Yapay zeka iş dünyasının manşetlerine hakim olmaya devam ediyor. ChatGPT-5’in sarsıntılı çıkışından çarpıcı kurumsal benimseme duyurularına kadar yapay zeka, her kurumsal stratejinin içine yerleştirilmiştir. Ancak manşetlerin arkasında büyüyen bir kopukluk ortaya çıktı.
Yakın tarihli bir McKinsey raporuna göre şirketlerin %78’i en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zeka (GenAI) kullanıyor. Ancak pek çok kişi kârlılık açısından önemli bir etkinin olmadığını bildiriyor ve önde gelen iş dünyası liderleri şu soruyu soruyor: “Eğer herkes ‘kullanıyorsa’ Yapay zeka araçları,’ neden sonuçları göremiyoruz?”
Momentum’un CTO’su ve Kurucu Ortağı.
Cevap göründüğünden daha basittir. Her şey bu kuruluşların kullandığı yapay zeka türüne bağlı. GenAI araçlarının çoğu içerik üretiyor ancak görevleri yerine getirme konusunda yetersiz kalıyor.
Otonom olarak çalışacak şekilde tasarlanan Agentic AI, işleri bir adım daha ileri götürüyor. Yalnızca manuel takip gerektiren taslaklar, öneriler veya analizler üretmek yerine, aracı sistemler harekete geçer.
Yapay zekanın uzun zamandır öne çıkan iş vaadini yerine getirmek için ajansal yapay zekayı kullanmanın dört temel yolu aşağıda verilmiştir.
1. Artan Benimsenmeyi Gerçek Yatırım Getirisine Dönüştürün
Yapay zekanın benimsenmesi hâlâ artıyor; McKinsey şirketlerin %92’sinin önümüzdeki üç yıl içinde yatırımlarını artırmayı planladığını bildirdi; ancak coşku her zaman somut sonuçlara dönüşmez.
GenAI araçlarını kullanıma sunan birçok şirket, anlamlı bir artış görmediklerini bildiriyor üretkenlik veya gelir. Aradaki fark uygulamaya bağlıdır. Üretken bir model bir sapma raporu taslağı hazırlayabilirken, ağır kaldırma ve manuel işlem hâlâ analistlerin sorumluluğundadır.
Buna karşılık, ajansal bir sistem, analizi kendisi yürütebilir, birden fazla sistemdeki sayıları uzlaştırabilir ve sonuçları karar vericilerle paylaşabilir.
Pasif analizden proaktif çözüme geçiş, kuruluşların döngü sürelerinin azaldığını ve hata oranlarının düştüğünü görüyor. Agentic AI, bilgileri ve öngörüleri doğrudan eyleme dönüştürerek yatırım getirisi sağlar.
Örneğin, bir aracı, zamandan %25 tasarruf etmek için mutabakatı otomatikleştiriyorsa veya süreyi kısaltıyorsa müşteri iki haftadan iki güne kadar işe başlamanın değeri açıktır.
Ajansal yapay zeka pilot uygulaması yapan kuruluşlar, daha hızlı raporlama döngüleri, daha düşük uyumluluk maliyetleri ve önemli üretkenlik iyileştirmeleri rapor ediyor.
Zamanla, bu artımlı kazanımlar, tam olarak yöneticilere GenAI ile vaat edilen ve şimdi talep ettikleri gerçek kârlılık etkisine katkıda bulunuyor.
2. İçgörüden Uygulamaya, Yerleşik Güvenle
GenAI’nin ilk dalgasının büyük bir kısmı taslak gibi çıktılar üretmeye odaklandı. belgelerslayt desteleri veya araştırma özetleri.
Kullanışlı? Evet, ancak iş dünyası liderleri daha fazla içeriğin mutlaka daha fazla ilerleme anlamına gelmediğini hemen fark etti. Çıktılar hâlâ insanların doğrulamasını, entegre etmesini ve harekete geçmesini gerektiriyor.
Agentic AI, sonuç odaklı olarak farklı bir yaklaşım benimsiyor. Bir veri kümesindeki anormallikleri tespit etmek yerine, bunları araştırmak ve çözmek için iş akışını başlatabilir.
Bu, boru hattı boşluklarının tespit edilmesi ve otomatik olarak tetiklenmesi anlamına gelebilir CRM satışlarda güncellemeler. İK’da bu, yıpranma risklerinin işaretlenmesini ve sosyal yardım iş akışlarının hızlandırılmasını içerebilir.
Ancak idam tek başına yeterli değil. Güven de çok önemlidir. Güven, yapay zekanın benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri olmaya devam ediyor. Thomson Reuters, GenAI kullanan firmaların yüzde 70’inin sorumlu kullanım politikalarına sahip olmadığını ve yüzde 72’sinin yapay zekaya özel eğitim sunmadığını bildirdi.
Bu boşluk özellikle düzenlemeye tabi sektörlerde risklidir. Agentic AI, neyin, kim tarafından ve neden yapıldığını gösteren denetim günlükleri, rol tabanlı erişim ve veri kökeni izleme özelliklerini içeren, özünde şeffaflık olacak şekilde inşa ediliyor.
Bu sorumluluk kullanıcının güvenini oluşturur. Çalışanlar Karara nasıl ulaştığına güvenebildikleri ve sonuçların kurumsal standartları karşıladığını bildiklerinde yapay zekayı benimseme olasılıkları daha yüksektir.
Liderler için itibar ve uyumluluk riskini azaltırken yapay zekanın sorumlu bir şekilde ölçeklenmesine olanak tanır.
3. Teknoloji Yığınınızı Entegre Edin ve Birleştirin
Yapay zekayı benimseme telaşı birçok şirketi birbiriyle bağlantısız araçlardan oluşan bir ekosistemle baş başa bıraktı. 1.000’den fazla BT ve güvenlik uzmanının katılımıyla yapılan bir anket, neredeyse yarısının (%49) örtüşen araçların büyük bir sorun olduğunu belirttiğini ve birçoğunun birden fazla ayrık aracın verimliliği engellediğini ve maliyetleri artırdığını bildirdiğini ortaya çıkardı.
Bu parçalanmış sistem, yapay zeka yatırımlarından değer elde etmenin önünde büyük bir engel oluşturuyor. Çok sayıda platform, örtüşen özellikler ve tutarsız entegrasyonlar, sonuçları iyileştirmeden maliyeti ve karmaşıklığı artırır.
Agentic AI alternatif bir yol sunuyor. Bu sistemler, başka bir bağımsız araç eklemek yerine mevcut platformlar arasında bağ dokusu görevi görüyor. İyi oluşturulmuş bir ajansal yapay zeka, CRM’leri birbirine bağlayabilir. ERP yazılımı, İKVe işbirliği araçlarıgüvenli bağlantılar oluşturur ve kırılganlığa yol açmadan sonuçlar yazar.
Bu, arasında geçiş yapılabilecek daha az araç ve kullanıcılar için daha az sürtünme anlamına gelir. Kuruluşlar için değer yaratmayı daha az sayıda, daha yetenekli sistemlerde birleştirir. Sonuç olarak, iş yürütmeyi yönlendiren daha az gürültü ve daha az, daha net sinyaller elde edilir.
4. Tek Seferlik İçgörülerden Sürekli Uygulamaya
Çoğu yapay zeka aracı, paragraf oluşturmak, belgeyi özetlemek ve bazı kodlar yazmak gibi tek seferlik görevler için tasarlanmıştır. Ancak kurumsal çalışma tek bir görev değil, bir süreçtir. Ajan yapay zekanın parladığı yer burasıdır.
Bu sistemler bir demoda hayret uyandıracak şekilde tasarlanmamıştır. Arka planda sessizce çalışacak, bir eylemin ne zaman gerçekleşmesi gerektiğini algılayacak ve ardından kullanıcıların oturum açmasına, onaylamasına veya sorulmasına gerek kalmadan bir sonraki en iyi eylem planını tetikleyecek şekilde tasarlandılar.
Örneğin, bir gösterge tablosunda bir fiyatlandırma anormalliğini ortaya çıkarmak yerine, ajansal yapay zeka, bu durumda bir yapay zeka gelir verileri düzenleme süreci aracılığıyla, sorunu otomatik olarak işaretleyebilir, satın alma liderini uyarabilir ve değişikliği doğrulamak için geçmiş karşılaştırmaları kullanabilir.
Bir sözleşmenin durması durumunda sistem, anlaşma raydan çıkmadan önce takip eylemlerini tetikler veya yasal uyarılarda bulunur. Süreçleri devam ettirme yeteneği, ajansal yapay zekanın bir yenilikten çok operasyonel birleştirici gibi hissetmesini sağlıyor.
En iyi kısım? Daha hızlı ve en önemlisi daha akıllı. McKinsey’nin 2024 Yapay Zekanın Durumu raporunda, yapay zekayı en iyi şekilde benimseyenlerin yapay zekayı günlük iş akışlarına yerleştirme olasılıkları akranlarına kıyasla 2,1 kat daha fazlaydı.
Ajans sistemleri tam olarak bunu amacı uygulamaya dönüştürerek yapar. Geleneksel üretken araçların yetersiz kaldığı durumlarda iş değerini bu şekilde sağlıyorlar.
Son düşünceler
Yapay zeka tartışması söz konusu olduğunda, iş dünyası liderleri anlatıda ve teknolojiden ne beklediklerinde bir değişiklik olduğunu fark ediyorlar.
İşletmeler yüzeysel çekiciliğe ve “sihirli araçlara” daha az ilgi duyuyor ve sonuçlara daha çok odaklanıyor. GenAI’nın benimsenmesi yaygın olsa da beklenti ile gerçeklik arasındaki uçurum hala geniş.
Ajansal yapay zeka, şirketlerin yapay zekayı gerçekte kullanma biçimini değiştiriyor. Daha fazla gürültü eklemek yerine iş akışları genelinde çalışır, işletmelerin ihtiyaç duyduğu korkulukları oluşturur ve sonuçları liderlerin ölçebileceği sonuçlarla ilişkilendirir.
Tekrarlanan, hataya açık görevlerin yükünü hafifleterek finans, operasyon ve strateji ekiplerinin işi ileriye taşımak için daha fazla zaman harcamasına olanak tanır.
Aşırı abartılan teknoloji döngülerinin gelip geçtiğine tanık olan yöneticiler için çıkarılacak sonuç, yüzey seviyesindeki çıktılarla yetinmek değil.
Gerçek değer, mevcut operasyonlara bağlanabilen, görevleri tamamlanıncaya kadar taşıyabilen ve ölçebileceğiniz sonuçları sunabilen sistemlerde yatmaktadır.
İşte bu noktada ajansal yapay zeka değerini göstermeye başlıyor ve neden kurumsal teknolojinin bir sonraki dalgasını şekillendireceğini gösteriyor.
En iyi BT Otomasyon yazılımını sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro