Yapay zeka, aracıların yükselişiyle birlikte liderliği ele mi geçiriyor?

Yapay zeka çalışma şeklimizi temelden nasıl değiştirecek? Yıllardır yönetim kurulu odalarında ve teknoloji konferanslarında sorulan bir soru.

YZ sistemlerindeki temel bir sınırlamayla boğuştuk: inisiyatif alamamaları. Agentik YZ, harici araçlar kullanarak planlama yapabildiği, muhakeme edebildiği ve harekete geçebildiği için bunu değiştiriyor.

İlk kez, yalnızca sorgulara yanıt vermekle kalmayan, sorunları proaktif olarak tanımlayan, çözümler formüle eden ve harekete geçen YZ sistemleri görüyoruz. Bu sadece YZ yeteneklerindeki bir başka artımlı gelişme değil, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığı ve dünyayla nasıl etkileşime girdiği konusunda bir paradigma değişikliğidir.

Agentik YZ, eldeki sorunu anlayarak, bağlamı toplayarak, harici araçları kullanarak gerekli bilgileri arayarak ve ardından 'ajanlık' ile hareket etmek için LLM'lerden yararlanarak çalışır.

Beklenmedik hava kesintileriyle karşılaşan bir lojistik şirketi düşünün. Geleneksel YZ sistemleri yalnızca hava durumu verilerini analiz eder ve önerilerde bulunur. Agentik YZ, hava durumunun operasyonları nasıl etkilediğini anlamak, bir eylem planı oluşturmak ve harici araçları kullanarak bildirimleri veya uyarıları tetiklemek için muhakeme yeteneklerini kullanacaktır.

Üretken YZ döneminden Agentik YZ'ye geçiş yaparken, bu blog şunları araştırıyor:

• Agentic AI nedir ve nasıl gelişmiştir?
• İşletmeler için neden önemli?
• Potansiyel riskler ve güvenlik endişeleri
• İşletmeler Agentic AI yolculuğuna nasıl başlayabilir?

YZ evrimi: algısal YZ'den Agentik YZ'ye

Algı YZ modelleri olarak sınıflandırılan önceki YZ modelleri, çevrelerindeki dünyayı anlayıp yorumlayabiliyor ve belirli, dar görevlerde başarılı olabiliyordu.

Örneğin, bir duygu analizi modeli bir müşterinin bir ürün veya hizmete yönelik duygularını belirleyebilir veya bir görüntü sınıflandırma sistemi kedi ve köpekleri ayırt edebilir. Ancak bu sistemler tek görev yaklaşımlarıyla sınırlıydı.

Ardından, yapay zeka sistemlerinin yalnızca algılamakla kalmayıp aynı zamanda üretebildiği üretken dönem geldi. Bu sadece sınıflandırmadan üretime geçmekle ilgili değildi; algı görevlerinden üretim görevlerine geçmelerini sağlayan dahili dikkat kabiliyetine sahip transformatör mimarisini içeren temel bir değişimi temsil ediyordu.

Şimdi, algılama ve üretme yeteneklerinin bir kombinasyonundan daha fazlasını temsil eden Agentic AI'nın ortaya çıkışını görüyoruz. Daha önce de belirtildiği gibi, Agentik YZ araçları, muhakeme, planlama ve etkileşim yetenekleri nedeniyle kendilerini önceki modellerden ayırmaktadır.

Sırada ne var?

Somutlaştırılmış YZ - gerçek dünyada fiziksel varlık ile eylemliliği birleştiren sistemler. Ancak, bu sadece tam özerklikle ilgili değil (insan zekası için bile sorunlu bir kavram), daha ziyade YZ failliğini fiziksel gerçeklikte temellendirmekle ilgili.

İlerlemenin kesinlikle doğrusal olmadığını belirtmek yerinde olacaktır. Her aşama bir öncekinin üzerine inşa edilir ve yeteneklerini geliştirir, dünyayı anlama, yaratma, muhakeme etme ve hareket etme yetenekleri bakımından giderek daha sofistike hale gelen YZ sistemleri yaratır. Dahası, yeni YZ sistemlerinden öğrendiklerimiz mevcut YZ sistemlerini etkinleştirir ve geliştirir.

Agentik YZ nedir?

Agentik YZ bağımsız olarak akıl yürütebilir, plan yapabilir ve harekete geçebilir, bu da görevleri minimum insan rehberliği ile tamamlamasına olanak tanır. REACT (Reasoning and Acting) adı verilen ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini mantıksal olarak belirleyen ve harici araçlar kullanarak bunları yürüten bir süreçten yararlanır.

Çok modlu modeller, yapay zekanın metin, görüntü ve veri gibi çeşitli girdi türlerini ele almasını ve bu modaliteler arasında nasıl ilişki kurduklarını ve yanıt verdiklerini anlamasını sağlar. YZ, her bir yeteneğin ne zaman ve nasıl en iyi şekilde kullanılacağına otonom olarak karar verebilir.

Tanımlanmış parametreler dahilinde çalışırken, hedeflere nasıl ulaşılacağını seçebilir, yeni durumlara uyum sağlayabilir ve hatta ara hedefler belirleyebilir. Agentik YZ, insan benzeri problem çözmeyi taklit eden bilişsel bir mimari üzerine inşa edilmiştir. Temel bileşenleri şunları içerir:

• Hafıza (kısa vadeli ve uzun vadeli): Geçmiş etkileşimleri izler ve ilgili bağlamı korur.
• Muhakeme ve planlama çerçeveleri: Karar vermeyi geliştirmek için REACT veya yansıma tabanlı öğrenme gibi yöntemler kullanır.
• Üretken YZ modelleri: YZ'nin "beyni" olarak işlev görür, iletişim ve karmaşık muhakeme sağlar.
• Hedef odaklıdır: Önceden tanımlanmış hedeflerle çalışır ve amaca yönelik eylemler sağlar.
• Harici araç erişimi: Web'de arama yapabilir, canlı veri alabilir veya kurumsal sistemlerle entegre olabilir. Bunlardan bazıları web araması ve kod yorumlayıcısı olabilir. Sektör, bu araçların dil modelleriyle nasıl entegre olacağını standartlaştırmak için çalışmaktadır. MCP bu standardizasyonu sağlamak için Anthropic ile ortaklık yapıyor.

İşletmeler için neler var?

Agentic AI, aksi takdirde ajan komut dosyaları aracılığıyla her seferinde manuel olarak yazılacak olan iş mantıklarını otomatikleştirecektir. İşletmeler, sıkıcı ve zahmetli görevleri alıp bunları ajan benzeri bir mimari içinde otomatikleştirerek verimlilik ve üretkenlikte önemli gelişmeler elde edebilir.

Bir yöneticinin tüm ekip için periyodik değerlendirmeler yaptığını düşünün. Agentic AI bu karmaşık iş sürecini otomatikleştirerek verimliliği önemli ölçüde artırabilir. Bu, süreç doğruluğunu artırır ve yöneticiye stratejik görevlere odaklanmak için daha fazla zaman verir.

Agentic AI'nın işletmelerdeki kapsamını anlamak için iki kullanım örneğine daha ayrıntılı olarak bakalım.

Müşteri hizmetleri temsilcileri: Geleneksel yapay zeka sohbet robotlarının aksine, Agentic AI sadece tepki vermekle kalmaz, potansiyel müşteri hizmetleri sorunlarını otonom olarak belirler ve proaktif olarak ele alır. İşte nasıl yapılacağı:

• Yapay zeka ajanı müşteri sorgusunu analiz eder
• Daha sonra ilgili verileri alır (satın alma geçmişi, geçmiş destek biletleri, ürün kullanımı)
• Yapay zeka, potansiyel sorunları büyümeden önce tahmin eder
• Eylemleri otonom olarak yürütür, çözümler sunar, geri ödemeleri işleme koyar ve gerekirse vakaları yükseltir

Üretken yapay zeka sohbet robotlarının aksine, Agentic AI sadece soruları yanıtlamakla kalmaz; düşünür, planlar ve çözer.

Bilgi aracısı: Agentic AI, kurumsal bilgiyi düzenleyerek, geri getirerek ve iyileştirerek bilgi yönetimini otonom olarak dönüştürebilir. İşte nasıl yapılacağı:

• Dokümantasyonu proaktif olarak kategorize eder ve bilgi boşluklarını tespit eder
• Çalışanların bilgi ihtiyaçlarını öngörerek bağlamsal içgörüler sunar
• Kullanıcı davranışına göre kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturur
• Fonksiyonlar arası bilgi birikimini birleştirir, işbirliği fırsatlarını belirler

Sadece bilgi depolamakla kalmaz, bilgiyi dinamik olarak yapılandırır, rafine eder ve uygular, öğrenmeyi ve büyümeyi teşvik eder.

Yapay zeka otonomisinin gizli riskleri: İnsan merkezli bir yaklaşım neden önemlidir?

Agentic AI, karmaşık, metalaştırılmış görevleri otomatikleştirerek, insan yeteneklerini geliştirerek ve uzmanlaşmış, stratejik işlere daha fazla odaklanılmasını sağlayarak SaaS modellerini ve yazılım geliştirmeyi derinden etkileyecektir.

Ancak inisiyatif hala insanlarda. Daha yüksek özerklik, daha yüksek riskleri de beraberinde getirir. LLM'ler Agentik YZ'nin çekirdeğini oluşturduğundan, halüsinasyonlara ve düşmanca saldırılara karşı savunmasızdırlar, bu da tüm sistemi benzer tehditlere maruz bırakabilir. Saldırgan saldırılar, YZ'nin çok adımlı muhakemesindeki zayıflıkları hedef alır ve davranışı tehlikeye atmak için girdi yorumlamasını, ara adımları veya nihai çıktıları manipüle eder.

Bu karmaşıklık, insan değerleriyle uyumsuzluk konusundaki endişeleri artırmaktadır. YZ hedefleri insan çıkarlarıyla çatışabilir ve zararlı sonuçlara yol açabilir. Ayrıca, YZ'nin öngörülemeyen şekilde hareket etmesi veya geri dönüşü olmayan eylemlerde bulunması nedeniyle kontrolü kaybetme riski de vardır. Bu riskleri azaltmak için işletmeler, Agentik Yapay Zeka geliştirmede insan öncelikli bir yaklaşım benimsemelidir.

Agentik YZ'ye nasıl başlanır?

Agentik YZ'nin beklenen ekonomik avantajı göz önüne alındığında, Open AI, Microsoft, Google, Meta, Oracle ve Salesforce gibi şirketler önemli yatırımlar yaptı.

Bununla birlikte, vaatlere ve söylentilere rağmen, Agentic mühendisliğinin hala gelişmekte olduğunu hatırlamakta fayda var. Hiper ölçekleyiciler açık kaynak modellerini geliştirirken, işletmelerin ilgili kullanım alanlarını belirlemesi ve gerekli teknoloji altyapısını kurması için iyi bir zaman.

Agentic AI altyapınızı oluşturuyorsanız, ajanları sağlam mühendislik ilkeleri kullanarak oluşturmak önemlidir. Diğer faktörler arasında doğru platformlara karar vermek ve çabalarınızı ve yatırımlarınızı Agentic ve jeneratif yapay zeka arasında dengelemek yer alır.

Nagarro, sağlam mühendislik ilkelerimizden ve deneyimimizden yararlanarak doğru aracıları oluşturmanıza yardımcı olabilir. Agentic Yapay Zekanın kurumsal verimliliğin kilidini açma kapasitesinden eminiz ve buna büyük yatırım yapıyoruz. Şu anda, gerçek potansiyelinden yararlanmak için birçok platformumuzu Agentic mimarisi üzerine taşıyoruz.

Agentic AI altyapınızı oluşturmak istiyorsanız size yardımcı olabiliriz. Hadi konuşalım!