Otonom (AI) yani Yapay Zeka Aracılar Hakkında 5 Efsane

Otonom ajanlar gibi yeni ve devrim niteliğindeki teknolojiler hakkında kafanızın karışması anlaşılabilir bir durumdur . Gerçekten değer sunacaklar mı? Ne yapabilirler ve ne yapamazlar? Sadece yüceltilmiş botlar değiller mi? Bunlar meşru sorulardır ve her yeni teknolojide olduğu gibi, potansiyelini anlamanızı bulandırabilecek bazı yanlış anlamalar ortalıkta dolaşmaktadır. Bu AI ajan mitlerini ortadan kaldırmak, ajansal yapay zeka (AI) ile başarılı olmak için önemli bir adımdır. 

Yapay zeka ajanı efsanesi #1: Bunlar sadece yüceltilmiş sohbet robotlarıdır

Chatbot'lar ve aracılar karmaşıklık ve işlevsellik açısından temelde farklıdır. Bot'lar veri almak ve soruları yanıtlamakla ilgilidir. Aracılar ise eylemde bulunmakla ilgilidir. 

Botlar soruları yanıtlamak için önceden tanımlanmış kurallar ve betiklenmiş yanıtlar kullanır ve bunlardan sapmazlar. Örneğin, "siparişim nerede?" veya "iade politikanız nedir?" gibi sıkça sorulan sorular için müşteri desteğinde yaygın olarak kullanılırlar. 

Bu katılık onların yararlılığını sınırlar. Botlar daha karmaşık bağlamları anlamaz ve problem çözmede yaratıcı olamazlar. Daha gelişmiş AI araçlarının aksine, kendi kendine öğrenemezler. Bu, örneğin şirket politikasında bir değişiklik yapıldığında, bunun AI içinde manuel olarak yapılması gerektiği anlamına gelir. Botlar zamanla daha akıllı hale gelmez. Verileri almak ve rutin, öngörülebilir sorulara yanıt vermek üzere programlanmıştır. Bunda mükemmeldirler, ancak bu kadar ileri gidebilirler. 

Aracılar basit soru-cevapların çok ötesine geçer. Tamamen otonom aracılar doğrudan insan müdahalesi olmadan karmaşık, çok adımlı görevleri gerçekleştirebilirken, yarı otonom aracılar belirli türdeki istekleri tetiklemek için "döngüde bir insan" içerir. Sohbet robotlarının aksine, aracılar büyük miktarda veriyi işleyebilir, kararlar alabilir ve ortamlarından öğrenebilir, bu da iş akışlarını yönetmelerine, süreçleri optimize etmelerine ve stratejik önerilerde bulunmalarına olanak tanır. Genellikle, proaktif bir şekilde hareket etmelerine ve değişen koşullara uyum sağlamalarına yardımcı olan takviyeli öğrenme ve karar alma algoritmaları gibi daha gelişmiş yapay zeka tekniklerini içerirler.

Bu, örneğin satış verilerinizi analiz eden bir bot ile verileri analiz edip bunları envanter seviyelerini ayarlamak, pazarlama stratejilerini güncellemek ve tedarikçilerle iletişim kurmak için kullanan bir temsilci arasındaki farktır.

Yapay zeka ajanı efsanesi #2: Tahmin edilemez ve kontrol edilemezler

Otonom ajanlar, yapay zeka sistemlerinin kontrolden çıktığı ve korkunç sonuçlar doğurduğu "2001: Bir Uzay Destanı" ve "Terminatör" gibi filmleri hatırlatabilir. Ancak, aslında, günümüzün en etkili ajanları hatalara ve halüsinasyonlara karşı korunmak için karmaşık araçlar ve teknikler kullanır ve özünde güvenlik ve güven vardır. 

Bunun merkezinde, bir kullanıcının ne yapmaya çalıştığına dayalı bir eylem planı üreten bir akıl yürütme motoru bulunur . Planı değerlendirir ve iyileştirir, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve diğer sistemlerden veri çıkarır. Talebe göre hangi iş sürecinin kullanılacağına karar verir ve doğru olana kadar süreci tekrarlar, her seferinde daha akıllı hale gelir.  

İstenen bir görev, bir organizasyon tarafından belirlenen sınırların (kullanıcı izinleri dahil) dışında görünüyorsa, muhakeme motoru bir kontrol görevi görerek otomatik olarak bir insanı denetim için devreye sokar. 

Salesforce'ta çözüm mühendisliği yöneticisi olan Krishna Gandikota, "Bir temsilcinin doğru bir şekilde performans göstermesine ve yapmasına izin verilmeyen şeyleri anlamasına yardımcı olmak karmaşık bir görevdir" dedi. "Ancak bir muhakeme motoru, yapay zekanın bir eylemde bulunmadan önce yaklaşımını planlamasına ve değerlendirmesine yardımcı olur. Ayrıca eylemi gerçekleştirmek için doğru becerilere ve bilgilere sahip olup olmadığını da belirleyecektir." 

Gandikota, bu karar alma sürecinin, aracının etkileşimlerinden ve deneyimlerinden sürekli olarak öğrenme, tepkilerini zaman içinde iyileştirme ve geliştirme yeteneğiyle güçlendirildiğini söyledi.

En etkili AI ajanları, bağlamsal olarak farkında olan ve en alakalı verilere dayananlardır. Bunu yapmanın birkaç yolu vardır. Bunlardan biri, kullanılacak en iyi bilgiyi bulan ve ardından buna dayalı yeni yanıtlar oluşturan geri alma artırılmış üretimi (RAG) adı verilen bir tekniktir. Bir diğeri ise bir görev için gereken en son ve alakalı verileri ortaya çıkaran anlamsal arama adı verilen bağlamsal aramadır. 

Agentforce , bu tekniklerin yerleşik olduğu Data Cloud'u kullanır. Daha da doğru sonuçlar için Data Cloud, AI aracılarının çeşitli veri kaynaklarından alınan verilere, onu gerçekten taşımak, kopyalamak veya değiştirmek zorunda kalmadan gerçek zamanlı olarak erişmesine olanak tanıyan   sıfır kopya teknolojisini kullanır.

Yapay zeka ajanı efsanesi #3: Karmaşıktır, zaman alıcıdır ve kurulumu pahalıdır

Ajanlar kadar etkili teknolojilerin aylarca süren karmaşık geliştirme ve entegrasyon ve milyonlarca dolar gerektireceğini düşünebilirsiniz. Ancak üretken AI ve büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından desteklenen ajanlar, ajanın ele almak üzere tasarlandığı ilgi alanları olan önceden oluşturulmuş konular ve AI ajanının gerçekleştirdiği görevler olan eylemlerle dakikalar içinde kurulabilir. 

Müşteri hizmetleri, ticaret, satış koçluğu ve daha fazlası için halihazırda bir avuç kullanıma hazır aracı var. Ancak, özelleştirilebilir aracıları hızla oluşturmak için düşük kodlu seçenekler de var . Doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak, eğer bunu tanımlayabiliyorsanız, özel bir aracı oluşturabilirsiniz. 

Agent Builder gibi araçlar, bir aracının işini güvenli bir şekilde yapmasına yardımcı olmak için otomatik olarak koruma bariyerleri bile önerir. Aracın yapmasını istediğiniz işin NLP tanımını kullanarak, Agent Builder uygulamanızın meta verilerinde anlamsal olarak benzer kaynaklar bulur. Bu, işinizin nasıl çalıştığına dair bir farkındalık sağlar ve işi en iyi şekilde tamamlamak için otomatik olarak bilgi ve eylemler önerir.  

Gandikota, "Platformda tüm karmaşıklık zaten mevcut," dedi. " Einstein Trust katmanı , muhakeme motoru, vektör veritabanı (RAG ve anlamsal arama için) otomatik olarak devreye giriyor. Her şeyi en güvenilir ve açık şekilde bir araya getiren bir platformla bir ajan ordusu kurabilirsiniz."  

Yapay zeka ajanı efsanesi #4: Her zaman tamamen otonomdurlar

Temsilcilerin her zaman %100 özerk olması gerekmez. Özerklik düzeyleri amaçlarına ve görevlerinin karmaşıklığına bağlı olarak değişir. Ancak temsilciler, müşteri başarısını ve olumlu iş sonuçlarını yönlendirmek için insanlarla eşleştirildiklerinde en etkili olurlar. 

Yarı özerk bir durumda, aracılar çalışanlara karar alma ve görevleri yerine getirme konusunda destek olur ve genellikle kararları onaylamak için müdahale gerektirir. Örneğin, finansal hizmetlerdeki bir aracı, bir müşterinin portföyünü analiz eder ve portföy yöneticisine, bu eylemleri kendisi gerçekleştirmeden, portföyü nasıl optimize edeceğine dair önerilerde bulunur. 

Denetlenen özerklikle, ajanlar görevleri özerk bir şekilde tamamlar ancak sürekli olarak insanlar tarafından izlenir. Bu, özellikle sağlık, sigorta, ulaşım ve ilaç gibi güvenliğin ön planda olduğu ve düzenlenen sektörlerde önemlidir. 

Tamamen otonom ajanlar, herhangi bir insan müdahalesi olmadan görevleri yürütür. Verileri alır, analiz eder, kararlar alır, uyum sağlar ve kendi başlarına eylemlerde bulunurlar. Ancak bu ajanlar bile, insanlar tarafından tasarlanmış önceden tanımlanmış güvenlik bariyerleri içinde çalışır. 

Gandikota, "Ajanların eylemde bulunurken her zaman tam otomasyona sahip olmaları gerekmiyor, ancak talepleri anlıyorlar ve eylemi kendi başlarına yapıp yapamayacaklarını ve gerektiğinde insan müdahalesi talep edip edemeyeceklerini düşünüyorlar" dedi. 

Yapay zeka aracı efsanesi #5: Gerçek bir iş değeri sağlamayacaklar

Genel, çok amaçlı görevler için GPT tabanlı AI kullanan birçok kuruluş, bekledikleri üretkenlik artışlarını veya iş değerini görmüyor . Ancak aracı AI çok farklı. İster satış ipuçlarını beslemek, ister kampanya fikirleri üzerinde beyin fırtınası yapmak veya servis çağrılarını yönlendirmek olsun, özel olarak oluşturulmuş aracılar belirli bir işe odaklanır ve bunu fazlasıyla iyi yapar. 

En iyi yanı, sizin adınıza harekete geçmeleridir. Belirli bir sorunu çözmek için tasarlanmış bu hedefli AI ajanları, iş ihtiyaçlarınıza uyum sağlamayan genel AI'dan sonsuz derecede daha fazla umut vaat ediyor. Bu nedenle büyük şirketlerin %82'si 2027'ye kadar  ajanlar uygulamayı planlıyor .

Bazı şirketler kenarda oturmuyor . Eğitim yayıncısı Wiley, bir AI aracısı uyguladığından beri %40'tan fazla daha fazla destek vakası çözdü ve eski sohbet robotunu geride bıraktı. Şirket, aracıların rutin sorumlulukları yönetmeye yardımcı olduğunu ve bunun da hizmet ekiplerini daha karmaşık vakalar için serbest bıraktığını söyledi. OpenTable ve ADP gibi diğer erken benimseyenler daha da büyük vaka çözümü görüyor. 

Araştırma şirketi MarketsandMarkets'a göre , "AI aracı benimsemesinin en önemli belirleyicisi, verimliliği, ölçeği ve karar vermeyi geliştiren otomasyona olan artan taleptir. Aracılar, tekrarlayan işlevleri otomatikleştirerek, büyük veri kümelerini analiz ederek ve gerçek zamanlı eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayarak etkili bir alternatif sunar."

Şirket, acente pazarının bu yıl 5,1 milyar dolar seviyesinden 2030 yılına kadar 47 milyar dolara çıkacağını öngörüyor. 

İş liderlerinin gerçeği kurgudan ayırması hayati önem taşır. Otonom AI ajanlarını yanlış anlamak, kaçırılan fırsatlara veya daha kötüsü, maliyetli hatalara yol açabilir. Ajanın yetenekleri ve sınırlamaları hakkında net bir anlayışa sahip olduğunuzda, daha verimli çalışmak ve daha akıllı, daha bilinçli kararlar almak için daha iyi bir konumda olacaksınız.