Interloom 16,5 Milyon Dolarlık Yatırım ile Kurumsal AI Ajanlarına “Hafıza” Getiriyor

Kurumsal AI ajanları daha yetenekli hale gelse de, onları geride tutan önemli bir sınırlama devam ediyor: gerçekten bir organizasyon içinde işlerin nasıl yapıldığını hatırlamazlar.

Interloom’un son funding duyurusu bu boşluğu merkezine alıyor. Münih merkezli startup, DN Capital liderliğinde 16,5 milyon dolarlık bir seed turunda yatırım aldı. Bek Ventures ve Air Street Capital da yatırıma katıldı. Şirket, ekiplerin gerçekten nasıl çalıştığını yakalayan ve bu bilginin AI sistemleri tarafından güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlayan bir platform oluşturmaya odaklandı.

Şirketler AI’yi core iş akışlarına daha derinde kullanmaya çalıştıkça, zorluk daha da belirgin hale geliyor. AI, talimatları takip edebilir, bilgileri özetleyebilir ve çıktılar üretebilir, ancak gerçek dünya ortamlarında tutarlı kararlar alması için gereken bağlamı thườnga sahip değildir. Bu bağlamın büyük bir kısmı hiçbir yerde yazılı değildir – geçmiş vakalarda, iç tartışmalarda ve deneyimli çalışanların yargı çağrılarında bulunur.

Kurumsal AI’de Eksik Olan Katman

Çoğu organizasyon, süreçlerinin iyi belgelenmiş olduğunu varsayar, ancak uygulamada bunun tersi genellikle doğrudur. Kritik operasyonel bilgi, e-postalar, destek biletleri, iç araçlar ve gayri resmi iş akışları arasında dağılmıştır. Belgelendirme varsa, genellikle gerçekliği takip edemez veya kararların gerçekten nasıl alındığını basitleştirir.

Bu, AI benimsemesi için büyük bir sorun yaratır. Bu örtük bilgiye erişimi olmayan AI ajanları, dar, önceden tanımlanmış görevlerin ötesine geçemez. Yardımcı olabilirler, ancak bağımsız olarak güvenle çalışamazlar.

Interloom, bunu “sürekli hafıza katmanı” olarak adlandırdığı şeyi tanıtarak çözmeye çalışıyor. Statik talimatlara güvenmek yerine, platform gerçek operasyonel vakalardan öğrenir. Zaman içinde, organizasyon genelinde kararların nasıl alındığını sürekli olarak gelişen bir model oluşturur, böylece hem insanlar hem de AI sistemleri geçmiş sonuçlara başvurabilir.

Statik Belgelendirmeden Yaşayan Sistemlere

Interloom’un önerdiği değişim ince ancak önemlidir. Geleneksel kurumsal sistemler, önceden tanımlanmış belgelerin, iş akışlarının ve kuralların üzerine kuruludur. Interloom’un yaklaşımı bunun tersine, gerçek iş yapılırken ortaya çıkan bilgiyi sonradan yakalar.

Bu, sistemin yalnızca neler olması gerektiği hakkında değil, gerçekten neler olduğu hakkında bilgi sahibi olduğu anlamına gelir. Baskı altında alınan kararlar, elle işlenen istisnalar ve zaman içinde geliştirilen geçici çözümler, büyüyen bir operasyonel hafızanın parçası haline gelir.

Pratikte, bu AI ajanlarının varsayım yerine geçmişe dayalı olarak hareket etmesini sağlar. İzole cevaplar üretmek yerine, benzer vakaları çözerek eylemlerini temellendirebilirler. Çalışanlar için de, önceden bulunan çözümleri yeniden keşfetme ihtiyacını azaltır, çünkü önceki kararlar anında erişilebilir ve yeniden kullanılabilir hale gelir.

Diğer bir sonuç, kurumsal bilginin korunmasıdır. Deneyimli çalışanlar ayrıldığında, genellikle uzmanlıklarıyla birlikte çok şey gider. Interloom, bu bilginin yakalanmasını ve gelecekteki ekiplere ve sistemlere kullanılabilir hale getirilmesini amaçlar.

Karmaşık Endüstrilerde Erken Traction

Henüz yaşam döngüsünün başlarında olmasına rağmen, Interloom zaten büyük şirketlerle, Zurich Sigorta ve Volkswagen ile çalışıyor. Bu ortamlar, yüksek hacimli, bağlam bağımlı kararları içeren komplex süreçleri içerdiğinden, platform için net bir test vakası sunuyor. (ZURN.SW )

Sigorta, imalat ve finansal hizmetler gibi sektörlerde, süreçler genellikle basit bir kural setini takip etmez. Her vaka, çoklu değişkenler, istisnalar ve sistemler arası bağımlılıkları içerebilir. Bu, geleneksel yaklaşımların, esnek iş akışlarına güvenerek otomasyonu zorlaştırır.

Interloom’un platformu, milyonlarca operasyonel vaka işleyerek, bu kararların nasıl alındığını ortaya çıkarmak ve bunları hız ve tutarlılık için kullanmak üzere tasarlanmıştır. Şirketin yeni “Chief of Staff” ajanı, bu üzerine inşa ederek, yalnızca yalıtılmış görevleri gerçekleştirmek yerine, sistemler arası iş akışlarını koordine etmeyi hedefler.

Kurumsal AI’nin Geleceği İçin Ne Anlama Geliyor

Interloom gibi sistemlerin ortaya çıkması, kurumsal AI’nin nasıl evrileceğini gösteren daha geniş bir değişimi işaret ediyor. İlk otomasyon dalgaları, yapılandırılmış süreçlere ve net tanımlanmış görevlere odaklandı. Daha recent gelişmeler, makinelerin anlaması ve üretmesi mümkün olanları genişletti. Bir sonraki aşama, AI sistemlerinin zaman içinde bağlamı nasıl dahil edebileceğiyle tanımlanabilir.

Eğer AI ajanları organizasyonlar içinde daha fazla sorumluluk alacaklarsa, organizasyonel hafızaya benzer bir şeye ihtiyaçları olacak. Bunun olmadan, hatta en gelişmiş modeller bile yalnızca yardımcılar olarak kalacaklar. Bununla birlikte, insan karar alma ve makine yürütmesi arasındaki sınır bulanmaya başlar.

Bu aynı zamanda şirketlerin iç bilgisini nasıl yönetip yönetemedikleri konusunda yeni sorular ortaya koyuyor. Geçmiş kararları sürekli olarak yakalayan ve yeniden kullanan bir sistem, güçlü bir rekabet avantajı olabilir, ancak şeffaflık, önyargı ve kontrol konusunda zorluklar da getirir. AI sistemleri geçmiş kararlarla eğitildiğinde, mevcut kalıpları – hem iyi hem de kötü – pekiştirebilirler.

Aynı zamanda, operasyonel bilginin kodlanmasını ve yeniden kullanılmasını ölçeklenebilir hale getirebilirse, uzmanlık kavramını yeniden düşünmemize neden olabilir. Uzmanlık, artık bireylerde veya ekiplerde yoğunlaşmak yerine, zaman içinde gelişen paylaşılan bir varlık haline gelir. Bu,historically direnen alanlarda, özellikle yargı ve deneyim gerektiren alanlarda, otomasyonun önündeki engelleri azaltabilir.

Interloom’un yaklaşımı, kurumsal AI’nin geleceğinin yalnızca daha iyi modeller tarafından değil, aynı zamanda gerçek dünya bilgisini yakalayan ve uygulayan daha iyi sistemler tarafından tanımlanabileceğini öne sürüyor. Bu vizyonun ölçeklenebilir olup olmayacağı görülmesi gereken bir şey, ancak yön giderek daha net hale geliyor: AI, yardımdan ziyade icraata geçmek için, zekaya eşit derecede önemli olan hafızaya ihtiyaç duyuyor.