Agentic AI'ya Nereden Başlamalı: İş Liderleri İçin Bir Çerçeve

Son on yılda, kurumsal dönüşümü birlikte şekillendiren iki paralel yolculuk ortaya çıktı: süreç yolculuğu ve veri yolculuğu.

Süreç yolculuğu veya işlerin nasıl yapıldığı, verimlilik, yapı ve ölçek arayışıyla Lean Sigma Six'ten robotik süreç otomasyonunu (RPA) ve dijital iş akışlarını kapsayacak şekilde evrildi. Öte yandan, veri yolculuğu veya kararların nasıl alındığı, geleneksel iş zekasından makine öğrenimi destekli öngörücü zekaya ve şimdi de üretken yapay zekaya (generative AI) evrildi. Her iki yol da güçlü, ancak asıl atılım ikisi de birleştiğinde ortaya çıkıyor. Hoş geldin, aracı yapay zeka.

Agentic AI, ajanların yalnızca verileri değil, aynı zamanda verileri de anladığı bir dönüm noktasıdır. nasıl davranacağını bilmek Daha fazla veri odaklı otomasyon için sistemler ve iş akışları içinde. Araştırma kurumsal BT liderlerinin %96'sının önümüzdeki 12 ay içinde aracı kullanımını artırmayı planladığını gösteriyor. Ancak, kuruluşlar aracı yapay zeka girişimlerini ölçeklendirmeye çalışırken, genellikle nereden ve nasıl başlayacaklarını belirlemekte zorlanıyorlar.

Aracı yapay zekadan yararlanmak isteyen teknik liderler, aracı iş akışlarını karar ve yürütmenin birleşimi olarak düşünmeli ve daha fazla verimlilik için analitik zekayı doğrudan iş akışlarına yerleştirmelidir. Ancak bu kurum çapındaki zeka katmanına ulaşıldığında, otonom aracılar bilmek ve yapmak arasındaki döngüyü kapatabilecektir.

Temsilci yapay zekanın tanımı: Temsilci bir kuruluş olmanın anlamı nedir?

Birçok kuruluş, ne işe yaradığını anlamadan önce aracı yapay zeka yolculuğuna başlıyor ajan yapay zeka Bir acente işletmesini yoğun bir uluslararası havalimanı olarak düşünün. Uçaklar, her biri bir görevle görevlendirilmiş yapay zekâ acenteleridir. Hedeflerini bilirler ve bağımsız olarak hareket ederek kalkış yapar ve hedeflenen varış noktasına uçarlar; tüm bunları havalimanı tamamen işlevsel kalırken yaparlar. Ancak havalimanını acente yapan şey, uçakların bireysel hareketlerinden ziyade daha üst düzey hedefleridir. Hava trafik kontrolörleri, havalimanı operasyonlarının sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlayan düzenleyicilerdir; hangi uçakların ne zaman ve nerede konuşlandırılacağını seçer, bakım ve yakıt ikmali için yer kontrolünü yönetir ve tüm bunları tüm sistem için en etkili şekilde koordine ederler. Her uçak kendi başına var olur, ancak havalimanını güvenlik ve verimlilik açısından başarılı kılan, tüm kalkış ve inişlerin koordinasyonudur.

Aracı bir işletme, basit refleks aracıları veya bir görevi yerine getirmek üzere geliştirilmiş temel botları uygulayan bir işletme değildir. Aksine, aracı bir işletme, karmaşık ve çok adımlı görevleri bağımsız olarak ele almak üzere tasarlanmış akıllı aracılardan oluşan bir ağı yönetir. Önceden tanımlanmış kuralların çok ötesine geçerek, aracıların stratejik hedeflerle uyumlu kararlar alabileceği, zaman içinde uyum sağlayıp gelişebileceği ve kurumsal öğrenmeyi bir üst seviyeye taşıyabileceği bir yapıya sahiptirler.

Bu aynı zamanda aracı yapay zekayı nesil yapay zekadan ayıran şeydir. Nesil yapay zeka komutlara yanıt verirken, aracı yapay zeka hedeflere ulaşmak için otonom eylemler gerçekleştirir, ilerledikçe öğrenir ve uyum sağlar. Bu çoklu aracı sistemleri çeşitli kurumsal uygulamalarla bağlantı kurar ve karar alma süreçlerini yönlendirmeye, süreçleri otomatikleştirmeye ve kuruluş genelinde değer sunmaya yardımcı olmak için stratejik öngörüyle çalışır.

Bunun bir yolculuk olduğunu unutmamak önemlidir. Her temsilcinin başa çıkabileceği kendine özgü bir olgunluk ve karmaşıklık düzeyi olacaktır. Temsilcilik odaklı bir işletme olmak, net hedefler, akıllı geri bildirim döngüleri ve hedeflenen sonuca uygun şekilde ve yerde konumlandırılmış uzman insanlar içeren bir temsilci ekosisteminin bütünsel tasarımını, koordinasyonunu ve sürekli gelişimini gerektirir.

Aracı yapay zeka kullanım durumlarının belirlenmesi: Değer yaratmanın önemi

Çoğu zaman, aracı yapay zeka kullanım örnekleri, kötü kullanım örneği seçimi nedeniyle başarısız oluyor. Aslında Gartner, 40 üzerinde% 2027 yılı sonuna kadar ajanlı yapay zeka projelerinin iptal edileceği öngörülüyor. Bu iptaller teknolojinin başarısızlığından değil, işletmelerin ajanları dağıtmak için uygun kullanım senaryolarını seçmemesinden kaynaklanacak.

Böyle bir kaderden kaçınmak için kuruluşların, hem değer artışını hem de sonuca ulaşma hızını değerlendirerek, aracı yapay zekanın en büyük etkiye sahip olabileceği yerleri belirlemeleri gerekiyor.

Değer açısından, işletmeler öncelikle hangi alanların en büyük müşteri sorunlarına (dahili ve harici) sahip olduğunu ve dolayısıyla en fazla etki potansiyeline sahip olduğunu sorgulamalıdır. Ardından, süreç kapsamı ve talebin nasıl göründüğünü değerlendirmelidirler. Bir ipucu? Aracı yapay zeka, oldukça karmaşık süreçlere, büyük iş akışlarına ve stratejik, dinamik karar alma ihtiyacına sahip alanlar için daha somut faydalar sağlar. Ölçeklenebilirliği ve zaman içinde değişen talep ve hacme uyum sağlama yeteneği göz önüne alındığında, aracı yapay zekanın yüksek büyüme potansiyeline sahip alanlarda uygulanması gerektiği göz ardı edilmemelidir.

Aynı derecede önemli olan, verilerin kullanılabilirlik, kalite ve yönetişim açısından incelenmesiyle elde edilebilecek değere ulaşma hızının değerlendirilmesidir. Basitçe söylemek gerekirse, daha iyi veriler daha iyi yapay zeka performansına yol açar. Aracı yapay zekanın nerede etkinleştirildiğine bakılmaksızın, özellikle hassas veriler söz konusu olduğunda güvenlik önlemlerinin alınması kritik önem taşır. Bunu etkili bir şekilde yapmak için, işletmelerin benimseme sürelerini etkileyebilecek olası yasal kısıtlamaları hesaba katmaları gerekir. Bu, köşe kesilecek bir alan değildir. Şuradan başlayarak: insan-in-the-loop Sistemler, sorumlu ve etik uygulamaların sağlanmasına yardımcı olur ve bu da daha sonra işletmelere yapay zeka ajanlarının özerkliğine daha fazla güven duymalarını sağlayabilir.

Aracı yapay zeka teknoloji yığınını oluşturma: İstenilen sonuçlara nasıl ulaşılır?

Aracı yapay zekayı benimsemeye hazır kuruluşların, büyümek için ölçeklenebilirlik, entegrasyon için esneklik ve korumak için güvenlik sağlayan doğru teknoloji altyapısını kurmaları gerekiyor.

Başlamak için, kurumsal liderler, etkili ve sürdürülebilir bir benimseme için kritik öneme sahip güçlü bir veri temeli oluşturmak amacıyla hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin aynı sisteme entegre edilmesini sağlamalıdır. Veri erişilebilirliği ve yönetimi, aracı yapay zekanın temelini oluşturur. Bu adım, görev ve alana özgü dil modelleri oluşturmak için de hayati önem taşır.

Veri temeli oluşturulduktan ve dil modelleri oluşturulduktan sonra, işletmeler yapay zeka aracılarının benimsenmesini ve modülerliğini hızlandırmak için yapay zeka platformlarından, araçlarından ve hizmetlerinden yararlanmalıdır. Kontrollü bir ortamda bir pilot uygulama ile başlayarak, kuruluşlar belirli görevleri yürüten ve iş sonuçlarına ulaşan aracıları eğitip devreye alabilir, insan gözetimi sağlayabilir ve iş KPI'larıyla uyumlu bir kontrol katmanı aracılığıyla performansı sürekli izleyebilir.

Yol Göstermek

Aracısal Yapay Zeka, işletmelerin çalışma biçiminde köklü bir değişimi temsil ediyor. Kazanan işletmeler, bunu işletme modellerini ve iş uygulamalarını baştan sona yeniden düşünmek için bir fırsat olarak kullananlar olacak. Önemli olan, akıllıca deneyler yapmak, yinelemek, amaca uygun olarak inşa etmek ve ortaklık kurmak ve ardından güvenle ölçeklendirmektir.