İşletmelerin Ajan Tabanlı Yapay Zeka Hakkında Yanlış Anladıkları Şeyler

Ajan tabanlı yapay zeka, 2025'in en çok tartışılan kurumsal teknolojilerinden biri haline geldi, ancak gerçek uygulamalar hala nadir. Analistler, binlerce aracın "ajan" olarak pazarlanmasına rağmen, çoğunun gerçek özerkliğe sahip olmadığını belirtiyor. Gartner incelemesi Yaklaşık 3,000 acente teklifinin incelenmesi sonucunda yalnızca 4% Gerçek anlamda ajansal davranış sergileyenler azınlığıydı, geri kalan çoğunluk ise sadece sohbet botları veya senaryo tabanlı otomasyondu. Bu "ajan taklidi", şirketlerin RPA, iş akışı otomasyonu veya kurumsal ChatGPT erişimini, hedeflere ulaşan, yeni bilgilere tepki veren ve yapılandırılmamış veriler üzerinde çalışan gerçek ajansal sistemlerle karıştırmasına neden oluyor.

Yanlış Anlamalar: RPA, ChatGPT Lisansları ve Abartılı Tanıtımlar

RPA ve Ajan Tabanlı Yapay Zeka:

Geleneksel RPA araçları statik, önceden tanımlanmış talimatları izler. Ajan tabanlı yapay zeka ise bağlama dayalı olarak eylemler planlar ve mevcut araçları, API'leri ve veri kaynaklarını kullanır. IDC ve diğer sektör araştırmaları Unutmayın, RPA sabit kuralları uygularken, ajanlar dinamik olarak uyum sağlar. Sohbet botlarını ekran kazıma ile birleştiren ve "akıllı otomasyon" olarak satılan birçok iş akışı, ajan tabanlı sistemler olarak yanlış tanıtılmaktadır.

ChatGPT Lisansları ve Yapay Zeka Dağıtımı:

Şirketler genellikle ChatGPT Enterprise veya Copilot için lisans satın almanın "yapay zekayı devreye aldıkları" anlamına geldiğini varsayarlar. Gerçekte ise bu, çalışanlara yalnızca bir sohbet arayüzü sağlamaktan ibarettir. Menlo Girişimleri Bu raporlar % 10'ten az Şirketlerin birçoğu, genel amaçlı sohbet araçlarının ötesinde yapay zekayı uygulamaya koyarken, çalışanların denemeleri de BT ekiplerini bu teknolojiyi benimsemeye itiyor. Bir sohbet robotu arayüzü, hedef odaklı bir ajandan temel olarak farklıdır.

Satıcının Aşırı Vaatleri:

Yeni kurulan şirketler ve danışmanlık firmaları sıklıkla "aracıları" her iş süreci için çözüm olarak tanıtıyor. Araştırmalar gösteriyor ki... 88% Yöneticilerin büyük bir kısmı yapay zekâ destekli girişimleri finanse ediyor, ancak % 2'ten az Bu projelerin %'si üretim ölçeğine ulaşıyor. Gartner'ın tahminine göre bu durum daha da belirginleşiyor. daha 40% Mevcut ajan tabanlı yapay zeka girişimlerinin birçoğu, düşük performans veya belirsiz gereksinimler nedeniyle 2027 yılına kadar iptal edilecek.

Ajan Tabanlı Yapay Zeka Gerçekte Nedir?

Ajan tabanlı yapay zeka, neredeyse tamamen otonom karar verme süreçlerini içerir. Gerçek bir ajan, bir hedef alır, bilgi ve araçlara erişir ve hedefine ulaşmak için gerekli adımları belirler. Katı iş akışlarının aksine, ajanlar yeni değişkenler ortaya çıktığında yön değiştirebilirler.

Modern çerçeveler, ekosistemin nasıl evrim geçirdiğini göstermektedir. LangChain'in LangGrafik Ajanlar için üretime hazır bir çalışma ortamı sağlar. DeepLearning.AI'nin DSPy Planlar, çalışanlar ve araçlar için temel öğeler sunar. Yeni ortaya çıkan platformlar, örneğin... IBM'in crewAI'si Microsoft'un AutoGen'i ise çoklu ajan orkestrasyonundaki büyümeyi vurguluyor. Bu araçlar henüz başlangıç ​​aşamasında ve çoğu işletmenin bunları etkili bir şekilde çalıştırmak için gereken dahili uzmanlığı yok.

Düzenlemeye Tabi Sektörlerdeki Fırsatlar

Finans, sigorta ve sağlık hizmetleri gibi düzenlemeye tabi sektörler, beklenmedik bir şekilde ajan tabanlı otomasyon için güçlü adaylardır. Bu sektörler, yapılandırılmış politikalara, dokümantasyona ve denetim izlerine dayanır; bu da onları kurala dayalı ajanlar için ideal ortamlar haline getirir.

Finans:

Bankalar, uyumluluk, müşteri kabulü ve KYC/AML iş akışlarını kolaylaştırmak için yapay zeka ve ajan tabanlı otomasyon araçlarını kullanıyor; bu araçlar belgeleri otomatik olarak doğruluyor, risk ve yaptırım taramaları yapıyor ve insan incelemesi için vakaları işaretliyor. Buna göre SS&C Mavi PrizmaBu durum, yeni müşteri kazanım sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir: bir banka şu sonuçları gördü: 49% Hesap açılışından işlem yapmaya kadar geçen sürede azalma. Bu arada, 2025 yılı itibarıyla küresel olarak bankaların giderek artan bir kısmı üretken yapay zekayı (GAI) uygulamaya koyuyor veya değerlendiriyor. Temenos tarafından yapılan anket Araştırmaya göre, %36'sı halihazırda uygulamaya geçmiş veya süreçte, %39'u ise değerlendirme aşamasında. 2025 EY-Parthenon Anket raporlarına göre, GenAI kullanan bankaların %61'i şimdiden önemli faydalar gözlemlemiş durumda. Sektör düzeyindeki analizler, yapay zeka tabanlı otomasyonun uyumluluk, operasyonlar ve risk yönetimi fonksiyonlarında %30-50 oranında verimlilik artışı sağlayabileceğini tahmin ediyor.

Sigorta:

Hasar işlemleri, sigorta poliçesi düzenleme ve dolandırıcılık tespiti, temsilci tabanlı sistemlere oldukça uygundur. Bir hasar temsilcisi belgeleri okuyabilir, poliçe detaylarını çekebilir, gereksinimleri doğrulayabilir ve sonraki adımları önerebilir. Araştırmalar BCG Erken benimseyenlerin yaklaşık olarak şu kadar başarı elde ettiğini gösteriyor. 40% Daha hızlı hasar işlemleri ve müşteri memnuniyetinde çift haneli artışlar. NAIC'in Yapay Zeka Yönergeleri gibi düzenlemelerle, sigortacılar kuralları doğrudan bir acentenin operasyonel mantığına entegre edebilirler. 2025 Menlo Ventures analizi o 92% ABD'deki sağlık sigorta şirketlerinin büyük bir kısmı, uyumluluk testleri, önyargı kontrolleri ve denetim görevleri için yapay zeka kullanıyor.

Sağlık hizmeti:

Sağlık kuruluşları, klinik dokümantasyon, triyaj, planlama ve erken aşama analizini desteklemek için, hekim gözetimi altında yapay zeka destekli sistemlere yöneliyor. Kaiser Permanente, üretken yapay zekayı çeşitli alanlarda kullanıma sundu. 40 hastaneler için belgeleme esasına göre Menlo GirişimleriBu da idari yükü azaltıyor. Mayo Clinic, 100 milyon dolardan fazla yatırım yapıyor. $ 1 milyar Yapay zeka destekli otomasyon stratejilerinde. Sıkı uyumluluk gereksinimleri genellikle daha güvenli ve denetlenebilir ajan sistemlerine yol açar.

Bu sektörlerin genelinde, sigorta poliçesi düzenleme yönergeleri, kredi politikaları ve klinik protokoller gibi iyi tanımlanmış kurallar, acente davranışını şekillendiren güvenlik önlemleri olarak kodlanabilir.

Teknik ve Yönetişim Zorlukları

İşletmeler, ajan tabanlı sistemleri uygularken çeşitli engellerle karşılaşmaktadır.

Veri ve Entegrasyon Karmaşıklığı:

Temsilcilerin API'lere, belgelere, veritabanlarına ve gerçek zamanlı bilgilere erişmesi gerekir. Ekiplerin büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi indekslemesi, Model Bağlam Protokolü sunucularını yapılandırması ve güvenilir araç arayüzleri oluşturması gerekir. Bu görevler genellikle mevcut BT becerilerinin ötesindedir.

Parçalı Takımlar:

Standart bir ajan çerçevesi bulunmamaktadır. LangGraph, DSPy, AutoGen ve benzeri araçların her birinin güvenlik, esneklik ve olgunluk açısından dezavantajları vardır. Birçok işletme, danışmanlık firmalarına veya "hazır ajan" satıcılarına başvurmakta ancak kırılgan veya eksik çözümler elde etmektedir.

Değerlendirme ve Gözlemlenebilirlik:

Ajanların doğruluğunu, güvenliğini ve sapmasını ölçmek için değerlendirme süreçleri, senaryo testleri ve gerçek zamanlı izleme gereklidir. Bu sistemler olmadan, ajanlar yanlış kararlar verebilir ve bu durum tespit edilemez.

Güvenlik ve Yeni Ortaya Çıkan Riskler:

Ajan özerkliği yeni riskler ortaya çıkarıyor. BCG'nin analizi Bu durum, zincirleme hataları, farklı ajanlar arası kimlik taklit etme risklerini ve araç çağrı dizilerindeki güvenlik açıklarını vurgulamaktadır. Bu saldırı vektörleri, özellikle veri ifşası veya karar hatalarının yüksek sonuçlar doğurabileceği finans ve sağlık sektörlerinde endişe vericidir.

Beceri Açıkları:

Çoğu kurumsal mühendis API'leri ve veritabanlarını anlar ancak ajan döngüleri, komut istemi mühendisliği veya araç zincirleme konusunda deneyimsizdir. Gartner, ajan girişimlerini finanse eden birçok yöneticinin gerçek bir ajanın ne anlama geldiğini tam olarak anlamadığını ve bunun da düşük başarı oranlarına katkıda bulunduğunu belirtiyor.

Kurumsal Kullanıma Hazır Yapay Zeka Ajanları Geliştirmek

Uzmanlar, özellikle yüksek riskli ortamlarda, ajan tabanlı iş akışları oluşturan kuruluşlar için çeşitli uygulamalar önermektedir.

Tasarım Gereği Güvenli Mimari:

Özerklik sınırlarını, izinleri ve denetim kayıtlarını en başından tanımlayın. Yalnızca gerekli erişimi verin ve sisteme günlük kaydı ve arıza emniyet mekanizmaları yerleştirin. BCG, yönetişimi temel mimariye entegre etmeyi vurgular.

Politika Odaklı Platformlar:

Mevcut sistemlerle entegre olan ve çalışma zamanında kuralları uygulayan platformlar kullanın. Politika motorları, yürütülmeden önce araç çağrılarını kurumsal standartlara göre doğrulayarak tekrarlanabilir ve denetlenebilir davranış sağlar.

İnsan Müdahaleli İzleme:

Kritik adımlar arasında, özellikle düzenlemeye tabi süreçlerde, manuel inceleme yer almalıdır. Kontrol panelleri ve uyarılar, ekiplerin temsilci eylemlerini gerçek zamanlı olarak denetlemesine ve anormallikleri hızla bildirmesine olanak tanır.

Sağlam Test ve Geri Bildirim:

İşletmeler, dağıtımdan önce sanal ortam simülasyonları, geriye dönük testler ve senaryo stres testleri yürütmelidir. Sürekli değerlendirme, sapmaları, hataları ve uyumluluk ihlallerini tespit edebilir. Ajanları CI/CD işlem hatlarına sahip yazılım bileşenleri gibi ele almak güvenilirliği artırır.

Bellek, yetkilendirme ve denetlenebilirlik özellikleriyle çerçeveler gelişmeye devam ediyor. Uzun vadede, işletmeler hedeflerini ve politikalarını tanımladıkları ve sistemin yönlendirme, veri erişimi ve uyumluluk iş akışlarını yönettiği birleşik bir platform istiyorlar.

Sonuç

Ajan AI Düzenlemeye tabi sektörlerdeki karmaşık iş akışlarını dönüştürme konusunda önemli bir potansiyele sahip. Gerçek başarı, güvenli mimari, politika odaklı yönetim, insan gözetimi ve titiz testler gerektirir. Yapay zekayı bir pazarlama etiketi yerine temel bir yazılım yeteneği olarak ele alan işletmeler anlamlı değer yakalayacak, abartıya güvenenler ise başarısız pilot projeler ve boşa harcanan yatırımlar riskiyle karşı karşıya kalacaktır.