Beklenenden Ötesi: AI Ajanları ve Çalışmanın Geleceği

AI ajanları, veya otonom ajanlar, henüz ilk günlerinde. Çok erken – ilk inning’in dibinde erken. Alan, yerleşik araştırmalardan proof of concept’lere, pratik uygulamalara kadar yeniliklerle dolu. Tüm bunlar, AI’ın muazzam potansiyelini ima ediyor.

Otonom ajanların her endüstriyi dönüştüreceği konusunda hiçbir şüphe yok. Yetenekleri, sadece görev otomasyonunun ötesine geçerek, iş akışlarını yeniden tasarlamak, karmaşık senaryoları simüle etmek ve çeşitli süreçlerde insan müdahalesi ihtiyacını azaltmak. Büyük ölçekli simülasyonları çalıştırabilen, pazarlama kampanyalarını yeniden tasarlayabilen veya karmaşık Ar-Ge test süreçlerini otomatikleştirebilen ajanların yaşayacağımız bir gelecek hayal ediyoruz.

Boston Consulting Group (BCG), büyük dil modellerinden (LLM) otonom ajanlara geçişin devrim niteliğinde olduğunu vurguluyor. Bu ajanlar, görevleri baştan sona gerçekleştirebiliyor, sonuçları izleyebiliyor, adapte edebiliyor ve araçları bağımsız olarak kullanabiliyor. Gerçek yapay zeka yolunda önemli bir adım olarak, sürekli insan denetimi olmadan bağımsız olarak çalışabiliyorlar.

Pazar büyüklüğü açısından, otonom AI ve otonom ajanlar 2023 yılında 4.8 milyar dolar olarak değerlendirildi ve 2023-2028 arasında %43’ün üzerinde bir büyüme oranıyla 28.5 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Paradigma değişimi aşamasındayız – teknoloji ilerlemesinin ötesinde, çalışma, verimlilik ve inovasyon yaklaşımımızı yeniden tanımlayan bir aşama.

Ancak, henüz bu değişimin büyüklüğünü tam olarak kavramamız mümkün değil. Sadece spekülasyon yapabiliyoruz. Bu makale, otonom ajanların dinamikleri ve etkileri hakkında benim spekülasyonum. Forum Ventures olarak bu alanda nasıl düşündüğümüzü ve hangi şirketlere yatırım yaptığımızı paylaşacağım.

Şu Anda Neredeyiz

Otonom ajanların yeteneklerini tam olarak kullanmak için hala çok şey anlamaya çalışıyoruz. Şu anda üç trend birleşiyor:

1. AI yetkinliği ve verimliliği alanındaki ilerlemeler, mümkün olanların sınırlarını genişletiyor.
2. İşlem yeteneklerinin maliyetinin azalması, örneğin ChatGPT 4.0, daha fazla insan ve işletme tarafından erişilebilir hale geliyor ve bu teknolojinin daha geniş kapsamlı benimsenmesine yol açıyor.
3. AI’ye erişimdeki demokratikleşme, açık kaynaklı olsun veya olmasın, daha geniş bir yelpazede işletmelerin AI çözümleri keşfetmesine ve uygulamasına olanak tanıyor ve bu da inovasyonun hızlanmasına yol açıyor.

Her yeni teknoloji gibi, özellikle bu kadar büyük bir dönüşümde, çözülmesi gereken birçok zorluk var. İşte ilk iki tanesi:

1. Güvenlik ve Doğruluk

AI ajanlarının güvenli ve etik bir şekilde dağıtımı için gerekli altyapının geliştirilmesine odaklanılıyor. Birçok endüstri ve işletme için hata payı sıfıra yakın olmalı. Bir LLM’nin %0.1’lik bir hayal gücü oranı, kritik süreçlerde asla güvenilmez olur ve bu hata oranının daha da düşük olması gerekir. Bu, yaygın benimsenme için çok önemli.

Doğruluk ve güvenlik için gözlemleme ve kullanıcı izinleri yoluyla araçlar ve etik çerçeveler oluşturuluyor. Bazı şirketlerin bunu iyi yaptığı görülüyor, PrivateAI gibi. Şirketler, özel verilerin sızıntısını önlemek için çıkarımı kullanıyor. Ayrıca, SafeguardAI gibi yeni şirketlerin piyasaya çıkmasını dört gözle bekliyoruz – bu şirketler, işletmelerin daha hızlı generatif AI kullanımına olanak tanıyarak, hayal gücü için koruma sağlıyor.

Ayrıca, LLM’lerin doğruluğunu değerlendirmek ve geliştirmek için otomatik değerlendirme metrikleri, insan değerlendirme çerçeveleri ve tanımlayıcı veri setleri geliştiriliyor. Bu araçlar, araştırmacılara ve geliştiricilere LLM’lerin güçlü ve zayıf yönlerini belirleme ve bu alandaki ilerlemeleri yönlendirme imkanı tanıyor.

2. İnsan-AI Etkileşimi

Buradaki zorluk, insanların otonom yazılımlarla ne kadar etkileşime gireceği. İnsansız çalışan AI sistemlerinin potansiyel riskleri konusunda endişeler var. Ancak, insan kontrolünün yeterli olup olmadığını ve insan müdahalesinin ne düzeyde olması gerektiğini de belirlemek zorundayız. İnsanların bu süreçte nasıl bir role sahip olacağına dair henüz iyi cevaplar bulunmuyor.

Fırsatçı bir bakış açısıyla, umuyorum ki, otonom yazılımların insan kontrolü altında çalışabileceği bir paradigmayı tanımlayabiliriz. Bu, potansiyel olarak zararlı olayların önlenmesi için insan müdahalesine olanak tanıyacak. Bu şekilde çalışanlar, AI’nin stratejik düşünceyi işlerlik kazandırmasına ve karmaşık çıktıları gerçekleştirmesine yardımcı olabilir. Bunu başaranlar, dönüşümsel fırsatlar yaratabilir.

Görev Odaklı Süreçlerden Hedef Odaklı Süreçlere Geçiş

AI ajanlarının hiçbir sektör veya çalışma alanını etkilemeyeceği düşünülmemeli. Yakın gelecekte büyük değişimler yaşanacak. AI ajanlarının en önemli etkilerinden biri, görev odaklı süreçlerden hedef odaklı süreçlere geçiş olacak. Bugün, bir bilgisayara “AI ajanları hakkında bir makale yaz” gibi bir görev verirsiniz ve bilgisayar size bir çıktı verir. Ancak bu, masih görev odaklı bir yaklaşım ve kullanıcıdan gelen girdi kalitesine ve önceden belirlenmiş hedeflere bağlı olarak sınırlı bir çıktı üretir.

AI ajanlarının gücünü, hedef odaklı çalışmada görmek mümkün. Gelecek, karmaşık süreçlerin adım adım tanımlanmasına veya komplike.prompt mühendisliğine dayanmayacak. Şirketler ve liderler, otonom kurallara dayalı süreçleri nasıl inşa edeceklerine ve kullanacaklarına dair düşünce biçimlerini değiştirmelidir. Örneğin, “New York’ta 100 profesyonelle bir etkinlik düzenle” gibi bir hedef belirlenebilir. AI, bu hedefi gerçekleştirmek için en iyi yolu belirleyecektir. Bu, stratejik düşünceyi işlerlik kazandırmanın yeni bir yolu.

Bu, çalışma ve iş yapma şeklimizi tamamen değiştirecek. Şu anda takip ettiğimiz hầuzcela hiçbir hedef, bilgisayar ile çalışırken farklı bir şekilde ele alınmayacak. Bu, temel bir değişim.

Karlılık ve Pazar Dinamikleri

AI, iş modellerinin daha önemli bir parçası haline geldikçe, geleneksel karlılık stratejileri yeniden değerlendiriliyor. Örneğin, şu anda girişimlerde, müşteriler koltuk ve kullanım satın alıyor. Tüketici tarafında, insanlar uygulama içi satın almalar yapıyor. Hipotezimiz, şirketlerin artık araçlar yerine sonuçlar satabileceği yönünde. İnsanların ve işletmelerin sonuçları satın alacağına inanıyoruz. Ancak, AI teknolojilerinin hesaplamalı yoğunluğu nedeniyle, karlılığı öngörme ve maliyetleri yönetme konusunda zorluklar var.

En Erken Aşamada Kimi ve Neye Yatırım Yapacağınızı Belirleme

En erken aşamada yatırım yaptığımızda, kurucu ile pazar uyumu ve kurucu kişiliği en önemli bahislerimiz. AI ajanlarında, bu lens daha da önemli hale geliyor çünkü birçok bilinmeyenle karşı karşıyayız ve bugün inşa edilen çözüm, yarın inşa edilen çözüm olmayabilir, ancak kurucu aynı kalacaktır. Bu nedenle, sadece pazar uyumu ve kurucu kişiliği değil, aynı zamanda problemi mevcut paradigmadan farklı olarak görebilme, bilinmeyene adapte olma ve değişen bir pazarla başa çıkma yeteneği arıyoruz.

Kurucudan sonra, pazarı ve 1 milyar dolarlık bir gelir fırsatına ulaşma ihtimalini değerlendiriyoruz. Hem geleneksel pazarlara (gayrimenkul, tedarik zinciri) hem de daha esnek pazarlara (finans, e-ticaret) açık olduğumuz sürece, startup çözümünün eski yöntemden önemli bir adım ileride olması gerekiyor.

AI ajanı çözümünü değerlendirirken üçüncü odak noktamız, bu çözümün AI odaklı bir yazılım geleceğinde uyumlu olup olmadığı. Diğer bir deyişle, önerilen çözüm, gelecekteki yazılım peyzajı ve o pazar içindeki teknoloji yığını ile nasıl bütünleşecek ve onu nasıl geliştirecek?

Şu anda maliyet temelli tahminler yapamıyoruz. AI işletmeleri, şu anda SaaS işletmelerinden daha az karlı. AI sistemlerinde veri işleme ve analizinin maliyetleri hızla birikiyor. AI verimliliğini artıran ve operasyonel maliyetleri azaltan ilerlemeler görmek zorundayız. İdeal olarak, AI sektöründe de Moore Kanunu gibi bir ilerleme görmek istiyoruz ve hem güç hem de çip maliyetlerinin yatırımlar nedeniyle azalması gerekiyor. AI hem yenilikçi hem de ekonomik olarak sürdürülebilir olursa, o zaman hedefe ulaşmış olacağız. Ancak hala birçok bilinmeyen var ve çoğumuz (güzel bir şekilde ifade edersek) bilgilendirilmiş tahminler yapıyoruz.

Cesur Yeni Bir Dünyanın Olanakları

Çoğu insan, ChatGPT’nin AI’ın “iPhone anı” olduğunu düşünüyor. Ancak, henüz orada değiliz… Henüz bu sohbet arayüzleri, sadece mevcut iş akışlarımızı basitleştirdi. Bu araçlar, görevleri yönetmeyi kolaylaştırdı, ancak yaklaşımımız hala temelde görev odaklı. Daha geniş bir vizyon, bu dinamiği tamamen değiştirmek – AI’nin stratejik düşünceyi işlerlik kazandırabileceği ve karmaşık çıktıları gerçekleştirebileceği, insan girdisi olmadan.

On yıl sonra, geçmişte yaptığımız gibi, yapılacaklar listesiyle değil, stratejik hedefler belirleyerek ve AI’nin bu hedefleri gerçekleştirmesine yardımcı olarak çalışacağımız bir gelecek hayal ediyoruz. Bu, teknoloji evriminin ötesinde, çalışma şeklimizi ve yaklaşımımızı değiştirecek.

Yol вперед belirsizliklerle dolu, ancak AI’nin endüstrileri dönüştürme, insan potansiyelini artırma, anlamlı ilerleme sağlama ve kalıcı değer sunma potansiyeli inkar edilemez. Taahhüdümüz, bu belirsizlikleri navigasyon etmek, erken aşama AI girişimlerini ve bu vizyonları hayata geçiren zeki zihinleri tanımlamak, desteklemek.