AI Ajanınız Her Şeyi Biliyor – Ancak Hiçbir Şeyi Anlamıyor

“Annemin ve babamin İrlanda’ya gideceği geziye katılalım” – bu görünüşte masum ifade, beni ürküttü.

Karım ve ben çok seyahat ediyoruz. Ne istediğimizi biliyoruz. Karımın ebeveynleri ise nadiren evlerinden birkaç yüz mil uzaklaşır ve birlikte sadece bir kez – bizim düğünümüz için – ülkeyi terk etmişlerdir.

Bunun üzerine, bu gezi karımın babası tarafından karımın annesine bir Noel hediyesiydi, böylece o ailesini ziyaret edebilirdi, belki de son kez.

Bu geziyi tek bir kelimeyle özetleyebilirdim: felaket. Nasıl olup da bu kadar farklı deneyimler ve beklentileri sentezleyerek harika bir gezi yapabilir veya en azından birbirimizi sevmeye devam edebilirdik?

Her self-respecting teknisyen gibi, teknolojiye başvurdum – özellikle de AI’ye.

Ama beklenmedik bir şekilde, AI destekli bir aile gezi planlama uygulamasını vibe-coding deneyi, bana kurumsal IT’de AI’yi uygulama hakkında neredeyse her şeyi öğretti.

AI’ye Ne Kadar Beslerseniz, O Kadar Aptal Olur

Çoğu kurumsal AI dağıtımı tahmin edilebilir bir modele uyar. Kuruluşlar, bir ajana bir dizi talimat verir ve bunu bir bilgi kaynağına bağlar, bu ya bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) çerçevesi, mevcut bir bilgi tabanı veya hatta bir MCP sunucusu olabilir. Sonraki adımda, bir LLM ekleyin ve işini yaptırın.

Sorun burada, LLM’lerin temelde aptal olmasıdır. Bilgilerinin tümüne nasıl öncelik vereceğini bilmezler, bu nedenle her bir bağlam parçasını eşit olarak ele alırlar. Bir insan, modelin neyin önemli olduğunu neyin olmadığını öğrenebilmelidir. Düzenleme olmadan, her şeyi bilen ancak hiçbir şeyi anlamayan AI’ye sahip olursunuz.

Önemli Olan Üç Tür Hafıza

Etkili kurumsal AI düzenleme, üç özel hafıza türünden en iyi şekilde yararlanmayı içerir.

İlki, kurumsal hafızadır, bu başlangıçta oldukça temel görünür. Birisi “finansal hizmetler” dediğinde, ajan şirketin Finansal Hizmetler bölümünü kastettiğini, tüm endüstrinin değil, anlar. Bu, tanımlar, tercihler ve thường değişmeyen kurallarla dolu kalıcı kurumsal bilgi haline gelir. Bu, kurumun stratejik öncelikleri, ana girişimleri ve kurumsal dinamikleri hakkında institutional bilgiye dönüşür.

Sonraki adım, eylem geçmişidir, bu önemli kararlar, görevler ve olaylara odaklanır. Bir hizmet bileti açıldığında veya bir sistem dağıtıldığında, ajan bu particular eylemi tanır ve eylem geçmişine kaydeder. Bu, kurumsal bağlamı birleştiren tarihsel kayıt haline gelir.

Son olarak, kısa süreli konuşma bağlamı vardır. Bunu, ajana anlık etkileşim olarak düşünün. O an için faydalıdır, ancak hızla anlamını kaybeder.

Bu üç hafıza türü bir araya geldiğinde, eksik olan ağırlık sistemini oluşturur. Şimdi, biri ajana iş hakkında bilgi verdiğinde, bu hafızaları sınıflandırır ve önceliklendirir, önemli olan bilgileri düzenler. Bu, AI’nin teslim etmesi gerekenin temelini oluşturur: sadece alan verisi değil, alan yargısı.

Düzenlenen Hafızanın Büyük Ölçekli Görünümü

Ama yeterince çerçeve, bunu uygulamada nasıl görüyoruz?

IT’de ortak bir senaryo, bir yardım masası ajanına bir sorun bileti göndermektir. Diyelim ki Outlook’unuz çalışmıyor, bu nedenle sorunu tanımlarsınız ve ajanın incelemesini ve bir çözüm önermesini beklersiniz.

Ancak düzenlenmiş hafızanız size yardım ederse, daha iyi bir süreç, Outlook hatasını gösteren bir ekran görüntüsünü ajana yüklemek olabilir. Şimdi ajan (1) kurumsal hafızayı kullanarak çalışma ortamınızı anlar; (2) ilgili olayları kontrol etmek için eylem geçmişine bakar; ve (3) belirli bir çözüm için bağlamsal yargı uygular, sadece genel bir cevap değil.

Sonuç, ekran görüntüsüne dayanarak cevap vermeye çalışan değil, gerçekten sorgulayan ve tüm çalışan bilgileri ile daha faydalı bir cevap veren zeki bir ajandır. Ajan, diğer sistem kullanıcılarını inceleyen bir ağ veya sürü etkisi oluşturabilir, Outlook sorununun sadece sizin için mi yoksa kurumsal bir sorun mu olduğunu görebilir.

Tarihin veya hafızanın bağlamsallaştırılması fark yaratıcıdır. Eğer hafızanızı etkili bir şekilde düzenlemezseniz, bunu yapanlar geride bırakacaktır. Verileri zaman içinde yönetebilen ve neyi saklayacağını, neyi sunacağını, neyi bırakacağını bilen bir mimariye sahip olmak önemlidir.

Geziye Geri Dönüş

AI destekli gezi planlayıcım, kurumsal IT’de AI’ye bakışımı nasıl değiştirdi?

Benim inşa ettiğim şey, bizim kişisel gezi konaklamamız olarak hareket eden bir uygulamaydı ve her katılımcıya “sorgulama” yaparak başladı. Hepimiz gezi sırasında neyin önemli olduğunu açıkladık: neyi yapmamız gerektiği ve neyi atlayabileceğimiz. Daha da önemlisi, neden önemli olduğunu sordu – neden önemliydi, bizim için ne anlama geliyordu.

Bu bilgiyi kullanarak, iki şey yaptı. İlk olarak, herkesin arzularını ve tercihlerini temsil eden dengeli bir gezi planı oluşturdu – herkes plana bakarak arzularını görebiliyordu.

Ancak, elbette, ilk gezi planı sadece bir taslaktı. Hala birçok soru vardı.

Ve işte o zaman gerçek sihir gerçekleşti. Ajana bir otel veya bir cazibe merkezi veya bir sürüş hakkında sorduk ve verdiği cevaplar, bizim özel durumumuzun bağlamıyla zenginleştirildi: “Bu, çocuklar için uzun bir sürüş olacak, ancak kayınpederim kalesi (ve yanındaki benzersiz kahve dükkanı) sevecektir – ve bu, karımın masaj yapabileceği yer olabilir.”

Bu zengin anlama, bizim için önemli olan her şeyi bilen bir ajana sahiptik, böylece geziyi planlayıp iyileştirebildik, sanırım başka türlü mümkün olmayacaktı.

Ve bu ilk anlardan birinde, kurumsal müşterilerimiz için ne inşa etmekte olduğumuzu anladım: kurumsal, işlemsel ve kişisel bağlamla dolu zeki sistemler, her cevap ve her etkileşim, o an ve etkileşime özgü benzersiz bir parmak izi gibi olacaktı: başka hiçbir şekilde gerçekleşemeyecek bir değer türünü sunacaktı.