Agentic AI, toplantı odalarındaki en son gelişmedir. Üretken yapay zeka araçlarının aksine, ajansal yapay zeka, hedeflere ulaşmak için akıl yürütebilen, kararlar alabilen ve iş akışları boyunca hareket edebilen özerk aracılar olarak hareket eder. Doğru yapıldığında, manuel çalışmayı azaltmayı ve yeni öğrenme seviyelerinin kilidini açmayı vaat ediyorlar. üretkenlik.
Ancak bunu erken benimseyenlerin çoğu Yapay zeka araçları mücadele ediyorlar. Pilot projeler tökezliyor, maliyetler artıyor ve sonuçlar beklentileri karşılayamıyor. Sorun, ajansal yapay zekanın aşırı abartılması değil, işletmelerin amaçlandığı gibi çalışmasını sağlayacak strateji, altyapı ve veri temelleri olmadan çok hızlı hareket etmesidir.
Son yıllardaki çok sayıda analist raporuna göre, tüm kurumsal verilerin %80 ila %90’ının yapılandırılmamış olduğunu düşündüğünüzde bu hiç de şaşırtıcı değil.
Hyland’da Baş İnovasyon Stratejisti.
Çok sayıda ‘akıllı’ dalga aracılığıyla platformlar inşa eden biri olarak otomasyonAynı tekrarlanan kalıpları ilk elden gördüm: teknoloji tek başına organizasyonları dönüştürmez; uyum, yönetişim ve kültürel hazırlık bunu yapar. Gerçek atılım, inovasyonun güvene dayandığı ve iş sonuçlarıyla bağlantılı olduğu zaman ortaya çıkar.
Geleneksel yapay zeka faturaları sıralarken, ajansal bir yapay zeka ödemeleri onaylayabilir, anormallikleri işaretleyebilir ve uyumluluk sistemlerini güncelleyebilir. Bu sıçrama, verilerin, süreçlerin ve kuralların birbirine nasıl uyduğuna dair bağlamsal bir anlayış gerektirir.
Pek çok kuruluş, ajansal yapay zekayı, sanki daha gelişmiş sohbet robotlarıymış gibi, anında yükseltme olarak ele alıyor. Gerçek daha karmaşık: Ajansal yapay zekanın kurumsal yapıya dahil edilmesi, doğru verilere ve iş akışlarına bağlanması ve yönetişim tarafından desteklenmesi gerekiyor. Bu temel olmadan özerklik hızla kaosa dönüşür.
Önce altyapı
En büyük engellerden biri altyapı. Birçok kuruluş hâlâ silolanmış içerik havuzları, eski sistemler ve parçalanmış entegrasyonlar üzerinde çalışmaktadır. Bu ortamlarda, ajansal yapay zeka, en iyi performansı sergilemek için ihtiyaç duyduğu yapısal olmayan verilerin tamamına erişemez.
Örneğin devlet kurumlarında içerik ve süreçler farklı kurumlara yayılmış durumda ve çoğu zaman onlarca yıllık geçmişe dayalı bilgiler kullanılıyor. uygulamalar. Bir yapay zeka temsilcisinden bu sistemleri entegre etmeden karar vermesini istemek, ondan parçaları yarısı eksik olan bir bulmacayı birleştirmesini istemek gibidir.
Ajansal yapay zekaya hazırlanmak, bilgileri birleştiren ve uygulamalar arasında kesintisiz bağlantılara olanak tanıyan bulutta yerel temellere ve birlikte çalışabilen içerik platformlarına yatırım yapmayı gerektirir. Bu temel olmadan, ajansal yapay zeka, kısmi veya güncel olmayan bilgilere göre hareket etme ve bunun sonucunda hatalı kararlar verme riskiyle karşı karşıya kalır.
Kötü veriler özerkliği öldürür
Doğru sistemler mevcut olsa bile, zayıf veri kalitesi kritik bir kusurdur. Agentic AI tam, doğru ve yönetilen bilgilerle gelişir. Veri kümeleri tutarsız veya dağınıksa, ajansal yapay zeka sağlam kararlar veremez.
Sağlık hizmetleri bu zorluğu açıkça göstermektedir. Klinisyenleri destekleyen bir temsilcinin tıbbi geçmişlerden, laboratuvar sonuçlarından ve görüntülemeden yararlanması gerekir veri gerçek zamanlı olarak. Bir parça eksikse veya yanlış hizalanmışsa, bu ajan teknolojilerin ürettiği öneriler hatalı olabilir.
İlk benimseyenler için ders açıktır: Bir veri denetimiyle başlayın ve yapılandırılmamış verilerinizin nerede olduğuna dair sağlam bir anlayış edinin. Karar verme yetkisini yapay zekaya devretmeden önce neye sahip olduğunuzu, nerede yaşadığını ve nasıl yönetildiğini öğrenin.
Yönetişimi doğru yapmak
Bir diğer yanılgı da, ajan yapay zekanın insanları döngüden çıkardığıdır. Gerçekte, en etkili erken kullanım senaryoları özerkliği gözetimle birleştirir.
Finansal hizmetleri alın. Agentic AI doğrulayabilir belgeler ve uyumluluk raporlarının taslağını hazırlıyoruz, ancak yüksek riskli vakalar veya bir belge bir temsilci tarafından işaretlendiğinde nasıl ilerleneceği konusunda son kararı hâlâ insanlar veriyor. Bu denge, güven ve sorumluluktan ödün vermeden iş akışlarını hızlandırır.
Düzenleme, etik ve operasyonel kontrolü kapsayan güçlü yönetişim en başından itibaren yerleşik hale getirilmelidir. Bu olmadan, bu aracılar önyargıyı artırma, güveni zedeleme ve kuruluşları uyumluluk başarısızlıklarına maruz bırakma riskiyle karşı karşıya kalır.
Erken benimseyenlerden alınacak dersler
Erken benimseyenlerin deneyimleri üç açık dersi ortaya koyuyor.
Birincisi, projeler teknolojiye hayranlık duymak veya bir trendi yakalamakla değil, net bir iş sonucuyla başladıklarında en iyi sonucu verir. İyileştirmek istedikleri süreçleri ve elde etmeleri gereken sonuçları tanımlamaya zaman ayıran kuruluşlar, değeri gören kuruluşlardır.
İkincisi, temele erken yatırım yapıyorlar. Modern altyapı ve temiz veriler manşetlerde yer almayabilir, ancak manşetlerde yer alan yenilikleri mümkün kılmak için gereklidirler.
Ve son olarak özerkliğe kademeli olarak ölçeklenecek bir şeymiş gibi davranıyorlar. En etkili uygulamalar, döngüdeki insan modelleriyle başlar ve ancak güven ve olgunluk arttıkça daha fazla özerkliğe doğru genişler. Bu yaklaşım, hesap verebilirliği korurken teknolojiye güven oluşturur.
Bu ilk dersler zaten bir olgunluk tablosunu şekillendiriyor.
Olgunlaşma şekli
Fail yapay zeka olgunlaştıkça izole deneylerin ötesine ve birbirine bağlı sistemlere doğru ilerleyecek. Gerçek atılım, iş akışlarını koordine eden ajansal yapay zeka ağlarından gelecektir.
Örneğin bir hastanede, bir temsilci hasta geçmişlerini ortaya çıkarabilir, bir diğeri planlamayı yönetebilir ve üçüncüsü faturalandırma sorunlarını işaretleyebilir; hepsi klinisyenleri destekleyen ortak bir bağlama katkıda bulunuyor.
Kanıt noktaları tartışılamaz hale gelecektir. İşletmeler Temsilcilerin kullandıkları veriler, takip ettikleri gerekçeler ve uyguladıkları uyumluluk kontrolleri gibi çalışmalarını göstermelerini bekleyecektir. Bu şeffaflık olmadan, hassas veya yüksek değerli işlerin üstesinden gelme konusunda ajansal yapay zekaya güvenilmeyecektir.
Ve teknoloji ortamının kendisinin de açılması gerekecek. Kuruluşlar, farklı modeller tarafından desteklenen ajansal yapay zekayı entegre etme, ihtiyaçlar geliştikçe sağlayıcıları değiştirme ve hibrit veya çoklu bulut ortamlarında ölçeklendirme esnekliği isteyecektir. Uzun vadeli yatırımların korunması için esneklik ve birlikte çalışabilirlik esas olacaktır.
Heyecanın ötesinde
Başarısız olmak şöyle dursun, ajansal yapay zeka ergenlik dönemindedir. tıpkı bulut bilişim Vazgeçilmez olduklarını kanıtlayana kadar zorlu bir geçiş aşamasından geçtiklerinden ajanların da bir uyum sürecine ihtiyacı olacak.
Başarılı olan kuruluşlar, en hızlı benimseyen değil, en iyi hazırlanan kuruluşlar olacaktır. Stratejiyi uyumlu hale getirerek, altyapıyı modernleştirerek, verileri temizleyerek ve yönetişimi entegre ederek kuruluşlar deneme aşamasından dönüşüm aşamasına geçebilir.
Doğru temellerle ajansal yapay zeka, görevleri otomatikleştirmekten çok daha fazlasını yapabilir. İşin yapılma şeklini yeniden şekillendiren gerçek anlamda akıllı sistemleri mümkün kılacak ve bu, kurumsal teknolojide bir nesil için en önemli değişim olabilir.
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