Ürünler, hizmetler, hesaplar vb. İle ilgili sorunları çözmeye çalışan bir müşteri hizmetleri telefon döngüsünde tutulan herkes hissi bilecektir-müşteri hizmetleri sinir bozucu, zaman alıcı bir deneyim olabilir.
Teknolojinin bu kadar yardımcı olmadığı gibi geliyor, bu yüzden Gartner geçen yıl Ajanik Yapay Zeka (AI) beklentilerini boğduğunda, 2025 için en iyi teknoloji trendi olduğunu iddia ederek, biraz içi boş, ‘tekrar gidiyoruz’ anı hissetti. Bu sadece otomatik karar almayı sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda daha tutarlı ve yetenekli ajanların (AI veya İnsan) çalışabileceği temel kaydı oluşturacak bir teknoloji miydi?
Gartner, Ajan AI’sını “otonom olarak plan yapan ve harekete geçiren hedef odaklı bir dijital işgücü” olarak adlandırıyor. Bunu “tatil veya diğer faydalara ihtiyaç duymayan işgücünün bir uzantısı” olarak görüyor.
AI ajanları bunun üstünde, gelişmiş otomatik altyapı ve çerçevelerin faydalanıcıları, operasyonel verileri yönetiyor ve koordine ediyorlar. En azından ve son zamanlarda Gartner, “2029 yılına kadar, Ajan AI’nin insan müdahalesi olmadan ortak müşteri hizmetleri sorunlarının% 80’ini otonom olarak çözeceğini ve operasyonel maliyetlerde% 30’luk bir azalmaya yol açacağını” iddia ederek iki katına çıktı.
Bu, GlobalData tarafından Automation 2.0: Artan AI Ajanlarının Yükselişi raporunda yankılanıyor ve bu da aracı AI’yı “otomasyonun sınırlarını yeniden tanımlayan dönüştürücü bir güç” olarak adlandırıyor.
[Agentic AI’s] Gerçek zamanlı olarak adapte olma yeteneği, özellikle dinamik karar verme talep eden sektörlerde dijital dönüşümün temel taşı olarak konumlandırıyor Kiran Raj, Globaldata
GlobalData’daki yıkıcı teknoloji başkanı Kiran Raj, Ajan AI’nın sağlık hizmetlerindeki idari yükleri azaltma, finansal işlemleri kolaylaştırma veya enerji sistemlerini optimize etme potansiyeline sahip olduğunu söylüyor. “Gerçek zamanlı olarak adapte olma yeteneği, özellikle dinamik karar verme talep eden sektörlerde dijital dönüşümün temel taşı olarak konumlandırıyor.”
Bunlar büyük tahminler. Sorun şu ki, AI söz konusu olduğunda, son 24 ay boyunca birçok büyük tahminimiz oldu. Üstünlükler ve “verimlilik” ve “kesintisiz otomasyon” a atıfta bulunabilir.
AI ajanları karmaşık görevleri özerk bir şekilde ele alma fikri çekici olsa da, gerçek şu ki benimsenme yavaş. Bu, ölçekli uygulama yerine deneylerin hâkim olduğu bir manzara.
Bu, NVIDIA CEO’su Jensen Huang’ın tartılmasını engellemedi. Son zamanlarda NVIDIA GTC etkinliğindeki açılış konuşması sırasında Huang, Agentic Ai’yi bugünün öngörücü modellerinden çok daha büyük özerklik ile akıllı sistemlerin “bir sonraki dalgası” olarak nitelendirdi. Bu ajanların sadece cevap vermeyeceğini, aslında bir şeyler yapacaklarını öne sürdü.
Secret, daha iyi CX için genai ile chatbot’u çorbalardan kaçar
Travel Company Secret kaçışlarında Teknoloji Sorumlusu (CTO) Eirik Pettersen, bu iddiayı test eden birkaç İngiltere yöneticisinden biri. Secret Escapes, elbette müşteri desteği de dahil olmak üzere çeşitli departmanlardaki çalışanlar ve müşteriler için her zaman açık bir destek olacak özerk bir AI ajan platformu olan Salesforce’un Ajan Gücü Teknolojisinin erken benimseyen biriydi.
Sorunlarını çözmelerine yardımcı olması gereken araçtan memnun olmayan müşterilerden hoşnutsuz iletişim kurarken, Pettersen’in ajanforun neden “deneyimde bir adım değişikliği” olduğuna inandığını görebilirsiniz.
Forrester’ın en son araştırmasında vurguladığı operasyonel değişim, ajan AI’yi “işletmelerin ölçeklendirme, rekabet etme ve değer yaratma konusunda bir paradigma değişimi” olarak tanımlıyor.
Raporunda, Ajan AI yükseliyor ve onu kucaklayan işletmeleri yeniden şekillendirecek, Forrester, yatırımlarını iş hedefleriyle hizalayan erken benimseyenlerin büyümenin, verimliliğin (bu kelime tekrar var) ve tamamen yeni gelir akışlarının kilidini açacağını savunuyor. Ancak başarı, coşkudan daha fazlasına bağlıdır.
Forrester’ın baş analisti Leslie Joseph, “Ajan AI sadece başka bir teknolojik evrim değil” diyor. “Organizasyonlar işletim modellerini yeniden düşünmeli, esnek AI temellerine yatırım yapmalı ve ortak bir vizyon etrafında ralli ekipleri ve işgücüler.
Geleneksel otomasyon araçlarından veya bağımsız büyük dil modellerinden (LLMS) aksine, Ajan AI özerkliği ve uyarlanabilirliği ile tanımlanır. Forrester raporunun dediği gibi: “Stratejik olarak planlayabilir, karmaşık senaryolar aracılığıyla akıl, farklı bileşenler arasında işbirliği yapın ve dikkate değer özerklikle hedeflere ulaşmak için dış araçlardan yararlanın.”
Forrester, bugün zaten kullanılmakta olan karmaşık akışlı ajan AI’nın bağlamsal hedeflere dayalı çok aşamalı görevleri yerine getirdiği aşamalı bir evrimi özetlemektedir. Bu giriş noktası. Forrester, çok akışlı ajan AI’nın bir sonraki olacağını öne sürüyor ve sistemlerin departmanlar arasında gerçek zamanlı olarak işbirliği yapmasını ve müzakere etmesini sağlıyor. Son olarak, ajan sürülerinin kurumsal ekosistemler arasında bağımsız hareket ettiği herhangi bir akışlı ajan yapay zeka olacaktır.
Özerklik Üzerine Bir Gerçeklik Kontrolü
Yine de her kuruluş, bir AI işgücüne anahtarları teslim etmeye hazır değildir. Gizli kaçışlarda Pettersen, deneyleri kontrol ile dengeliyor.
Pettersen, “Projemizin ana hedeflerinden biri, canlı ajanlara yükselmeyi azaltmaktı” diyor. Müşteri desteğini dış kaynak kullanan bir işletme olarak (ve insan ajanlarına saatlerce ödeme yapan), bu akıl yürütme anlaşılır bir şekilde maliyet yönetimine gömülüdür. İnsanlara artan çağrılar pahalı olabilir.
Pettersen, “Yaklaşık% 5’lik bir gelişme gördük, ancak şimdi bazı korkuluklarımızı gevşetmeyi ve sistemin daha fazlasını yapmasına izin vermeyi öğreniyoruz. Yapay zekanımızı biraz fazla zincirledik” diye itiraf ediyor. “Henüz özgür dizginlemedi.”
Projemizin ana hedeflerinden biri, canlı ajanlara yükselmeyi azaltmaktı. Yaklaşık% 5’lik bir gelişme gördük, ancak şimdi bazı korkuluklarımızı gevşetmeyi ve sistemin daha fazlasını yapmasına izin vermeyi öğreniyoruz. Yapay zekanızı biraz sıkı bir şekilde zincirledik. Henüz özgür dizginlemedi
Eirik Pettersen, gizli kaçış
Aynı derecede önemli olan şeyin, teknik olmayan takımlarının güçlendirilmesi olduğunu söylüyor. “Müşteri hizmetleri başlığımız istemleri inşa eden tek kişi oldu. CTO olarak kulaklarıma müzik nedir, insanların mühendislerimi veya kapasitemi kullanmak zorunda kalmadan çözümü geliştirebileceği yerdir.”
Pettersen, bagaj sorgularını ve doluluk kurallarını yönetmekten, hepsi havayolları ve otellerdeki format ve dilde önemli ölçüde değişebilen iptallerin ve özel taleplerin işlenmesine kadar beş erken kullanım durumunu vurgular. Bunu manuel olarak modellemeye çalışmak kırılgan ve karmaşıktı. Ancak ajan yapay zekanın esnekliği, nüansı ölçekte çözmek için daha insani benzeri bir yaklaşım sunuyor.
Gizli kaçışlar burada yalnız değil. GlobalData, şimdi aracı sistemleri deneyen veya ölçeklendiren bir dizi şirketten bahsediyor. BT, çözünürlük sürelerini bir dakikaya indirmeye ve evrak işlerini%55 azaltmaya çalışmak için ServiceNow’un şimdi platformunu kullanırken, Opentable Salesforce AgentForce ve Service Cloud’u “karmaşık sorunları ele almak için personeli serbest bırakırken destek çağrılarından birkaç dakika sonra” dağıtır.
Bu örnekler, Ajan AI’nın müşteri desteğinden tedarik zinciri düzenlemesine ve pazarlama optimizasyonuna kadar sektörler arasındaki esnekliğini vurgulamaktadır. Ancak, DeepMind CEO’su Demis Hassabis’in son zamanlarda uyardığı gibi, işaretler umut verici olsa da, şirketlerin AI’daki hataları birleştirme konusunda dikkatli olmaları gerekiyor. Hataya dayanıklı olmaktan uzaktır, yani Ajan AI, elde etmek için belirlediklerini elde etmek için, kuruluşların AI’larını besleyen ham verileri ve veri süreçlerini tekrar ziyaret etmeleri gerektiği anlamına gelir.
Deneylerden yeniden icatına kadar
Görev otomasyonundan iş modeli dönüşümüne geçme fikri, Publicis Sapient gibi danışmanların artık müşterileri keşfetmeye çağırdığı şeydir.
Publicis Sapient veri başkanı ve yapay zeka başkanı Simon James, “Atic AI AI’nın teslim edilme şekli olacak” diyor. “Eski süreçleri çoğaltmaktan, üretken yapay zeka tarafından geliştirilebilecek olanları yeniden canlandırmaya kadar bir evrim.”
Günlük kurumsal yapay zeka içine gömüldüğü için zaman içinde solma terimini görür. Ancak şimdilik, işletmeler bazı zor çağrılar yapmalı.
“Şirketlerin karar vermesi gereken şey, ajanlara rahat verdikleri özerklik seviyesi ve insan gözetimin hangi rol oynamasıdır” diyor.
James, genel amaçlı süper ajanlara bahis yapmak yerine, başarılı uygulamaların kapsamda daha mütevazı olduğunu belirtiyor. “Bir süreci küçük parçalara ayıran, her bloğun sınırlı, ayrık fonksiyonlara sahip bir ajan olduğu, daha deterministik bir modele doğru aracı çekim tanımını gördük. Daha pratik, daha şeffaf ve yönetilmesi daha kolay” diyor.
Şirketlerin karar vermesi gereken şey, ajanlara rahat verdikleri özerklik düzeyi ve insan gözetimin hangi rol oynamasıdır?
Simon James, Publicis Sapient
Ama maliyete değer mi? Ajanik yapay zeka benimsemesi arttıkça, sadece uygulama açısından değil, operasyonel yükte de maliyet konusundaki sorular da artmaktadır.
James, “İşletmelerin AI uygulamaları tarafından yönlendirilen bulut tüketimi maliyetlerindeki artışa dikkat etmeleri gerekiyor” diyor. “Herhangi bir AI odaklı program kendi kendini finanse etmeli ve sonuçların fırsatı ve kanıtlarıyla orantılı olmalıdır.”
Bu, Forrester’ın ajanik AI’nın sadece başka bir teknoloji katmanı olarak ele alınmaması gerektiği görüşüyle uyumludur. Otomasyon uğruna otomasyonla ilgili değil, mümkün olanı yeniden düşünmekle ilgili.
Firmanın raporu, “AI yaşının kazananları sadece en hızlı benimseyenler olmayacak” diyor. “Onlar iş modellerini stratejik bir farklılaştırıcı olarak kullanmak için yeniden tasarlayanlar olacaklar.”
Momentum da yatırım ortamına yansır. GlobalData’ya göre, Agentic AI sadece 2024’te 69 anlaşmada risk sermayesi finansmanı 1.8 milyar dolar çekti. Dikkate değer artışlar arasında Paris merkezli Startup H için 220 milyon dolar ve New York’un ortaya çıkış yapay zekası için 97,2 milyon dolar yer alıyor ve bu ortaya çıkan altyapı katmanına güveniyor.
Ancak daha önce AI yatırım ani artışları gördük ve bireysel yatırım tutarları dünyayı sıkıcı değil-en azından henüz değil. Belki de ajan AI’nın potansiyel başarısının gerçek göstergesi, şirketlerin ajan yapay zeka benimsemesinde uygulanan akıl yürütmede yatmaktadır.
Sibernetik takım arkadaşının yazarlarından biri olan Ethan Mollick: Üretken AI ekip çalışmasını ve uzmanlığını yeniden şekillendirme üzerine bir saha deneyi, “Sadece AI’dan verimlilik kazanımlarına odaklanan şirketler, sadece kendilerini gereksiz hale getirmek için korkularını paylaşmak isteyen işçileri paylaşmakla kalmayacak, aynı zamanda çalışmanın geleceği hakkında büyük düşünme fırsatı kaçıracaklar.
Mesele şu ki, kuruluşlar ajan AI’yı tamamen para biriktirmenin bir yolu olarak görüyorlarsa, mevcut çalışan yeteneklerini ve verimliliğini desteklemede, hatta artırmada, ajan yapay zekanın gerçek değerini zayıflatacaklardır. Bu, kafa sayımına bakan bir finans müdürüne daha zor bir satış olabilir, ancak en azından önümüzdeki beş yıl boyunca gerçek olabilir.
Belki de ajanik yapay zekanın gerçek testi teknolojinin kendisi olmayacaktır, ancak şirketler eski alışkanlıkları yeniden icat etmek veya sadece güçlendirmek için kullanıp kullanmadıkları.