir soruya yanıt vermesi gerekiyor: Teknoloji altyapımız, kuruluşumuzun yapay zekayı nasıl geliştirmek, devreye almak ve işletmek istediğini destekleyebiliyor mu?

Google Cloud yakın zamanda Google Cloud Modernize’ı duyurarak bu tartışmanın ne kadar değiştiğini gösterdi. Yeni portföy; altyapı değerlendirmesi, platform modernizasyonu, uygulama modernizasyonu ve taşıma yeteneklerini, bu alanların genelinde amaca yönelik yapay zeka ve ajan tabanlı yetkinliklerle bir araya getiriyor.

Google Cloud böylece modernizasyonu kurumsal yapay zeka kullanımının bir sonraki aşamasıyla doğrudan ilişkilendiriyor. Bu değişimin CIO ve CTO’lar açısından önemli bir sonucu var:

Modernizasyon artık yalnızca bir altyapı stratejisi değil; aynı zamanda bir yapay zekaya hazırlık stratejisine dönüşüyor.

Bu iki gündemi birbirinden ayrı ele alan kurumlar, kendilerini yapay zekayı desteklemek üzere tasarlanmamış temeller üzerine yatırım yaparken bulabilirler.

Yapay Zeka, Eski Teknolojilerin Zayıflıklarını Ortaya Çıkarıyor

Kurumsal yapay zeka izole bir şekilde çalışmaz.

• Müşterilerin sorunlarını çözmesine yardımcı olan bir yapay zeka ajanının müşteri kayıtlarına, ürün bilgilerine, sipariş geçmişine, fiyatlandırma sistemlerine, bilgi tabanlarına ve işlem platformlarına erişmesi gerekebilir.
• Kurum içindeki bir mühendislik ajanının uygulama telemetrisine, kaynak koduna, canlıya alma sistemlerine ve olay verilerine erişmesi gerekebilir.
• Finans operasyonlarında çalışan bir ajanın ERP verileri, faturalar, sözleşmeler ve onay iş akışları arasında akıl yürütmesi gerekebilir.

Model ne kadar gelişmiş olursa olsun, sağladığı iş değeri etrafındaki sistemlere, verilere, altyapıya ve operasyonel yetkinliklere bağlıdır. Bu da yapay zekanın üzerinde çalıştığı mimariyi giderek daha önemli hâle getiriyor.

Google Cloud Modernize’ın portföyü altyapı değerlendirmesi, uygulama ve platform modernizasyonu, eski uygulama analizi, veri bağlantısı ve yapay zeka odaklı operasyonları kapsıyor. Örneğin, Modernization Hub ekiplerin Java, .NET ve mainframe uygulamalarındaki kaynak kodları ve bağımlılıkları anlamalarına yardımcı olmak üzere tasarlanmışken; daha geniş çözüm mimarisi, operasyonel verilerin sürekli birbirine bağlanmasını ve uygulamalarla yapay zeka ajanlarının daha güncel, daha bütünleşik bilgilere erişebilmesini hedefliyor.

Benzer bir örüntüyü altyapıda da görmek mümkündür. Gerçek zamanlı yapay zeka ajanları, çok adımlı iş akışlarının bir parçası olarak operasyonel veritabanlarına, vektör veri depolarına ve veri işlem hatlarına sorgular gönderdikçe, backend sistemlerinde yeni yükler oluşturabilir. Bu da geleneksel uygulamalar için yeterli olan hesaplama gücü, depolama, ağ, veritabanı ve veri mimarileri üzerinde yeni baskılar yaratabilir. Google Cloud, platform modernizasyonunu gerçek zamanlı yapay zeka iş yüklerinin yüksek işlem hacmi ve düşük gecikme gereksinimleriyle birlikte ele alıyor.

Sektör araştırmaları da bu ihtiyacı ortaya koyuyor. Google Cloud’un “2026 State of infrastructure in the agentic AI era” raporuna göre kuruluşların %83’ü, canlı ortamlardaki otonom sistemleri desteklemek için altyapı yükseltmelerine ihtiyaç duyuyor.

Teknoloji liderleri açısından mesaj net: Bir yapay zeka stratejisi, er ya da geç, bir mimariyle ilgili bir tartışmaya dönüşüyor.

Yapay Zekaya Hazırlığın Altı Boyutu

CIO’lar, bir kurumun yalnızca modern bir altyapıya sahip olup olmadığını değerlendirmek yerine, teknoloji varlıklarının altı temel boyutunda yapay zekaya hazırlık durumunu ölçmelidir. Google Cloud’un duyurusunda öne çıkan yetenekler ve içgörüler, bu değerlendirme için yararlı bir çerçeve sunuyor.

1. Altyapı: Temel Yapı Yapay Zeka İş Yüklerini Kaldırabilir mi?

İş yüklerinin bulutta çalışıp çalışmadığını belirlemenin ötesinde, asıl soru temel altyapının yapay zeka destekli iş yüklerinin performans, işlem hacmi, gecikme, ağ ve veri erişimi gereksinimlerini karşılayıp karşılayamayacağıdır.

Yapay zeka destekli uygulamalar, geleneksel iş uygulamalarından oldukça farklı altyapı özelliklerine ihtiyaç duyabilir. Gerçek zamanlı ajanlar, tek bir iş akışında birden fazla sistemle etkileşime girebilir. Çıkarım iş yükleri hızla dalgalanabilir. Veri yoğun uygulamalar yeni depolama ve ağ darboğazları yaratabilir.

CIO’lar açısından bu, altyapı modernizasyonunun yalnızca mevcut kullanım seviyelerine göre değil, gelecekteki iş yükü gereksinimlerine göre de değerlendirilmesi anlamına geliyor.

Yöneticilerin sorması gereken soru:

Altyapımız, önümüzdeki üç ila beş yıl içinde çalıştırmayı beklediğimiz yapay zeka iş yükleriyle birlikte ölçeklenebilir mi?

Dikkat edilmesi gereken işaretler:

• Kritik iş yüklerinin sabit kapasiteye bağımlı olması
• Altyapı ölçeklendirmenin büyük ölçüde manuel olması
• Depolama ve ağın uygulama darboğazları oluşturması
• Canlı ortamları ve yapay zeka ortamlarını tutarlı bir şekilde gözlemlemenin zor olması
• Eski lisanslama modellerinin mimari kararları teknik veya ticari gereksinimlerden daha fazla etkilemesi

Modernizasyonda, tüm iş yüklerini hemen yeniden oluşturmak gerekmez. Ancak gelecekteki büyümeyi hangi temel yapıların kısıtlayabileceği net bir şekilde ortaya konmalıdır.

2. Uygulamalar: Mevcut İş Mantığı Yapay Zeka İş Akışlarına Dahil Olabilir mi?

Yaygın bir yanılgı, yapay zekaya hazır hâle gelmek için eski uygulamaların tamamen yenilenmesi gerektiği düşüncesidir. On yıllar içinde birikmiş iş mantığına sahip büyük kuruluşlar için bu çoğu zaman gerçekçi olmaz.

Temel sistemler genellikle güvenilir şekilde çalışan ve yılların kurumsal bilgi birikimini taşıyan süreçleri içerir. Asıl sorun, bu iş mantığının eski arayüzler, sıkı bağlı mimariler, kapalı platformlar veya sınırlı entegrasyon seçenekleri üzerinden sunulmasından kaynaklanıyor olabilir.

Bu da farklı bir modernizasyon hedefi ortaya çıkarır: değerli iş mantığını, uygulamayı tamamen değiştirmeden erişilebilir hâle getirmek.

Google Cloud Modernize; eski kodları analiz eden, bağımlılıkları haritalandıran ve uygulama dönüşümünü hızlandıran araçların yanı sıra, modern uygulama ve konteynerize edilmiş katmanlar aracılığıyla mevcut sistemlere yapay zeka yetenekleri eklemeye yönelik yaklaşımları açıkça tanımlıyor.

Teknoloji liderleri bu seçenekleri değerlendirirken beş temel yaklaşım üzerinden düşünebilir:

1. Retain (Mevcudu Koru): İşlevini hâlâ iyi yerine getiren uygulamayı büyük ölçüde mevcut hâliyle kullanmaya devam edin.
2. Expose (Dışa Aç): Diğer uygulamaların ve yapay zeka sistemlerinin güvenle etkileşime girebilmesi için API’ler ve entegrasyon katmanları ekleyin.
3. Refactor (Yeniden Yapılandır): Teknik borç çevikliği sınırlıyorsa, seçilen bileşenleri modernize edin.
4. Replatform (Platform Değiştir): Uygulamayı daha uygun bir çalışma ortamına taşıyın.
5. Replace (Yenisiyle Değiştir): Modernizasyonun ekonomik veya mimari açıdan anlamlı olmadığı durumlarda, eski sistemi devreden çıkarın.

Buradaki kritik nokta, hangi iş yükü için hangi yaklaşımın doğru olduğunu belirlemektir.

Yöneticilerin sorması gereken soru:

Kabul edilemez bir risk oluşturmadan, en kritik iş yeteneklerimize modern uygulamalar ve yapay zeka sistemleri üzerinden erişebiliyor muyuz?

3. Veri: Yapay Zeka Doğru Bilgiye Doğru Zamanda Erişebiliyor mu?

Yapay zekaya hazır olmak çoğu zaman bir model seçme problemi olarak ele alınır. Oysa kurumsal ortamlarda sorun çoğu zaman verilerle ilgilidir.

Bir kurum gelişmiş bir modeli kullanıma almış olsa bile, kritik bilgiler uygulamalar, veritabanları, dosya sistemleri, veri ambarları ve farklı departmanların kullandığı platformlara dağılmışsa faydalı sonuçlar üretmekte zorlanabilir. Daha da önemlisi, bilgi mevcut olsa bile gerçek zamanlı olarak erişilmesi zor olabilir.

Google Cloud, uygulamaların ve yapay zeka ajanlarının daha güncel ve daha bütünleşik bilgilerle çalışabilmesi için operasyonel verilerin modern veri platformları arasında sürekli olarak birbirine bağlanmasını vurguluyor. Bu da yönetici seviyesinde daha kapsamlı bir soruyu gündeme getiriyor.

Yöneticilerin sorması gereken soru:

Yapay zeka sistemlerimiz, doğru kararlar verebilmek için ihtiyaç duydukları iş bağlamına güvenli bir şekilde erişebiliyor mu?

Yapay zekaya hazır bir veri mimarisi, bir veri gölü oluşturmaktan veya bir veritabanını taşımaktan fazlasını içerir. Şu konularda netlik gerektirir:

• Kritik verilerin nerede bulunduğu
• Verinin sahibinin kim olduğu
• Ne kadar güncel olduğu
• Nasıl erişilebildiği
• Nasıl yönetilmesi ve korunması gerektiği
• Farklı sistemlerin ihtiyaç duyulan bağlamı nasıl paylaşabileceği
• Hassas bilgilerin nasıl korunacağı

Birçok kurum için veri mimarisini modernize etmek, hesaplama gücünü artırmaktan daha fazla yapay zeka değeri sunabilir.

4. Güvenlik ve Yönetişim: Yapay Zeka İş Sınırları İçinde Çalışabilir mi?

Geleneksel güvenlik modelleri büyük ölçüde insanlar, uygulamalar, cihazlar ve bilinen sistem etkileşimleri etrafında tasarlanmıştır. Ajan tabanlı sistemler ise bu denkleme yeni bir aktör daha dahil ediyor.

Yapay zeka ajanları bilgileri yorumlayabilir, araçları çağırabilir, uygulamalara erişebilir, iş akışlarını çalıştırabilir ve tanımlanan sınırlar içinde karar verebilir. Bu da kimlik, yetkilendirme, veri koruma, denetlenebilirlik ve politika uygulamasını modernizasyonun temel unsurları hâline getiriyor.

Bu nedenle güvenlik, altyapı ve uygulamalar modernize edildikten sonra uygulanan son bir kontrol noktası olarak kalamaz. Hedef mimarinin doğrudan bir parçası olması gerekir.

Yöneticilerin sorması gereken soru:

Bir yapay zeka sisteminin tam olarak hangi verilere erişebildiğini, neler yapabildiğini, kimin yetkisiyle hareket ettiğini ve gerçekleştirdiği aksiyonların nasıl denetleneceğini biliyor muyuz?

CIO’lar açısından yapay zekaya hazırlık, otonom iş akışları kritik hâle gelmeden önce veri ve aksiyonlar üzerinde net sınırlar oluşturan yönetişim mekanizmalarını da kapsamalıdır.

Amaç yalnızca yapay zekayı kullanıma açmak değil, kuruluşun güvenebileceği bir yapay zeka ortamı oluşturmaktır.

5. Operasyon Modeli: Ekipler Modern Sistemleri Makine Hızında Yönetebiliyor mu?

Modern altyapı, dünün süreçleriyle işletilmeye devam edildiğinde, kuruluşa sağlayacağı iş değeri sınırlıdır.

• Bulut ortamı hâlâ manuel kaynak oluşturma süreçlerine bağlı olabilir.
• Kubernetes platformu hâlâ ekiplerin kişisel deneyimlerine ve yazılı olmayan bilgi birikimine dayanabilir.
• Gözlemlenebilirliği yüksek bir sistemde bile, bir olay sırasında mühendislerin farklı paneller arasında manuel olarak arama yapması gerekebilir.

Google Cloud Modernize; sorun giderme, performans optimizasyonu ve FinOps için yapay zeka destekli operasyon yeteneklerini de içeren bir yaklaşımla, bulut operasyonlarının giderek daha otonom hâle geldiği kapsamlı bir dönüşümü yansıtır. Bu da önemli bir ayrımı gündeme getiriyor:

Modernizasyon yalnızca teknolojinin nerede çalıştığını değil, nasıl işletildiğini de değiştirmelidir.

Yapay zekaya hazır bir operasyon modeli, kuruluşun şu yeteneklerini zaman içinde geliştirmelidir:

• Anomalileri daha erken tespit etmek
• Sistemler arasındaki sinyalleri ilişkilendirmek
• Olası nedenleri belirlemek
• Çözüm önerilerinde bulunmak
• Düşük riskli operasyonel görevleri otomatikleştirmek
• Altyapı kullanımını ve maliyetini optimize etmek
• Sistem sağlığını sürekli olarak doğrulamak

Ancak otomasyonun uygun kontrol mekanizmalarıyla birlikte tasarlanması gerekir.

Yararlı bir yaklaşım, otomasyon seviyesini güven düzeyi, geri alınabilirlik, etki alanı ve iş etkisine göre belirlemektir. Düşük riskli ve geri alınabilir aksiyonlar büyük ölçüde otomatikleştirilebilirken, canlı ortamda yüksek etkiye sahip değişikliklerde uygun insan onay mekanizmaları korunmalıdır.

Yöneticilerin sorması gereken soru:

Operasyon modelimizi de altyapımızı modernleştirdiğimiz hızda dönüştürüyor muyuz?

6. Organizasyon: Kurum, Oluşturduğu Sistemleri Kullanmak İçin Gerekli Yetkinliklere Sahip mi?

Teknoloji modernizasyonu çoğu zaman sistemlere odaklanır ve bu sistemleri yönetecek kurumu gözden kaçırabilir. Yapay zeka, bu boşluğu daha görünür hâle getirir.

Bir şirket modern bir altyapıya, güçlü modellere, temiz verilere ve gelişmiş platformlara sahip olabilir. Buna rağmen ekipler yapay zeka girişimlerinin sahipliğini paylaşmıyorsa, mühendislik ve veri ekipleri ayrı çalışıyorsa veya yapay zeka destekli iş akışlarının işletilmesinden kimin sorumlu olduğu net değilse, iş değeri yaratmakta zorlanabilir.

Teknoloji, yapay zekaya hazırlığın yalnızca bir parçasıdır. Google Cloud’un öne çıkardığı mimari gereksinimlere ek olarak, CIO’ların kurumun kendi oluşturduğu sistemleri işletebilme ve yönetebilme kapasitesini de değerlendirmesi gerekiyor. Bu nedenle yapay zekaya hazırlık, bir şirketin kurumsal kaslarını geliştirmesini de gerektiriyor.

Yöneticilerin sorması gereken sorular:

• Hangi yapay zeka kullanım senaryolarının öncelikli olduğuna kim karar veriyor?
• Altta yatan verilerin sahibi kim?
• Erişim ve otomasyon politikalarını kim onaylıyor?
• Canlı ortamdaki yapay zeka sistemlerini kim işletiyor?
• Otomatikleştirilmiş bir iş akışı yanlış bir sonuç ürettiğinde sorumluluk kime ait oluyor?
• Mühendislik, güvenlik, veri ve iş ekipleri birlikte nasıl çalışıyor?

Teknoloji tarafındaki modernizasyon nispeten hızlı ilerleyebilir. Ancak çalışma alışkanlıklarını ve karar yetkilerini değiştirmek süreklilik gerektiren bir organizasyonel dönüşümdür. Bu nedenle bu hazırlığın daha erken başlaması gerekir.

Yapay Zekaya Hazırlık Her Şeyi Modernize Etmek Anlamına Gelmez

Bu dönüşümün en önemli sonuçlarından biri, kuruluşların yapay zeka kullanmaya başlamadan önce tüm teknoloji altyapılarını modernleştirmek zorunda kalmamasıdır. Hatta bunu yapmaya çalışmak, yapay zekanın yaratması beklenen iş sonuçlarını geciktiren yeni ve yıllara yayılan bir dönüşüm programına neden olabilir.

Daha iyi bir yaklaşım, modernizasyon önceliklerini iş ve yapay zeka öncelikleriyle ilişkilendirmektir. Üç uygulamayı ele alalım:

• Uygulama A istikrarlıdır, düşük risklidir ve gelecekteki yapay zeka girişimleriyle neredeyse hiç bağlantısı yoktur.
• Uygulama B stratejik bir müşteri yolculuğunu destekler ve bir yapay zeka ajanının nihayetinde erişmesi gerekecek verileri içerir.
• Uygulama C‘nin işletme maliyeti yüksek, teknik açıdan karmaşık ve 2 yıl içinde devreden çıkarılması planlanıyor.

Üçü de “eski” olarak kabul edilebilir. Ancak aynı düzeyde modernizasyon yatırımı almamalıdırlar.

Uygulama B muhtemelen ilk sırada ele alınmalıdır. Çünkü mimarisi, yapay zeka destekli bir iş yeteneğinin doğrudan nasıl hayata geçirilebileceğini etkiler. Bu nedenle modernizasyon yol haritasının şu dört boyutu aynı anda değerlendirmesi gerekir:

İş değeri + Teknik borç + Yapay zeka fırsatı + Dönüşüm riski

Bu yaklaşım çok daha anlamlı bir soruya götürür:

Hangi modernizasyon yatırımı, iş ve yapay zeka stratejimizin önündeki en büyük engeli ortadan kaldıracak?

Taşıma Yol Haritasından Yapay Zekaya Hazırlık Yol Haritasına

Bu durum, CIO’ların modernizasyon programlarını yapılandırma biçimini değiştirir.

Geleneksel bir taşıma programı sıklıkla şu sırayı izler:

Keşfet → Değerlendir → Taşı → Optimize Et

Yapay zekaya hazırlanan organizasyonlar için ise daha geniş bir bakış açısına ihtiyaç vardır:

Değerlendir → Önceliklendir → Modernize Et → Bağla → Yönetişimi Kur → İşlet → Ölçeklendir

Her aşama farklı bir yönetici sorusuna yanıt verir.

Değerlendir

Gerçekte elimizde ne var?

Kritik iş süreçlerini hangi iş yükleri, bağımlılıklar, uygulamalar, veritabanları ve veri akışları destekliyor?

Yapay zeka destekli değerlendirme bu keşif sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Örneğin, Google Cloud Modernize, altyapı değerlendirmesi ve uygulama analizi için geleneksel olarak manuel yürütülen bazı çalışmaları azaltmayı amaçlayan ajan tabanlı yetenekler sunar.

Önceliklendir

İş dönüşümümüzü en çok hangi sistemler kısıtlıyor?

Öncelikleri yalnızca sistemlerin yaşına veya teknik karmaşıklığına göre belirlemeyin. İş açısından kritikliği, yapay zeka fırsatını, işletme maliyetini, riskleri ve bağımlılıkları birlikte değerlendirin.

Modernize Et

Her iş yükü için uygun modernizasyon yaklaşımını seçin.

Hız önemliyse yeniden barındırın. Hedef çalışma ortamı anlamlı bir değer yaratıyorsa, onu yeni bir platforma taşıyın. Teknik borç çevikliği sınırlıyorsa, yeniden yapılandırın. Ekonomik ve mimari koşullar gerektiriyorsa eski sistemi değiştirin.

Bağla

İş yetkinliklerini ve verileri modern mimari genelinde erişilebilir kılın.

API’ler, entegrasyon katmanları, veri platformları, olay tabanlı mimariler ve uygulama modernizasyonu özellikle bu aşamada önem kazanır.

Yönetişimi Kur

Yapay zeka destekli sistemler için kimlik, erişim, veri kontrolleri, gözlemlenebilirlik, onay mekanizmaları ve politikaları tanımlayın.

İşlet

Teknolojiyle birlikte ekibin işletim modelini de modernize edin.

Giderek daha dinamik hâle gelen ortamları destekleyebilmek için otomasyonu, gözlemlenebilirliği, FinOps’u, güvenilirlik mühendisliğini ve operasyonel iş akışlarını iyileştirin.

Ölçeklendir

Temel yapı olgunlaştıkça, yapay zeka kullanım alanlarını farklı iş birimlerinde sistematik bir şekilde yaygınlaştırın.

Bu yaklaşım, önemli bir geri bildirim döngüsü yaratır. Yapay zeka kullanım senaryoları yeni mimari kısıtları ortaya çıkarır; modernizasyon bunları ele alır ve ortaya çıkan temel, daha geniş bir yapay zeka yetenekleri kümesini etkinleştirir.

Böylece modernizasyon, belirli bir tarihte tamamlanan bir program olmaktan çıkıp sürekli devam eden bir yetkinliğe dönüşür.

Her CIO’nun Sorması Gereken Beş Soru

Bir sonraki modernizasyon yönetim toplantısının gündeminde yine taşıma maliyeti, uygulama envanteri ve veri merkezinden çıkış takvimi yer alabilir. Ancak konuşmanın bunun ötesine geçmesi gerekiyor.

Şu beş soruyu sorun:

1. Teknoloji altyapımızın hangi bölümleri yapay zekayı ölçeklendirmemizin önünde engel oluşturabilir?
2. Kritik iş sistemlerimizin hangileri, yapay zekanın erişmesi gereken değerli iş mantığını veya verileri barındırıyor?
3. Teknik borç ve mimari kısıtlar, deneme ve kullanıma alma hızımızı nerelerde yavaşlatıyor?
4. Güvenlik ve operasyon modellerimiz yalnızca yanıt veren değil, aksiyon alan yapay zeka sistemlerini de destekleyebilir mi?
5. Önümüzdeki 12 ila 24 ay içinde hangi modernizasyon yatırımları ölçülebilir iş değeri yaratacak?

Bu sorulara verilecek yanıtlar, modernizasyonu yalnızca teknoloji dönüşümü olmaktan çıkarıp iş ve yapay zeka stratejisiyle doğrudan ilişkilendiren daha stratejik bir yol haritasının temelini oluşturur.

Modernizasyon Temeldir, Yapay Zeka ise Hedef

Google Cloud’un duyurusu gidişatı net bir biçimde ortaya koyuyor: altyapı ve uygulamaların modernleştirilmesi, kurumsal ölçekte yapay zeka çevikliğinin temel gerekliliklerinden biri hâline geliyor. Google Cloud Modernize; altyapı değerlendirmesi, platform modernizasyonu, uygulama modernizasyonu, buluta geçiş ve yapay zeka destekli operasyon yeteneklerini bir araya getirerek modernizasyon ile yapay zeka kullanımının ne kadar yakınsadığını gösteriyor.

Bu, her eski sistemin bulut tabanlı hâle getirilmesi gerektiği anlamına gelmiyor. Ancak her eski sistemin kuruluşun gelecekteki mimarisinde net bir rolü olmalıdır. Bazı sistemler modernize edilecek. Bazıları entegre edilecek. Bazıları mevcut yapısıyla çalışmaya devam edecek. Bazıları ise devreden çıkarılacak. Stratejik hata, bu sistemlerin tamamına aynı şekilde yaklaşmaktır.

CIO’lar ve CTO’lar için modernizasyon sorusu çok daha kritik hâle geliyor:

Daha yeni bir teknoloji yığınına ihtiyaç duyduğumuz için mi, yoksa farklı bir şekilde işlemesi gereken bir iş modeli oluşturduğumuz için mi modernize ediyoruz?

Kartaca olarak modernizasyonu; altyapıyı, uygulamaları, veriyi, güvenliği ve operasyonları ölçülebilir iş sonuçlarıyla buluşturan bir dönüşüm yolculuğu olarak görüyoruz. Amacımız, hem bugünün iş yüklerini destekleyebilecek hem de yarının yapay zeka destekli yeteneklerinin daha kolay geliştirilmesini, yönetilmesini ve ölçeklendirilmesini sağlayacak bir temel oluşturmak.

Kuruluşların altyapı ve uygulama bağımlılıklarını değerlendirmekten veri platformlarını modernleştirmeye, güvenlik ve yönetişimi güçlendirmekten yapay zekayı ölçekli şekilde kullanmak için gereken operasyonel yetkinlikleri oluşturmaya, modernizasyonu yapay zekaya hazırlık için uygulanabilir bir yol haritasına dönüştürmelerine yardımcı oluyoruz.

Teknoloji altyapınızın mevcut durumunu daha net görmek ve hangi modernizasyon yatırımlarının en yüksek iş değerini yaratabileceğini değerlendirmek için bizimle iletişime geçin.