SAS Araştırması: Kesim Başkanları Kuantum Yapay Zeka Dönüşümünün Eşiğinde
SAS’ın yeni tahlili, kurumları ölçülebilir iş sonuçları sağlayan kuantum yapay zeka ile buluşturmayı hedefliyor.Kuantum donanımlarını destekleyen tedarik zincirinin giderek daha istikrarlı hale gelmesiyle birlikte, birçok uzman bu gelişmekte olan teknolojinin 2030’lu yılların başında popülerleşerek yaygın ölçekte kullanılabilir hale geleceğini öngörüyor. Lakin bu durum, kuantum teknolojilerinin sunduğu avantajlardan bugünden yararlanmanın mümkün olmadığı manasına gelmiyor.Tam da bu noktada kuantum yapay zeka devreye giriyor. Mevcut kuantum donanımları üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarının çalıştırılmasını temel alan bu yaklaşım, kurumların saatler süren süreçleri dakikalar içinde tamamlamasına yahut mevcut altyapılarla çözülmesi mümkün görünmeyen sorunların üstesinden gelmesine yardımcı olabiliyor. Birebir vakitte daha az bilgiyle daha verimli öğrenen modellerin geliştirilmesini, modellerin vakit içerisindeki kararlılığının artırılmasını ve çok daha fazlasını mümkün kılıyor.Peki tüm bu potansiyele karşın kurumların daha fazla yatırım yapmasının önündeki maniler neler?Veri ve yapay zeka alanında faaliyet gösteren SAS, farklı dallardan 500’den fazla global başkanla kuantum yapay zeka üzerine bir araştırma gerçekleştirdi. Araştırmanın 2025 yılında yayımlanan birinci kısmında, uygulama maliyetlerinin yüksekliği benimsenmenin önündeki en büyük pürüz olarak öne çıkarken, bunu bilgi ve farkındalık eksikliği takip etmişti. Lakin 2026 prestijiyle tablo değişmeye başladı.2026’da kuantum yapay zeka benimsenmesinin önündeki en önemli mahzurlar neler?Araştırmaya katılan başkanlara nazaran 2026 yılında kuantum yapay zeka kullanımının önündeki en değerli maniler şu halde sıralandı:
- Gerçek dünyadaki kullanım alanlarına ait belirsizlikler
- Yüksek uygulama maliyetleri
- Nitelikli insan kaynağı eksikliği
- Bilgi ve uzmanlık eksikliği
- Kuantum yapay zeka tahlillerinin sonlu erişilebilirliği
- Net yasal düzenlemelerin (regülasyonların) eksikliği
- Kullanıcıların dal bazlı kullanım senaryolarında klasik, kuantum ve hibrit sonuçları yan yana karşılaştırabilmesi ve iş sorunları için en uygun yaklaşımı belirleyebilmesi
- Mevcut testlerde 100 kattan fazla hızlanma ve %99’a varan maliyet avantajı sağlayan performans optimizasyon yetenekleri
- Soruları yanıtlayan, örnek kodlar sunan ve sonraki adımları öneren sanal kuantum yapay zeka asistanı
- Finans bölümünde dolandırıcılık tespit sistemlerinin doğruluğunu artırarak karmaşık süreç modellerinin daha aktif tahlil edilmesi
- 5G ağ trafiğinin gerçek vakitli optimize edilmesi
- Moleküler simülasyon ve ilaç keşfi süreçlerinin hızlandırılması
- Tedarik zinciri dağıtım süreçleri ile lojistik operasyonlarının optimize edilmesi
- Müşteri davranışlarına yönelik öngörüsel modelleme odaklı makine öğrenmesi süreçlerinin geliştirilmesi
- Doğal lisan sürece uygulamalarında büyük lisan modellerinin eğitimi için gereken mühlet ve kaynak muhtaçlığının azaltılması