Ajanik AI neden bir sonraki kurumsal sınır

2025 Capgemini araştırması, yöneticilerin% 74’ünün en az bir gen AI girişimi devam ettiğini, ancak sadece% 12’sinin önemli iş dönüşümünü gördüğünü buldu.

Bu boşluk hırs eksikliğinden kaynaklanmıyor. Bu, reaktif, hızlı güdümlü AI’nın ne sağlayabileceği ile karmaşık işletme süreçlerinin gerektirdiği arasında bir uyumsuzluktan kaynaklanır. Ajan yapay zeka bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Bu sistemler, büyük dil modellerini planlama, bellek ve araç yürütme yetenekleriyle birleştirerek sürekli insan müdahalesi olmadan harekete geçmelerini sağlar.

Capgemini’nin son anketinde, kıdemli liderlerin% 73’ü AI ajanlarının önümüzdeki üç yıl içinde işletim modellerini temelden yeniden şekillendireceğine inanıyor ve% 61’i tamamen yeni gelir akışları oluşturmalarını bekliyor. Bu iyimserlik sermaye piyasalarında yankılanıyor. CB Insights, kurumsal kazanç çağrılarından “AI ajanları” nın son 12 ay içinde dört katına çıktığını buldu.

Y Combinator’ın en son kohortunda, girişimlerin neredeyse yarısı aracı teknolojisi oluşturuyor veya sağlıyor.

Teknoloji liderlerinin neden ajan AI’nın ortaya çıkmasına dikkat ettiklerini anlamak için geriye bakmak önemlidir. İlk kez sohbet botları geldi. Bunlar, sık sorulan soruları cevaplayabilen ancak hareket edemeyen dar, senaryo sistemleridir. Sonra kopilotlar geldi. Bunlar, taslak, arama ve özetlemek için uygulamalara yerleştirilmiş reaktif, üretken araçlardı. Ajan AI bir sonraki sıçrama. Bunlar, diğer kurumsal sistemlerle entegre edebilen, oturumlar boyunca bağlamı sürdürebilen ve meseleleri insanlara artırabilen özerk, düzenlenmiş, hedefe yönelik sistemlerdir. “Yardımcı” dan “hesap verebilir” AI’ye geçiş.

Fırsat ve Piyasa Dinamikleri

Bahisler yüksektir, çünkü ajan yapay zeka sadece verimliliği arttırmakla kalmaz, aynı zamanda değerin yaratılma şeklini de değiştirir. ISG’nin 2025 Ajan AI Piyasası raporu, 2028 yılına kadar tüm kurumsal iş akışlarının% 20 ila% 30’unun, sektörlerde yeni ekonomik değerde trilyonlar üreterek en az bir ajan bileşeni içerebileceğini tahmin ediyor.

CB Insights’ın trend analizi, hepsi özellikle ajan tabanlı sistemler için tasarlanmış, son derece uzmanlaşmış veri boru hatlarının geliştirilmesi, güvenli API orkestrasyon katmanları, sağlam değerlendirme çerçeveleri ve gözlemlenebilirlik araçları ile şekil aldığını göstermektedir. Ancak Bain & Company, ajan yapay zekanın olgunlaşmasının kaçınılmaz olarak SaaS manzarasını aşağıdaki dört şekilde bozacağı konusunda uyarıyor:

• Mevcut teklifleri görevdeki ajanları iş akışlarına yerleştirerek geliştirerek;
• Otomasyon olarak Sıkıştırma Maliyetleri SaaS işlevselliğinin sağlanmasının fiyatını düşürür;
• Yerleşik oyuncuları ve ajan-yerli rakipleri geride bırakmak üstün iş akışı otomasyonu sunar;
• Adapte olamayacak kadar yavaş olanların gelir akışlarını yamyam.

“Şirketler, AI ve ajanların altı temel faktörü inceleyerek ne kadar gerçekçi bir şekilde ele alabileceklerini veya destekleyebileceğini değerlendirebilir: görevdeki yapı ve tekrarlama seviyesi, potansiyel hatalar, nüanslı bağlama bağımlılık, verilerin kullanılabilirliği ve organizasyonu, süreç değişiklikleri veya istisnaların kapsamı ve insan iş akışlarına veya belirli kullanıcı arayüzlerine ne kadar yakın bağlandığını” söyledi.

Kurumsal teknoloji liderleri için, seçim genellikle hiper ölçeklendiricilerden platform aracıları ile ölçeklenebilirlik, güvenlik ve geniş entegrasyon sunan önde gelen LLM satıcıları ve derin alan uzmanlığı sağlayan uzman sağlayıcılardan dikey ajanlar arasında yer almaktadır.

Capgemini, güçlü tescilli verilere sahip işletmelerin savunulabilirlik için dikey dağıtımlara doğru eğildiğini, bu tür varlıkları olmayanlar ise daha hızlı zaman için daha hızlı platform aracılarını tercih ettiğini göstermektedir.

Eylemde Kanıt: Kauçuk yola çarptığında

Ajan yapay zeka vaatlerini anlamanın en iyi yolu, önemli performans göstergelerinin, deploy sonrası ölçülebilir şekillerde taşındığı gerçek dünyadaki benimsenmedir:

• JP Morgan’s Veri analizi görselleştirme anlayışları ve karar verme asistanı veya David Sor, çok ajan bir araştırma aracıdır. Yapılandırılmış veri sorgu aracılarını, geri alınmış üretim özellikli oluşturulmamış veri aracılarını, analiz ajanlarını ve gerektiğinde insan doğrulamasını denetleyen ve insan doğrulamasını içeren bir amir ajanını entegre eder. Bu kurulum, daha hızlı yatırım bilgileri sağlar, analist saatleri azaltır ve personel eklemeden kapsamı artırır. Bu çok ajan sistemin nasıl çalıştığına dair bir örnek, bir veri entegrasyon aracısı, çeşitli yapılandırılmış kaynaklardan bilgi toplarken, yapılandırılmamış bir veri aracısı metin tabanlı materyallerden bilgiler çıkarır. Bir analiz ajanı görselleştirmeler ve eyleme geçirilebilir öneriler yaratır. Bu işlevleri birleştirerek, sistem kapsamlı bir analiz sunar ve birden fazla veri türünü entegre eden yanıtlar üretir.
• Mass General Brighamkar amacı gütmeyen bir entegre sağlık hizmeti sağlayıcısı, entegre ajanları elektronik sağlık kayıt sistemlerine, hekim belgelendirme süresini% 60’a kadar azaltır ve hasta bakımı için daha fazla zaman ayırır. Bu ajanlar tıbbi taksonomilerde gezinir, laboratuvar verilerini alır ve insan gözden geçirme ve onay için otomatik olarak notlar hazırlar.
• Thomson Reuters ‘ Cocounsel Legal, profesyoneller için AI’da önemli bir ilerlemeye işaret eder ve reaktif yardım yerine gömülü, çok aşamalı ajan iş akışları sunar. Derin araştırma özelliği gerçek aracı davranışını göstermektedir. Çok adımlı bir yasal araştırma süreci planlıyor, akıl yürütme yolunu izliyor ve Westlaw ve pratik hukuka dayanan yapılandırılmış, alıntı destekli raporlar üretiyor. Biriktirme analizi hazırlama veya politika belgeleri oluşturma gibi karmaşık görevler için tasarlanan bu rehberli iş akışları, profesyonellerin mevcut ortamlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur ve AI tarafından üretilen çıktıların açıklanabilirliğini ve denetlenebilirliğini artırır. Cocounsel, belge incelemesi, taslağı ve sözleşme incelemesi için yasal iş yapmak için gereken süreyi% 63 oranında azaltabilir.

Riskler, başarısızlıklar ve ölçekleme yolu

Üst kısım önemlidir, ancak dezavantajlar da önemlidir. Gartner, ajan AI projelerinin% 40’ından fazlasının 2027 yılına kadar iptal edileceğini tahmin ediyor. Arıza modları şunları içerir:

• Belirsiz iş değeri: Projeler, ROI hedeflerini zorlamadan deney için başlatıldı.
• Az. Hesaplama, API kullanımı, entegrasyon bakımı ve değerlendirme yükü hızlı bir şekilde toplanır.
• Yönetişim kör noktalar: Ajan, takımlar merkezi gözetim olmadan ajanları döndürürken yayılıyor.

Gartner kıdemli analisti Anushree Verma, “Ajanik AI projelerinin çoğu, organizasyonları ölçeklendirmenin gerçek maliyetine ve karmaşıklığına kör edebilen hype odaklı deneyler olmaya devam ediyor.” Dedi.

CB Insights ayrıca güvenilirliği temel bir risk olarak işaretler. Birden fazla API ve model boyunca zincirlenen ajanlar, hataların olasılığını birleştirir. Sağlam değerlendirme çerçeveleri olmadan, bu güveni aşındırabilir.

İşte bu tuzaklardan kaçınmak için McKinsey’in oyun kitabı:

• Yüksek değerli iş akışlarına bağlı “deniz feneri” kullanım durumları ile başlayın;
• Modüler ve gözlemlenebilir mimariler inşa etmek;
• Özerklik sınırları ve yükseliş yolları dahil olmak üzere erken yönetişim kurmak;
• Ajan performansını yönetmek ve izlemek için takımlar.

Stratejik zorunluluk

Deney penceresi hızlı kapanıyor. Capgemini’nin araştırmasında, CIO’ların% 68’i en az bir ajan kullanım durumunu 18 ay içinde üretime taşımayı planladıklarını belirtti. Lider olanlar sadece artımlı verimlilik kazanımlarını görmekle kalmayacak, aynı zamanda tamamen yeni çalışma yolları yaratacaklar, ajanlarla çalışma modellerinde kalıcı aktörler olarak.

2027’de iki işletmeyi hayal edin:

• Ajan-ilk lideri, departmanlar arasında öğrenen, uyum sağlayan ve hareket eden ajanlar aracılığıyla sürekli pazar analizi, tedarik zinciri optimizasyonu ve müşteri desteğini yürütmektedir;
• Takipçiler hala izole araçlara güveniyor ve kopyalanmış çaba, parçalanmış gözetim ve rekabet avantajı eksikliği ile mücadele ediyor.

Teknoloji liderleri için soru artık “ajanları keşfetmeli miyiz?” Ancak “önce hangi iş akışlarını ajanlaştırmalıyız ve onları nasıl ölçek için yönetiyoruz?”

Bu özelliğin 2. Bölümü, mimari, yönetişim, satıcı stratejisi ve değişim yönetimi için pratik bir plan sağlayarak, bugünün vaadini yarının kurumsal işletim modeline dönüştürerek ele alacaktır.