Yapay zeka deneme aşamasından operasyonel dağıtım aşamasına geçiyor. Etraftaki heyecan büyük dil modelleri (LLM’ler) birçok kuruluşa yapay zekanın neler yapabileceğini tanıttı ve bir pilot ve prototip aracı dalgasının kıvılcımını ateşledi.
Ancak işletmeler bu sistemleri üretime soktukça temel bir kısıtlamayla karşılaşıyorlar: genel amaçlı modeller, kurumsal kararların gerektirdiği gerçek zamanlı operasyonel bağlamdan yoksundur.
Cisco ThousandEyes’ın Baş Çözüm Analisti.
Yüksek Lisans’lar dikkat çekicidir, ancak derinlik için değil genişlik için inşa edilmişlerdir. Konuşma ve özetlemede başarılıdırlar ancak kurumsal kararların bağlı olduğu gerçek zamanlı, alana özgü bağlamdan yoksundurlar.
A sohbet robotu Mali düzenlemeleri tartışabilir ancak belirli bir ticaretin iç politikayı ihlal edip etmediğini belirleyemez. Ağ kavramlarını tanımlayabilir ancak canlı telemetri olmadan uygulamanızın şu anda neden yavaş olduğunu teşhis edemez. Basitçe söylemek gerekirse: Yapay zeka, erişebildiği veriler ve araçlar kadar akıllıdır.
Bu boşluk, kurumsal yapay zeka dağıtımlarında mimari değişikliklere yol açıyor. İşletmeler için istihbarat, geniş yanıtlarla ilgili değildir; kesin, güvenilir eylemlerin düzenlenmesiyle ilgilidir.
Kurumsal uygulamalara yönelik uzman modellerin yükselişi
Bu kısıtlamayı gidermek için kuruluşlar, belirli görevler için alana özgü veriler üzerinde eğitilmiş küçük dil modellerini (SLM’ler) giderek daha fazla kullanıyor. SLM’ler, büyük modellere kıyasla daha düşük çıkarım maliyetleri, daha hızlı yanıt süreleri ve şirket içinde çalıştırılma olanağı sunar. veri egemenlik gereksinimleri
Mevcut iş yükü modellerinin analizi, birçok ajansal yapay zeka görevinin uzmanlaşmış SLM’ler tarafından gerçekleştirilebileceğini ve daha büyük modellerin karmaşık muhakeme görevleri için ayrılabileceğini göstermektedir.
Aslında, araştırma NVIDIA ve diğerleri, birçok kurumsal dağıtımın SLM’ler ve LLM’lerin bir karışımını birleştirdiğini gösteriyor. Ancak doğru modeli seçmek, kurumsal yapay zeka sorununun yalnızca bir parçasıdır. Temsilcilerin güvenilir bir şekilde hareket edebilmesi için kurumsal sistemlere erişmenin tutarlı bir yoluna da ihtiyaçları var.
Bu, akıl yürütmeyi operasyonel gerçekliğe bağlayan altyapı katmanının önemini artırıyor.
MCP protokolü: Kurumsal düzeyde aracı sistemlerin omurgası
Bunun kritik bir kısmı altyapı katman, yapay zeka modellerinin kurumsal veri kaynaklarına ve araçlarına tek tip ve güvenli bir arayüz aracılığıyla bağlanmasını sağlayan, yeni ortaya çıkan bir açık standart olan Model Bağlam Protokolüdür (MCP).
Anthropic tarafından 2024’ün sonlarında piyasaya sürülen ve daha sonra Linux Vakfı’nın Agentic AI Foundation’a (AAIF) bağışlanan MCP, evrensel bir çevirmen görevi görüyor: verileri, telemetriyi, iş akışlarını ve eylemleri tutarlı, yapılandırılmış bir şekilde ortaya çıkarıyor.
Bu üç nedenden dolayı önemlidir:
- Standardizasyon, büyük ölçekli etmen ekosistemlerini mümkün kılar. API’ler platformlara ve bulutlara göre değişiklik gösterir; MCP, bu karmaşıklığı soyutlayarak aracıların özel mühendislik gerektirmeden sistemlere erişebilmesini sağlar.
- Bağlamsallaştırma, aracılara bir kuruluşun topolojisi, koşulları ve sistem durumu hakkında gerçek zamanlı görünürlük sağlar; Ajanların eski eğitim verileri veya yaklaşımlar üzerinde çalışmak yerine mevcut koşulları sorgulamasına olanak tanır.
- Yönetişim güvenliği sağlar. MCP’nin mimarisi, hangi sistem aracılarının erişebileceğini ve hangi eylemleri gerçekleştirebileceğini tanımlayan korkuluklara izin verir. Her eylem denetlenebilir olduğundan soru “Temsilci yanıt verdi mi?” yerine “Görevi güvenli ve doğru bir şekilde tamamladı mı?”
Kurumsal yapay zekanın doğuşu
Bu evrim bir dönüm noktasına işaret ediyor. Geriye dönüp baktığımızda yenilik aşamasının yerini şu anda girmekte olduğumuz olgunlaşma aşamasına bıraktığını görüyoruz: açıklanabilir, güvenli, yönetilen ve uyumlu sistemler işletme sonuçlar.
Kuruluşların, ortamlarını anlayan, doğru verilere erişen, doğru araçları seçen ve doğru kontrollerle çalışan aracılara ihtiyacı vardır.
Özel modellerin ve standartlaştırılmış altyapı protokollerinin birleşimi, kurumsal yapay zeka mimarisinde bir olgunlaşmayı temsil eder.
Kuruluşlar, tüm görevler için genel amaçlı modeller dağıtmak yerine heterojen sistemler oluşturuyor: SLM’ler alana özgü iş yüklerini yönetiyor, daha büyük modeller karmaşık akıl yürütmeyi ele alıyor ve MCP standartlaştırılmış, bağlamsal erişim sağlıyor. Birlikte yapay zekayı hem yetenekli hem de güvenilir hale getiriyorlar.
Bağlam ve kontrol yoluyla yapay zeka atıklarının ortadan kaldırılması
BT hizmetini düşünün otomasyon: Ağ performansı bildirimini yöneten bir aracı, ağ izleme sistemlerinden gerçek zamanlı telemetriye erişmek, geçmiş olay veritabanlarını sorgulamak ve önceden onaylanmış iyileştirme iş akışlarını yürütmek için MCP’yi kullanabilir; bunların tümünü her araç için özel entegrasyonlar yerine standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla yapabilir.
MCP’nin kurumsal araçlara ve verilere yapılandırılmış erişimi, bilgi alımından güvenilir görev tamamlamaya geçişi sağlar. Bir aracı bir sorunla, örneğin bir DNS hatasıyla karşılaştığında, yalnızca başarısız olmak yerine bağlamı anlamak, ek verileri sorgulamak ve sonraki adımlara karar vermek için protokolü kullanabilir.
Dolayısıyla, büyük bir e-ticaret platformu hizmette bozulma yaşadığında, düzgün bir şekilde bağlanan bir aracı, canlı performansı geçmiş modellerle ilişkilendirebilir ve önceden onaylanmış iyileştirmeleri uygulayabilir. Bir zamanlar saatler süren işlemler artık tam şeffaflıkla dakikalar içinde gerçekleşiyor.
Bağlama duyarlı altyapı olmadan aracılar, birden fazla modelin birbirini sorguladığı ve ilerleme olmadan kaynakları tükettiği pahalı döngülere de düşebilir. MCP, görevleri aktiviteye değil tamamlanmaya göre çerçeveleyerek bunu önler.
2026’da bizi neler bekliyor?
İşletmeler 2026’da operasyonel yapay zekaya yönelirken, zorluk artık model deneyleri yapmak değil, zekayı eyleme bağlamaktır.
Teknik gereksinimler açıktır: Modellerin operasyonel bağlama erişimi olmalı, eylemler tanımlanmış yönetişim sınırları dahilinde çalışmalı ve sistemler yüksek hacimli iş yükleri karşısında ekonomik olarak ölçeklendirilmelidir.
Güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturan kuruluşlar, hem özel modellere hem de onları kurumsal gerçekliğe bağlayan altyapı katmanına yatırım yapıyor. MCP bu bağlantıları standartlaştırmaya yönelik bir yaklaşım sağlar.
Kurumsal yapay zekanın geleceği model boyutuyla kazanılmayacak. Bağlam, bağlantı ve kontrol ile kazanılacaktır.
En iyi AI web sitesi oluşturucusunu 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