Yapay zeka kararlı bir şekilde deneysellikten çıkıp işletmenin operasyonel çekirdeğine doğru ilerledi. Agentic AI artık bir yürütme katmanı olarak işlev görüyor; bir zamanlar doğrudan insan koordinasyonu gerektiren uçtan uca görevleri gerçekleştirmek için verileri, araçları ve iş mantığını birbirine bağlıyor.
Kurumsal liderlerin karşı karşıya olduğu soru artık yapay zeka aracılarının görevlendirilip görevlendirilmeyeceği değil, bunun denetim incelemesine, operasyonel başarısızlığa ve yönetim kurulu düzeyinde risk incelemesine dayanacak şekilde nasıl yapılacağıdır.
Globant’ta Bilişim Direktörü.
Fırsat çok büyük. Çok sayıda üretkenlik çalışması, artık ajansal yapay zekanın özellikle araştırma, analitik ve kurumsal iş akışlarına doğrudan yerleştirilmesiyle çift haneli verimlilik kazanımlarına işaret ediyor. müşteri operasyonlar.
Ancak bu söze rağmen yapay zeka pilotlarının neredeyse %95’i üretime ulaşamadan duruyor; bunun nedeni modeller başarısız olduğu için değil, işletmeler Bu sistemlerin geniş ölçekte nasıl davrandığına olan güveninizi kaybedebilirsiniz.
Bu boşluk çekirdekteki gerilimi ortaya çıkarıyor. Şirketler yapay zekanın potansiyeline inanıyor ancak onu güvenli bir şekilde nasıl konuşlandıracaklarına dair güvenleri yok. Birçok yönetici için yapay zeka sistemleri hala açıklanması zor, denetlenmesi daha zor ve bir şeyler ters gittiğinde savunulması neredeyse imkansız olan şeffaf olmayan “kara kutular” olarak çalışıyor.
İleriye giden yol zihniyette bir değişim gerektirir. Amaç, yapay zeka temsilcilerini izole etmek veya onları ilgisizliğe itmek değil, inovasyonla gelişen ve gözetimi her aşamaya yerleştiren yönetişim çerçeveleri tasarlamaktır.
Tecrit çözüm değil
Ajansal yapay zeka API’lere bağlanma, iş akışlarını tetikleme ve çok adımlı görevleri yürütme becerisi kazandıkça, birçok kuruluş bu duruma maruz kalmayı keskin bir şekilde sınırlayarak yanıt veriyor. İçgüdü anlaşılabilir. Daha fazla özerklik, özellikle düzenlenmiş veya yüksek riskli ortamlarda, daha fazla risk anlamına gelir.
Ancak yapay zeka sistemlerini izole etmek çoğu zaman güvenlik yanılsaması yaratırken onları gerçek iş değeri sunmak için gereken bağlamdan uzaklaştırır.
Gerçek risk bağlantı değildir. Bu, yönetilmeyen bir bağlantıdır. Kuruluşlar, yapay zeka aracılarını dar sanal alanlarla sınırladığında, istenmeyen davranışları azaltabilir ancak aynı zamanda bu sistemlerin anlamlı işler yapması için ihtiyaç duyduğu bağlamı da ortadan kaldırmış olurlar.
Uygulamada, aşırı derecede izole edilmiş ajanlar, teknik açıdan etkileyici ancak operasyonel açıdan alakasız olan pahalı prototiplerin ötesine nadiren ilerlemektedir.
Daha dayanıklı bir yaklaşım, aşamalı olarak açığa çıkmadır; yani, davranışı güvenilir olduğu kanıtlanan bir yapay zeka aracısının verilere, araçlara ve iş akışlarına erişimini kasıtlı olarak genişletmektir.
Bu, kuruluşların diğer yüksek riskli sistemleri (finansal platformlar, ERP ortamları veya siber güvenlik araç oluşturma — katmanlı erişim, izleme ve sorumluluk yoluyla.
İşletmeler yapay zekayı kapatmak yerine şunları sağlamalıdır:
- Erişim haklarının kapsamı kasıtlı olarak daraltılmıştır
- Araç etkileşimleri izlenir
- Veri akışları yönetilir
- İşletme sahipleri sorumlu olmaya devam ediyor
İzolasyon kısa vadeli kaygıyı azaltabilir ancak şirketleri yapay zeka odaklı operasyonların norm haline geldiği bir geleceğe hazırlamaz. Sorumlu inovasyon, yapay zekanın yeteneklerini benimsemeyi ve bunları titizlikle eşleştirmeyi gerektirir.
Yönetim yeniliğe ayak uydurmalı
Kuruluşlar genellikle yapay zeka yönetimine, periyodik incelemeler, statik politikalar ve yukarıdan aşağıya onaylar aracılığıyla geleneksel yazılıma yaklaştıkları şekilde yaklaşırlar.
Ancak ajansal yapay zeka, yeni bilgilerle gerçek zamanlı etkileşim kurarak dinamik ortamlarda çalışır. Yönetişim üç aylık incelemeler veya statik politikalarla yaşayamaz belgeler. Ajansal yapay zekanın doğrudan günlük operasyonlara dahil edilmesi ve sistemler öğrenip değiştikçe gelişmesi gerekir.
Modern bir yapay zeka yönetişim çerçevesi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli temel bileşenleri içerir:
● Açık işletme sahipliği: Her yapay zeka aracısının amacından, sınırlarından ve performansından sorumlu olan belirlenmiş bir sahibi olmalıdır. Açık iş sahipleri olmayan temsilciler, kısa sürede izlenmeyen sistemler haline gelir, arızalar meydana geldiğinde belirsizlik yaratır ve sorumluluğun en önemli olduğu anlarda parmakla işaret edilir.
● Kullanım senaryosu düzeyinde fizibilite değerlendirmesi: Yapay zeka varsayılan çözüm olmamalıdır. Yapılandırılmış bir değerlendirmeyi takip etmelidir. işletme ihtiyaçlar, başarı ölçütleri, operasyonel kısıtlamalar ve başarısızlık modları. Fizibilite önceden değerlendirildiğinde şirketler, hiçbir zaman ölçeklenmeyen maliyetli pilot uygulama döngüsünü azaltır.
● Riskle uyumlu erişim kontrolü: En az ayrıcalık ilkesi esastır. Yapay zeka aracıları yalnızca belirli bir görevi gerçekleştirmek için gereken minimum erişime sahip olmalı ve bu erişim, görev geliştikçe değişmelidir. Ayrıntılı izinler ve devam eden incelemeler tartışılamaz.
● Kurumsal düzeyde sözleşme ve veri korumaları: Şirketler model ve platform sağlayıcılarıyla aşağıdakileri açıkça tanımlayan sağlam anlaşmalar yapmalıdır:
○ İşletmelerle eğitim yasakları veri
○ Veri saklama ve ikamet parametreleri
○ Denetim mekanizmaları
○ Güvenlik sertifikaları
○ Şeffaflık yükümlülükleri
Bu yasal temeller bürokratik engeller değildir. Bunlar güvenli, ölçeklenebilir benimsemeyi mümkün kılan unsurlardır.
● Sürekli izleme ve değerlendirme: Yapay zeka sistemleri, diğer kritik görev altyapılarına uygulanan aynı titizlikle izlenmelidir. Buna anormallik tespiti, performans sapması analizi, arıza yükseltme yolları ve değişiklik yönetimi süreçleri dahildir.
İnovasyon hızında gelişen yönetişim yalnızca savunma mekanizması değildir, aynı zamanda sürdürülebilir değerin kilidini açar.
İnsan sorumluluğu, bir sonraki yapay zeka benimseme dalgasının liderlerini tanımlayacak
Yapay zekanın ilerleme hızına rağmen bir gerçek değişmeden kalıyor: Otonom sistemler hesap verebilirliği ortadan kaldırmıyor. Onu yoğunlaştırıyorlar. Aksine, otonom sistemlerin ortaya çıkışı insan muhakemesine, etik standartlara ve gözetime olan ihtiyacı artırmaktadır.
Uygulamada, insanın hesap verebilirliği tartışılamaz üç şekilde ortaya çıkar:
- Tercüme: Yapay zeka aracıları verileri analiz edebilir, eylemler önerebilir ve görevleri yürütebilir ancak sonuçların iş hedefleriyle (ve toplumsal beklentilerle) uyumlu olup olmadığının belirlenmesi yine de insan değerlendirmesi gerektirir.
- Araya girmek: Kuruluşların, insan operatörlerin yapay zeka eylemlerine müdahale etmesine, bunları geçersiz kılmasına, yönlendirmesine veya durdurmasına olanak tanıyan mekanizmalara sahip olması gerekir. Bu sadece güvenlik için değil, güven için de gereklidir.
- İzlenebilirlik: Yapay zeka temsilcileri, hangi verilere eriştikleri, hangi araçları kullandıkları, aldıkları kararlar ve bunların arkasındaki mantık da dahil olmak üzere her maddi eylemin şeffaf, tekrarlanabilir bir kaydını oluşturmalıdır. Denetime değer günlükler, yapay zekayı teorik bir “kara kutu”dan, liderlerin denetçilere, düzenleyicilere ve kurullara açıklayabileceği savunulabilir bir kayıt sistemine dönüştürür.
Bir sonraki aşamada yapay zeka liderliği, görevlendirilen aracıların sayısına daha az, bir kuruluşun kararlarını açıklama, yönetme ve savunma becerisine daha çok bağlı olacak.
Sorumlu ölçeğe giden yol
Güvenlik Sorular yeni değil. Her büyük teknolojik dönüşümde ortaya çıktılar. Yeni olan, bu sistemlerin şu anda sergilediği özerklik derecesidir.
Yalıtılmış deneylerden kurumsal düzeyde ölçeğe geçmek için şirketlerin benimseme yolculuklarını fizibilite, uyarlanabilir yönetişim, insan gözetimi ve izlenebilirlik temellerine oturtmaları gerekir.
Yapay zeka ajanlarının gizemli kalmasına gerek yok ancak şeffaflık, hesap verebilirlik ve güven tesadüfen ortaya çıkmayacak. Bunu şimdi içselleştiren kuruluşlar, önümüzdeki on yılda sorumlu inovasyonu tanımlayanlar olacak.
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