Milyar dolarlık yatırımlar, iddialı projeler ve sektörün en parlak zihinleri... Meta'nın yapay zeka alanındaki yükselişi, son dönemde teknoloji dünyasının en çok konuşulan konularından biriydi. Ancak genel tabloya bakıldığında, MIT NANDA raporuna göre şirketlerdeki üretken yapay zeka pilot projelerinin şaşırtıcı bir şekilde yüzde 95'inin başarısızlıkla sonuçlandığı görülüyor. Bu çarpıcı istatistik, yapay zekanın sunduğu potansiyele rağmen, işletmelerin bu teknolojiyi güvenilir ve verimli bir şekilde entegre etme konusundaki derin güçlüklerini ortaya koyuyor. Nitekim, yapay zeka modellerinin 'halüsinasyon' olarak bilinen yanlış bilgi üretme eğilimi, şeffaflık eksikliği ve dolaylı 'prompt-injection' saldırıları gibi yeni güvenlik riskleri bu başarısızlıklarda önemli rol oynuyor. Nitekim bu yüksek başarısızlık oranına Maisa AI gibi kurumsal yapay zeka çözümleri geliştirilerek yanıt verilmeye çalışılsa da, sektör genelindeki zorluklar devam ediyor. Ancak bu zorlu tabloya rağmen, küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ) de doğru yaklaşımla yapay zekadan önemli faydalar sağlayabileceği Netstock gibi şirketlerin envanter yönetimi çözümleriyle kanıtlanıyor. 2009 yılında kurulan envanter yönetimi yazılım şirketi Netstock, geliştirdiği "Fırsat Motoru" (Opportunity Engine) adlı üretken yapay zeka destekli aracıyla, işletmelerin envanter yönetimi süreçlerine akılcı çözümler sunarak bu alandaki başarılı entegrasyon örneklerinden birini teşkil ediyor. Şirket, yapay zeka hedeflerine ulaşmak adına Haziran ayında veri etiketleme devi Scale AI'a tam 14.3 milyar dolarlık devasa bir yatırım yaparak, Scale AI CEO'su Alexandr Wang'ı ve üst düzey yöneticilerini Meta Superintelligence Labs (MSL) çatısı altına dahil etti. Ancak bu stratejik ortaklıkta, daha şimdiden ciddi çatlaklar oluşmaya başladığı iddia ediliyor. Büyük umutlarla kurulan bu ilişkinin, hem personel hem de operasyonel düzeyde beklenmedik sorunlarla karşı karşıya olduğu belirtiliyor.

Üst Düzey Personel Ayrılıkları ve Tartışmalı Görev Tanımları

Ortaklığın ilk sarsıntısı, Scale AI'ın eski Üretken Yapay Zeka Ürün ve Operasyonlar Kıdemli Başkan Yardımcısı Ruben Mayer'ın Meta'dan sadece iki ay sonra ayrılmasıyla yaşandı. TechCrunch'a konuşan kaynaklara göre, Mayer'ın Meta Superintelligence Labs (MSL) bünyesindeki yapay zeka veri operasyonları ekiplerini denetlediği, ancak şirketin ana yapay zeka birimi olan TBD Labs'ın çekirdek kadrosunda yer almadığı belirtildi. TBD Labs, OpenAI'dan gelen üst düzey araştırmacıların görev aldığı, Meta'nın süper yapay zeka geliştirme merkezi olarak konumlandırılıyor.

Ancak Mayer, bu iddiaları kısmen reddederek, başlangıçtaki görevinin "laboratuvarı kurmaya yardımcı olmak, ne gerekiyorsa yapmak" olduğunu ve TBD Labs'ın "ilk günden itibaren bir parçası" olduğunu savundu. Ayrıca, Meta deneyiminden "çok memnun" olduğunu dile getirmesi, ayrılığın nedenleri hakkında soru işaretleri yaratıyor. Mayer'ın ayrılığı, Meta'nın yapay zeka birimindeki tek personel değişimi değil. Yakın zamanda OpenAI'dan Meta'ya transfer olan bazı araştırmacıların da şirketten ayrıldığı, ayrıca Meta'nın kendi GenAI (Üretken Yapay Zeka) biriminin uzun süreli çalışanlarının da benzer bir yola başvurduğu rapor ediliyor. Bu durum, özellikle Meta'nın Llama 4 lansmanındaki aksaklıklar sonrası Mark Zuckerberg'in kişisel olarak liderlik ettiği iddialı yetenek transferi kampanyasına rağmen, şirket içinde bir yetenek tutma sorunu yaşandığının sinyallerini veriyor.

Milyar Dolarlık Yatırıma Rağmen Veri Kalitesi Endişesi

Personel değişikliklerinin ötesinde, Meta ve Scale AI arasındaki ilişkinin temelini sarsan bir başka önemli konu ise veri kalitesi. Beş farklı kaynağın belirttiğine göre, TBD Labs içindeki araştırmacılar, Scale AI'dan gelen verilerin kalitesini düşük bulduklarını ve yapay zeka modellerini eğitmek için Mercor ve Surge gibi rakip veri etiketleme firmalarıyla çalışmayı tercih ettiklerini dile getiriyor. Bu iddia, Meta'nın Scale AI'a yaptığı milyar dolarlık yatırımın ne kadar yerinde olduğu sorusunu akıllara getiriyor.

Bu iç sorunlara rağmen, Meta'nın küresel yapay zeka stratejisi sadece ABD ile sınırlı kalmıyor. Şirket, Hindistan'ın en varlıklı iş insanı Mukesh Ambani'nin Reliance Industries bünyesinde kurduğu Reliance Intelligence ile stratejik bir ortaklığa imza attı. Bu ortak girişim kapsamında, Meta'nın Llama tabanlı kurumsal yapay zeka çözümleri, Hindistan ve seçili uluslararası pazarlardaki müşterilere sunulacak. Reliance Intelligence ve Meta, bu girişim için sırasıyla %70 ve %30'luk bir payla toplamda yaklaşık 100 milyon dolar yatırım yapmayı taahhüt etti. Bu hamle, Meta'nın Llama modellerini küresel ölçekte yaygınlaştırma ve kurumsal yapay zeka pazarındaki konumunu güçlendirme çabasının önemli bir göstergesi olarak kabul ediliyor.

Meta sözcüsü ise Scale AI'ın ürünleriyle ilgili kalite sorunları olduğu iddialarını reddediyor.

Ancak piyasada yaygın olan bilgi, yapay zeka modellerinin karmaşıklığı arttıkça, basit kalabalık kaynaklı veri etiketleme (Scale AI'ın ilk iş modeli) yerine, doktorlar, avukatlar ve bilim insanları gibi alanında uzman kişilerin ürettiği yüksek kaliteli verilere olan ihtiyacın artmasıdır. Scale AI başlangıçta bu basit modeli kullanırken, rakipleri Surge ve Mercor'un başından beri yüksek ücretli ve yetenekli uzmanlara dayalı iş modelleriyle hızlı büyüme kaydetmesi, bu tartışmayı daha da alevlendiriyor.

Scale AI'ın Zorlu Dönemi ve Meta'nın Stratejik Adımları

Meta'nın Mercor ve Surge gibi diğer veri sağlayıcılarla çalışması, milyarlarca dolarlık yatırıma rağmen tüm yumurtalarını Scale AI sepetine koymadığını gösteriyor. Ancak Scale AI için durum farklı. Meta yatırımını duyurduktan kısa süre sonra, yapay zeka devleri OpenAI ve Google, veri sağlayıcısıyla çalışmayı bırakacaklarını açıkladılar. Bu durum, Scale AI'ın Temmuz ayında veri etiketleme biriminde 200 çalışanını işten çıkarmasına yol açtı. Şirket, pazar taleplerindeki değişimleri gerekçe gösterirken, hükümet satışları gibi farklı alanlara yöneldiğini ve ABD Ordusu ile 99 milyon dolarlık önemli bir sözleşme imzaladığını duyurdu.

Bu gelişmeler, Scale AI'ın sektördeki konumunu yeniden değerlendirmesine yol açarken, Meta'nın da tek bir tedarikçiye bağımlı kalmak yerine, veri ihtiyaçlarını farklı kanallardan karşılama esnekliğini sürdürme eğiliminde olduğunu gösteriyor.

Meta'nın Yapay Zeka Biriminde İç Karışıklık ve Yetenek Kaybı

Meta'nın yapay zeka birimi, Alexandr Wang'ın gelişi ve OpenAI'dan transfer olan üst düzey araştırmacılarla birlikte daha da karmaşık bir hal aldı. Eski ve mevcut MSL çalışanlarına göre, şirketin bürokratik yapısı yeni gelen yetenekleri hayal kırıklığına uğratırken, Meta'nın önceki GenAI ekibinin yetki alanının kısıtlandığı belirtiliyor. Bu gerilimler, Meta'nın yapay zeka alanındaki en büyük yatırımının sorunlu bir başlangıç yaptığını düşündürüyor.

Mark Zuckerberg'in Llama 4 lansmanındaki hayal kırıklığının ardından, yapay zeka ekibini hızla yeniden yapılandırma kararı aldığı biliniyor. Wang'ı getirmek, OpenAI, Google DeepMind ve Anthropic'ten üst düzey araştırmacıları transfer etmek, Play AI ve WaveForms AI gibi girişimleri satın almak ve Midjourney ile ortaklık kurmak, bu agresif stratejinin parçaları. Ayrıca, şirketin yapay zeka hedeflerini desteklemek için Louisiana'da 50 milyar dolarlık devasa Hyperion veri merkezinin de dahil olduğu büyük altyapı yatırımları yaptığı görülüyor. Ancak, Andreessen Horowitz (a16z) tarafından hazırlanan son rapora göre Meta AI, genel tüketici yapay zeka pazarında web'de 46. sırada kalırken, mobil uygulamalar listesine giremedi. Bu durumun kısmen, Meta AI'ın kullanıcı gönderilerini rızaları olmadan kamuya açık şekilde paylaşmasıyla ilgili gizlilik endişelerinden kaynaklandığı düşünülüyor.

Alexandr Wang'ın, bir yapay zeka araştırmacısı olmaması nedeniyle MSL liderliği için "geleneksel olmayan bir seçim" olarak görüldüğü de kulislerde konuşuluyor. Zuckerberg'in başlangıçta OpenAI'dan Mark Chen gibi daha geleneksel adaylarla görüştüğü, hatta Ilya Sutskever ve Mira Murati'nin girişimlerini satın almaya çalıştığı ancak başarısız olduğu da hatırlatılıyor. Bu durum, Wang'ın Meta için gerçek değerinin ne olduğu sorusunu daha da derinleştiriyor.

Son dönemde, aralarında MSL yapay zeka araştırmacısı Rishabh Agarwal'ın da bulunduğu önemli isimlerin Meta'dan ayrılması, bu yetenek tutma sorununun ciddiyetini gözler önüne seriyor. Agarwal, ayrılık kararını açıklarken, "Hızla değişen bir dünyada alınabilecek en büyük risk, hiçbir risk almamaktır" şeklindeki Zuckerberg'in kendi tavsiyesine uyduğunu belirtmesi, ayrılıklara kişisel gelişim motivasyonunun da eklendiğini düşündürüyor. Üretken yapay zeka ürün yönetimi direktörü Chaya Nayak ve araştırma mühendisi Rohan Varma da son haftalarda Meta'dan ayrıldıklarını duyuran isimler arasında.

Gelecek Belirsizliği: Meta Yapay Zeka Hedeflerine Ulaşabilecek mi?

Meta'nın yapay zeka alanındaki iddialı hedefleri ve milyarlarca dolarlık yatırımları göz önüne alındığında, Scale AI ortaklığındaki ve iç birimlerindeki bu erken dönem sarsıntılar, şirketin gelecekteki başarısı için kritik bir dönemeç teşkil ediyor. Şirket, önümüzdeki dönemde hem veri kalitesi sorunlarını çözmek hem de üst düzey yetenekleri bünyesinde tutmak adına önemli adımlar atmak zorunda kalacak. Business Insider raporlarına göre TBD Labs'ın yıl sonunda yeni nesil yapay zeka modelini piyasaya sürme hedefi bulunurken, bu modelin başarısı, Meta'nın bu zorlu süreçten nasıl çıkacağının önemli bir göstergesi olacak. Meta'nın bu karmaşık denklemi nasıl çözeceği, yapay zeka dünyasının yakın markajında olacak.

Kaynak: TechCrunch'ın konuya ilişkin detaylı haberine buradan ulaşabilirsiniz.