İşletmeler için doğru yapay zeka seçimi

Gartner’ın yapay zeka ajanlarını 2025'in önemli bir teknoloji trendi olarak göstermesi, önümüzdeki yıl bağımsız yapay zeka yeteneklerinde büyük bir artış yaşanacağına işaret ediyor. Bu gelişmiş ajanlar, yapay zeka yardımcıları gibi basit araçların ötesine geçerek, satış hedeflerini belirlemek, tedarik zincirlerini optimize etmek ve çalışan programlarını yönetmek gibi bir zamanlar imkânsız görünen karmaşık görevleri üstlenebilecek.

Bu gelişmelerden tam anlamıyla yararlanabilmek için kuruluşların yapay zeka modelleri arasındaki farkları anlaması, ihtiyaçlarına en uygun olanı belirlemesi ve entegrasyon zorluklarını ele alması gerekiyor. Bu şekilde bilgiye dayalı kararlar alarak, işletmeler yalnızca verimliliği artırmakla kalmayıp stratejik büyümeyi de tetikleyebilir.

Çalışmanın geleceği

Üretken yapay zekanın yetenekleri hızla genişliyor. Geleneksel uygulamalar, örneğin sohbet botları ve yardımcı yapay zeka modelleri rehberlik sunmakla sınırlı kalırken, yeni nesil bağımsız ajanlar karmaşık, çok aşamalı görevleri bağımsız bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Yapay zeka ajanları, sonuçları kendi başına yönetebilmek üzere tasarlanmıştır. Rutin işleri yürütebilir ve insan müdahalesi olmadan kararlar alabilirler. Gartner’a göre, 2028 yılına kadar gündelik iş kararlarının en az yüzde 15’i yapay zeka ajanları tarafından bağımsız bir şekilde alınacak; bu oran içinde bulunduğumuz 2024 yılında yüzde 0’dır.

Öte yandan, yardımcı modeller (copilot), kullanıcıyı kontrol pozisyonunda tutarak iş birliği yapan bir araç olarak çalışır. Yardımcı yapay zeka, destek, içgörü veya öneriler sunarak bir kişinin yeteneklerini artırır, ancak nihai kararları ve yaratıcı katkıları insan kullanıcıya bırakır. Bu model, insan uzmanlığının, hassas yargıların ve bağlamsal anlayışın vazgeçilmez olduğu durumlar için idealdir; yapay zekayı bir destek aracı olarak kullanmayı mümkün kılar.

Otomasyon ve yardım

Yapay zeka ajanları ile yardımcı yapay zeka arasındaki seçim, nihayetinde her modelin bir işletmenin operasyonel ihtiyaçları ve stratejik hedefleriyle ne kadar uyumlu olduğuna bağlıdır. Bu seçim, çalışanların daha fazla serbest zamana sahip olması için süreçlerin otomatikleştirilmesini veya insan odaklı görevleri destekleyen araçların sağlanmasını içerebilir. Her model, otomasyon seviyesine ve odak noktasına bağlı olarak farklı avantajlar sunar.

Yapay zeka ajanları, tam otomasyondan faydalanabilecek, iyi tanımlanmış iş akışlarında verimliliği artırmayı hedefleyen şirketler için harika bir seçenektir. Bu model; imalat ve tedarik zinciri yönetimi gibi gerçek zamanlı karar verme süreçlerinden yararlanabilen alanlar için idealdir. Yapay zeka ajanları, karmaşık iş akışlarını bağımsız bir şekilde yöneterek manuel iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir. Çalışanlar böylelikle daha stratejik ve üst düzey işletme faaliyetlere odaklanabilir.

Örnek olarak, gerçek zamanlı verilere dayanarak bir hastanın tedavi planını bağımsız bir şekilde ayarlayan ve sağlık profesyonellerine potansiyel sorunlar hakkında uyarı veren bir yapay zeka sağlık asistanı olduğunu düşünelim. Bu tür proaktif ve akıllı sistemler, hastane yatış oranlarını azaltabilir ve sağlık çalışanlarına yüz yüze hasta etkileşimlerine öncelik tanıma imkânı sunarak hasta sonuçlarını iyileştirebilir.

Bunun yanı sıra, insan öngörüsü, yaratıcılığı veya hassas karar verme süreçlerine ağırlık veren işletmeler (Pazarlama, Ar-Ge veya müşteri deneyimi gibi) yardımcı yapay zeka modellerinden daha fazla yararlanabilir. Bu yaklaşım, mevcut iş akışlarını daha iyi bir şekilde yürütülmesini sağlayarak güçlendirir.

Örneğin, pazarlama odaklı bir yardımcı yapay zeka, müşteri verilerini analiz ederek mevcut müşteri eğilimlerini ortaya koyabilir ve kişiselleştirilmiş içerik fikirleri oluşturabilir. Diğer tarafta bir insan pazarlamacı, sezgilerini ve stratejik içgörülerini kullanarak içeriğin yönünü belirler. İnsan uzmanlığı ile yapay zeka destekli içgörüler arasındaki bu sinerji, işletmelerin hedef kitleleriyle kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirmesini sağlar.

Yapay zeka entegrasyonu

İşletmeler için, yapay zeka ajanları ve yardımcı modeller arasında seçim yaparken yapay zekanın mevcut sistemlere nasıl entegre edileceği de oldukça önemli bir faktördür.

Tam otomasyon için tasarlanan yapay zeka ajanları genellikle mevcut sistem ve süreçlerin kapsamlı bir şekilde yeniden yapılandırılmasını gerektirir. Bu model, genellikle bir kuruluşun veri mimarisiyle derin entegrasyon gerektirir ve veritabanlarını, yazılım sistemlerini ve belirli iş akışlarını uyumlu hale getirmek için geliştirme çalışmaları yapılmasını zorunlu kılar. Bu nedenle, yapay zeka ajanlarının uygulanması zaman, maliyet ve çaba açısından yoğun kaynak gerektirebilir.

Ek olarak işletmeler, bu yeni ajanlarla yapay zekaya giriş yapmak isterse farklı veri kaynaklarının yarattığı zorlukların üstesinden gelmeleri gerekecektir. Yapay zeka ajanlarının bellek gereksinimlerini yönetmek için kullanılan yaklaşım bağımsız veritabanlarından oluşan karmaşık bir ağdır. Bu da yapay zeka performansını olumsuz etkileyebilir. Örnek olarak, gecikme ve veri yayılımı gibi sorunlara yol açabilir. İşletmelerin, gerçek zamanlı bilgilere kesintisiz erişim sağlayan ve genel sistem performansını artıran entegre veri yönetimi stratejileri benimsemesi bu noktada büyük önem taşır.

Buna karşılık yardımcı modeller, mevcut uygulamalarla sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanmıştır ve sistemlerde köklü değişiklikler gerektirmeden mevcut iş akışlarını geliştirmeye yöneliktir. Geniş çaplı özelleştirme veya mimari değişikliklere ihtiyaç duymadan işletmelerin yapay zekanın faydalarını hızla ve yerleşik sistemlerde asgari kesintiyle deneyimlemesine olanak tanır. Yardımcı yapay zeka modelleri daha az özelleştirme gerektirdiğinden, bu modeller yeni kurulan işletmelerden köklü işletmelere kadar daha geniş bir kuruluş yelpazesi için erişilebilir ve esnektir.

Bu iki yaklaşım, işletmelerin çalışan beklentilerini yönetme biçimleri üzerinde farklı etkiler yaratır. Yapay zeka ajanları mevcut iş akışlarının yerine geçtiğinden çalışanları yeni süreçlere adapte etmek ve otomasyonla ilgili beklentileri ayarlamak için farklı bir geçiş yaklaşımı gerektirebilir. Diğer tarafta yardımcı yapay zekalar, kullanıcıların günlük faaliyetlerini geliştiren bir araca uyum sağlamasına yönelik bir değişim yönetimi gerektirir. Eğitim ve sürekli destek, kullanıcıların yardımcı yapay zekayı rutinlerine entegre etmelerine yardımcı olabilir.