Databricks & Anthropic: Kurumsal YZ İttifakı

Kurumsal yapay zekanın şirketler tarafından nasıl kullanılacağını yeniden şekillendirmeye hazırlanan önemli bir adımda, veri yönetimi ve YZ çözümlerinde bir güç merkezi olan Databricks, önde gelen bir YZ güvenliği ve araştırma firması olan Anthropic ile güçlerini birleştirdi. İki şirket, Anthropic’in sofistike Claude YZ modellerini doğrudan Databricks Data Intelligence Platform’una derinlemesine entegre etmeyi amaçlayan beş yıllık önemli bir stratejik iş birliğini duyurdu. Bu dönüm noktası niteliğindeki anlaşma, Anthropic’in en son Claude 3.7 Sonnet modeli de dahil olmak üzere en ileri YZ yeteneklerini, dünya çapında 10.000’den fazla kuruluşu içeren Databricks’in geniş müşteri tabanına sunmayı vaat ediyor. Temel hedef iddialı ama net: işletmeleri, birleşik bir ortamda kendi benzersiz, tescilli veri kümelerini doğrudan kullanarak karmaşık akıl yürütme yeteneğine sahip akıllı YZ ajanlarını güvenli bir şekilde geliştirmeleri ve operasyonelleştirmeleri için güçlendirmek. Bu entegrasyon artık Databricks platformu aracılığıyla başlıca bulut sağlayıcıları olan AWS, Azure ve Google Cloud Platform’da erişilebilir durumda.

Kurumsal YZ Benimsemesinin Karmaşıklıklarında Gezinme

Yapay zekanın cazibesi modern işletmeler için yadsınamaz; dönüştürücü verimlilikler, yeni müşteri deneyimleri ve henüz kullanılmamış gelir akışları vaat ediyor. Ancak, bu faydaları gerçekleştirme yolu genellikle önemli engellerle doludur. Birçok kuruluş, YZ potansiyelini somut iş değerine dönüştürmenin pratik zorluklarıyla boğuşuyor. Birincil engel, genellikle silolanmış, geniş dahili veri havuzlarının etkili bir şekilde kullanılmasında yatmaktadır. YZ modelleri, özellikle akıl yürütme ve otonom görev yürütme yeteneğine sahip sofistike ajanlar oluşturmak, bu kurumsal verilere sorunsuz erişim gerektirir.

Ancak, birkaç faktör bu süreci karmaşıklaştırır:

• Veri Parçalanması ve Erişilebilirlik: Kurumsal veriler genellikle farklı sistemlerde, eski veritabanlarında ve çeşitli bulut ortamlarında bulunur, bu da birleşik erişimi zor ve maliyetli hale getirir. Bu verileri YZ tüketimi için hazırlamak genellikle kaynak yoğun bir iştir.
• Güvenlik ve Gizlilik Endişeleri: YZ eğitimi ve çıkarımı için hassas tescilli verilerin kullanılması, kritik güvenlik ve gizlilik sorularını gündeme getirir. Kuruluşların, özellikle üçüncü taraf YZ modellerini kullanırken, veri gizliliğini sağlamak ve yetkisiz erişimi veya sızıntıyı önlemek için sağlam mekanizmalara ihtiyacı vardır.
• Geliştirme ve Dağıtım Karmaşıklığı: Üretim sınıfı YZ ajanları oluşturmak, eğitmek, değerlendirmek ve dağıtmak karmaşık bir mühendislik sorunudur. Güvenilirlik ve doğruluğu sağlamak için özel uzmanlık, sofistike araçlar ve titiz testler gerektirir.
• Yönetişim ve Uyumluluk: YZ için etkili yönetişim çerçeveleri oluşturmak çok önemlidir. Bu, model sürümlerini yönetmeyi, veri kökenini izlemeyi, erişim izinlerini kontrol etmeyi, önyargı veya kötüye kullanımı izlemeyi ve gelişen düzenlemelere uyumu sağlamayı içerir. Uçtan uca yönetişimin eksikliği genellikle YZ’nin ölçekte benimsenmesini engeller.
• Doğruluk ve Güvenilirliğin Sağlanması: YZ ajanları, özellikle kritik iş süreçleri veya müşteriyle yüz yüze uygulamalarla etkileşimde bulunurken doğru, güvenilir ve bağlamsal olarak ilgili çıktılar sağlamalıdır. Model performansını belirli kurumsal görevlere göre değerlendirmek ve güvenilirliği sağlamak önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir.
• Yatırım Getirisinin (ROI) Hesaplanması: YZ yatırımlarından net ROI göstermek, özellikle erken aşamalarda zor olabilir. Veri hazırlama, model geliştirme, altyapı ve özel yeteneklerle ilişkili yüksek maliyetler, ölçülebilir iş sonuçlarına giden net bir yol gerektirir.

İşte tam da bu karmaşık zorluklar manzarasını Databricks ve Anthropic arasındaki stratejik ortaklık ele almayı amaçlıyor ve işletmelerin bu engelleri aşmaları ve benzersiz veri varlıklarına uygulanan YZ’nin gerçek potansiyelini ortaya çıkarmaları için modern bir yol sunuyor.

Güçlü Bir Sinerji: Veri Zekasını Gelişmiş YZ ile Birleştirmek

Databricks ve Anthropic arasındaki iş birliği, tamamlayıcı güçlerin birleşmesini temsil ederek kurumsal YZ pazarı için güçlü bir çözüm yaratıyor. Databricks, veri ambarı, yönetişim ve YZ yeteneklerini tek, uyumlu bir ortamda birleştirmek üzere tasarlanmış temel Data Intelligence Platform‘u sağlar. Lakehouse paradigması üzerine kurulu mimarisi, kuruluşların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ölçekte yönetmesine olanak tanıyarak analitik ve makine öğrenimi iş yükleri için sorunsuz veri erişimini kolaylaştırır. Mosaic AI gibi temel bileşenler, özellikle YZ modellerini ve ajanlarını oluşturmak, dağıtmak ve izlemek için özel olarak tasarlanmış araçlar sunarak uçtan uca YZ yaşam döngüsünü basitleştirir.

Anthropic ise, son teknoloji Claude büyük dil modelleri ailesini masaya getiriyor. Gelişmiş akıl yürütme yetenekleri, karmaşık talimatları takip etmedeki yeterlilikleri ve Constitutional AI yaklaşımı aracılığıyla güvenlik ve etik hususlara güçlü bir vurgu yapmalarıyla bilinen Claude modelleri, sofistike gerçek dünya görevlerinin üstesinden gelmek üzere tasarlanmıştır. Piyasanın ilk hibrit akıl yürütme modeli ve kodlama görevlerinde lider olarak vurgulanan Claude 3.7 Sonnet‘in dahil edilmesi, Databricks müşterilerine sunulan yetenekleri daha da geliştirir.

Anthropic’in modellerini doğrudan Databricks platformuna yerleştirerek, ortaklık harici YZ hizmetlerini entegre etmekle ilişkili geleneksel engellerin çoğunu ortadan kaldırır. Bu yerel entegrasyon, Claude’un gücünün doğrudan kurumsal verilerin bulunduğu yerde uygulanabilmesini sağlayarak, veriye dayalı YZ uygulamaları oluşturmaya yönelik daha güvenli, verimli ve yönetişimli bir yaklaşımı teşvik eder. Sinerji, Databricks’in sağlam veri yönetimi ve yönetişim altyapısını Anthropic’in öncü YZ akıl yürütme yetenekleriyle birleştirmekte yatar ve işletmelere özel operasyonel bağlamlarına göre uyarlanmış sofistike, güvenilir YZ ajanları geliştirmek ve dağıtmak için sınıfının en iyisi bir araç seti sunar.

Claude’un Potansiyelini Databricks Dokusu İçinde Serbest Bırakmak

Anthropic’in Claude modellerinin Databricks Data Intelligence Platform’una entegrasyonu, sorunsuzluk ve güç için tasarlanmıştır ve gelişmiş YZ yeteneklerini bir kuruluş içindeki geniş bir kullanıcı yelpazesi için kolayca erişilebilir hale getirir. Bu sadece bir API bağlantısı değildir; Claude’un Databricks ekosistemi içinde derin bir şekilde yerleştirilmesini temsil eder.

Bu entegrasyonun temel yönleri şunlardır:

• Yerel Erişilebilirlik: Kullanıcılar, tanıdık Databricks arayüzleri aracılığıyla doğrudan Claude modelleriyle etkileşim kurabilir. Bu, veri analistleri ve zaten SQL’e aşina olan profesyoneller için önemli bir avantaj olan standart SQL sorguları aracılığıyla modelleri çağırmayı içerir. Ek olarak, modeller optimize edilmiş uç noktalar olarak mevcuttur ve veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin Claude’u makine öğrenimi iş akışlarına ve uygulamalarına kolayca dahil etmelerine olanak tanır.
• Bulutlar Arası Kullanılabilirlik: Modern işletmelerin çoklu bulut gerçeğini kabul ederek, entegre teklif AWS, Azure ve Google Cloud Platform genelinde mevcuttur ve kuruluşların tercih ettikleri bulut altyapısı sağlayıcısından bağımsız olarak Databricks ve Anthropic’in birleşik gücünden yararlanabilmelerini sağlar.
• Claude 3.7 Sonnet’ten Yararlanma: Anthropic’in en yeni modeli olan Claude 3.7 Sonnet’in hemen kullanılabilir olması, kullanıcılara en ileri yeteneklere erişim sağlar. Hibrit akıl yürütme ve kodlama alanlarındaki güçlü yönleri, doğrudan veri platformu içinde karmaşık problem çözme ve otomatik kod oluşturma veya analiz görevleri için yeni olanaklar sunar.
• Optimize Edilmiş Performans: Yerel entegrasyon, optimize edilmiş performansı ve verimliliği kolaylaştırır. Claude modellerini Databricks ortamındaki verilere daha yakın çalıştırarak gecikme en aza indirilebilir ve harici API çağrılarıyla ilişkili veri aktarım maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilir.

Bu derin entegrasyon, kuruluşların büyük dil modellerini nasıl kullanabileceğini dönüştürür. YZ’yi karmaşık veri hatları ve güvenlik geçici çözümleri gerektiren ayrı, harici bir hizmet olarak ele almak yerine, Claude veri zekası iş akışının içsel bir parçası haline gelir ve analitiği geliştirmek, görevleri otomatikleştirmek ve doğrudan kuruluşun veri temelinden inovasyonu yönlendirmek için hazır bulunur.

Kurumsal Verilerle Alana Özgü Zeka Geliştirmek

Belki de Databricks-Anthropic ortaklığının en çekici vaadi, kuruluşları doğrudan şirketin kendi tescilli verilerinden türetilen derin alana özgü bilgiye sahip yüksek düzeyde uzmanlaşmış YZ ajanları oluşturma konusunda güçlendirme yeteneğinde yatmaktadır. Genel YZ modelleri güçlü olsalar da, genellikle yüksek değerli kurumsal görevler için gereken belirli bir endüstrinin, şirket jargonunun veya dahili süreçlerin incelikli anlayışından yoksundur. Bu iş birliği doğrudan bu boşluğu doldurur.

Entegrasyon, aşağıdaki yeteneklere sahip sofistike YZ ajanlarının oluşturulmasını kolaylaştırır:

• Gelişmiş Akıl Yürütme ve Planlama: Claude modelleri, çok adımlı akıl yürütme ve planlamada üstündür. Databricks aracılığıyla bir kuruluşun benzersiz verilerine erişimle birleştirildiğinde, bu ajanlar karmaşık iş akışlarının üstesinden gelebilir. Örneğin:
  • İlaç sektöründe, bir ajan, denemeler için uygun adayları belirlemek veya potansiyel ilaç etkileşimlerini tahmin etmek için klinik araştırma verilerini hasta sağlık kayıtları (uygun güvencelerle) ve araştırma literatürü ile birlikte analiz ederek karmaşık ve zaman alıcı bir süreci kolaylaştırabilir.
  • Finansal hizmetlerde, bir ajan, yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyesi sağlamak veya geleneksel kural tabanlı sistemlerden kaçabilecek sofistike dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için işlem modellerini, müşteri geçmişini ve gerçek zamanlı piyasa verilerini analiz edebilir.
  • İmalatta, bir ajan, ekipman arızalarını doğru bir şekilde tahmin etmek ve üretim programlarını proaktif olarak optimize etmek için makinelerden gelen sensör verilerini, bakım günlüklerini ve tedarik zinciri bilgilerini ilişkilendirebilir.
• Büyük ve Çeşitli Veri Kümelerini İşleme: Claude’un geniş bağlam penceresi, aynı anda kapsamlı miktarda bilgiyi işlemesine ve üzerinde akıl yürütmesine olanak tanır. Bu, genellikle Databricks lakehouse içinde depolanan geniş ve çeşitli veri kümelerini içeren kurumsal kullanım durumları için çok önemlidir.
• RAG ve İnce Ayar Yoluyla Özelleştirme: Platform, Claude modellerini uyarlama sürecini basitleştirir. Kuruluşlar, Databricks içindeki belgelerinin ve verilerinin vektör dizinlerini otomatik olarak oluşturarak Retrieval-Augmented Generation (RAG)‘ı kolayca uygulayabilir. Bu, YZ ajanının daha doğru ve bağlamsal olarak temellendirilmiş yanıtlar üretmek için ilgili, güncel dahili bilgileri almasını sağlar. Ayrıca, platform, Claude modellerinin belirli kurumsal veri kümeleri üzerinde ince ayarını destekleyerek şirkete özgü dile, süreçlere ve bilgi alanlarına daha derin adaptasyon sağlar.

Claude’un akıl yürütme gücünü birleşik bir platform içinde doğrudan tescilli verilere uygulayarak, işletmeler genel YZ uygulamalarının ötesine geçebilir ve benzersiz operasyonel manzaralarını anlayan, verimlilik, karar verme ve inovasyonda önemli iyileştirmeler sağlayan gerçekten akıllı ajanlar geliştirebilirler.

Güven Temeli Oluşturmak: Entegre Yönetişim ve Sorumlu YZ

YZ çağında güven sadece arzu edilen bir özellik değil; temel bir gerekliliktir. Bunu kabul eden Databricks ve Anthropic ortaklığı, sağlam yönetişim sağlamaya ve sorumlu YZ geliştirme uygulamalarını teşvik etmeye güçlü bir vurgu yapmaktadır. Bu, Anthropic’in güvenlik odaklı metodolojilerini Databricks’in kapsamlı yönetişim çerçevesiyle sıkı bir şekilde entegre ederek başarılır.

Bu güvenilir YZ ekosistemini destekleyen temel unsurlar şunlardır:

• Unity Catalog aracılığıyla Birleşik Yönetişim: Databricks’in Unity Catalog‘u, platform genelinde veri ve YZ yönetişimi için merkezi sinir sistemi olarak hizmet eder. Veri varlıklarını, YZ modellerini ve ilişkili yapıtları yönetmek için tek, birleşik bir çözüm sunar. Anthropic entegrasyonu bağlamında, Unity Catalog şunları sağlar:
  • Ayrıntılı Erişim Kontrolü: Kuruluşlar, yalnızca yetkili kullanıcıların veya süreçlerin belirli verilere erişebilmesini veya Claude modelleriyle etkileşim kurabilmesini sağlayarak kesin izinleri tanımlayabilir ve uygulayabilir.
  • Uçtan Uca Köken İzleme: Unity Catalog, yaşam döngüleri boyunca veri ve YZ modellerinin kökenini otomatik olarak izler. Bu, modellerin nasıl eğitildiği, hangi verilere eriştikleri ve çıktılarının nasıl kullanıldığı konusunda kritik görünürlük sağlayarak denetlenebilirliği ve yasal uyumluluğu destekler.
  • Maliyet Yönetimi: Hız sınırlama gibi özellikler, kuruluşların Claude modellerinin kullanımını kontrol etmelerine, ilişkili maliyetleri etkili bir şekilde yönetmelerine ve beklenmedik bütçe aşımlarını önlemelerine olanak tanır.
• Anthropic’in Güvenliğe Bağlılığı: Anthropic’in geliştirme felsefesi, YZ güvenliği araştırmalarına derinden kök salmıştır. Constitutional AI yaklaşımları, YZ modellerini bir dizi ilkeye veya bir “anayasa”ya uymaları için eğitmeyi içerir ve yardımcı, dürüst ve zararsız davranışları teşvik eder. Güvenliğe yönelik bu içsel odaklanma, Databricks’in yönetişim yeteneklerini tamamlar.
• Güvenlik Korkuluklarının Uygulanması: Entegre platform, kuruluşların kendi özel risk toleranslarına ve etik kurallarına göre uyarlanmış ek güvenlik korkulukları uygulamalarına olanak tanır. Bu, potansiyel kötüye kullanım için model etkileşimlerini izlemeyi, önyargıyı tespit etmeyi ve azaltmayı ve YZ sistemlerinin önceden tanımlanmış etik sınırlar içinde çalışmasını sağlamayı içerir.
• Performansın Korunması: Kritik olarak, yönetişim ve güvenliğe yapılan bu vurgu, Claude gibi sınır modellerini kullanmanın performans avantajlarını engellemek yerine bunlarla uyum içinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Amaç, YZ’nin gücünden ve faydasından ödün vermeden güvenli ve sorumlu bir ortam sağlamaktır.

Databricks’in birleşik yönetişim altyapısını Anthropic’in güvenlik öncelikli YZ tasarımıyla birleştirerek, ortaklık işletmelere YZ ajanlarını sorumlu bir şekilde geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek için sağlam bir çerçeve sunar. Bu entegre yaklaşım, paydaş güvenini oluşturmaya yardımcı olur, uyumluluğu sağlar ve kuruluşların YZ girişimlerini güvenle ölçeklendirmelerine olanak tanır.

Yerel Entegrasyonun Avantajı: Verimlilik ve Güvenlik

Databricks-Anthropic ortaklığının kritik bir ayırt edici özelliği, Claude modellerinin Data Intelligence Platform içinde yerel entegrasyonudur. Bu, büyük dil modellerine erişmek için yalnızca harici API çağrılarına dayanan yaklaşımlarla keskin bir tezat oluşturur. Bu derin entegrasyonun faydaları işletmeler için önemlidir.

• Azaltılmış Veri Hareketi: YZ modelleri yerel olarak entegre edildiğinde, potansiyel olarak hassas kurumsal verilerin büyük hacimlerini Databricks ortamının güvenli çevresinin dışına taşıma ihtiyacı en aza indirilir veya ortadan kaldırılır. Veriler yerinde işlenebilir ve analiz edilebilir, bu da güvenlik duruşunu önemli ölçüde artırır ve veri aktarımıyla ilişkili riskleri azaltır.
• Daha Düşük Gecikme ve İyileştirilmiş Performans: Verileri işlemek ve YZ çıkarımını aynı platform içinde yürütmek, harici hizmetlere çağrı yapmaya kıyasla ağ gecikmesini azaltır. Bu, gerçek zamanlı kullanım durumları ve etkileşimli ajanlar için kritik olan YZ uygulamaları için daha hızlı yanıt süreleri sağlar.
• Basitleştirilmiş İş Akışları: Yerel entegrasyon, geliştirme sürecini kolaylaştırır. Veri mühendisleri, analistler ve bilim adamları, harici bir YZ hizmeti için ayrı API anahtarlarını, kimlik doğrulama protokollerini veya veri bağlayıcılarını yönetmeye gerek kalmadan tanıdık araçları ve arayüzleri (Databricks içindeki SQL veya Python not defterleri gibi) kullanarak Claude’un yeteneklerine erişebilirler.
• Maliyet Verimliliği: Kapsamlı veri çıkışı (verileri bulut ortamından dışarı aktarma) ihtiyacını ortadan kaldırmak, bulut sağlayıcıları genellikle ağlarından ayrılan veriler için ücret aldığından önemli maliyet tasarruflarına yol açabilir. Ayrıca, entegre platform içindeki optimize edilmiş kaynak kullanımı genel maliyet verimliliğine katkıda bulunabilir.
• Tutarlı Yönetişim: Databricks’in Unity Catalog’unun birleşik yönetişim politikalarını uygulamak, YZ modeli harici bir varlık yerine platformun bir parçası olduğunda çok daha basit hale gelir. Erişim kontrolleri, köken izleme ve izleme, hem veri hem de YZ varlıkları üzerinde tutarlı bir şekilde uygulanır.

Bu yerel yaklaşım, sofistike YZ ajanları oluşturmak için gereken mimariyi temelden basitleştirir ve süreci, farklı hizmetleri birbirine bağlamaya kıyasla işletmeler için daha güvenli, verimli ve yönetilebilir hale getirir.

Gerçek Dünya Doğrulaması: Güvenli ve Ölçeklenebilir YZ Sağlama

Bu entegre yaklaşımın pratik faydaları şimdiden sektör liderleri tarafından kabul edilmektedir. Önde gelen bir finansal teknoloji şirketi olan Block, Inc., değer önerisini örneklemektedir. Block’ta Veri ve YZ Platform Mühendisliği Başkan Yardımcısı Jackie Brosamer’in vurguladığı gibi, şirket pratik, sorumlu ve güvenli YZ uygulamalarına öncelik veriyor. Databricks ile olan stratejik ilişkilerinden yararlanmak, Block’un Anthropic’in Claude gibi en ileri modellere doğrudan güvenilir veri ortamlarında erişmesini sağlıyor.

Block, bu yeteneği dahili, açık kaynaklı YZ ajanı girişimi olan “codename goose”u güçlendirmek için kullanıyor. Claude gibi modelleri Databricks aracılığıyla federe bir şekilde dağıtma yeteneği kritik avantajlar sunar:

• Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Block’un YZ yeteneklerini farklı ekipler ve kullanım durumları arasında sorunsuz bir şekilde ölçeklendirmesine olanak tanır.
• Gelişmiş Güvenlik: Model etkileşimlerini ve veri işlemeyi yönetilen Databricks ortamlarında tutmak, katı güvenlik gereksinimleriyle uyumludur.
• Kullanıcı Kontrolü: Bu yaklaşım, YZ modellerinin nasıl kullanıldığı ve verilere nasıl erişildiği üzerinde temel kontrolü sürdürür.

Block için Databricks-Anthropic entegrasyonu sadece güçlü bir modele erişmekle ilgili değil; aynı zamanda kuruluş genelinde daha fazla verimliliği teşvik etmek ve inovasyonu sorumlu bir şekilde yönlendirmek için güvenli, esnek ve ölçeklenebilir bir platforma sahip olmakla ilgilidir. Bu gerçek dünya uygulaması, gelişmiş YZ’yi sağlam, yönetişimli bir veri zekası platformuyla birleştirmenin somut faydalarının altını çizmektedir.

Veri Odaklı Zekanın Gelecek Rotasını Çizmek

Databricks ve Anthropic arasındaki ittifak, sadece teknik bir entegrasyondan daha fazlasını ifade ediyor; sofistike zekanın veri yönetimi ve yönetişim dokusuna derinden örüldüğü kurumsal YZ’nin geleceği için stratejik bir vizyonu yansıtıyor. Databricks Kurucu Ortağı ve CEO’su Ali Ghodsi’nin ifade ettiği gibi, veri zekasına—verileri etkili bir şekilde anlama ve bunlara göre hareket etme yeteneği—artan talep, bu tür güçlü, entegre çözümlere olan ihtiyacı artırıyor. Anthropic’in modellerini Data Intelligence Platform’una güvenli ve verimli bir şekilde getirerek, işletmeleri kendi özel operasyonel gerçeklerine göre ince ayarlanmış YZ ajanları oluşturmaları için güçlendirmeyi hedefliyorlar ve Ghodsi’nin kurumsal YZ’nin bir sonraki aşaması olarak gördüğü şeyi müjdeliyorlar.

Bu duyguyu yineleyen Anthropic CEO’su ve Kurucu Ortağı Dario Amodei, YZ’nin iş dünyasını dönüştürmesinin uzak bir olasılık olarak değil, şimdi gerçekleştiğini vurguladı. Karmaşık görevleri otonom olarak yerine getirebilen YZ ajanlarında dikkate değer bir ilerleme bekliyor. Claude’u Databricks’te hazır bulundurmak, müşterilere bu güçlü, veriye dayalı ajanları oluşturmak için gerekli araçları sağlayarak, bu hızla gelişen YZ çağında rekabet avantajlarını korumalarını sağlıyor.

Bu ortaklık, Databricks Data Intelligence Platform’unu, kuruluşların yalnızca verilerini yönetip analiz edebilecekleri değil, aynı zamanda onu güvenli ve etkili bir şekilde en ileri YZ akıl yürütme yetenekleriyle zenginleştirebilecekleri merkezi bir merkez olarak konumlandırıyor. Tescilli veri kümeleri içinde kilitli olan benzersiz değerden yararlanan ısmarlama, güvenilir YZ çözümleri oluşturmaya yönelik kritik kurumsal ihtiyacı ele alıyor. Databricks ve Anthropic, yönetişimli bir çerçeve içinde Claude gibi gelişmiş modellere erişimi demokratikleştirerek, hastalık araştırmalarını hızlandırmaktan ve iklim değişikliğiyle mücadele etmekten finansal dolandırıcılığı tespit etmeye ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmeye kadar çeşitli sektörlerde yeni nesil akıllı uygulamaların önünü açıyor ve sonuçta gerçekten veri zeki kuruluşlara doğru evrimi yönlendiriyor.