Muhtemelen ajan kelimesini duymuşsunuzdur yapay zeka şimdiye kadar: “minimum” insan gözetimi ile görevleri özerk bir şekilde planlayabilen, yürütebilen ve uyarlayabilen sistemler (burada alıntılar kasıtlı olarak yapılmıştır). Bunda, yapay zekanın yalnızca bir araç olarak kullanılmasından artık bir işbirlikçi olarak yapay zekaya doğru bir geçiş olduğunu gördük.
Ancak aynı zamanda büyüyen bir gerilim de mevcut: Agentic AI’nın verilerinize derinlemesine erişmesi gerekiyor. veri özerk hareket etmek, ancak bu düzeydeki erişim, geniş ölçekte güvenli ve sorumlu bir şekilde konuşlandırmayı zorlaştırıyor.
KNIME’ın CEO’su ve kurucu ortağı.
Çoğu işletme, temsilci sistemler oluşturmak için çabalamaz; onlara güvenmek için çabalar.
Bu makalede, özellikle verilerle çalışan aracılar söz konusu olduğunda, aracı yapay zekayı kurumsal kullanıma hazır olmaktan alıkoyan üç riski inceleyeceğiz ve ardından sezgisel, az kodlu iş akışlarının bu sistemleri güvenilir iş arkadaşlarına dönüştürebilmesinin üç yolunu inceleyeceğiz.
İş akışları, ajansal yapay zekanın “zekasını” sınırlamaz; bunun yerine, ajansal yapay zeka ile verileriniz arasında “güvenli bir katman” görevi görerek, ajansal yapay zekanın kuruluşta operasyonel hale getirilmesini mümkün kılar.
Risk #1: Karar almada şeffaflığın olmaması
Bugün çoğu yapay zeka ajanı şunlara güveniyor: Yüksek Lisans’lar planlayıcılar veya perde arkasındaki “beyinler” olarak. Bu, çoğu aracının önceden tanımlanmış planları veya mantığı takip etmediği anlamına gelir. Çalışma şekilleri dinamiktir ve sürekli değişmektedir. Eylemleri bilgiye değil, geniş veri kümelerinden elde edilen olasılığa dayanıyor.
Hepimiz bunu gördük: Sırf (bilinçaltımızda olsun ya da olmasın) tepkilerimizle onu yanlış yöne yönlendirdiğimiz için bize doğru olanı değil duymak istediğimizi söyleyen bir yapay zeka. Birisinin yapay zekayı 2+2=5 olduğuna ikna ettiği o ünlü örneği düşünün.
Sonuç? Bu eylemlerin incelenmesi, açıklanması veya izlenmesi zordur. Açık ve görünür bir denetim izi olmadan kuruluşlar şu kritik soruyu güvenle yanıtlayamaz: “Acente bunu neden yaptı?” Özellikle temsilci beklenmedik bir eylemde bulunduğunda.
Sonuçta bu, hata ayıklamayı zorlu ve muhtemelen perişan hale getirir. Sistemli hata ayıklama yerine kurumsal ekiplerin, aracının davranışını ikinci kez tahmin etme gibi zaman alıcı bir görevi vardır. Bu yavaş, manuel, hataya açık, ölçeklenemeyen “hızlı adli tıp” süreci işletmeler için etkisizdir.
Eğer izini süremiyorsan ona güvenemezsin. Ve güven konusuna gelince…
Risk #2: Belirsizlik operasyonel güvenin olmaması anlamına gelir
Ajansal yapay zeka deterministik değildir; bu da tutarlı, tekrarlanabilir çıktılar üretmediği anlamına gelir. Aynı görevler farklı eylemlere yol açabilir. Buna ek olarak, ajanlar makul olabilecek eylemlere dayanarak eylemleri halüsinasyona uğratabilir, ancak sonuçta tamamen yanlış olabilirler.
Ve genellikle bir aracının yapabileceklerini veya yapamayacaklarını zorlayacak veya kısıtlayacak yerleşik bir katman yoktur.
Bu, özellikle işletmeler için yüksek risklidir. mali Veri sızıntısının kabul edilemez olduğu sistemler veya kişisel verilere dokunan herhangi bir şey. Özellikle bu durumlarda tutarlılık, şeffaflık, açıklanabilirlik ve kontrol eksikliği sonuçta güven eksikliğine yol açmaktadır.
Risk #3: Veri ile yapay zeka arasında net bir sınır yok
Geleneksel kurumsal sistemlerde veri ve mantık net bir şekilde ayrılmıştır. BT ekipleri, verilerin nerede saklandığını, verilere nasıl erişildiğini (izinler veya güven aracılığıyla) bilir ve bu verilerin nasıl kullanılacağını belirleyen açık bir kod veya kurallar dizisi vardır.
Ajan sistemleri bu kuralları çiğniyor. Akıl yürütmeyi, bilgiyi ve eylemleri şeffaf olmayan bir süreçte harmanlıyorlar. Temsilcinin hangi bilgilere erişebildiği ile temsilcisinin yaptıkları arasında net bir sınır çizgisi çizmek zorlayıcı olabilir ve bazı durumlarda imkansız olabilir.
Ayrılığın olmaması sadece yüksek risk değil, aynı zamanda anlaşmayı bozan bir durum. Kuruluşların yasal olarak uyumluluk ve yönetim standartlarını karşılaması gerekmektedir. Bu net bir sınırın olmayışı, işletmelerin yapay zekayı benimsemesini engelliyor.
Peki, bu riskleri azaltmak ve ajansal yapay zekadan (güvenli bir şekilde) faydalanmak ve benimsenmeyi teşvik etmek için ne yapabiliriz? işletme? Daha da iyisi, aracılar verilerle nasıl güvenilir bir şekilde çalışabilir?
İşletmeler ve aracı yapay zeka için birleştirici bir dil ve köprü olarak iş akışları
Cevap şeffaflıkta yatıyor. Sezgisel, az kodlu iş akışları bu şeffaflığı sağlar ve aracılar ile verileriniz arasında net bir ayrım görevi görür. İş akışları aracıları doğrudan verilerle değil, araçlarla etkileşime girmeye zorlar.
Fail sistemleri minimum insan girdisiyle akıl yürütebildikleri için güçlü olsa da, iş akışları bu gücü dizginler ve bu ajan sistemlerinin nasıl çalışabileceğine ilişkin tanımlanmış, yapılandırılmış bir yol belirleyerek güven oluşturur. İş akışları dinamik ve belirsiz sistemlere kontrol, netlik ve tekrarlanabilirlik kazandırır.
1. İş akışları denetlenebilirliğe izin verir
İş akışları doğası gereği görsel olduğundan, her adım ve her potansiyel başarısızlık noktası daha görünür hale gelir. Karar verme süreci daha net bir şekilde belgelenmiştir. Çıktılar kontrol edilebilir ve açıklanabilir.
Ayrıca iş akışlarının görsel doğası onu sezgisel bir format haline getirir. Farklı düzeyde teknik bilgiye sahip ekiplerin, karmaşık SQL’in aksine “aynı dili konuşma” yeteneğine sahip olmalarını sağlar. Pitonveya diğer çözümlerin gelebileceği diğer kodlar.
Bu, kurumsal ekipler için hata ayıklamayı ve izlemeyi çok daha kolay hale getirir.
2. İş akışları güvenilir korkuluklara ve yeniden kullanılabilirliğe olanak tanır
İş akışları riski azaltır çünkü iş akışları aracılı sistemlerin hangi verilere ve araçlara erişebileceğini ve hangi ayrıntı düzeyinde erişebileceğini belirler. Karar vericiler bunu şirket çapında açıkça tanımlayabilir.
Ayrıca bu onaylar ve mantık ayarlandıktan sonra iş akışları yeniden kullanılabilirliğe ve ölçeklenebilirliğe olanak tanır. Kuruluşlar, tekerleği yeniden icat etmeden bu doğrulanmış planları yeniden kullanabilir ve iş akışlarını işin diğer bölümlerine uygulayabilir veya en azından diğerleri için güvenilir bir başlangıç noktası olabilir. projeler.
3. İş akışları yönetişime ve hesap verebilirliğe izin verir
İş akışları korkulukları, gözlemlenebilirliği ve hesap verebilirliği zorunlu kılar. Veriler ve yapay zeka arasında açık bir ayrım olması nedeniyle (acentenin ne bildiğini ve aracının ne yaptığını unutmayın), kuruluşlar tam bir yönetime sahip olur. Kuruluşlar verileri koruyabilir, veri erişimini izleyebilir ve veri kökenini denetleyebilir.
Basitçe söylemek gerekirse: İş akışları, ajansal yapay zekanın verilerinizi doğru şekilde kullanmasını ve kötüye kullanmamasını sağlar!
Ajansal yapay zekanın kurumsal bağlamda inkar edilemez derecede değerli olduğu. Bu risklere rağmen şeffaflık ile karmaşıklık arasında bir dengenin olması gerekmiyor. İş akışlarını temsilci çalışmanızın güvenlik katmanı olarak uygulayarak, kuruluşların güvenebileceği ve ölçekleyebileceği akıllı aracılar oluşturmanın görsel, modüler ve yönetilebilir yollarına olanak tanırsınız.
Tekrar: Temsilcilerin verilerinize erişmesine izin vermezsiniz. Aracıların araçlarınıza erişmesine izin vererek verilerinizin saldırılara veya kötüye kullanıma karşı korunmasını sağlarsınız. Agentic AI iş akışlarıyla sınırlı değildir.
Aksine, bu sistemler, dil olarak iyi tanımlanmış iş akışlarının veri güvenliği sınırları dahilinde çalışırken harika şeyler yapma konusunda daha fazla “özgürlüğe” sahiptir. Ve bir ek not olarak: Bu, yüzlerce aracın nasıl kullanılacağına ilişkin ayrıntılı talimatlar yerine temsilcilere beceri setleri sağlamak için yeni trendlerle oldukça uyumludur.
Tıpkı Pat Boone’un bir zamanlar dediği gibi, “Özgürlük sınırların olmaması değildir. Sınırlar dahilinde başarılı ve mutlu bir şekilde hareket edebilme yeteneğidir.”
En iyi iş zekası platformunu öne çıkardık.
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