RPA’dan Otonom Ajanlara Yol

Bir finansal suç araştırmacısı, önceden büyük hacimli şüpheli faaliyet uyarıları alıyordu ve bu uyarıları manuel olarak incelemek ve sistemler boyunca veri toplamak için zahmetli bir iş melakukan gerekiyor, yanlış pozitifleri elemek ve diğerleri için Şüpheli Faaliyet Raporları (SAR’lar) hazırlamak için. Bugün, öncelikli uyarılar ve otomatik araştırma ile SAR’ları dakikalar içinde oluşturabilecek önerilen içeriklerle uyarılar alıyor.

Bir perakende kategori planlayıcısı, daha önce geçmiş haftaların raporlarının saatlerce analizi yapıyordu ve hangi ürünlerin neden kötü performans gösterdiğini ortaya çıkarmaya çalışıyordu, şimdi ise AI’ı kullanarak derinlemesine analizler yapıyor ve problem alanlarını ortaya çıkaran ve düzeltici eylemler öneren AI’ı kullanıyor ve bu eylemler maksimum iş etkisine öncelik veriyor. Bir endüstriyel bakım mühendisi, 24/7 varlık sağlık izleme yapan ve mekanik veya performans sorunlarının erken aşamalarında sorunları öngörerek ve uyarı oluşturan bir kopya kullanıyor ve plansız downtime’ı azaltıyor.

Bu dönüşümler, işletmelerde bugün gerçekleşiyor ve temel bir değişimi gösteriyor: dikey uygulamalar, öngörülü, üretken ve ortaya çıkan ajans AI’ı birleştirerek iş akışı otomasyonunu güçlendiriyor ve dönüştürüyor, daha karmaşık ve bağlamsal zorlukları ele alan hedefe yönelik, sofistike yetenekler sunuyor.

Gartner’ın 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies raporunda, otonom AI, yılın en önemli dört ortaya çıkan teknoloji trendi arasında yer alıyor ve bunun iyi bir nedeni var. Non-AI ajanları ile kullanıcılar, neyin otomasyona tabi tutulacağını ve nasıl yapılacağını ayrıntılı olarak tanımlamak zorundaydı. Ancak, öngörülü, üretken ve yakında ajans AI’ı birleştiren ve dikey bilgi kaynakları ve iş akışları ile birleştirilen uygulamalar, işletme çapında farklı kaynaklardan bilgi çekebilir, tekrar eden görevleri hızlandırabilir ve yüksek etkili eylemler için önerilerde bulunabilir. Bu uygulamaları kullanan işletmeler, daha hızlı ve daha doğru karar verme, hızlı problem tanımlama ve düzeltme ve hatta sorunların ortaya çıkmasını önlemek için önleyici tedbirler gerçekleştirebiliyor.

AI ajanları, işletme AI’ının bir sonraki dalgasını temsil ediyor. Öngörülü ve üretken AI’ın temellerini üzerine kuruyor, ancak otonomluk ve adaptasyon açısından önemli bir sıçrama yapıyor. AI ajanları, sadece analiz veya içerik oluşturma araçları değil, bağımsız karar verme, problem çözme ve sürekli öğrenme yeteneklerine sahip akıllı sistemler. Bu ilerleme, AI’ı bir destek aracı olarak değil, iş süreçlerinde aktif bir katılımcı olarak gören bir değişimi işaret ediyor, eylemleri başlatma ve stratejileri gerçek zamanlı olarak uyarlayabilme yeteneği sunuyor.

RPA’dan Otonom Ajanlara Evrim

Geleneksel olarak, RPA, tekrar eden, heuristik tabanlı süreçler ve düşük karmaşıklıkta görevler için yapılandırılmış veri girişleri ile kullanıldı. RPA, yapılandırılmış girişleri ve tanımlı mantığı kullanarak, veri girişi, dosya aktarma ve form doldurma gibi yüksek oranda tekrar eden süreçleri otomatikleştirmek için kullanılır. Öngörülü ve üretken AI’ın geniş çapta erişilebilir olması, daha karmaşık iş sorunlarını, uzmanlık alanı bilgisi, işletme sınıfı güvenlik ve çeşitli veri kaynaklarını entegre etme yeteneği gerektiren bir sonraki seviyeye hitap ediyor.

Sonraki seviyede, AI ajanları, öngörülü AI algoritmaları ve yazılımların ötesine geçerek, değişen ortamlara uyum sağlama ve hem önceden programlanmış kurallara hem de öğrenilen davranışlara dayalı olarak karar verme yetenekleri ile öne çıkıyor. Geleneksel AI araçları, belirli görevlerde veya veri analizinde uzmanlaşabilir, ancak AI ajanları, karmaşık, dinamik ortamları gezinmek ve çok yönlü sorunları çözmek için birden fazla yeteneği entegre edebilir. AI ajanları, işletmelerin daha etkili, daha üretken olmasını ve müşteri ve çalışan deneyimini iyileştirmesini sağlayabilir, aynı zamanda maliyetleri azaltabilir.

Doğru AI modelleri ile inşa edildiğinde ve dikey veri kaynakları ve makine öğrenimi ile desteklenerek uzmanlaştırılmış bağlamsal faaliyeti desteklediğinde, AI ajanları, sorunları çözmek, doğru adımları atmak, hatalardan kurtulmak ve zaman içinde verilen görevlerde iyileşmek için yüksek üretkenlikte çalışanlar haline geliyor.

Uygulamayı Gezinme: İşletmeler için Düşünülmesi Gereken Ana Yönler

Öngörülü, üretken ve sonunda ajans AI’ı bir işletme ortamında uygulamak, son derece faydalı olabilir, ancak başarıyı garantilemek için dağıtımdan önce doğru adımları atmak kritiktir. İşte işletmelerin AI ajanlarını düşünürken ve uygulamaya başlarken dikkate alması gereken bazı ana noktalar.

• İş Hedefleri ile Uyum: İşletme AI benimsemesinin başarılı olması için, belirli kullanım örneklerine ve endüstrilere hitap etmesi, üretkenliği ve doğruluğu artırması gerekir. AI değerlendirmesi/seçimi sürecine düzenli olarak iş paydaşlarını dahil edin ve net bir ROI sağlayın. Ürünler, ölçülebilir olarak sonuçları iyileştiren süreçlere ve iş akışlarına uyarlanmalıdır.
• Veri Kalitesi, Miktarı ve Entegrasyonu: AI modellerinin etkili bir şekilde çalışması için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç duyulur, işletmelerin therefore AI’ın güncel, doğru, ilgili verilere erişmesini sağlamak için güçlü veri toplama ve işleme hatları uygulaması gerekir. Veri kaynaklarını düzenlemek, AI’ın optimal analiz, öneri ve kararlar vermesini sağlar.
• Güvenlik ve Gizlilik: AI modellerinde hassas verilerin işlenmesi, gizlilik riskleri ve potansiyel güvenlik açıklarına neden olabilir. AI’ın işini yapması için hangi verilerin gerekli olduğu konusunda dikkatli olun ve doğrudan ilgili olmayan verileri vermeyin. Uygulamalar, rol tabanlı ve kullanıcı tabanlı erişim kontrolü ile kimlik doğrulama korumaları sunmalı ve verilerin SLM’ler veya LLM’ler olmadan doğrulama ve koruma olmadan erişmediğinden emin olun.
• Altyapı ve Ölçeklenebilirlik: Büyük AI modellerini çalıştırmak önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve ölçeklenebilirlik de bir sorun olabilir. İyi bir tasarım, fazla kaynak tüketimini önler – örneğin, daha genel bir LLM yerine özel bir SLM, önemli ölçüde daha az hesaplama kaynağı ve gecikme ile aynı düzeyde etkili olabilir.
• Model Yorumlama ve Açıklanabilirlik: AI modelleri, özellikle derin öğrenme modelleri, genellikle “kara kutu” olarak görülür. İyi işletme AI ürünleri, modèlelerin eriştiği kaynaklar ve neden her öneri yapıldığını da dahil olmak üzere tam şeffaflık sağlar. Bu bağlam, kullanıcı güvenini oluşturmak ve benimsemeyi teşvik etmek için kritiktir.

AI Ajanlarının Potansiyel Dezavantajları

Her yeni teknoloji gibi, AI ajanları da birkaç potansiyel dezavantaja sahiptir. En iyi AI ajanı uygulamaları, insan-çevrimiçi süreçlerine dayanır – bu, SymphonyAI’nin tüm ajans AI uygulamaları ve yetenekleri için geçerlidir. Bu yaklaşım, insan denetimi, müdahale ve işbirliğini sağlar ve ajanın eylemlerinin iş hedefleri ve etik dikkate almalar ile uyumlu olmasını sağlar. İnsan-çevrimiçi sistemler, gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir, kritik kararları onaylayabilir veya AI’ın tanımadığını durumlarda müdahale edebilir ve insan ve yapay zekanın güçlü bir işbirliğini oluşturabilir.

Sorumlu AI, aynı zamanda güçlü bir kullanıcı arayüzü, izlenebilirlik ve ajanın neden belirli bir yürütme yolunu seçtiğinin adımlarını denetleme yeteneği sunar. Biz, hesap verebilirlik, şeffaflık, güvenlik, güvenilirlik/güvenlik ve gizlilik ilkelerine uyan sorumlu AI prensiplerine uymaktayız.

Tamamen Otonom Ajanlara Yol

Tamamen otonom ajan senaryosunun ne kadar gerçekçi olduğunu tahmin etmek zor, çünkü endüstri genelinde otonomluk düzeyini ölçmek için bir ölçüt belirlemedik. Örneğin, otonom sürüş alanında, Kendiliğinden Sürüş Seviyeleri 1-5, sürücünün tüm sürüş görevlerini gerçekleştirdiği 0 seviyesinden, aracın tüm sürüş görevlerini gerçekleştirdiği 5 seviyesine kadar tanımlanmıştır.

AI ile işletme değerine giden üçüncü aşamasındayız – burada birleşik üretken ve öngörülü AI uygulamaları, sofistike önerilerde bulunuyor ve akıcı “ne olur” analizini destekliyor. SymphonyAI’de, bir sonraki aşamanın, otonom AI ajanlarına doğru evrilmesini görüyoruz, bu ajanlar, finansal sahtekarlık soruşturmalarını hızlandırmak, perakende kategori yönetimini ve talep tahmini hızlandırmak ve üreticilerin makine arızalarını öngörerek ve önlemek için çalışmak için öngörülü ve üretken AI ile birlikte çalışıyor.

AI ajanlarının karmaşıklığını ve otonomluğunu uygulamalarımızda geliştiriyoruz ve müşteri geri bildirimi çok olumlu. Öngörülü ve üretken AI, geleneksel yazılımların太 karmaşık olduğu iş akışlarını otomatikleştirebilecek düzeye ulaştı. Otonom veya ajans AI, bu görevleri denetim olmadan üstlenebiliyor ve dönüştürücü üretkenlik kazanımları sağlıyor ve insan kaynaklarının daha stratejik faaliyetlere odaklanmasını sağlıyor.

Örneğin, SymphonyAI Sensa Investigation Hub ile AI ajanları ve bir kopya kullanan bir çok uluslu Avrupa bankası, finansal suç araştırmacılarının soruşturmalarında zaman kazanmasına yardımcı oldu ve aynı zamanda soruşturma kalitesini iyileştirdi. Banka, birkaç hafta içinde, Seviye 1 ve Seviye 2 soruşturmalarında ortalama %20’lik bir çaba tasarrufu gördü. Banka, ayrıca SymphonyAI ile Microsoft Azure’da yıllık 3,5 milyon Euro’luk maliyet tasarrufu öngörüyor ve bir lider teknoloji sağlayıcı ile yıllık 1,5 milyon Euro’luk harcamayı 300.000 Euro’ya düşürüyor.

Düşünceli, işletme sınıfı tasarım ve sorumlu AI prensipleri ile, AI ajanları, dönüşümsel üretkenlik, doğruluk ve mükemmellik sunuyor, kanıtlanmış kullanım örnekleri için. SymphonyAI’de, işletmelere operasyonel mükemmellik sunan AI ajanları sağlamak bizim misyonumuz. Hızlı tepki ile uzun vadeli stratejik düşünceyi birleştirerek, ajans AI, çeşitli endüstrilerdeki kritik süreçleri devrimleştiriyor.