Yapay zeka modellerinin yükselişiyle birlikte, veri dünyasında önemli bir değişim yaşanıyor. Eskiden şirketler için rekabet avantajı sağlayan "veri hendekleri" (proprietary data'ya sahip olmak) artık yeterli değil. Andreessen Horowitz'in de belirttiği gibi, veri birikimi arttıkça bu hendekler aşınabiliyor. Günümüzde asıl değer, bu veriyi büyük dil modelleri (LLM'ler) için ne kadar etkili bir şekilde kullanılabilir hale getirebildiğinizde yatıyor. Makale, LLM'lerin veriyi yutabildiğini ancak doğru dönüşümler olmadan onu "metabolize edemediğini" bir metaforla açıklıyor; tıpkı vücudun besinleri sindirmek için enzimlere ihtiyaç duyması gibi. Veri aktivasyonu, ham bilgiyi modelin gerçekten sindirebileceği ve yeteneklere dönüştürebileceği bir forma dönüştüren bu "enzimleri" sağlamak anlamına geliyor.
Bu dönüşümün önemi, özellikle sağlık sektöründe belirginleşiyor. Ocak 2026 itibarıyla, küresel ChatGPT mesajlarının %5'inden fazlası ve haftalık aktif kullanıcıların %25'i sağlıkla ilgili sorular soruyor. Hatta 40 milyondan fazla kişi günlük olarak sağlık rehberliği için ChatGPT'ye başvuruyor. Bu büyük potansiyeli gören OpenAI ve Anthropic gibi öncü yapay zeka şirketleri, "ChatGPT for Healthcare" ve "Claude for Healthcare" gibi HIPAA uyumlu altyapılara ve tıbbi veri tabanlarıyla entegrasyonlara sahip özel çözümlerini hızla piyasaya sürüyor. Bu durum, sağlık sektörünü yapay zeka şirketleri için birincil rekabet alanı haline getiriyor.
Ancak OpenRouter'ın verileri, sağlık sektörünün en "parçalı" kategorilerden biri olduğunu gösteriyor. Bu, alanın karmaşıklığını ve mevcut genel amaçlı modellerin yetersizliğini işaret ediyor. Bu noktada, veri aktivasyonu kritik bir rol oynuyor. Yakın zamanda yapılan araştırmalar, yapılandırılmış tıbbi veriler ile LLM'lerin muhakeme yeteneklerindeki gelişmeler arasında bir köprü kurulabildiğini ortaya koyuyor. "Tables2Traces" gibi çerçeveler, ham, tablo halindeki hasta verilerini LLM'lerin anlayabileceği ve işleyebileceği formatlara dönüştürme potansiyeli sunuyor, böylece sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarının etkinliğini artırıyor.
Yapay zeka modellerinin etkinliğini artırmak için ham veriyi işlenebilir hale getiren veri aktivasyonu, özellikle sağlık gibi kritik sektörlerde yeni bir rekabet alanı yaratıyor.