Beklentilerin Ötesinde: Yapay Zeka Temsilcileri ve İşin Bir Sonraki Bölümü

Yapay zekâ ajanları veya otonom ajanlar henüz ilk günlerinde. Çok erken - ilk vuruşun dibi henüz çok erken. Alan, çığır açan araştırmalardan kavram kanıtlarına ve pratik uygulamalara kadar yeniliklerle dolu; hepsi de yapay zekânın muazzam potansiyeline işaret ediyor. 

Otonom aracıların, salt görev otomasyonunun ötesinde, iş akışlarını yeniden tasarlama, karmaşık senaryoları simüle etme ve çeşitli süreçlerde insan müdahalesi ihtiyacını azaltmaya kadar uzanan yetenekleriyle her bir sektörü dönüştüreceğine şüphe yok. Temsilcilerin büyük ölçekli simülasyonlar yürütebileceği, pazarlama kampanyalarını yeniden tasarlayabileceği ve hatta karmaşık Ar-Ge test süreçlerini otomatikleştirebileceği (yakın vadeli) bir geleceğe bakıyoruz.

Boston Danışmanlık Grubu (BCG) evrimsel sıçramayı vurguluyor Büyük dil modellerinden (LLM'ler), görevleri uçtan uca yürütmek, sonuçları izlemek, uyarlamak ve hedeflere ulaşmak için araçları özerk bir şekilde kullanmak üzere tasarlanmış özerk aracılara kadar. Sürekli insan gözetimi olmadan bağımsız çalışabilen gerçek yapay zekaya doğru önemli bir adımı temsil ediyorlar. 

Açısından pazar büyüklüğüOtonom yapay zeka ve otonom ajanların değeri 4.8 yılında 2023 milyar ABD doları olarak gerçekleşti ve 43 ile 2023 yılları arasında %2028'ün üzerinde bir bileşik yıllık büyüme oranı kaydederek 28.5 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor. Bir paradigma değişiminin eşiğinde olduğumuz açık. beklentiyle dolu bir aşama, heyecan, şüphecilik ve pragmatik değerlendirme. Bu değişim sadece teknolojik ilerlemeyle ilgili değil; aynı zamanda çalışma, üretkenlik ve inovasyona yaklaşımımızı yeniden tanımlamakla da ilgili. Neredeyse her yatırımcı, kurucu, geliştirici ve teknoloji meraklısı, bu teknolojinin yaşamımız boyunca ve sonrasında çalışma şeklimiz üzerindeki etkisini anlamaya ve operasyonları ve stratejik hedefleri üzerindeki etkilerini değerlendirmeye çalışıyor. 

Ancak bunun yol açacağı kütle değişiminin büyüklüğünü şu an için tam olarak kavrama yeteneğinden yoksunuz. Yapabileceğimiz tek şey spekülasyon yapmak. Bu makale tam da bu: Otonom aracıların ortaya çıkan dinamikleri ve bunun kurucular, yatırımcılar ve daha geniş anlamda ekonomi üzerindeki etkileri hakkındaki spekülasyonlarım. Forum Ventures olarak bu alan hakkında nasıl düşündüğümüz ve bu alana nasıl yatırım yaptığımız hakkında konuşacağım. bir pazar haritası keşiflere öncülük ettiğine inandığımız şirketlerle. 

Bugün Neredeyiz?

Araştırma ve kavram kanıtlama alanındaki önemli ilerlemelere rağmen, yapay zeka ajanlarının tüm yeteneklerinden nasıl yararlanacağımızı anlamaya ve planlamaya çalışıyoruz. Şimdiye kadar üç eğilimin bir araya geldiği görülüyor:

1. Yapay zekanın yetkinliği ve verimliliğindeki gelişmeler, mümkün olanın sınırlarını genişletiyor. 
2. Örneğin ChatGPT 4.0 gibi eylem yeteneklerinin maliyetinin azalması, yapay zeka aracılarının kullanımını daha fazla kişi için daha erişilebilir hale getiriyor ve bu teknolojinin daha geniş çapta benimsenmesine ve genel olarak benimsenmesine neden oluyor.
3. Açık kaynak olsun ya da olmasın, yapay zekaya erişimin demokratikleştirilmesi, daha geniş bir yelpazedeki kuruluşların yapay zeka çözümlerini keşfetmesine ve uygulamasına olanak tanıyarak inovasyonun hızını hızlandırır.

Her yeni teknolojide olduğu gibi, özellikle de bu kadar büyük bir dönüşümde, ele alınma aşamasında olan bir dizi zorluk var. İşte ilk ikisi:

1. Güvenlik ve Doğruluk

Yapay zeka ajanlarının güvenli ve etik bir şekilde dağıtılmasını sağlamak için gerekli altyapının geliştirilmesine giderek daha fazla odaklanılıyor. Birçok sektör ve işletme için hataya yer yok. Bir LLM'nin halüsinasyon oranı sadece %0.1 bile olsa, hiçbir kritik süreçte güvenilir olamaz ve bu hata oranının 10 adımlı veya 100 adımlı bir süreç için daha da düşük olması gerekir. Bu sorunun çözümü, yaygın benimsenme için çok önemli ve birçok şirket, LLM'leri teknoloji yığınlarının bir parçası veya tamamen yeni bir çalışma biçimi olarak benimsemeden önce bekliyor. 

Yapay zeka entegrasyonuna sorumlu bir yaklaşımı teşvik etmek amacıyla, gözlemlenebilirlik ve kullanıcı izni yoluyla doğruluk ve güvenliğin izlenmesine yönelik araçların yanı sıra etik çerçeveler de oluşturuluyor. Bazı şirketlerin bunu iyi yaptığını gördük. Özel AI onlardan biri olmak. Çıkarımları, şirketlerin özel verilerin sızmaması için eğitim almadığından emin olmak için kullanıyorlar. Ayrıca, halüsinasyonlara karşı koruma sağlayan ve işletmelerin üretken yapay zeka kullanımını daha hızlı devreye almasına olanak tanıyan özerk bir yapay zeka aracısı olan SafeguardAI gibi yeni şirketlerin pazara gelmesinden de büyük heyecan duyuyoruz.

Ayrıca, hukuk yüksek lisansı (LLM) programlarının doğruluğunun değerlendirilmesine ve iyileştirilmesine yardımcı olmak için otomatik değerlendirme ölçütleri, insan değerlendirme çerçeveleri ve tanısal veri kümeleri gibi araçlar geliştirilmektedir. Bu araçlar, araştırmacıların ve geliştiricilerin LLM programlarındaki güçlü ve zayıf yönleri belirlemelerine ve alandaki ilerlemelere rehberlik etmelerine yardımcı olur.

2. İnsan-Yapay Zeka Etkileşimi

Buradaki zorluk, insanların otonom yazılımlarla ne ölçüde etkileşime girmesi gerektiğidir. Yeterli insan kontrolü olmadan çalışan yapay zeka sistemlerinin potansiyel riskleri, yani ne kadar özerkliğin çok fazla olduğu konusunda endişeler var. Ancak aynı zamanda insanların döngüye ne kadar dahil olmasını istediğimizi ve önyargıları sınırlandırırken ve insan hatası olasılığını azaltırken hangi seviyedeki insan etkileşiminin daha fazla güvenlik sağladığını da anlamamız gerekiyor. Buna henüz makul ölçekte iyi bir yanıtımız yok.

Fırsatçı bir bakış açısıyla, otonom yazılımın insanların kontrolü altında izleneceği ve gözlemleneceği şekilde çalışması için yeni bir paradigma tanımlayabileceğimizi umuyorum, böylece insanlar potansiyel olarak "ölümcül" şeylerin çok daha büyük bir olay gibi gerçekleşmesini durdurabilir. Ekonomideki ani çöküşün versiyonu. Bana göre bunu inşa edebilenler kazanacak ve dönüşüm fırsatları sunacaklar. 

Görev Odaklı Süreçlerden Hedef Odaklı Süreçlere Geçiş

Yapay zeka temsilcilerinin dokunmadığı hiçbir sektör veya çalışma alanı olmayacak ve meydana gelen değişikliklerin çoğu yakın gelecekte olacak. Bana göre yaAI ajanlarının yaratacağı en derin etkilerden biri görev odaklı süreçlerden hedef odaklı süreçlere geçiştir. Bugün, bir bilgisayara "Yapay Zeka Ajanları hakkında bana bir köşe yazısı yaz" gibi bir şey giriyorsunuz ve bilgisayar size bir şey veriyor ve ardından bunu harekete geçiriyorsunuz. Bu oldukça görev odaklı bir istemdir ve yine de kullanıcının temsilciyi hedeflere ve kişinin ses tonuna göre eğitmesini gerektirir. Bununla birlikte, bununla sınırlıdır ve bu nedenle çıktı, büyük ölçüde eğitim girdisinin kalitesine ve ayrıca kullanıcının önceden belirlenmiş (ve muhtemelen sınırlı) hedeflerine göre belirlenir; bu da hala büyük ölçüde insan eylemlerine bağlıdır. 

Yapay zeka ajanlarının yeterince kullanılmayan gücü, hedefe yönelik çalışmanın gücündedir. Gelecek artık ezberci adım adım süreç tanımlaması veya süreçler için karmaşık istem mühendisliği olmayacak. Şirketler ve liderler, hedeflerin belirlendiği ve temsilcilerin bu sonuca ulaşmak için en iyi yolu (uygun insan müdahaleleriyle) belirlediği özerk kurallara dayalı süreçleri nasıl oluşturup kullanacakları konusundaki düşüncelerini değiştirmelidir. Bunun bir örneği şu olabilir: "Yapay zekanın ABD sağlık pazarına nasıl girdiğini konuşmacılarımızdan birinden öğrenmek isteyen 100 profesyonelin katılacağı New York City'de bana bir etkinlik ayırtın". Böyle bir durumda yapay zeka, basit bir görevin başarabileceği sınırlı olasılık kapsamının ötesinde stratejik düşünmeyi operasyonel hale getirmek için kullanılacaktır.

Bu tamamen yeni bir düşünme ve çalışma şeklidir. Şu anda bir bilgisayarla takip ettiğimiz ve çılgınca farklı bir şekilde takip edilmeyecek neredeyse hiçbir hedef dizisi yok. Bu, kendimizi nasıl yönlendirdiğimizde ve işin nasıl tasarlandığı ve yürütüldüğü konusunda temel bir değişiklik olacak. 

Para Kazanma ve Pazar Dinamikleri

Yapay zeka iş modellerine daha entegre hale geldikçe geleneksel para kazanma stratejileri yeniden değerlendiriliyor. Örneğin, şu anda kurumsal yazılımlarda genellikle müşteriler lisans ve kullanım satın alıyor. Tüketici tarafında ise insanlar uygulama içi satın alma işlemleri gerçekleştiriyor. Bizim hipotezimiz, bunun giderek yazılım şirketlerinin araçlardan ziyade sonuçları satabileceği şekilde değişeceği yönünde. İnsanlar ve işletmeler sonuçlar için para ödeyecek mi? Hedeflerine ulaşılması için mi? Henüz emin değiliz. Ancak biz bunu değer temelli katılımlara yönelik daha geniş eğilimin bir yansıması olarak görüyoruz. Bununla birlikte, özellikle yapay zeka teknolojilerinin hesaplama açısından yoğun doğası göz önüne alındığında, karlılığı tahmin etmede ve maliyetleri yönetmede zorluklar vardır. 

Kime ve Neye Yatırım Yapılacağına En Erken Aşamada Karar Vermek

Bu erken aşamada yatırım yaptığımızda, hem kurucu pazarına uygunluğuna hem de kurucu kişiliğine baktığımızda kurucu, yaptığımız en büyük bahislerden biridir. Yapay Zeka Aracıları ile bu mercek daha da önemli hale geliyor çünkü bu kadar çok bilinmeyen varken, bugün inşa edilen çözüm muhtemelen yarın inşa edilecek çözüm olmayacak, ancak kurucu aynı kalacak. Dolayısıyla, sadece kurucu-pazar uyumuna değil, aynı zamanda soruna olan bağlılıklarına, sorun kümesine mevcut paradigmadan nasıl farklı baktıklarına, bilinmeyeni kucaklamaya istekli olup olmadıklarına ve bu konuda esneklik ve esnekliğe sahip olup olmadıklarına da bakıyoruz. Bu kadar akışın olduğu bir pazara ayak uydurmak. 

Kurucunun ardından pazara bakarız ve toplam adreslenebilir pazarın büyük olup olmadığına ve 1 milyar dolarlık gelir fırsatına giden güvenilir bir yol olup olmadığına bakarız. Başlangıç ​​çözümü/aracı eski yönteme göre adım işlevi iyileştirmesi sağladığı sürece hem proptech ve tedarik zinciri gibi eski pazarlara hem de fintech ve e-ticaret gibi daha ileri görüşlü, esnek pazarlara açığız.

Bir yapay zeka aracısı çözümünü değerlendirirken üçüncü odak noktamız, aracın yapay zeka merkezli bir yazılım geleceğiyle uyumlu olup olmayacağıdır. Başka bir deyişle, önerilen çözüm, gelecekteki yazılım ortamını ve bu pazardaki yığını nasıl gördüğümüzle sorunsuz bir şekilde bütünleşecek ve onu geliştirecek mi?

Henüz maliyete dayalı doğru tahminler yapamıyoruz. Şu anda yapay zeka işletmeleri temelde SaaS işletmelerinden daha az karlı. Yapay zeka sistemlerinde verilerin işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgili maliyetler hızla birikebilir. Bu tür bir değerlendirme yapabilmemiz için yapay zeka verimliliğini artıran ve operasyonel maliyetleri azaltan kısa vadeli ilerlemenin olması gerekecek. İdeal olarak, bunu yansıtan ilerlemeler vardır Moore Yasası Yapay zeka sektöründe ise artan yatırımlar sayesinde hem güç hem de çip maliyetleri düşüyor. Yapay zekanın yalnızca yenilikçi değil aynı zamanda ekonomik açıdan da sürdürülebilir olduğu bir denge bulabilirsek, o zaman altın biziz. Ancak hala pek çok bilinmeyen var ve çoğumuz tahmin yürütüyoruz (daha güzel bir ifadeyle, bilinçli spekülasyonlar yapıyoruz).

Olasılıkların 'Cesur Yeni Dünyası'

Çoğu kişi ChatGPT'nin tanıtımını yapay zekanın “iPhone anı” olarak görüyor. Ancak henüz o noktaya geldiğimizi düşünmüyorum. Bugüne kadar bu sohbet arayüzleri mevcut iş akışlarımızı kolaylaştırmaktan fazlasını yapmadı. Bu araçlar şüphesiz görevlerin yönetilmesini kolaylaştırmış olsa da yaklaşımımız temelde görev odaklı olmaya devam ediyor. Daha geniş vizyon ise yapay zekanın insanlardan daha az girdi alarak stratejik düşünmeyi operasyonel hale getirebileceği ve karmaşık çıktıları gerçekleştirebileceği bu dinamiği tamamen dönüştürmektir. Bu nedenle gerçek iPhone anı, AI Aracılarının varsayılan B2B uygulama seti olarak tanıtılması olabilir ve bu da işin geleceği üzerinde çok büyük bir etkiye sahip olacaktır. 

Bundan on yıl sonra, hiç şüphe yok ki, geriye dönüp baktığımızda, stratejik hedefler belirlemek ve yapay zekanın bu hedefleri tekrarlamamıza ve iyileştirmemize yardımcı olmasına izin vermek yerine, yapılacaklar listelerine dayalı olarak çalıştığımız fikrine hayret edeceğiz. Hedef odaklı bir çalışma ortamına doğru olan bu değişim, yalnızca teknolojideki bir evrimi değil, aynı zamanda işimizi kavramsallaştırma ve ona yaklaşma şeklimizdeki bir dönüşümü de temsil ediyor. 

İleriye giden yol belirsizliklerle dolu, ancak yapay zekanın endüstrilerde devrim yaratma, insan potansiyelini artırma, anlamlı ilerleme sağlama ve kalıcı değer sunma potansiyeli yadsınamaz. Taahhüdümüz, bu belirsizliklerin üstesinden gelmek ve erken aşamadaki yapay zeka girişimlerini ve vizyonlarını hayata geçiren parlak beyinleri belirlemek, bahis oynamak ve desteklemektir.